Dans le dernier bond de la lecture de l'esprit, les scientifiques disent qu'ils ont pu déchiffrer les émotions d'une personne grâce à des scans du cerveau.
Les modèles d'activité neuronale peuvent révéler ce que les gens pensent et ressentent, c'est-à-dire si les scientifiques peuvent donner un sens aux analyses cérébrales obtenues par imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf). Dans des études antérieures, les chercheurs ont montré qu'ils peuvent déterminer le nombre auquel une personne pense, prédire où se trouvent les personnes dans un environnement de réalité virtuelle, et même comprendre ce dont une personne rêve, tout en regardant les scintigraphies cérébrales.
Dans la nouvelle étude, des chercheurs de l'Université Carnegie Mellon ont étudié où la colère, le dégoût, l'envie, la peur, le bonheur, la luxure, la fierté, la tristesse et la honte vivent dans le cerveau. Afin de garantir que les participants à l'étude puissent évoquer de manière fiable et répétée ces émotions, 10 acteurs de la méthode ont été recrutés au département de théâtre de l'école.
"Ils sont vraiment bons pour se mettre dans ces états émotionnels", a déclaré l'auteur de l'étude Karim Kassam dans une vidéo de Carnegie Mellon. Les acteurs ont été invités à écrire des scénarios pour chaque émotion, afin qu'ils puissent glisser dans le bon sentiment au moment où ils se couchaient dans une machine d'IRMf.
En examinant l'activité cérébrale des acteurs, les chercheurs ont découvert qu'il y avait des signatures neuronales associées à chaque état émotionnel et que ces signatures étaient partagées entre les individus.
"Malgré des différences manifestes entre la psychologie des gens, différentes personnes ont tendance à encoder les émotions de manière remarquablement similaire", a déclaré Amanda Markey, étudiante diplômée et chercheuse en études.
Un modèle informatique qui a appris les schémas cérébraux associés aux émotions auto-induites des acteurs pourrait éventuellement deviner quelle émotion était évoquée avec un haut degré de précision. Le modèle était le plus précis pour identifier le bonheur et le moins précis pour identifier l'envie. Cela ne confond généralement pas les émotions positives et négatives, ont déclaré les chercheurs.
La luxure était rarement confondue avec une autre émotion, et le schéma d'activité neuronale de la luxure n'était pas associé à des signatures émotionnelles positives ou négatives, suggérant qu'il pouvait appartenir à une classe de sentiments entièrement différente.
Les chercheurs craignaient qu'une émotion comme la colère, lorsqu'elle serait convoquée par les acteurs, soit différente de la colère ressentie spontanément par le reste de la population. Pour garder cette disparité potentielle sous contrôle, ils ont conçu une deuxième expérience dans laquelle les participants n'ont pas été invités à invoquer une émotion par eux-mêmes, mais à la place, ils ont vu des images destinées à les dégoûter.
Lorsque les acteurs ont vu les images écoeurantes, le modèle informatique a prédit qu'ils éprouvaient du dégoût 60% du temps, et a répertorié le dégoût parmi ses deux prédictions les plus importantes 80% du temps, ont découvert les chercheurs.
Les scientifiques ont déclaré qu'ils étaient surpris que l'ordinateur puisse également prédire avec précision les émotions en se basant uniquement sur les modèles d'activation dans une sous-section du cerveau.
"Cela suggère que les signatures d'émotions ne se limitent pas à des régions cérébrales spécifiques, telles que l'amygdale, mais produisent des modèles caractéristiques dans un certain nombre de régions cérébrales", a déclaré Vladimir Cherkassky, programmeur de recherche principal au département de psychologie.
Les analyses pourraient ouvrir de nouvelles façons d'examiner l'émotion dans les études sans avoir à s'appuyer sur l'auto-évaluation, une méthode parfois peu fiable, ont déclaré les scientifiques.
"Il pourrait être utilisé pour évaluer la réponse émotionnelle d'un individu à presque n'importe quel type de stimulus, par exemple un drapeau, une marque ou un candidat politique", a déclaré Kassam dans un communiqué.
Les résultats ont été publiés mercredi 19 juin dans la revue PLOS ONE.
