Машинное обучение: как изменение зрачка и сердечного ритма помогли выявить новые закономерности в поведении человека

Исследователи из НИУ ВШЭ и ИВНД и НФ РАН предложили 70 участникам задания с возрастающей когнитивной нагрузкой и обманом, с измерениями динамики зрачков, сердечного ритма, движений глаз и когнитивных показателей и поведенческих данных.

При этом использовали алгоритм кластеризации k-средних машинного обучения, и данные пупиллометрии были сегментированы для различных ответов на возрастающую когнитивную нагрузку и обман. Дальнейший анализ сравнивал кластеры, сосредоточившись на том, как физиологические (сердечный ритм, движения глаз) и когнитивные показатели (время, ошибки, самооценка) варьировались в двух кластерах с различными моделями зрачковых реакций.

В результате кластерного анализа данных пупиллометрии выявил две отдельные группы со статистически значимыми различными физиологическими и поведенческими реакциями:

1) Кластер 0 показал повышенную ВСР наряду с большими начальными размерами зрачков.

2) Участники кластера 1 показали более низкий сердечный ритм, но продемонстрировали повышенную и выраженную окуломоторную активность.

3) Поведенческие различия включали сообщение о большем количестве ошибок и более низкую самооценку в кластере 0, а также более быстрое время реакции с более точными реакциями на обман, продемонстрированное кластером 1.

4) Различия в образе жизни, такие как привычка курить, и различия в баллах по шкале сонливости Эпворта были значимыми между кластерами.

Источник: www.frontiersin.org

Комментарии: