Modulación de respuestas emocionales a través de la escucha de música en personas mayores

Autores/as

  • Julián Andrés González Serrano Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito
  • Sandra Liliana Cancino Suárez Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito
  • Diana Carolina Cárdenas Poveda Corporación Universitaria Minuto de Dios
  • Alejandra Rizo Corporación Universitaria Minuto de Dios

Palabras clave:

Emociones, electroencefalografía, clasificación, personas mayores, música

Resumen

Las emociones se pueden definir como reacciones que preparan al cuerpo para una determinada acción y se presentan ante estímulos significativos para un organismo. Para su análisis, se ha demostrado que la señal de electroencefalografía (EEG) contiene gran cantidad de información inherente a los estados emocionales, como son cambios en las bandas beta y gamma, la potencia en la banda alfa y la asimetría entre las potencias de los hemisferios. Teniendo en cuenta el impacto en la respuesta emocional que tuvo el aislamiento obligatorio debido a la pandemia por COVID-19 en las personas mayores y la importancia de la música como estímulo para desencadenar y modular respuestas emocionales, se propone en esta investigación piloto como objetivo identificar cambios en la actividad electroencefalográfica causada por estímulos musicales en personas mayores que han estado aisladas durante la pandemia generada por el COVID-19. La metodología desarrollada para esta investigación parte de una prueba piloto con un solo participante, al que se le tomaron 6 registros de un minuto de duración cada uno. En el primero, el participante estuvo en silencio, en los siguientes 2 se le presentaron un estímulo relajante y uno activante seleccionado por él, posteriormente se le presento ruido banco y para finalizar, en los últimos 2 se le presentaron un estímulo relajante y uno activante seleccionado por el investigador. Sin embargo, solo se utilizó el primer y segundo registro, que hacen referencia al periodo de línea base y al del estímulo musical relajante. Los resultados indican que la respuesta emocional humana está relacionada principalmente con la banda de frecuencia gamma, además, la movilidad, complejidad, dimensión fractal de Higuchi y la densidad espectral de potencia (PSD) son las características que aportan más información sobre los cambios en la señal de electroencefalografía, producidos por las emociones.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Referencias bibliográficas

Alarcão, S.M. and Fonseca, M.J. (2019). Emotions Recognition Using EEG Signals: A Survey.IEEE Transactions on Affective Computing, Vol. 10, No. 3.

Chanda, M. L., and Levitin, D. J. (2013). The neurochemistry of music. Trends in cognitive sciences, Vol. 17, No. 4, pp- 179-193. DOI: 10.1016/j.tics.2013.02.007.

Huang, H., Xie, Q., Pan, J., He, Y., Wen, Z., Yu, R. and Li, Y. (2021). An EEG-Based Brain Computer Interface for Emotion Recognition and Its Application in Patients with Disorder of Consciousness. IEEE Transactions on Affective Computing, Vol. 12.

Islam, R., Islam M., Rahman, M., Singha, S.K., Ahmad, M., Awal, A., Islam, S. and Moni, M.A. (2021). EEG Channel Correlation Based Model for Emotion Recognition. Computers in Biology an Medicine, Vol. 136.

Marín, C. A. R. and Orejuela, J. J. (2020). Vejez y ser persona vieja: una aproximación al estado del arte de la cuestión. Diversitas, Vol.16, No. 1, pp. 93-112.

Moltó, J., Montañés, S., Gil, R. P., Cabedo, P. S., Verchili, M. C. P., Irún, M. P. T., ... & Santaella, M. D. C. F. (1999). Un método para el estudio experimental de las emociones: el International Affective Picture System (IAPS). Adaptación española. Revista de psicología general y aplicada: Revista de la Federación Española de Asociaciones de Psicología, Vol. 52. No.1, pp. 55-87.

Ordoñez, R y Sánchez, J. (2020). El aislamiento del adulto mayor por el COVID-19: consecuencias e intervenciones psicosociales durante la cuarentena, Studia Zamorensia, Vol. 19, pp. 33-41.

Ortiz, Z. and Rivera, E. (2015). Realidad social del adulto mayor, con relación al aislamiento dentro del entorno familiar, Ingenio Social. Revista Científica de Trabajo Social, Vol. 4, pp. 29-37.

Zamanian, H. and Farsi, H. (2018). A New feature extraction method to Improve Emotion Detection Using EEG Signals. Electronic Letters on Computer Vision and Image Analysis, Vol. 17, No. 1, pp. 29-44.

Lang, P. J. (1995). The Emotion Probe: Studies of Motivation and Attention. American Psychologist, Vol. 50, pp. 372-385.

Kreutz G, Ott U, Teichmann D, Osawa P, Vaitl D. Using music to induce emotions: Influences of musical preference and absorption. Psychology of Music. 2008; Vol. 36, No.1, pp. 100-127. DOI: https://doi.org/10.1177/0305735607082623

Knight, W. & Rickard, N. (2001). Relaxing music prevents stress-induced increases in subjective anxiety, systolic blood pressure, and heart rate in healthy males and females. Journal of Music Therapy, Vol. XXXVIII, No. 4, pp. 254-272.

Rickard, N. S., Wong, W. W., & Velik, L. (2012). Relaxing music counters heightened consolidation of emotional memory. Neurobiology of Learning and Memory, Vol. 97, No. 2, pp. 220–228. https://doi.org/10.1016/j.nlm.2011.12.005

Ostrosky Solís, F., Chayo Dichy, R., Castillo Parra, G., Vélez García, A. E., & Arias García, N. (2003). Valencia, activación, dominancia y contenido moral, ante estímulos visuales con contenido emocional y moral un estudio en población mexicana. Revista Española de Neuropsicología, Vol. 5, No. 3–4, pp. 213–225. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=1128645

Du, J.; Yin, J.; Chen, X.; Hassan, A.; Fu, E.; Li, X. (2022). Electroencephalography (EEG)-Based Neural Emotional Response to Flower Arrangements (FAs) on Normal Elderly (NE) and Cognitively Impaired Elderly (CIE). Int. J. Environ. es. Public Health, Vol. 19, pp. 3971. https://doi.org/10.3390/ijerph19073971

Yori, A. (2013). Efectos de los infrasonidos en la conducta humana (Doctoral dissertation, Universidad Austral de Chile).

Sánchez-Navarro, J. P., & Román, F. (2004). Amígdala, corteza prefrontal y especialización hemisférica en la experiencia y expresión emocional. Anales de Psicología, Vol. 20, No. 2, pp. 223–240. https://www.um.es/analesps/v20/v20_2/05-20_2.pdf

Linnemann, A., Wenzel, M., Grammes, J., Kubiak, T., & Nater, U. M. (2018). Music listening and stress in daily life—a matter of timing. International journal of behavioral medicine, Vol. 25, No. 2, pp. 223-230. https://link.springer.com/article/10.1007/s12529-017-9697-5

Fernández, A.; Martínezz, A.; Moncho, J.; Latorre, J.M.; y Fernández. (2018) A. Neural Correlates of Phrase Quadrature Perception in Harmonic Rhythm: An EEG Study Using a Brain–Computer Interface. Int. J. Neural Syst. Vol. 28, pp. 1750054

Mehrabian, A. y Russell, J. (1974). An Approach to Environmental Psychology; The MIT Press: Cambridge, MA, USA.

Martínez, A., Zangróniz, R., Pastor, J. and Fernández, C. (2015). Arousal Level Classification in the Ageing Adult by Measuring Electrodermal Skin Conductivity. Ambient Intelligence for Health; Bravo, J., Hervás, R., Villarreal, V., Eds.; Springer: Heidelberg, Germany; pp. 213–223.

Arango, V., & Ruiz, I. (2006). Diagnóstico de los adultos mayores de Colombia. Documento de investigación de la Fundación Saldarriaga Concha. Bogotá, pp. 1-19.

Lang, P. J. (1968). Fear reduction and fear behavior: Problems in treating a construct. In Research in psychotherapy conference, 3rd, May-Jun, 1966, Chicago, IL, US. American Psychological Association.

LeDoux, J. (2000). Cognitive-Emotion al Interaction: Listen to The Brain. En R.D. Lane & L. Nadel (Eds.). Cognitive Neuroscience of Emotion (pp. 129155). Nueva York: Oxford University Press.

Ansari-Asl, K., Chanel, G. and Pun, T. (2007). A CHANNEL SELECTION METHOD FOR EEG CLASSIFICATION IN EMOTION ASSESSMENT BASED ON SYNCHRONIZATION LIKELIHOOD. Proceedings of 15th European Signal Processing Conference (EUSIPCO 2007), Poznan.

Jutapaiboon, N., Pan-ngum, S. and Israsena, P. (2013). Emotion Classification using Minimal EEG Channels and Frequency Bands. Proceedings of 2013 10th International Joint Conference on Computer Science and Software Engineering (JCSSE), Khon Kaen.

Kalansooriya, P., Ganepola, G.A.D. and Thalagala, T.S. (2020). Affective gaming in real-time emotion detection and music emotion recognition: Implementation approach with electroencephalogram. Proceedings of 2020 International Research Conference on Smart Computing and Systems Engineering (SCSE), Colombo.

Li, M. and Lu, B. (2009). Emotion Classification Based on Gamma-band EEG. Proceedings of 2009 Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, Minneapolis.

Li, Y., Zheng, W., Cui, Z., Zhang, T. and Zong, Y. (2018). A Novel Neural Network Model based on Cerebral Hemispheric Asymmetry for EEG Emotion Recognition. Proceedings of Proceedings of the Twenty-Seventh International Joint Conference on Artificial Intelligence.

Liu, Y. and Sourina, O. (2014). EEG-based subject-dependent emotion recognition algorithm using fractal dimension. Proceedings of 2014 IEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC), San Diego.

Nie, D., Wang, X., Shi, L. and Lu, B. (2011). Li, M. and Lu, B. (2009). EEG-based emotion recognition during watching movies. Proceedings of 2011 5th International IEEE/EMBS Conference on Neural Engineering, Cancun.

Santos, E.J. and McMullen, K. (2020). The Design of an Algorithmic Modal Music Platform for Eliciting and Detecting Emotion. Proceedings of 2020 8th International Winter Conference on Brain-Computer Interface (BCI), Gangwon.

Ministerio del Interior de Colombia (2016). Lineamientos enfoque diferencial vejez y envejecimiento: Personas Mayores. Consultado el 05 de junio de 2022 en https://www.mininterior.gov.co/node/11241.

Ministerio de Salud y de Protección Social de Colombia. (2020, diciembre). Boletines Poblacionales: Personas Adultas Mayores de 60 años Oficina de Promoción Social Ministerio de Salud y Protección Social I-2020.Consultado el 31 de mayo de 2022 en https://www.minsalud.gov.co/sites/rid/Lists/BibliotecaDigital/RIDE/DE/PS/280920-boletines-poblacionales-adulto-mayorI-2020.pdf

Organización Mundial de la Salud (27 de abril de 2020). COVID-19: cronología de la actuación de la OMS.Consultado el 01 de junio de 2022 en https://www.who.int/es/news-room/detail/08-04-2020-who-timeline---covid-19

Descargas

Publicado

07-09-2022

Cómo citar

[1]
J. A. González Serrano, S. L. Cancino Suárez, D. C. . Cárdenas Poveda, y A. . Rizo, «Modulación de respuestas emocionales a través de la escucha de música en personas mayores», EIEI ACOFI, sep. 2022.