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Rita Lourenço

Rita Mariño-Lourenço

Pela primeira vez cientistas da Universidade Carnegie Mellon, nos Estados Unidos, afirmam ter conseguido um feito inédito: identificar as emoções experienciadas por uma pessoa com base na sua atividade cerebral.

Até agora, a investigação acerca das emoções tem sido frustrada pela falta de métodos fidedignos para a sua análise, sobretudo porque as pessoas têm frequentemente relutância em reportar com honestidade os seus sentimentos. Adicionalmente, muitas respostas emocionais podem não ser experienciadas de forma consciente.

Esta investigação introduz um novo método com potencial para identificar emoções sem depender da capacidade das pessoas de reportar o que estão a sentir. Combina a ressonância magnética funcional (Fmri) e máquinas que leem sinais cerebrais para ler com precisão as emoções em indivíduos face a qualquer tipo de estímulos.

Um dos desafios para a equipa de investigadores foi encontrar uma maneira de repetidamente e de forma confiável evocar diferentes estados emocionais dos participantes. As abordagens tradicionais, como mostrar pequenos filmes indutores de determinadas emoções, tendem a ser mal sucedidas uma vez que o impacto dos filmes diminui à medida que o seu visionamento é repetido. Os investigadores resolveram o problema recrutando atores de uma escola de teatro. Assim, para a investigação, realizou-se um scan a 10 atores no Centro de Imagem Científica e Pesquisas sobre o Cérebro enquanto visionavam as palavras de nove emoções: raiva, repulsa, inveja, medo, felicidade, luxúria, orgulho, tristeza e vergonha. No decorrer do scan, os atores foram instruídos a entrar em cada um desses estados emocionais, diversas vezes por ordem aleatória.

Outro desafio foi assegurar que a técnica estava a medir as emoções por si e não o ato de tentar induzir uma emoção. Para superar este desafio, uma segunda fase do estudo apresentou aos participantes imagens de fotos neutras e repulsivas que não tinham visto antes. O modelo de computador, construído a partir de uso de informação estatística para analisar os padrões de ativação cerebral despoletados por 18 palavras emocionais, aprendeu os padrões emocionais das emoções auto-induzidas. Foi capaz de identificar corretamente o conteúdo emocional de fotos que estavam a ser visionadas usando a atividade do cérebro dos participantes.

Uma descoberta surpreendente do estudo foi que níveis de precisão quase equivalentes poderiam ser atingidos mesmo quando o modelo de computador fazia uso de padrões de ativação numa única, entre várias, subsecção do cérebro humano. Tais resultados sugerem que as assinaturas de emoções não estão limitadas a regiões específicas do cérebro, tais como a amígdala, produzindo padrões característicos ao longo de uma série de regiões do cérebro.

A equipa de pesquisa também constatou que, embora em média, o modelo de computador tenha classificado corretamente a emoção experienciada, entre os seus palpites, era melhor a identificar a felicidade e menos preciso na identificação de inveja. Raramente confundiu emoções positivas e negativas, sugerindo que têm assinaturas neurais distintas. Adicionalmente, a emoção menos provável que de não identificar foi a luxúria, sugerindo que esta emoção produz um padrão de atividade neural que é diferente de todas as outras experiências emocionais.

Foram assim encontrados três principais fatores organizadores das assinaturas neuronais das emoções, nomeadamente: a valência positiva ou negativa da emoção, a sua intensidade (média ou forte) e a sua sociabilidade, ou seja, o envolvimento ou não de outra pessoa.

Pode concluir-se que apesar das diferenças psicológicas inerentes às pessoas, sujeitos diferentes tendem a codificar a nível cerebral as emoções de uma forma semelhante. Este estudo, publicado no Plos One, permite compreender como o cérebro organiza sentimentos, constituindo o primeiro processo realmente fidedigno de análise de emoções, independente da capacidade das pessoas relatarem os seus sentimentos.

Referência: Karim S. Kassam, Amanda R. Markey, Vladimir L. Cherkassky, George Loewenstein, Marcel Adam Just. Identifying Emotions on the Basis of Neural Activation.PLoS ONE, 2013; 8 (6): e66032 DOI:10.1371/journal.pone.0066032