emotion und eda labor-tour am 27.7.2006 menu eda-analyse (decomposition, sliding window) eda-messung...

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Emotion und EDA Labor-Tour am 27.7.2006 Menu EDA-Analyse (Decomposition, sliding window) EDA-Messung (Lautstärke, Vorankündigung, ...) EDA bei Migräne • Ledalab 2.0 Ratings, Effekt der Stimulusdauer Objektive Gänsehautmessung

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Page 1: Emotion und EDA Labor-Tour am 27.7.2006 Menu EDA-Analyse (Decomposition, sliding window) EDA-Messung (Lautstärke, Vorankündigung,...) EDA bei Migräne

Emotion und EDALabor-Tour am 27.7.2006

Menu• EDA-Analyse (Decomposition, sliding window)• EDA-Messung (Lautstärke, Vorankündigung, ...)• EDA bei Migräne

• Ledalab 2.0• Ratings, Effekt der Stimulusdauer• Objektive Gänsehautmessung

Page 2: Emotion und EDA Labor-Tour am 27.7.2006 Menu EDA-Analyse (Decomposition, sliding window) EDA-Messung (Lautstärke, Vorankündigung,...) EDA bei Migräne

Studie 1(López-Rolón, Kaernbach)

gähnende Frau

Babylachen

Babyschrei

lachende Menschen

Schrei einer Frau

Gesang

Schweinegrunzen

große Maschine

Kreidequietschen

fallender Spaten

tiefer Celloton

Klarinette

• 3 Bedingungen– Geräusch

– Geräusch mit Beschreibung

– Beschreibung

1

2

3

4

5

6

7

8

9

1 2 3 4 5 6 7 8 9

pleasure ratings (5 = neutral)

aro

usa

l ra

ting

s

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tktk eeCb 21

EDA Analyse• Fit eines passenden Templates

Pharmakokinetik: Bateman FunktionDiffusion vom Kompartiment A in B mit Zeitkonstante k1

Elimination vom Kompartiment B mit Zeitkonstante k2

akbkb 12 aka 1

A Bk1 k2

Darm Blut

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Event-related EDA (ER-EDA)• Sichtbarer Anstieg der Aktivität

nach dem Ereignis

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Korrelation EDA zu SAM Ratings• Keine Korrelation zu Valenz-Ratings

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Korrelation EDA zu SAM Ratings• Korrelation zu Arousal-Ratings

in der Bedingung „Geräusch“ em. Arousal

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Studie 2(Praktikum, Auswertung Mathias Benedek)

• Auditive Emotionsinduktion– IADS Stimuli, gekürzt auf 2 s, RMS-kalibriert

– je 4 Stimuli mit viel bzw. mit wenig Arousal

– 5 Blöcke mit je 16 Darbietungen mit5, 7, 15, 30, 50 Sekunden Interstimulusintervall (ISI)

– 38 VPn, davon 16 in Analyse übernommen (gute Responder)

• Datenanalyse– Maximum – Minimum (ungefiltert)

– Trough to peak (tiefpaßgefiltert)

– Decomposition (ungefiltert)

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Amplitudenvergleich

• Maximum – Minimum mißt artifiziell hohe Werte.

• Stimuli mit hohem Arousal lösen signifikant höhere SCR-Amplituden aus.F(1,15) = 14.15, p = .002.

• Die Decomposition Methode findet tendenziell höhere SCR-Amplituden (.027/.035 µS, 30/22%).F(1,15) = 3.40, p = .085.

0

0,1

0,2

Ski

n c

on

du

cta

nce

re

spo

nse

S]

low arousal high arousal

max - mintrough to peakdecomposition amp

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Trennung zwischen Stimulusarten Maximum - Minimum

0

0,1

0,2

0,3

0,4

5 7 15 30 50Inter-Stimulus Interval [s]

SC

R [µ

S]

high arousal

low arousal

Trough to peak

0

0,1

0,2

0,3

0,4

5 7 15 30 50Inter-Stimulus Interval [s]

SC

R [µ

S]

high arousal

low arousal

Decomposition: Amplitude

0

0,1

0,2

0,3

0,4

5 7 15 30 50Inter-Stimulus Interval [s]

SC

R [µ

S]

high arousal

low arousal

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Diskussion

• Studie 1: Event-related EDA korreliert mitArousal-Ratings in der Bedingung „Geräusch“– Simultanes visuelles Cue reduziert Erregung

• Studie 2: Decomposition schätzt SCR-Amplituden tendenziell ca. 20-30% höher als trough to peak.– Eine bessere Trennung zwischen Stimuli mit hohem bzw. niedrigem

Arousal konnte nicht nachgewiesen werden.

• „Weitere Untersuchungen sind nötig.“– Studie 2: Zahl der Einzelversuche und Versuchspersonen war zu gering.– Verbesserung der Decomposition

• bisher: Trough to peak als Startlösung• soll: auch kleine, auf eine absteigende Flanke aufgesetzte

Peaks finden,die kein Trough/Peak-Paar auslösen Wendepunkte

– Ist Mittelwert über Epochen-Aktivität ideal?• Alternative: Zahl der Erregungen, ZdE über Schwelle, ...