Fantascienza? L'imaging cerebrale identifica emozioni particolari
La Carnegie Mellon University ha combinato la risonanza magnetica funzionale (fMRI) e l'apprendimento automatico per misurare i segnali cerebrali e leggere le emozioni negli individui. I risultati illustrano come il cervello classifica i sentimenti, offrendo ai ricercatori il primo processo affidabile per analizzare le emozioni.
Fino ad ora, la ricerca sulle emozioni è stata a lungo ostacolata dalla mancanza di metodi affidabili per valutarle, soprattutto perché le persone sono spesso riluttanti a riferire onestamente i propri sentimenti. A complicare ulteriormente le cose è che molte risposte emotive potrebbero non essere sperimentate consapevolmente.
L'identificazione delle emozioni in base all'attività neurale si basa su studi precedenti che hanno utilizzato tecniche simili per creare un modello computazionale che identifica i pensieri degli individui su oggetti concreti, spesso soprannominati "lettura della mente".
"Questa ricerca introduce un nuovo metodo con il potenziale per identificare le emozioni senza fare affidamento sulla capacità delle persone di auto-segnalarsi", ha detto Karim Kassam, Ph.D., autore principale dello studio.
"Potrebbe essere utilizzato per valutare la risposta emotiva di un individuo a quasi ogni tipo di stimolo, ad esempio una bandiera, un marchio o un candidato politico".
Una sfida per il team di ricerca è stata trovare un modo per evocare ripetutamente e in modo affidabile diversi stati emotivi dei partecipanti. Gli approcci tradizionali, come mostrare i filmati di soggetti che inducono emozioni, probabilmente non avrebbero avuto successo perché l'impatto dei filmati diminuisce con la visualizzazione ripetuta.
I ricercatori hanno risolto il problema reclutando attori dalla School of Drama della CMU.
"La nostra grande svolta è stata l'idea del mio collega Karim Kassam di mettere alla prova gli attori, che hanno esperienza nel ciclismo attraverso stati emotivi", ha detto il ricercatore George Loewenstein, Ph.D., professore di economia e psicologia. "Siamo stati fortunati, in questo senso, che la CMU abbia una scuola di recitazione superba".
Per lo studio, 10 attori sono stati scansionati presso lo Scientific Imaging & Brain Research Center della CMU mentre osservavano le parole di nove emozioni: rabbia, disgusto, invidia, paura, felicità, lussuria, orgoglio, tristezza e vergogna.
All'interno dello scanner fMRI, gli attori sono stati istruiti a entrare in ciascuno di questi stati emotivi più volte, in ordine casuale.
Il modello computerizzato è stato in grado di identificare correttamente il contenuto emotivo delle foto visualizzate utilizzando l'attività cerebrale degli spettatori.
Per identificare le emozioni all'interno del cervello, i ricercatori hanno prima utilizzato i modelli di attivazione neurale dei partecipanti nelle prime scansioni per identificare le emozioni vissute dagli stessi partecipanti nelle scansioni successive.
Il modello computerizzato ha raggiunto una precisione di grado di 0,84. L'accuratezza del rango si riferisce al rango percentile dell'emozione corretta in un elenco ordinato delle ipotesi del modello computerizzato; un'ipotesi casuale risulterebbe in una precisione del grado di 0,50.
Successivamente, il team ha effettuato l'analisi di apprendimento automatico delle emozioni autoindotte per indovinare quale emozione i soggetti stavano provando quando sono stati esposti alle fotografie disgustose.
Il modello computerizzato ha raggiunto una precisione di grado di 0,91. Con nove emozioni tra cui scegliere, il modello ha elencato il disgusto come l'emozione più probabile il 60% delle volte e come una delle prime due ipotesi l'80% delle volte.
Infine, hanno applicato l'analisi dell'apprendimento automatico dei modelli di attivazione neurale di tutti i partecipanti tranne uno per prevedere le emozioni vissute dal partecipante che resiste.
Questo risponde a una domanda importante: se prendessimo un nuovo individuo, lo mettessimo nello scanner e lo esponessimo a uno stimolo emotivo, con quale precisione potremmo identificare la sua reazione emotiva? In questo caso, il modello ha raggiunto un'accuratezza del grado di 0,71, ancora una volta ben al di sopra del livello di probabilità di indovinare di 0,50.
"Nonostante le differenze evidenti tra la psicologia delle persone, persone diverse tendono a codificare neuralmente le emozioni in modi notevolmente simili", ha osservato Amanda Markey, una studentessa laureata presso il Dipartimento di Scienze sociali e decisionali.
Una scoperta sorprendente della ricerca è stata che è stato possibile ottenere livelli di accuratezza quasi equivalenti anche quando il modello computerizzato utilizzava schemi di attivazione solo in una delle numerose sottosezioni del cervello umano.
"Questo suggerisce che le firme delle emozioni non sono limitate a specifiche regioni del cervello, come l'amigdala, ma producono schemi caratteristici in un certo numero di regioni del cervello", ha detto Vladimir Cherkassky, Ph.D., Programmatore di ricerca senior presso il Dipartimento di Psicologia.
Il team di ricerca ha anche scoperto che mentre in media il modello classificava l'emozione corretta più alta tra le sue ipotesi, era la migliore per identificare la felicità e la meno accurata per identificare l'invidia.
Raramente ha confuso emozioni positive e negative, suggerendo che queste hanno firme neurali distinte. Ed era meno probabile che identifichi erroneamente la lussuria come qualsiasi altra emozione, suggerendo che la lussuria produce un modello di attività neurale distinto da tutte le altre esperienze emotive.
Secondo il ricercatore Marcel Just, Ph.D., "Abbiamo scoperto che tre principali fattori organizzativi sono alla base delle firme neurali delle emozioni, vale a dire la valenza positiva o negativa dell'emozione, la sua intensità - lieve o forte, e la sua socialità - coinvolgimento o non coinvolgimento di un'altra persona.
"Questo è il modo in cui le emozioni sono organizzate nel cervello."
Fonte: Carnegie Mellon University
