Prediction of human performance based on psychophysiological features of resilience and machine learning : doctoral thesis - Šarlija, Marko (M. Šarlija, Faculty of electrical engineering and computing, 2021)
Rezilijentnost na stres definira se kao sposobnost nošenja sa stresom koja omogućuje pozitivnu prilagodbu na nepovoljne događaje. Rezilijentnost je prepoznata kao važan čimbenik koji utječe na performance i zdravlje kod vojnika, hitnih službi, kontrolora zračnog prometa te ostalih visoko stresnih zanimanja. U kontekstu izloženosti potencijalno traumatičnim događajima, pokazatelj rezilijentnosti bio bi izostanak simptoma psihičkih poremećaja povezanih s traumom. Međutim, u kontekstu obavljanja zadatka, rezilijentnost se također definira i kao sposobnost održavanja normalnog psihološkog i tjelesnog funkcioniranja prilikom izloženosti visokim razinama stresa odnosno traume, što je ključno u slučaju zahtjevnih, sigurnosno kritičnih zanimanja, poput kontrole zračnog prometa. S obzirom na navedeno, objektivizacija procjene rezilijentnosti prepoznaje se kao važno istraživačko pitanje. Glavni problem psihometrijskih instrumenata za procjenu rezilijentnosti je njihova podložnost pristranosti samoprocjene, dok razne genske, imunološke te značajke rezilijentnosti temeljene na oslikavanju mozga zahtijevaju skupe i dugotrajne postupke procjene. Psihofiziološke značajke rezilijentnosti manje su podložne pristranosti samoprocjene od tradicionalnih psihometrijskih instrumenata, a mogu se mjeriti, osim putem vrlo pouzdane laboratorijske opreme, korištenjem raznih nosivih senzora koji se danas aktivno razvijaju i poboljšavaju. Stoga je prepoznat potencijal ulazno-izlazne paradigme za multimodalnu elicitaciju i analizu psihofizioloških značajki rezilijentnosti. U ovoj disertaciji predlaže se metoda za elicitaciju i računanje psihofizioloških značajki za procjenu rezilijentnosti, temeljenih na analizi periferne fiziologije: elektrokardiografije (EKG), elektromiografije (EMG), elektrodermalne aktivnosti (EDA) i disanja; uključujući metodološke napretke u izračunavanju značajki povezanih s respiratornom sinusnom aritmijom (RSA), odzivom na zvučni prepadni podražaj i psihofiziološkom alostazom. Eksperimentalna je validacija pokazala da predloženi višedimenzionalni prostor značajki rezilijentnosti otkriva razlike između apriori više rezilijentne i manje rezilijentne skupine ispitanika. Nadalje, prediktivna snaga dobivenog prostora značajki istražena je formuliranjem binarnog klasifikacijskog problema: predviđanje visokih u odnosu na niske performance pod stresom. Eksperimentalni rezultati pokazuju da predložena metoda za predviđanje ljudskih performanci pod stresom, temeljena na psihofiziološkim značajkama rezilijentnosti i strojnom učenju, ostvaruje relativno visoku točnost klasifikacije. Razvijene metode i dobiveni rezultati razmatraju se u kontekstu dosadašnje literature, uz sagledavanje ograničenja rada i predlaganje smjernica za budući rad.