测量情绪的多模态方法
从根本上说，所有的行为, 自我报告, 自律神经, 荷尔蒙和成像数据都是在不同的描述层次上测量生物系统的活动/输出。
经过几十年的情绪研究，很明显，没有一个单一的测量方法能够提供一个全面的情绪度量。只有通过多种测量方法的联合整合，人们才能开始对情感及其解释范围有一个清晰的认识。几乎所有著名的当代情绪理论都以自主神经系统（ANS）为核心。我们现在知道，负责控制自律神经系统交感和副交感神经分支的大脑结构与负责调节认知, 情感和行为反应的结构相同。这意味着可以通过测量已知与这些大脑结构的活动相关的生理过程来量化情绪。
测量自律神经系统功能的一个明显优势是，你可以在受试者参与任务的时候洞察心理状态和神经过程，而不必分散他们的注意力或干扰他们。
一项结合了行为结果的视频收集和情绪驱动的生理变化的自律神经监测的研究可以是微创的，允许对情绪进行纯粹的多模式测量。
MindWare 软件中的心率变异性（HRV）分析
MindWare软件中的IMP编辑器
MindMare软件中的IMP分析
为什么选择MindWare
近20年来， MindWare Technologies 一直处于技术发展的最前沿，用于测量生理学，目的是解码这些情绪反应。
MindWare提供了获取和分析交感/副交感神经系统活动常用指标的工具，包括心率变异性（HRV), 心脏阻抗, 皮肤电导率（EDA), 肌电图等--所有这些都是在同行评议的研究和技术基础上开发出来的，并具有坚实的基础。
与Mangold VideoSyncPro 和 INTERACT 的无缝集成使行为和生理测量精确同步，这对多模式方法的成功至关重要。通过这种整合和我们对无与伦比的客户支持的共同承诺，我们将为您的研究提供最全面的解决方案。
今天就联系Mangold的代表，了解更多关于MindWare是谁以及他们的工作内容。
用MindWare和Mangold解决方案无缝整合行为编码和测量生理学
将MindWare生理学记录系统与Mangold VideoSyncPro视频记录软件结合起来，实现视频和生理学的同步捕捉。
使用Mangold INTERACT进行行为编码和深入分析你录制的视频片段。
成功案例
特定的风险因素，对面部情绪显示的注意偏差
这个项目：
布兰登-吉布教授（美国宾汉姆顿大学）的大部分研究集中在抑郁症代际传播的风险上。
在这项研究中，他们感兴趣的是一个具体的风险因素，即对面部情绪展示的注意偏差，这是一个已知的抑郁症风险因素，可能在患有严重抑郁症（MDD）的母亲的婴儿中发展。 他们假设，对妈妈面部表情的注意回避，以及更普遍的悲伤面孔的发展，是因为婴儿在看这些面孔时经历了增加的唤醒和负面情绪，当他们把注意力转移开时，这种情绪就会减少，从而消极地加强了注意回避的情况。
面临的挑战：
为了真正检验这一假设，需要将心电图信号与婴儿的注意力转移进行时间锁定。
反馈：
„将 Mangold INTERACT的行为代码与MindWare获得的生理信号相结合的能力是完美的，正是我们项目所需要的。“
布兰登-E-吉布博士教授，宾汉姆顿大学心理学系，情绪障碍研究所主任，美国纽约州宾汉姆顿市。
