Die Messung von Emotionen im Gehirn ist ein faszinierendes und komplexes Feld, das in den letzten Jahren durch technologische Fortschritte und interdisziplinäre Forschung immer mehr an Bedeutung gewonnen hat. Die Fähigkeit, emotionale Zustände objektiv zu erfassen, eröffnet neue Möglichkeiten in verschiedenen Bereichen, von der Neurowissenschaft und Psychologie über das Marketing bis hin zur Entwicklung von Mensch-Technik-Systemen. Die Vielfalt an Methoden, die zur Emotionsmessung im Gehirn zur Verfügung stehen, ist beinahe erdrückend.
Einführung in die Emotionsmessung im Gehirn
Unser Gehirn bewertet ständig eintreffende Informationen unbewusst, woraus emotionale Signale entstehen, die unsere Experience und unser Handeln beeinflussen. Diese unbewussten Abläufe zu verstehen, ist entscheidend, um menschliches Verhalten vorherzusagen und zu beeinflussen. Die Emotionsforschung hat sich daher zum Ziel gesetzt, diese komplexen Prozesse zu entschlüsseln und messbar zu machen.
Überblick über Methoden zur Emotionsmessung
Es existieren zahlreiche Methoden zur Messung von Emotionen, die jeweils ihre eigenen Vor- und Nachteile haben. Die Wahl der geeigneten Methode hängt von verschiedenen Faktoren ab, darunter der Anwendungsbereich, die spezifische Fragestellung, die Akzeptanz der Methode durch die Probanden und das verfügbare Budget.
Zu den gängigen Methoden gehören:
- Use Lab: Umfassende Testumgebungen zur Beobachtung von Nutzerverhalten.
- Befragungen: Direkte Erhebung von subjektiven Gefühlseindrücken.
- Hautleitfähigkeitsreaktion (SCR): Messung der elektrischen Leitfähigkeit der Haut als Indikator für Aktivierung.
- Funktionelle Magnetresonanztomographie (fMRT): Bildgebungstechnik zur Darstellung von Gehirnaktivitäten.
- Elektroenzephalographie (EEG): Messung der elektrischen Aktivität des Gehirns über Elektroden auf der Kopfhaut.
- Eyetracking: Verfolgung der Blickbewegungen zur Erfassung von Aufmerksamkeit.
- Emotiontracking: Softwarebasierte Analyse von Gesichtsausdrücken zur Emotionserkennung.
- Implizite Assoziationstests (IAT): Messung unbewusster Assoziationen.
- Extrinsic Affective Simon Task (EAST): Reaktionszeitmessung zur Erfassung von affektiven Bewertungen.
- Affect Misattribution Procedure (AMP): Projektives Verfahren zur Messung unbewusster Einstellungen.
- Tiefeninterviews: Qualitative Erhebung von detaillierten Informationen über Emotionen und Erfahrungen.
- Facial Coding: Systematische Analyse von Gesichtsausdrücken zur Emotionserkennung.
Im Folgenden werden einige dieser Methoden genauer betrachtet, insbesondere das NeuroBench Verfahren, sowie weitere etablierte Verfahren wie fMRT, EEG, Eyetracking, Facial Coding und biometrische Messungen.
Lesen Sie auch: Kann ein Anfall tödlich sein?
Das NeuroBench Verfahren
Das NeuroBench Verfahren ist eine Eigenentwicklung von emolyzr, die speziell für die Messung von Emotionen und unbewussten Prozessen entwickelt wurde. Es findet Anwendung in verschiedenen Bereichen wie UX (Interaktion mit Apps, Webseiten, Hardware), CX (z.B. POS, Verpackung) sowie in der Werbe- und Medienwirkungsforschung.
Das Verfahren kombiniert apparative Emotionsmessung mit Eyetracking, wodurch die emotionale Wirkung von Designs und Produkten sehr exakt in Raum und Zeit lokalisiert werden kann.
Komponenten des NeuroBench Verfahrens
- Eyetracking: Eine Hochleistungskamera misst 250 Mal pro Sekunde, worauf der Blick der Testpersonen gerichtet ist. Dies dient als Indikator für Aufmerksamkeit und ermöglicht die Identifizierung der wahrgenommenen Elemente und Informationen. Im NeuroBench Verfahren wird das Eyetracking genutzt, um jeder Fixation die entsprechende emotionale Wirkung zuzuordnen und somit die räumliche Lokalisation der emotionalen Wirkung zu ermöglichen.
- Elektromyografie (EMG): Elektroden und ein hochempfindlicher Biosignalverstärker machen unsichtbare, spontane und teilweise unbewusste Emotionen sichtbar. EMG dient als Indikator für Attraktivität und hilft zu identifizieren, welche Elemente und Informationen den Testpersonen gefallen oder zu Irritation, Frustration und Ärger führen.
- Hautleitfähigkeit (SCR): Elektroden erfassen die Leitfähigkeit der Haut und damit die Veränderungen der generellen Aktivierung des Gehirns. SCR dient als Indikator für Aktivierung und hilft zu bestimmen, welche Elemente und Informationen das Gehirn interessant findet und ob das Involvement hoch ist.
Vorteile und Nachteile des NeuroBench Verfahrens
Vorteile:
- Hohe Genauigkeit
- Direkt in Handlungen überführbar
- Emotionen sind in Raum und Zeit lokalisierbar
- Einsichten in unbewusstes Erleben
Nachteile:
- Relativ hoher Aufwand
Bedeutung von Emotionen für UX und CX
Emotionen spielen eine entscheidende Rolle bei der User Experience (UX) und Customer Experience (CX). Wenn ein Design unseren Bedürfnissen und Erwartungen entspricht, reagiert das Gehirn mit positiven Emotionen, was dazu führt, dass wir es als attraktiv empfinden. Je attraktiver ein Design auf das Gehirn wirkt, desto mehr wollen wir es haben, desto länger beschäftigen wir uns damit und desto eher sind wir bereit, dafür Geld zu investieren. Umgekehrt reagiert das Gehirn mit negativen Emotionen, wenn ein Design unseren Erwartungen, Präferenzen und Bedürfnissen widerspricht, was dazu führt, dass es als unattraktiv erlebt wird. Durch Emotionsmessung kann man erkennen, ob und wo ein Design attraktiver gemacht werden kann.
Emotionen sind nicht nur bei schönen oder schrecklichen Bildern relevant, sondern auch bei der Usability. Eine schlechte Usability kann ärgerliche Emotionen provozieren, und jeder Prozessschritt kann die Abbruchrate beeinflussen. Emotionen sind notwendig, um vernünftige Entscheidungen zu treffen und wirken auch dort, wo man sie vielleicht nicht vermutet.
Weitere Methoden zur Emotionsmessung im Gehirn
Neben dem NeuroBench Verfahren gibt es eine Vielzahl weiterer Methoden zur Emotionsmessung im Gehirn, die in unterschiedlichen Anwendungsbereichen eingesetzt werden.
Lesen Sie auch: Sicher Autofahren mit Parkinson: Ein Leitfaden für Deutschland
Funktionelle Magnetresonanztomographie (fMRT)
Die funktionelle Magnetresonanztomographie (fMRT) ist ein bildgebendes Verfahren, das die Aktivität verschiedener emotionaler Netzwerke im Gehirn misst. Die Aktivierung dieser Netzwerke entspricht der Ausprägung verschiedener Emotionen. Wenn Werbespots den Kaufwunsch für ein Produkt bestärken, zeigt sich eine charakteristische Ausprägung der emotionalen Netzwerke. Studien zeigen, dass effektive Werbefilme deutlich mehr positive Emotionen auslösen (Verlangen, Lust, Erwartung und Vertrauen) und gleichzeitig weniger negative Gefühle wecken (Angst, Ärger, Aversion und Gefahr).
Vorteile:
- Hohe räumliche Auflösung
- Messung von Aktivität in tieferen Hirnregionen möglich
Nachteile:
- Geringe zeitliche Auflösung (Verzögerung von ca. 2 Sekunden)
- Räumliche Einschränkung (Gebundenheit an ein Labor)
- Hohe Anschaffungs- und Betriebskosten
Elektroenzephalographie (EEG)
Die Elektroenzephalographie (EEG) misst die elektrische Aktivität des Gehirns über Elektroden, die auf der Kopfhaut angebracht werden. Dieses Verfahren kann genau an dem Ort eingesetzt werden kann, an welchem die Reize am intensivsten sind: In Einkaufszentren zum Beispiel. Die Elektroden erfassen winzige elektrische Spannungen, die von Nervenzellen erzeugt werden. Die Verarbeitung der Signale erfolgt in Echtzeit.
Vorteile:
- Hohe zeitliche Auflösung
- Mobil einsetzbar
- Geringere Kosten im Vergleich zu fMRT
Nachteile:
- Geringe räumliche Auflösung
- Störanfälligkeit durch Umgebungsgeräusche und Störsignale vom Körper selbst
- Keine Messung von tiefgründigen Aktivitäten des limbischen Systems möglich
Eyetracking
Eyetracking ist eine Methode zur Verfolgung der Blickbewegungen, die als Indikator für Aufmerksamkeit dient. Eine Kamera zeichnet auf, worauf der Blick der Testpersonen gerichtet ist, und identifiziert die wahrgenommenen Elemente und Informationen. Eyetracking wird oft in Kombination mit anderen Methoden wie dem NeuroBench Verfahren eingesetzt, um jeder Fixation die entsprechende emotionale Wirkung zuzuordnen.
Vorteile:
- Günstiges Verfahren
- Relativ wenig Aufwand zur Generierung von Informationen über das Nutzerverhalten
- Messung am POS möglich
Nachteile:
- Ergebnisse sind mit Vorsicht zu genießen (Blickkontakt bedeutet nicht zwangsläufig aktive Wahrnehmung)
Facial Coding
Facial Coding ist ein Verfahren zur Mimik- und Emotionserkennung, das auf dem Facial Action Coding System (FACS) basiert. Hierbei wird jede sichtbare Bewegung des Gesichts zu sogenannten „Action Units“ zusammen gefasst. Das von Paul Ekman und Wallace Friesen entwickelte System zur Mimik- und Emotionserkennung ist zweistufig aufgebaut. Zunächst werden die mimischen Aktivitäten erfasst und einer oder mehrerer Aktion Units zugeordnet. Innerhalb des FACS-Systems wird neben den Action-Units ebenfalls zwischen den „Mikro-Ausdrücken“ unterschieden. Das sind ganz besondere Gesichtsausdrücke, die so schnell erfolgen, dass sie nur ganz schwer zu erkennen sind.
Vorteile:
- Keine größeren Gerätschaften erforderlich
Nachteile:
- Hoher Zeitaufwand
- Mangel an entsprechend geschultem Personal
- Hohe Anfälligkeit für Fehlinterpretationen
Biometrische Messungen
Biometrische Messungen erfassen körperliche bzw. physiologische Veränderungen, die mit emotionalen und kognitiven Reaktionen einhergehen. Zu den gängigen biometrischen Parametern gehören die Herzfrequenz (engl. heart rate), die Atemfrequenz (engl. respiration rate), der Hautwiderstand (engl. skin conductance response) und die Muskelaktivität im Gesicht (engl. facial electromyography). Jeder Stimuli zieht auch eine emotionale und kognitive Reaktion nach sich, welche sich in körperlichen Veränderungen bemerkbar macht.
Lesen Sie auch: Corona und das Gehirn: Was wir wissen
Vorteile:
- Keine größeren Gerätschaften erforderlich
Nachteile:
- Hohe Anfälligkeit für Fehlinterpretationen
- Messung und Auswertung muss durch sehr gut geschultes Personal erfolgen
- Testumgebung kann ebenfalls körperliche Veränderungen hervorrufen
Anwendung der Emotionsmessung in verschiedenen Bereichen
Die Emotionsmessung im Gehirn findet Anwendung in verschiedenen Bereichen, darunter:
- Neurowissenschaft und Psychologie: Erforschung der neuronalen Grundlagen von Emotionen und deren Einfluss auf Verhalten und Kognition.
- Marketing und Werbung: Optimierung von Werbekampagnen und Produktgestaltung durch Messung der emotionalen Wirkung auf Konsumenten.
- User Experience (UX) und Customer Experience (CX): Verbesserung der Benutzerfreundlichkeit und Kundenzufriedenheit durch Messung emotionaler Reaktionen auf Produkte und Dienstleistungen.
- Entwicklung von Mensch-Technik-Systemen: Gestaltung von adaptiven Systemen, die sich an den emotionalen Zustand des Nutzers anpassen und das Wohlbefinden steigern.
- Mental Health: Entwicklung von Technologien zur Unterstützung der psychischen Gesundheit, beispielsweise durch Emotionserkennung und personalisierte Therapieansätze.
- Bildung: Anwendung von Emotionserkennung zur Aufmerksamkeitsmessung und zur Verbesserung des Lernerfolgs.
- Sicherheit: Einsatz von Emotionserkennung zur Erkennung von Aggressionen und zur Verbesserung der Sicherheit in öffentlichen Räumen.
Ethische und gesellschaftliche Aspekte der Emotionsmessung
Die Emotionsmessung im Gehirn wirft auch ethische und gesellschaftliche Fragen auf, die sorgfältig berücksichtigt werden müssen. Dazu gehören:
- Datenschutz: Schutz der Privatsphäre und der persönlichen Daten der Probanden.
- Einwilligung: Sicherstellung einer informierten und freiwilligen Einwilligung der Probanden zur Teilnahme an Emotionsmessungen.
- Fehlinterpretationen: Vermeidung von Fehlinterpretationen und falschen Schlussfolgerungen aufgrund von ungenauen oder unvollständigen Daten.
- Diskriminierung: Verhinderung von Diskriminierung aufgrund von emotionalen Profilen, insbesondere in Bereichen wie Recruiting und Strafverfolgung.
- Manipulation: Schutz vor Manipulation und unethischer Beeinflussung durch den Einsatz von Emotionsmessung im Marketing und in der Werbung.
Es ist wichtig, dass die Entwicklung und Anwendung von Technologien zur Emotionsmessung im Gehirn unter Berücksichtigung ethischer Grundsätze und gesellschaftlicher Werte erfolgt.
Künstliche Intelligenz und Emotionserkennung
Künstliche Intelligenz (KI) spielt eine zunehmend wichtige Rolle bei der Emotionserkennung. KI-Algorithmen können audiovisuelle Signale und biometrische Daten analysieren, um Annahmen über den Emotionszustand der analysierten Person zu treffen. Über Kameras und Mikrofone werden beispielsweise Gesichtsausdrücke, die Stimme, die Iris oder der Gang analysiert. Auch Klick- und Posting-Verhalten wird genutzt, um Emotionen vorherzusagen.
Herausforderungen und Kritik
Trotz der Fortschritte in der KI-basierten Emotionserkennung gibt es auch Herausforderungen und Kritikpunkte:
- Mangelnde Diversität der Datensätze: Die für das Machine Learning genutzten Datasets sind oft nicht divers genug, was dazu führt, dass die Systeme für dominante Gruppen besser funktionieren als für marginalisierte.
- Subjektivität der Emotionserkennung: Die Interpretation von Emotionen ist subjektiv und kulturell geprägt, was zu Fehlinterpretationen führen kann.
- Ethische Bedenken: Der Einsatz von Emotionserkennung in Bereichen wie Recruiting, Überwachung und Strafverfolgung wirft ethische Bedenken hinsichtlich Datenschutz, Diskriminierung und Manipulation auf.