Analyse von Hautleitwertdaten als Maß für emotionale Reaktionen

Präsentation zum Thema: "Analyse von Hautleitwertdaten als Maß für emotionale Reaktionen"—  Präsentation transkript:

1 Analyse von Hautleitwertdaten als Maß für emotionale Reaktionen
Christian Kaernbach Institut für Psychologie derzeit: Universität Bonn eigentlich: Universität Leipzig demnächst: Karl-Franzens-Universität Graz Einführung in die bioelektrischen Phänomene der Haut Messung und Auswertung template matching erste Versuchsergebnisse ein Softwarepaket zur Auswertung derzeitiger Stand und Fragen

2 EDA - Definition EDA = Elektrodermale Aktivität
Sammelbegriff für die elektrischen Phänomene der Haut (Johnson und Lubin, 1966) umfaßt aktive und passive bioelektrische Phänomene Beschreibungsgrößen: aktive Phänomene: Hautpotential passive Phänomene: Hautwiderstand Hautleitfähigkeit reziprok

3 EDA - Terminologie English Deutsch exosomatisch endosomatisch
Electrodermal Activity EDA Elektrodermale Aktivität Skin Conductance Level SCL Hautleitfähigkeitsniveau Hautleitwertsniveau Skin Conductance Response SCR Hautleitfähigkeitsreaktion exosomatisch Hautleitswertsreaktion Skin Resistance Level SRL Hautwiderstandsniveau Skin Resistance Response SRR Hautwiderstandsreaktion Skin Potential Level SPL Hautpotentialniveau endosomatisch Skin Potential Response SPR Hautpotentialreaktion

4 Aufbau der Haut Cutis

5 Hautleitwert Subcutis und Dermis sind gute und stabile Leiter.
Epidermis fungiert als Barriere. Schweißdrüsenaktivität verändert Hautleitwert: Schweiß = NaCl-Lösung  besonders leitfähig Die Leitfähigkeit ist dort am größten, wo die meisten Schweißdrüsen sind. Durchtrennung der Innervationswege oder medikamentöse Blockade (Atropin) eliminiert Hautleitwertsreaktion.

6 Schweißdrüsen Schweißdrüsen sind exokrine Drüsen.
Innervation: autonomes Nervensystem ekkrine vs. apokrine Drüsen ekkrin: Ausscheidung mittels Vesiklen. Ekkrine Schweißdrüsen dienen der Thermoregulation. apokrin: Abstoßen eines Teils des Somas. Apokrine Schweißdrüsen befinden sich an behaarten Stellen und dienen der Ausscheidung von Duftstoffen. vermehrte Dichte ekkriner Schweißdrüsen auf Hand- und Fußflächen abweichende Innervation Vermutung: palmare Schweißdrüsen stehen unter zentraler Kontrolle („emotionales Schwitzen“)

7 Zentrale Innervation Vermutung: palmare Schweißdrüsen stehen unter zentraler Kontrolle („emotionales Schwitzen“)

8 Gerät Leybold Didactic netto brutto
Pocket Cassy (11 Bit): 195,00 € 226,20 € Hautwiderstandsbox: 270,90 € 314,24 € CassyLab Software (einmalig): 355,00 € 411,80 € 820,90 € 952,24 €

9 Die Messung

10 Die Messung

11 Setup „ist“ Matlab CassyLab Stimulus VGA Tastatur Maus USB
Hintergrundmusik

12 Setup „soll“ Matlab Stimulus VGA Tastatur Maus CassyLab LPT USB
Hintergrundmusik

13 CassyLab Events werden in Systemzeit gespeichert und nachträglich integriert

14 Analyse von EDA Daten mitteln (EEG Tradition) Minima/Maxima (Boucsein)
template matching

15 Analyse von EDA Daten Wolfram Boucsein (1992), Electrodermal Activity, New York: Plenum Press, p. 132. The evaluation of phasic changes mainly focuses on irregularly appearing single events rather than on patterns that may be characterized by changes in frequency and/or amplitude. Hence, common procedures like power spectrum or Fourier analyses cannot be used in obtaining parameters from electrodermal recordings. ... most phasic changes of EDA show a rather characteristic course or Gestalt, which enables the experimenter to separate them from artifacts with sufficient reliability. Unfortunately, algorithms for the detection of an EDR Gestalt are not yet available for computer analysis, and therefore it has to be obtained with the visual aid of an experimenter.

16 Die ideale EDR Gestalt Parameter, die von einer idealen einzelnen EDR (Typ 1 nach Boucsein) abgeleitet werden können Latenz, Amplitude Anstiegszeit, Halbwerts/Abklingzeit Amplitude Anstiegszeit 50% Halbwertszeit 37% EDA Abklingzeit Latenz Stimulus

17 Überlappende EDRs Typ 2 nach Boucsein: die erste EDR ist separierbar
Minimum zu Maximum Abziehen der extrapolierten EDR

18 Überlappende EDRs Typ 3 nach Boucsein: kein Maximum der ersten EDR
Extrapolation nicht mehr möglich Wendepunkt versus Summe

19 suppose we knew the Gestalt
template matching Zerlegen einer engen Überlagerung von EDRs in ihre Bestandteile EDA = Summe aus Basis (hier: linear) und einer kleinen Anzahl separater EDRs Minimieren des Fehlerquadrates (²)

20 Eine Gestalt für die EDR
Zwei-Kompartiment-Modell Ein Agens wird schlagartig in Kompartiment A freigesetzt. Es diffundiert mit Zeitkonstante k1 ins Kompartiment B. Von dort wird es mit Zeitkonstante k2 eliminiert. Es gibt keine Rückdiffusion von B nach A, z.B.: Kompartiment B ist sehr viel größer als Kompartiment A. A B k1 k2 Bateman Funktion

21 Minimieren des Fehlerquadrates
Gradientenverfahren (gradient descent)

22 Minimieren des Fehlerquadrates
Gradientenverfahren (gradient descent) Problem: lokale Minima Evolution

23 Explicit and implicit responses to environmental sounds
Alex Ronald López Rolón Christian Kaernbach Ronny Werner Institut für Allgemeine Psychologie Universität Leipzig

24 Method, Context 3x2x2 Design:
sound sound without with context context context alone Explicit: ratings Implicit: physiological response N=15 N=15 N=15 dimension: pleasure arousal

25 Stimuli 7 sounds from IADS sound database (Bradley & Lang)
“International Affective Digitized Sound System” in total 111 sounds in analogy to IAPS “International Affective Picture System” IADS sounds are 6 s long some sounds in IADS are not well prepared IADS sounds come with valence and arousal ratings choose 7 sounds such as to “cover the ground” 3 sounds from Peter Bailey, University of York chalk on blackboard, grinding engine, dropping spade 2 musical instrument sounds all sounds cut to 2 s length, and leveled in rms power

26 Stimuli context gähnende Frau Babylachen Babyschrei lachende Menschen
Schrei einer Frau Gesang Schweinegrunzen große Maschine Kreidequietschen fallender Spaten tiefer Celloton Klarinette yawning women laughing baby crying baby laughing people cry of a woman chant grunting pig big engine squeaking chalk dropping a spade bass note on cello clarinet

27 Explicit ratings Self Assessment Manikin, SAM (Bradley & Lang)
pleasure scale arousal scale

28 Explicit ratings

29 Implicit responses Motivation: Methods
It is often difficult to verbalize one’s feelings It might not be politically correct to state explicitly one’s emotional reaction to certain stimuli Emotion systems are different from cognitive systems Intact emotional memory in amnesic patient (Claparède, 1911) Emotional memory closely linked to implicit memory Methods physiological responses arousal: EDA pleasure: facial EMG

30 EDA analysis Fit of appropriate template Pharmacokinetics suggest: Bateman function diffusion from compartment A into B with time constant k1 elimination from compartment B with time constant k2 A B k1 k2 intestines blood

31 Event-related EDA (ER-EDA)
visible increase of activity after event (N.B: EEhaah! Mamma, we got Event-Related EDA!)

32 Korrelation zu Ratings „Wohlgefallen“
ER-EDA ist nicht korreliert zu Wohlgefallen

33 Korrelation zu Ratings „Erregung“
ER-EDA ist korreliert zu Erregung in der Bedingung „Geräusch“

34 Discussion Explicit ratings correlate with IADS ratings
pleasure: good correlation even for “description only” arousal: correlation is best for “sound only” Event-related EDA correlates with arousal ratings for condition “sound only” simultaneous visual cue lessens arousal context (if given) should be non-predictive Ansätze für weitere Forschung: Optimierung der Zeitabstände nichtprädikativer Kontext Vergleich verschiedener Auswertemethoden

35 Ein Programmpaket ein Satz von Matlab Routinen
zunächst entwickelt für den Eigenbedarf wuchs sich aus zu eigenständigem Projekt

36 Ledalab Leipzig electrodermal activity laboratory
Paul Prosper Tillier ( ), Öl auf Leinwand, Privatsammlung ein Softwarepaket zur Analyse von elektrodermaler Aktivität von Christian Kaernbach

37 Leda und der Schwan Leda: Königin der Spartaner, Frau von Tyndareos, Geliebte des Zeus (der ihr als Schwan erschien), Mutter von Castor, Pollux, Helena und Klytemnestra Keramik aus Kreta, ca v. Chr. Leonardo da Vinci, ca n. Chr.

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39 Der Parameterraum Template Hintergrund Peaks 2 1 N 2N+5
zwei Zeitkonstanten Hintergrund Polynom 1. Ordnung evtl. Exponential Peaks Amplitude Zeitpunkt

40 Der Parameterraum Template Hintergrund Peaks
2 1 N 2N+5 N+2 Template zwei Zeitkonstanten Hintergrund Polynom 1. Ordnung evtl. Exponential Peaks Amplitude Zeitpunkt Vandermonde Matrix für Polynom und (Peak- und Exponential-) Amplituden

41 Ledalab for me for you implementiert als Satz von Matlab Routinen
template: Bateman Funktion stochastisches Abstiegsverfahren, „Evolution“ line search (Parabelfit) in stochastische Richtung

42 Ledalab for me for you implementiert als Satz von Matlab Routinen
template: Bateman Funktion, evtl. weitere templates konjugiertes Gradientenverfahren, verbesserte Evolution

43 Ledalab for you implementiert als Satz von Matlab Routinen
template: Bateman Funktion, evtl. weitere templates konjugiertes Gradientenverfahren, verbesserte Evolution 50 Seiten Dokumentation mit Index Programmierer objektorientierte Programmierung neue Features nach Nutzeranregungen Wartung, Fehlerbehebung, bedienerfreundliche Meldungen web: groups.yahoo.com/group/ledalab/ FAQ, Analyse-Bibliothek Nutzer programmiert Konversions-Routinen für Input-Daten Nutzer programmiert Auswerteroutinen Ledalab ermittelt Latenzen und Amplituden

44 Fragen Gradientenverfahren Evolution vergleichende Bewertung
 = 0.1 s  bestimme mit  den konjugierten Gradienten Betrag des Gradienten kleiner als Limit: Abbruch gehe  in ermittelte Abstiegsrichtung ² wird größer:  halbieren, go to  ² wird kleiner: Leiter 0, , 2, 4, 8, 16.. bis nonmonoton (evtl. Abbruch, Minimalforderung konvex) Parabelfit auf letzte drei Punkte, go to  Fragen Gradientenverfahren optimale Formel für konjugierten Gradienten Steuerung des  für den Gradienten, line search Evolution 1 intelligentes Kind, viele dumme Kinder? Ähnlichkeitsmaß für vorzeitigen Exitus vergleichende Bewertung jeder Peak erniedrigt df (nur) um 2 evtl. ist die Zahl der Meßpunkte N (600) zu hoch angesetzt Abhängigkeit x(n+1) von x(n) überprüfen, N reduzieren Analytisches Verfahren statt Optimierung? Benchmarking

45 Danke für die Aufmerksamkeit