تتناول دراسة جديدة استخدام نماذج الجغرافيا الحيوية (Neuro-Geospatial Modelling) بالتعاون مع بيانات تخطيط الدماغ الكهربائي (EEG) في تحليل الحالات العاطفية. حيث أظهرت الأبحاث السابقة أن التعرض لعوامل بيئية مثل تلوث الهواء والمناطق الخضراء ترتبط بنتائج عاطفية وإدراكية، لكن كانت البيانات البيئية وبيانات EEG نادرة في التداخل المشترك.

في هذه الدراسة، تم استكشاف إمكانية استخدام المعلومات البيئية المستندة إلى الأدلة (Literature-Informed Environmental Context) كوسيلة مساعدة لتصنيف الحالات العاطفية باستخدام بيانات EEG عندما لا تتوفر بيانات تعرض فردية. تم جمع بيانات EEG من 30 قناة عبر 42 مشاركًا يتراوح أعمارهم بين 20 و30 عامًا، وتضمنت تمثيلات بيئية تم استنباطها من بيانات OpenAQ وSentinel-2 وSentinel-5P وOpenStreetMap لمدينة أستانا.

يتبنى النموذج بنية مزدوجة تجمع بين تمثيلات EEG-Conformer وموحدات بيئية استنادًا إلى الرسوم البيانية. نظرًا لأنّ مجموعات البيانات لم تكن متزامنة، تمت معالجة السياق البيئي كقرينة مستندة إلى الأدلة بدلاً من قياسات مباشرة. تشمل التجارب التحكمية المختلفة مثل القسيمة المتكررة، وسحب التمرير، وتجاربي الاستجابة للجرعة، واختبارات تغير المجال، ما يميز المكاسب المعمارية الناتجة من المكاسب المعتمدة على القرائن.

حقق النموذج متعدد الوسائط دقة تبلغ 76.2% مقابل 67.4% للنموذج القائم على EEG فقط. ومع ذلك، تتأثر الضوابط التي تعطل بنية علامات المعلومات البيئية بجزء من هذه المكاسب، مما يدل على أن التحسين لا يعتمد فقط على المعلومات البيئية.

بدلاً من ذلك، عند استبدال توزيع المعلومات البيئية لأستانا بتوزيع مستقل لسنغافورة، انخفضت الدقة إلى 72.8%. تقدم هذه النتائج إمكانية فنية هامة لكنها لا تثبت وجود ارتباط مباشر أو سببي بين التعرض للأبعاد البيئية والعواطف.

توفر الدراسة إطارًا لأبحاث EEG المشتركة مع الدراسات البيئية في المستقبل. يمكنكم الاطلاع على تفاصيل التنفيذ من خلال صفحتهم في GitHub: رابط التنفيذ.