
चुनाव मॉडलिंग और मस्तिष्क: प्राथमिकताओं के इलेक्ट्रोएन्सेफैलोग्राम (EEG) पर एक अध्ययन
नूरी जावित
अद्यतन किया गया
16 नव॰ 2012

चुनाव मॉडलिंग और मस्तिष्क: प्राथमिकताओं के इलेक्ट्रोएन्सेफैलोग्राम (EEG) पर एक अध्ययन
नूरी जावित
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16 नव॰ 2012

चुनाव मॉडलिंग और मस्तिष्क: प्राथमिकताओं के इलेक्ट्रोएन्सेफैलोग्राम (EEG) पर एक अध्ययन
नूरी जावित
अद्यतन किया गया
16 नव॰ 2012
रमी एन. खुशबा, ल्यूक ग्रीनक्रेब, सरथ कोडागोडा, जॉर्डन लौविएरेब, सैंड्रा बुर्केब, गामिनी दिसानायके,
अमूर्त
पसंद एक वांछनीय क्रिया या वस्तु के निर्देशित चयन के विचार को जगाती है, जो आंतरिक पसंद-नापसंद, या अन्य ऐसी प्राथमिकताओं से प्रेरित होती है। हालाँकि, ऐसी आंतरिक प्रक्रियाएँ केवल हमारे मानव शरीर विज्ञान का क्षेत्र हैं। विभिन्न संदर्भों में निर्णय लेने की शारीरिक प्रक्रियाओं को समझना निर्णय विज्ञान का एक केंद्रीय उद्देश्य है क्योंकि इसमें निर्णय अनुसंधान को आगे बढ़ाने की एक बड़ी क्षमता है। इस क्षेत्र में एक प्रारंभिक अध्ययन के रूप में, यह पेपर संबंधित मस्तिष्क गतिविधि, इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राम (ईईजी) की जांच करके निर्णय लेने की प्रकृति का पता लगाता है, ताकि यह समझा जा सके कि विषयों की प्राथमिकताओं को प्राप्त करने के लिए डिज़ाइन किए गए विकल्पों को चुनते समय मस्तिष्क कैसे प्रतिक्रिया करता है। इस तरह के अध्ययन को सुविधाजनक बनाने के लिए, टोबी-स्टूडियो आई ट्रैकर सिस्टम का उपयोग प्रतिभागियों की पसंद-आधारित प्राथमिकताओं को कैप्चर करने के लिए किया गया था जब वे वस्तुओं के बहत्तर सेटों को देख रहे थे। ये विकल्प सेट तीन छवियों से बने थे जो संभावित व्यक्तिगत कंप्यूटर बैकग्राउंड की पेशकश करते थे। उत्तरदाता द्वारा अपनी पसंदीदा छवि पर क्लिक करने के बाद पसंद-आधारित प्राथमिकताओं की पहचान की गई थी। इसके अलावा, प्रयोगों की अवधि के दौरान संबंधित मस्तिष्क गतिविधि को कैप्चर करने के लिए 14 चैनलों वाले वाणिज्यिक Emotiv ईपीओसी वायरलेस ईईजी हेडसेट द्वारा प्रतिनिधित्व किए जाने वाले एक ब्रेन कंप्यूटर इंटरफ़ेस (BCI) का उपयोग किया गया था। मुख्य आवृत्ति बैंड, डेल्टा (0.5-4 हर्ट्ज), थीटा (4-7 हर्ट्ज), अल्फा (8-12 हर्ट्ज), बीटा (13-30 हर्ट्ज), और गामा (30-40 हर्ट्ज) में बदलावों को देखने के लिए फास्ट फूरियर ट्रांसफॉर्म (एफएफटी) के साथ विश्लेषण करने से पहले ईईजी डेटा को प्रीप्रोसेस करने के लिए प्रिंसिपल कंपोनेंट एनालिसिस (पीसीए) का उपयोग किया गया था। फिर बाएं-से-दाएं गोलार्ध के अंतरों के साथ-साथ आगे-से-पीछे के अंतर का अध्ययन करने के लिए एक पारस्परिक सूचना (एमआई) माप का उपयोग किया गया था। प्रयोगों को करने के लिए अठारह प्रतिभागियों को शामिल किया गया था, जिनके औसत परिणाम ललाट (F3 और F4), पार्श्विका (P7 और P8) और पश्चकपाल (O1 और O2) क्षेत्रों में वर्णक्रमीय गतिविधि में स्पष्ट और महत्वपूर्ण बदलाव दिखा रहे थे जब प्रतिभागी अपनी प्राथमिकताएं इंगित कर रहे थे। परिणामों से पता चलता है कि, जब बाएं और दाएं गोलार्द्धों के बीच सूचनाओं के आदान-प्रदान की मात्रा पर विचार किया जाता है, तो सम्मित ललाट, पार्श्विका और पश्चकपाल क्षेत्रों से निकाले जाने पर थीटा बैंड ने हाथ में काम के लिए न्यूनतम अतिरेक और अधिकतम प्रासंगिकता प्रदर्शित की, जबकि अल्फा ललाट और पार्श्विका क्षेत्रों में हावी रहा और बीटा मुख्य रूप से पश्चकपाल और लौकिक क्षेत्रों में हावी रहा।पूरी रिपोर्ट के लिए यहाँ क्लिक करें।
रमी एन. खुशबा, ल्यूक ग्रीनक्रेब, सरथ कोडागोडा, जॉर्डन लौविएरेब, सैंड्रा बुर्केब, गामिनी दिसानायके,
अमूर्त
पसंद एक वांछनीय क्रिया या वस्तु के निर्देशित चयन के विचार को जगाती है, जो आंतरिक पसंद-नापसंद, या अन्य ऐसी प्राथमिकताओं से प्रेरित होती है। हालाँकि, ऐसी आंतरिक प्रक्रियाएँ केवल हमारे मानव शरीर विज्ञान का क्षेत्र हैं। विभिन्न संदर्भों में निर्णय लेने की शारीरिक प्रक्रियाओं को समझना निर्णय विज्ञान का एक केंद्रीय उद्देश्य है क्योंकि इसमें निर्णय अनुसंधान को आगे बढ़ाने की एक बड़ी क्षमता है। इस क्षेत्र में एक प्रारंभिक अध्ययन के रूप में, यह पेपर संबंधित मस्तिष्क गतिविधि, इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राम (ईईजी) की जांच करके निर्णय लेने की प्रकृति का पता लगाता है, ताकि यह समझा जा सके कि विषयों की प्राथमिकताओं को प्राप्त करने के लिए डिज़ाइन किए गए विकल्पों को चुनते समय मस्तिष्क कैसे प्रतिक्रिया करता है। इस तरह के अध्ययन को सुविधाजनक बनाने के लिए, टोबी-स्टूडियो आई ट्रैकर सिस्टम का उपयोग प्रतिभागियों की पसंद-आधारित प्राथमिकताओं को कैप्चर करने के लिए किया गया था जब वे वस्तुओं के बहत्तर सेटों को देख रहे थे। ये विकल्प सेट तीन छवियों से बने थे जो संभावित व्यक्तिगत कंप्यूटर बैकग्राउंड की पेशकश करते थे। उत्तरदाता द्वारा अपनी पसंदीदा छवि पर क्लिक करने के बाद पसंद-आधारित प्राथमिकताओं की पहचान की गई थी। इसके अलावा, प्रयोगों की अवधि के दौरान संबंधित मस्तिष्क गतिविधि को कैप्चर करने के लिए 14 चैनलों वाले वाणिज्यिक Emotiv ईपीओसी वायरलेस ईईजी हेडसेट द्वारा प्रतिनिधित्व किए जाने वाले एक ब्रेन कंप्यूटर इंटरफ़ेस (BCI) का उपयोग किया गया था। मुख्य आवृत्ति बैंड, डेल्टा (0.5-4 हर्ट्ज), थीटा (4-7 हर्ट्ज), अल्फा (8-12 हर्ट्ज), बीटा (13-30 हर्ट्ज), और गामा (30-40 हर्ट्ज) में बदलावों को देखने के लिए फास्ट फूरियर ट्रांसफॉर्म (एफएफटी) के साथ विश्लेषण करने से पहले ईईजी डेटा को प्रीप्रोसेस करने के लिए प्रिंसिपल कंपोनेंट एनालिसिस (पीसीए) का उपयोग किया गया था। फिर बाएं-से-दाएं गोलार्ध के अंतरों के साथ-साथ आगे-से-पीछे के अंतर का अध्ययन करने के लिए एक पारस्परिक सूचना (एमआई) माप का उपयोग किया गया था। प्रयोगों को करने के लिए अठारह प्रतिभागियों को शामिल किया गया था, जिनके औसत परिणाम ललाट (F3 और F4), पार्श्विका (P7 और P8) और पश्चकपाल (O1 और O2) क्षेत्रों में वर्णक्रमीय गतिविधि में स्पष्ट और महत्वपूर्ण बदलाव दिखा रहे थे जब प्रतिभागी अपनी प्राथमिकताएं इंगित कर रहे थे। परिणामों से पता चलता है कि, जब बाएं और दाएं गोलार्द्धों के बीच सूचनाओं के आदान-प्रदान की मात्रा पर विचार किया जाता है, तो सम्मित ललाट, पार्श्विका और पश्चकपाल क्षेत्रों से निकाले जाने पर थीटा बैंड ने हाथ में काम के लिए न्यूनतम अतिरेक और अधिकतम प्रासंगिकता प्रदर्शित की, जबकि अल्फा ललाट और पार्श्विका क्षेत्रों में हावी रहा और बीटा मुख्य रूप से पश्चकपाल और लौकिक क्षेत्रों में हावी रहा।पूरी रिपोर्ट के लिए यहाँ क्लिक करें।
रमी एन. खुशबा, ल्यूक ग्रीनक्रेब, सरथ कोडागोडा, जॉर्डन लौविएरेब, सैंड्रा बुर्केब, गामिनी दिसानायके,
अमूर्त
पसंद एक वांछनीय क्रिया या वस्तु के निर्देशित चयन के विचार को जगाती है, जो आंतरिक पसंद-नापसंद, या अन्य ऐसी प्राथमिकताओं से प्रेरित होती है। हालाँकि, ऐसी आंतरिक प्रक्रियाएँ केवल हमारे मानव शरीर विज्ञान का क्षेत्र हैं। विभिन्न संदर्भों में निर्णय लेने की शारीरिक प्रक्रियाओं को समझना निर्णय विज्ञान का एक केंद्रीय उद्देश्य है क्योंकि इसमें निर्णय अनुसंधान को आगे बढ़ाने की एक बड़ी क्षमता है। इस क्षेत्र में एक प्रारंभिक अध्ययन के रूप में, यह पेपर संबंधित मस्तिष्क गतिविधि, इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राम (ईईजी) की जांच करके निर्णय लेने की प्रकृति का पता लगाता है, ताकि यह समझा जा सके कि विषयों की प्राथमिकताओं को प्राप्त करने के लिए डिज़ाइन किए गए विकल्पों को चुनते समय मस्तिष्क कैसे प्रतिक्रिया करता है। इस तरह के अध्ययन को सुविधाजनक बनाने के लिए, टोबी-स्टूडियो आई ट्रैकर सिस्टम का उपयोग प्रतिभागियों की पसंद-आधारित प्राथमिकताओं को कैप्चर करने के लिए किया गया था जब वे वस्तुओं के बहत्तर सेटों को देख रहे थे। ये विकल्प सेट तीन छवियों से बने थे जो संभावित व्यक्तिगत कंप्यूटर बैकग्राउंड की पेशकश करते थे। उत्तरदाता द्वारा अपनी पसंदीदा छवि पर क्लिक करने के बाद पसंद-आधारित प्राथमिकताओं की पहचान की गई थी। इसके अलावा, प्रयोगों की अवधि के दौरान संबंधित मस्तिष्क गतिविधि को कैप्चर करने के लिए 14 चैनलों वाले वाणिज्यिक Emotiv ईपीओसी वायरलेस ईईजी हेडसेट द्वारा प्रतिनिधित्व किए जाने वाले एक ब्रेन कंप्यूटर इंटरफ़ेस (BCI) का उपयोग किया गया था। मुख्य आवृत्ति बैंड, डेल्टा (0.5-4 हर्ट्ज), थीटा (4-7 हर्ट्ज), अल्फा (8-12 हर्ट्ज), बीटा (13-30 हर्ट्ज), और गामा (30-40 हर्ट्ज) में बदलावों को देखने के लिए फास्ट फूरियर ट्रांसफॉर्म (एफएफटी) के साथ विश्लेषण करने से पहले ईईजी डेटा को प्रीप्रोसेस करने के लिए प्रिंसिपल कंपोनेंट एनालिसिस (पीसीए) का उपयोग किया गया था। फिर बाएं-से-दाएं गोलार्ध के अंतरों के साथ-साथ आगे-से-पीछे के अंतर का अध्ययन करने के लिए एक पारस्परिक सूचना (एमआई) माप का उपयोग किया गया था। प्रयोगों को करने के लिए अठारह प्रतिभागियों को शामिल किया गया था, जिनके औसत परिणाम ललाट (F3 और F4), पार्श्विका (P7 और P8) और पश्चकपाल (O1 और O2) क्षेत्रों में वर्णक्रमीय गतिविधि में स्पष्ट और महत्वपूर्ण बदलाव दिखा रहे थे जब प्रतिभागी अपनी प्राथमिकताएं इंगित कर रहे थे। परिणामों से पता चलता है कि, जब बाएं और दाएं गोलार्द्धों के बीच सूचनाओं के आदान-प्रदान की मात्रा पर विचार किया जाता है, तो सम्मित ललाट, पार्श्विका और पश्चकपाल क्षेत्रों से निकाले जाने पर थीटा बैंड ने हाथ में काम के लिए न्यूनतम अतिरेक और अधिकतम प्रासंगिकता प्रदर्शित की, जबकि अल्फा ललाट और पार्श्विका क्षेत्रों में हावी रहा और बीटा मुख्य रूप से पश्चकपाल और लौकिक क्षेत्रों में हावी रहा।पूरी रिपोर्ट के लिए यहाँ क्लिक करें।

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