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選擇建模與大腦：偏好之腦電圖（EEG）研究
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Rami N. Khushabaa，Luke Greenacreb，Sarath Kodagodaa，Jordan Louviereb，Sandra Burkeb，Gamini Dissanayakea，
摘要
選擇是指引導選擇一個可取的行動或對象的想法，這是受到內心好惡或其他偏好的驅動。然而，這樣的內部過程只是我們人體生理學的領域。在各種情境中理解決策的生理過程是決策科學的一個中心目標，因為它有很大的潛力進一步推進決策研究。作為這一領域的初步研究，本文通過檢查人腦的相關活動，尤其是腦電圖（EEG），來探索決策的性質，以了解在設計為引出受試者偏好的選擇中，大腦如何回應。為了促成這樣的研究，使用了Tobii-Studio眼動追踪系統以捕捉參與者在觀察七十二組物品時基於選擇的偏好。這些選擇集由三幅圖像構成，提供了潛在的個人電腦桌面背景。透過讓受訪者點擊他們喜歡的圖片來識別基於選擇的偏好。此外，使用了由商業Emotiv EPOC 無線 EEG 頭盔 (14 通道) 代表的大腦計算機接口 (BCI)，以在實驗期間捕捉相關的大腦活動。在分析 EEG 數據之前，使用主成分分析 (PCA) 進行預處理，然後通過快速傅里葉變換 (FFT) 觀察主成頻帶的變化，這些頻帶包括：δ (0.5–4 Hz)、θ (4–7 Hz)、α (8–12 Hz)、β (13–30 Hz) 和γ (30–40 Hz)。接著使用相互信息 (MI) 衡量研究左至右半球以及前至後差異。招募了十八名參與者進行實驗，平均結果顯示出在額葉 (F3 和 F4)、頂葉 (P7 和 P8) 和枕葉 (O1 和 O2) 區域的光譜活動中有明顯的顯著變化，當參與者指認他們的偏好時。結果顯示，當考慮到左右半球之間的信息交換量時，θ頻帶顯示出最低的冗餘性和對當前任務的最大相關性，當提取自對稱的額葉、頂葉和枕葉區域時，而在額葉和頂葉區域是α佔據主導地位，β主要在枕葉和顳葉區域主導。點擊這裡查看完整報告。
Rami N. Khushabaa，Luke Greenacreb，Sarath Kodagodaa，Jordan Louviereb，Sandra Burkeb，Gamini Dissanayakea，
摘要
選擇是指引導選擇一個可取的行動或對象的想法，這是受到內心好惡或其他偏好的驅動。然而，這樣的內部過程只是我們人體生理學的領域。在各種情境中理解決策的生理過程是決策科學的一個中心目標，因為它有很大的潛力進一步推進決策研究。作為這一領域的初步研究，本文通過檢查人腦的相關活動，尤其是腦電圖（EEG），來探索決策的性質，以了解在設計為引出受試者偏好的選擇中，大腦如何回應。為了促成這樣的研究，使用了Tobii-Studio眼動追踪系統以捕捉參與者在觀察七十二組物品時基於選擇的偏好。這些選擇集由三幅圖像構成，提供了潛在的個人電腦桌面背景。透過讓受訪者點擊他們喜歡的圖片來識別基於選擇的偏好。此外，使用了由商業Emotiv EPOC 無線 EEG 頭盔 (14 通道) 代表的大腦計算機接口 (BCI)，以在實驗期間捕捉相關的大腦活動。在分析 EEG 數據之前，使用主成分分析 (PCA) 進行預處理，然後通過快速傅里葉變換 (FFT) 觀察主成頻帶的變化，這些頻帶包括：δ (0.5–4 Hz)、θ (4–7 Hz)、α (8–12 Hz)、β (13–30 Hz) 和γ (30–40 Hz)。接著使用相互信息 (MI) 衡量研究左至右半球以及前至後差異。招募了十八名參與者進行實驗，平均結果顯示出在額葉 (F3 和 F4)、頂葉 (P7 和 P8) 和枕葉 (O1 和 O2) 區域的光譜活動中有明顯的顯著變化，當參與者指認他們的偏好時。結果顯示，當考慮到左右半球之間的信息交換量時，θ頻帶顯示出最低的冗餘性和對當前任務的最大相關性，當提取自對稱的額葉、頂葉和枕葉區域時，而在額葉和頂葉區域是α佔據主導地位，β主要在枕葉和顳葉區域主導。點擊這裡查看完整報告。
Rami N. Khushabaa，Luke Greenacreb，Sarath Kodagodaa，Jordan Louviereb，Sandra Burkeb，Gamini Dissanayakea，
摘要
選擇是指引導選擇一個可取的行動或對象的想法，這是受到內心好惡或其他偏好的驅動。然而，這樣的內部過程只是我們人體生理學的領域。在各種情境中理解決策的生理過程是決策科學的一個中心目標，因為它有很大的潛力進一步推進決策研究。作為這一領域的初步研究，本文通過檢查人腦的相關活動，尤其是腦電圖（EEG），來探索決策的性質，以了解在設計為引出受試者偏好的選擇中，大腦如何回應。為了促成這樣的研究，使用了Tobii-Studio眼動追踪系統以捕捉參與者在觀察七十二組物品時基於選擇的偏好。這些選擇集由三幅圖像構成，提供了潛在的個人電腦桌面背景。透過讓受訪者點擊他們喜歡的圖片來識別基於選擇的偏好。此外，使用了由商業Emotiv EPOC 無線 EEG 頭盔 (14 通道) 代表的大腦計算機接口 (BCI)，以在實驗期間捕捉相關的大腦活動。在分析 EEG 數據之前，使用主成分分析 (PCA) 進行預處理，然後通過快速傅里葉變換 (FFT) 觀察主成頻帶的變化，這些頻帶包括：δ (0.5–4 Hz)、θ (4–7 Hz)、α (8–12 Hz)、β (13–30 Hz) 和γ (30–40 Hz)。接著使用相互信息 (MI) 衡量研究左至右半球以及前至後差異。招募了十八名參與者進行實驗，平均結果顯示出在額葉 (F3 和 F4)、頂葉 (P7 和 P8) 和枕葉 (O1 和 O2) 區域的光譜活動中有明顯的顯著變化，當參與者指認他們的偏好時。結果顯示，當考慮到左右半球之間的信息交換量時，θ頻帶顯示出最低的冗餘性和對當前任務的最大相關性，當提取自對稱的額葉、頂葉和枕葉區域時，而在額葉和頂葉區域是α佔據主導地位，β主要在枕葉和顳葉區域主導。點擊這裡查看完整報告。