Wahlmodellierung und das Gehirn: Eine Studie zum Elektroenzephalogramm (EEG) der Präferenzen
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Rami N. Khushabaa, Luke Greenacreb, Sarath Kodagodaa, Jordan Louviereb, Sandra Burkeb, Gamini Dissanayakea,
Zusammenfassung
Wahl ruft die Idee einer gezielten Auswahl einer wünschenswerten Handlung oder eines Objekts hervor, motiviert durch interne Vorlieben und Abneigungen oder andere ähnliche Präferenzen. Diese internen Prozesse sind jedoch einfach der Bereich unserer menschlichen Physiologie. Das Verständnis der physiologischen Prozesse der Entscheidungsfindung in verschiedenen Kontexten ist ein zentrales Ziel der Entscheidungswissenschaft, da es großes Potenzial hat, die Entscheidungsforschung voranzubringen. Als Pilotstudie in diesem Bereich untersucht dieses Papier die Natur der Entscheidungsfindung, indem es die damit verbundene Gehirnaktivität, Elektroenzephalogramm (EEG), von Personen analysiert, um zu verstehen, wie das Gehirn auf Entscheidungen reagiert, die darauf ausgelegt sind, die Präferenzen der Probanden hervorzurufen. Um eine solche Studie zu erleichtern, wurde das Tobii-Studio Augenverfolgungssystem verwendet, um die auf den beobachteten siebenundzwanzig Objekten basierenden Präferenzen der Teilnehmer zu erfassen. Diese Auswahlsets bestanden aus drei Bildern, die potenzielle Hintergründe für Computer boten. Auswahlbezogene Präferenzen wurden identifiziert, indem der Befragte auf seine bevorzugte Auswahl klickte. Darüber hinaus wurde eine Gehirn-Computer-Schnittstelle (BCI), dargestellt durch das kommerzielle EMOTIV EPOC kabellose EEG-Headset mit 14 Kanälen, genutzt, um die damit verbundene Gehirnaktivität während der Experimente zu erfassen. Die Hauptkomponenten-Analyse (PCA) wurde verwendet, um die EEG-Daten vor der Analyse mit der Fast Fourier-Transformation (FFT) vorzueben, um die Veränderungen in den Hauptfrequenzbändern delta (0,5–4 Hz), theta (4–7 Hz), alpha (8–12 Hz), beta (13–30 Hz) und gamma (30–40 Hz) zu beobachten. Ein Maß für die gegenseitige Information (MI) wurde dann verwendet, um Unterschiede zwischen der linken und rechten Hemisphäre sowie zwischen Vorder- und Rückseite zu untersuchen. Achtzehn Teilnehmer wurden rekrutiert, um die Experimente durchzuführen, wobei die durchschnittlichen Ergebnisse eine deutliche und signifikante Veränderung der spektralen Aktivität in den frontalen (F3 und F4), parietalen (P7 und P8) und okzipitalen (O1 und O2) Bereichen zeigten, während die Teilnehmer ihre Präferenzen angaben. Die Ergebnisse zeigen, dass bei Betrachtung des Informationsaustauschs zwischen der linken und rechten Hemisphäre die Theta-Bänder minimale Redundanz und maximale Relevanz für die jeweilige Aufgabe aufwiesen, als sie aus symmetrischen frontalen, parietalen und okzipitalen Regionen extrahiert wurden, während Alpha in den frontalen und parietalen Regionen dominierte und Beta hauptsächlich in den okzipitalen und temporalen Regionen dominierte.Hier klicken für den vollständigen Bericht.
Rami N. Khushabaa, Luke Greenacreb, Sarath Kodagodaa, Jordan Louviereb, Sandra Burkeb, Gamini Dissanayakea,
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Wahl ruft die Idee einer gezielten Auswahl einer wünschenswerten Handlung oder eines Objekts hervor, motiviert durch interne Vorlieben und Abneigungen oder andere ähnliche Präferenzen. Diese internen Prozesse sind jedoch einfach der Bereich unserer menschlichen Physiologie. Das Verständnis der physiologischen Prozesse der Entscheidungsfindung in verschiedenen Kontexten ist ein zentrales Ziel der Entscheidungswissenschaft, da es großes Potenzial hat, die Entscheidungsforschung voranzubringen. Als Pilotstudie in diesem Bereich untersucht dieses Papier die Natur der Entscheidungsfindung, indem es die damit verbundene Gehirnaktivität, Elektroenzephalogramm (EEG), von Personen analysiert, um zu verstehen, wie das Gehirn auf Entscheidungen reagiert, die darauf ausgelegt sind, die Präferenzen der Probanden hervorzurufen. Um eine solche Studie zu erleichtern, wurde das Tobii-Studio Augenverfolgungssystem verwendet, um die auf den beobachteten siebenundzwanzig Objekten basierenden Präferenzen der Teilnehmer zu erfassen. Diese Auswahlsets bestanden aus drei Bildern, die potenzielle Hintergründe für Computer boten. Auswahlbezogene Präferenzen wurden identifiziert, indem der Befragte auf seine bevorzugte Auswahl klickte. Darüber hinaus wurde eine Gehirn-Computer-Schnittstelle (BCI), dargestellt durch das kommerzielle EMOTIV EPOC kabellose EEG-Headset mit 14 Kanälen, genutzt, um die damit verbundene Gehirnaktivität während der Experimente zu erfassen. Die Hauptkomponenten-Analyse (PCA) wurde verwendet, um die EEG-Daten vor der Analyse mit der Fast Fourier-Transformation (FFT) vorzueben, um die Veränderungen in den Hauptfrequenzbändern delta (0,5–4 Hz), theta (4–7 Hz), alpha (8–12 Hz), beta (13–30 Hz) und gamma (30–40 Hz) zu beobachten. Ein Maß für die gegenseitige Information (MI) wurde dann verwendet, um Unterschiede zwischen der linken und rechten Hemisphäre sowie zwischen Vorder- und Rückseite zu untersuchen. Achtzehn Teilnehmer wurden rekrutiert, um die Experimente durchzuführen, wobei die durchschnittlichen Ergebnisse eine deutliche und signifikante Veränderung der spektralen Aktivität in den frontalen (F3 und F4), parietalen (P7 und P8) und okzipitalen (O1 und O2) Bereichen zeigten, während die Teilnehmer ihre Präferenzen angaben. Die Ergebnisse zeigen, dass bei Betrachtung des Informationsaustauschs zwischen der linken und rechten Hemisphäre die Theta-Bänder minimale Redundanz und maximale Relevanz für die jeweilige Aufgabe aufwiesen, als sie aus symmetrischen frontalen, parietalen und okzipitalen Regionen extrahiert wurden, während Alpha in den frontalen und parietalen Regionen dominierte und Beta hauptsächlich in den okzipitalen und temporalen Regionen dominierte.Hier klicken für den vollständigen Bericht.
Rami N. Khushabaa, Luke Greenacreb, Sarath Kodagodaa, Jordan Louviereb, Sandra Burkeb, Gamini Dissanayakea,
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Wahl ruft die Idee einer gezielten Auswahl einer wünschenswerten Handlung oder eines Objekts hervor, motiviert durch interne Vorlieben und Abneigungen oder andere ähnliche Präferenzen. Diese internen Prozesse sind jedoch einfach der Bereich unserer menschlichen Physiologie. Das Verständnis der physiologischen Prozesse der Entscheidungsfindung in verschiedenen Kontexten ist ein zentrales Ziel der Entscheidungswissenschaft, da es großes Potenzial hat, die Entscheidungsforschung voranzubringen. Als Pilotstudie in diesem Bereich untersucht dieses Papier die Natur der Entscheidungsfindung, indem es die damit verbundene Gehirnaktivität, Elektroenzephalogramm (EEG), von Personen analysiert, um zu verstehen, wie das Gehirn auf Entscheidungen reagiert, die darauf ausgelegt sind, die Präferenzen der Probanden hervorzurufen. Um eine solche Studie zu erleichtern, wurde das Tobii-Studio Augenverfolgungssystem verwendet, um die auf den beobachteten siebenundzwanzig Objekten basierenden Präferenzen der Teilnehmer zu erfassen. Diese Auswahlsets bestanden aus drei Bildern, die potenzielle Hintergründe für Computer boten. Auswahlbezogene Präferenzen wurden identifiziert, indem der Befragte auf seine bevorzugte Auswahl klickte. Darüber hinaus wurde eine Gehirn-Computer-Schnittstelle (BCI), dargestellt durch das kommerzielle EMOTIV EPOC kabellose EEG-Headset mit 14 Kanälen, genutzt, um die damit verbundene Gehirnaktivität während der Experimente zu erfassen. Die Hauptkomponenten-Analyse (PCA) wurde verwendet, um die EEG-Daten vor der Analyse mit der Fast Fourier-Transformation (FFT) vorzueben, um die Veränderungen in den Hauptfrequenzbändern delta (0,5–4 Hz), theta (4–7 Hz), alpha (8–12 Hz), beta (13–30 Hz) und gamma (30–40 Hz) zu beobachten. Ein Maß für die gegenseitige Information (MI) wurde dann verwendet, um Unterschiede zwischen der linken und rechten Hemisphäre sowie zwischen Vorder- und Rückseite zu untersuchen. Achtzehn Teilnehmer wurden rekrutiert, um die Experimente durchzuführen, wobei die durchschnittlichen Ergebnisse eine deutliche und signifikante Veränderung der spektralen Aktivität in den frontalen (F3 und F4), parietalen (P7 und P8) und okzipitalen (O1 und O2) Bereichen zeigten, während die Teilnehmer ihre Präferenzen angaben. Die Ergebnisse zeigen, dass bei Betrachtung des Informationsaustauschs zwischen der linken und rechten Hemisphäre die Theta-Bänder minimale Redundanz und maximale Relevanz für die jeweilige Aufgabe aufwiesen, als sie aus symmetrischen frontalen, parietalen und okzipitalen Regionen extrahiert wurden, während Alpha in den frontalen und parietalen Regionen dominierte und Beta hauptsächlich in den okzipitalen und temporalen Regionen dominierte.Hier klicken für den vollständigen Bericht.