La réponse de conductance cutanée : qu'est-ce que c'est et comment la mesurer ?

Résumé

Pour comprendre les émotions, il ne suffit pas de les observer : il faut également mesurer avec précision les signaux physiologiques générés par le corps. L’une des méthodes les plus fiables est l’activité électrodermique (EDA), également appelée réponse galvanique de la peau (GSR).

L’EDA est définie comme la mesure des variations de la conductance cutanée induites par le système nerveux sympathique ; elle est largement utilisée pour évaluer l’excitation émotionnelle dans le cadre de la recherche et des applications pratiques.

Dans le cadre de l’EDA, deux éléments clés sont analysés :

• Réponses de conductance cutanée (RCC) : augmentations rapides de l'éveil provoquées par un stimulus
• Niveau de conductance cutanée (SCL) : évolution plus lente des valeurs de référence au fil du temps

Les SCR peuvent également être classés en :

• SCR liées à un événement (ER-SCR) – déclenchées par des stimuli spécifiques
• CR non spécifiques (CR-NS) – survenant sans cause extérieure identifiable

Une méthode fondamentale de l’analyse EDA est la détection des pics EDA (également appelée analyse des pics GSR), qui identifie les fluctuations significatives du signal afin de quantifier l’intensité émotionnelle. Cela implique des techniques telles que le filtrage du signal, la définition de seuils et les algorithmes de détection des pics.

Il est important de noter que l’EDA mesure l’intensité d’une réaction émotionnelle, et non sa valence, ce qui signifie qu’elle ne permet pas de déterminer si une émotion est positive ou négative. Pour bien comprendre les états émotionnels, l’EDA est souvent associée à des données issues d’auto-évaluations ou à l’analyse des expressions faciales.

La science repose sur des mesures, mais elle exige bien sûr aussi de comprendre ce que l’on mesure. Les mesures seules ne mènent pas bien loin.

La science des émotions est un processus qui nécessite de mesurer les signaux émis par notre corps. Puisque les émotions naissent dans notre corps, il s’ensuit que les données s’y trouvent également. Le corps émet de nombreux signaux, qui sont rarement le fruit du hasard : ils reflètent au contraire notre état physiologique ou psychologique.

Déterminer quels signaux il convient de suivre constitue alors un nouveau défi. Heureusement, d’importants travaux ont déjà été menés dans ce domaine : l’une des principales méthodes de mesure de l’excitation émotionnelle consiste à détecter la réponse galvanique de la peau (GSR, plus communément appelée activité électrodermique ou EDA).

Le GSR désigne la variation de la conductance électrique de la peau en réponse à des sécrétions cutanées (souvent en quantités infimes). Ces données sont recueillies en appliquant à la peau une tension faible, indétectable et constante, puis en mesurant les variations de la conductance cutanée [1, 2]. Cela peut se faire en plaçant des électrodes sur la peau (et, bien sûr, à l’aide d’un appareil permettant de mesurer cette activité).

Si l’activité GSR est également liée à la régulation de notre température interne [1, 3], des recherches ont également démontré à maintes reprises le lien étroit qui existe entre ce signal et l’excitation émotionnelle [4, 5, 6]. Les signaux émis par le système nerveux sympathique entraînent une modification de la réponse de conductance cutanée (SCR), qui est généralement l’élément étudié par les chercheurs.

Il est essentiel de bien comprendre les nuances de ces signaux physiologiques pour garantir la précision des recherches et des applications. Pour une analyse approfondie de tous les aspects de cette puissante technique biométrique, nous vous invitons à consulter notre guide complet sur la réponse galvanique de la peau.

Au-delà de la compréhension théorique, la fiabilité de vos recherches et de leurs applications dépend fortement de votre protocole expérimental. Assurez-vous que vos études fournissent des données fiables en découvrant les 5 éléments essentiels pour un protocole de recherche sur la GSR optimal.

Qu’est-ce que le SCR / SCL ?

La réponse cutanée (SCR) est proportionnelle au nombre de glandes sudoripares activées, ce qui signifie en substance que plus un individu est émotionnellement excité, plus la réponse cutanée est importante. On peut également en déduire que l’amplitude de la réponse cutanée constitue un indicateur fiable de l’activité du système nerveux sympathique [1].

Le SCR est souvent qualifié de « pic » d’activité (et donc de « pic GSR ») car il se manifeste par une augmentation rapide de la valeur du signal. Si le SCR apparaît en réponse à un stimulus (généralement dans un délai de 1 à 5 secondes [7]), on parle alors de SCR lié à un événement (ER-SCR), tandis que s’il apparaît sans cause discernable, on parle de SCR non spécifique (NS-SCR).

Si le SCR constitue l’une des composantes de l’activité GSR, il ne représente que le signal qui varie rapidement en réponse à un stimulus. L’autre composante est le niveau de conductance cutanée (SCL), qui est tonique, continu et varie lentement.

L’un des principaux défis de l’analyse des données GSR consiste à distinguer ces deux signaux. À l’examen des données, aucune ligne claire ne permet de les différencier ; c’est à nous de procéder à ce calcul. Nous allons vous présenter ci-dessous l’une des méthodes les plus courantes pour y parvenir, afin de vous permettre de mieux comprendre les coulisses de l’analyse des données GSR et de vous donner les clés pour réaliser cette opération vous-même.

Pics GSR

Si les SCR apparaissent rapidement, le signal qu’ils produisent met plus de temps à revenir à son niveau de base. Cela signifie en fin de compte que si plusieurs SCR se succèdent rapidement, les niveaux globaux d’activité GSR augmenteront encore davantage. Cet effet cumulatif peut conduire à une sous-estimation de l’amplitude du SCR, car le véritable « creux » (le début de l’augmentation de l’activité liée au SCR) est masqué par la lente diminution du pic d’activité précédent.

Pour pallier certains des effets de ce phénomène, les données peuvent être filtrées afin d’obtenir une vision plus claire des processus. La première étape consiste à calculer la moyenne des données. Pour ce faire, on peut diviser les données en intervalles discrets (par exemple +/- 4 secondes), puis calculer la moyenne des valeurs présentes dans chaque intervalle. Cette moyenne peut ensuite être extraite des valeurs, afin d’obtenir une vue normalisée des données (en théorie, avec le signal de données tonique largement éliminé).

Une fois cette étape terminée, il est possible d’éliminer une partie du bruit de fond du signal. Ce bruit peut être dû, par exemple, au fait que l’appareil GSR est trop proche d’un ordinateur et capte involontairement des signaux électriques. En appliquant un filtre passe-bas, dans lequel les valeurs doivent dépasser un certain seuil, les valeurs les plus basses du signal sont éliminées.

Par la suite, plusieurs paramètres peuvent être définis afin de détecter avec précision la présence d’un pic de GSR. Il s’agit notamment du début et de la fin du pic, du seuil d’amplification du pic et du seuil de saut du signal.

Il est nécessaire de définir les valeurs de début et de fin de chaque pic afin de déterminer la montée et la descente du signal. Les valeurs de début et de fin (en micro-siemens, µS) peuvent être définies afin de filtrer la direction du signal.

En général, on règle le seuil d’entrée sur une valeur supérieure à 0,1 µs (afin que seuls les signaux dépassant cette valeur soient considérés comme un pic potentiel), tandis que le seuil de sortie est généralement fixé à une valeur inférieure à 0,0 µs (afin que la valeur du signal doive diminuer, ce qui permet de détecter un pic ; sinon, une augmentation continue répondrait aux critères définis jusqu’à présent).

Le seuil d’amplification du pic est défini pour déterminer la valeur (généralement fixée à 0,05 µS) que le pic doit dépasser après son apparition pour être identifié comme un pic (et non comme une simple augmentation progressive des données).

Le seuil de saut de signal sert de limite à l’amplification maximale : toute valeur dépassant ce seuil (par exemple 0,1 µS) d’un échantillon à l’autre est considérée comme augmentant trop rapidement pour refléter un véritable processus physiologique, et est donc écartée.

Une fois ces limites définies, le comptage des points de données devrait refléter le nombre de pics de GSR présents dans les données.

Les données peuvent également être regroupées par groupe de participants afin d’offrir une vision plus claire des effets potentiels liés au groupe. La comparaison du nombre de pics de GSR pourrait, par exemple, permettre de déterminer quel groupe, dans l’ensemble, a présenté une augmentation ou une diminution de l’excitation émotionnelle en réponse à un stimulus.

Ce processus est en grande partie automatisé dans iMotions (il vous suffit de suivre les étapes de l’analyse et de modifier les valeurs par défaut si nécessaire), ce qui vous évite d’avoir à effectuer ces calculs vous-même. Cette fonctionnalité est également facile à mettre en œuvre au niveau des groupes, ce qui vous permet de comprendre clairement comment les niveaux d’excitation émotionnelle peuvent varier d’un groupe à l’autre.

Si iMotions simplifie la phase d’analyse, la précision de vos conclusions dépend avant tout de la qualité de la collecte initiale de vos données. Pour vous assurer que votre base de données est solide, découvrez la configuration optimale pour les recherches GSR détaillée dans notre guide.

Que peuvent vous révéler ces données ?

Les données de la réponse galactique de la peau (GSR) permettent de mesurer l’intensité avec laquelle une émotion a été ressentie, mais pas la nature de cette émotion. Les augmentations de l’activité GSR ont été directement associées à divers états émotionnels, ce qui souligne l’importance de cette réponse physiologique dans le vécu émotionnel [8].

La détermination de la fréquence des occurrences de SCR permet de quantifier les différences entre les individus ou les groupes, ce qui donne un aperçu de la manière dont les réactions à différents stimuli peuvent se manifester, ou de l’existence éventuelle de variations entre les populations face à un même stimulus. En gardant tout cela à l’esprit, nous pouvons commencer à vraiment comprendre ce que nous mesurons lorsqu’il s’agit d’émotions.

J’espère que cet article vous aura permis d’en savoir plus sur les SCR, ainsi que sur les GSR en général. Pour approfondir vos connaissances, téléchargez notre guide gratuit ci-dessous.

Références

[1] Benedek, M., & Kaernbach, C. (2010). Une mesure continue de l’activité électrodermique phasique. 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. Recommandations pour la publication des résultats de mesures électrodermales. Psychophysiology, 1981 ; 18(3) : 232-9.

[3] Wenger CB. Thermorégulation. Dans : Freedberg IM, Eisen AZ, Wolff K, Austen KF, Goldsmith LA, Katz SI (éd.). Dermatologie en médecine générale, vol. 1. New York : McGraw-Hill ; 2003. p. 119-127.

[4] Boucsein, W. L’activité électrodermique. New York : Plenum University Press ; 1992.

[5] Critchley, H. (2002). Critique : « Electrodermal Responses: What Happens in the Brain ». The Neuroscientist, 8(2), p. 132-142.

[6] Anders, S., Lotze, M., Erb, M., Grodd, W. et Birbaumer, N. (2004). Activité cérébrale sous-jacente à la valence émotionnelle et à l’excitation : une étude IRMf liée à la réponse. Human Brain Mapping, 23(4), p. 200-209.

[7] Dawson ME, Schell AM, Filion DL. Le système électrodermique. Dans : Cacioppo JT, Tassinary LG, Berntson GG (éd.). Manuel de psychophysiologie. Cambridge : University Press ; 2007. p. 159–181.

[8] Kreibig, S. D. (2010). L’activité du système nerveux autonome dans les émotions : une revue de la littérature. Biological Psychology, vol. 84, n° 3, p. 394-421.