Imagenes de estados emocionales

😀 Cómo dibujar 20 emociones diferentes

un resumen La clasificación de patrones de funciones cerebrales humanas ofrece una visión única de los fundamentos neuronales de diversos estados mentales. En el campo de la neurociencia afectiva, estas herramientas multivariantes se han utilizado recientemente para caracterizar los patrones distribuidos de activación cerebral evocados durante los procedimientos de inducción de emociones. En esta revisión, comprobamos si los modelos neuronales construidos para diferenciar entre distintas categorías de emoción tienen validez predictiva en ausencia de estimulación emocional exteroceptiva. Demostramos en dos experimentos que las variaciones espontáneas en la actividad cerebral del estado de reposo humano pueden ser decodificadas en categorías de experiencia que describen estados emocionales únicos que son coherentes espacio-temporalmente, se correlacionan con las diferencias individuales en el estado de ánimo y los rasgos de personalidad, y predicen los sentimientos en línea, auto-reportados. Estos resultados apoyan los modelos objetivos de la emoción basados en el cerebro al demostrar cómo los estados emocionales surgen dinámicamente de la actividad de distintos sistemas neuronales.
una breve introducción
La neuroimagen funcional [1,2] proporciona una perspectiva única sobre cómo se codifican las imágenes mentales en la función cerebral. Los patrones distribuidos de actividad cortical medidos con imágenes de resonancia magnética funcional (fMRI) incluyen conocimientos capaces de diferenciar entre percepciones visuales, incluyendo categorías de objetos [3] y características visuales básicas [4], según estudios seminales de neurociencia cognitiva. Siguiendo estos resultados, los investigadores descubrieron que los modelos de aprendizaje automático entrenados en la actividad cerebral evocada por los estímulos, apodados “decodificación” o “lectura de la mente” [5,] pueden predecir el contenido de la memoria de trabajo [6-8] y las imágenes mentales [9,10], incluso mientras se duerme [11]. Así, incluso cuando están motivadas únicamente por la actividad cerebral endógena, las técnicas de reconocimiento de patrones pueden reconocer rasgos distintivos de los procesos mentales. El procedimiento también demostró diferenciar de forma fiable entre diferentes procesos cognitivos (por ejemplo, la toma de decisiones, la memoria de trabajo y la inhibición de la reacción) en sujetos independientes [12], lo que demuestra la eficacia del uso de la fMRI para evaluar varios estados mentales en distintos individuos.

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Las preguntas de coaching se combinan con imágenes fuertes en los cuadros profundos. Las imágenes y las preguntas de la baraja “El mundo de las emociones” tienen que ver con los pensamientos y las emociones. Las imágenes representan tanto circunstancias tristes como alegres, y ayudan a crear conexiones, ánimos y motivación. Las cartas pueden utilizarse en varios casos.
Siempre resulta chocante lo difícil que es entendernos a nosotros mismos, nuestros estados de ánimo y nuestras emociones. Sin embargo, la capacidad de ser consciente y controlar el propio estado emocional es un componente esencial de una existencia feliz y saludable. La “inteligencia emocional”, tal y como la popularizaron Daniel Goleman y otros, es un catalizador para un buen liderazgo1 y unas relaciones personales satisfactorias2. Entrenadores, formadores y terapeutas se esfuerzan por mejorar la “Inteligencia Emocional” de sus clientes. El modelo de inteligencia emocional de Goleman se centra en la sensibilidad y el control emocional propios y ajenos. Crea un mapa sistemático de habilidades críticas para el mundo digitalizado del siglo XXI combinando estas dos categorías.

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Aunque existen pruebas implícitas de afecto positivo y negativo, hay pocas medidas implícitas de diferentes estados emocionales. En tres estudios se analizó si una nueva tarea implícita de evaluación de las emociones, que consistía en calificar la emoción expresada en imágenes abstractas, podía revelar diferentes estados emocionales. En el Experimento 1, los participantes dedujeron más tristeza y menos placer en las imágenes abstractas después de escuchar una historia triste. En el Experimento 2, una interacción que provocaba ira aumentó las puntuaciones de ira. En el Experimento 3, las imágenes de arañas aumentaron las puntuaciones de miedo en los participantes con fobia a las arañas, pero no en los controles, en comparación con las imágenes neutras. La tarea implícita en cada experimento sugería niveles elevados de la emoción objetivo pero no de las emociones negativas no objetivo; la tarea distinguía así entre estados emocionales de la misma valencia. La validez convergente y discriminante de la tarea implícita también se confirmó mediante correlaciones. El hecho de que las diferencias de grupo fueran mayores entre los que reaccionaron con relativa rapidez apoya la teoría de que las valoraciones se basan en procesos heurísticos.

➡ Reconocimiento de emociones mediante deep learning

un resumen

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El Sistema Internacional de Imágenes Afectivas (IAPS) se utiliza habitualmente en la investigación de las emociones, y se ha clasificado principalmente por las dimensiones de valencia, excitación y dominancia. A pesar de que la investigación ha demostrado que el IAPS es útil en el estudio de las distintas emociones, su estructura categórica no ha sido definida en profundidad. El objetivo de este estudio era reunir datos descriptivos de las categorías emocionales a partir de subconjuntos de la IAPS para encontrar imágenes que evocaran una emoción distinta más que otras. Los resultados muestran que las imágenes pueden clasificarse en varios grupos emocionales, lo que indica que esta colección de imágenes tiene mucho potencial para estudiar emociones distintas. Estos datos se ponen a disposición de los investigadores con intereses similares en este trabajo. Todos los datos de las fotografías están archivados en www.psychonomic.org/archive/.
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J.A. Mikels, B.L. Fredrickson, G.R. Larkin y otros Datos del marco internacional de imágenes afectivas sobre categorías emocionales en imágenes.