¿Ciencia ficción? Las imágenes cerebrales identifican emociones particulares
La Universidad Carnegie Mellon combinó la resonancia magnética funcional (fMRI) y el aprendizaje automático para medir las señales cerebrales para leer las emociones en los individuos. Los hallazgos ilustran cómo el cerebro categoriza los sentimientos, dando a los investigadores el primer proceso confiable para analizar las emociones.
Hasta ahora, la investigación sobre las emociones se ha visto obstaculizada durante mucho tiempo por la falta de métodos confiables para evaluarlas, principalmente porque las personas a menudo se muestran reacias a informar honestamente sus sentimientos. Para complicar aún más las cosas, es posible que muchas respuestas emocionales no se experimenten conscientemente.
La identificación de emociones basada en la actividad neuronal se basa en estudios previos que utilizaron técnicas similares para crear un modelo computacional que identifica los pensamientos de los individuos sobre objetos concretos, a menudo denominado "lectura de la mente".
"Esta investigación presenta un nuevo método con potencial para identificar emociones sin depender de la capacidad de las personas para autoinformar", dijo Karim Kassam, Ph.D., autor principal del estudio.
"Podría usarse para evaluar la respuesta emocional de un individuo a casi cualquier tipo de estímulo, por ejemplo, una bandera, una marca o un candidato político".
Un desafío para el equipo de investigación fue encontrar una manera de evocar de manera repetida y confiable diferentes estados emocionales de los participantes. Los enfoques tradicionales, como mostrar a los sujetos fragmentos de películas que inducen emociones, probablemente no hubieran tenido éxito porque el impacto de los fragmentos de películas disminuye con la visualización repetida.
Los investigadores resolvieron el problema reclutando actores de la Escuela de Drama de CMU.
“Nuestro gran avance fue la idea de mi colega Karim Kassam de probar a los actores, que tienen experiencia en el ciclo de los estados emocionales”, dijo el investigador George Loewenstein, Ph.D., profesor de economía y psicología. "Tuvimos la suerte, en ese sentido, de que CMU tiene una excelente escuela de teatro".
Para el estudio, se escaneó a 10 actores en el Centro de Investigación del Cerebro y las Imágenes Científicas de CMU mientras veían las palabras de nueve emociones: ira, disgusto, envidia, miedo, felicidad, lujuria, orgullo, tristeza y vergüenza.
Mientras estaban dentro del escáner de resonancia magnética funcional, los actores recibieron instrucciones de ingresar a cada uno de estos estados emocionales varias veces, en orden aleatorio.
El modelo de computadora pudo identificar correctamente el contenido emocional de las fotos que se estaban viendo utilizando la actividad cerebral de los espectadores.
Para identificar las emociones dentro del cerebro, los investigadores utilizaron primero los patrones de activación neuronal de los participantes en las exploraciones iniciales para identificar las emociones experimentadas por los mismos participantes en exploraciones posteriores.
El modelo de computadora logró una precisión de rango de 0.84. La precisión de rango se refiere al rango percentil de la emoción correcta en una lista ordenada de las suposiciones del modelo de computadora; la conjetura aleatoria daría como resultado una precisión de rango de 0,50.
A continuación, el equipo tomó el análisis de aprendizaje automático de las emociones autoinducidas para adivinar qué emoción estaban experimentando los sujetos cuando fueron expuestos a las fotografías repugnantes.
El modelo de computadora logró una precisión de rango de 0.91. Con nueve emociones para elegir, el modelo enumeró el disgusto como la emoción más probable el 60 por ciento de las veces y como una de sus dos principales conjeturas el 80 por ciento de las veces.
Finalmente, aplicaron el análisis de aprendizaje automático de los patrones de activación neuronal de todos menos uno de los participantes para predecir las emociones experimentadas por el participante retenido.
Esto responde a una pregunta importante: si tomamos un nuevo individuo, lo ponemos en el escáner y lo exponemos a un estímulo emocional, ¿con qué precisión podríamos identificar su reacción emocional? Aquí, el modelo logró una precisión de rango de 0,71, una vez más muy por encima del nivel de probabilidad de adivinar de 0,50.
"A pesar de las diferencias manifiestas entre la psicología de las personas, diferentes personas tienden a codificar neuronalmente las emociones de formas notablemente similares", señaló Amanda Markey, estudiante de posgrado en el Departamento de Ciencias Sociales y de la Decisión.
Un hallazgo sorprendente de la investigación fue que se podían lograr niveles de precisión casi equivalentes incluso cuando el modelo de computadora utilizaba patrones de activación en solo una de varias subsecciones diferentes del cerebro humano.
“Esto sugiere que las firmas emocionales no se limitan a regiones específicas del cerebro, como la amígdala, sino que producen patrones característicos en varias regiones del cerebro”, dijo Vladimir Cherkassky, Ph.D., Programador de investigación senior en el Departamento de Psicología.
El equipo de investigación también descubrió que, si bien en promedio el modelo clasificó la emoción correcta como la más alta entre sus conjeturas, era mejor para identificar la felicidad y menos precisa para identificar la envidia.
Rara vez confundió las emociones positivas y negativas, lo que sugiere que estas tienen firmas neuronales distintas. Y era menos probable que identificara erróneamente la lujuria como cualquier otra emoción, lo que sugiere que la lujuria produce un patrón de actividad neuronal que es distinto de todas las demás experiencias emocionales.
Según el investigador Marcel Just, Ph.D., “Encontramos que tres factores organizadores principales sustentaban las firmas neuronales de la emoción, a saber, la valencia positiva o negativa de la emoción, su intensidad (leve o fuerte) y su socialidad (participación o no) participación de otra persona.
"Así es como se organizan las emociones en el cerebro".
Fuente: Universidad Carnegie Mellon
