Neuroscience

기능적 근적외선 분광법을 사용한 협업 드로잉 중 그룹 동기화

Published: August 5, 2022 doi: 10.3791/63675

Valéria Gonçalves da Cruz Monteiro¹, Jade Antunes Nascimento¹, Paulo Rodrigo Bazán¹, Shirley Silva Lacerda¹, Joana Bisol Balardin¹

¹Hospital Israelita Albert Einstein (HIAE)

Summary

본 프로토콜은 기능적 근적외선 분광법(fNIRS)과 비디오 기반 관찰을 결합하여 협업 드로잉 작업 중 사중주에서 대인 관계 동기화를 측정합니다.

Abstract

기능적 근적외선 분광법 (fNIRS)은 생태 학적 환경에서 그룹 대인 관계 상호 작용을 연구하는 것과 관련된 여러 피험자의 대뇌 피질 활성화를 측정하는 데 특히 적합한 비 침습적 방법입니다. 많은 fNIRS 시스템이 기술적으로 두 명 이상의 개인을 동시에 모니터링할 수 있는 가능성을 제공하지만, 그룹 상호 작용에서 혈역학 및 행동 반응을 추적하기 위한 구현하기 쉬운 설정 절차와 신뢰할 수 있는 패러다임을 확립하는 것이 여전히 필요합니다. 본 프로토콜은 fNIRS와 비디오 기반 관찰을 결합하여 협력 작업 중 사중주에서 대인 관계 동기화를 측정합니다. 이 프로토콜은 데이터 수집 및 패러다임 설계에 대한 실용적인 권장 사항과 예시적인 데이터 분석 예제에 대한 지침 원칙을 제공합니다. 이 절차는 잘 알려진 쇄빙선 활동인 협업 얼굴 그리기 작업에서 영감을 받은 사회적 조건과 비사회적 조건 사이의 뇌 및 행동 대인 관계 반응의 차이를 평가하도록 설계되었습니다. 설명된 절차는 그룹 자연주의적 사회적 상호작용 활동을 fNIRS 환경에 적응시키기 위한 향후 연구를 안내할 수 있습니다.

Introduction

대인 관계 상호 작용 행동은 공감 적 유대를 연결하고 만드는 과정의 중요한 구성 요소입니다. 이전 연구에 따르면 이러한 행동은 사회적 접촉 중에 생물학적 및 행동 신호가 일치 할 때 동시성의 발생으로 표현 될 수 있습니다. 증거는 처음으로 상호 작용하는 사람들 사이에 동시성이 발생할 수 있음을 보여줍니다 ^1,2,3. 사회적 상호 작용과 그 기본 신경 메커니즘에 대한 대부분의 연구는 한 사람 또는 2 인칭 접근법 ^2,4를 사용하며이 지식을 그룹 사회 역학으로 바꾸는 것에 대해서는 알려진 바가 거의 없습니다. 3 명 이상의 개인 그룹에서 대인 관계 반응을 평가하는 것은 여전히 과학 연구의 과제입니다. 이것은 자연 주의적 조건 하에서 일상적인 인간의 사회적 상호 작용의 복잡한 환경을 실험실로 가져올 필요성으로 이어진다⁵.

이러한 맥락에서 기능적 근적외선 분광법 (fNIRS) 기술은 자연 주의적 맥락에서 대인 관계 상호 작용과 뇌 상관 관계 간의 관계를 평가하기위한 유망한 도구입니다. 기능적 자기 공명 영상 (fMRI)에 비해 참가자 이동성에 대한 제한이 적고 모션 아티팩트 ^6,7에 탄력적입니다. fNIRS 기술은 뇌 활성화 (산소화 및 탈산 소화 헤모글로빈의 혈중 농도 변화)에 대한 반응으로 혈역학 적 효과를 평가함으로써 작동합니다. 이러한 변화는 두피 조직을 통한 적외선의 확산량으로 측정할 수 있습니다. 이전 연구에서는 생태학적 하이퍼스캐닝 실험에서 이 기술의 유연성과 견고성과 응용^{신경과학에} 대한 지식을 확장할 수 있는 잠재력을 입증했습니다^6,8.

그룹에서 사회적 상호 작용 과정의 신경 상관 관계에 대한 자연주의적 평가를 위한 실험적 작업의 선택은 응용 신경^{과학 연구9}에 접근하는 데 중요한 단계입니다. 그룹 패러다임에서 fNIRS를 사용하여 문헌에 이미보고 된 몇 가지 예는 음악 성능^10,11,12, 교실 상호 작용⁸ 및 커뮤니케이션^{13,14,15,16,17}을 포함합니다.

이전 연구에서 아직 탐구되지 않은 측면 중 하나는 사회적 상호 작용을 평가하기 위해 공감 구성 요소를 조작하는 것을 주요 특징으로 하는 그리기 게임의 사용입니다. 이러한 맥락에서 낯선 사람들 사이의 역학에서 사회적 상호 작용을 유도하는 데 자주 사용되는 게임 중 하나는 협업 그리기 게임^18,19입니다. 이 게임에서는 종이를 같은 부분으로 나누고 그룹 참가자는 모든 구성원의 공유 된 자화상을 그리는 데 도전합니다. 결국 각 구성원은 여러 손으로 협업 방식으로 초상화를 그립니다.

목표는 그룹 파트너의 얼굴에 시각적 관심을 집중시킴으로써 유발 된 낯선 사람들 간의 빠른 통합을 촉진하는 것입니다. 그것은 회원들 사이의 호기심과 그에 따른 공감 과정을 지원하는 능력 때문에 "쇄빙"활동으로 간주 될 수 있습니다¹⁹.

그리기 작업을 사용하는 장점 중 하나는 단순성과 재생산 용이성입니다²⁰. 또한 음악 연주 패러다임^21,22,23,24를 사용한 연구에서 볼 수 있듯이 특정 기술 교육이나 기술이 필요하지 않습니다. 이러한 단순성은 또한^{사회적 맥락} ^4,9,25 내에서 보다 자연주의적인 자극의 선택을 가능하게 한다.

드로잉은 집단에서 사회적 행동을 유도하는 도구가되는 것 외에도 심리 평가²⁶을위한 도구로 간주됩니다. 집-나무-사람(HTP)^27,28,29, 인간 그림 그리기 - 시스토 척도 27 및 운동 가족 그림³⁰과 같은 일부 그래픽 투영 심리 테스트는 질적 및 양적 진단을 위해 보완적인 방식으로 사용됩니다. 그들의 결과는 일반적으로 무의식적 인 과정을 표현하여 개인의 상징 체계에 대한 단서를 제공하므로 세계, 경험, 애정 등에 대한 해석을 제공합니다.

드로잉의 연습은 생각하게하고 경험과 사물에 대한 의미를 창출하고 감각, 감정, 생각 및 행동을 추가합니다³¹. 이러한 삶의 경험을 인식하고 처리하는 방법에 대한 단서를 제공합니다²⁶. 드로잉은 시각적 코드를 사용하여 생각이나 감정을 이해하고 전달할 수있게하여 조작에 접근 할 수있게하여 새로운 아이디어와 독서의 가능성을 만듭니다³¹.

미술 치료에서 드로잉은 주의력, 기억력, 생각과 감정의 조직³²을 위한 도구이며, 사회적 상호작용³³을 생성하는 수단으로 사용될 수 있다.

이 연구는 협업 드로잉 역학을 사용하여 사중주에서 대인 관계 상호 작용 중 혈관 및 행동 뇌 반응을 평가하기위한 자연 주의적 실험 프로토콜을 개발하는 것을 목표로했습니다. 이 프로토콜에서는 사중주의 뇌 반응 (개별 및 파트너 간의 동시성)과 행동 측정 (그리기 및 시선 행동)과 같은 가능한 결과 측정에 대한 평가가 제안됩니다. 목표는 사회 신경 과학에 대한 더 많은 정보를 제공하는 것입니다.

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Protocol

이 방법론은 이스라엘 알버트 아인슈타인 병원(HIAE) 윤리 위원회의 승인을 받았으며 협업 드로잉 경험 동안 청년들과 함께 신경 데이터(fNIRS)와 시선 행동 데이터를 수집하는 절차를 기반으로 합니다. 수집된 모든 데이터는 Redcap 플랫폼에서 관리되었습니다( 재료 표 참조). 이 프로젝트는 이스라엘 알버트 아인슈타인 병원(HIAE)의 과학 무결성 위원회의 감사를 받았습니다. 18-30 세의 젊은 성인이 본 연구의 대상으로 선정되었습니다. 모든 참가자로부터 서면 사전 동의를 얻었습니다.

1. 연구 준비

과목
1. 대상 연구 샘플을 결정하십시오.
2. 게임 전에 모든 자원 봉사자에게 실험 프로토콜과 권리에 대해 알리십시오. 사전 동의서와 이미지 사용 동의서(필수는 아님)에 서명하고, 등록 양식을 작성하고, 심리 설문지와 척도에 답해야 합니다.
3. 사전 지식이 방해 할 수 있으므로 사중주 참가자 (낯선 사람, 친구, 파트너 등) 간의 관계 수준을 제어하십시오. 이 연구에서 사중주는 낯선 사람들로 구성되었습니다.
4. 동성 개인의 사중주를 작곡하십시오.
  참고: 이 성별 기준은 사회적 상호 작용 간섭을 피합니다^34,35.
설정
1. 장면에서 잠재적인 눈 산만함을 모두 제거합니다.
2. 설정하려면 정사각형 테이블, 스툴 4개(18.11인치 x 14.96인치 크기) 및 와이어 지지대 2개(예: 삼각대)를 포함합니다(그림 1).
3. 실험 조건 중에는 에어컨과 같은 모든 전기 장치를 끄십시오. 방에 사람들이 관찰하고 그릴 수 있는 충분한 조명이 있고 실내 온도가 쾌적한지 확인하십시오.
4. fNIRS 와이어의 범위를 고려하고( 재료 표 참조) 실험 작업 중에 안정적으로 유지되도록 모든 케이블을 배치합니다.
5. 두 명의 연구원이 설정을 따라 이동할 공간을 고려하십시오.
6. 실험자가 스크립트와 이동 계획을 따르도록 합니다.
7. 사각형 테이블에 사중주를 두 개씩 배치하여 각 개인이 다른 세 사람을 관찰 할 수 있도록합니다.
8. 각 사중주 참가자에게 숫자 (1에서 4)가있는 태그를 제공하십시오. 주제 1이 주제 3의 맞은편과 주제 2 옆에 있는지 확인합니다.
  알림: 태그 번호는 테이블의 주제 위치와 이전에 준비된 캡(재료 표)에 해당합니다.
드로잉 패러다임
1. 협업 얼굴 그리기-사회적 조건
  참고: 이 게임의 목표는 피사체의 시각적 주의를 파트너의 얼굴로 향하게 하여 그들 사이에서 더 의식적인 관찰을 유도하는 것입니다. 감정과 시각적 인식을 연결함으로써 협업 얼굴 그리기 기술은 공감 반응, 대인 관계 호기심 및 참가자 간의 연결성을 활성화하는 귀중한 방법입니다. 그것은 모방과 다른 사람들의 행동을 예상하는 것을 포함하는 마음 능력 이론을 필요로합니다¹⁹. 다음 단계를 사용합니다.
  1. 참가자들에게 게임 규칙에 대해 지시하십시오.
  2. 각 종이를 세 개의 수평 스트립, 즉 드로잉 스트립으로 나눕니다.
  3. 각 스트립이 사회적 그리기 조건(예: C1, C2)에 해당하도록 합니다. 모든 사회적 드로잉 조건이 끝나면 사중주에서 종이를 변경하십시오.
  4. 참가자들에게 모든 종이 시트의 상단 스트립에 이마와 눈 영역을 그리게하십시오.
    참고: 중간 스트립은 코와 입 영역을 묘사하기 위한 것입니다. 하단 스트립은 턱, 목 및 어깨 부위를 묘사하기 위한 것입니다.
  5. 모든 종이 스트립에 누구를 그릴지에 대한 지침을 포함합니다(예: S1/S3은 참가자 1이 참가자 3을 그리고 그 반대의 경우도 마찬가지임).
  6. 각 종이는 참가자의 완전히 그려진 초상화를 나타냅니다.
    참고 : 다른 게임 단계에 대해 다른 파스텔 필기 용지 색상을 고려하십시오.
  7. 각 참가자의 얼굴을 파트너가 협업 방식으로 묘사하도록합니다. (그림 2)
2. 점 게임 연결 - 비 사회적 조건
  참고: 제어 그리기 조건은 점을 연결하는 게임입니다. 각 참가자는 상승하는 일련 번호의 점을 연결하여 도면을 형성하도록 초대됩니다. 점 연결 게임은 정신적 유연성 및 시각 운동 기술⁽³⁶)과 같은인지 영역을 측정하는 신경 심리학 적 도구로 사용됩니다. 이 게임은 시공간 기술을 자극하고, 정신 활동을 증가시키며³⁷, 정신 능력³⁸을 향상시킨다. 다음 단계를 사용합니다.
3. 참가자들에게 지시하십시오.
  1. 캡이 제자리에 놓이면 참가자에게 fNIRS, 장비, 캡, 전선 및 절차와 관련된 가능한 위험 또는 불편 함에 대해 지시하십시오.
  2. 언제든지 실험을 종료할 수 있는 권리에 대해 다시 상기시킵니다.
  3. 두 가지 그리기 작업을 설명합니다.
  4. 공동 도면의 경우 수평 스트립과 각 스트립에서 어디에 누구를 그릴지 아는 방법을 설명합니다.
  5. 점 연결 게임의 경우 그림이 드러날 때까지 숫자를 오름차순으로 연결해야 한다고 설명합니다.
  6. 휴식 기간과 기록 된 작업 명령에 대해 설명하십시오.
  7. 참가자를 참여시켜 파트너와 파트너를 차별화하는 세부 사항을 관찰하십시오. 연구가 끝나면 규칙을 따르고 가장 상세한 수치를 그리는 사중주가 보상을받을 것임을 나타냅니다.

그림 1: 설정. 설정에는 정사각형 테이블, 4개의 스툴 및 2개의 와이어 지지대(예: 삼각대), fNIRS 장비, 컴퓨터 및 카메라가 포함됩니다. (A) 설정 체계 : 녹색 숫자 (1-4)는 실험 실행 중 참가자의 레이블과 테이블에서의 대변 / 위치에 해당합니다. 노란색 숫자: 1 = fNIRS 배선 지원, 2 = fNIRS 신호의 노트북 수신기, 3 = NIRSport, 4 = 360° 카메라, 5 = 카메라 지원. (B) 실험 실행을 위한 설정 준비. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

그림 2: 협업 초상화 - 협업 방식으로 그려진 초상화의 예. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

2. 실험적 패러다임

fNIRS 획득을 위해 게임 조정
참고: fNIRS를 통해 뇌의 기능적 이미지를 캡처할 수 있고 해당 데이터의 품질이 중요하도록 게임을 조정합니다.
1. 블록 수를 정의합니다.
  참고: 결과의 오차 한계를 줄이기 위해 조건을 적절한 횟수만큼 반복해야 합니다. 그러나 많은 반복은 참가자가 작업을 자동화하도록 유도 할 수 있습니다.
2. 각 블록의 기간을 계획합니다.
  참고: 혈역학적 캡션 응답 시간(작업 시작 후 평균 6초)을 고려하십시오. 또한 블록 크기의 영향을 고려하여 다음 단계에 대한 필터를 결정합니다.
3. 두 조건의 각 블록 끝에 휴지 상태 기간을 추가합니다(다음 블록이 시작되기 전에 혈역학 신호가 감쇠되도록).
4. 블록 순서를 계획하고 의사 랜덤화된 블록 시퀀스를 생성하여 예상 효과를 줄입니다.
5. 게임의 총 지속 시간을 계획하십시오.
  알림: fNIRS 타이트 캡과 서로의 근접성에 대한 참가자의 가능한 불편함을 고려하십시오. 이 프로토콜에 사용 된 블록과 조건은 다음과 같이 설계되었습니다 : 협업 도면의 사회적 조건 (표 1)의 9 개 블록과 점 연결의 비 사회적 조건의 9 개 블록이 생성되었습니다 (지속 시간 = 각각 40 초). 각 블록 사이에 20 초의 휴식 기간; 작업을 수행하기 위한 세 가지 다른 시퀀스(표 2)(조건이 연속으로 두 번 이상 수행되는 것을 방지하기 위해). 실험 작업 시간은 약 18분이었습니다.
패러다임 프로그래밍 소프트웨어
1. 소프트웨어를 사용하여 패러다임 블록을 생성 및 구성하고 참가자에게 새 작업을 시작할 때 신호를 보내는 데 도움을 줍니다.
  참고: 이 경우에는 NIRStim 소프트웨어( 재료 표 참조)가 사용되었습니다. 블록 시퀀스를 생성하고 실험 중 시간에 따른 분포를 프로그래밍합니다.
2. 시각적(텍스트 및 이미지) 또는 청각적 콘텐츠로 이벤트를 정의하여 참가자에게 각 작업을 시작할 시기를 알립니다. 이벤트 탭에서 버튼을 클릭합니다 이벤트 추가. 이벤트 이름에서 이벤트 이름을 지정하고, Stim 유형에서 이벤트 유형을 선택하고, Color-ID의 프레젠테이션 개요에서 이벤트를 나타내는 색상을 정의합니다. 이벤트 마커에서 이러한 작업을 시작할 때 획득 소프트웨어로 보낼 마커를 생성합니다.
3. 작업 실행 순서와 각 순서의 반복 횟수를 시험 탭에서 결정합니다. 또한 휴식 기간을 삽입하십시오. 둘 다의 기간을 결정하십시오. 시험을 무작위화하거나 무작위화하지 않는 것은 프레젠테이션 무작위화에서 켜기/끄기를 선택하여 가능합니다. 저장 버튼에 설정을 저장합니다.
4. 실험 실행 중에 실행을 눌러 검은색 창에 프로그래밍된 모든 자극을 표시합니다(참가자의 주의 산만 방지).

표 1: 협업 도면 조건. S1 = 주제 1, S2 = 주제 2, S3 = 주제 3 및 S4 = 주제 4. 그리기 dyads는 누가 누구를 그리는지를 나타내고 그리기 스트립은 각 조건에서 그리기 위한 필기 용지의 위치를 나타냅니다. 예를 들어 첫 번째 블록의 경우 파란색 용지를 사용합니다. C1, C2, C3는 하나의 초상화를 완성하는 사회적 조건을 그리는 패러다임의 40초를 나타냅니다. C1 (이마 영역 그리기, dyad 그리기 : S2 및 S4; S1 및 S3), C2 (코 영역 그리기, 이종 그리기 : S1 및 S4; S2 및 S3) 및 C3 (턱 영역 그리기, dyads 그리기 : S3 및 S4; S1 및 S2). 블록 2와 3의 다이어그램을 따릅니다. 이 무작위화는 자원 봉사자 간의 그리기 순서(정면 파트너, 전면 파트너, 마지막으로 옆에 앉은 파트너 그리기)를 유지하고 그릴 시트 스트립의 순서를 변경합니다. 이 표를 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.

표 2: 시퀀스 1-작업 무작위화(사회적, 비사회적, 휴식). 이 표를 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.

3. 비디오 설정 및 데이터 수집

카메라 및 비디오 녹화
1. 시중에서 판매하는 장면 카메라(360°, 재질 표 참조)를 선택합니다. 모든 참가자의 눈과 머리 움직임을 동시에 감지 할 수 있도록 테이블 위에 놓습니다.
2. 메모리 카드와 배터리를 청소하고 점검하십시오. 이미지의 밝기를 확인하십시오. 참가자를 찾기 전에 이러한 항목을 테스트합니다.
3. fNIRS 수신에 가능한 간섭이 있는지 확인하십시오. 그렇다면 장비와 수신기 사이의 공간을 늘리십시오.
4. 장비 수신기는 fNIRS 데이터 수신기와 독립적이어야 합니다. 테이블 설정에서 가능한 한 멀리 떨어진 노트북이나 태블릿을 고려하십시오.
5. 장비를 시작하고 인터페이스를 확인하고 fNIRS 교정 전에 기록 모드를 설정하십시오.
6. 테이블의 양쪽 가장자리 뒤에 배치할 수 있는 하나 또는 두 개의 인접하거나 지지하는 카메라를 고려하십시오.
비디오 분석
1. 중요한 통계 결과를 얻으려면 INTERACTIVE와 같이 여러 비디오 콘텐츠를 동시에 전사하고 코딩할 수 있는 동기화된 보기/분석 소프트웨어 또는 플랫폼을 선택하십시오( 자료 표 참조).
2. 패턴/시퀀스를 검색할 수 있도록 하는 매개변수를 설정하여 관찰 데이터를 연구 질문(예: 개별 시선 행동 메트릭, 머리 및 눈 움직임, 손 움직임, 표정 및 말하는 행동)으로 구체화합니다.
3. 생리학적 측정을 기록할 계획이라면 다른 수집 시스템의 측정 데이터를 통합할 수 있는 소프트웨어( 재료 표 참조)를 고려하십시오.
4. 분석 과정에서 이벤트의 지속 시간뿐만 아니라 시퀀스, 시간 위치 및 서로 어떻게 관련되어 있는지 고려하십시오.
데이터 추출
1. 모든 카메라 (MP4 형식)에서 비디오를 다운로드하여 시작하십시오. 인터랙트에 로드합니다. 코딩 및 추가 분석을 위해 비디오 데이터를 분할합니다. 데이터 추출을 위해 비디오 섹션을 수동으로 표시하고 코드를 제공하십시오.
  참고: 세분화 및 코딩의 목적은 연구원이 다양한 대상 동작을 강조 표시하고 분석할 수 있도록 데이터 범주를 제공하는 것입니다.
2. 세분화
  1. 코드 설정을 눌러 블록 섹션을 사회적 및 비사회적 조건과 휴식 기간으로 나누어 첫 번째 계층을 만듭니다. 참가자의 행동 데이터를 사회적 조건 (얼굴 그리기)과 함께 나누어 두 번째 계층을 만듭니다. 오디오 트리거 타임라인을 사용하여 정렬합니다. 각 조건의 시작과 끝을 수동으로 표시합니다. 지침에 따라 코딩 체계를 정의합니다(3.3.2.2.-3.3.2.6단계).
  2. 코딩 체계가 모든 참가자의 각 얼굴 그리기 섹션(사회적 조건)에 대한 행동 단서(기간 및 수량)를 개별적으로 추적하는지 확인합니다.
  3. 그리기 파트너에 대한 개체 관련 주의 참가자의 응시에 대한 코드입니다.
    참고: 응시 동작에는 다른 사람으로부터 정보를 수집(인코딩)하고 다른 사람과 통신(신호)^39,40의 이중 기능이 있습니다.
  4. 상호 응시를 위한 코드(서로를 그리는 두 파트너가 시각적 접촉을 공유하는 경우).
    참고 : 최근 연구에 따르면 파트너가 상호 시선⁴¹을 설정했을 때 전방 내측 전두엽 피질 (arMPFC)의 활동이 증가하고 하전두이랑 (IFG)과의 결합이 밝혀졌습니다.
  5. 미소, 직접 말하기, 표정 및 웃음과 같은 응시 동작(단일 또는 상호) 중 관련 동작에 대한 코드로, 그리기 파트너에 대한 더 높은 주의를 나타냅니다(보충 그림 1).
  6. 그룹 참가자의 시선 행동 데이터를 기록하고 범주로 세분화합니다. 레이블을 지정하여 각 참가자에 대한 상호 작용 코드를 만듭니다. 코딩하는 동안 대상 동작과 태그 번호를 명시합니다.
3. 코딩 및 분석
  참고 : 연구원 중 한 명은 비디오에서 쉽게 식별 할 수 있으므로 행동 코딩 작업 및 분석을 수행해야합니다. 다음 사항을 준수하십시오.
  1. 정보 추출은 수동으로 이루어져야 합니다. 코딩 방식에 따라 관찰된 행동을 각 조건의 타임라인에 표시합니다. 각 동작의 지속 시간을 표시하십시오. 각 참가자에 대해 개별적으로이 작업을 수행하십시오.
  2. 참가자의 타임라인을 상호 참조하여 공유된 행동을 찾습니다. 비디오 관찰로 돌아가서 공유 품질을 분석합니다(보충 그림 2).
  3. 내보내기 키를 사용하여 원시 데이터를 텍스트 파일 또는 테이블 파일로 내보내 데이터를 타임라인을 따라 정렬하고, 선택하고, 계산하고, 테이블을 지정할 수 있습니다.
    참고: 이 프로토콜에서, 순차 분석 기능은 코딩된 이벤트 시퀀스(⁴²)의 수가 적기 때문에 사용되지 않았다.
도면 메트릭
참고 :이 프로토콜은 그리기 메트릭을 사용하여 참가자의 시선 행동과 적용된 심리 테스트 간의 가능한 상관 관계를 연구합니다. 다음 기준이 결정되었습니다.
1. 획 수량: 모든 면 그리기 섹션에서 각 참가자가 만든 그리기 획 수를 수동으로 계산합니다.
2. 선 연속성: 길게 그려진 선과 짧게 그려진 선의 범주를 세분화합니다. 참가자의 길고 짧은 선을 수동으로 계산합니다.
  참고: 관찰 도면은 선택한 실제 물체를 직접 관찰한 결과입니다. 일부 최근 연구에서는 선 길이와 추적 또는 그리기 작업 간의 상관 관계를 발견했습니다. 추적 작업 줄은 작업 줄 그리기(⁴³)보다 긴 경향이 있습니다. 이 프로토콜은 추적을개인이 안정적으로 만들고 자신의 상징 체계⁽¹⁸)에서 드로잉 참조로 운반하는 기억 된 이미지와 연관시킵니다.
3. 그리기 패턴: 개별 그리기 패턴과 관련됩니다(그림 3).
  참고 :이 프로토콜은 그리기 패턴에 대한 이진 분류를 고려합니다 : 참가자가 관찰 그리기 모드에있을 때 (즉, 참가자가 자신의 그리기 객체를 관찰하고 자신이 보는 것을 복사 할 때) 0; 1, 그림이 내부의 안정적인 기억 된 이미지를 반영하는 경우 (그림 조건 전체에 걸쳐 눈, 입, 머리카락과 같은 모양이 반복되는 패턴이있는 경우).
4. 실험 중에 그려진 세부 사항(예: 주름, 반점, 눈 모양, 눈썹 크기 등)을 세는 것을 포함하여 세부 사항을 관찰합니다.
  참고: 그려진 세부 사항은 그리기 개체에 더 큰 주의를 기울일 수 있음을 나타낼 수 있습니다.
심리 테스트
1. 그룹 연구를 수행할 때 불안 및 우울증, 주의력 결핍/과잉 행동 장애 및 사회적 기술의 증상을 선별합니다. 무료 또는 시중에서 판매되는 저울을 사용하십시오.
  참고 :이 프로토콜은 다음을 사용할 것을 제안합니다 : 병원 불안 및 우울증 척도⁴⁴; 사회 기술 인벤토리⁴⁵ (개인의 사회적 기술 레퍼토리를 평가하는 인벤토리); 및 성인 자기보고 척도 (ASRS-18) 성인의 주의력 결핍 / 과잉 행동 장애 (ADHD) 평가를위한⁴⁶.

그림 3: 개별 그리기 패턴의 예 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

4. fNIRS 설정 및 데이터 수집

데이터 수집 하드웨어
1. fNIRS 등록에 획득 하드웨어를 사용해야 합니다. 녹음은 총 16개 채널의 동일한 녹음 프로그램에서 읽을 수 있는 시스템 조합으로 수행해야 합니다.
  참고 : 데이터 수집은 본 연구를 위해 두 개의 연속파 시스템 (NIRSport, 재료 표 참조)을 사용하여 수행되었습니다. 각 장비에는 2 개의 근적외선 파장 (760nm 및 850nm)과 8 개의 광학 검출기 (7.91Hz)를 방출하는 8 개의 LED 광원이 있습니다.
fNIRS 옵토드 채널 구성
1. NIRSite 도구를 사용하여 PFC 영역에서 옵토드를 찾습니다( 재료 표 참조). 채널이 모든 참가자의 머리에서 관심 영역 위에 위치하는 방식으로 캡에 옵토드 분포를 구성합니다.
2. 신호를 동시에 획득하기 위해 4명의 참가자 간에 옵토드를 나눕니다.
  참고: 캡은 국제 10-20 시스템을 기반으로 한 구성을 가져야 하며 해부학적 관심 영역에는 양측 전전두엽 피질의 가장 앞쪽 부분이 포함됩니다. 이 프로토콜에 대해, 옵토드 배치는 fNIRS 옵토데스 위치 결정자(fOLD) 툴박스(⁴⁷)에 의해 안내되었다. ICBM 152 헤드 모델( 재료 표 참조) 소포가 몽타주를 생성했습니다. 사회적 상호 작용 작업에서 전두엽 피질 영역의 모집은 자기 조절⁴⁸을 포함한 행동 제어 과정의 상관 관계로 설명되었습니다. 그림 4 는 소스와 감지기의 위치를 나타냅니다.
아티팩트 방지
1. 게임이 진행될 방에서 산만 함을 제거하십시오.
2. 자원 봉사자들에게 필요한 경우에만 이동하도록 조언하십시오.
3. 실험 중에 NIRSport 앰프와 노트북을 전기 네트워크에서 분리합니다.
4. 에어컨 장비와 같이 적외선 스펙트럼 근처에서 작동하는 다른 장비는 모두 끕니다. 환경에있는 전기 장치를 끄십시오.
fNIRS 장치 설정
1. 이전에는 다음과 같이 4 명의 참가자의 뇌 둘레를 측정했습니다 : 각 참가자의 캡 크기를 결정하기 위해 머리 주위의 나시온과 이니언 사이의 거리를 측정하십시오. 옵토드에 더 많은 안정성을주기 위해 항상 머리 둘레와 관련하여 더 작은 크기의 캡을 사용하십시오.
2. 인수 당일에 참가자들에게 의자에 앉도록 지시 한 다음 머리에 캡을 씌우는 과정을 설명하십시오.
3. 소스와 감지기를 미리 결정된 설정에 따라 캡에 맞춥니다. 조직의 문제로, 주제 1에서 옵토드 1에서 4까지, 주제 2에서 5에서 8까지, 주제 3에서 9에서 12까지, 주제 4에서 13에서 16까지 옵토드를 사용하는 패턴을 따르십시오.
4. 참가자의 머리에 캡을 씌우고 중앙 정중선(Cz)이 머리 상단에 오도록 배치합니다. Cz가 중앙 위치에 있는지 확인하려면 Cz가 나시온과 이니언 사이의 거리의 절반에 위치하는지 인증하십시오.
  1. 또한 머리 꼭대기와 위치 Cz 위의 왼쪽 귀와 오른쪽 귀 (Crus of Helix) 사이의 거리를 측정하십시오.
5. 오버캡을 사용하여 주변 조명이 데이터 수집을 방해하지 않도록 합니다.
6. 옵토드의 전선을 증폭기에 연결하십시오. 조직의 문제로, 옵토드 1 - 8을 NIRSport 1에 연결하고 옵토드 9 - 16을 NIRSport2에 연결하는 패턴을 따르십시오.
7. USB 케이블을 통해 NIRSport 1과 2를 모두 컴퓨터에 연결합니다.
데이터 수집 소프트웨어
1. 장비를 설정한 후 소프트웨어가 fNIRS 데이터를 수집할 수 있도록 합니다. 이 연구에서는 NIRStar ( 재료 표 참조) 소프트웨어가 사용되었습니다. NIRStar에서 다음 단계를 수행하십시오.
  1. 메뉴 표시줄에서 하드웨어 구성을 클릭합니다. 하드웨어 사양 탭에서 탠덤 모드 옵션을 선택하여 하이퍼스캔을 수행할 수 있습니다.
  2. 하드웨어 구성 탭에서 미리 정의된 공통 몽타주 또는 사용자 정의된 몽타주 중에서 몽타주를 선택하고 채널 설정 및 Topo 레이아웃에서 설정을 확인합니다.
  3. 디스플레이 패널에서 보정( Calibrate) 을 클릭하여 자동 보정을 수행합니다. 신호 품질 표시기를 사용하면 수신 된 데이터의 무결성을 확인할 수 있습니다. 데이터의 품질이 수집을 시작하기에 충분한지 평가합니다. 즉, 채널이 녹색 또는 노란색으로 신호되는지 확인합니다.
    알림: 방향이 지정된 채널이 빨간색 또는 흰색으로 표시되면 캡에서 채널을 제거하고 빛이 머리에 도달하는 것을 방해하는 머리카락이 없는지 확인한 다음 천이나 수건으로 옵토드를 청소하십시오. 캡에 다시 연결하고 보정을 반복하십시오.
  4. 절차를 시작할 준비가 되면 미리보기를 클릭하여 신호가 수신되는 방식을 미리 봅니다. 그런 다음 레코드에서 신호 기록을 시작합니다.
  5. 블록 프로그래밍 소프트웨어인 NIRStim( 재료 표 참조)을 열고 프로그래밍된 블록의 프레젠테이션을 시작합니다. 마커는 자동으로 등록되어야 하며, 마커의 표시는 fNIRS 데이터 수집 소프트웨어에서 볼 수 있어야 합니다.
  6. 절차가 끝나면 중지를 클릭하여 녹음을 중지하고 소프트웨어를 닫은 다음 파일이 선택한 디렉토리에 저장되어 있는지 확인하십시오.
fNIRS 데이터 분석
1. NIRSLAB 소프트웨어⁴⁹ 를 사용하여 신호를 전처리합니다( 재료 표 참조). 아래 단계를 따르십시오.
  1. 원시 강도 데이터에 대역 통과 시간 필터(0.01-0.2Hz)를 적용하여 심장 및 호흡 주파수와 매우 낮은 주파수 진동을 제거합니다.
  2. 신호 품질 관리를 위해 각 채널 이득이 8을 초과하고 변동 계수가 7.5%를 초과하는 경우 제외 기준을 결정합니다.
  3. 전체 시계열을 기준으로 수정된 Beer-Lambert 법칙을 적용하여 HbO2 및 HHb의 변화를 계산합니다.
    참고 :이 연구에서 HbO2 및 HHb 시계열은 블록 (사회적 및 비 사회적)으로 분할되고 통계 컴퓨팅을위한 R 플랫폼⁸ 에서 후속 분석을 위해 텍스트 파일로 내보내졌습니다 ( 재료 표 참조).
  4. 사회 및 통제 조건을 별도로 분석하십시오. 각 조건의 9개 블록 각각에 대한 상관 행렬을 구성하여 해당 요소가 평가된 채널의 각 피험자 쌍 간의 상관(Spearman)에 대응하도록 합니다. 작업 전반에 걸친 개인 간 상관 관계의 통계적 유의성을 보려면 5%의 유의 수준을 고려하여 1표본 평균에 대해 t-검정⁸ 을 사용합니다.

그림 4: Subject 1 캡의 옵토드 분포. 문자 S와 D는 각각 소스와 검출기를 나타냅니다. 1-7 시스템의 AF10 좌표에 대한 S20; AF3의 S2; AF8의 S3; AF4의 S4; Fp1 상의 D1; F5의 D2; Fp2의 D3; 및 F6의 D4. 채널은 다음 구성에 배치됩니다 : S1-D1 사이의 채널 1; S1-D2 사이 2; S2-D1 사이 3; S2-D2 사이 4; S3-D3 사이 5; 6 S3-D4 사이; S4-D3 사이 7; S4-FD4 사이에 8이 있습니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

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Representative Results

이 프로토콜은 젊은 여성 (24-27 세)으로 구성된 사중주에 적용되었으며, 모두 대학원 프로그램 (브라질 상파울루 이스라엘 알버트 아인슈타인 병원)의 학생이며 석사 또는 박사 수준의 교육을받습니다. 모든 참가자는 오른손잡이였으며 한 명만이 이전에 그림을 그린 경험이 있다고 보고했습니다. 신경 장애의 병력이보고 된 참가자는 없었다.

척도 및 심리 테스트 결과의 경우 두 명의 참가자 (2 및 4)가 불안에 대해 높은 점수 (17 및 15)^를 9의 기준값 44 및 우울증에 대한 컷오프 값 (9) ⁴⁴로 나타났습니다. 주의력 및 과잉 행동에 대한 모든 참가자의 척도 결과는 컷오프 값보다 낮은 점수를 보였습니다.

참가자들의 사회적 기술 레퍼토리도 측정되었습니다. 피험자 2, 3, 4는 70 % 이상의 점수를 얻었습니다 (잘 발달 된 사회적 기술 레퍼토리). 피험자 1은 25 %의 점수를 받았습니다(사회적 기술 부족과 관련됨). 이 테스트는 또한 F1, 위험에 대한 대처 및 자기 주장과 같은 특정 사회적 기술을 분석합니다. F2, 긍정적 인 감정을 표현하는 자기 주장; F3, 대화 및 사회적 수완; F4, 낯선 사람과 새로운 상황에 대한 자기 노출; 그리고 F5, 자제력과 공격성. 이러한 요인의 경우 모든 참가자는 F1, F2 및 F3 (1 %에서 3 %)에서 낮은 점수를 보였고 F4 (20 %에서 65 %) 및 F5 (65 %에서 100 %)에서 높은 점수를 받았습니다.

fNIRs 예비 결과(그림 5)는 왼쪽 및 오른쪽 반구에 위치한 두 채널 모두에서 사회적 및 비사회적 그리기 조건 모두에서 피험자 1, 2 및 3에 대한 전형적인 뇌 활성화를 보여주었습니다. 그러나 활성화 패턴은 뚜렷했습니다. 반면에 참가자 4는 비정형 뇌 활성화를 보였다.

도 5: fNIRS 데이터의 그룹 평균의 결과. (A) 피험자 1에 대한 fNIRS 신호의 블록 평균. 왼쪽 및 오른쪽 채널은 두 조건(소셜 및 비소셜)에 대해 x축에 별도로 표시됩니다. (B) 피험자 2에 대한 fNIRS 신호의 블록 평균. 왼쪽 및 오른쪽 채널은 두 조건(소셜 및 비소셜)에 대해 x축에 별도로 표시됩니다. (C) 피험자 3에 대한 fNIRS 신호의 블록 평균. 왼쪽 및 오른쪽 채널은 두 조건(소셜 및 비소셜)에 대해 x축에 별도로 표시됩니다. (D) 피험자 4에 대한 fNIRS 신호의 블록 평균. 왼쪽 및 오른쪽 채널은 두 조건(소셜 및 비소셜)에 대해 x축에 별도로 표시됩니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

옥시헤모글로빈 신호(그림 6)는 사회적 및 통제적 조건(그림 6: 중앙값 상관관계 0.14, t-값 = 1.77 및 p-값 = 0.046)과 협업 그리기 조건(중앙값 상관관계 0.12, t-값 = 2.39 및 p-값 = 0.028)에서만 피험자 간에 유의하게 동기화되었습니다.

그림 6: 실험 전반에 걸친 피험자의 뇌(옥시헤모글로빈) 상관관계의 상자 그림. 각 상자에는 수평선(중앙값을 나타냄)이 포함되어 있습니다. 위쪽 가장자리는 75번째 백분위수를 나타내고 아래쪽 가장자리는 25번째 백분위수를 나타냅니다. 오차 막대의 경우 상자 그림은 1,5 IQR 값(세 번째 사분위수보다 크고 Q1 아래)인 하위 사분위수를 기반으로 합니다. 별표(*)는 0과 통계적으로 유의한 차이를 나타냅니다. 파트 1은 실험 블록의 첫 번째 1/3에 해당합니다 (C1, C2 및 C3 - 첫 번째 전체 협업 디자인 - 휴식 기간 및 비 사회적 디자인 조건이 산재 해짐). 파트 2: C4-C6; 파트 3: C7-C9. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

비디오 분석에 따르면 참가자들은 파트너를 그리는 동안 서로를 바라보고 때로는 서로 시선을 공유했습니다. 전체 시선의 양과 마찬가지로 파트너가 정면 위치에있는 위치에서 더 많은 양의 동기 시선이 관찰되었습니다. 실험 중간부터 끝까지 동기 시선이 크게 감소했으며 C9에서는 발생하지 않았습니다.

도면 분석과 관련하여 피험자 3만이 이전 도면 경험(6년 과정)이 있다고 보고했습니다. 피험자 1, 2, 4는 스트로크의 양과 연속성에서 유사한 생산을 보였습니다. 참가자 3은 짧고 연속적이지 않은 스트로크의 그리기 방식과 더 많은 수의 총 스트로크를 보여주었습니다. 네 명의 참가자 모두 그림 (이전 그림 패턴)에서 일정한 그림 패턴을 유지했지만 피험자 3과 4는 더 많은 수의 관찰 된 세부 사항을 재현했습니다. 다른 파트너를 그릴 때도 참가자들이 사회적 조건에서 반복하는 눈, 입, 코 그리기 패턴이있었습니다. 이전에 그리기 경험이있는 참가자의 경우 이전 그리기 패턴 (예 : 눈썹 및 눈)도 관찰되었습니다.

보충 그림 1: 코드 인터페이스 및 비디오. 이 그림은 비디오 코드화, 분할, 이벤트 타임라인 및 코딩 체계를 나타냅니다. 이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.

보충 그림 2: 시선과 그리기 작업의 교차점. 상태 휴식: 20초의 휴식 기간; 조건 그리기 : 실험의 사회적 조건 (40 초); 조건 도트: 연결 도트의 제어 조건(40초); 상호작용 응시 1: 그리기 파트너를 바라보는 피험자 1; 상호 작용 대화 1: 주제 1 말하기; 상호 작용 신체 2 : 비언어적 의사 소통에서 손, 어깨, 머리를 움직이는 주제 2. 이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.

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Discussion

이 연구는 자연 주의적 조건에서 동시에 4 개의 뇌에 대한 하이퍼 스캔을 사용하는 프로토콜을 만드는 것을 목표로했습니다. 실험 패러다임은 다양한 그리기 작업과 여러 결과 측정, 그림 메트릭, 행동 및 뇌 신호의 상관 관계를 사용했습니다. 이 프로토콜의 중요한 단계는 높은 복잡성과 생태 및 자연 주의적 조건의 유지로 인해 발생하는 문제를 고려하는 것입니다.

비디오 관찰이이 연구의 핵심이었습니다. 타임라인에서 비언어적 의사 소통 행동의 코딩 및 세분화를 허용했습니다.⁵⁰. 비디오의 정성 분석을 통해 인코딩 (다른 사람으로부터 정보 수집) 및 신호 (다른 사람과 의사 소통)의 기능을 나타낼 수있는 징후를 검색 할 때 시선 행동을 관찰 할 수있었습니다.³⁹^,⁴⁰. 또한 개인 및 그룹 패턴을 강조하여 관찰 정보를 구체화하는 데 도움이 되었습니다.¹³. 시선의 정량적 측정만으로는 시선의 품질에 대한 이해를 제공하지 않습니다. 시선은 비교 및 구조화의인지 적 모드에서 반복 또는 사고의 자동 행동 만 나타낼 수 있습니다.¹⁸^,¹⁹. 그러나 적은 수의 이벤트 시퀀스로 인해이 연구는 순차적 분석 및 통계적 검증을 수행 할 수 없었습니다.⁴². 결과는 실험의 중간에서 끝까지 사회적 조건에서 동기식 및 비동기식 시선이 크게 감소한 것으로 나타났습니다. 이 행동에 대한 가설 중 하나는 시각적 인식의 과정과 다른 사람의 인식에 내재 된 상징적 표현의 형성 일 수 있습니다.⁴⁹^,⁵¹. 이 가설은 대면 관찰 도면에 관한 이론과 일치합니다.¹⁹ 그리고 무엇을 어떻게 그릴지 결정하는 데 어려움을 겪는 물체의 관찰 시간이 더 길어지는 것과 관련된 연구 결과⁵². 또 다른 가능한 가설은 실험 작업 전반에 걸쳐 그려진 물체의 시각적 기억 획득과 관련이 있습니다.¹⁸^,⁵³. 결과에서 응시 동작 측정값은 그리기 파트너 위치와 관련된 수량이 감소하는 것으로 나타났습니다. 정면 드로잉 위치에서 비동기 및 동기 시선의 양은 파트너가 옆에있는 조건보다 컸습니다. 이 결과는 자극 위치가 시각적 인식에 영향을 미친다는 연구 결과와 일치합니다.⁵⁴. 주의 집중과 단속 행동 사이의 정렬은 근접성에 관한 주의 집중에 대한 특정 "자동" 구성 요소 및/또는 이동 제약이 주의를 산만하게 하는 역할을 하는 것으로 보입니다.⁵⁵. 또한 최근 연구에 따르면 상호 작용 관점은 시선 패턴을 변경할 수 있습니다. 참가자가 작업에 참여하면 다른 사람에 대한 사회적 관심이 감소합니다. 이것은 복잡한 사회 환경의 사람들이 서로를 덜 바라보고 정보 수집이 반드시 직접적인 시선을 사용하지는 않는다는 것을 암시합니다.²⁵. 획, 그리기 및 시선 행동의 차이는 사전 드로잉 경험이 있는 참가자와 없는 참가자 사이에서도 관찰되었습니다. 이전에 그리기 경험이있는 참가자는 다른 참가자보다 패턴 반복이 훨씬 적고 그려진 세부 사항이 더 많았습니다. 그리기 스트로크의 수도 더 높았으며, 이러한 추세는 추적 게임에서 따르는 점의 수와 파트너에 대한 직접적인 응시의 수를 동반했습니다. 그러나 소수의 참가자는 결과 순차 데이터 분석 및 통계적 검증을 수행 할 수 없었습니다. 그리기 연습에는 그림과 종이 사이의 지속적인 시선 이동과 시각적 기억의 사용이 포함됩니다.⁵⁶. 이전 연구에 따르면 드로잉 실무자는 비 실무자보다 시각적 모양을 인코딩하는 것이 더 쉽습니다.⁵⁷. 아직도, Miall et al.⁵² 또한 드로잉 훈련을받은 사람들은 관찰 경험에 대한 인식을 조절하는 반면, 사전 지식 (예 : 안정적인 정신 이미지)은 비 실무자의 인식을 지시하는 것처럼 보입니다. 이러한 측면은 특히 기본 신경망과 주의 처리 및 시선 행동의 차이와 관련하여 추가 연구가 필요합니다.²⁵.

fNIRS를 사용하여 4인 그룹에서 하이퍼스캔을 수행하면 특히 동적 패러다임을 고려할 때 많은 문제가 발생합니다. 따라서 프로토콜 방법론을 개선하는 동안 수정 및 기술 문제 해결이 수행되었습니다. 첫 번째 과제는 광도 수의 제한과 fNIRS의 신호 캡처 교정을 처리하는 어려움으로 인한 표적 뇌 영역의 적절성이었습니다. 이 프로토콜은 측두엽-정수리 접합부 (TPJ)와 내측 전두엽 피질 (mPFC)의 두 뇌 영역에 대한 조사를 계획했습니다. TPJ의 신호 캡처는 참가자의 모발(⁵⁸)의 밀도 및 색상이 동시에 투여되는 캡의 수에 비해 제어불가능한 어려움으로 인해 폐기되었다. 참가자들의 편안함과 시간의 가용성에 대한 주요 관심사도있었습니다. 두 번째 과제는 실험 기록에 관한 것입니다. 처음에 프로토콜은 실험을 위해 테이블 중앙에 위치한 하나의 360° 카메라만 사용할 것으로 예상했습니다. 그러나 보조 카메라의 사용은 필수적임이 입증되었습니다. 또 다른 어려움은 강력한 프로토콜을 만들기 위해 드로잉 기술 문제를 해결하는 것이 었습니다. 대부분의 참가자는 이전에 그려진 예제에 대한 노출을 포함하여 신중한 설명에도 불구하고 게임 규칙에서 예측되지 않은 영역인 신체와 옷을 표현했습니다. 참가자 중 일부는 모양의 크기를 묘사하는 데 어려움이 있다고 말했고 비율로 인해 이전 파트너가 멈춘 그림을 계속했습니다. 이 언어 화는 시각적 인식이 원근법의 영향을 줄여 지각 왜곡을 유발한다는 연구 결과와 일치합니다⁵². 시각적 인식과 운동 명령 사이의 관계에 초점을 맞춘 다른 드로잉 연구는 여러 요인으로 인한 왜곡이 시선 / 손 과정^20,43에 개입한다고 제안했습니다. 예를 들어, Gowen의 연구 패러다임(⁴³)은 두 개의 전문가 서랍을 사용했는데, 하나는 복사하고 다른 하나는 메모리에서 그림을 그렸습니다. 그들의 결과는 각 그리기 기술에 대해 다른 신경 전략의 사용을 제안했습니다. 복사는 비교, 시각적 피드백 및 펜촉의 면밀한 추적에 따라 달라지는 것 같습니다.

이 기술의 한계에 대한 우려는 실험의 생태 학적 조건과 협업 도면 패러다임의 사용도 포함합니다. 그 중 하나는 참가자 근접성(fNIRS 배선 및 안정성 문제로 인해)과 시선 측정에 대한 간섭 가능성에 관한 것입니다. 강제 근접의 사회적 맥락 (예 : 엘리베이터 상황)⁵⁹에서 다양한 시선 행동 패턴이 생성 될 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 동기식 시선이 관찰되었고 사중주 컬렉션 전체에서 얼굴 표정과 미소가 나타 났으며 아마도 참여감을 나타낼 수 있습니다. 이러한 결과는 다른 사람의 얼굴을 보는 것과 같은 "상향식"자극이 참가자들 사이에 공유 된 표현의 생성을 유발 한 실험 결과와 일치합니다. 비언어적 의사 소통은 상호 작용⁴ 전반에 걸쳐 발생하는 개념적 정렬로 인해 발생할 수 있습니다. 그리기 기법을 "그 자체로"사용하는 것은 대부분의 사람들이 현실적인 단계 (11 세 또는 12 세 이후)에서 그리기를 중단하기 때문에 어렵습니다. 현실을 표현하지 않는 그림에 대한 인식은 좌절감이나 자기 판단의 불편 함을 유발하고 결과적으로 그리기 행위에 대한 저항을 유발합니다¹⁸. 얼굴 그리기는 불편 함의 또 다른 요인이 될 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 40 초 세션에서 수행 된 공동 드로잉 조건은이 프로토콜에 효과적임이 입증되었습니다. 경험에 대해 물었을 때 모든 참가자는 긍정적 인 반응을 보였고 웃으며 공유 된 초상화에 대해 논평했습니다. 실험 작업을위한 구조화 된 형태는 Hass-Cohen et ^al.19에서와 같이 개별 생산의 부담을 줄이고 참가자 간의 상호 작용을 촉진 한 것으로 보인다.

신호의 상관 관계 또는 뇌 신호의 동시성은 실험의 마지막 부분에서 사회적 및 비 사회적 조건 모두에서 가장 강하게 발생했습니다. 가설은 사회적 (협업 디자인) 및 비 사회적 (점 연결) 조건이 타임 라인의 다른 순간에 뚜렷한 뇌 신호 동시성을 초래할 것이라는 것이 었습니다. 비 사회적 조건에서, 동시성은 모든 참가자⁸에게 공통적 인 과제의인지 적 대응에서 비롯 될 것으로 예상되었다. 이들이 직접적으로 상호작용하지 않더라도, 신호의 동시성은 실험 8,10,11,12의 타임라인에서 더 일찍 발생할 것으로 예상되었다. 반면에 사회적 조건에서는 다양한 개인 전략^13,14,16,49를 가진 서로 다른 알려지지 않은 개인 간의 사회적 상호 작용으로 인해 동시성이 나중에 발생할 것으로 예상되었습니다.

많은 요소가 예비 결과에 기여할 수 있지만, 가능한 해석은 참가자가 서로와 작업에 익숙해지고 마지막으로 그룹 감각을 만드는 데 필요한 시간과 관련이 있습니다. 그림 자체는 자기 판단이나 평가받는 느낌을 통해 반응성과 불안을 유발할 수 있습니다¹⁸. 이전 연구에서는 부정적인 평가를 그룹 대인 관계 뇌 동기화 (IBS)의 변화와 연관 시켰습니다.¹⁷. 또한이 맥락에서 참가자 간의 근접성의 영향은 아직 알려지지 않았습니다⁵⁹. 또는 작업 및 그룹에 대해 개별적으로 획득한 친숙함은 늦었지만 제안된 두 작업 간의 차이를 넘어 발생한 "자동" 참여와 같은 참여의 인지적 대응을 생성했을 수 있습니다. ⁶⁰ 작업이 한 블록에서 작동한 것 같습니다. 따라서 휴식 기간이 길어지면 조건 사이에 fNIRS에 의해 포착 된 뇌 신호가 감소함으로써 다른 뇌 반응이 발생할 수 있습니다. 더 많은주의가 필요한 또 다른 결과는 동기 및 비동기 응시의 양 (실험 작업 전체에서 감소)과 개별 뇌 활동 (실험 작업 전체에서 증가) 사이의 역 관계입니다. 이 결과에 대한 가능한 해석은 실험 과제⁵²의 높은인지 적 요구에 속할 수 있지만, 우리는 인간의^{공감 적 결합}1과 관련된 신경 생물학적 과정을 고려하지 않을 수 없다.

이 프로토콜은 먼저 미술 치료에 사용되는 드로잉 기술을 적용하여 참가자 간의 공감 적 유대감을 유발함으로써 혁신적인 성격을 가지고 있습니다. 둘째, 사회 생태 학적 상황의 역동적 인 성격에 의해; 세 번째는 fNIRS 하이퍼 스캐닝 기술을 사용하여 4 개의 헤드를 동시에 측정합니다. 그리기 사회적 조건은 참가자 간의 눈 접촉을 촉진하여 프로토콜이 시선 행동이 자연 주의적 상황에서 대인 관계 상호 작용 행동을 지원하는 방법과 다른 사람을 인식하는 데 사용되는 다양한 개인 전략을 탐구 할 수있게했습니다⁴⁹. 또한 시선 행동이 실제로 동일한 조건 하에서 주의 과정(¹⁸ ) 및 파트너⁽⁶¹ ) 간의 참여 과정과 연관되어 있는지 여부를 연구하는 유망한 도구이다. 특히 자연 주의적 조건 하에서 그룹에서 수행 된 패러다임에서 이러한 모든 문제를 연관시키는 것은 사회 신경 과학에 대한 도전입니다.

많은 요인이 이러한 예비 결과에 기여했을 수 있습니다. 이러한 다양한 변수는 모두 추가 연구가 필요하며이 프로토콜의 사용은 자연 주의적 맥락에서 그룹 사회적 관계를 더 잘 이해하기위한 중요한 단서를 제공 할 수 있습니다.

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Disclosures

Paulo Rodrigo Bazán은 NIRx Medizintechnik GmbH와 NIRx Medizintechnik GmbH의 유통업체인 Brain Support Corporation에 프리랜서 과학 컨설팅을 제공했습니다. 다른 저자는이 기사의 저자 또는 출판과 관련하여 이해 상충이 없음을 선언합니다.

Acknowledgments

저자는이 연구 지원에 대해 Instituto do Cérebro (InCe-IIEP)와 Hospital Israelita Albert Einstein (HIAE)에게 감사드립니다. 이 기사의 영어 교정에 대해 José Belém de Oliveira Neto에게 특별한 감사를드립니다.

Materials

Name	Company	Catalog Number	Comments
2 NIRSport	NIRx Medizintechnik GmbH, Germany	Nirsport 88	The equipment belong to InCe ( Instituto do Cérebro - Hospital Israelita Albert Einstein). two continuous-wave systems (NIRSport8x8, NIRx Medical Technologies, Glen Head, NY, USA) with eight LED illumination sources emitting two wavelengths of near-infrared light (760 and 850 nm) and eight optical detectors each. 7.91 Hz. Data were acquired with the NIRStar software version 15.2 (NIRx Medical Technologies, Glen Head, New York) at a sampling rate of 3.472222.
4 fNIRS caps	NIRx Medizintechnik GmbH, Germany		The blackcaps used in the recordings had a configuration based on the international 10-20
Câmera 360° - Kodak Pix Pro SP360	Kodak		Kodak PixPro: https://kodakpixpro.com/cameras/360-vr/sp360
Cameras de suporte - Iphone 8	Apple	Iphone 8	Supporting Camera
fOLD toolbox (fNIRS Optodes’ Location Decider)	Zimeo Morais, G.A., Balardin, J.B. & Sato, J.R. fNIRS Optodes’ Location Decider (fOLD): a toolbox for probe arrangement guided by brain regions-of-interest. Scientific Reports. 8, 3341 (2018). https://doi.org/10.1038/s41598-018-21716-z	Version 2.2 (https://github.com/nirx/fOLD-public)	Optodes placement was guided by the fOLD toolbox (fNIRS Optodes’ Location Decider, which allows placement of sources and detectors in the international 10–10 system to maximally cover anatomical regions of interest according to several parcellation atlases. The ICBM 152 head model parcellation was used to generate the montage, which was designed to provide coverage of the most anterior portion of the bilateral prefrontal cortex
Notebook Microsoft Surface	Microsoft		Notebook receiver of the fNIRS signals
R platform for statistical computing	https://www.r-project.org	R version 4.2.0	R is a free software environment for statistical computing and graphics. It compiles and runs on a wide variety of UNIX platforms, Windows and MacOS
REDCap	REDCap is supported in part by the National Institutes of Health (NIH/NCATS UL1 TR000445)		REDCap is a secure web application for building and managing online surveys and databases.
software Mangold Interact	Mangold International GmbH, Ed.	interact 5.0	Mangold: https://www.mangold-international.com/en/products/software/behavior-research-with-mangold-interact.html. Allows analysis of videos for behavioral outcomes and of autonomic monitoring for emotionally driven physiological changes (may require additional software, such as DataView). Allow the use of different camera types simultaneously and hundreds of variations of coding methods.
software NIRSite	NIRx Medizintechnik GmbH, Germany	NIRSite 2.0	For creating the montage and help optode placement and location in the blackcaps.
software nirsLAB-2014	NIRx Medizintechnik GmbH, Germany	nirsLAB 2014	fNIRS Data Processing
software NIRStar	NIRx Medizintechnik GmbH, Germany	version 15.2	for fNIRS data aquisition: NIRStar software version 15.2 at a sampling rate of 3.472222
software NIRStim	NIRx Medizintechnik GmbH, Germany		For creation and organization of paradigm blocks

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References

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Neuroscience

기능적 근적외선 분광법을 사용한 협업 드로잉 중 그룹 동기화

Summary

Abstract

Introduction

Protocol

Representative Results

Discussion

Disclosures

Acknowledgments

Materials

References

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