La ciencia requiere mediciones, pero también, por supuesto, requiere una comprensión de lo que estamos midiendo. La medición por sí sola no nos lleva muy lejos.
La ciencia de las emociones es un proceso que requiere medir las señales generadas por nuestros cuerpos. Como las emociones se generan en nuestro cuerpo, se deduce que los datos también están ahí. El cuerpo emite muchas señales, y éstas rara vez son meros procesos aleatorios, sino que reflejan algo sobre nuestro estado fisiológico o psicológico.
Discernir qué señales seguir es entonces un nuevo reto. Por suerte, ya se ha realizado un gran trabajo en este ámbito, ya que una de las principales formas de medir la excitación emocional es mediante la detección de la respuesta galvánica de la piel (GSR, también conocida como actividad electrodérmica o EDA).
La GSR se refiere a la variación de la conductancia eléctrica de la piel en respuesta a la secreción cutánea (a menudo en cantidades mínimas). Estos datos se recogen aplicando un voltaje bajo, indetectable y constante a la piel y midiendo después cómo varía la conductancia de la piel . Esto se puede hacer mediante la aplicación de electrodos en la piel (y, por supuesto, un dispositivo que mide esta actividad).
Aunque la actividad de la RSG también está relacionada con la regulación de nuestras temperaturas internas , la investigación también ha demostrado repetidamente la fuerte asociación que tiene esta señal con la excitación emocional . Las señales producidas por el sistema nervioso simpático conducen a un cambio en la Respuesta de Conductancia de la Piel (SCR), que es lo que normalmente observan los investigadores.
¿Qué es la SCR / SCL?
La SCR está relacionada proporcionalmente con el número de glándulas sudoríparas que se activan, lo que significa, en esencia, que cuanto más excitado esté emocionalmente un individuo, más aumentará la cantidad de SCR. También puede deducirse que la amplitud de la SCR es un indicador adecuado de la actividad del sistema nervioso simpático.
La SCR suele denominarse «pico» de actividad (y, por lo tanto, «pico de GSR»), ya que aparece como un aumento rápido del valor de la señal. Si el SCR aparece en respuesta a un estímulo (normalmente entre 1 y 5 segundos), se denomina SCR relacionado con un evento (ER-SCR), mientras que si aparece sin ninguna causa discernible, se denomina SCR no específico (NS-SCR).
Aunque el SCR es un componente de la actividad de la GSR, éste sólo representa la señal que cambia rápidamente en respuesta a un estímulo. El otro componente es el nivel de conductancia cutánea (SCL) tónico, continuo y que cambia lentamente.
Un problema central del análisis de los datos de la GSR es cómo separar estas dos señales. Cuando miramos los datos, no hay una línea clara que demarque cuál es cuál; tenemos que realizar este cálculo nosotros mismos. A continuación, le mostraremos una de las formas más comunes de hacerlo, para que comprenda mejor lo que ocurre entre bastidores en el análisis de los datos de GSR, y para que tenga un camino más claro para llevarlo a cabo usted mismo.
Picos de GSR
Mientras que los SCR son rápidos en su aparición, la señal que producen tarda más en descender a la línea de base. Esto significa, en última instancia, que si se produce otro SCR poco después de otro, entonces los niveles generales de actividad del GSR aumentarán aún más. Este efecto acumulativo puede llevar a una subestimación de la amplitud de la RSE, ya que el verdadero «valle» (el comienzo del aumento de la actividad relacionado con la RSE) queda oculto dentro del lento declive del pico de actividad anterior.
Para sortear algunos de los impactos de este efecto, los datos pueden filtrarse para proporcionar una visión más clara de los procesos. El primer paso es promediar los datos. Esto puede hacerse dividiendo los datos en ventanas discretas (por ejemplo, +/- 4 segundos), y luego promediando los valores que están presentes dentro de ese marco de tiempo. Este promedio se puede extraer de los valores, para dar una visión normalizada de los datos (en teoría, con la señal de datos tónicos en gran parte eliminada).
Una vez que esto está completo, es posible eliminar parte del ruido de fondo de la señal. Esto puede ocurrir debido a que el dispositivo GSR está demasiado cerca de un ordenador y capta inadvertidamente las señales eléctricas, por ejemplo. Aplicando un filtro de paso bajo, en el que los valores deben pasar por encima de un determinado umbral, se eliminan los valores de rango inferior de la señal.
A continuación, se pueden establecer varios parámetros para detectar con precisión la existencia de un pico de GSR. Estos incluyen el inicio y el desplazamiento, el umbral de la amplificación del pico y el umbral de salto de la señal.
Los valores para el inicio y el desplazamiento de cualquier pico deben establecerse para determinar el aumento y la disminución de la señal. La ocurrencia del inicio y el desplazamiento (en micro Siemens, µS) puede crearse para filtrar la dirección de la señal.
Esto se hace típicamente estableciendo el inicio en >0,1 µS (para que sólo las señales que se mueven por encima de este valor se consideren un pico potencial), mientras que el desplazamiento se establece típicamente como <0.0 µS (de modo que el valor de la señal debe disminuir, permitiendo la detección de un pico, de lo contrario un aumento continuo cumpliría los criterios hasta ahora).
El umbral de amplificación del pico se establece para determinar qué valor (normalmente fijado en 0.05 µS) que el pico debe pasar por encima después del inicio para ser rastreado como un pico (y no sólo un aumento gradual de los datos).
El umbral de salto de señal funciona como un límite a la cantidad de amplificación del pico – cualquier valor que pasa por encima de este umbral (por ejemplo, 0.1 µS) entre una muestra y la siguiente se considera que aumenta demasiado rápido para reflejar un verdadero proceso fisiológico y, por lo tanto, se descarta.
Con estos límites establecidos, un recuento de los puntos de datos debería reflejar el número de picos de GSR que existen dentro de los datos.
Los datos también pueden agregarse entre los participantes para ofrecer una visión más clara de los posibles efectos de grupo. Comparar el número de picos de GSR podría, por ejemplo, decirle qué grupo en general mostró un aumento o disminución de la excitación emocional en respuesta a un estímulo.
El proceso anterior se lleva a cabo esencialmente de forma automática en iMotions (sólo tiene que hacer clic a través del análisis, y cambiar los valores por defecto si es necesario), lo que reduce la carga de calcular este análisis usted mismo. Esto también se implementa fácilmente a nivel de grupo, dándole un camino claro para entender cómo los niveles de excitación emocional pueden diferir a través de grupos.
¿Qué pueden decir estos datos?
Los datos de GSR pueden proporcionar una medida de la intensidad con la que se experimentó una emoción, aunque no la dirección de la emoción. Los aumentos en la actividad de la GSR se han relacionado directamente con una variedad de estados emocionales, lo que demuestra la importancia de esta respuesta fisiológica en la experiencia de las emociones.
Determinar la cantidad de ocurrencias de la SCR proporciona una manera de cuantificar las diferencias entre individuos o grupos, dando una idea de cómo pueden ocurrir las reacciones a diferentes estímulos, o si existen variaciones entre las poblaciones en respuesta al mismo estímulo. Con todo esto en mente, podemos empezar a entender realmente lo que estamos midiendo cuando se trata de emociones.
Espero que este post le haya proporcionado nuevos conocimientos en torno a los SCR, así como a la GSR en general. Para obtener una comprensión más completa y exhaustiva, descargue nuestra guía gratuita a continuación.
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