Modelli di regressione multivariati per la predizione delle emozioni sulla base del segnale elettroencefalografico

3 Introduzione
Le emozioni ricoprono un ruolo fondamentale nella vita quotidiana ed, in particolare,
nel modo in cui l’uomo interagisce con gli altri e con l’ambiente che lo circonda. Di-
verse emozioni sono all’ordine di diversi comportamenti e scelte. L’emozione pu o esssere
descritta come una condizione psicologica che coinvolge l’esperienza soggettiva (come  e
sentita l’emozione), una componente siologica (come il corpo reagisce all’emozione), ed
una reazione espressiva (il comportamento tenuto in risposta all’emozione sperimentata).
Questi dierenti elementi sono essenziali nell’approccio funzionale e comportamentale de-
gli individui. Le emozioni hanno una grande inuenza sulle decisioni quotidiane, anche in
situazioni che appaiono puramente guidate dalla logica e dalla razionalit a. Da qui nasce la
necessit a di indagare le interazioni tra le emozioni ed i processi decisionali, come nel campo
del neuromarketing, che applica le metodologie delle neuroscienze al ne di determinare
le forme di comunicazione pi u ecaci ed inuire sui processi decisionali del consumatore
(Petty R.E., 1983 [50]).
Altri studi, invece, hanno analizzato l’interazione tra l’emozione e lo stato di salute: ad
esempio, lo stress rappresenta una risposta psicosiologica ad intensi stati emotivi come
eccessiva pressione ed ansia, che provoca un impatto negativo sulla salute sica e men-
tale del soggetto (Chaouachi M., 2010 [7]); una ulteriore indagine riguarda ricerche sulla
depressione, le quali si basano su cambiamenti emotivi che hanno implicazioni nella va-
lutazione, nel trattamento e nella prevenzione della patologia (Zuro D.C., 1986 [69]).
Tuttavia non sono ancora del tutto chiarite una completa ed esaustiva denizione ed una
metodologia di classicazione delle emozioni.
La grande variabilit a tra soggetti e la variet a di contesti in cui le emozioni possono sorgere,
come situazioni diverse e contesti culturali dierenti, complica notevolmente lo sviluppo
di modelli per il riconoscimento e la classicazione delle emozioni. Di solito, per valuta-
re le emozioni si utilizzano strumenti psicometrici o questionari, come il Self Assessment
Manikin o SAM (Lang P.J., 2008 [38]). Questi test sono facili da adoperare ma, a causa
della loro natura soggettiva, risultano spesso poco adabili. La necessit a di rendere la
misurazione pi u oggettiva possibile ha portato i ricercatori ad investigare accuratamente
la relazione tra le variazioni dei segnali siologici e le emozioni. Molti studi hanno di-
mostrato il forte impatto delle emozioni sul Sistema Nervoso Autonomo, attraverso due
componenti: il Sistema Nervoso Simpatico, associato a reazioni di attacco-fuga e il Sistema
Nervoso Parasimpatico, coinvolto in situazioni e contesti rilassanti. Il concetto principale
12
denota come bruschi cambiamenti emotivi provochino alterazioni dei segnali siologici.
Per esempio, l’attivit a elettrodermica aumenta durante esperienze di ansia, paura, rabbia
e gioia perch e  e correlata al livello di stimolazione emotiva provata (Takahashi K., 2004
[62]). L’attivit a cardiaca pu o essere inibita o stimolata da recettori neuromodulatori nelle
cellule cardiache ed il segnale di variabilit a cardiaca (Heart Rate Variability o HRV), ov-
vero la variazione temporale dell’intervallo tra un battito cardiaco e il successivo,  e il pi u
rilevante indicatore di stress. L’attivit a cerebrale  e anche soggetta a cambiamenti causati
da forti emozioni come disgusto e rabbia.
Studi precedenti (Lang P.J., 2008 [38]), hanno dimostrato che gli stati emotivi possono
essere classicati in termini di Valence (sensazione piacevole o non piacevole), Arousal
(calma o agitazione) e Dominance (sentimento controllato o non controllabile rispetto al-
l’emozione provata). Ci sono delle evidenze che attestano il legame tra queste dimensioni
e le variazioni siologiche (Posner J., 2005 [52]), ma risulta ancora poco chiara l’esatta
relazione tra di esse.
Lo scopo di questa tesi  e quello di sviluppare un metodo oggettivo per il riconoscimento
e la classicazione delle emozioni utilizzando modelli statistici multivariati per stimare
Valence ed Arousal, sulla base di parametri siologici derivati dal segnale EEG. La presente
tesi  e dunque organizzata come segue, analizzata con una breve descrizione nella sezione
3.1 ed esplicitandone la struttura nella sezione 3.2.
13
3.1 Breve descrizione del lavoro
Il riconoscimento dello stato emotivo assume una notevole importanza nel momento in cui
viene associato ad un determinato ne. Quest’ultimo pu o passare dall’essere semplicemen-
te esplicativo dello stato di un soggetto, al categorizzare un sistema atto a rivoluzionare
pesantemente l’approccio dei brand ai clienti. Analizzare, riconoscere e comprendere la
reazione di un soggetto ad uno stimolo emozionale risulta quindi particolarmente rilevante
al ne di denire una personalizzazione dell’approccio di un terzo con il soggetto stesso.
Si pensi ora ad un gruppo di persone e non solo ad un singolo individuo. Con questi pre-
supposti, risulta quindi chiara ed evidente la rilevanza di un’indagine di questa tipologia
e l’interesse mostrato da molte aziende su tale argomento.
Il lavoro di questa ricerca inizia con la denizione di un protocollo sperimentale focalizzato
sul garantire una corretta acquisizione del segnale biologico. Viene proposto a riguardo un
protocollo caratterizzato dalla presentazione di 90 immagini atte a suscitare una reazione
specica nel soggetto. Successivamente vengono deniti degli indici, ovvero i parametri
utilizzati per il riconoscimento della risposta biologica, risultato di dierenti modalit a di
elaborazione applicate al segnale elettroencefalograco (EEG). Questa indagine assume
un’elevata importanza nel momento in cui vengono adottati dierenti metodi di elabora-
zione degli elementi esplicativi. Viene infatti proposto un sistema di pesatura dell’indice
in funzione dell’intervallo temporale in cui tale indice viene considerato. Un altro aspetto
relativo a questa fase riguarda la normalizzazione dei dati rispetto all’attivit a basale dei
singoli individui, allo scopo di ridurre la variabilit a inter-individuale ed identicare un
modello della risposta siologica pi u rappresentativo dell’intera popolazione analizzata e
meno legato al singolo soggetto valutato.
Il riconoscimento della variabile di risposta viene adato ai modelli lineari ad eetti misti,
i quali garantiscono una descrizione degli indici analizzati su pi u punti di vista, valutandoli
sia in un contesto completo di tutti i soggetti, sia mediante una suddivisione soggetto per
soggetto. L’analisi statistica ha di seguito condotto alla scelta dei migliori modelli sulla
base delle capacit a descrittive e delle propriet a dei residui ottenuti. Il passo successivo
 e stato quello di analizzare tali modelli in un’ottica di predizione al ne di valutarne la
capacit a di riconoscimento dello stato emotivo e, quindi, dei valori di Valence e Arousal
relativi alle immagini presentate.
14
3.2 Struttura della tesi
La struttura del lavoro svolto si articola in quattro capitoli.
Nella prima sezione denominata "Stato dell’arte" viene descritto un inquadramento
generale dell’area di ricerca, orientato a portare il lettore all’interno della problematica
arontata. All’interno di questo capito  e possibile ricavare informazioni sulla tipologia del
segnale indagato e sui modelli di riconoscimento delle emozioni utilizzati in questa tesi.
 E inoltre denito l’ambito di appartenenza, includendo le relative applicazioni e gli scopi
preposti da questa ricerca.
Nella seconda sezione denominata "Materiali e metodi" si mostra il progetto dal punto
di vista sperimentale, descrivendolo in funzione delle scelte e dei metodi utilizzati. Ven-
gono quindi illustrati nel dettaglio dierenti aspetti riguardanti le elaborazioni condotte
sui dati acquisiti e le tecniche di analisi adoperate per la costruzione dei modelli atti al
riconoscimento delle emozioni.
Nella terza sezione denominata "Risultati" vengono esposti i risultati ottenuti a segui-
to di quanto denito nella sezione precedente. In primo luogo viene eettuata un’analisi
statistica su tutte le variabili analizzate, indagando la solidit a dei modelli ottenuti. Succes-
sivamente viene invece testata l’eettiva bont a dei modelli, valutandoli in fase di predizione
mediante l’utilizzo dei metodi descritti.
Nella quarta sezione denominata "Conclusioni" viene eettuata una valutazione critica
dei risultati ottenuti nella sezione precedente. Vengono inoltre mostrate le prospettive
future di ricerca e i possibili sviluppi o miglioramenti relativi all’indagine eettuata.
15
4 Stato dell’arte
In questa sezione verr a fornito un inquadramento generale che permetter a al lettore di
porsi in uno scenario orientato a garantire la massima comprensione di quanto trattato in
questa ricerca e della problematica arontata.
4.1 Elettroencefalograa
Ci troviamo all’interno di un vasto campo di discipline denite con il nome di Neuroscienze
che, al giorno d’oggi, rappresentano uno degli ambiti scientici pi u ricchi di sde e stimoli.
Le Neuroscienze, denite come discipline che studiano sperimentalmente il funzionamento
del sistema nervoso da pi u punti di vista, si basano appunto sulla propriet a di inventiva e
sperimentazione, ed  e proprio questo aspetto a renderle un ambito molto ricercato. Il forte
carattere interdisciplinare che le contraddistingue fonde tra loro competenze molto diverse,
in un connubio che consente di inquadrare in modo plurdirezionale le varie sfaccettature
morfologiche e funzionali del sistema nervoso. Tali indagini permettono di caratterizzare
la complessit a dell’attivit a neuronale non solo a livello qualitativo, ma anche quantitativo
(Topic B., 2017 [64]).
Tra tutte, la tecnica di indagine che occupa un ruolo primario  e l’elettroencefalograa,
disciplina nucleo anche in questa tesi. In questo capitolo ne verranno considerati gli aspetti
fondamentali che, accostati alla realt a descritta nelle successive sezioni della tesi, orono
al lettore un’analisi completa per poter comprendere al meglio quanto si sta trattando.
4.1.1 Cenni di Neurosiologia
Si  e parlato di sistema nervoso e, pertanto, risulter a utile per prima cosa contestualizzarlo
e desriverne gli aspetti chiave.
Il sistema nervoso negli esseri umani pu o essere anatomicamente suddiviso in Sistema Ner-
voso Centrale (SNC) e Sistema Nervoso Periferico (SNP). Il primo sovrintende e regola,
valuta ed integra le principali funzioni di controllo ed elaborazione tipiche dell’uomo, diver-
samente dal secondo che si occupa invece di ricevere informazioni sensoriali e trasmettere
stimoli e risposte comportamentali. Di particolare interesse ai ni di questa tesi risulta
comprendere quali aspetti caratterizzano il primo dei due sistemi.
Al SNC giungono dalla periferia dell’organismo stimoli quali sensazioni e percezioni, e da
esso si diramano le risposte motorie trasmesse alla muscolatura scheletrica attuatrice, ad
eccezione di alcuni movimenti riessi che possono avvenire attraverso le vie del midollo
16
spinale senza la partecipazione delle strutture cerebrali. Apprendimento, memoria, lin-
guaggio, coscienza, astrazione, percezione, ovvero le cosiddette funzioni nervose superiori,
sono adate a quello che viene classicato come il computer responsabile della gestione
dell’organismo.
Anatomicamente, il sistema nervoso centrale  e costituito da dierenti porzioni anatomiche
in continuit a tra loro e, pi u precisamente, da due elementi principali quali l’encefalo e
il midollo spinale. Il primo dei due, contenuto nella scatola cranica,  e formato in senso
craniocaudale da telencefalo, diencefalo, tronco encefalico, a sua volta costituito da me-
sencefalo, ponte e midollo allungato, e cervelletto, posto dorsalmente al tronco cefalico. Il
midollo spinale, invece, prosegue dal tronco cefalico nel canale vertebrale ed  e responsabile
della trasmissione dei segnali (messaggi) avanti e indietro tra il cervello e i nervi periferici.
4.1.2 Elettroencefalogramma
Si inserisce in questo contesto la possibilit a di indagare l’attivit a bioelettrica generata
dalla corteccia cerebrale. L’elettroencefalograa costituisce infatti la tecnica forse pi u
elementare e allo stesso tempo pi u ecace per monitorare l’attivit a cerebrale e i potenziali
evocati che hanno sede sulla supercie dell’encefalo.
4.1.2.1 Breve storia dell’elettroencefalograa
L’elettroencefalograa fu sviluppata dallo psichiatra tedesco Hans Berger tra il 1924 ed
il 1938 e fu utilizzata per la prima volta alla ne degli anni ’20 alla Friedrich Schiller
Universit at di Jena. La scoperta di Berger  e stata una svolta storica che ha fornito un
nuovo strumento senza il quale oggi, nella pratica quotidiana, risulterebbero inconcepibili
concetti quali diagnosi neurologiche e pianicazioni delle procedure operative neurochi-
rurgiche. Lo psichiatra tedesco scopr  che l’attivit a dei neuroni della corteccia cerebrale
 e coordinata in modo tale da indurre variazioni del campo elettrico e gli elettrodi, posi-
zionati opportunamente sullo scalpo, registrano eventi di natura elettrica che si vericano
nella corteccia sottostante. Il passaggio successivo  e stata quindi la deduzione che la dif-
ferenza di potenziale elettrico che si verica tra aghi posizionati nello scalpo corrisponde
all’attivit a elettrica dell’area studiata.
Successivamente, anche personaggi come Luigi Galvani e Alessandro Volta indagarono e
posero le basi necessarie alla comprensione delle propriet a elettriche dei tessuti nervoso e
muscolare. Pi u tardi, nel XIX secolo, fu invece il medico di Liverpool Richard Caton ad
17
essere il protagonista della prima osservazione dell’attivit a elettrica spontanea nel cervello
di alcuni animali da laboratorio.
4.1.2.2 L’elettroencefalografo e il suo funzionamento
L’elettroencefalografo  e un sistema di acquisizione dati, e come tale  e denibile come siste-
ma di misura elettronico concepito per monitorare, registrare ed eventualmente elaborare
una o pi u grandezze siche di interesse (Niedermeyer E., 2005 [48]). Qualsiasi attivit a si-
naptica genera un piccolo impulso elettrico indicato come potenziale postsinaptico. Questi
potenziali, che hanno sede sulla supercie dell’encefalo, sono generati in prevalenza dal-
la materia grigia della corteccia e risultano misurabili quantitativamente mediante tale
apparecchiatura. Il segnale elettroencefalograco nasce dal contributo della corrente ex-
tracellulare propria dell’attivit a di un elevato numero di cellule nervose, nella fattispecie i
neuroni corticali piramidali, disposti in corrispondenza dell’area corticale sottostante l’e-
lettrodo considerato (Niedermeyer E., 2005 [48]). Per elettroencefalogramma si intende
quindi il tracciato ottenuto mediante la misurazione dell’attivit a elettrica del cervello con
l’ausilio dell’applicazione di un certo numero di elettrodi. Il potenziale elettrico generato
da un singolo neurone  e troppo piccolo per essere rilevato, pertanto, l’attivit a cerebrale
evidenziata dall’elettroencefalograa riette sempre la sommatoria dell’attivit a sincrona
di migliaia di neuroni che hanno un simile orientamento spaziale, ovvero sono sincroniz-
zati. Se le cellule non hanno un orientamento spaziale simile, i loro ioni non si allineano e
non creano onde da rilevare. Si pensa che i neuroni piramidali della corteccia producano
il maggior numero di segnali EEG perch e sono ben allineati ed emettono insieme (Klein
S., 2006 [34]). Poich e i gradienti del campo di tensione diminuiscono con il quadrato della
distanza, l’attivit a proveniente da fonti profonde  e pi u dicile da rilevare rispetto alle
correnti vicino al cranio. In aggiunta, il potenziale generato deve propagarsi attraverso
diversi strati di tessuto non neurale (ad esempio le meningi, il tessuto osseo del cranio e
la pelle), i quali, anch’essi, sviluppano resistenza alla propagazione.
L’acquisizione dei dati vede quindi un certo numero di neuroni eccitati che, con il loro
piccolo apporto, cooperano contemporaneamente per dare un segnale EEG che corrispon-
de, appunto, alla sommatoria dell’attivit a di neuroni in fase. Questa caratteristica vede
l’elettroencefalograa come un’ottima analisi dal punto di vista della risoluzione temporale
(nell’ordine dei millisecondi), se non una tra le migliori, equiparata solamente dalla Ma-
gnetoelettroencefalograa (MEG) e dalla Event-Related Optical Signal (EROS). Queste
sono infatti le uniche tecniche non invasive di neuroscienza cognitiva ad acquisire dati a
18
questo livello di risoluzione temporale. D’altra parte, si ha invece una bassa risoluzione
spaziale sul cuoio capelluto. La risonanza magnetica funzionale, ad esempio, pu o visualiz-
zare direttamente le aree attive del cervello, mentre l’EEG richiede elaborazioni accurate
per ipotizzare quali aree siano attivate da una particolare risposta.
4.1.2.3 Elettrodi ed il loro posizionamento
Nell’EEG convenzionale sul cuoio capelluto, la registrazione viene ottenuta mediante il
posizionamento di elettrodi con l’ausilio di un gel o di una pasta conduttiva, solitamente
dopo aver preparato l’area in questione mediante una leggera abrasione per ridurre l’im-
pedenza dovuta alle cellule morte della pelle. Gli elettrodi sono realizzati in modo da
assicurare un contatto stabile e prolungato con la cute, aderire ad una supercie circo-
scritta al ne di evitare dispersioni, ed essere non polarizzabili, ovvero essere caratterizzati
da una minima resistenza in modo da ostacolare quanto meno possibile il passaggio della
corrente da rilevare.
Molti sistemi utilizzano elettrodi, ciascuno dei quali  e collegato ad un singolo lo. Alcuni
sistemi usano cue o reti in cui sono incorporati gli elettrodi e tale pratica  e particolar-
mente comune quando sono necessari array di elettrodi ad alta densit a.
Gli elettrodi richiesti, e quindi i canali registranti, possono variare tra 8 e 64, ma se non
c’ e l’esigenza di avere una risoluzione spaziale elevata, come in casi riguardanti fenomeni
di lateralizzazione, tale numero pu o limitarsi anche a poche unit a.
Il posizionamento e il corrispettivo nominativo degli elettrodi per la maggior parte delle
applicazioni cliniche e di ricerca (tranne quando vengono utilizzati array ad alta densit a)
sono specicati dal sistema internazionale 10-10 (Klem G.H., 1999 [35]). Nella seguente
gura 1  e rappresentata la mappatura degli elettrodi sullo scalpo in riferimento a tale
protocollo di acquisizione.
19
Figura 1: Sistema internazionale 10-10: vista superiore.
Questo sistema garantisce che la denominazione degli elettrodi sia coerente tra i labora-
tori e che le richerche eettuate da essi possano essere confrontate senza alcuna dicolt a.
Il montaggio (ovvero l’insieme delle derivazioni elettrodiche) cos  ottenuto risulta dunque
standardizzato e confrontabile.
Il nome deriva dal fatto che i punti di contatto elettrodo-scalpo corrispondono a distanze
pari al 10% in riferimento al 100% della distanza tra due punti di repere cranici "inion"
(prominenza alla base dell’osso occipitale) e "nasion" (attaccatura superiore del naso).
Conformemente a tale disposizione  e possibile individuare diverse aree cerebrali in base
alle quali gli elettrodi assumono una particolare lettera identicativa (F per frontale, C
per centrale, P per parietale, T per temporale e O per occipitale). Alla lettera viene poi
aggiunto un numero indicante l’emisfero indagato (pari, se l’elettrodo si trova a destra
della linea mediana e dispari, se si trova a sinistra) oppure la lettera ‘z’ se collocato sulla
mediana.
Nella maggior parte delle applicazioni cliniche, vengono utilizzati 19 elettrodi di registra-
zione (oltre a riferimento di massa e di sistema). Un numero inferiore di elettrodi viene, in
20
genere, utilizzato durante la registrazione di EEG da neonati. Ulteriori elettrodi possono
essere aggiunti al set-up standard quando un’applicazione clinica o di ricerca richiede una
maggiore risoluzione spaziale per una particolare area del cervello. In quest’ultimo caso
infatti, mentre l’EEG monitora il decorso temporale dell’attivit a elettrica generata dal cer-
vello,  e possibile interpretare quali aree della corteccia sono responsabili dell’elaborazione
delle informazioni in un dato momento.
Figura 2: Ragurazione schematica del cervello umano, con evidenziati i quattro lobi
cerebrali.
Principalmente possono essere identicate le seguenti regioni (Treccani, [65]):
 Corteccia occipitale
Questa parte del cervello  e la principale responsabile dell’elaborazione delle infor-
mazioni visive e, pertanto, esperimenti EEG con stimoli visivi (video, immagini) si
concentrano spesso sugli eetti in queste particolari regioni. Vi risiedono moltissimi
neuroni specializzati nel riconoscimento e nell’elaborazione dei particolari di un’im-
magine. Nei lobi occipitali vengono integrate tutte le informazioni visive, comprese
quelle che inuenzano la postura e l’equilibrio.
 Corteccia parietale
Assume funzioni dierenti in base all’emisfero che la caratterizza. La parte sinistra
controlla la comprensione del linguaggio parlato e scritto, la memoria e le capacit a
21
matematiche. Il lobo parietale destro, invece, controlla le attivit a visuospaziali,
ovvero attivit a non verbali come la ricostruzione di un’immagine visiva (e la capacit a
di orientarla nello spazio e di farla ruotare) e la percezione della traiettoria di un
oggetto in movimento e della posizione delle varie parti del corpo.
 Corteccia temporale
La corteccia temporale ha aspetti laterali che sono responsabili dell’elaborazione
del linguaggio e della produzione del parlato. Il lobo temporale sinistro comprende
il linguaggio parlato e sceglie le parole, mentre il lobo temporale destro permette,
invece, di comprendere l’intonazione del discorso e la sequenza dei suoni.
 Corteccia frontale
La corteccia frontale contiene l’area corticale motoria e la corteccia premotoria. Per-
tanto nella parte anteriore del lobo frontale (corteccia prefrontale) si svolgono fun-
zioni cognitive superiori, come l’elaborazione di pensieri e idee, mentre nella parte
posteriore si comandano e modicano i movimenti.
4.1.2.4 Registrazione del segnale EEG
Per ottenere un segnale EEG  e necessario eettuare misurazioni con almeno due elettrodi
e, in base al posizionamento di quest’ultimi,  e possibile identicare due approcci, quello
monopolare e quello bipolare. Nello specico, nel primo caso, ovvero nella registrazione
monopolare, gli elettrodi sono entrambi posizionati nell’area di interesse sul cuoio capelluto
mentre, nel secondo caso, uno dei punti di misura  e posto sul cuoio capelluto nell’area di
interesse, e l’altro viene posizionato lontano da essa (gura 3).
Figura 3: Esempio di misure bipolari (destra) e monopolari (sinistra).
22