Eine Emotion soll mit Veränderungen im Verhalten (z.B. Gesichtsausdruck), in physiologischen Parametern (z.B. erhöhte Herzfrequenz) und im subjektiven Erleben (z.B. Angst zu empfinden) einhergehen. Die unterschiedlichen Reaktionsparameter sollen sich während einer Emotion synchron verändern, um eine optimale Reaktion gegenüber dem auslösenden Stimulus (z.B. von einem Bären fliehen) zu gewährleisten (e.g., Ekman, 1992; Levenson, 1994). Die gemeinsame, simultane Veränderung über die Zeit wird auch Response Synchronität genannt (Bulteel et al., 2014). Synchronität wird nach den Basic Emotion Theorien als essentieller Bestandteil des emotionalen Erlebens angesehen (Ekman, 1992). In der Empirie sind die Ergebnisse bezüglich Synchronität verschiedener Reaktionsparameter jedoch uneinheitlich (Hollenstein & Lanteigne, 2014). Die mangelnde empirische Bestätigung von Synchronität kann an den komplexen multivariaten und nichtstationären Daten liegen, die einen großen Effekt auf Methoden haben, die die Annahmen über die vorhandene Datenstruktur vereinfachen. Zum Beispiel, bisherige Methoden zur Quantifizierung von Synchronität vernachlässigen die nicht vorhandene Stationarität der Daten, sprich die Schwankungen von Mittelwert und Varianz über die Zeit und analysieren die Daten nur auf einer interindividuellen (d.h. gemittelt über mehrere Personen) Ebene. Die Möglichkeit, Synchronität im Zeitverlauf zu beschreiben oder für einzelne Personen nachzuweisen, ist so nicht gegeben. Auf der anderen Seite gibt es theoretische Ansätze, wie die psychologisch-konstruktivistischen Emotionstheorien, die die Notwendigkeit der Synchronität für ein emotionales Erleben in Frage stellen (e.g., Barrett, 2006a; Cunningham et al., 2013). Ein Ziel dieser Doktorarbeit war daher die Entwicklung und Anwendung einer neuen Methode zur Quantifizierung der Synchronität von physiologischen Parametern. Verwandt mit der Frage der synchronen Veränderung physiologischer Parameter ist die Frage, ob Personen oder auch verschiedene emotionale Zustände aufgrund der Veränderung von physiologischen Parametern korrekt klassifiziert werden können. Dabei liegt der Fokus auf den Veränderungen der physiologischen Parameter zu einem bestimmten Muster, in Abhängigkeit von der hervorgerufenen Emotion. Dies wird auch als Response Muster bezeichnet (Bulteel et al., 2014). Die Mehrzahl der Studien erhebt Daten zur Klassifizierung von Personen oder Emotionen nur an einem Messzeitpunkt. Diese Vorgehensweise vernachlässigt Tagesschwankungen sowie intraindividuelle Veränderungen physiologischer Daten zu unterschiedlichen Zeitpunkten und führt in der Regel zu einer Überschätzung der Klassifikationsrate (R. A. Calvo et al., 2009; Picard et al., 2001). Aus diesem Grund war ein weiteres Ziel dieser Doktorarbeit die Klassifizierung von Personen und Emotionen, wenn Daten zu zwei verschiedenen Messzeitpunkten erhoben wurden.

In diesem Kumulus sind drei Manuskripte enthalten. Ziel von Manuskript A (N = 58) war die Entwicklung einer neuen Zeit-Frequenz basierten Methode auf latenter Ebene zur Quantifizierung von Synchronität physiologischer Parameter. Mit Hilfe der neuen Methode können multivariate und nichtstationäre Zeitreihen auf einem intraindividuellen Level analysiert werden. Die Quantifizierung der Synchronität besteht aus zwei Schritten. Im ersten Schritt werden zeitlich variierende, bivariate Kohärenzen von jeweils zwei physiologischen Signalen (z.B. Elektrokardiogramm und Hautleitfähigkeit) berechnet. Aufgrund des Zeit-Frequenz basierten Ansatzes werden dabei die Nichtstationarität der Daten berücksichtigt. In einem zweiten Schritt werden diese bivariaten Kohärenzen in einem State-Space Modell als manifeste Indikatorvariablen zur Bildung einer latenten Synchronität zum Zeitpunkt t verwendet. Das Synchronitätsmaß kann Werte zwischen 0 und 1 annehmen, wobei 0 bedeutet, dass die manifesten Kohärenz Variablen unkorreliert sind und 1 bedeutet, dass sie sich synchron verändern. Die Ergebnisse zeigten, dass die physiologische Synchronität für den Film, der als "lustiger" bewertet wurde, nahezu 1 war. Ferner, wurde eine hohe interindividuelle Variabilität in der Synchronität physiologischer Parameter gefunden. Im Vergleich zu dem Netzwerkansatz von Hsieh et al. (2011), ist die neue Methode in der Lage den Zeitverlauf von physiologischer Synchronität sowie inter- und intraindividuelle Unterschiede aufzuzeigen. Die Ergebnisse des Netzwerkansatzes galten nur für die gesamte Stichprobe unter der Annahme von Stationarität und bildeten keine individuelle Variabilität ab.

Ziel von Manuskript B (N = 42) war die weitere Anwendung der neu entwickelten Methode zur Quantifizierung physiologischer Synchronität. Dabei sollte die Hypothese geprüft werden, ob die Synchronität physiologischer Parameter während des emotionalen Erlebens von Ekel höher ist als während eines neutralen emotionalen Zustandes. Des Weiteren wurden die interindividuelle Variabilität und der Zusammenhang zwischen der subjektiven Ekelintensität und der physiologischen Synchronität untersucht. Hierfür schauten die Probanden neutrale und eklige Bilder an. Die Ergebnisse zeigten, dass die Synchronität kurz nachdem ein ekliges Bild gezeigt wurde signifikant höher war als kurz nach einem neutralen Bild. Gleichzeitig gab es große interindividuelle Unterschiede im zeitlichen Verlauf. Ferner, fing die physiologische Synchronität an zu steigen, bevor das eigentliche Bild gezeigt wurde. Die subjektive Ekelintensität wurde kontinuierlich mit einem Regler gemessen und war maximal als die physiologische Synchronität bereits wieder auf das Grundniveau gesunken war. Eine mögliche Erklärung könnten motorische und kognitive Prozesse sein, die notwendig sind um den Regler zu drehen.

Ziel von Manuskript C (N = 36) war die Klassifizierung von Personen und Emotionen mit Hilfe von physiologischen Daten. Im Vergleich zu vielen bisherigen Studien wurden anwendungsnah Daten zu zwei verschiedenen Messzeitpunkten mit einem Zeitabstand von sechs Wochen erhoben. Als Klassifizierer wurden zwei etablierte Methoden (k-nearest neighbours (KNN) und support vector machines (SVM)) angewendet, die die nichtlineare Trennbarkeit der Features, die aus den Daten extrahiert wurden, berücksichtigen. Bilder und Filmausschnitte wurden verwendet um Angst zu induzieren. Angst konnte besser von einem neutralen Zustand differenziert werden, wenn Filme (77.50% KNN; 81.90% SVM) anstelle von Bildern (64.40% KNN; 66.20% SVM) als Induktionsmethode verwendet wurden. Des Weiteren wurden erste Versuche unternommen, unterschiedliche Intensitäten von Angst zu klassifizieren und diese mit kontinuierlichen subjektiven Ratings der Angstintensität zu vergleichen. Ein Zusammenhang konnte auf der deskriptiven Ebene gezeigt werden. Zusätzlich zu der Klassifizierung von Emotionen wurden Personen mit Hilfe der Features aus dem Elektrokardiogramm klassifiziert. In Bezug auf die Klassifizierung von Individuen sank die Klassifikationsrate von 54.53% zu 23.16% beim KNN und von 56.70% zu 26.93% beim SVM, wenn die Training- und Testdaten von zwei verschiedenen Messzeitpunkten stammten. Dieses Ergebnis verdeutlich die hohe intraindividuelle Variabilität physiologischer Daten. Dennoch sind die hier berichteten Klassifikationsraten im Vergleich zu bisherigen Studien niedrig. Dies könnte mit der Emotionsinduktion auf einem niedrigen Intensitätsniveau in Zusammenhang stehen.

Zusammenfassend wird in dieser Doktorarbeit die Synchronität von sich verändernden physiologischen Parametern während einer Emotion untersucht. Des Weiteren wird geschaut, inwieweit sich Veränderungen von physiologischen Daten dazu eignen, eine Emotion von einem neutralen Zustand zu unterscheiden. In der allgemeinen Diskussion werden die Ergebnisse in Bezug zu den vorherrschenden Emotionstheorien gesetzt. Im Allgemeinen zeigen die Ergebnisse dieser Arbeit, dass physiologische Synchronität während einer Emotion mit großen interindividuellen Unterschieden existiert. Die Ergebnisse weisen darauf hin zukünftige Studien in Bezug auf physiologische Parameter nicht auf einem interindividuellen, aggregierten Level auszuwerten, sondern intraindividuelle Prozesse zu beachten.