Il nuovo modello di computer riconosce 21 espressioni facciali distinte
Il modello è in grado di mappare le emozioni umane con maggiore accuratezza che mai e forse anche di aiuto nella diagnosi e nel trattamento di condizioni psicologiche come l'autismo e il disturbo da stress post-traumatico (PTSD).
"Siamo andati oltre le espressioni facciali per semplici emozioni come 'felice' o 'triste'. Abbiamo trovato una forte coerenza nel modo in cui le persone muovono i muscoli facciali per esprimere 21 categorie di emozioni", ha detto Aleix Martinez, Ph.D., a scienziato cognitivo e professore associato di ingegneria elettrica e informatica presso l'Ohio State.
“Questo è semplicemente sbalorditivo. Questo ci dice che queste 21 emozioni sono espresse allo stesso modo da quasi tutti, almeno nella nostra cultura ".
Per secoli, gli studiosi hanno tentato di capire come e perché i nostri volti trasmettono i nostri sentimenti, da felici a tristi, e la varietà di emozioni tra e oltre. Oggi, la ricerca è stata intrapresa da scienziati cognitivi che vogliono collegare le espressioni facciali alle emozioni al fine di tracciare i geni, le sostanze chimiche e i percorsi neurali che gestiscono le emozioni nel cervello.
"Fino ad ora, gli scienziati cognitivi hanno limitato la loro ricerca a sei emozioni di base - felice, triste, pauroso, arrabbiato, sorpreso e disgustato - principalmente perché si pensava che le espressioni facciali per loro fossero evidenti", ha spiegato Martinez.
"Ma", ha detto Martinez, "decodificare il cervello di una persona funzionante con solo sei categorie è come dipingere un ritratto con solo i colori primari: può fornire un'immagine astratta della persona, ma non realistica".
“Nella scienza cognitiva, abbiamo questo presupposto di base che il cervello sia un computer. Quindi vogliamo trovare l'algoritmo implementato nel nostro cervello che ci consenta di riconoscere le emozioni nelle espressioni facciali ", ha detto.
“In passato, quando stavamo cercando di decodificare quell'algoritmo utilizzando solo quelle sei categorie di emozioni di base, stavamo avendo enormi difficoltà. Si spera che con l'aggiunta di più categorie, ora avremo un modo migliore per decodificare e analizzare l'algoritmo nel cervello ".
Durante lo studio, hanno fotografato 230 volontari (per lo più studenti universitari) - 130 femmine, 100 maschi - che facevano smorfie in risposta a segnali verbali come "hai appena ricevuto una notizia inaspettata" (felicemente sorpreso) o "senti un cattivo odore " (disgustato).
Mentre i ricercatori selezionavano le 5.000 immagini risultanti, hanno accuratamente etichettato punti di riferimento importanti per i muscoli facciali, come gli angoli della bocca o il bordo esterno del sopracciglio. Alla fine hanno individuato 21 emozioni - le sei emozioni di base, così come le emozioni che esistono come combinazioni di quelle emozioni, come "felicemente sorpreso" o "tristemente arrabbiato".
I ricercatori hanno definito queste combinazioni "emozioni composte". Ad esempio, "felicemente sorpreso" potrebbe essere l'emozione espressa quando riceviamo una buona notizia inaspettata e "tristemente arrabbiato" potrebbe essere la faccia che facciamo quando qualcuno a cui teniamo ci fa arrabbiare.
Sebbene il modello sia stato progettato per la ricerca di base sulla cognizione, Martinez può prevedere potenziali applicazioni nel trattamento di disturbi che coinvolgono trigger emotivi, come il disturbo da stress post-traumatico, o il mancato riconoscimento delle emozioni di altre persone, come l'autismo.
"Ad esempio, se nel PTSD le persone sono più in sintonia con la rabbia e la paura, possiamo ipotizzare che saranno sintonizzate su tutte le emozioni composte che coinvolgono rabbia o paura, e forse saranno super sintonizzate su qualcosa come 'rabbiosamente pauroso'? Quali sono i percorsi, le sostanze chimiche nel cervello che attivano quelle emozioni? Possiamo fare più ipotesi ora e testarle ", ha detto.
"Allora alla fine possiamo iniziare a capire questi disturbi molto meglio e sviluppare terapie o medicine per alleviarli".
Il rapporto è pubblicato sulla rivistaAtti del Accademia nazionale delle scienze.
Fonte: Ohio State University
