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Das menschliche Gehirn besteht aus Milliarden von Neuronen, kleinen Nervenzellen, die durch schwache elektromagnetische Signale miteinander kommunizieren. Diese Signale variieren je nachdem, was wir sehen, hören oder tun, da verschiedene Gehirnregionen bei der Informationsverarbeitung zusammenwirken. Ein Elektroenzephalogramm (EEG) ist eine nicht-invasive Technik, die diese elektrischen Signale mit Hilfe kleiner Elektroden auf der Kopfhaut aufzeichnet. Durch die Aufzeichnung von Signalveränderungen im Laufe der Zeit hilft das EEG dabei, festzustellen, wann und wo Gehirnaktivität auftritt. Die gesammelten Daten werden dann mit einer Computersoftware analysiert und mit beobachteten Verhaltensweisen oder Sinnesreizen in Verbindung gebracht.
Das EEG ist das ideale Instrument für unsere Untersuchungen. Es bietet eine hervorragende zeitliche Auflösung und ist empfindlich gegenüber subtilen Veränderungen der neuronalen Aktivität, selbst wenn diese sich nicht offenkundig im Verhalten widerspiegeln. Im Gegensatz zu Verhaltensstudien, die auf der Beobachtung offener Reaktionen beruhen, die das Ergebnis komplexer neuronaler Prozesse widerspiegeln, liefert das EEG feinkörnige Informationen über den zeitlichen Ablauf und die neuronale Grundlage kognitiver Prozesse. In unseren Studien messen wir die ereigniskorrelierten Potenziale (ERPs), die über das EEG gemessen werden.
Das Facial Action Coding System (FACS) ist eine standardisierte Methode zur Beschreibung und Analyse von Gesichtsbewegungen. Das von Paul Ekman und Wallace Friesen entwickelte FACS identifiziert und kategorisiert Gesichtsausdrücke auf der Grundlage der Aktivierung bestimmter Gesichtsmuskeln, die als Action Units (AUs) bezeichnet werden. Jede Aktionseinheit entspricht einem bestimmten Muskel oder einer Gruppe von Muskeln und ermöglicht es, komplexe Gesichtsausdrücke in ihre Grundkomponenten zu zerlegen.
In unseren Studien setzen wir FACS ein, um eine bestimmte Gesichtskonfiguration zu identifizieren, die dem Duchenne-Lächeln (oder Genußlächeln) entspricht.
