algoritmi e modelli interpretativi

Un secolo di ricerche

nel campo delle Neuroscienze

Sfruttando la letteratura scientifica e i risultati ottenuti dal nostri team R&D
abbiamo realizzato software basati su algoritmi e modelli unici.

SEGNALI, ALGORITMI E MODELLI

I dati forniti dai nostri software sono il risultato di due elaborazioni del segnale cerebrale. La prima è effettuata tramite i nostri algoritmi, i quali estraggono dall’attività cerebrale delle misurazioni a basso livello definite metriche tecniche. Queste ultime vengono sfruttate dai modelli interpretativi, che a seguito di una seconda elaborazione forniscono le informazioni riguardanti lo stato mentale dell’utente.

ALGORITMI E METRICHE TECNICHE

MINDPULSE

Le metriche tecniche di MindPulse misurano biomarker neurali associati ad attenzione, attivazione (arousal) e carico cognitivo. I modelli interpretativi sono generalmente dedicati alle performance mentali dirette. 

MINDFEEL

Le metriche tecniche di MindFeel misurano biomarker neurali correlati allo stato affettivo dell’utente monitoratoI modelli interpretativi sono dedicati a contestualizzare lo stato affettivo con la situazione specifica.

 

BIBLIOGRAFIA

Letteratura scientifica a supporto di MindPulse

  • Modulation of EEG Theta and Alpha Power by an Internal Attention Task with and Without Visual Distractors.

    Magosso, E., Ricci, G., & Ursino, M. (2019).

    https://doi.org/10.1007/978-3-030-31635-8_134

  • Paradox lost? Exploring the role of alpha oscillations during externally vs. internally directed attention and the implications for idling and inhibition hypotheses.

    Cooper, N. R., Croft, R. J., Dominey, S. J. ., Burgess, A. P., & Gruzelier, J. H. (2003).

    https://doi.org/10.1016/S0167-8760(02)00107-1

  • Power density in theta/alpha frequencies of the waking EEG progressively increases during sustained wakefulness.

    Cajochen, C., Brunner, D.P., Krauchi, K., Graw, P., Wirz-lustice, A. (1995).

    https://doi.org/10.1093/sleep/18.10.890

  • The wandering mind oscillates: EEG alpha power is enhanced during moments of mind-wandering.

    Compton, R. J., Gearinger, D., & Wild, H. (2019).

    https://doi.org/10.3758/s13415-019-00745-9

  • EEG alpha and theta oscillations reflect cognitive and memory performance: a review and analysis.

    Klimesch, W. (1999).

    https://doi.org/10.1016/S0165-0173(98)00056-3

Letteratura scientifica a supporto di MindFeel

MODELLI INTERPRETATIVI DI MINDPULSE

ATTENTIONAL EFFORT

Comprende se l’utente sta fornendo la sua massima attenzione ad uno stimolo esterno. Particolarmente efficace quando lo stimolo è visivo/uditivo e richiede prontezza di esecuzione – ottimo per gli sportivi, meno indicato per chi deve “ragionare molto” su quanto sta accadendo (poiché questo richiede dei momenti di riflessione interna, in cui si perde focus sullo stimolo esterno). Ci si aspetta che questa misura si abbassi con il crescere dell’esperienza, a parità di task.

COGNITIVE WORKLOAD

Calcola il carico di lavoro mentale misurando quanto si allontana dallo stato di riposo dell’utente determinato in fase di calibrazione. Particolarmente efficiente quando il task monitorato è composto sia da momenti che necessitano forte focalizzazione verso l’esterno che da altri richiedenti maggior riflessione e pianificazione. Ottimo quindi per i Knowledge Workers. Tende ad alzarsi con il crescere dell’inesperienza, della difficoltà del compito e della molteplicità di task contemporanei che il compito richiede.

MENTAL FATIGUE

Misura di affaticamento calcolata rispetto ad una baseline standard che rappresenta l’accumulo di fatica fisiologico, e fornisce una stima di quanto la persona abbia faticato di più o di meno dell’affaticamento previsto. Calibrato per i Knowledge Workers, ma adattabile ad ogni contesto in cui si prevedono lunghe sessioni di lavoro – soprattutto se costante e poco variegato. Normalmente, dato un compito ben circoscritto ed uno stato mentale piuttosto stabile, l’affaticamento mentale maturato durante lo svolgimento di tale compito tende a diminuire via via che la persona diventa più esperta nell’affrontarlo.

SLEEPINESS

Calcola il livello di privazione del sonno dell’utente monitorato attraverso l’analisi on-demand di un segmento di segnale preso ad occhi aperti ed uno di uguale durata preso ad occhi chiusi. La misura dipende quasi totalmente dalla qualità e quantità di sonno dell’utente, e non dall’affaticamento causato da compiti svolti – sarà quindi perlopiù indipendente da quanto mostrato dal modello Mental Fatigue.

READINESS

Misura la prontezza della persona monitorata, cioè con quanta probabilità sarà capace di rispondere a stimoli esterni in maniera veloce ed efficace. Particolarmente efficace con gli atleti, soprattutto con compiti ben noti.

FLOW
LIKELIHOOD

Comprende se l’utente monitorato si trova in una condizione di lavoro ottimale o stato di flow. La stima è basata sul fatto che, affinché si possa avere un flow, la persona debba essere esperta nel compito svolto e che quest’ultimo debba avere un livello di difficoltà tale da coinvolgerla comunque. Ottimo per tutti coloro che svolgono compiti con obiettivi precisi e numerosi stimoli esterni e “pratici”, ad esempio gli atleti. Più difficile da usare nei Knowledge Workers, che tendono ad avere compiti composti da numerosi sotto-task e con obiettivi cangianti.

MODELLI INTERPRETATIVI DI MINDFEEL

APPROACH/WITHDRAWAL

Comprende quanto la persona monitorata stia sperimentando un atteggiamento di immersione nell’esperienza che sta vivendo o, viceversa, di allontanamento.

AFFECTIVE ALIGNMENT

Misura l’efficacia di uno stimolo di cui è noto il risultato desiderato (es: film horror, ecc) o, viceversa, la capacità di non esserne condizionati (freddezza dell’utente). Questo ultimo aspetto è fondamentale in contesti in cui è importante avere un atteggiamento stabile e non alterato da stimoli, negativi o positivi che siano (ad esempio, atleti durante le competizioni).

PLEASANTNESS

Misura il grado di piacevolezza sperimentato dall’utente durante un’esperienza. 

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