Wetenschap vereist metingen, maar het vereist natuurlijk ook een begrip van wat we meten. Met meten alleen komen we niet ver.
De wetenschap van emoties is een proces dat vereist dat we de signalen meten die door ons lichaam worden opgewekt. Aangezien emoties in ons lichaam worden gegenereerd, volgt daaruit dat de gegevens zich daar ook bevinden. Het lichaam geeft vele signalen af, en deze zijn zelden louter willekeurige processen – in plaats daarvan weerspiegelen zij iets over onze fysiologische of psychologische toestand.
Het is dan een nieuwe uitdaging om te bepalen welke signalen moeten worden gevolgd. Gelukkig is er al veel werk verricht op dit gebied, – een van de belangrijkste manieren waarop emotionele opwinding wordt gemeten is door detectie van de galvanische huidrespons (GSR, ook wel bekend als electrodermale activiteit of EDA).
GSR verwijst naar de variatie van de elektrische geleiding van de huid in reactie op huidafscheiding (vaak in minieme hoeveelheden). Deze gegevens worden verzameld door een lage, niet detecteerbare en constante spanning op de huid aan te brengen en vervolgens te meten hoe de huidgeleiding varieert . Dit kan worden gedaan door elektroden op de huid aan te brengen (en natuurlijk een apparaat dat deze activiteit meet).
Hoewel GSR-activiteit ook verband houdt met de regeling van onze inwendige temperaturen , heeft onderzoek ook herhaaldelijk de sterke associatie aangetoond die dit signaal heeft met emotionele opwinding . De signalen die door het sympathische zenuwstelsel worden geproduceerd, leiden tot een verandering in de Skin Conductance Response (SCR), waar onderzoekers doorgaans naar kijken.
Wat is SCR / SCL?
De SCR is proportioneel gerelateerd aan het aantal zweetklieren dat wordt geactiveerd, wat in wezen betekent dat hoe emotioneler een individu is, hoe meer de SCR hoeveelheid wordt verhoogd. Ook kan worden afgeleid dat de SCR-amplitude een geschikte maatstaf is voor de activiteit van het sympathische zenuwstelsel.
De SCR wordt vaak een “piek” van activiteit genoemd (en dus een “GSR-piek”), omdat deze verschijnt als een snelle toename van de signaalwaarde. Als de SCR verschijnt in reactie op een stimulus (meestal binnen 1-5 seconden), dan wordt het een Event-Related SCR (ER-SCR) genoemd, terwijl het, als het zonder waarneembare oorzaak verschijnt, een Non-Specific SCR (NS-SCR) wordt genoemd.
Weliswaar is de SCR één component van de GSR-activiteit, maar deze vertegenwoordigt alleen het snel veranderende signaal in reactie op een stimulus. De andere component is het tonische, continue, langzaam veranderende huidgeleidingsniveau (SCL).
Een centraal probleem bij de analyse van de GSR-gegevens is hoe deze twee signalen van elkaar kunnen worden gescheiden. Wanneer we naar de gegevens kijken, is er geen duidelijke lijn die afbakent wat wat is; we moeten deze berekening zelf uitvoeren. Hieronder geven we u een walkthrough van een van de meest voorkomende manieren waarop dit wordt gedaan, om u een beter begrip te geven van wat er achter de schermen van GSR data-analyse gebeurt, en om u een duidelijker pad te geven om dit zelf uit te voeren.
GSR Pieken
Hoewel SCR’s snel opkomen, duurt het langer voordat het signaal dat ze produceren terugvalt naar de basislijn. Dit betekent uiteindelijk dat als een andere SCR kort na een andere optreedt, de totale GSR-activiteitsniveaus nog meer zullen stijgen. Dit cumulatieve effect kan leiden tot een onderschatting van de SCR-amplitude, omdat het ware “dieptepunt” (het begin van de toename van de activiteit in verband met de SCR) verborgen ligt in de langzame afname van de vorige activiteitspiek.
Om sommige effecten van dit effect te omzeilen, kunnen de gegevens worden gefilterd om een duidelijker beeld van de processen te krijgen. De eerste stap is het gemiddelde van de gegevens te berekenen. Dit kan worden gedaan door de gegevens op te splitsen in discrete vensters (b.v. +/- 4 seconden), en dan het gemiddelde te berekenen van de waarden die binnen dat tijdsbestek aanwezig zijn. Dit gemiddelde kan dan uit de waarden worden geëxtraheerd, om een genormaliseerd beeld van de gegevens te krijgen (in theorie, waarbij het tonische gegevenssignaal grotendeels wordt verwijderd).
Als dit eenmaal is gebeurd, is het mogelijk om wat achtergrondruis uit het signaal te verwijderen. Dit kan bijvoorbeeld het gevolg zijn van het feit dat het GSR-apparaat te dicht bij een computer staat en daardoor per ongeluk elektrische signalen oppikt. Door een laagdoorlaatfilter toe te passen, waarbij de waarden boven een bepaalde drempelwaarde moeten komen, worden de lagere waarden van het signaal verwijderd.
Daarna kunnen verschillende parameters worden ingesteld om het bestaan van een GSR-piek nauwkeurig te detecteren. Deze omvatten de aanzet en de offset, de drempel van de piekversterking, en de signaalsprongdrempel.
De waarden voor de aanzet en de offset van eventuele pieken moeten worden ingesteld om de stijging en daling van het signaal te bepalen. Het voorkomen van de onset en de offset (in micro Siemens, µS) kan worden gemaakt om de richting van het signaal te filteren.
Dit wordt typisch gedaan als het instellen van de onset op >0.1 µS (zodat alleen signalen die boven deze waarde bewegen worden beschouwd als een potentiële piek), terwijl de offset typisch wordt ingesteld als <0.0 µS (zodat de signaalwaarde moet dalen, zodat een piek kan worden gedetecteerd, anders zou een voortdurende stijging aan de criteria tot dusver voldoen).
De piekversterkingsdrempel wordt ingesteld om te bepalen welke waarde (gewoonlijk ingesteld op 0.05 µS) de piek na het begin moet passeren om als piek te worden getraceerd (en niet slechts als een geleidelijke toename van de gegevens).
De signaalsprongdrempel werkt als een grens voor de piekversterkingshoeveelheid – elke waarde die binnen één monster boven deze drempelwaarde (b.v. 0.1 µS) binnen één monster naar het volgende wordt beschouwd als een te snel stijgende waarde om een echt fysiologisch proces weer te geven, en wordt daarom genegeerd.
Met deze grenzen ingesteld, zou een telling van de datapunten het aantal GSR-pieken in de gegevens moeten weergeven.
De gegevens kunnen ook worden geaggregeerd over de deelnemers om een duidelijker beeld te krijgen van mogelijke groepseffecten. Het vergelijken van het aantal GSR pieken zou u bijvoorbeeld kunnen vertellen welke groep in het algemeen een toename of afname van emotionele opwinding vertoonde in reactie op een stimulus.
Het bovenstaande proces wordt in wezen automatisch uitgevoerd in iMotions (u hoeft alleen maar door de analyse te klikken, en de standaardwaarden te wijzigen indien nodig), wat de last van het berekenen van deze analyse zelf vermindert. Dit is ook gemakkelijk te implementeren op groepsniveau, waardoor je een duidelijk pad hebt om te begrijpen hoe emotionele opwindingsniveaus kunnen verschillen tussen groepen.
Wat kunnen deze gegevens je vertellen?
De GSR-gegevens kunnen een meting geven van hoe sterk een emotie werd ervaren, hoewel niet de richting van de emotie. Verhogingen in GSR-activiteit zijn direct gerelateerd aan een verscheidenheid van emotionele toestanden, waaruit het belang van deze fysiologische respons bij de ervaring van emoties blijkt.
Het bepalen van de hoeveelheid SCR-optredens biedt een manier om de verschillen tussen individuen of groepen te kwantificeren, waardoor inzicht wordt verkregen in hoe reacties op verschillende stimuli zouden kunnen verlopen, of dat er variaties bestaan tussen bevolkingsgroepen als reactie op dezelfde stimulus. Met dit alles in het achterhoofd, kunnen we echt beginnen te begrijpen wat we meten als het gaat om emoties.
Ik hoop dat dit bericht u nieuwe kennis heeft opgeleverd over SCR’s, en ook over GSR in het algemeen. Om een vollediger en grondiger begrip te krijgen, download onze gratis gids hieronder.
Benedek, M., & Kaernbach, C. (2010). Een continue meting van fasische electrodermale activiteit. Journal of Neuroscience Methods, 190(1), 80-91. doi:10.1016/j.jneumeth.2010.04.028
Fowles DC, Christie MJ, Edelberg R, Grings WW, Lykken DT, Venables PH. Publication recommendations for electrodermal measurements. Psychophysiology, 1981;18(3):232-9.
Wenger CB. Thermoregulatie. In: Freedberg IM, Eisen AZ, Wolff K, Austen KF, Goldsmith LA, Katz SI, editors. Dermatology in general medicine, 1. New York: McGraw-Hill; 2003. p. 119-27.
Boucsein W. Electrodermal activity. New York: Plenum University Press; 1992.
Critchley, H. (2002). Review: Elektrodermale reacties: What Happens in the Brain. The Neuroscientist, 8(2), pp.132-142.
Anders, S., Lotze, M., Erb, M., Grodd, W. and Birbaumer, N. (2004). Hersenactiviteit onderliggend aan emotionele valentie en arousal: Een respons-gerelateerde fMRI studie. Human Brain Mapping, 23(4), pp.200-209.
Dawson ME, Schell AM, Filion DL. Het elektrodermale systeem. In: Cacioppo JT, Tassinary LG, Berntson GG, editors. Handboek van de psychofysiologie. Cambridge: University Press; 2007. p. 159-81.
Kreibig, S. D. (2010). Autonome zenuwstelsel activiteit in emotie: A review. Biological Psychology, vol. 84, no. 3, pp. 394-421.