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Correlati fisiologici del riconoscimento delle emozioni
 
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Correlati fisiologici del riconoscimento delle emozioni

Overview

Fonte: Laboratori di Jonas T. Kaplan e Sarah I. Gimbel—University of Southern California

Il sistema nervoso autonomo (ANS) controlla l'attività degli organi interni del corpo e regola i cambiamenti nella loro attività a seconda dell'ambiente corrente. Il nervo vago, che innerva molti degli organi interni, è una parte importante del sistema. Quando il nostro cervello percepisce il pericolo, il tono vagale viene inibito, portando a una serie di cambiamenti nel corpo progettati per renderci più preparati a combattere o fuggire; ad esempio, la nostra frequenza cardiaca aumenta, le nostre pupille si dilatano e respiriamo più rapidamente. Al contrario, quando il sistema vagale viene attivato, queste risposte fisiologiche vengono inibite, portando a uno stato più calmo. Il nervo vago, quindi, agisce come una sorta di "freno" alla nostra eccitazione. Una conseguenza interessante di questo stato più calmo è che tende a promuovere l'interazione sociale: quando non siamo tesi e abbiamo paura del nostro ambiente immediato siamo invece ricettivi a interagire con gli altri. Il cattivo funzionamento di questo meccanismo di regolazione, quindi, può essere associato a difficoltà nel comportamento sociale.

Un indice di regolazione autonomica è la variabilità della frequenza cardiaca (HRV). HRV è una misura di quanto il divario tra un battito e l'altro varia nel tempo. HrV elevato significa che ci sono continue fluttuazioni della frequenza cardiaca nel tempo, un riflesso del successo della regolazione autonomica. Basso HRV significa che c'è coerenza della frequenza cardiaca nel tempo, una condizione associata a una scarsa regolazione autonomica.

In questo studio testeremo l'ipotesi che l'aumento dell'HRV sia associato a una categorizzazione più accurata degli stimoli emotivi. 1,2 A seguito di uno studio di Park et al.,misureremo l'HRV e testeremo la sua associazione su un compito che misura l'abilità nel percepire le emozioni facciali. 3

Procedure

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1. Recluta 40 partecipanti.

  1. I partecipanti dovrebbero avere una visione normale o corretta a quella normale per garantire che saranno in grado di vedere correttamente gli stimoli.
  2. I partecipanti non devono consumare alcol, caffeina o altre droghe per almeno 6 ore prima dell'esperimento.
  3. I partecipanti non dovrebbero avere una storia di disturbi neurologici, psichiatrici o cardiaci.

2. Procedure pre-esperimento

Figure 1
Figura 1: Posizionamento dell'elettrodo. Posizionare l'elettrodo positivo sotto il cuore, vicino alla gabbia toracica sul lato destro del corpo. Posiziona il negativo sopra il cuore, appena sotto la clavicola sinistra. Posizionare l'elettrodo di terra sotto il cuore, vicino alla gabbia toracica sul lato sinistro.

  1. Collegare tre elettrodi al torace per registrare la frequenza cardiaca (Figura 1). Gli elettrodi devono essere pre-gelificati. Verificare che il gel non sia asciugato.
    1. Fissare l'elettrodo positivo sotto la gabbia toracica sul lato destro.
    2. Fissare l'elettrodo negativo sotto la clavicola sinistra formando una diagonale attraverso il cuore con l'elettrodo positivo.
    3. Fissare l'elettrodo di terra sotto la gabbia toracica sul lato sinistro.
  2. Registrare una linea di base a riposo della variabilità della frequenza cardiaca (HRV) per 5 minuti.
    1. Gli elettrodi sono collegati ad apparecchiature che amplificano il segnale e lo inviano a un computer per il monitoraggio e la registrazione.
    2. Verificare la qualità del segnale cardiaco misurato.
    3. Registrare il segnale cardiaco alla frequenza di campionamento di 1000 Hz.

3. Fornire istruzioni per il partecipante.

  1. Comunica al partecipante che sullo schermo apparirà una serie di volti. Il loro compito è decidere se il volto è un volto pauroso o meno. Dovrebbero premere il tasto F sulla tastiera se il viso è pauroso, o il tasto J se non lo è.
  2. Istruisci i partecipanti a rispondere nel modo più rapido e accurato possibile.

4. Eseguire l'attività di riconoscimento delle emozioni facciali.

  1. Ogni prova inizia con una croce di fissazione che rimane sullo schermo per 500 ms.
  2. Un volto appare quindi e rimane sullo schermo per 200 ms.
  3. Metà dei volti mostrano un'espressione timorosa e metà mostrano un'espressione neutra. L'ordine dei volti è randomizzato per ogni partecipante.
  4. La faccia è sostituita da una croce di fissazione che rimane sullo schermo per 2 s.
  5. Presente 120 prove.

5. Analizza i dati.

  1. Calcola la misura HRV dal segnale cardiaco registrato.
    1. Utilizzare un software automatizzato per identificare il picco di ogni ciclo cardiaco noto come onda R.
    2. Ispezionare visivamente i dati per assicurarsi che ogni onda R sia correttamente identificata e apportare le modifiche necessarie.
    3. Calcola il tempo da ogni onda R identificata a quella successiva e registra questi valori.
    4. Utilizzare un software specializzato per calcolare la potenza HRV ad alta frequenza, che corrisponde al grado di HRV all'interno dell'intervallo da 0,15 a 0,4 Hz.
  2. Analizza le prestazioni comportamentali sull'attività di riconoscimento delle emozioni facciali.
    1. Calcola la precisione separatamente per volti paurosi e neutri.
  3. Analizzare la relazione tra HRV e riconoscimento delle emozioni.
    1. Calcola la correlazione tra HRV e accuratezza nell'identificare i volti paurosi e neutrali, separatamente.

Le misurazioni fisiologiche possono essere utilizzate per comprendere il funzionamento psicologico, rivelando una relazione interattiva tra il corpo e la mente.

La velocità con cui i battiti cardiaci di una persona possono cambiare dipende dall'ambiente circostante e, per estensione, dal suo stato emotivo. Ad esempio, qualcuno che percepisce una figura oscura che li segue di notte può dimostrare una frequenza cardiaca elevata a causa della paura, così come lo sforzo fisico di scappare.

Al contrario, quando lo stesso individuo entra in un ambiente confortevole, come una riunione a casa di un amico, relativamente nessun pericolo, tranne forse versare vino sul tappeto bianco, viene percepito.

È interessante notare che, sebbene la velocità del cuore possa cambiare automaticamente in risposta ai propri sentimenti, può anche essere influenzata dalle emozioni che distinguono negli altri, come il terrore in un uomo che ha appena rotto la lampada preferita dell'ospite.

Qui, l'osservazione stessa di segni di terrore di fronte al colpevole – occhi spalancati, denti a barre e sopracciglia alzate – può aumentare brevemente la frequenza cardiaca dell'osservatore. Durante tutte queste esperienze, l'individuo ha mostrato un'elevata variabilità della frequenza cardiaca, o HRV, che rappresenta una regolazione efficace.

In questo video, esploriamo come le gamme di capacità cardiovascolare - da basso ad alto HRV - possono essere utilizzate per prevedere la capacità di un individuo di riconoscere i sentimenti in altre persone.

Dimostriamo come progettare ed eseguire un esperimento per analizzare sia la frequenza cardiaca che i dati di riconoscimento emotivo.

In questo esperimento, i partecipanti vengono prima equipaggiati con elettrodi intorno al cuore, viene chiesto di riposare mentre vengono prese le registrazioni di base e quindi vengono mostrate immagini di volti umani che esprimono emozioni diverse, che devono identificare mentre i loro segnali cardiaci vengono continuamente registrati.

Durante l'attività, una piccola croce di fissazione viene visualizzata al centro dello schermo di un computer, seguita da un'immagine di un singolo volto umano.

Il trucco è che questa immagine facciale può essere di un'espressione calma e neutra, ad esempio qualcuno con una bocca, sopracciglia e fronte rilassate, o di paura.

Quando viene presentato ogni oggetto visivo, i partecipanti devono indicare quale sensazione rappresenta. L'idea qui è che l'accuratezza complessiva delle loro risposte fornisce una misura della capacità di riconoscimento emotivo.

Ogni prova si conclude con la presentazione di un simbolo di fissazione finale per separare chiaramente le variabili dipendenti: risposte emotive e cardiache tra i tipi di prove che vengono mostrate allo stesso modo ma in ordine casuale.

Durante il monitoraggio della frequenza cardiaca, l'accento è posto su una componente critica del ciclo cardiaco chiamata onda R, che corrisponde al grande picco durante ogni battito. Viene calcolata la variabilità della frequenza cardiaca, l'HRV, corrispondente al tempo tra ogni picco e il modo in cui varia in un periodo di tempo.

I calcoli vengono elaborati attraverso una serie di operazioni matematiche, come la trasformazione veloce di Fourier, e si traducono in informazioni sulla frequenza. All'interno di questo intero spettro di potenza, una certa banda, la gamma ad alta frequenza, è di interesse poiché riflette lo stato di regolazione autonomica.

In particolare, un alto HRV significa che la frequenza cardiaca di un partecipante cambia continuamente, il che suggerisce un indice di controllo di successo. Al contrario, un hrV basso equivale a valori coerenti e quindi un'associazione con una scarsa regolamentazione.

È importante sottolineare che le misure HRV vengono confrontate con i risultati del riconoscimento delle emozioni. Sulla base dell'esperienza precedente, si prevede che l'accuratezza dell'identificazione dei sentimenti sarà correlata con l'HRV.

In altre parole, un partecipante la cui frequenza cardiaca fluttua man mano che vengono mostrate immagini di emozioni diverse ha maggiori probabilità di distinguerle correttamente, suggerendo che l'HRV è un correlato fisiologico di questo processo di identificazione.

Per iniziare, saluta il partecipante quando arriva. Verificare che abbiano una visione normale, non abbiano consumato sostanze, come caffeina o alcol, nelle ultime 6 ore, che potrebbero influenzare la loro frequenza cardiaca e non abbiano una storia di disturbi psichiatrici o cardiaci.

Quindi, indirizza il partecipante a sedersi davanti al monitor e alla tastiera di un computer. Raccogliere tre elettrodi pre-gelificati e verificare che non si siano asciugati, per garantire che i segnali elettrici dal cuore siano condotti correttamente.

Ora istruisci il partecipante ad apporre questi elettrodi sul petto usando una configurazione stabilita. Collegare i cavi e verificare che siano collegati correttamente all'apparecchiatura che amplificherà e trasmetterà le informazioni al computer di registrazione.

A questo punto, nel software monitorare il segnale cardiaco per assicurarsi che sia privo di rumore e artefatti. Inoltre, verificare che i parametri di acquisizione siano corretti e iniziare a raccogliere una frequenza cardiaca a riposo per 5 minuti.

Procedi a spiegare che le immagini di volti umani verranno mostrate sul monitor. Sottolinea che il partecipante dovrebbe premere rapidamente "F" sulla tastiera se interpreta un'immagine come spaventosa. Al contrario, se il viso appare neutro e privo di emozioni, sottolinea che il tasto "J" deve essere usato.

Confermare inoltre che la prima croce di fissazione appare sullo schermo per 500 ms e, per ogni prova, l'immagine facciale per 200 ms, seguita dal simbolo di fissazione finale per 2 s. Ora, lascia la stanza e continua a registrare il loro segnale cardiaco mentre eseguono 120 prove di riconoscimento delle emozioni.

Con tutti i dati derivati dal cuore raccolti, prima naviga nell'interfaccia utente grafica e isola le onde R per calcolare il tempo tra questi picchi identificati.

Elaborare ulteriormente queste misure per generare lo spettro di potenza delle frequenze e, in particolare, registrare i valori nella gamma di alte frequenze, che rappresenta il grado di fluttuazione entro 0,15-0,4 Hz.

Infine, calcola la capacità di riconoscimento delle emozioni di ogni individuo. Per fare ciò, importa prima i dati registrati dalle pressioni dei tasti e calcola la percentuale media di volti paurosi che sono stati correttamente identificati. Quindi, ripetere questa procedura per immagini neutre.

Per analizzare i dati, iniziare creando un grafico a dispersione in cui l'accuratezza dell'identificazione del volto pauroso è rappresentata graficamente sull'asse y e i valori HRV sull'asse x. Includi i dati di tutti i partecipanti in questa figura. Quindi, crea un grafico simile per i dati delle facce neutre.

In ciascuno, determinare la linea di migliore adattamento e il coefficiente di correlazione. È importante sottolineare che più i punti dati sono vicini a questa linea, più forte è la correlazione lineare tra riconoscimento delle emozioni e HRV.

Si noti che i punti dati erano raggruppati più strettamente attorno alla linea più adatta nel grafico di riconoscimento della paura, rispetto alla sua controparte neutra.

Ciò suggerisce una correlazione positiva tra HRV e la capacità di un individuo di distinguere la paura; tuttavia, non esisteva alcuna correlazione tra HRV e la capacità dei partecipanti di riconoscere volti neutri, indicando che questa relazione è specifica per le emozioni.

Collettivamente, questi risultati implicano un legame tra il fenomeno fisiologico della frequenza cardiaca e il comportamento sociale. In particolare, un individuo con un alto HRV può essere più propenso a riconoscere le emozioni negli altri, e quindi eccellere con le interazioni sociali.

Ora che hai capito come esplorare la correlazione tra autoregolazione autonomica e comportamento sociale, diamo un'occhiata a come i ricercatori stanno studiando la variabilità dell'eccitazione fisiologica in giovane età e in altri contesti cognitivi e di salute mentale.

Fino ad ora, ci siamo concentrati sull'identificazione delle emozioni negli adulti. Tuttavia, un lavoro simile viene eseguito nei bambini per indagare i fattori legati alla variazione cardiovascolare precoce che possono prevedere condizioni di salute successive.

Ad esempio, i ricercatori hanno misurato la frequenza cardiaca mentre sottoponevano i bambini a una serie di condizioni comportamentali, tra cui una ninna nanna durante il riposo, un jack-in-the-box attivo, un sapore di succo di limone acido e l'audio di un bambino che piange.

Tali esperienze hanno portato a diversi risultati della frequenza cardiaca, suggerendo che la variabilità può essere suscitata nei bambini piccoli. Sono necessarie ulteriori ricerche per valutare la traiettoria di sviluppo delle misure cardiovascolari e, in ultima analisi, prevedere i futuri risultati di salute.

In termini di relazione tra HRV e memoria di lavoro, la ricerca ha dimostrato che una persona con HRV basso – il cui cuore batte a un ritmo continuo e uniforme nonostante un ambiente ancora spaventoso – ha maggiori probabilità di dimostrare una scarsa memoria di lavoro e dimenticare l'indirizzo che gli viene detto.

È interessante notare che l'esercizio aerobico ripetuto, come la corsa, può effettivamente migliorare l'HRV e la ritenzione della memoria, sottolineando la relazione tra corpo e mente.

Infine, altri lavori hanno esaminato se esiste un'associazione tra HRV e alcuni disturbi di salute mentale, come la depressione.

In particolare, un individuo con HRV altrettanto basso può avere maggiori probabilità di mostrare sintomi depressivi, come il disinteresse per le attività o il ritiro dalle impostazioni sociali. Pertanto, HRV può servire come un biomarcatore utile e non invasivo per questo disturbo sociale.

Hai appena visto il video di JoVE sui correlati fisiologici del riconoscimento delle emozioni. Ormai, dovresti sapere come presentare stimoli visivi socialmente rilevanti ai pazienti e raccogliere e interpretare sia i dati comportamentali che i dati HRV. Inoltre, dovresti capire come gli scienziati stanno applicando HRV a contesti aggiuntivi, come ad esempio come si relaziona ad altri processi cognitivi come la memoria.

Grazie per l'attenzione!

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Results

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Le prestazioni sul compito di riconoscimento delle emozioni facciali sono in genere molto elevate; nei nostri dati l'accuratezza complessiva è stata del 92,5%. I partecipanti sono stati più accurati nell'identificare i volti neutri (94,1%) rispetto ai volti paurosi (90,9%). È importante sottolineare che la potenza HRV ad alta frequenza è correlata in modo significativo con l'accuratezza nell'identificazione dei volti paurosi (Figura 2). Gli individui con HRV elevato erano più accurati nell'identificare i volti paurosi(r = 0,36). La potenza HRV non è correlata con l'accuratezza nell'identificazione di volti neutri, indicando che l'associazione è specifica per le emozioni.

Figure 2
Figura 2: HRV è correlato con l'accuratezza delle emozioni facciali. La potenza ad alta frequenza HRV è correlata alla precisione per i volti paurosi (a sinistra) ma non per i volti neutri (a destra). Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Questi dati dimostrano un'associazione tra le differenze individuali legate all'attività nel sistema nervoso autonomo e l'abilità di identificare le emozioni socialmente rilevanti negli stimoli visivi. Questa scoperta conferma il legame tra autoregolazione autonomica di successo e comportamento sociale; gli individui che hanno più successo nel pompare i freni alla loro eccitazione fisiologica sembrano essere migliori nei compiti che richiedono regolazione emotiva e interazione sociale.

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Applications and Summary

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Questo esperimento dimostra il potere dei dati fisiologici di fornire informazioni sulla cognizione umana. La scoperta che le misurazioni dal cuore possono essere utilizzate per comprendere il funzionamento psicologico ci ricorda l'intima connessione tra il cervello e il corpo. Un indice di sano controllo cognitivo e regolazione delle emozioni, la variabilità della frequenza cardiaca può servire come biomarcatore relativamente non invasivo per la salute mentale. Ad esempio, un basso HRV è associato a disturbi d'ansia4 e depressione,5 e correla anche con la gravità della depressione. Un basso HRV può anche prevedere la suscettibilità al PTSD. 6 Questa semplice misura del sistema nervoso autonomo serve quindi come finestra sulla salute emotiva del cervello e del corpo.

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References

  1. Appelhans, B.M. & Luecken, L.J. Heart rate variability as an index of regulated emotional responding. Rev Gen Psychol 10, 229-240 (2006).
  2. Thayer, J.F. & Lane, R.D. A model of neurovisceral integration in emotion regulation and dysregulation. J Affect Disord 61, 201-216 (2000).
  3. Park, G., Van Bavel, J.J., Vasey, M.W., Egan, E.J. & Thayer, J.F. From the heart to the mind's eye: cardiac vagal tone is related to visual perception of fearful faces at high spatial frequency. Biol Psychol 90, 171-178 (2012).
  4. Chalmers, J.A., Quintana, D.S., Abbott, M.J. & Kemp, A.H. Anxiety Disorders are Associated with Reduced Heart Rate Variability: A Meta-Analysis. Front Psychiatry 5, 80 (2014).
  5. Kemp, A.H., et al. Impact of depression and antidepressant treatment on heart rate variability: a review and meta-analysis. Biol Psychiatry 67, 1067-1074 (2010).
  6. Gillie, B.L. & Thayer, J.F. Individual differences in resting heart rate variability and cognitive control in posttraumatic stress disorder. Front Psychol 5, 758 (2014).

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