Relación entre la actividad cortical de atracción y rechazo gustativo y los estados de atracción-rechazo hacia explicaciones corporeizadas: estudio a partir de clasificador de señales EEG con Random Forest

Abstract

El presente Trabajo de Fin de Grado surge a partir de una propuesta de investigación entre siete estudiantes y el tutor, basada en la relación entre la actividad cortical y los estados de atracción y rechazo, utilizando los cinco sentidos como paradigma, y centrándonos cada uno de nosotros en uno de ellos, en mi caso del gusto, y explorando su posible vinculación con la aceptación o rechazo de explicaciones corporeizadas. El estudio empleó electroencefalografía (EEG) para registrar la actividad cerebral. La metodología incluyó el análisis de la comparación de espectros de frecuencia entre las condiciones de atracción y rechazo gustativo, identificando la actividad cerebral en las diferentes partes del cerebro. Posteriormente, se desarrolló y aplicó el clasificador Random Forest sobre las señales EEG, logrando discriminar entre estados de atracción y rechazo con una notable precisión. El modelo fue validado mediante su prueba con un conjunto de datos nuevos e independientes. Los resultados obtenidos sugieren la existencia de biomarcadores neuronales distinguibles para estos estados afectivos, que no solo contribuye al entendimiento de los estados gustativos, sino que ayuda a entender las bases para futuras investigaciones sobre la influencia de estos mecanismos, en particular aquellos de naturaleza corporeizada.

This Final Degree Project originated from a research proposal involving seven students and the supervisor, focusing on the relationship between cortical activity and states of attraction and rejection, using the five senses as a paradigm. Each student focused on one sense, and in my case, taste, exploring its possible link to the acceptance or rejection of embodied explanations. The study employed electroencephalography (EEG) to record brain activity. The methodology included analyzing frequency spectrum comparisons between gustatory attraction and rejection conditions, identifying brain activity in different parts of the brain. Subsequently, a Random Forest classifier was developed and applied to the EEG signals, successfully discriminating between states of attraction and rejection with remarkable precision. The model's robustness was validated by testing it with a new and independent dataset. The results suggest the existence of distinguishable neural biomarkers for these affective states, which not only contributes to the understanding of gustatory states but also helps lay the groundwork for future research on the influence of these mechanisms, particularly those of an embodied nature.