Physiologische Korrelate der Emotionserkennung

Physiologische Messungen können verwendet werden, um die psychologische Funktionsweise zu verstehen und eine interaktive Beziehung zwischen Körper und Geist aufzudecken.

Wie schnell sich der Herzschlag einer Person ändern kann, hängt von ihrer Umgebung und damit auch von ihrem emotionalen Zustand ab. Zum Beispiel kann jemand, der nachts eine schattenhafte Gestalt spürt, die ihm folgt, eine erhöhte Herzfrequenz aufgrund von Angst sowie der körperlichen Anstrengung durch das Weglaufen aufweisen.

Im Gegensatz dazu wird beim Betreten einer angenehmen Umgebung, wie z. B. einer Zusammenkunft bei einem Freund, relativ keine Gefahr wahrgenommen – außer vielleicht, Wein auf dem weißen Teppich zu verschütten.

Interessanterweise kann sich die Geschwindigkeit des Herzens zwar automatisch als Reaktion auf seine eigenen Gefühle ändern, aber auch durch die Emotionen beeinflusst werden, die es bei anderen unterscheidet - wie den Schrecken bei einem Mann, der gerade die Lieblingslampe des Gastgebers zerbrochen hat.

Hier kann allein die Beobachtung von Zeichen des Grauens im Angesicht des Schuldigen – große Augen, gefletschte Zähne und hochgezogene Augenbrauen – den Herzschlag des Betrachters kurzzeitig in die Höhe treiben. Während all dieser Erfahrungen zeigte die Person eine hohe Herzfrequenzvariabilität (HRV), die eine effektive Regulierung darstellt.

In diesem Video untersuchen wir, wie Bereiche der kardiovaskulären Kapazität - niedrige bis hohe HRV - verwendet werden können, um die Fähigkeit einer Person vorherzusagen, Gefühle bei anderen Menschen zu erkennen.

Wir zeigen, wie man ein Experiment entwirft und durchführt, um sowohl Herzfrequenz- als auch emotionale Erkennungsdaten zu analysieren.

In diesem Experiment werden die Teilnehmer zunächst mit Elektroden um das Herz herum ausgestattet, gebeten, sich auszuruhen, während Baseline-Aufzeichnungen gemacht werden, und dann werden ihnen Bilder von menschlichen Gesichtern gezeigt, die unterschiedliche Emotionen ausdrücken, die sie identifizieren müssen, da ihre Herzsignale kontinuierlich aufgezeichnet werden.

Während der Aufgabe wird ein kleines Fixationskreuz in der Mitte eines Computerbildschirms angezeigt, gefolgt von einem Bild eines einzelnen menschlichen Gesichts.

Der Trick besteht darin, dass dieses Gesichtsbild entweder einen ruhigen, neutralen Ausdruck haben kann – zum Beispiel jemand mit entspanntem Mund, Augenbrauen und Stirn – oder einen Ausdruck von Angst.

Bei der Präsentation jedes Bildes müssen die Teilnehmer angeben, welches Gefühl es darstellt. Die Idee dahinter ist, dass die Gesamtgenauigkeit ihrer Antworten ein Maß für die emotionale Erkennungsfähigkeit darstellt.

Jeder Versuch endet mit der Präsentation eines abschließenden Fixationssymbols, um die abhängigen Variablen klar zu trennen: emotionale und kardiale Reaktionen über alle Versuchstypen hinweg, die gleich, aber in zufälliger Reihenfolge angezeigt werden.

Bei der Überwachung der Herzfrequenz liegt der Schwerpunkt auf einer kritischen Komponente des Herzzyklus, der R-Welle, die dem großen Peak bei jedem Schlag entspricht. Die Herzfrequenzvariabilität – die HRV – wird berechnet, die der Zeit zwischen den einzelnen Spitzenwerten und deren Veränderung über einen bestimmten Zeitraum entspricht.

Die Berechnungen werden durch eine Reihe von mathematischen Operationen, wie z. B. die schnelle Fourier-Transformation, verarbeitet und führen zu Frequenzinformationen. Innerhalb dieses gesamten Leistungsspektrums ist ein bestimmtes Band, der Hochfrequenzbereich, von Interesse, da es den Zustand der autonomen Regelung widerspiegelt.

Konkret bedeutet eine hohe HRV, dass sich die Herzfrequenz eines Teilnehmers kontinuierlich ändert, was auf einen Index für eine erfolgreiche Kontrolle hindeutet. Im Gegensatz dazu bedeutet eine niedrige HRV konsistente Werte und damit einen Zusammenhang mit einer schlechten Regulierung.

Wichtig ist, dass die HRV-Messungen mit den Ergebnissen der Emotionserkennung verglichen werden. Aufgrund früherer Erfahrungen wird erwartet, dass die Genauigkeit der Identifizierung von Gefühlen mit der HRV korreliert.

Mit anderen Worten, ein Teilnehmer, dessen Herzfrequenz schwankt, wenn Bilder verschiedener Emotionen gezeigt werden, ist eher in der Lage, sie korrekt zu unterscheiden, was darauf hindeutet, dass die HRV ein physiologisches Korrelat dieses Identifikationsprozesses ist.

Begrüßen Sie den Teilnehmer bei seiner Ankunft. Vergewissern Sie sich, dass sie normal sehen, in den letzten 6 Stunden keine Substanzen wie Koffein oder Alkohol konsumiert haben, die ihre Herzfrequenz beeinflussen könnten, und dass sie keine psychiatrischen oder kardiologischen Störungen in der Vorgeschichte haben.

Weisen Sie dann den Teilnehmer an, sich vor einen Computermonitor und eine Tastatur zu setzen. Sammeln Sie drei vorgelierte Elektroden und prüfen Sie, ob sie nicht ausgetrocknet sind, um sicherzustellen, dass die elektrischen Signale vom Herzen richtig geleitet werden.

Weisen Sie nun den Teilnehmer an, diese Elektroden mit einer festgelegten Konfiguration auf seiner Brust anzubringen. Schließen Sie die Kabel an und vergewissern Sie sich, dass sie ordnungsgemäß an das Gerät angeschlossen sind, das die Informationen verstärkt und an den Aufnahmecomputer weiterleitet.

Zu diesem Zeitpunkt überwacht die Software das Herzsignal, um sicherzustellen, dass es frei von Rauschen und Artefakten ist. Überprüfen Sie außerdem, ob die Erfassungsparameter korrekt sind, und beginnen Sie mit der Erfassung einer Ruheherzfrequenz für 5 Minuten.

Fahren Sie fort, um zu erklären, dass Bilder von menschlichen Gesichtern auf dem Monitor angezeigt werden. Betonen Sie, dass der Teilnehmer schnell "F" auf der Tastatur drücken sollte, wenn er ein Bild als ängstlich interpretiert. Wenn das Gesicht dagegen neutral und emotionslos erscheint, betonen Sie, dass die Taste "J" verwendet werden muss.

Vergewissern Sie sich auch, dass das allererste Fixationskreuz 500 ms lang auf dem Bildschirm erscheint, und für jeden Versuch das Gesichtsbild für 200 ms, gefolgt vom endgültigen Fixationssymbol für 2 s. Verlassen Sie nun den Raum und zeichnen Sie weiterhin ihr Herzsignal auf, während sie 120 Emotionserkennungsversuche durchführen.

Nachdem Sie alle vom Herzen abgeleiteten Daten gesammelt haben, navigieren Sie zunächst durch die grafische Benutzeroberfläche und isolieren Sie die R-Wellen, um die Zeit zwischen diesen identifizierten Spitzen zu berechnen.

Verarbeiten Sie diese Messungen weiter, um das Leistungsspektrum der Frequenzen zu erzeugen, und zeichnen Sie insbesondere die Werte im Hochfrequenzbereich auf, der den Grad der Schwankung innerhalb von 0,15-0,4 Hz darstellt.

Berechnen Sie schließlich die Emotionserkennungsfähigkeit jedes Individuums. Importieren Sie dazu zunächst die Daten, die von den Tastendrücken aufgezeichnet wurden, und berechnen Sie den durchschnittlichen Prozentsatz der ängstlichen Gesichter, die korrekt identifiziert wurden. Wiederholen Sie diesen Vorgang dann für neutrale Bilder.

Um die Daten zu analysieren, erstellen Sie zunächst ein Streudiagramm, in dem die Genauigkeit der Identifizierung ängstlicher Gesichter auf der Y-Achse und die HRV-Werte auf der X-Achse grafisch dargestellt werden. Beziehen Sie die Daten aller Teilnehmer in diese Abbildung ein. Erstellen Sie dann ein ähnliches Diagramm für neutrale Gesichtsdaten.

Bestimmen Sie jeweils die Linie der besten Anpassung und den Korrelationskoeffizienten. Wichtig ist, dass je näher die Datenpunkte an dieser Linie liegen, desto stärker ist die lineare Korrelation zwischen Emotionserkennung und HRV.

Beachten Sie, dass die Datenpunkte im Vergleich zu ihrem neutralen Gegenstück enger um die am besten passende Linie im Angsterkennungsdiagramm gruppiert waren.

Dies deutet auf eine positive Korrelation zwischen der HRV und der Fähigkeit einer Person hin, Schrecken zu unterscheiden; Es gab jedoch keine Korrelation zwischen der HRV und den Teilnehmern? Fähigkeit, neutrale Gesichter zu erkennen, was darauf hindeutet, dass diese Beziehung emotionsspezifisch ist.

Zusammengenommen implizieren diese Ergebnisse einen Zusammenhang zwischen dem physiologischen Phänomen der Herzfrequenz und dem Sozialverhalten. Insbesondere kann eine Person mit einer hohen HRV eher Emotionen bei anderen erkennen und sich daher durch soziale Interaktionen auszeichnen.

Nachdem Sie nun verstanden haben, wie Sie die Korrelation zwischen autonomer Selbstregulation und sozialem Verhalten untersuchen können, schauen wir uns an, wie Forscher die Variabilität physiologischer Erregung in jungen Jahren und in anderen kognitiven und psychischen Gesundheitskontexten untersuchen.

Bisher haben wir uns auf die Identifizierung von Emotionen bei Erwachsenen konzentriert. Ähnliche Arbeiten werden jedoch bei Kindern durchgeführt, um Faktoren zu untersuchen, die mit frühen kardiovaskulären Variationen zusammenhängen und spätere Gesundheitszustände vorhersagen können.

Zum Beispiel maßen Forscher die Herzfrequenz, während sie Kleinkinder einer Reihe von Verhaltensbedingungen aussetzten, darunter ein Schlaflied während der Ruhe, ein aktiver Jack-in-the-Box, das Schmecken von saurem Zitronensaft und das Geräusch eines weinenden Säuglings.

Solche Erfahrungen führten zu unterschiedlichen Herzfrequenzwerten, was darauf hindeutet, dass Variabilität bei kleinen Kindern hervorgerufen werden kann. Zusätzliche Forschung ist erforderlich, um den Entwicklungsverlauf kardiovaskulärer Messungen zu bewerten und letztendlich zukünftige Gesundheitsergebnisse vorherzusagen.

In Bezug auf die Beziehung zwischen HRV und Arbeitsgedächtnis hat die Forschung gezeigt, dass eine Person mit niedriger HRV, deren Herz trotz beängstigender Umgebung kontinuierlich und gleichmäßig schlägt, mit größerer Wahrscheinlichkeit ein schlechtes Arbeitsgedächtnis aufweist und die Adresse, die ihr mitgeteilt wird, vergisst.

Interessanterweise können wiederholte Aerobic-Übungen – wie Laufen – tatsächlich die HRV und die Gedächtnisleistung verbessern und die Beziehung zwischen Körper und Geist betonen.

Schließlich haben sich andere Arbeiten mit der Frage befasst, ob es einen Zusammenhang zwischen HRV und bestimmten psychischen Störungen wie Depressionen gibt.

Insbesondere kann eine Person mit einer ähnlich niedrigen HRV mit größerer Wahrscheinlichkeit depressive Symptome wie Desinteresse an Aktivitäten oder Rückzug aus sozialen Umgebungen aufweisen. Daher kann die HRV als nützlicher, nicht-invasiver Biomarker für diese soziale Störung dienen.

Sie haben sich gerade das Video von JoVE über die physiologischen Korrelate der Emotionserkennung angesehen. Inzwischen sollten Sie wissen, wie Sie Patienten sozial relevante visuelle Reize präsentieren und sowohl Verhaltens- als auch HRV-Daten sammeln und interpretieren können. Darüber hinaus sollten Sie verstehen, wie Wissenschaftler die HRV auf zusätzliche Kontexte anwenden, z. B. wie sie mit anderen kognitiven Prozessen wie dem Gedächtnis zusammenhängt.

Danke fürs Zuschauen!