Projektbeschreibung
Besseres Verständnis der Gefühlserkennung durch statistisches Lernen
Manche Gefühle sind schwerer zu erkennen als andere und einige Menschen, wie Betroffene einer Autismus-Spektrum-Störung (ASS), finden es einfach generell schwieriger, Emotionen richtig zu deuten. Das EU-finanzierte Projekt LearningEmotions wird untersuchen, ob die beiden Phänomene möglicherweise auf eine gemeinsame Quelle zurückzuführen sind – und zwar auf Schwierigkeiten mit Lernmustern und deren Zusammenhänge (d. h. statistisches Lernen). Unter Verwendung einer audiovisuellen Gefühlsdatenbank soll dabei die Variabilität von Reizen, die zur Signalisierung von Gefühlen dienen, quantifiziert werden, um einen Vergleich darüber anstellen zu können, ob schwer zu erkennende Emotionen weniger konsistente Muster aufweisen als solche, die leichter zu erkennen sind. Darüber hinaus sollen auch Personen mit und ohne ASS hinsichtlich ihrer Fähigkeit verglichen werden, Gefühle zu erkennen und Muster zu erlernen, um mithilfe verhaltensbezogener und neuronaler Methoden festzustellen, ob die beiden Fähigkeiten miteinander zusammenhängen.
Ziel
Statistical learning refers to the ability to learn through the discovery of patterns and structures. I propose to investigate emotion recognition using a statistical learning perspective in order to understand (i) why some emotions are harder to recognise than others; and (ii) why individuals with autism spectrum disorder (ASD individuals) have more difficulty recognising emotions than neurotypicals (i.e. individuals without autism).
I argue that part of the difficulty in recognising certain emotions lies in how reliable or consistent the auditory and visual cues are in signalling the emotion. That is, if particular cues consistently signal or have a high probability of signalling an emotion (e.g. 'happy' is consistently signaled by squinty eyes and grin/smile), then that emotion would be easier to recognise than emotions that are signalled by inconsistent cues (e.g. sarcasm may have varied expressions depending on the individual, context, etc. and so sarcasm would be more difficult to recognise). To investigate this, I will use an audio-visual emotion database that is currently under development to quantify the variability of cues across speakers in signalling the intended emotion.
I propose that the difficulty ASD individuals have with recognising emotions lies in a general difficulty with consolidating probabilistic information. In terms of emotion recognition, this would manifest as a difficulty with making a correct inference of the intended emotion given particular cues, which vary in their probabilities in signalling the emotion. To investigate this hypothesis, I will conduct a behavioural and a neural experiment comparing ASD individuals with neurotypicals on probabilistic learning to determine whether group differences exist and whether probabilistic learning is related to emotion recognition.
Outcomes of this project may inform intervention practices for ASD individuals and provide a general framework of understanding other ASD characteristics.
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