Más allá de los estímulos tradicionales: Validar las imágenes generadas por la IA para provocar emociones negativas...

Área de la Ciencia:

• Psicología Psicología Psicología.
• Ciencias de la computación Ciencias de la computación
• La neurociencia es la neurociencia.

Sus antecedentes:

• La investigación de la emoción se basa en conjuntos de imágenes estandarizadas para respuestas afectivas.
• Las bases de datos existentes pueden carecer de estímulos negativos específicos necesarios para la investigación clínica.
• La IA generativa ofrece una solución potencial para crear estímulos afectivos a medida.

Objetivo del estudio:

• Evaluar la IA generativa (generadores de texto a imagen) para crear estímulos afectivos negativos y neutrales.
• Para comparar las propiedades afectivas de las imágenes generadas por IA con los datos normativos establecidos.
• Evaluar la viabilidad de las imágenes generadas por IA como alternativas a los estímulos tradicionales.

Principales métodos:

• Se llevaron a cabo dos estudios utilizando imágenes generadas por IA.
• Los participantes calificaron la valencia y la excitación de 160 y 200 imágenes generadas por IA.
• Las calificaciones afectivas se compararon con las de bases de datos estandarizadas de imágenes.

Principales resultados:

• Las imágenes negativas y neutras generadas por IA demostraron la relación inversa esperada entre valencia y excitación.
• Se encontraron correlaciones de moderadas a fuertes entre las dimensiones de valencia y excitación.
• Los estímulos de la IA replicaron con éxito los patrones observados en las bases de datos afectivas tradicionales.

Conclusiones:

• La IA generativa es una herramienta viable para crear estímulos afectivos personalizados.
• Las imágenes generadas por IA pueden servir como alternativas prácticas para necesidades específicas de investigación.
• Esta metodología apoya la creación de estímulos personalizados para la investigación de la emoción y las aplicaciones clínicas.