Kim, Seul-Kee i Hang-Bong Kang. Neurocomputing (2017).
Najważniejsze
• Grupa ryzyka uzależnienia od smartfonów (uczestnicy 13) i grupa bez ryzyka (uczestnicy 12) obejrzeli filmy przedstawiające pojęcia zrelaksowanego, strachu, radości i smutku.
• Grupa ryzyka była bardziej niestabilna emocjonalnie niż grupa bez ryzyka w EEG. Zwłaszcza w rozpoznawaniu strachu pojawiła się wyraźna różnica między grupą ryzyka a grupą bez ryzyka.
• Oceniliśmy moc asymetrii w odniesieniu do aktywności theta, alfa, beta, gamma i całkowitej w płatach 11, a pasmo gamma było najbardziej oczywiste między grupami ryzyka i grupami bez ryzyka.
• Odkryliśmy, że pomiary aktywności w płatach czołowych, ciemieniowych i skroniowych były wskaźnikami rozpoznawania emocji.
• Poprzez sieć głębokich wierzeń potwierdziliśmy, że grupa ryzyka miała wyższą dokładność przy niskiej wartościowości i pobudzeniu; z drugiej strony grupa bez ryzyka miała wyższą dokładność w wysokiej wartościowości i pobudzeniu.
Abstrakcyjny
Nadużycie smartfonów staje się coraz większym problemem społecznym. W tym artykule analizujemy poziomy nadużywania smartfonów, w zależności od emocji, badając fale mózgowe i głębokie uczenie się. Oceniliśmy moc asymetrii w odniesieniu do aktywności fal theta, alfa, beta, gamma i całkowitej fali mózgowej w płatach 11. Sieć głębokich przekonań (DBN) została użyta jako metoda głębokiego uczenia się, wraz z najbliższym sąsiadem (kNN) i maszyną wektorów wsparcia (SVM), w celu określenia poziomu uzależnienia od smartfona. Grupa ryzyka (uczestnicy 13) i grupa bez ryzyka (uczestnicy 12) obejrzeli filmy przedstawiające następujące pojęcia: zrelaksowany, strach, radość i smutek. Odkryliśmy, że grupa ryzyka była bardziej niestabilna emocjonalnie niż grupa bez ryzyka. Rozpoznając Strach, pojawiła się wyraźna różnica między grupą ryzyka a grupą bez ryzyka. Wyniki pokazały, że pasmo gamma było najbardziej oczywiste między grupami ryzyka i grupami bez ryzyka. Ponadto wykazaliśmy, że pomiary aktywności w płatach czołowych, ciemieniowych i skroniowych były wskaźnikami rozpoznawania emocji. Dzięki DBN potwierdziliśmy, że pomiary te były bardziej dokładne w grupie bez ryzyka niż w grupie ryzyka. Grupa ryzyka miała większą dokładność przy niskiej wartościowości i pobudzeniu; z drugiej strony grupa bez ryzyka miała wyższą dokładność w wysokiej wartościowości i pobudzeniu.
Słowa kluczowe
- Głęboka sieć wierzeń
- Elektroencefalografia (EEG)
- Rozpoznawanie emocji
- Nadużywanie smartfona
;
