आवाज द वॉयस/ नई दिल्ली 

 

टोक्यो मेट्रोपॉलिटन यूनिवर्सिटी के शोधकर्ताओं ने भावनाओं के बीच अंतर करने के लिए दीर्घकालिक त्वचा चालकता माप का इस्तेमाल किया. स्वयंसेवकों को भयावह परिदृश्य, पारिवारिक बंधन और हास्य का प्रतिनिधित्व करने वाले वीडियो दिए गए, जबकि उनकी त्वचा चालकता को मापा गया.

 

टीम की जांच से पता चला कि किन भावनाओं का अनुभव किया जा रहा है, इसके बारे में सटीक अनुमान लगाने के लिए निशानों का इस्तेमाल किया जा सकता है. इस तरह की प्रगति चेहरे के डेटा पर अत्यधिक निर्भरता को कम करने में सहायता करती है, जिससे भावनात्मक रूप से संवेदनशील तकनीकें घर के करीब आ जाती हैं.

उपभोक्ता इलेक्ट्रॉनिक्स में एक नया मोर्चा खोला जा रहा है: एक दिन, डिजिटल डिवाइस आपकी भावनात्मक स्थिति के आधार पर सेवाएँ देने में सक्षम हो सकते हैं. हालाँकि यह आश्चर्यजनक लगता है, लेकिन यह इस बात पर निर्भर करता है कि डिवाइस सही ढंग से बता सकते हैं कि लोग क्या महसूस कर रहे हैं. 

 

सबसे आम तरीके चेहरे के भावों पर निर्भर करते हैं: हालाँकि इनमें कुछ सफलता मिली है, लेकिन ऐसा डेटा हमेशा उपलब्ध नहीं हो सकता है. इसने शोधकर्ताओं को विभिन्न जैविक संकेतों की तलाश करने के लिए प्रेरित किया है, जिनकी व्याख्या भावनात्मक स्थितियों तक पहुँचने के लिए की जा सकती है, जैसे मस्तिष्क तरंग माप या कार्डियोग्राम.

 

टोक्यो मेट्रोपॉलिटन यूनिवर्सिटी के प्रोफेसर शोगो ओकामोटो के नेतृत्व में वैज्ञानिकों की एक टीम मानवीय भावनाओं के द्वार के रूप में त्वचा चालकता का उपयोग कर रही है. जब लोग अलग-अलग चीजें महसूस करते हैं, तो पसीने के कारण उनकी त्वचा के विद्युत गुण काफी बदल जाते हैं, मूल उत्तेजना के एक से तीन सेकंड के भीतर संकेत दिखाई देने लगते हैं. पिछले शोधों ने पहले ही दिखाया है कि उदाहरण के लिए, चरम चालकता के माप को कुछ भावनाओं के साथ सहसंबंधित किया जा सकता है. 

 

अपने सबसे हालिया काम में, टीम ने प्रतिक्रिया की गतिशीलता पर ध्यान केंद्रित किया, यानी किसी उत्तेजना के बाद चालकता का निशान कितनी जल्दी चरम पर पहुँचता है, और यह कैसे वापस सामान्य हो जाता है. अपने प्रयोग में, स्वयंसेवकों को त्वचा पर जांच पहनने और वीडियो देखने के लिए कहा गया था जो या तो डरावनी फिल्मों के डरावने दृश्य थे, पारिवारिक बंधन के भावनात्मक दृश्य थे, या हास्य कलाकारों द्वारा किए गए मज़ेदार कृत्य थे. महत्वपूर्ण रूप से, प्रत्येक दृश्य में अच्छी तरह से परिभाषित बिंदु थे, जिस पर एक निश्चित भावनात्मक उत्तेजना की तलाश की गई थी. 

 

निशानों का विश्लेषण करते हुए, टीम को कई दिलचस्प और महत्वपूर्ण रुझान मिले. उदाहरण के लिए, उन्होंने पाया कि डर की प्रतिक्रिया सबसे लंबे समय तक चली. यह जैविक रूप से विकसित विशेषता हो सकती है, क्योंकि लंबे समय तक चलने वाले खतरे की धारणा के लाभ हैं. हास्य और पारिवारिक बंधन के भावनात्मक दृश्यों की प्रतिक्रियाओं की तुलना करते हुए, उन्होंने पाया कि पारिवारिक बंधन की प्रतिक्रियाएँ अधिक धीरे-धीरे बढ़ती हुई प्रतीत होती हैं. जो भावनाएँ उत्पन्न हुईं, वे संभवतः दुख और खुशी का मिश्रण थीं, इसलिए हो सकता है कि वे एक-दूसरे के साथ हस्तक्षेप करती हों, जिससे बदलाव धीमा हो.

 

महत्वपूर्ण रूप से, टीम के सांख्यिकीय विश्लेषण से पता चला कि ट्रेस की गतिशीलता से निकाले गए विभिन्न नंबरों का उपयोग किसी व्यक्ति की भावनात्मक स्थिति में भेदभाव करने के लिए किया जा सकता है. हालाँकि वे अभी भी भावनाओं को पूरी तरह से अलग नहीं बता सकते हैं, लेकिन डेटा का उपयोग, उदाहरण के लिए, सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण भविष्यवाणियाँ करने के लिए किया जा सकता है कि क्या कोई विषय डर का अनुभव कर रहा था या पारिवारिक बंधन की गर्माहट महसूस कर रहा था. अन्य संकेतों के साथ, टीम का मानना है कि हम उन उपकरणों के एक कदम करीब हैं जो जानते हैं कि हम कैसा महसूस कर रहे हैं, जिसमें मानवीय भावनाओं को बेहतर ढंग से समझने की गुंजाइश है.