Virtuelle Realität für die Messung von Stressanfälligkeit

Wir alle reagieren auf Stress, aber unterschiedlich. Ein lautes und plötzliches Geräusch oder ein Blitz können verschieden heftige Reaktionen auslösen, was darauf hinweist, dass bestimmte Menschen empfindlicher auf die Folgen von Stress reagieren als andere.

Stressauslösende Ereignisse werden als «Stressfaktoren» bezeichnet. Unser Körper ist dafür geschaffen, auch intensiven Stress zu bewältigen, aber eine chronische Exposition kann psychische Störungen wie Angst und Depression oder sogar körperliche Veränderungen wie Bluthochdruck oder Hirnschläge verursachen.

Um herauszufinden, wie die Menschen identifiziert werden können, die möglicherweise stressbedingte Störungen entwickeln, werden erhebliche Anstrengungen unternommen. Das Problem besteht darin, dass diese Forschung grösstenteils auf Selbstdeklarationen und subjektiven klinischen Einteilungen oder der Exposition der Probandinnen und Probanden gegenüber unrealistischen Umfeldern basieren. Durch den Einsatz von tragbaren Geräten und Detektionstechnologien konnten bei älteren Menschen und Risikopatienten Fortschritte erzielt werden, aber aufgrund unserer unterschiedlichen Lebensweisen ist es schwierig, objektive Anzeichen psychogener Störungen festzustellen.

Lösungsansatz virtuelle Realität

Forscherinnen und Forscher des Bereichs Verhaltenswissenschaft haben unter der Leitung von Carmen Sandi an der EPFL-Fakultät für Life Sciences eine Virtual-Reality-Methode entwickelt, mit der die Anfälligkeit von Menschen für psychogene Stressfaktoren gemessen werden kann. Auf der Grundlage früherer Studien an Tieren können mit dem neuen Ansatz detaillierte Fortbewegungsdaten gesammelt werden, indem beobachtet wird, wie sich die Person in zwei virtuellen Umfeldern bewegt, um die Pulsschwankungen in beunruhigenden oder sehr belastenden Situationen vorherzusagen.

Pulsschwankungen sind ein zuverlässiger Indikator für die Anfälligkeit gegenüber physiologischem Stress sowie die Entwicklung von Psychopathologien und Herz-Kreislauf-Störungen.

Stressszenarien in der virtuellen Realität

Im Rahmen der Studie wurden 135 Probandinnen und Probanden in drei unterschiedliche Virtual-Reality-Szenarien eingetaucht. Im ersten Szenario bewegten sie sich in einem virtuellen leeren Zimmer und starteten auf einer kleinen roten Stufe vor einer Wand. Das virtuelle Zimmer hatte die gleichen Abmessungen wie der reale Raum, indem sich die Probandinnen und Probanden befanden. Wenn sie eine virtuelle Mauer berührten, spürten sie dies folglich auch in der Realität. Nach einer 90-sekündigen Erkundungstour mussten die Probandinnen und Probanden zur kleinen roten Stufe zurückkehren. Beim zweiten Szenario war das virtuelle Zimmer dunkel.

Die Probandinnen und Probanden befanden sich auf einer virtuellen, mehrere Meter über dem Boden einer virtuellen Stadt gelegenen Gasse. Sie mussten die Gasse 90 Sekunden lang erkunden und dann zur roten Stufe zurückkehren. Dann senkte sich die Stufe immer schneller bis auf den Boden ab. Auch beim dritten Szenario war das Zimmer dunkel.

Die Probandinnen und Probanden befanden sich in einem stockdunklen Raum. Mithilfe einer Taschenlampe mussten sie ein Labyrinth aus dunklen Gängen erkunden, in dem in den Ecken vier menschliche Gesichter zu sehen waren, und alle 20 Sekunden wurden über die Kopfhörer drei kurze «Salven» weisses Rauschen abgespielt.

Entwicklung eines Vorhersagemodells

Bei allen drei Virtual-Reality-Szenarien massen die Forscherinnen und Forscher den Puls der Probandinnen und Probanden. Sie sammelten zahlreiche Daten zu den Pulsschwankungen unter den kontrollierten Bedingungen des Experiments. Joao Rodrigues, Postdoktorand an der EPFL und Hauptautor der Studie, analysierte anschliessend die Bewegungsdaten der beiden ersten Szenarien mithilfe von Machine Learning und erstellte ein Modell, das die Stressreaktion einer Person – also die Veränderung der Pulsschwankungen – im dritten, beunruhigenden Szenario vorhersagen kann.

Anschliessend testete das Team das Modell und stellte fest, dass die Vorhersagen auch bei anderen Probandengruppen funktionieren. Des Weiteren bestätigte sich, dass das Modell die Stressanfälligkeit in anderen Stresssituationen vorhersagen kann, mit denen die Probandinnen und Probanden im Rahmen eines abschliessenden Tests in der virtuellen Realität konfrontiert wurden. Dabei mussten sie schnell Rechenübungen ausführen und sahen ihre Leistung im Vergleich zu der der anderen. Es ging darum, einen gesellschaftlichen und zeitlichen Aspekt zum Stress hinzuzufügen. Wenn die Probandinnen und Probanden eine falsche Antwort gaben, brachen Teile des virtuellen Bodens krachend ein.

Schliesslich konnten die Forscherinnen und Forscher auch bestätigen, dass ihr Modell leistungsfähiger ist als die übrigen Stressvorhersagemodelle wie die Angstfragebogen. Carmen Sandi sagt dazu: «Der Vorteil unserer Studie ist, dass wir ein Modell erstellt haben, bei dem die Erhebung von Verhaltensdaten von Personen, die sich in zwei neuen virtuellen Umfeldern bewegen, ausreicht, um im Fall von sehr belastenden Situationen die Veränderungen bei den Pulsschwankungen vorherzusagen. Folglich ist es nicht mehr notwendig, dies unter diesen sehr belastenden Umständen zu testen.»

Messung der Stressanfälligkeit in der Zukunft

Diese Forschung bietet ein standardisiertes Instrument für die Messung der Anfälligkeit gegenüber Stressfaktoren auf der Grundlage objektiver Marker und ebnet den Weg für die künftige Entwicklung dieser Methoden.

«Unsere Studie zeigt die beeindruckende Macht von Verhaltensdaten bei der Ermittlung der physiologischen Anfälligkeit von Menschen. Es ist aussergewöhnlich, wie die detaillierten Bewegungsdaten während der Erkundung in der virtuellen Realität den Probandinnen und Probanden, die ein Risiko für die Entwicklung zahlreicher gesundheitlicher Probleme wie Herz-Kreislauf-Erkrankungen, mentale Störungen etc. aufweisen, im Fall einer hohen Stressexposition helfen können. Wir hoffen, dass unsere Studie zu vorgelagerten Interventionen zugunsten dieser Risikopersonen führen wird.»