成人の愛着セキュリティのマルチモーダル評価：生体認証アタッチメントテストの開発

背景：精神病理学、発達、対人関係など、メンタルヘルスには愛着理論が不可欠であることが証明されています。愛着を測定するための検証された心理測定器具はたくさんありますが、伝統的な精神測量に共通する欠点に苦しんでいます。マルチモーダル融合と機械学習の最近の開発は、構造の評価における精神生理学的、言語的、および行動分析を組み合わせた成人の愛着のための新しい自動化された客観的な心理測定器具への道を開きます。 目的：この研究の目的は、新しい露出に基づいた、自動、および客観的な成人攻撃評価である生体認証テスト（BAT）を提示することでした。いくつかのコンピューター感覚モダリティによってキャプチャされた反応と言葉による反応は、スコアリングと分類について自動的に分析されます。また、2つの仮定を経験的に検証することを目的としました。それは、添付ファイルのセキュリティを測定する能力と、回転刺激のプレースホルダーとしてテーマを使用する実行可能性です。 方法：一般集団からの合計59人のフランスの参加者が、アダルトアタッチメントアンケート（AAQ）、大人のアタッチメント射影画像システム（AAP）、およびアタッチメントマルチモデルインタビュー（AMMI）を、アタッチメントセキュリティのグラウンドトゥルースとして評価しました。その後、3つの異なるコウモリ刺激セットにさらされましたが、顔、声、心拍数（HR）、および電極活動（EDA）が記録されました。皮膚伝導反応（SCR）やベイエフスキーストレス指数などの精神生理学的特徴。視線や表情などの行動の特徴。言語的および麻痺性の特徴と同様に、自動的に抽出されました。相関マトリックスを使用して探索的分析を実施して、アタッチメントセキュリティに最も関連する機能を明らかにしました。単一の複合効果インデックスを作成し、アタッチメントセキュリティとの相関についてテストすることにより、確認分析を実施しました。3つの異なる刺激セットにわたる理論一貫性のある特徴の安定性は、分散の繰り返し測定分析（ANOVA）を使用して調査されました。 結果：合計で、探査中に46の理論と一致する相関が見つかりました（合計65の重大な相関のうち）。たとえば、AAPで測定されたアタッチメントセキュリティは、正の表情と相関していました（r = .36、p = .01）。Ammiの父親との安全は、HRVの低周波数（LF）と反比例していました（r = - 。87、p = .03）。AAQによって測定されたパートナーへのアタッチメントセキュリティは、怒りの表情と逆相関していました（r = - 。43、p = .001）。確認分析は、複合効果指数がAAP（r = .26、p = .05）およびAAQ（r = .30、p = .04）のセキュリティと有意に相関していることを示しましたが、ammiではそうではありませんでした。それぞれの理論に合った特徴で個別に実行されたANOVAが繰り返し測定したことにより、46（15％）の特徴のうち7つのみが3つの異なる刺激セットに対する応答の間で有意に異なる値を持っていることが明らかになりました。 結論：2つの機器のコア仮定を検証することができました。それは、アタッチメントセキュリティを測定する能力と、回転刺激のプレースホルダーとしてテーマを使用する実行可能性です。他の次元の将来の検証、およびスコアリングおよび分類アルゴリズムの継続的な開発について説明します。

BACKGROUND: Attachment theory has been proven essential for mental health, including psychopathology, development, and interpersonal relationships. Validated psychometric instruments to measure attachment abound but suffer from shortcomings common to traditional psychometrics. Recent developments in multimodal fusion and machine learning pave the way for new automated and objective psychometric instruments for adult attachment that combine psychophysiological, linguistic, and behavioral analyses in the assessment of the construct. OBJECTIVE: The aim of this study was to present a new exposure-based, automatic, and objective adult-attachment assessment, the Biometric Attachment Test (BAT), which exposes participants to a short standardized set of visual and music stimuli, whereas their immediate reactions and verbal responses, captured by several computer sense modalities, are automatically analyzed for scoring and classification. We also aimed to empirically validate two of its assumptions: its capacity to measure attachment security and the viability of using themes as placeholders for rotating stimuli. METHODS: A total of 59 French participants from the general population were assessed using the Adult Attachment Questionnaire (AAQ), the Adult Attachment Projective Picture System (AAP), and the Attachment Multiple Model Interview (AMMI) as ground truth for attachment security. They were then exposed to three different BAT stimuli sets, whereas their faces, voices, heart rate (HR), and electrodermal activity (EDA) were recorded. Psychophysiological features, such as skin-conductance response (SCR) and Bayevsky stress index; behavioral features, such as gaze and facial expressions; as well as linguistic and paralinguistic features, were automatically extracted. An exploratory analysis was conducted using correlation matrices to uncover the features that are most associated with attachment security. A confirmatory analysis was conducted by creating a single composite effects index and by testing it for correlations with attachment security. The stability of the theory-consistent features across three different stimuli sets was explored using repeated measures analysis of variances (ANOVAs). RESULTS: In total, 46 theory-consistent correlations were found during the exploration (out of 65 total significant correlations). For example, attachment security as measured by the AAP was correlated with positive facial expressions (r=.36, P=.01). AMMI's security with the father was inversely correlated with the low frequency (LF) of HRV (r=-.87, P=.03). Attachment security to partners as measured by the AAQ was inversely correlated with anger facial expression (r=-.43, P=.001). The confirmatory analysis showed that the composite effects index was significantly correlated to security in the AAP (r=.26, P=.05) and the AAQ (r=.30, P=.04) but not in the AMMI. Repeated measures ANOVAs conducted individually on each of the theory-consistent features revealed that only 7 of the 46 (15%) features had significantly different values among responses to three different stimuli sets. CONCLUSIONS: We were able to validate two of the instrument's core assumptions: its capacity to measure attachment security and the viability of using themes as placeholders for rotating stimuli. Future validation of other of its dimensions, as well as the ongoing development of its scoring and classification algorithms is discussed.