Перечень сокращений, символов и обозначений 3
Введение 4
1 Теоретические основы 7
1.1 Куб Лёвхейма 7
1.2 Обзор методов измерения психоэмоционального состояния 10
1.3 Обзор существующих аппаратных решений и патентный
поиск 13
2 Аппаратно-программный комплекс для регистрации электрического
сопротивления кожи 20
2.1 Реализация прототипа 21
2.2 Описание программных модулей 24
2.3. Структура выходных данных, полученных в ходе эксперимента 28
3 Сбор биометрических данных с респондентов 29
3.1 Подготовка к эксперименту 29
3. 2 Ход эксперимента 32
4 Валидация психоэмоциональной модели Левхейма 34
4.1 Метрики КГР 34
4.2 Предобработка полученных данных 37
4.3 Кросс-валидация модели в среде RapidMiner 38
Заключение 42
Список использованных источников 44
Результатом данной работы является найденная зависимость психоэмоциональной модели Лёвхейма и данных кожно-гальванической реакции.
В данной работе были выполнены следующие задачи:
1. Разработан прототип браслета на базе платформы Arduino модель Leonardo R3;
2. Разработаны программные модули для регистрации данных с прототипа электронного браслета;
3. Собраны данные по 3 базовым эмоциям (отвращение, страх, грусть). Число респондентов составило 99 человек;
4. Полученные данные представлены в виде численных метрик.
5. Проведена кросс-корреляция модели Левхейма.
В результате выполнения поставленных задач была получена зависимость нейромедиатора норадреналин и данных КГР, представленных в виде численных метрик, методами машинного обучения.
Полученные результаты позволяют полагать, что психоэмоциональная модель Левхейма верная, и последующие исследования в данной области могут быть продолжены на основе данной модели.
Полное подтверждение психоэмоциональной модели Левхейма возможно лишь на основе данных полученных инвазивном способом.
Рассмотренный подход определения уровня нейромедиатора
норадреналин на основе данных от портативных устройств, таких как умный браслет, может быть применен в различных областях: в нейромаркетинге, медицине, психологии и сфере образования.
Во время проведения эксперимента все данные были промаркированы согласно приведенной выше таблице. Для видеоролика вызывающий эмоции грусти соответствует повышенный уровень норадреналина, который мы обозначаем 1, при низких уровнях серотонина и дофамина, которые 39
обозначаем 0. Данные регистрируемые во время просмотра видеороликов вызывающие эмоции отвращения и эмоции страха также были промаркированы согласно приведенной таблицей выше.
Результаты кросс-валидации модели (возможность предсказать уровни нейромедиаторов на данных получаемых с прототипа электронного браслета) приведены в таблице 3.
Вероятность определения серотонина — 28.57%, дофамина — 46.98%. Низкие показатели свидетельствуют об отсутствии прямой зависимости между значениями КГР и двумя нейромедиаторами.
Вероятность определения уровня норадреналина (повышенный / пониженный уровень) — 84.85%. Согласно значению данного показателя можно утверждать о существовании зависимости между значением кожно-гальванической реакцией и уровнем норадреналина.
На данной выборке и в данной задаче наибольшую эффективность показал алгоритм Deep learning. В таблице 4 приведен результат сравнения работы трех алгоритмов по определению уровня норадреналина.
