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Tese de Doutorado
Documento
Autor
Nome completo
Henrique Teruo Akiba
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2017
Orientador
Banca examinadora
Costa, Marcelo Fernandes da (Presidente)
Dias, Alvaro Machado
Lacerda, Acioly Luiz Tavares de
Oda, Eduardo
Souza, Givago da Silva
Título em português
Correlatos neurais das preferências: um estudo de validação transmodal
Palavras-chave em português
Eletrocardiografia
Eletroencefalografia
Medidas de preferência
Movimentos oculares
Psicofisiologia
Resumo em português
A tomada de decisão é um dos processos cognitivos mais importantes para os seres humanos e um dos principais fatores de seu destaque frente a outras espécies. Os estudos no tema vêm adquirindo caráter transdiciplinar, incorporando elementos da psicologia, economia, antropologia e neurociências. Neste âmbito o estudo das medidas fisiológicas de formação de preferências tem ganhado crescente importância. Objetivos: O presente estudo tem como objetivo a validação de um método de avaliação transmodal da construção de preferências ao longo do tempo desde modalidades de avaliação fisiológicas definidas: eletroencefalografia (EEG), eletrocardiograma (ECG) e rastreamento ocular (RO), para três tipos de estímulos (filmes de ação, paisagem e comédia), tendo por base os resultados de uma revisão sistemática da literatura e uma coleta experimental. Métodos: A pesquisa envolveu adultos (20 a 35 anos) sem histórico psiquiátrico, neurológico ou cardiológico, que realizaram exames eletrofisiológicos (n= 30), enquanto assistiam filmes de curta duração (60 segundos) mostrando, respectivamente, paisagens, cenas de esportes de aventura e cenas bem-humoradas. Concomitantemente à exibição dos vídeos com a avaliação fisiológica, foi registrada a preferência do participante conforme este assistia aos vídeos, através do uso de uma caixa de resposta. No capítulo I foi apresentada uma revisão acerca dos aspectos cognitivos, comportamentais e neurobiológicos associados ao querer, ao gostar e ao aprendizado ligado a recompensas, de acordo com o modelo proposto por Kent Berridge. No capítulo II, foi feito um levantamento histórico de modelos da neurociência afetiva, seguido da discussão entre modelos dimensionais e discretos das emoções, a apresentação do Modelo Circumplexo do Afeto e uma revisão da Teoria do Afeto enquanto informação e da Hipótese do Marcador Somático. No capítulo III foi feita uma revisão sistemática da literatura envolvendo estudos investigando os correlatos de EEG, ECG e RO com respostas afetivas induzidas por vídeos, de acordo com o Modelo Circumplexo do Afeto, em população adulta saudável. Resultados: Foram encontradas diferenças significativas entre as notas de cada vídeo ao longo do tempo, bem como divergências acerca do peso associado a cada medida fisiológica em um modelo preditivo. Também foram observadas diferenças entre vídeos em termos da defasagem temporal que maximiza a diferença entre a nota máxima e mínima em cada variável fisiológica. Estas informações tomadas juntas indicam que a construção de modelos matemáticos que se utilizem de variáveis fisiológicas como EEG, ECG e RO devem levar em conta a categoria semântica 6 do estímulo apresentado, bem como a defasagem temporal envolvidas em cada medida de forma a maximizar o poder preditivo e a acurácia de suas interpretações
Título em inglês
Neural correlates of preference: a transmodal validation study
Palavras-chave em inglês
Not informed by the author
Resumo em inglês
Decision making is one of the most important cognitive processes for human beings and represents one of the main factors of our prominence over other species. Studies on this theme have acquired transdisciplinary characteristics, merging elements from psychology, economics, anthropology and neurosciences. In this sense, studies regarding the physiological measures of preference have received increasing importance. Objectives: this study has the main objective of validating a transmodal method for the evaluation of the construction of preferences along the time using physiological measures: electroencephalogram (EEG), electrocardiogram (ECG) and eye tracking (ET), for three kinds of stimulus (movies of action, landscape and comedy), using data from a systematic review and an experiment. Methods: this study enrolled young adults (age between 20 and 35 years) without psychiatric, neurologic or cardiologic disease history (n = 30), who watched movies (60 seconds each) displaying scenes of landscapes, adventure sports, and funny situations, as their physiological data was recorded using the above-mentioned physiological modalities. Simultaneously the participant´s preference was registered through a response box given to him on the beginning of the experiment. The first chapter consists in a review of the cognitive, behavioral and neurobiological aspects of liking, wanting and reward learning, according to the theoretical framework proposed by Kent Berridge. On chapter II, a review comprising the historical basis of affective neuroscience is presented, followed by the presentation of the debate regarding dimensional and categorical emotion study approaches, the review of Circumplex Model of Affect and a review of Affect as Information Theory and Somatic Marker Hypothesis. Chapter III presents a systematic literature review involving EEG, ECG and ET correlates of affective response induced by videos, according to the Circumplex Model of Affect, on healthy adults. Results: There are significant differences between the preference ratings for each video along the time and differences between the importance of each measure in relation to their predictive power. Different lags concerning the instant that maximizes the difference between each videos maximum and minimum liking rating and their corresponding physiological measures was observed as well. These results taken together indicate that the construction of mathematical models that employ physiological variables such as EEG, ECG and ET should account for the semantic category of the presented stimuli and for the temporal offset associated to each measure in order to maximize accuracy and predictive power
 
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akiba_corrigida.pdf (4.34 Mbytes)
Data de Publicação
2018-06-29
 
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