现在，研究人员可以通过观察一个人的大脑活动来识别其情绪。这是科学家第一次仅基于脑部扫描就能够分析情绪。
在“思想阅读”中有很多障碍，例如没有可靠的技术，参与者不愿传达情感，甚至参与者“无法有意识地体验某些情绪”。
现在，卡内基梅隆大学的研究人员表明，有可能基于大脑的神经活动来“读取”他人的情绪。
“这项研究引入了一种新的方法，该方法有可能在不依赖人们自我报告能力的情况下识别情绪。它可以用来评估个人对几乎任何形式的刺激的情绪反应，例如旗帜，品牌名称或政治候选人。”社会与决策科学助理教授，该论文的主要作者Karim Kassam说。研究。
该研究是针对一组演员进行的，因为研究人员需要能够轻松从一种情绪状态跳到另一种情绪状态的人。
向参与者展示了九种情绪的单词：愤怒，厌恶，嫉妒，恐惧，幸福，欲望，骄傲，悲伤和羞耻，并被要求在处于fMRI扫描仪中时以随机顺序多次进入这些情绪状态。
为了获得情绪本身而不是诱发情绪，研究人员向参与者展示了陌生的照片并分析了大脑的神经活动。
构建计算机模型以分析可以识别自我诱发情绪的功能磁共振成像激活模式。该模型基于统计信息，并使用参与者的神经活动模式正确识别了参与者正在查看的照片的情感内容。
在这项研究中，研究人员使用大脑活动的早期扫描来研究参与者，并将其与后来的扫描进行比较以识别参与者的情绪状态。如果计算机模型随机选择一种情绪状态，则其排名精度为0.50。但是在研究中，该模型的排名精度为0.84，表明该模型已经识别出观看者的实际情绪状态，而不仅仅是拾取随机的情绪。
在另一项实验中，研究人员将神经激活模式的机器学习分析应用于除一个参与者之外的所有研究参与者。在这里，他们想测试该模型是否可以预测受到情绪刺激的新人的情绪状态。他们发现该模型的排名精度为0.71，仍然高于随机猜测。
社会与决策科学系的研究生阿曼达·马基（Amanda Markey）在新闻发布会上说：“尽管人们之间的心理表现出明显差异，但不同的人倾向于以极其相似的方式对情感进行神经编码。
该研究发表在PLOS One期刊上。
