La scienza richiede misurazioni, ma naturalmente richiede anche la comprensione di ciò che stiamo misurando. La sola misurazione non ci porta molto lontano.

La scienza delle emozioni è un processo che richiede la misurazione dei segnali generati dal nostro corpo. Poiché le emozioni sono generate nel nostro corpo, ne consegue che anche i dati sono lì. Il corpo emette molti segnali, e questi sono raramente processi casuali – invece riflettono qualcosa sul nostro stato fisiologico o psicologico.

Discernere quali segnali seguire è quindi una nuova sfida. Fortunatamente, una grande quantità di lavoro è già stato fatto in questo settore, – uno dei modi principali in cui viene misurato l’eccitamento emotivo è attraverso la rilevazione della risposta galvanica della pelle (GSR, altrimenti più comunemente conosciuta come attività elettrodermica o EDA).

GSR si riferisce alla variazione della conduttanza elettrica della pelle in risposta alla secrezione della pelle (spesso in quantità minime). Questi dati vengono raccolti applicando una tensione bassa, non rilevabile e costante alla pelle e poi misurando come varia la conduttanza della pelle. Questo può essere fatto attraverso l’applicazione di elettrodi sulla pelle (e naturalmente un dispositivo che misura questa attività).

Mentre l’attività GSR è anche legata alla regolazione della nostra temperatura interna, la ricerca ha anche ripetutamente dimostrato la forte associazione di questo segnale con l’eccitazione emotiva. I segnali che sono prodotti dal sistema nervoso simpatico portano ad un cambiamento nella risposta di conduttanza cutanea (SCR), che è ciò che è tipicamente guardato dai ricercatori.

Che cosa è SCR / SCL?

L’SCR è proporzionalmente legato al numero di ghiandole sudoripare che sono attivate, il che significa in sostanza che più un individuo è emotivamente eccitato, più la quantità SCR è aumentato. Si può anche dedurre che l’ampiezza SCR è un proxy adeguato dell’attività del sistema nervoso simpatico.

L’SCR è spesso indicato come un “picco” di attività (e quindi, un “picco GSR”) in quanto appare come un rapido aumento del valore del segnale. Se l’SCR appare in risposta a uno stimolo (tipicamente entro 1-5 secondi), allora si parla di un SCR correlato all’evento (ER-SCR), mentre se appare senza alcuna causa discernibile, si parla di un SCR non specifico (NS-SCR).

Mentre l’SCR è una componente dell’attività GSR, questo rappresenta solo il segnale che cambia rapidamente in risposta a uno stimolo. L’altra componente è il livello di conduttanza cutanea (SCL) tonico, continuo e che cambia lentamente.

Un problema centrale dell’analisi dei dati GSR è come separare questi due segnali. Quando guardiamo i dati, non c’è una linea chiara che delimita quale è quale; dobbiamo eseguire questo calcolo da soli. Di seguito, vi daremo una spiegazione di uno dei modi più comuni in cui questo viene fatto, per darvi una migliore comprensione di ciò che accade dietro le quinte dell’analisi dei dati GSR, e per darvi un percorso più chiaro per effettuare questo da soli.

Picchi GSR

Mentre gli SCR sono veloci nel loro aspetto, il segnale che producono impiega più tempo a scendere alla linea base. Questo significa in definitiva che se un altro SCR si verifica poco dopo l’altro, allora i livelli complessivi di attività GSR aumenteranno ancora di più. Questo effetto cumulativo può portare a una sottostima dell’ampiezza dell’SCR, poiché il vero “trogolo” (l’inizio dell’aumento dell’attività legato all’SCR) è nascosto nel lento declino del precedente picco di attività.

Per aggirare alcuni degli impatti di questo effetto, i dati possono essere filtrati per fornire una visione più chiara dei processi. Il primo passo è fare la media dei dati. Questo può essere fatto dividendo i dati in finestre discrete (ad esempio +/- 4 secondi), e poi facendo la media dei valori che sono presenti in quel lasso di tempo. Questa media può poi essere estratta dai valori, per dare una visione normalizzata dei dati (in teoria, con il segnale dei dati tonici ampiamente rimosso).

Una volta che questo è completo, è possibile rimuovere parte del rumore di fondo dal segnale. Questo può verificarsi a causa del fatto che il dispositivo GSR è troppo vicino a un computer e raccoglie inavvertitamente i segnali elettrici, per esempio. Applicando un filtro passa-basso, in cui i valori devono passare al di sopra di una certa soglia, i valori più bassi del segnale vengono rimossi.

In seguito, è possibile impostare diversi parametri per rilevare con precisione l’esistenza di un picco GSR. Questi includono l’onset e l’offset, la soglia di amplificazione del picco e la soglia di salto del segnale.

I valori per l’onset e l’offset di qualsiasi picco devono essere impostati per determinare l’aumento e la diminuzione del segnale. L’occorrenza dell’onset e dell’offset (in micro Siemens, µS) può essere creata per filtrare la direzione del segnale.

Questo è tipicamente fatto impostando l’onset a >0,1 µS (in modo che solo i segnali che si muovono sopra questo valore siano considerati un potenziale picco), mentre l’offset è tipicamente impostato a <0.0 µS (in modo che il valore del segnale deve diminuire, permettendo il rilevamento di un picco, altrimenti un aumento continuo soddisferebbe i criteri finora).

La soglia di amplificazione del picco è impostata per determinare quale valore (tipicamente impostato su 0.05 µS) il picco deve passare sopra dopo l’inizio per essere tracciato come un picco (e non solo un aumento graduale dei dati).

La soglia di salto del segnale funziona come un limite alla quantità di amplificazione del picco – qualsiasi valore che passa sopra questa soglia (ad esempio 0.1 µS) tra un campione e l’altro è considerato un aumento troppo rapido per riflettere un vero processo fisiologico, e viene quindi scartato.

Con questi limiti impostati, un conteggio dei punti dati dovrebbe riflettere il numero di picchi GSR che esistono all’interno dei dati.

I dati possono anche essere aggregati tra i partecipanti per dare una visione più chiara dei potenziali effetti di gruppo. Confrontando il numero di picchi GSR potrebbe, per esempio, dirvi quale gruppo in generale ha mostrato un aumento o una diminuzione dell’eccitazione emotiva in risposta a uno stimolo.

Il processo di cui sopra viene eseguito essenzialmente in automatico in iMotions (è sufficiente fare clic sull’analisi e modificare i valori predefiniti, se necessario), il che riduce il peso di calcolare questa analisi da soli. Questo è anche facilmente implementato a livello di gruppo, dandovi un percorso chiaro per capire come i livelli di eccitazione emotiva possono differire tra i gruppi.

Cosa possono dirvi questi dati?

I dati GSR possono fornire una misura di quanto fortemente un’emozione è stata provata, anche se non la direzione dell’emozione. Gli aumenti dell’attività GSR sono stati direttamente correlati a una varietà di stati emotivi, mostrando l’importanza di questa risposta fisiologica nell’esperienza delle emozioni.

Determinare la quantità di eventi SCR fornisce un modo per quantificare le differenze tra individui o gruppi, dando un’idea di come le reazioni a stimoli diversi potrebbero verificarsi, o se esistono variazioni tra le popolazioni in risposta allo stesso stimolo. Con tutto questo in mente, possiamo cominciare a capire veramente cosa stiamo misurando quando si tratta di emozioni.

Spero che questo post vi abbia fornito nuove conoscenze che circondano gli SCR, così come il GSR in generale. Per avere una comprensione più completa e approfondita, scarica la nostra guida gratuita qui sotto.

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