TIME BISECTION ABILITY IN SUPRA-SECONDS IS PRESERVED DURING HEALTHY AGING

Introduction: Interval timing requires cognitive resources such as attention, longterm memory, and working memory. Unfortunately, these functions deteriorate with aging. Changes in time perception are reported in healthy aging, in addition to several different neuropsychiatric disorders. Although age-related changes in time perception have been amply described in the literature, the actual underlying mechanisms remain controversial. Materials and Method: This study included a total of 33 young (mean age = 23.31 years) and 33 old (mean age = 67.63 years) individuals who performed a time bisection task with a range of 1.25-2.5 seconds. The experimental design was strictly controlled to minimize the effects of age-related declines in cognitive functions. An additional psychometric measurement related to the subjective passage of time was also assessed. Results: A Mann-Whitney U test was conducted with the bisection point, Weber ratio, and difference limen as the dependent variables. The young and old participants showed similar time bisection performances (p ≥ 0.05). However, the verbal expression of the subjects indicated that time generally passes faster for old individuals whereas old participants expected the next hour to pass slower for them than did their younger counterparts (p ≤ 0.05). Conclusion: It was demonstrated that the perception of time is preserved with aging in the supra-second range when cognitive demands are minimized by reducing task complexity

Stress Detection in Human-Computer Interaction: Fusion of Pupil Dilation and Facial Temperature Features

In order to differentiate the affective state of a computer user as it changes from relaxation to stress, features derived from pupil dilation and periorbital temperature can be utilized. Absolute signal values and measurements computed from these can be fused to increase the accuracy of affective classification. In this study, entropy in a sliding window was used to accommodate the time differences in the physiological rise and fall profiles of pupil and thermal data. Two methods, decision tree and Adaboost with Random Forest (ABRF), were used for classification tests. Detection accuracy of stressful states varied between 65% and 83.8%. Best results can be reported as 83.9% for sensitivity and 83.8% for specificity. ABRF classifier outperformed the decision tree model. This study emphasizes the importance of data fusion, particularly when physiological signals differ with respect to their rise and fall windows across time. Use of entropy within a predefined time window provides a useful set of features to combine with actual measurements. Furthermore, the collection of pupil and thermal data is feasible because surface sensors are eliminated

Türk Populasyonunda Duygusal Ve Anlamsal Açıdan Normlanmış Resim Ve Türkçe Kelime Veri Tabanı Çalışması

TÜBİTAK EEEAG Proje01.01.2016Günümüzde pek çok metin çevrimiçi kullanıma açılmış durumdadır: gideceğiniz filmin özetinden, alacağınız cep telefonunun özelliklerine, yada seçtiğiniz emlaka ait olumlu/olumsuz müşteri değerlendirmelerine metin formatında Internet üzerinden ulaşılabilir. Ancak kelimelerin anlamsal (semantic) ilişkilerine ve bağlamına dair pek çok veri madenciliği çalışması yapılmakla birlikte, kelimelerin duygusal sınıflandırmasına dair çalışmalar henüz pek azdır. Özellikle Türkçede duygusal açıdan normlandırılmış bir kelime veri tabanı henüz çevrimiçi erişime açılmamıştır. Amacımız, Türkçe metinlerin duygusal çözümlemesine elverişli bir Türkçe kelime veri tabanı oluşturmaktır. Çalışmamız temel iki duygusal eksende (olumluluk ve heyecan) tüm duyguların temsil edilebildiği kuramı üzerine kuruludur (Osgood, 1957). Projenin temel çıktısı duygusal açıdan normlanmış bir Türkçe kelime veri tabanıdır. Bir web servisi üzerinden kullanıma açılmıştır.Several texts are available for online use at our times. Through the Internet, you can reach a summary of the movie to go, a list of features and customer opinions for a cell phone to buy and even view positive and negative judgements about a house to buy. However, sentimental analysis of texts are still scarce in comparison to semantic and contextual data mining applications. In Turkish, there is still no online database which includes emotional tags of words. Our aim is to produce a Turkish word database which is suitable for sentiment analysis of Turkish texts. Our study is founded on the existence of two primary axes of emotions: valence and arousal. (Osgood, 1957). The main product of the project is a Turkish word database normed on emotional axes. We will share this newly generated word database openly through a web server

Fmr Görüntülerinin Doğrusal Olmayan Ters Evrişim (non-Linear Deconvoltion) Yöntemleri Kullanılarak Analizi Ve Bilinen Standart Analiz Yöntemleriyle Karşılaştırılması

Saptamamıza göre ülkemizde, pek çok teknik konuda öncü hamleler yapılmakla birlikte, fonksiyonel manyetik resonans görüntüleme (fMRG) analizi alanındaki teknik girişimlerin sayısı kısıtlı kalmıştır. Projemizde, ülkemizin bu alanda teknoloji üreten bir konuma gelmesine katkıda bulunmak amacıyla bir yöntem geliştirilecektir. Hipotez temelli yöntem olarak şimdiye kadar fMRG analizinde pek denenmemiş bir yöntem olan doğrusal olmayan ters evrişimi (non-linear deconvolution) deneyeceğiz. Bu yöntemi uygularken dalgacık modelinden yararlanmayı ve bu modeli gecikme ile gürültülü durumlarda da geçerli olacak şekilde modifiye etmeyi düşünüyoruz. Dalgacık modelli ters evrişim yöntemlerinin varolan tekniklere kıyasla daha başarılı olacağını düşünmemizin nedeni, belirsizliğin modellenmesinde çok esnek yapılar içermeleri, dolayısıyla fonksiyonel MR görüntülerindeki aktivasyonlarda sıklıkla karşılaşılan yüksek varyasyonu daha iyi işleyebileceklerine inanmamızdır. Burada önerilen yöntem, daha önce iki kere başka veri temelli yöntemler ile birlikte TUBITAK 1001 projesi olarak 2007 ve 2008 yıllarında TUBITAK'a sunulmuştur. Ancak ilk başvurumuza cevaben, projenin yapılabilirliğinin ve fMR verilerinin elde edilebilirliğinin gösterilmesi istenmiştir. Ikinci başvuruda bu yapılmış, aynı zamanda önerdiğimiz başka yöntemlerden alınan ön sonuçlar eklenmiştir. Ikinci başvurumuz ise, temmuz 2008 tarihinde, tüm önerilen yöntemlerden ön-sonuç alındıktan sonra tekrar TUBITAK 1001 projesi olarak sunulması talebiyle geri çevrilmiştir. Şu anda BAP projesi olarak önerdiğimiz bu kısım, TUBITAK'a önerilen 3 yıllık, 320000 ytl bütçeli 1001 projemizin ön-sonuç alınmamış tek kısmıdır. Bu BAP projesinde, daha önce veri toplamadığımız fMR melez tasarım yöntemiyle sınırlı sayıda veri toplanacak, ve ters-evrişimde yapmayı planladığımız işlemlerin bir kısmının standart fMRI analiz yöntemlerine göre avantajı gösterilecektir. Bu nedenle bu projede çok sınırlı miktarda fMR çekimi hizmet alımı ile yapılacaktır. Grubumuza çok önemli bir maddi katkı sağlayacak TUBITAK 1001 projesini alabilmemiz için bu BAp projesi vasıtasıyla ön-sonuçların elde edilmesi elzem görünmektedir. Alacağımız ön-sonuçlar, doğrusal olmayan ters evrişim yönteminin şimdiye kadar hiç denenmemiş olması nedeniyle, her ahvalde bir konferans, bir dergi yayınına temel teşkil edecektir

Affective Neuroscience and Computing

This course aims to examine the current state and future prospects of affect in computing and cognition. The objective is to provide knowledge in several aspects of affect: sensation, representation, expression and then show applications of this knowledge in human-computer-interaction. By the end of this course, students should have learned how emotions/affect can be quantified through behavioral/physiology measures and what are the current state-of-art applications in this newly emerging field

RESPONSE BIAS SHIFT FOR POSITIVE WORDS IN OLDER ADULTS IN A SURPRISE RECOGNITION MEMORY TASK: AN INCIDENTAL ENCODING STUDY

Introduction: Although the advantages of positive words on memory enhancement have been documented, the specific effects of the two prominent emotional dimensions (valence and arousal) under incidental encoding require further investigation. The objective is to study memory accuracy and response bias for positive/negative and highly/medium arousing words in a surprise old/new recognition memory paradigm under incidental encoding

Investigation of Risk Taking Behavior and Outcomes in Decision Making with Modified BART (m-BART)

Responses to risky choices were collected and analyzed in a continuous, engaging and decomposable risk taking task; a slightly modified version of BART (Balloon Analog Risk Task [1]). Pupil dilation data throughout the experiment were collected and analyzed to understand participants' physiological expressions under risky choices. Participants were also administered a survey, prior to the experiment to monitor individual risk taking attitudes. A thorough analysis of responses indicated a dynamic system consisting of risk taking or aversive states. Participants' pupil dilation rates were predictable from this dynamical model abstracted from consecutive responses. These findings may lead to a model that fuses affective and cognitive aspects within risky uncertain decisions. Natural risk tendencies, extracted from the survey had no statistically significant effect on the results

Negative Sentiment in Scenarios Elicit Pupil Dilation Response: An Auditory Study

Earlier investigations of pupil size variation during auditory stimulation involved delivery of simple auditory tones. In this study, we investigated pupil size variation in response to auditory stimuli which involved verbal stories. In our study, twenty four participants listened to scenarios with headphones while sitting in front of an eye tracker and rated stories on two bipolar dimensions: emotional valence and arousal. We analyzed pupil data after finishing subjective ratings of scenario. The results showed that the pupil size is significantly large during the story which carried strongly negative sentiment compared to the story with neutral content. To sum up, our results showed that systematically designed scenarios with highly arousing negative sentiment significantly affected the subjects' physiological pupil reaction as well as their subjective experiences. In the future, it might be possible to use pupil size variation as a predictor for sentimental content of scenarios. Auditory emotion-related cues might also be utilized to modulate the users' emotional reactions in affective computing