Kim, Seul-Kee și Hang-Bong Kang. Neurocomputing (2017).
Important de subliniat
• The smartphone addiction risk group (13 subjects) and non-risk group (12 subjects) watched videos portraying the concepts of relaxed, fear, joy, and sadness.
• The risk group was more emotionally unstable than the non-risk group in EEG. Especially, in recognizing fear, a clear difference appeared between the risk and non-risk group.
• We assessed the asymmetry power with respect to theta, alpha, beta, gamma, and total activity in 11 lobes, and the gamma band was the most obviously different between the risk and non-risk groups.
• We found that the measurements of activity in the frontal, parietal, and temporal lobes were indicators of emotion recognition.
• Through the deep belief network, we confirmed that the risk group had higher accuracy in low valence and arousal; on the other hand, the non-risk group had higher accuracy in high valence and arousal.
Abstract
Suprasolicitarea smartphone-urilor devine din ce în ce mai mult o problemă socială. În această lucrare, analizăm nivelurile de utilizare excesivă a smartphone-urilor, în funcție de emoție, examinând undele cerebrale și învățarea profundă. Am evaluat puterea de asimetrie în ceea ce privește activitatea theta, alfa, beta, gamma și activitatea globală a creierului în lobii 11. Rețeaua de convingeri profunde (DBN) a fost folosită ca metodă de învățare profundă, împreună cu k-cel mai apropiat vecin (kNN) și o mașină vector de suport (SVM), pentru a determina nivelul dependenței de smartphone-uri. Grupul de risc (subiecți 13) și grupul fără risc (subiecți 12) au vizionat videoclipuri care descriu următoarele concepte: relaxat, teamă, bucurie și tristețe. Am constatat că grupul de risc a fost mai instabil din punct de vedere emoțional decât grupul fără risc. În recunoașterea fricii, a apărut o diferență clară între grupul de risc și cel fără risc. Rezultatele au arătat că banda gamma a fost cel mai evident diferită între grupurile de risc și cele fără risc. Mai mult, am demonstrat că măsurătorile de activitate ale lobilor frontali, parietali și temporali au fost indicatori ai recunoașterii emoțiilor. Prin DBN, am confirmat că aceste măsurători au fost mai exacte în grupul fără risc decât în grupul de risc. Grupul de risc a avut o precizie mai mare în valență și excitare scăzută; pe de altă parte, grupul non-risc a avut o precizie mai mare în valență și înaltă excitare.
Cuvinte cheie
- Deep belief network
- Electroencefalografie (EEG)
- Recunoașterea emoțională
- Smartphone overuse
;