Hautleitfähigkeitsreaktion – Was das ist und wie man sie misst

Zusammenfassung

Um Emotionen zu verstehen, reicht Beobachtung allein nicht aus; vielmehr kommt es darauf an, die vom Körper erzeugten physiologischen Signale genau zu messen. Eine der zuverlässigsten Methoden ist die elektrodermale Aktivität (EDA), auch bekannt als galvanische Hautreaktion (GSR).

EDA wird als Messung der vom sympathischen Nervensystem gesteuerten Veränderungen der Hautleitfähigkeit definiert und findet in der Forschung und in der Praxis breite Anwendung zur Beurteilung emotionaler Erregung.

Im Rahmen der EDA werden zwei Schlüsselkomponenten analysiert:

• Hautleitfähigkeitsreaktionen (SCRs): schnelle, durch Reize ausgelöste Erhöhungen der Erregung
• Hautleitfähigkeitswert (SCL): langsamer, Veränderungen der Basislinie im Zeitverlauf

SCRs lassen sich außerdem wie folgt unterteilen:

• Ereignisbezogene SCRs (ER-SCRs) – ausgelöst durch bestimmte Reize
• Nicht-spezifische SCRs (NS-SCRs) – treten ohne erkennbaren äußeren Auslöser auf

Eine zentrale Methode der EDA-Analyse ist die EDA-Peak-Erkennung (auch als GSR-Peak-Analyse bekannt), mit der aussagekräftige Schwankungen im Signal identifiziert werden, um die emotionale Intensität zu quantifizieren. Dabei kommen Techniken wie Signalfilterung, Schwellenwertfestlegung und Algorithmen zur Peak-Erkennung zum Einsatz.

Wichtig ist, dass die EDA die Intensität einer emotionalen Reaktion misst, nicht jedoch deren Valenz, was bedeutet, dass sie nicht feststellen kann, ob eine Emotion positiv oder negativ ist. Um emotionale Zustände vollständig zu verstehen, wird die EDA häufig mit Selbstauskunftsdaten oder einer Analyse der Mimik kombiniert.

Wissenschaft erfordert Messungen, aber natürlich auch ein Verständnis dafür, was wir messen. Messungen allein bringen uns nicht weit.

Die Erforschung von Emotionen ist ein Prozess, der die Messung der von unserem Körper ausgesendeten Signale erfordert. Da Emotionen in unserem Körper entstehen, liegen die entsprechenden Daten natürlich auch dort vor. Der Körper sendet viele Signale aus, und diese sind selten rein zufällige Vorgänge – vielmehr spiegeln sie etwas über unseren physiologischen oder psychologischen Zustand wider.

Die Entscheidung, welchen Signalen man folgen soll, stellt dann eine neue Herausforderung dar. Glücklicherweise wurde auf diesem Gebiet bereits viel Arbeit geleistet – eine der wichtigsten Methoden zur Messung emotionaler Erregung ist die Erfassung der galvanischen Hautreaktion (GSR, auch bekannt als elektrodermale Aktivität oder EDA).

GSR bezeichnet die Veränderung der elektrischen Leitfähigkeit der Haut als Reaktion auf Hautsekret (oft in winzigen Mengen). Diese Daten werden erfasst, indem eine niedrige, nicht wahrnehmbare und konstante Spannung an die Haut angelegt und anschließend gemessen wird, wie sich die Hautleitfähigkeit verändert [1, 2]. Dies kann durch das Anbringen von Elektroden an der Haut (und natürlich mithilfe eines Geräts, das diese Aktivität misst) erfolgen.

Zwar steht die GSR-Aktivität auch im Zusammenhang mit der Regulierung unserer Körpertemperatur [1, 3], doch haben Forschungsergebnisse wiederholt gezeigt, dass dieses Signal eng mit emotionaler Erregung verbunden ist [4, 5, 6]. Die vom sympathischen Nervensystem erzeugten Signale führen zu einer Veränderung der Hautleitfähigkeitsreaktion (SCR), die von Forschern in der Regel untersucht wird.

Das Verständnis der Feinheiten dieser physiologischen Signale ist für eine präzise Forschung und Anwendung von entscheidender Bedeutung. Für eine gründliche Auseinandersetzung mit allen Aspekten dieser aussagekräftigen biometrischen Messgröße laden wir Sie ein, unseren umfassenden Leitfaden zur galvanischen Hautreaktion zu konsultieren.

Über das theoretische Verständnis hinaus hängt die Genauigkeit von Forschung und Anwendung in hohem Maße von Ihrem Versuchsaufbau ab. Stellen Sie sicher, dass Ihre Untersuchungen zuverlässige Daten liefern, indem Sie sich mit den fünf wesentlichen Faktoren für einen optimalen GSR-Forschungsaufbau vertraut machen.

Was ist SCR/SCL?

Die SCR steht in direktem Verhältnis zur Anzahl der aktivierten Schweißdrüsen, was im Wesentlichen bedeutet: Je stärker die emotionale Erregung einer Person ist, desto stärker steigt der SCR-Wert an. Daraus lässt sich auch ableiten, dass die SCR-Amplitude ein geeigneter Indikator für die Aktivität des sympathischen Nervensystems ist [1].

Die SCR wird oft als „Spitzenwert“ der Aktivität (und somit als „GSR-Spitzenwert“) bezeichnet, da sie sich als rascher Anstieg des Signalwerts darstellt. Tritt der SCR als Reaktion auf einen Reiz auf (typischerweise innerhalb von 1–5 Sekunden [7]), wird er als ereignisbezogener SCR (ER-SCR) bezeichnet, während er ohne erkennbaren Auslöser als unspezifischer SCR (NS-SCR) bezeichnet wird.

Zwar ist die SCR ein Bestandteil der GSR-Aktivität, doch stellt sie lediglich das sich schnell verändernde Signal als Reaktion auf einen Reiz dar. Der andere Bestandteil ist das tonische, kontinuierliche und sich langsam verändernde Hautleitfähigkeitsniveau (SCL).

Ein zentrales Problem bei der Analyse der GSR-Daten besteht darin, diese beiden Signale voneinander zu trennen. Wenn wir uns die Daten ansehen, gibt es keine klare Grenze, die die beiden Signale voneinander trennt; wir müssen diese Berechnung selbst vornehmen. Im Folgenden führen wir Sie durch eine der gängigsten Methoden, um Ihnen ein besseres Verständnis dafür zu vermitteln, was hinter den Kulissen der GSR-Datenanalyse vor sich geht, und Ihnen einen klareren Weg aufzuzeigen, wie Sie dies selbst durchführen können.

GSR-Spitzenwerte

Während SCRs zwar schnell auftreten, dauert es länger, bis das von ihnen erzeugte Signal wieder auf den Ausgangswert abfällt. Das bedeutet letztlich, dass die GSR-Aktivität insgesamt noch stärker ansteigt, wenn ein SCR kurz nach einem anderen auftritt. Dieser kumulative Effekt kann zu einer Unterschätzung der SCR-Amplitude führen, da der tatsächliche „Tiefpunkt“ (der Beginn des mit dem SCR verbundenen Aktivitätsanstiegs) im langsamen Abklingen des vorherigen Aktivitätspeaks verborgen bleibt.

Um einige der Auswirkungen dieses Effekts zu umgehen, können die Daten gefiltert werden, um einen klareren Überblick über die Prozesse zu erhalten. Der erste Schritt besteht darin, die Daten zu mitteln. Dies kann erreicht werden, indem die Daten in diskrete Zeitfenster (z. B. +/- 4 Sekunden) unterteilt werden und anschließend die Werte gemittelt werden, die innerhalb dieses Zeitraums liegen. Dieser Mittelwert kann dann aus den Werten extrahiert werden, um eine normalisierte Darstellung der Daten zu erhalten (theoretisch mit weitestgehend entferntem Tonik-Datensignal).

Sobald dies abgeschlossen ist, lassen sich einige Hintergrundstörungen aus dem Signal entfernen. Diese können beispielsweise dadurch entstehen, dass das GSR-Gerät zu nahe an einem Computer steht und versehentlich elektrische Signale aufnimmt. Durch die Anwendung eines Tiefpassfilters, bei dem die Werte einen bestimmten Schwellenwert überschreiten müssen, werden die Werte im unteren Bereich des Signals entfernt.

Anschließend können verschiedene Parameter eingestellt werden, um das Vorhandensein eines GSR-Peaks genau zu erkennen. Dazu gehören der Beginn und das Ende des Peaks, der Schwellenwert für die Peakverstärkung sowie der Schwellenwert für den Signalsprung.

Die Werte für den Anstiegs- und Abfallpunkt jeder Spitze müssen festgelegt werden, um den Anstieg und Abfall des Signals zu bestimmen. Der Anstiegs- und Abfallpunkt (in Mikro-Siemens, µS) kann festgelegt werden, um die Richtung des Signals zu filtern.

In der Regel wird hierfür der Startpunkt auf >0,1 µs festgelegt (sodass nur Signale, die diesen Wert überschreiten, als potenzieller Peak gewertet werden), während der Endpunkt typischerweise auf <0,0 µs gesetzt wird (sodass der Signalwert abnehmen muss, um die Erkennung eines Peaks zu ermöglichen; andernfalls würde ein kontinuierlicher Anstieg die bisherigen Kriterien erfüllen).

Die Schwelle für die Spitzenverstärkung wird festgelegt, um zu bestimmen, welchen Wert (in der Regel 0,05 µS) die Spitze nach ihrem Einsetzen überschreiten muss, damit sie als Spitze erfasst wird (und nicht nur als allmählicher Anstieg der Daten).

Der Signalsprung-Schwellenwert dient als Begrenzung für den maximalen Verstärkungsgrad – jeder Wert, der innerhalb eines Abtastzyklus diesen Schwellenwert (z. B. 0,1 µS) überschreitet, wird als zu schnell ansteigend angesehen, um einen echten physiologischen Prozess widerzuspiegeln, und wird daher verworfen.

Bei diesen festgelegten Grenzen sollte die Zählung der Datenpunkte die Anzahl der GSR-Peaks widerspiegeln, die in den Daten vorhanden sind.

Die Daten können auch über alle Teilnehmer hinweg zusammengefasst werden, um einen besseren Überblick über mögliche Gruppeneffekte zu erhalten. Ein Vergleich der Anzahl der GSR-Spitzen könnte beispielsweise Aufschluss darüber geben, bei welcher Gruppe insgesamt als Reaktion auf einen Reiz eine Zunahme oder Abnahme der emotionalen Erregung zu verzeichnen war.

Dieser Vorgang wird in iMotions im Wesentlichen automatisch durchgeführt (Sie müssen lediglich durch die Analyse klicken und bei Bedarf die Standardwerte ändern), was Ihnen die Arbeit erspart, diese Analyse selbst durchzuführen. Dies lässt sich auch problemlos auf Gruppenebene umsetzen und bietet Ihnen einen klaren Einblick darin, wie sich das Ausmaß der emotionalen Erregung zwischen verschiedenen Gruppen unterscheiden kann.

Zwar vereinfacht iMotions die Analysephase, doch hängt die Genauigkeit Ihrer Erkenntnisse entscheidend von der Qualität Ihrer anfänglichen Datenerfassung ab. Um sicherzustellen, dass Ihre Datenbasis solide ist, sollten Sie sich mit dem optimalen GSR-Forschungsaufbau befassen, der in unserem Leitfaden beschrieben wird.

Was lassen diese Daten erkennen?

Die GSR-Daten können Aufschluss darüber geben, wie intensiv eine Emotion empfunden wurde, nicht jedoch über die Richtung der Emotion. Ein Anstieg der GSR-Aktivität wurde direkt mit einer Vielzahl von emotionalen Zuständen in Verbindung gebracht, was die Bedeutung dieser physiologischen Reaktion für das Erleben von Emotionen verdeutlicht [8].

Die Ermittlung der Häufigkeit von SCR-Ereignissen bietet eine Möglichkeit, die Unterschiede zwischen Einzelpersonen oder Gruppen zu quantifizieren, und gibt Aufschluss darüber, wie Reaktionen auf verschiedene Reize ablaufen könnten oder ob es innerhalb von Populationen Unterschiede in der Reaktion auf denselben Reiz gibt. Vor diesem Hintergrund können wir beginnen, wirklich zu verstehen, was wir messen, wenn es um Emotionen geht.

Ich hoffe, dieser Beitrag hat Ihnen neue Einblicke in SCRs sowie in GSR im Allgemeinen vermittelt. Um sich ein umfassenderes und tieferes Verständnis anzueignen, laden Sie sich unten unseren kostenlosen Leitfaden herunter.

Literaturverzeichnis

[1] Benedek, M., & Kaernbach, C. (2010). Eine kontinuierliche Messung der phasischen elektrodermalen Aktivität. Journal of Neuroscience Methods, 190(1), 80–91. doi:10.1016/j.jneumeth.2010.04.028

[2] Fowles DC, Christie MJ, Edelberg R, Grings WW, Lykken DT, Venables PH. Empfehlungen für die Veröffentlichung von elektrodermalen Messungen. Psychophysiology, 1981;18(3):232–9.

[3] Wenger CB. Thermoregulation. In: Freedberg IM, Eisen AZ, Wolff K, Austen KF, Goldsmith LA, Katz SI (Hrsg.). Dermatology in general medicine, 1. New York: McGraw-Hill; 2003. S. 119–27.

[4] Boucsein, W.: Elektrodermale Aktivität. New York: Plenum University Press; 1992.

[5] Critchley, H. (2002). Rezension: Elektrodermale Reaktionen: Was im Gehirn geschieht. The Neuroscientist, 8(2), S. 132–142.

[6] Anders, S., Lotze, M., Erb, M., Grodd, W. und Birbaumer, N. (2004). Hirnaktivität bei emotionaler Valenz und Erregung: Eine reaktionsbezogene fMRT-Studie. Human Brain Mapping, 23(4), S. 200–209.

[7] Dawson ME, Schell AM, Filion DL. Das elektrodermale System. In: Cacioppo JT, Tassinary LG, Berntson GG (Hrsg.). Handbuch der Psychophysiologie. Cambridge: University Press; 2007. S. 159–81.

[8] Kreibig, S. D. (2010). Die Aktivität des autonomen Nervensystems bei Emotionen: Ein Übersichtsartikel. Biological Psychology, Band 84, Nr. 3, S. 394–421.