आपका मस्तिष्क विभिन्न भावनाओं पर इस तरह देता है प्रतिक्रिया, अध्ययन से हुआ खुलासा
भावनात्मक प्रतिक्रियाओं की सफलतापूर्वक भविष्यवाणी की है। कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, बर्कले, ट्रिनिटी कॉलेज डबलिन और गूगल के न्यूरोवैज्ञानिकों द्वारा आयोजित यह शोध बताता है कि कोई प्रतिक्रिया सकारात्मक, नकारात्मक या तटस्थ है। साथ ही यह उनकी तीव्रता भी निर्धारित करता है। अध्ययन की वरिष्ठ लेखिका और यूसी बर्कले में तंत्रिका विज्ञान की सहायक एसोसिएट प्रोफेसर सोनिया बिशप ने कहा कि यह शोध यह समझने में सहायता करता है कि मस्तिष्क जटिल भावनात्मक प्राकृतिक उत्तेजनाओं का प्रतिनिधित्व कैसे करता है।
ऑटिज्म स्पेक्ट्रम विकार अनुसंधान पर अध्ययन का संभावित प्रभाव
ट्रिनिटी कॉलेज में मनोविज्ञान के अध्यक्ष बिशप ने कहा कि अध्ययन में उपयोग किए गए सरल कार्य ऑटिज्म स्पेक्ट्रम विकार में अनुसंधान की सुविधा प्रदान करते हैं। यह इस बात की जांच करके हासिल किया जाएगा कि व्यक्ति रोजमर्रा की भावनात्मक उत्तेजनाओं को कैसे संसाधित करते हैं। उन्होंने भावनात्मक रूप से आवेशित स्थितियों को पहचानने और प्रतिक्रिया करने के महत्व पर जोर दिया। मस्तिष्क द्वारा इन स्थितियों में सूक्ष्म प्रतिक्रिया करने की क्षमता को समझना जरूरी है।
इस तरह से किया गया था यह अध्ययन
पूर्व यूसी बर्कले डॉक्टरेट छात्र सामी अब्देल-गफ्फार के नेतृत्व में किए गए इस अध्ययन में मानव स्वयंसेवकों को भावनात्मक प्रतिक्रिया उत्पन्न करने के लिए डिजाइन की गई विभिन्न प्राकृतिक छवियां दिखाना शामिल था। इनमें बच्चे के चेहरे से लेकर गुर्राते कुत्ते या उल्टी करते व्यक्ति की तस्वीरें दिखाई गई थीं। प्रतिभागियों की 3D मस्तिष्क गतिविधि को कार्यात्मक चुंबकीय अनुनाद इमेजिंग (fMRI) का उपयोग करके मापा गया था। उन्हें छवियों को सकारात्मक, नकारात्मक या तटस्थ रेट करने लिए कहा गया था।
मस्तिष्क गतिविधि विश्लेषण से भावनात्मक प्रतिक्रिया पैटर्न का चलता है पता
अध्ययन के विश्लेषण से पता चला कि मस्तिष्क के पीछे ओसीसीपिटल टेम्पोरल कॉर्टेक्स के क्षेत्रों को उत्तेजना के प्रकार और उनकी भावनात्मक विशेषताओं का प्रतिनिधित्व करने के लिए तैयार किया गया है। उदाहरण के लिए, सकारात्मक चेहरों को नकारात्मक चेहरों या तटस्थ चेहरों की तुलना में अलग क्षेत्रों में दर्शाया गया था। अब्देल ने ओसीसीपिटल टेम्पोरल कॉर्टेक्स में स्थिर ट्यूनिंग पैटर्न के आधार पर स्वयंसेवकों के दूसरे समूह की प्रतिक्रियाओं की भविष्यवाणी करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग किया।
मस्तिष्क की गतिविधि भावनात्मक प्रतिक्रियाओं को समझने के लिए है बेहतर
अब्देल ने पाया कि भावनात्मक पहलुओं के मशीन लर्निंग मूल्यांकन की तुलना में मस्तिष्क गतिविधि का विश्लेषण प्रतिभागियों की प्रतिक्रियाओं को बेहतर तरह से समझता है। बिशप ने बताया कि मस्तिष्क चुनता है कि कौन सी जानकारी प्रस्तुत करना जरूरी है और उत्तेजनाओं की उप-श्रेणियों का स्थिर प्रतिनिधित्व रखता है, जो भावनात्मक जानकारी को एकीकृत करता है। उन्होंने यह भी नोट किया कि इस अध्ययन में इस्तेमाल किया गया सरल प्रतिमान भविष्य के शोध के लिए फायदेमंद हो सकता है।