L’analisi dei dat

Prima di procedere all’estrazione della F0, è necessario quindi effettuare l’individuazione e la successiva segmentazione dei segnali vocalizzati. A tale scopo è stato utilizzato l’algoritmo descritto in Vanello et al. (2012). Sui segmenti vocalizzati quindi è stato applicato l’algoritmo SWIPE’ di Camacho descritto in Camacho e Harris (2008). L’algoritmo SWIPE’ mediante un approccio nel dominio frequenziale va a stimare la F0 ogni 4 cicli di apertura/chiusura della glottide, restituendo una serie di stime della F0 in funzione del tempo per ogni segmento vocalizzato. Da questa serie di stime della F0 sono state estratte quindi tutte una serie di statistiche relative all’F0 e alla sua derivata. Il numero finale di feature è quindi 39. La correlazione tra il valor medio di ognuna della 39 feature e il punteggio di ognuna delle 20 ( + 6 short STAI) è stata calcolata tramite il metodo di Spearman. A questo punto è sorto un problema di correzione dei p-value ottenuti, dato l’alto numero di test svolti. E’ emerso a questo punto che, alcune scale, e relative sotto scale, sono correlate tra di loro come

78 E’ stato quindi deciso di selezionare un’unica sotto-scala per ognuna delle scale, scegliendo quella che mostra una variabilità maggiore. Le scale scelte sono: TAS20, CERQ-Accettazione, LSPS-totale, ZKPQ_tot imp-SS, ed il 5° short stai. Di seguito è riportata la matrice di correlazione delle sotto-scale scelte:

E’ stato deciso di diminuire il numero delle feature estratte dai segnali vocali. E’ importante dire a questo punto che la selezione della feature non è stata eseguita in maniera ottimale dato che il metodo richiederebbe un numero di soggetti maggiore.

Le feature selezionate sono:

1. median(F0): il valore mediano della F0, che può essere considerato come un'indicazione del tono medio del soggetto;

2. two_by_two: è una indice di variazione media della F0 tra stime non successive. Questo parametro va a intercettare variazioni più lente rispetto al successivo parametro che è il jitter;

79 *100

3. jitter: è una indice di variazione media della F0 tra stime successive. Esso va a valutare la variabilità del ciclo glottico. Il jitter può dipendere da molte cause fisiologiche, tra cui: piccole variazioni o asimmetrie nella tensione dei muscoli fonatori, fluttuazioni della pressione sottoglottica, o variazioni casuali nel flusso d'aria che attraversa la glottide, perturbazioni nelle innervazioni muscolari, presenza di muco sulle corde vocali, variazioni della quantità di sangue nella regione lungo il ciclo cardiaco, e/o interazioni del muscolo laringeo con i movimenti della lingua. Così, tali perturbazioni nella frequenza sono necessariamente una caratteristica normale nella fonazione umana; infatti, le voci sintetizzate senza perturbazioni suonano meccaniche o artificiali. In letteratura il jitter è stato visto essere correlato alla depressione. Infatti nei soggetti depressi si è visto che questo parametro ha un valore più alto rispetto ai soggetti in stato eutimico. Studi effettuati su soggetti affetti da Parkison, rilevano come il jitter sia più alto in questi soggetti che in soggetti di controllo. In molti lavori il jitter è studiato pure in riferimento a compiti di emotion recognition.

A questo punto è stato usato come metodo di correzione dei p-value il metodo di Benjamini- Hochberg.

Come già detto in precedenza, il mio studio esplorativo fa parte di una ricerca più ampia non ancora del tutto ultimata; quindi per motivi di spazio e contestuali ho tenuto in considerazione solo gli aspetti legati all’alessitimia e alla regolazione emotiva, quindi relativi ai punteggi dei soggetti per la TAS 20 e per la CERQ. Le correlazioni tra analisi vocale ed LSPS, ZKPQ e STAI verranno approfondite in futuro.

Riporterò di seguito i coefficienti di correlazione (R di Spearman) relativi ad un p- value significativo (p < 0.05) corretto per comparazioni multiple con il metodo del False Discovery

80 Rate (FDR) di Benjamin Hochberg, in riferimento alle quattro modalità di acquisizione delle registrazioni vocali. PRE TAS 20 CERQ 2) Accettazione 4 1 median(F0) 0 0 7 two_by_two -0,5330581 0 16 1 jitter -0,512397 0 POST TAS 20 CERQ 2) Accettazione 4 1 median(F0) 0 0 7 two_by_two 0 0 16 1 jitter 0 0 TAT TAS 20 CERQ 2) Accettazione 4 1 median(F0) 0,5712813 0 7 two_by_two 0 0 16 1 jitter 0 0 COLLOQUIO TAS 20 CERQ 2) Accettazione 4 1 median(F0) 0 0 7 two_by_two 0 0 16 1 jitter 0 0

81

5.7 Discussione dei risultati

L’analisi dei dati mostra risultati significativi per alcune prove ma non per altre. L’analisi statistica effettuata è un’analisi di correlazione che come risultato da un r di Spearman tra punteggio della scala e features estratte. I risultati sono corretti per falsi positivi.

Come è possibile notare dall’analisi dei dati abbiamo dei risultati significativi per la TAS 20 ma non per la CERQ. I risultati della TAS 20 si collocano in maniera inversamente proporzionale ai correlati vocali analizzati. Attraverso l’analisi vocale possiamo quindi estrarre dei parametri significativi della capacità/incapacità di descrivere ed indagare le emozioni (TAS20). Alcune delle nostre prove, più di altre, fanno emergere dall’analisi vocale i tratti più o meno alessitimici dei soggetti. Mentre per quanto riguarda la sottoscala di accettazione presa in considerazione nella CERQ, questa possibilità non sussiste. Non è stata trovata una relazione fra la capacità di accettazione degli eventi negativi che ogni individuo vive nel corso della propria esistenza e i correlati vocali indagati a seguito delle registrazioni. Essendo questo studio un lavoro preliminare parte di un progetto più ampio, è difficile anche tentare di dare un’interpretazione del significato psicofisiologico dei nostri risultati. Al momento attuale, riteniamo più corretto considerare i nostri risultati come una prova concettuale della possibilità di studiare con parametri periferici ed in particolare, con la voce, caratteristiche psicologiche di tratto come i fattori di personalità.

Per tentare di ampliare il respiro dei nostri risultati riteniamo necessario compiere i seguenti passi futuri:

1. Ampliare il numero di soggetti in modo da ottenere un potere statistico maggiore. Questo ci consentirà di analizzare più sottoscale e, inoltre, amplierà la variabilità disponibile per ciascuna singola sotto-scala.

2. Studiare la possibilità di sviluppare e testare nuovi test per la voce e nuovi parametri da analizzare, in modo da poter ampliare le possibilità di analisi e aumentare, in teoria, il numero di variabili psicologiche studiate.

3. Capire quali relazioni ci sono fra le diverse sotto-scale allo scopo di studiare un modo per poterle riassumere in un unico indice.

4. Effettuare il test di permutazione /randomizzazione per stimare meglio il valore del coefficiente di correlazione.

82

5.8 Conclusioni

Le emozioni e la capacità di regolarle sono un elemento centrale, quotidiano, nella nostra vita e la capacità di riconoscerle, regolarle, gestirle e riuscire a darne un significato è di fondamentale importanza per una vita interiore e relazionale sana. Come ho descritto nel 2° capitolo la presenza di una psicopatologia si collega sempre ad una difficoltà di gestione emotiva, oltre a tutti i vari aspetti che caratterizzano nello specifico la patologia in questione. Attorno al costrutto di emozione e regolazione emotiva, ruotano molti altri costrutti ad esso connessi, tra cui: l’alessitimia, i tratti di personalità, l’ansia, tutti costrutti presi in analisi nello studio esplorativo, con lo scopo di indagare una relazione fra questi e i correlati vocali analizzati a seguito di registrazioni in laboratorio. Come descritto nell’analisi dei dati il mio studio sperimentale non è che un studio esplorativo che ha preso in considerazione alcuni aspetti e facente parte di una ricerca molto più ampia non ancora conclusa e ultimata. Per quanto la ricerca abbia bisogno di un ampliamento del campione, di ulteriori indagini, di una presa in considerazione di tutte le sottoscale dei test proposti, possiamo già fare importanti conclusioni. Innanzi tutto questo è il primo studio che dimostra la capacità di un parametro oggettivo periferico di descrivere un parametro psicologico e questo è già un dato di grande rilevanza nonostante gli approfondimenti che dovranno essere effettuati in futuro.

I risultati preliminari evidenziano una relazione tra parametri psicofisiologici (l’alessitimia) e le caratteristiche periferiche (la voce); questo apre uno scenario molto affascinante. Le prospettive future diventano interessanti, capire la condizione mentale del soggetto in base alla voce, trarre informazioni riguardo le sue caratteristiche mentali, riguardo alcuni tratti che lo contraddistinguono, attraverso un’analisi vocale è qualcosa di assolutamente innovativo. Interessanti prospettive future si aprono sia per la rilevazione dei disturbi mentali, sia per la loro valutazione al follow-up.

83

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