연구팀은 '예측 모델'을 만들기 위해 총 두 실험으로 나눠 연구를 진행했어요.

① 예측 모델 훈련training set 

첫 번째 실험에서는 49명의 연구 참여자를 대상으로 참가자들이 자신의 이야기*를 MRI 기기 안에서 읽을 때의 뇌 활동을 측정했어요. 연구팀은 이 데이터를 통해 참가자들이 이야기를 어떻게 자신의 일과 연결 지어 생각하고, 감정적 가치를 어떻게 부여하는지 파악하고자 했어요. 쉽게 말해 자연스러운 생각의 흐름을 실험 환경에서 만들었다는 것.

• 📺 자신의 이야기: 연구팀은 각 참여자와 1:1 인터뷰를 통해 과거 경험, 중요한 사건, 강렬한 감정적 경험 등 개인의 실제 경험을 반영한 맞춤형 실험 자극을 만들었어요. 

MRI 촬영 후 참가자들은 자신의 이야기를 다시 읽고 이야기 속 자기 관련성(= 이 내용이 자신과 얼마나 관련이 있는지)과 정서적 가치(= 이 내용이 긍정적인지 부정적인지)를 보고했어요. 그리고 이러한 평가 결과를 뇌 활동 데이터와 결합해 참가자의 감정 상태와 어떻게 연결되는지 분석했어요. 

• 💭 생각의 요소: 인간은 정보의 중요성을 판단할 때 본인과 얼마나 관련 있는지(자기 관련성), 본인에게 긍정 또는 부정적인지(긍·부정 정서)를 고려하기 때문에 이 두 가지 요소를 생각의 요소로 정의했어요. 

② 예측 모델 검증test set

1번에서 만든 모델을 검증하기 위해 199명의 참가자가 추가로 참여하여 뇌 활동을 측정했어요. 이렇게 개발한 모델을 사용하여 새로운 데이터 세트에 대한 감정 상태를 예측하고, 이 예측이 얼마나 정확한지 실제 참가자의 평가와 모델의 예측 결과를 비교 분석했어요. 

생각 처리 영역

• 🧠 네 영역 모두 감정과 사회적 인식 및 상호작용에 중요한 역할을 해요. 사회적 행동, 의사 결정, 자기 조절, 감정 조절, 타인의 의도나 감정을 이해하는 능력과 같은 복잡한 인지적 과정에 공통적으로 관여해요. 

연구팀은 “많은 연구진이 뇌에서 생각을 디코딩하기 위해 시도하고 있지만 그 안에 담긴 내밀한 감정을 읽어내려는 연구를 진행한 연구자는 거의 없었다”고 말했어요. 일상적인 생각 속에서 감정을 읽어낸다는 것은 개인 단위에서 생각과 감정 처리의 과정을 더 깊이 이해할 수 있다는 것을 의미해요.