方法文章

结合计算机游戏型行为实验与高密度脑电图及红外眼动追踪

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DOI：

10.3791/2320

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2010年12月16日

 , 
1Department of Human Development, Cornell University, 2Social Sciences Division, University of Chicago, 3National Brain Research Centre, Manesar, India

本文内容

摘要

本文描述了在基于计算机游戏的认知任务期间记录高密度脑电图（EEG）和眼动数据的操作步骤。使用电子游戏来呈现认知任务可在不牺牲实验控制的前提下提高生态效度。

摘要

实验范式的有效性取决于其刺激的时间安排及其他参数是否得到明确设定和控制，同时也取决于其能否在生态效度较高的条件下产生与认知加工相关的数据。这两个目标常常相互冲突，因为控制严密的刺激往往过于重复，难以维持被试的动机。采用脑电图（EEG）的研究尤其容易受到生态效度与实验控制之间这一两难困境的影响：为了在生理信号的平均值中获得足够的信噪比，需要在长时间的记录过程中进行大量重复试验，这限制了被试群体的范围，仅能纳入那些具备完成重复性任务所需能力和耐心的个体。这一限制严重阻碍了研究者对年幼儿童群体以及与焦虑增强或注意力异常相关的临床群体的探究。即使是成年非临床被试，也可能无法达到其典型的任务表现水平或认知参与程度：一个缺乏动机、仅将实验任务视为苦差事的被试，在行为、认知乃至神经层面，都与一个内在动机强烈且积极参与任务的被试截然不同。越来越多的文献表明，将实验嵌入视频游戏中，可能为解决实验控制与生态效度之间的矛盾提供一条可行路径。游戏的叙事背景为任务的发生提供了更为真实的情境，从而增强了任务的生态效度（Chaytor & Schmitter-Edgecombe, 2003）。此外，这种情境本身也能激发被试完成任务的动机。在我们的游戏中，被试需执行各种任务，例如收集资源、抵御海盗、截获通信或促进外交关系。在此过程中，他们同时完成一系列认知任务，包括Posner注意力转移范式（Posner, 1980）、运动抑制的“执行/不执行”测试、心理物理学中的运动相干性阈值任务、嵌入图形测验（Witkin, 1950, 1954）以及心理理论任务（Wimmer & Perner, 1983）。游戏软件会自动将游戏中的刺激以及被试的动作和反应记录在日志文件中，并发送事件编码以与生理数据记录设备同步。因此，该游戏可与EEG或fMRI等生理测量手段结合使用，也可与逐时刻的眼动追踪技术联合应用。眼动追踪可用于验证被试对行为任务（如注视点固定）的依从性及其对实验刺激的外显注意力，同时也能通过瞳孔扩张反映其生理唤醒水平（Bradley et al., 2008）。当采样频率足够高时，眼动追踪还有助于通过微扫视评估隐性注意力——微扫视是幅度极小、不足以将新物体投射至中央凹的眼动，但其起始速度迅速，且角距离与峰值速度之间的关系与跨越更大距离的扫视相同。微扫视的方向分布与（其他方式难以察觉的）隐性注意方向相关（Hafed & Clark, 2002）。

方案

1. 设计一款兼具趣味性与科学教育意义的视频游戏

  1. 采用一种迭代式游戏设计流程，使科学价值与可玩性方面的考量相互影响、共同优化。 作为实验者，您可能已经设想好希望在计算机游戏中实现的刺激材料和行为范式。由于您并非游戏设计师，将这些范式整合到游戏中的任务可能看似一个可以在大部分工作完成后才处理的细节问题。然而事实恰恰相反。游戏是否能够吸引有动机的玩家参与——从而决定您的数据能否在最大程度的生态效度条件下被收集——从根本上取决于优秀的设计。游戏设计不同于游戏编程与实现，通常由具备不同专长的人员分别完成。您的预算可能允许聘请专业设计师，也可能仅能支持学生级别的设计师；无论哪种情况，设计都应被视为一项独立于实现的任务，它与实验范式的设定相关，但并不等同于后者。并非您所有的设想和限制条件都能在可玩的游戏形式中得以实现。优秀的设计师会向您提出问题，并建议如何调整实验范式的某些限制，以使游戏具备可玩性和娱乐性。根据我们的经验，面向实验科学的游戏设计是一个迭代过程：实验者向游戏设计师提供一组约束条件，游戏设计师则反馈设计构想并提出修改这些约束的建议，实验者据此重新调整约束条件，如此反复推进。
  2. 男女通用设计。 在群体水平上，基于文化和生物学的认知特征可区分男性和女性（Valla 等，2010）。许多标准的电子游戏形式——尤其是“第一人称射击”类游戏——往往迎合典型的男性认知特征。因此，标准游戏设计会引入男性受试者的招募偏差，并导致行为表现与性别之间的混淆。不幸的是，擅长无性别倾向游戏设计的专业人员（Graner Ray，2004）目前十分稀缺。需注意的是，大多数游戏行业从业者（以及学生）为男性，当他们在缺乏监督的情况下接触实验范式时，几乎不可避免地会围绕该范式设计出一款第一人称射击游戏。
  3. 利用游戏时间高效地收集重复试验数据。 基于游戏的事件相关电位实验需要在单次实验会话中收集大量重复试验（通常每个条件至少一百次），同时要求被试完成多个独立的认知任务而不产生疲劳。需考虑在游戏过程中，实际用于执行实验试验的时间所占比例。玩家与游戏互动的总时间中，有多大比例能直接为科学研究提供有效实验数据？又有多少时间属于连接这些实验试验、构成游戏叙事的“填充”内容？设计时应尽可能提高可用于数据采集的有效游戏时间比例。为避免明显的重复性，可考虑穿插不同类型的任务，例如以被动感觉刺激间隔开的主动行为任务。在剔除无效试验后，是否仍能积累足够数量的试验次数以进行生理信号的叠加平均？若玩家尚未感到不耐或厌倦，这一目标能否实现？若此问题的答案为否，则必须修改实验设计。
  4. 避免在实验中增加额外因素或条件而导致实验过于复杂。 在实验范式中增加条件和变量以探讨相关问题似乎颇具吸引力——例如，在一项注意任务中，当干扰刺激可能出现时，与所有刺激均与任务相关的情境相比，其电生理活动和行为表现会受到怎样的影响？又或者，在多模态与单模态感觉线索的情境下会有什么差异？理想情况下，这种因子划分能够提供有用的信息，并且在每个因子内可获得生理学上足够的试验次数。然而在最不利的情况下，因子划分会导致“实验膨胀”，即各个单独条件下的观测次数不足，分析时不得不将不同条件下的观测数据合并，最终仅导致组内方差异常增加这一问题。当实验以游戏形式实施时，“实验膨胀”问题尤为突出，因为游戏本身需要多样性来维持参与者的兴趣。因此，只有在能够确保每个因子所包含的试验次数足以进行有效平均，且不会使参与者感到厌倦的情况下，才应添加额外因子。
  5. 避免设置限时事件；让玩家自主控制事件发生的时间；在可能的情况下，始终向玩家发出提示。 许多神经精神疾病人群在执行功能方面存在困难，即难以根据感觉输入快速规划并执行动作。他们可能具备相当高的技能水平，在某些任务中甚至超过正常表现——但这种技能往往是经过深入学习和深思熟虑后的刻意表现，通常在时间压力下难以展现。因此，必须确保事件的时间进程不由计算机控制（除非实验设计明确要求），而由参与者自主掌控。诸如添加“下一步”按钮或“准备就绪”按钮等细微设计，可能产生显著影响。例如，我们的游戏（图1）中包含一项用于评估执行抑制功能的“执行/不执行”任务，要求参与者根据从空间“虫洞”中出现的目标身份决定是否做出反应。与在完全随机时间点呈现目标不同，我们的软件会等待参与者发射光束以打开虫洞后，再经过一段随机延迟时间使目标出现。这种方法既允许测量与预期和反应相关的脑电活动，又使参与者能够为即将进行的行为情境做好准备。因此，在实验范式允许的前提下，游戏设计应以参与者为中心而非以计算机为中心，游戏进程应以事件驱动而非时间驱动。
  6. 不要依赖玩家的记忆来传达指令；每次都要向玩家提示。 执行功能问题的一个衍生表现是，玩家可能难以记住一系列操作步骤。即使（他/她）已在教程中学习到按键A触发动作X、按键B触发动作Y，这些任意的关联也可能无法被记住，除非玩家有机会反复主动练习这些操作。
  7. 另一个推论： 不要使输入-输出映射依赖于游戏状态。 设计者尤其是实现者可能会倾向于将功能隐藏在子菜单中，其访问依赖于玩家点击正确的主菜单；或者设计鼠标拖拽操作在点击后与未点击时产生不同效果（更糟糕的是，在左键点击后与右键点击后效果不同）。应避免在用户界面中使用此类顺序逻辑。在可能的情况下，应采用纯粹的组合逻辑。当然，某些顺序逻辑不可避免——例如从一个游戏场景或小游戏切换到另一个时——但应尽量少用，且仅在绝对必要时使用。
  8. 不要提供一系列操作，而应一次只询问一个操作。 快速动作本身可能已颇具挑战性，而当神经精神疾病患者还需在正确顺序下快速完成多个此类动作时，往往会感到不堪重负。与其要求患者根据单一提示连续输入多个响应，不如对每个输入分别进行单独提示。
  9. 使用图片，而不仅仅是文字。 语言、阅读、注意力或记忆方面存在障碍的玩家可能无法理解文本指令——这并非因为玩家本身无法理解，而是因为其需要集中大量精力解码单个词汇，以致难以腾出认知资源将这些词汇整合为完整句子和叙述的含义。有时使用文本不可避免；若必须使用文本，应避免冗长，切勿在界面上堆砌过多文字，宜将文本划分为一系列可管理的片段，并提供“下一步”提示；同时应允许玩家回溯这些提示，以复习已浏览过的内容。
  10. 玩家应通过实践来学习，而不仅仅是通过观察、阅读或倾听。 在这方面，患者群体与普通人并无不同：当我们能够作为主动学习者而非被动学习者时，学习效果最佳。神经精神疾病患者所面临的挑战使得游戏活动尤其需要注重“在实践中学习”，而不是依赖“通过阅读学习”或“通过聆听学习”。游戏教程或说明尤其如此。
  11. 避免依赖不同感知通道中同时或近乎同时发生的事件（例如屏幕上的不同位置，或视频与音频等不同感官）。 一些神经精神疾病患者可能存在感知整合困难，一次只能专注于一个感知通道。当注意力集中于显示界面的某一点或某一区域时，远离该注意焦点的空间事件可能无法被察觉。对于这类使用者而言，需要同时观察多个指示不同数值的仪表盘的驾驶舱显示界面，或需同时关注视觉显示与语音或其他听觉信号的显示方式，都是极为不利的。相反，信息应集中显示在界面的单一区域或单一感觉通道中，或者应给予足够的时间以在视觉空间的不同位置或不同感觉通道之间转移注意力。例如，自闭症患者在注意力转移时可能需要2到3秒时间（Belmonte, 2000），是其他使用者的十倍之久！试想通过一支长望远镜观察显示界面的情景：望远镜虽能放大局部区域，却屏蔽了周边视野。
  12. 避免引起不必要的焦虑。 神经精神疾病患者群体可能比其他参与者更容易产生焦虑情绪——尤其是当面对一项全新且未练习过的任务、限时任务，或处于无法控制的互动情境时。应尽一切可能确保由参与者而非计算机来掌控接下来发生的事情，并确保参与者有充分的机会进行练习，以适应游戏的各项要求。可考虑加入一个教学环节，使参与者在接受指导的同时，能够实际操作游戏中涉及的所有行为，例如点击和按键操作。
  13. 对于重复性事件，应略微调整其发生时间，使得相邻两次事件之间的时间间隔不恒定。 信号处理领域的专家会了解混叠现象，即当以过低的采样率对高频信号进行离散采样时，会产生虚假的低频振荡。脑电图（EEG）对重复事件的测量所面临的问题与混叠现象具有诸多相似之处。以按住移动按键为例：玩家的虚拟角色将以一定频率移动，例如每500 ms移动一次。假设我们关注的是大脑对移动效应的响应。同时假设视觉皮层中存在一个持续的、内源性的（即由内部驱动的）10 Hz振荡，该振荡与这一外源性现象并无直接关联。由于500 ms恰好是该振荡100 ms周期的整数倍，因此每次对移动所引发的外源性脑响应进行采样时，都会在同一相位点对内源性振荡进行采样，从而导致分析错误地将内源性信号归因于对外源性运动刺激的响应。为避免EEG分析中的这种模糊性，可以在刺激之间的间隔中加入少量时间抖动（temporal jitter）（Luck, 2005, p. 135）——抖动幅度不宜过大，以免让受试者感觉时序变化不自然，但应足够消除这种相位伪迹。具体抖动幅度取决于事件间隔的自然感知程度；在本例中，若事件间隔为500 ms，我们可认为在任一方向上超过该间隔10%的变化均显得不自然，因此可选择将间隔在450 ms至550 ms之间均匀分布。在不影响可操作性的前提下，尽可能加入符合自然感知的时间抖动。
  14. 设计时应考虑可扩展性。 将一款完整的电脑游戏从概念变为现实是一项耗时且劳动密集型的工作——你可能会发现自己实际上白天担任研究人员，晚上则担任游戏设计师和项目经理！因此，让游戏具备灵活性和可扩展性是十分合理的，这样即使在游戏最初设计时未考虑到的实验，也可以在无需定义和实现一个全新游戏系统的情况下被添加进来。这种可扩展性的目标可以通过游戏设计和软件设计两方面部分实现。

    在游戏设计中，考虑构建一个允许添加新游戏模块的系统。在我们的系统中，主游戏由一组可扩展的小游戏支持：玩家必须进入每个小游戏，以获取或保留对主游戏有价值的资源。每个小游戏嵌入了两到三个实验任务。例如，在设计了一个太空殖民地后，玩家将进入一个执行功能与视觉感知小游戏，在其中操控宇宙飞船穿越漂浮的星域，并决定如何应对友方或敌方飞船（图1）；进入一个视觉注意小游戏，检测可开采以获取建造殖民地所需原材料的小行星（图2）；进入一个情绪感知小游戏，通过匹配表现出相同情绪的不同人物面部表情，协助完成外交谈判（图3）；以及进入一个社会认知小游戏，阻止企图窃取殖民地物资的海盗（图4）。实际上，找到一种合理的设定，将新的实验任务融入游戏叙事中并不复杂——但实现此类整合的通用机制必须在设计初期就预先规划。

    尽管参与者清楚自己正在进行实验，但实验数据的收集过程是无干扰的：在转向任务期间，采用最大似然估计器（Pentland, 1980; Lieberman & Pentland，1982）计算参与者对漂移星场中一致运动感知的心理物理阈值。在小行星任务中，受试者需将视线保持在屏幕底部中央，以监测矿石处理器中的杂质（该注视方向由眼动追踪器验证），同时小行星可能出现的四个扇区各自以不同的基本频率闪烁（其最小公倍数较大），受试者根据空间线索将隐性注意指向其中一个扇区。随后，通过分析标记各扇区的闪烁频率在脑电图（EEG）中的振幅变化，可评估隐性注意的时间进程（Morgan 等，1996；Belmonte，1998）。

    在软件中，“游戏引擎”不仅应提供图形显示所需的常规核心组件（例如粒子引擎），还应提供所有实验所需的实验控制和数据记录的通用功能。特别是，游戏引擎应提供方法，用于显示外部提供的静态和动态图像资源及声音，并配备一个事件记录器，该记录器可将数据写入本地磁盘文件，同时通过输出端口（我们使用标准并行端口）输出，以与行为或生理数据记录设备（如眼动仪、脑电系统或功能性磁共振成像扫描仪）同步。
  15. 提供一种记录游戏事件的方法。 在我们的系统中，磁盘上的日志文件包含通过并行端口发送数据的一个超集：并行端口仅接收1至255范围内的无符号8位事件代码，而磁盘文件则包括（1）以时钟节拍为单位的时间戳，（2）以微秒为单位的时间戳，（3）通过并行端口发送的数字事件代码，（4）与此事件代码唯一对应的字符串助记符，以及（5）一组（参数名，参数值）对。例如，某个刺激（如小行星）在特定的绝对或角度显示坐标处出现，可用适当的事件代码和助记符表示，并将两个坐标作为参数。由于唯一事件可能超过255个，建议分配用于标记主游戏中独立上下文（例如单个迷你游戏或游戏场景）起始和结束的事件代码，并在不同上下文中重复使用相同的事件代码。随后，外部数据记录器记录的数字事件代码时间序列，以及本地日志文件中记录的详细且带参数的事件代码时间序列，可用于实现日志文件与外部数据文件之间的时间对齐。
  16. 记录所有事件的代码。 玩家的虚拟形象是否刚刚发生了移动（无论是由于刚刚按下了移动键，还是因为按键被持续按住并产生重复触发）？这是一个事件。某种运动是否开始、停止或改变了速度？这也是一个事件。游戏中发生的任何情况都应通过事件代码进行记录。实验人员在分析时若认为某些事件代码不具相关性，可选择忽略；但一旦数据记录完成，便无法再回溯补录事件代码。因此，应将所有可能的事件代码全部纳入记录——你无法预知哪些信息可能在后续的数据挖掘中变得有用，即使当前看来未必重要。

2. 准备设备

  1. 在受试者到达前一小时，将电极浸入盐浴液（每1升蒸馏水中加入1茶匙食盐）中5至10分钟以平衡电极。每次浸泡电极在液体中的时间不得超过10分钟。平衡后的电极偏移量应较小（±20μV）。
  2. 在受试者到达前，立即打开眼动追踪相机、转换盒和计算机。

    我们的实验装置使用四台计算机（见图5）：一台专用的眼动追踪计算机（GC），一台专用的脑电图采集计算机（EC），一台专用的刺激呈现计算机（SC），以及一台用于视频采集和数据分析的计算机（VC）。

    两个转换盒（见图6）处理来自GC和SC的VGA输出信号，并将拼接后的视频信号发送至VC。通过这种方式，可将受试者所看到的屏幕画面（叠加显示代表当前注视点的光标及时间戳）记录为VC上的视频文件。

3. 脑电图设置

  1. 测量受试者头部眉弓与枕外隆凸处的头围。选择一个电极帽，使受试者的头围处于该电极帽测量范围的中间区域。
  2. 记录受试者鼻根至枕外隆凸以及左耳屏至右耳屏的距离。
  3. 将电极帽戴在受试者头部，确保标签位于帽外并贴于受试者颈部。调整电极帽位置，使A1电极（位于头顶点）相对于鼻根-枕外隆凸轴和耳屏-耳屏轴居中，且电极帽的中线（A25-C17）与受试者头部中线平行。
  4. 在EX5和EX6电极的塑料外壳上安装粘附环，将粘附环的开口对准电极片。撕去粘附环的背衬纸，并在电极接触面涂上导电凝胶。将EX6置于受试者右侧乳突，EX5置于左侧乳突。
  5. 使用注射器将导电凝胶注入每个电极的塑料外壳中。轻轻晃动注射器尖端以分开受试者的头发，同时下压活塞并缓慢将注射器从头部抽出。填充至凝胶与塑料外壳顶部齐平即可。

    宁可凝胶量略少，也不要过多。若凝胶不足，可随时补充；若过多，则多余凝胶可能在电极之间渗流，导致电极短路（桥接）。一旦发生电极桥接，需取下电极帽，让受试者清洗并吹干头发后重新开始。
  6. 将插头端置于肩部上方，一手握住传感器，轻柔地将每个电极插入对应的塑料外壳中。仅可触碰电极的塑料外壳，注意避免压折导线。

    切勿触碰电极尖端。与皮肤或衣物接触会降低电极性能。
  7. 在EX1至EX4电极上涂抹导电凝胶，并使用粘附环将其固定于受试者面部。将EX1和EX2分别置于受试者左右眼外眦水平方向约1 cm处；将EX3和EX4分别置于受试者左右颧骨、眼睛中点下方约1 cm处。
  8. 轻柔地将电极导线在受试者脑后集中，将CMS/DRL导线松散地缠绕在其他导线周围形成“马尾”状。在“马尾”上下两端使用魔术贴扎带固定导线，并用医用胶带将“马尾”固定于受试者背部衣物上。
  9. 向每个GSR电极涂抹0.5% KCl溶液（Lykken & Venables, 1971）。使用医用胶带将GSR电极固定于受试者非优势手的食指和无名指上。
  10. 让受试者坐在不可后仰的静止椅子上，正对刺激呈现显示器。将所有电极连接至EEG转换盒。

    允许存在微小偏移（±40 μV以内）。若任一电极偏移超过±40 μV，应轻柔地将其从帽中取出，添加更多凝胶后重新插入。

4. 眼动追踪设置

  1. 在受试者眼睛内侧的眉毛上方贴上目标贴纸。
  2. 在VC上启动EyeLink弹出式校准应用程序。开始一个新会话，并使用CMD界面开启眼动追踪器的事件记录功能。将参数“file_event_filter”设置为“LEFT,RIGHT,FIXATION,BLINK,MESSAGE,BUTTON,SACCADE,INPUT”。完整的命令列表可在EyeLink软件附带的DATA.INI文件中找到。
  3. 从EyeLink弹出式校准应用程序中启动摄像头设置。调整摄像头位置，使目标贴纸和受试者的眼睛居中。调节焦距，直到被追踪的眼睛图像清晰。
  4. 使用九点点阵对受试者进行眼动追踪系统的校准和验证。验证完成后，EyeLink软件会以视觉角度的度数标注每个校准点的误差值，即校准值与验证值之间的偏差。在可接受的良好校准中，所有校准点的平均误差不超过1°，单个点的误差不超过1.5°。在高质量的校准中，平均误差不超过0.5°，最大单点误差不超过1°。

    如果校准失败，请确保瞳孔和角膜反射的阈值设置适当。若调整这些参数仍无法解决校准问题，请更换眼睛并重新校准。通过点击摄像头设置界面左侧的500 Hz按钮，确保采样率设置为500 Hz。

    眼动位置的计算所依赖的光学与计算过程均由眼动追踪器内部完成，本操作的使用者无需了解其细节。简要而言，该技术通过红外光照射眼睛实现。进入眼睛并照射到视网膜的光线会沿原路径反射出眼——这一光学特性即为紧凑型相机闪光摄影中出现“红眼”现象的原因。然而，对于远离光源位置的摄像头而言，瞳孔将呈现为暗色。与此同时，部分照明光会在角膜表面反射形成一个微小而明亮的光斑（角膜反光），其位置仅取决于头部位置，而不受眼球注视方向的影响。因此，暗瞳与角膜反光之间的相对位置差异可通过数学方法映射为注视方向（Ebisawa, 1998）。眼动追踪计算机记录由此生成的注视点坐标时间序列，并与刺激呈现计算机的事件编码同步整合。

5. 开始计算机游戏

  1. 从 Popup-Calibration 应用程序中开始记录注视数据。在 VC 上开始视频录制，在 EC 上开始脑电图记录。
  2. 在 SC 上启动视频游戏。
  3. 对于听觉刺激，将 SC 中的无源扬声器更换为有源扬声器。然后插入并打开放大器。使用声级计将音量调节至实验范式所需的最大振幅水平（例如 80 dB）。

6. 清洁设备

  1. 受试者完成游戏后，退出游戏，并通过 EC、GC 和 VC 上的图形界面按下“停止”按钮以停止数据记录。关闭并拔掉放大器电源，然后更换被动扬声器。
  2. 用蒸馏水将一个小塑料桶装至 4–5 cm 深，高火微波加热 90 秒。
  3. 关闭 EEG 转换盒，并拔掉转换盒上的所有导联线。拆除 EEG 导联线辫子上的医用胶带和尼龙搭扣绑带。
  4. 仅握住电极的塑料外壳，取下所有电极并将传感器放入温热的蒸馏水中。取下帽状电极后，将电极帽从受试者头部取下。注意在将电极浸入水中前，务必先取下电极上的粘合环。
  5. 使用装有蒸馏水的喷雾瓶清除电极上残留的导电膏。
  6. 使用温自来水和肥皂清洗电极帽上的导电膏。

7. 数据分析

  1. 在SC上，使用EyeLink edf2asc程序将眼动追踪EDF数据文件转换为ASCII文本。
  2. 将数据文件整合至VC，然后启动Astropolis Processing Toolkit（APT）。

    APT 是一个基于开源 EEGLAB 环境（Delorme）构建的开源 MATLAB（R2008a，The MathWorks，Natick，MA）工具包 & Makeig, 2004）。该系统整合了此实验范式产生的各类数据文件，并自动进行行为学与脑电图（EEG）分析。自动化流程包括数据预处理与伪迹剔除、基于 runica 算法实现的扩展 infomax 独立成分分析（ICA）（Makeig 等，1997）在 EEGLAB 中的等效偶极子定位。

8. 代表性结果

本文展示的结果来自一项初步研究，该研究针对三个群体的10至15岁儿童：自闭症谱系障碍个体（ASC）、无任何临床诊断的兄弟姐妹（SIB），以及典型发育儿童（TYP）。通过眼动追踪数据排除了受试者视线偏离感兴趣刺激的试验。此外，眼动数据还可用于更复杂的分析，例如将眼动作为计算生理和行为平均值的参数。

图7显示了从额中线电极（Fz）获得的事件相关频谱扰动。PresentEnemy对应于敌方飞船的出现（Go），PresentFriendly对应于友方飞船的出现（No-Go）。在No-Go条件下，TYP组在刺激后500-1500 ms期间表现出显著更高的伽马波段功率（30-75 Hz）。

APT 可实现生理学指标与心理测量指标之间的简便比较。例如，在我们的分析中，这一非社会性注意任务中 No-Go 试次在相似时间段（刺激后 300-1500 毫秒）的 alpha 功率（8-12 Hz）与社会知觉能力测量指标——Benton 面孔识别测验（Benton et al., 1994）——的表现呈负相关。

图1：Maritime Defender 视频（go/no-go 和点运动相干性任务）
点击此处观看视频。

图2：Stellar Prospector 视频（改良版波斯纳视觉空间注意任务）
点击此处观看视频。

图3：FaceOff 视频（面部情绪识别）
点击此处观看视频。

图4：StarJack 视频（心理理论的“萨利-安妮测试”）
点击此处观看视频。

脑电图与眼动追踪实验设置示意图，包含转换盒、采集系统及连接方式。
图 5：实验室设置的布线示意图。

EyeLink 转换盒示意图、视频信号处理、VGA、复合输出连接。
图6：实验室装置中转换盒的接线示意图。

时频分析；脑电数据；颜色编码的频谱图；六个图表；认知反应研究。
图7：在Fz电极记录的Go/No-Go任务诱发的事件相关频谱扰动。 PresentEnemy = Go刺激；PresentFriendly = No-Go刺激；ASC = 自闭症组；SIB = 兄弟姐妹组；TYP = 对照组。

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讨论

或许，整合性研究面临的最重要障碍，是单个实验受试者（尤其是来自临床人群的受试者）在合理预期下能够持续参与实验而不至于疲劳的时间有限。遗憾的是，从研究者的角度来看，刺激材料控制得越严格，从受试者的角度来看，实验往往就越显得重复且乏味。近年来，关于神经精神障碍的行为学研究突显了动机、行为定势以及任务指导在建立认知策略和决定行为表现方面的重要性（例如 Plaisted et al. 1999；Dalton et al. 2005）。鉴于这些考虑，我们将实验刺激嵌入到一个视频游戏的情境中，以吸引并维持受试者的兴趣，同时在受试者玩游戏的过程中透明地收集行为数据，并与生理记录同步。这种具有吸引力且生态效度高的实验形式，相较于传统重复性的试验区块，具有诸多实际优势。事实上，注意力转换的不同水平与需求，以及多模态整合，在视频游戏情境中自然呈现；诸如点运动相干性与嵌入图形等心理物理学测量指标，可轻松实现为例如视窗中星场的移动，或在杂乱环境中检测特定物体。此外，视频游戏所具有的策略性和对抗性特征，为探索更高层次的认知指标（如对游戏相关叙事的理解，以及对计算机生成对手的社会归因）提供了天然的机会。视频游戏可引发注意力与感知...

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披露

未声明任何利益冲突。

致谢

本项目由自闭症之声（Autism Speaks）试点研究资助项目 #2597 和美国国家科学基金会教师早期职业发展奖 #BCS-0846892 资助。

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材料

本文使用的材料清单
姓名公司目录编号评论
128通道BioSemi ActiveTwo测量系统BioSemihttp://www.biosemi.com
32通道A组 + CMS/DRLBioSemiP32-ABC-ACMS
32通道B组BioSemiP32-ABC-B
32通道C组BioSemiP32-ABC-C
32通道D组BioSemiP32-ABC-D
EX1-EX8电极BioSemi8 x TP PIN
128通道帽BioSemiCAP M 128
EyeLink 1000红外眼动仪SR Research Ltd.
EyeLink 1000远程摄像头升级组件SR Research Ltd.n/a支持目标贴纸追踪
SignaGel电极凝胶Parker Laboratories Inc.n/a
0.05% KCl电解质（NaCl）凝胶N/An/a购自复合药房
Intensity ProBlackmagic Design

参考文献

  1. Bell, A. J., Sejnowski, T. J. An information maximisation approach to blind separation and blind deconvolution. Neural Computation. 7, 1129-1159 (1995).
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