Distinguere il vero dolore – David Matsumoto

 

13 settembre 2018

A volte può essere necessario imparare a distinguere le espressioni del dolore reale da quelle ingannevoli. Questo non solo aiuta a scoprire l’inganno, ma può anche aiutare a migliorare la nostra comprensione dell’espressione del dolore stesso!

Per rispondere a questa domanda, un team di ricercatori dell’Università della California, San Diego e dell’Università di Toronto ha condotto due esperimenti cercando di capire se gli osservatori potevano distinguere in modo affidabile il dolore falso dal dolore reale, incluso un’esperimento che ha implementato questa analisi con il computer e un software di apprendimento.

Inizialmente, le condizioni di trattamento dovevano essere determinate. Ciò ha comportato il reclutamento di un numero ristretto di 26 partecipanti a cui è stato chiesto di essere registrati in tre condizioni. Oltre a una linea di base in cui non è stata richiesta l’espressione del dolore, sono stati anche indotti a presentare un’espressione di dolore genuino o falso.

Ciò è stato stimolato dal fatto che ogni partecipante immergeva il proprio braccio in acqua, a una temperatura tiepida o gelida. Quando l’acqua era tiepida, veniva loro chiesto di agire come se fosse fredda e dolorosa, mentre l’acqua fredda gelata generava in modo affidabile l’espressione desiderata di dolore genuino. Queste immagini sono state valutate prima da una nuova serie di 170 volontari, ma anche da un sistema automatizzato che ha cercato di analizzare le espressioni facciali senza interferenze umane.

Nel primo di questi, i nuovi volontari sono stati esposti a video clip delle espressioni di dolore vero e falso e hanno chiesto di distinguerli. È interessante notare che il loro successo era quasi del tutto casuale, con un’accuratezza del 52 percento circa. In particolare, non avevano alcuna esperienza precedente nel fare queste distinzioni.

Mentre questo primo studio indica che le persone senza allenamento non sembrano distinguere il dolore reale dall’inganno, citano anche ricerche precedenti che hanno scoperto che anche i medici non ottengono risultati migliori.

Tuttavia, gli algoritmi delle macchine possono compensare i nostri fallimenti umani a questo riguardo. Ogni clip è stata suddivisa in una serie di frame discreti, consentendo a un computer di visualizzare singole immagini estratte dai video. Questi sono stati poi accoppiati con il software FACS precedentemente discusso che codifica le immagini sulla base di una serie preesistente di modelli che rappresentano le espressioni facciali tipiche, al fine di vedere se il software potrebbe anche distinguere tra espressioni di dolore contraffatte e genuine.

Mentre il software era in grado di distinguere in modo affidabile con una precisione superiore al 70 percento, ciò che è più interessante è esattamente quali componenti dell’espressione facciale erano più utili nel farlo. Ad esempio, le espressioni fasulle si basavano su un sopracciglio abbassato che non era presente in casi reali di dolore. Allo stesso modo, le guance sollevate e le sopracciglia spaventose erano anche indicatori affidabili di inganno.

Questo studio ci mostra un paio di cose interessanti. Primo, gli sforzi umani da soli nel distinguere le espressioni vere e false erano proibitivamente inaccurati, almeno per i partecipanti non addestrati. In secondo luogo, i metodi informatici erano molto più accurati. Questa è forse la scoperta più interessante, dato il potenziale di inserire qualsiasi espressione facciale videoregistrata in questo software per determinare se il soggetto sta mentendo.

È importante sottolineare che questo post è stato scritto come parte del “Mese della Consapevolezza del Dolore”. Molte persone, specialmente quelle con malattie croniche, sono spesso accusate di fingere il loro dolore, questo articolo non intende sottolineare questo. Invece, mostra come i medici determinino in modo inaffidabile se i pazienti stanno dicendo la verità, spesso a detrimento dei pazienti, e aiuta a mostrare la via da seguire verso un approccio più affidabile.

 

Distinguishing Real Pain

 

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