Kim, Seul-Kee en Hang-Bong Kang. neurocomputers (2017).
Hoogtepunten
• De risicogroep voor smartphoneverslaving (13 proefpersonen) en de niet-risicogroep (12 proefpersonen) keken naar video's waarin de begrippen ontspannen, angst, vreugde en verdriet werden uitgebeeld.
• De risicogroep was emotioneel instabieler dan de niet-risicogroep in EEG. Vooral bij het herkennen van angst bleek er een duidelijk verschil tussen de risico- en niet-risicogroep.
• We beoordeelden het asymmetrievermogen met betrekking tot theta, alfa, bèta, gamma en totale activiteit in 11 lobben, en de gammaband was het duidelijkst verschillend tussen de risico- en niet-risicogroepen.
• We ontdekten dat de activiteitsmetingen in de frontale, pariëtale en temporale kwabben indicatoren waren voor emotieherkenning.
• Via het deep believe netwerk hebben we bevestigd dat de risicogroep een hogere nauwkeurigheid had in lage valentie en arousal; aan de andere kant had de niet-risicogroep een hogere nauwkeurigheid in hoge valentie en opwinding.
Abstract
Het overmatig gebruik van smartphones wordt steeds meer een maatschappelijk probleem. In dit artikel analyseren we de overmatig gebruiksniveaus van smartphones, op basis van emoties, door hersengolven en diepgaand leren te onderzoeken. We hebben de asymmetrische kracht beoordeeld met betrekking tot theta, alfa, bèta, gamma en totale hersengolfactiviteit in 11-lobben. Het deep belief network (DBN) werd gebruikt als de deep learning-methode, samen met k-nearest neighbour (kNN) en een support vector machine (SVM), om het verslavingsniveau van de smartphone te bepalen. De risicogroep (13-onderwerpen) en de niet-risicogroep (12-onderwerpen) keken naar video's met de volgende concepten: ontspannen, angst, vreugde en verdriet. We ontdekten dat de risicogroep emotioneel onstabieler was dan de niet-risicogroep. Bij het herkennen van Fear, verscheen er een duidelijk verschil tussen de risico- en niet-risicogroep. De resultaten toonden aan dat de gamma-band het duidelijkst verschilde tussen de risico- en niet-risicogroepen. Bovendien toonden we aan dat de metingen van activiteit in de frontale, pariëtale en temporale lobben indicatoren waren voor emotieherkenning. Via de DBN hebben we bevestigd dat deze metingen nauwkeuriger waren in de niet-risicogroep dan in de risicogroep. De risicogroep had een hogere nauwkeurigheid bij lage valentie en opwinding; aan de andere kant, de niet-risicogroep had een hogere nauwkeurigheid in hoge valentie en opwinding.
Trefwoorden
- Een diep geloofsnetwerk
- Electroencephalography (EEG)
- Emotieherkenning
- Smartphone overmatig gebruik
;
