聴覚的自律感覚絶頂反応（ASMR）における多感覚的生理学的信号を用いた感情認識

科学分野:

• 神経科学と心理学、感情コンピューティング、生体医工学

背景:

• 自律感覚絶頂反応（ASMR）は、特定の聴覚刺激によって誘発されるピリピリ感で特徴付けられる感覚現象である。これまでの研究では、主にASMRとリラクゼーションや落ち着きなどのポジティブな感情との関連に焦点が当てられてきた。本研究では、ASMRによって引き起こされる幸福感、悲しみ、嫌悪感を含む、より広範な感情スペクトルを調査する。

研究 の 目的:

• ASMR聴覚刺激によって誘発される、リラクゼーション以外の感情の範囲を探求すること。ASMR誘発性感情を特定する上での多感覚的生理学的信号の有効性を調査すること。生理学的データに基づくこれらの感情の分類のために深層学習モデルを適用すること。

主な方法:

• ASMRを経験した23人の参加者から多感覚的生理学的データ（EEG、PPG、EDA）を収集した。幸福感、悲しみ、落ち着き、嫌悪感を引き起こすように設計された様々なASMR聴覚刺激を参加者に提示した。統計分析のためにrmANOVAを使用し、感情価・覚醒度・優位性（VAD）次元を用いた感情分類のために人工ニューラルネットワーク（ANN）および畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を利用した。

主要な成果:

• 統計分析により、4つの誘発された感情と中立状態の間で生理学的反応に有意な差があることが明らかになった。深層学習モデルは高い分類精度を達成した：VAD次元を用いた4つの感情の分類において、ANNは96.12%、CNNは74.25%。結果は、異なるASMR誘発性感情の明確な生理学的シグネチャを示す。

結論:

• 多感覚的生理学的信号と深層学習を組み合わせることで、ASMR誘発性感情を効果的に分類できる。本研究は、特に精神的健康および治療的応用のための感情認識の分野に貢献する。本研究結果は、聴覚刺激に対する反応における客観的な感情評価のための生理学的データの使用を検証するものである。