Khoa học viễn tưởng? ID hình ảnh não Cảm xúc cụ thể
Đại học Carnegie Mellon đã kết hợp hình ảnh cộng hưởng từ chức năng (fMRI) và máy học để đo tín hiệu não để đọc cảm xúc ở cá nhân. Phát hiện này minh họa cách bộ não phân loại cảm xúc, mang đến cho các nhà nghiên cứu quy trình đáng tin cậy đầu tiên để phân tích cảm xúc.
Cho đến nay, nghiên cứu về cảm xúc đã bị cản trở từ lâu do thiếu các phương pháp đáng tin cậy để đánh giá chúng, chủ yếu là vì mọi người thường miễn cưỡng khai báo trung thực cảm xúc của họ. Vấn đề phức tạp hơn nữa là nhiều phản ứng cảm xúc có thể không được trải nghiệm một cách có ý thức.
Xác định cảm xúc dựa trên hoạt động thần kinh dựa trên các nghiên cứu trước đây sử dụng các kỹ thuật tương tự để tạo ra một mô hình tính toán xác định suy nghĩ của cá nhân về các đối tượng cụ thể - thường được gọi là “đọc suy nghĩ”.
"Nghiên cứu này giới thiệu một phương pháp mới có khả năng xác định cảm xúc mà không cần dựa vào khả năng tự báo cáo của mọi người", Tiến sĩ Karim Kassam, tác giả chính của nghiên cứu cho biết.
“Nó có thể được sử dụng để đánh giá phản ứng cảm xúc của một cá nhân đối với hầu hết mọi loại kích thích, ví dụ: cờ, tên thương hiệu hoặc một ứng cử viên chính trị.”
Một thách thức đối với nhóm nghiên cứu là tìm cách gợi lên nhiều lần và đáng tin cậy các trạng thái cảm xúc khác nhau từ những người tham gia. Các cách tiếp cận truyền thống, chẳng hạn như chiếu các đoạn phim gây xúc động cho đối tượng, có thể sẽ không thành công vì tác động của các đoạn phim giảm dần khi hiển thị lặp lại.
Các nhà nghiên cứu đã giải quyết vấn đề bằng cách tuyển các diễn viên từ CMU’s School of Drama.
“Bước đột phá lớn của chúng tôi là ý tưởng của đồng nghiệp Karim Kassam của tôi về việc thử nghiệm các diễn viên, những người có kinh nghiệm đạp xe qua các trạng thái cảm xúc,” nhà nghiên cứu George Loewenstein, Tiến sĩ, giáo sư kinh tế và tâm lý học cho biết. “Về mặt đó, chúng tôi đã may mắn rằng CMU có một trường kịch nghệ tuyệt vời.”
Đối với nghiên cứu, 10 diễn viên đã được quét tại Trung tâm Nghiên cứu Hình ảnh Khoa học & Não bộ của CMU trong khi xem các từ của chín cảm xúc: tức giận, ghê tởm, ghen tị, sợ hãi, hạnh phúc, ham muốn, tự hào, buồn bã và xấu hổ.
Khi ở bên trong máy quét fMRI, các diễn viên được hướng dẫn nhập từng trạng thái cảm xúc này nhiều lần, theo thứ tự ngẫu nhiên.
Mô hình máy tính có thể xác định chính xác nội dung cảm xúc của các bức ảnh đang được xem bằng cách sử dụng hoạt động não của người xem.
Để xác định cảm xúc bên trong não, các nhà nghiên cứu đầu tiên sử dụng các mô hình kích hoạt thần kinh của những người tham gia trong các lần quét sớm để xác định cảm xúc mà những người tham gia tương tự trải qua trong các lần quét sau đó.
Mô hình máy tính đạt độ chính xác thứ hạng là 0,84. Độ chính xác của xếp hạng đề cập đến thứ hạng phần trăm của cảm xúc chính xác trong danh sách có thứ tự các phỏng đoán mô hình máy tính; đoán ngẫu nhiên sẽ dẫn đến độ chính xác của thứ hạng là 0,50.
Tiếp theo, nhóm nghiên cứu thực hiện phân tích máy học về những cảm xúc tự gây ra để đoán xem đối tượng đang trải qua cảm xúc nào khi tiếp xúc với những bức ảnh kinh tởm.
Mô hình máy tính đạt được độ chính xác xếp hạng là 0,91. Với chín cảm xúc để lựa chọn, mô hình liệt kê sự ghê tởm là cảm xúc có khả năng xảy ra nhất trong 60% thời gian và là một trong hai cảm xúc hàng đầu của nó đoán 80% thời gian.
Cuối cùng, họ áp dụng phân tích máy học về các mẫu kích hoạt thần kinh từ tất cả trừ một trong những người tham gia để dự đoán cảm xúc mà người tham gia tạm dừng trải qua.
Điều này trả lời một câu hỏi quan trọng: Nếu chúng ta bắt một người mới, đặt họ vào máy quét và cho họ tiếp xúc với một kích thích cảm xúc, chúng ta có thể xác định chính xác phản ứng cảm xúc của họ đến mức nào? Ở đây, mô hình đã đạt được độ chính xác xếp hạng là 0,71, một lần nữa cao hơn mức đoán cơ hội là 0,50.
Amanda Markey, một nghiên cứu sinh tại Khoa Khoa học Xã hội và Quyết định, cho biết: “Bất chấp sự khác biệt rõ ràng giữa tâm lý của mọi người, những người khác nhau có xu hướng mã hóa thần kinh cảm xúc theo những cách rất giống nhau.
Một phát hiện đáng ngạc nhiên từ nghiên cứu là có thể đạt được mức độ chính xác gần như tương đương ngay cả khi mô hình máy tính chỉ sử dụng các mẫu kích hoạt ở một trong số các phần khác nhau của não người.
“Điều này cho thấy rằng các dấu hiệu cảm xúc không chỉ giới hạn ở các vùng não cụ thể, chẳng hạn như hạch hạnh nhân, mà tạo ra các mô hình đặc trưng trên một số vùng não,” Vladimir Cherkassky, Ph.D., Lập trình viên nghiên cứu cao cấp tại Khoa Tâm lý học, cho biết.
Nhóm nghiên cứu cũng phát hiện ra rằng trong khi trung bình, mô hình xếp hạng cảm xúc chính xác cao nhất trong số các phỏng đoán của họ, nó tốt nhất trong việc xác định hạnh phúc và kém chính xác nhất trong việc xác định sự ghen tị.
Nó hiếm khi nhầm lẫn giữa cảm xúc tích cực và tiêu cực, cho thấy rằng chúng có các dấu hiệu thần kinh riêng biệt. Và, ít có khả năng xác định nhầm ham muốn với bất kỳ cảm xúc nào khác, cho thấy rằng ham muốn tạo ra một mô hình hoạt động thần kinh khác biệt với tất cả các trải nghiệm cảm xúc khác.
Theo nhà nghiên cứu Marcel Just, Ph.D., “Chúng tôi nhận thấy rằng ba yếu tố tổ chức chính làm nền tảng cho các dấu hiệu thần kinh cảm xúc, đó là giá trị tích cực hoặc tiêu cực của cảm xúc, cường độ của nó - nhẹ hoặc mạnh, và tính xã hội của nó - tham gia hoặc không sự tham gia của người khác.
"Đây là cách tổ chức cảm xúc trong não."
Nguồn: Đại học Carnegie Mellon
