感情研究におけるネガティブ感情誘発のためのAI生成画像検証：従来の刺激を超えて

科学分野:

• 心理学
• コンピュータサイエンス
• 神経科学

背景:

• 感情研究は、感情反応のための標準化された画像セットに依存しています。
• 既存のデータベースには、臨床研究に必要な特定のネガティブな刺激が不足している可能性があります。
• 生成AIは、調整された感情刺激を作成するための潜在的なソリューションを提供します。

研究 の 目的:

• ネガティブおよびニュートラルな感情刺激を作成するための生成AI（テキストから画像へのジェネレーター）を評価すること。
• AI生成画像の感情特性を確立された正規データと比較すること。
• 従来の刺激の代替としてのAI生成画像の実現可能性を評価すること。

主な方法:

• AI生成画像を使用した2つの研究が実施されました。
• 参加者は160および200のAI生成画像の価数と覚醒を評価しました。
• 感情評価は、標準化された画像データベースの評価と比較されました。

主要な成果:

• AI生成のネガティブおよびニュートラル画像は、価数と覚醒の間の期待される逆相関を示しました。
• 価数と覚醒の次元の間には、中程度から強い相関が見られました。
• AI刺激は、従来の感情データベースで観察されたパターンを正常に再現しました。

結論:

• 生成AIは、カスタマイズされた感情刺激を作成するための実行可能なツールです。
• AI生成画像は、特定の研究ニーズに対応するための実用的な代替手段として機能できます。
• この方法論は、感情研究および臨床応用のための調整された刺激作成をサポートします。