Nauka wymaga pomiarów, ale oczywiście wymaga również zrozumienia tego, co mierzymy. Sam pomiar nie zaprowadzi nas zbyt daleko.
Nauka o emocjach jest procesem, który wymaga pomiaru sygnałów generowanych przez nasze ciała. Ponieważ emocje są generowane w naszych ciałach, wynika z tego, że dane również tam się znajdują. Ciało wysyła wiele sygnałów i rzadko są to tylko przypadkowe procesy – zamiast tego odzwierciedlają one coś na temat naszego stanu fizjologicznego lub psychologicznego.
Rozpoznanie, które sygnały należy śledzić jest nowym wyzwaniem. Na szczęście w tej dziedzinie wykonano już wiele pracy – jednym z głównych sposobów pomiaru pobudzenia emocjonalnego jest wykrywanie galwanicznej reakcji skóry (GSR, inaczej bardziej powszechnie znanej jako aktywność elektrodermalna lub EDA).
GSR odnosi się do zmian przewodnictwa elektrycznego skóry w odpowiedzi na wydzieliny skórne (często w ilościach śladowych). Dane te są zbierane poprzez przyłożenie niskiego, niewykrywalnego i stałego napięcia do skóry, a następnie zmierzenie zmian przewodności elektrycznej skóry. Można to zrobić poprzez zastosowanie elektrod do skóry (i oczywiście urządzenia, które mierzy tę aktywność).
Choć aktywność GSR jest również związana z regulacją naszej temperatury wewnętrznej, badania wielokrotnie wykazały również silne powiązanie tego sygnału z pobudzeniem emocjonalnym. Sygnały, które są wytwarzane przez współczulny układ nerwowy prowadzą do zmian w Reakcji Przewodzenia Skóry (SCR), która jest tym, na co zazwyczaj patrzą badacze.
Co to jest SCR / SCL?
SCR jest proporcjonalnie związany z liczbą gruczołów potowych, które są aktywowane, co oznacza w istocie, że im bardziej emocjonalnie pobudzona jest osoba, tym bardziej wzrasta ilość SCR. Można również wywnioskować, że amplituda SCR jest odpowiednim wskaźnikiem aktywności współczulnego układu nerwowego .
SCR jest często określany jako „szczyt” aktywności (a zatem, „szczyt GSR”), ponieważ pojawia się jako szybki wzrost wartości sygnału. Jeśli SCR pojawia się w odpowiedzi na bodziec (typowo w ciągu 1-5 sekund), wtedy jest określany jako SCR związany ze zdarzeniem (ER-SCR), podczas gdy jeśli pojawia się bez żadnej uchwytnej przyczyny, jest określany jako SCR niespecyficzny (NS-SCR).
Choć SCR jest jednym z komponentów aktywności GSR, reprezentuje on jedynie szybko zmieniający się sygnał w odpowiedzi na bodziec. Drugą składową jest toniczny, ciągły, powoli zmieniający się poziom przewodnictwa skóry (SCL).
Centralnym problemem analizy danych GSR jest to, jak rozdzielić te dwa sygnały. Kiedy patrzymy na dane, nie ma wyraźnej linii, która rozgraniczałaby, który jest który; musimy wykonać te obliczenia sami. Poniżej przedstawimy Ci jeden z najczęstszych sposobów, w jaki to się robi, abyś lepiej zrozumiał, co dzieje się za kulisami analizy danych GSR, i aby dać Ci jaśniejszą ścieżkę do przeprowadzenia tego samemu.
Szczyty GSR
Choć SCR są szybkie w swoim wyglądzie, sygnał, który produkują trwa dłużej, aby obniżyć się do poziomu podstawowego. To ostatecznie oznacza, że jeśli kolejny SCR wystąpi wkrótce po innym, wtedy ogólny poziom aktywności GSR wzrośnie jeszcze bardziej. Ten skumulowany efekt może prowadzić do niedoszacowania amplitudy SCR, ponieważ prawdziwe „koryto” (początek wzrostu aktywności związanej z SCR) jest ukryte w powolnym spadku poprzedniego szczytu aktywności.
Aby obejść niektóre z wpływów tego efektu, dane mogą być filtrowane w celu zapewnienia jaśniejszego widoku procesów. Pierwszym krokiem jest uśrednienie danych. Można to zrobić dzieląc dane na dyskretne okna (np. +/- 4 sekundy), a następnie uśredniając wartości, które są obecne w tych ramach czasowych. Średnia ta może być następnie wyodrębniona z wartości, aby uzyskać znormalizowany widok danych (w teorii, z sygnałem danych tonicznych w dużej mierze usuniętym).
Po zakończeniu tego procesu możliwe jest usunięcie niektórych szumów tła z sygnału. Może to być spowodowane tym, że urządzenie GSR znajduje się zbyt blisko komputera i nieumyślnie odbiera np. sygnały elektryczne. Poprzez zastosowanie filtra dolnoprzepustowego, w którym wartości muszą przejść powyżej pewnego progu, niższe wartości zakresu sygnału są usuwane.
Następnie, kilka parametrów może być ustawionych w celu dokładnego wykrycia istnienia piku GSR. Obejmują one początek i przesunięcie, próg wzmocnienia piku oraz próg skoku sygnału.
Wartości początku i przesunięcia wszelkich pików muszą być ustawione w celu określenia wzrostu i spadku sygnału. Występowanie początku i przesunięcia (w mikro Siemens, µS) może być utworzone w celu filtrowania kierunku sygnału.
To jest zwykle wykonywane jako ustawienie początku na >0.1 µS (tak, że tylko sygnały, które poruszają się powyżej tej wartości są uważane za potencjalny szczyt), podczas gdy przesunięcie jest zwykle ustawione jako <0.0 µS (tak, że wartość sygnału musi maleć, umożliwiając wykrycie piku, w przeciwnym razie ciągły wzrost spełniałby dotychczasowe kryteria).
Próg wzmocnienia piku jest ustawiany w celu określenia, jaką wartość (typowo ustawioną na 0.05 µS) pik musi przejść powyżej po początku, aby być śledzony jako pik (a nie tylko stopniowy wzrost danych).
Próg skoku sygnału działa jako ograniczenie kwoty wzmocnienia piku – każda wartość, która przechodzi powyżej tego progu (np. 0.1 µS) w obrębie jednej próbki do następnej jest uważana za zbyt szybko rosnącą, aby odzwierciedlać prawdziwy proces fizjologiczny i dlatego jest odrzucana.
Po ustawieniu tych limitów, liczenie punktów danych powinno odzwierciedlać liczbę pików GSR, które istnieją w danych.
Dane mogą być również agregowane wśród uczestników, aby dać jaśniejszy obraz potencjalnych efektów grupowych. Porównanie liczby szczytów GSR może, na przykład, powiedzieć Ci, która grupa ogólnie wykazała wzrost lub spadek pobudzenia emocjonalnego w odpowiedzi na bodziec.
Powyższy proces jest przeprowadzany zasadniczo automatycznie w iMotions (musisz tylko kliknąć przez analizę i zmienić wartości domyślne w razie potrzeby), co zmniejsza obciążenie związane z samodzielnym obliczaniem tej analizy. Jest to również łatwo zaimplementowane na poziomie grupy, dając Ci jasną ścieżkę do zrozumienia, jak poziomy pobudzenia emocjonalnego mogą się różnić w różnych grupach.
Co te dane mogą Ci powiedzieć?
Dane GSR mogą zapewnić pomiar tego, jak silna emocja została doświadczona, choć nie kierunek emocji. Wzrosty aktywności GSR były bezpośrednio związane z różnymi stanami emocjonalnymi, pokazując znaczenie tej fizjologicznej odpowiedzi w doświadczaniu emocji.
Określenie ilości wystąpień SCR zapewnia sposób na ilościowe określenie różnic między jednostkami lub grupami, dając wgląd w to, jak reakcje na różne bodźce mogą wystąpić, lub jeśli różnice istnieją wśród populacji w odpowiedzi na ten sam bodziec. Mając to wszystko na uwadze, możemy zacząć naprawdę rozumieć, co mierzymy, jeśli chodzi o emocje.
Mam nadzieję, że ten post dostarczył Ci nowej wiedzy na temat SCR, jak również GSR w ogóle. Aby uzyskać bardziej kompletne i dokładne zrozumienie, pobierz nasz darmowy przewodnik poniżej.
Benedek, M., & Kaernbach, C. (2010). A continuous measure of phasic electrodermal activity. 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. Thermoregulation. In: Freedberg IM, Eisen AZ, Wolff K, Austen KF, Goldsmith LA, Katz SI, editors. Dermatologia w medycynie ogólnej, 1. New York: McGraw-Hill; 2003. s. 119-27.
Boucsein W. Aktywność elektrodermalna. New York: Plenum University Press; 1992.
Critchley, H. (2002). Review: Electrodermal Responses: What Happens in the Brain. The Neuroscientist, 8(2), pp.132-142.
Anders, S., Lotze, M., Erb, M., Grodd, W. and Birbaumer, N. (2004). Brain activity underlying emotional valence and arousal: A response-related fMRI study. Human Brain Mapping, 23(4), pp.200-209.
Dawson ME, Schell AM, Filion DL. The electrodermal system. In: Cacioppo JT, Tassinary LG, Berntson GG, editors. Handbook of psychophysiology. Cambridge: University Press; 2007. s. 159-81.
Kreibig, S. D. (2010). Aktywność autonomicznego układu nerwowego w emocjach: A review. Biological Psychology, vol. 84, no. 3, pp. 394-421.
.