Ciência requer medições, mas também requer, naturalmente, uma compreensão do que estamos a medir. Medir sozinho não nos leva muito longe.
A ciência das emoções é um processo que requer a medição dos sinais gerados pelo nosso corpo. Como as emoções são geradas em nossos corpos, então segue-se que os dados também estão lá. O corpo emite muitos sinais, e estes raramente são meramente processos aleatórios – em vez disso, reflectem algo sobre o nosso estado fisiológico ou psicológico.
Discutar quais os sinais a seguir é então um novo desafio. Felizmente, muito trabalho já foi feito nesta área, – uma das principais formas de medir a excitação emocional é através da detecção da resposta galvânica da pele (GSR, mais conhecida como actividade electrodérmica ou EDA).
GSR refere-se à variação da condutância eléctrica da pele em resposta à secreção cutânea (muitas vezes em quantidades mínimas). Estes dados são recolhidos através da aplicação de uma tensão baixa, indetectável e constante na pele e, em seguida, medindo como a condutância da pele varia . Isto pode ser feito através da aplicação de eléctrodos na pele (e claro um dispositivo que mede esta actividade).
Enquanto a actividade de GSR também está ligada à regulação das nossas temperaturas internas , a investigação também tem mostrado repetidamente a forte associação deste sinal com a excitação emocional . Os sinais que são produzidos pelo sistema nervoso simpático levam a uma mudança na Resposta de Conduta da Pele (SCR), que é o que é tipicamente observado pelos pesquisadores.
O que é SCR / SCL?
O SCR está proporcionalmente relacionado com o número de glândulas sudoríparas que são ativadas, significando em essência que quanto mais emocionalmente despertado um indivíduo é, mais a quantidade de SCR é aumentada. Também pode ser inferido que a amplitude do SCR é um proxy adequado da atividade do sistema nervoso simpático .
O SCR é frequentemente referido como um “pico” de atividade (e, portanto, um “pico GSR”), pois aparece como um rápido aumento no valor do sinal. Se o SCR aparece em resposta a um estímulo (normalmente dentro de 1-5 segundos), então ele é referido como um SCR relacionado a um evento (ER-SCR), enquanto que se aparece sem qualquer causa discernível, é referido como um SCR não específico (NS-SCR).
Embora o SCR seja um componente da atividade GSR, ele representa apenas o sinal de mudança rápida em resposta a um estímulo. O outro componente é o tônico, contínuo, de mudança lenta do Nível de Condutância da Pele (SCL).
Um problema central da análise dos dados do GSR é como separar esses dois sinais. Quando olhamos para os dados, não há uma linha clara que demarque qual é qual; precisamos realizar este cálculo nós mesmos. Abaixo, vamos dar-lhe uma caminhada de uma das formas mais comuns em que isso é feito, para lhe dar uma melhor compreensão do que acontece nos bastidores da análise de dados GSR, e para lhe dar um caminho mais claro para realizar isso você mesmo.
GSR Picos
Embora os SCRs sejam rápidos em sua aparência, o sinal que eles produzem leva mais tempo para declinar para a linha de base. Isto significa que se outro SCR ocorrer pouco depois de outro, então os níveis globais de atividade GSR irão aumentar ainda mais. Este efeito cumulativo pode levar a uma subestimação da amplitude da SCR, pois o verdadeiro “trough” (o início do aumento de atividade relacionado à SCR) está escondido dentro do declínio lento do pico de atividade anterior.
Para contornar alguns dos impactos deste efeito, os dados podem ser filtrados a fim de fornecer uma visão mais clara dos processos. O primeiro passo é fazer uma média dos dados. Isto pode ser feito dividindo os dados em janelas discretas (por exemplo, +/- 4 segundos), e depois calculando a média dos valores que estão presentes dentro desse período de tempo. Esta média pode então ser extraída dos valores, para dar uma visão normalizada dos dados (em teoria, com o sinal de dados tônico largamente removido).
Após isto estar completo, é possível remover parte do ruído de fundo do sinal. Isto pode ocorrer devido ao dispositivo GSR estar demasiado próximo de um computador e captar inadvertidamente sinais eléctricos, por exemplo. Aplicando um filtro passa-baixo, no qual os valores devem passar acima de um determinado limite, os valores de faixa inferior do sinal são removidos.
Seguir isto, vários parâmetros podem ser definidos para detectar com precisão a existência de um pico GSR. Estes incluem o onset e offset, o limiar da amplificação do pico e o limiar do salto do sinal.
Os valores para o onset e o offset de quaisquer picos precisam ser definidos a fim de determinar a subida e descida do sinal. A ocorrência do início e desvio (em micro Siemens, µS) pode ser criada para filtrar a direção do sinal.
Isso é tipicamente feito como configurar o início para ser >0.1 µS (de modo que apenas sinais que se movem acima desse valor são considerados um pico potencial), enquanto o desvio é tipicamente configurado como <0.0 µS (de modo que o valor do sinal deve diminuir, permitindo a detecção de um pico, caso contrário, um aumento contínuo preencheria o critério até agora).
O limiar de amplificação de pico é definido para determinar qual valor (tipicamente definido como 0.05 µS) o pico deve passar acima após o início a fim de ser rastreado como um pico (e não apenas um aumento gradual dos dados).
O limiar de salto de sinal funciona como um limite para a quantidade de amplificação de pico – qualquer valor que passe acima deste limiar (por exemplo, 0.1 µS) dentro de uma amostra para a seguinte é considerado como subindo muito rapidamente para refletir um verdadeiro processo fisiológico, e por isso é descartado.
Com estes limites definidos, uma contagem dos pontos de dados deve refletir o número de picos GSR que existem dentro dos dados.
Os dados também podem ser agregados entre os participantes a fim de dar uma visão mais clara dos potenciais efeitos de grupo. Comparar o número de picos de GSR poderia, por exemplo, dizer-lhe qual grupo em geral mostrou um aumento de diminuição da excitação emocional em resposta a um estímulo.
O processo acima é realizado essencialmente automaticamente em iMoções (basta clicar na análise, e alterar os valores padrão, se necessário), o que reduz a carga de cálculo desta análise você mesmo. Isto também é facilmente implementado em nível de grupo, dando-lhe um caminho claro para entender como os níveis de excitação emocional podem diferir entre grupos.
O que estes dados podem lhe dizer?
Os dados GSR podem fornecer uma medida de quão fortemente uma emoção foi experimentada, embora não a direção da emoção. Aumentos na atividade de RSG têm sido diretamente relacionados a uma variedade de estados emocionais, mostrando a importância dessa resposta fisiológica na experiência das emoções .
Determinar a quantidade de ocorrências de RSG fornece uma maneira de quantificar as diferenças entre indivíduos ou grupos, dando uma visão de como as reações a diferentes estímulos podem ocorrer, ou se existem variações entre populações em resposta ao mesmo estímulo. Com tudo isso em mente, podemos começar a entender realmente o que estamos medindo quando se trata de emoções.
Espero que este post tenha fornecido a você novos conhecimentos sobre SCRs, assim como GSR em geral. Para obter um entendimento mais completo e completo, baixe nosso guia gratuito abaixo.
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