選択モデルと脳：嗜好の脳波（EEG）に関する研究

ラミ・N・クシャバ、ルーク・グリーンアクレーブ、サラト・コダゴダ、ジョーダン・ルーヴィエレーブ、サンドラ・バーク、ガミニ・ディッサナヤケ

要旨

選択は、内面的な好みや嫌い、またはその他の好みによって動機づけられた望ましい行動や対象の指向された選択のアイデアを引き起こします。しかし、このような内部プロセスは、人間の生理学の領域に過ぎません。さまざまな文脈における意思決定の生理学的プロセスを理解することは、意思決定科学の中心的な目標であり、意思決定研究のさらなる進展の大きな可能性を秘めています。この分野の予備研究として、本論文は、参加者の好みを引き出すように設計された選択を行う際に脳がどのように反応するかを理解するために、関連する脳活動（脳波計（EEG））を調査することによって意思決定の性質を探ります。このような研究を促進するために、Tobii-Studioのアイ・トラッカーシステムを利用して、参加者が72セットの対象を観察している際の選択に基づく好みを記録しました。これらの選択セットは、潜在的なパーソナルコンピュータの背景を提供する3つの画像で構成されていました。選択に基づく好みは、回答者が好みのものをクリックすることによって特定されました。さらに、商業用のEMOTIV EPOCワイヤレスEEGヘッドセットを用いた脳コンピュータインターフェース（BCI）が、実験期間中の関連する脳活動を記録するために利用されました。主成分分析（PCA）がEEGデータの前処理に用いられ、FFT（高速フーリエ変換）で分析され、デルタ（0.5–4 Hz）、シータ（4–7 Hz）、アルファ（8–12 Hz）、ベータ（13–30 Hz）、およびガンマ（30–40 Hz）の主要な周波数帯域の変化が観察されました。相互情報量（MI）測定が、左から右の脳半球の違いや前後の違いを研究するために用いられました。18人の参加者が実験に参加し、平均結果は、参加者が好みを示している際に前頭（F3およびF4）、頭頂（P7およびP8）、および後頭（O1およびO2）領域のスペクトル活動に明確で重要な変化を示しました。結果は、左脳半球と右脳半球間の情報交換の量を考慮した場合、シータ帯域が最小限の冗長性と最大限の関連性を示し、対称的な前頭、頭頂、および後頭領域から抽出されたときに、アルファは前頭および頭頂領域で優位であり、ベータは主に後頭および側頭領域で優位であることを示しています。完全な報告書はこちらをクリックしてください。