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方法文章

在持续进行的计算机化社会互动中测量神经与行为活动：事件相关脑电位的研究

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DOI：

10.3791/52060

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2014年11月15日

1Psychology Department, Illinois Wesleyan University

本文内容

摘要

近年来，关于社会排斥的研究迅速增长。随着该领域的扩展，迫切需要开发出复杂的方法，以在社会排斥过程中同时测量神经和行为结果。本方案利用事件相关脑电位，在计算机化社交互动期间记录持续的神经活动。

摘要

社会排斥是一种复杂的社交现象，具有强烈的负面后果。鉴于社会排斥对心理和情绪健康的影响，了解个体在社交互动过程中如何感知社会排斥，对于推进旨在减轻被排斥所带来危害的干预措施具有重要意义。迄今为止，大多数关于社会排斥的科学研究都是在社交互动结束后考察排斥的影响。虽然这种方法对于理解个体在被排斥后所经历的变化非常有帮助，却未能阐明社会排斥过程在每一时刻的动态变化。因此，本研究方案旨在通过考察社交互动过程中与事件相关的脑激活模式，增进对社会排斥的理解。该方案能够更精确、更敏感地揭示导致个体感到被排斥的社交过程。重要的是，本方案可进行调整，以适应不同性质排斥性社交互动的研究项目，例如改变参与者被纳入互动的频率、每次互动中排斥阶段的持续时间，以及排斥在社交互动中发生的时间点。此外，本方案还可用于研究与社会排斥无关的其他变量和构念。这种在持续进行的社交互动中同时获取神经和行为数据的能力，使其能够广泛应用于心理学多个领域，表明本方案可能成为社交互动相关科学研究新兴领域的重要基础。

引言

近年来，对社会互动的科学研究迎来了复兴，涌现出大量新的理论解释、模型和范式，旨在理解和探索成为社会排斥目标或来源所产生的影响，以及这些互动如何导致排斥的诸多后果1-6。尽管相关文献在深入理解社会排斥在行为、情绪、认知和神经层面的后果方面已取得巨大进展，但关于社会排斥过程中所涉及的动态机制，仍有许多未知之处。文献中的一个显著空白在于对社会互动期间各种动态社会排斥过程的测量。例如，多个理论模型3,5-8提出，对社会排斥事件的监测与评估是更大范围自我调节系统的第一步，该系统旨在应对社会排斥，并维持健康且可接受的归属感与社会融入水平。这些模型以及大量现有的排斥研究文献，为社会排斥的后果及其在神经、行为、认知和情绪层面造成的危害提供了深刻见解。然而，在社会互动过程中，排斥目标个体内部所发生的特定心理与神经过程——这些过程既导致了对排斥的感知，也引发了随后的情绪与认知反应——目前仍不明确。研究人员已采用方法获取社会互动期间的自我报告情绪状态9，但这些数据并未考察可能驱动自我报告效应的持续进行中的神经活动过程。

因此，研究人员开始采用功能磁共振成像（fMRI）技术来“观察”个体在遭受社会排斥时大脑中的活动情况，从而启动了对社会互动过程中排斥现象的研究3,4,10,11。这些研究揭示了在被排斥与被接纳期间神经活动模式的不同。尽管这些研究在加深理解排斥过程中持续发生的神经机制及其与个体主观报告的排斥后果之间的关系方面具有重要意义，但它们在表征社会互动动态本质方面存在局限性。具体而言，这些fMRI方法将整个社会互动过程中的神经活动进行整体化处理，无法实现对排斥经历进行逐 moment 的分析。这一局限性阻碍了对社会互动中排斥相关情绪与认知加工动态过程的全面理解，因为研究者无法确定交流过程中哪些特定时刻或事件对于个体排斥感知的形成及其相应情绪反应具有重要意义。

为解决这些局限性，近期研究在实施Cyberball范式的过程中，引入了一类神经活动——事件相关脑电位（ERPs）的测量方法12，以考察社会排斥期间神经激活的瞬时动态模式13。事件相关脑电位是指在头皮记录到的、与离散事件在时间上同步的神经电活动，反映了大脑对刺激或反应的响应或准备过程中的神经活动14。此外，与功能性磁共振成像（fMRI）相比，ERPs具有更高的时间分辨率，有助于深入理解对社会排斥的动态神经反应。因此，通过事件相关方法检测大脑对社会接纳与排斥事件的神经反应所获得的神经指标，在本实验方案中通过Cyberball范式实现并加以控制，对于评估当前社会排斥理论中的模型与预测至关重要。

本方法学的目标是测量人类参与者在计算机化社交互动过程中对社交事件（包容性事件、排斥性事件）持续产生的神经反应。在此方法中，研究人员能够量化每次互动中各个事件所引发的神经活动。此外，当前方案允许对每个社交事件进行持续性分析，因为每个事件由多个投掷图像组成。这使得研究人员能够观察神经活动在事件展开过程中的变化。这种分析水平在其他研究社交互动期间事件相关电位（ERPs）的方法中是无法实现的15,16，因为这些方法仅针对每个事件中的一张图像记录神经活动，无法对事件的动态发展过程进行考察。此外，实验中让参与者误以为自己正在与其他人在线玩游戏，而实际上其互动对象是计算机控制的预设程序。由于该互动过程由计算机预先编程，并具备根据参与者决策灵活调整互动内容的能力，因此社交互动的性质可根据具体研究问题进行预先设定和编程调整13,17。例如，可通过修改预设的投掷安排（如哪位玩家将球传给另一位玩家、投掷发生的时间、投掷次数及投掷时间间隔），调整计算机生成角色在实验过程中的行为，从而构建出特定持续时间的社交包容或社交排斥情境。因此，研究人员能够测量神经活动对那些可能与整体互动背景不一致的事件的反应。例如，研究人员可以量化某位参与者在整体以包容为主的互动中遭遇排斥性社交事件时的神经反应，并可能将其与该参与者在整体以排斥为主的互动中遭遇排斥事件时的神经反应进行比较。由于功能性磁共振成像（fMRI）技术存在时间分辨率的局限性，这类研究机会在fMRI技术中难以实现。凭借这种编程灵活性，当前方案使来自不同神经科学和心理学背景的研究人员能够以新的方式探讨研究问题，并在社交互动过程中获取动态的神经与行为数据。

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方案

注意：以下实验方案是根据伊利诺伊卫斯理大学机构审查委员会批准的伦理标准制定的。

1. Cyberball 刺激材料准备

  1. 下载Cyberball范式12,18，并将其安装到计算机上（当前方案使用了Cyberball 3.0版本中的图像）。或者，可创建计算机图像以重新构建Cyberball范式，以满足特定需求。
  2. 使用图像编辑程序，为Cyberball中每一次传球的各个部分分别创建单独的图像。例如，将玩家之间的每一次传球分解为一系列连续显示的单帧图像，从而在计算机屏幕上形成球在玩家之间传递的视觉效果（见图1）。
  3. 在图像编辑程序中，为每一帧传球图像添加任何所需的标签、名称或图片，包括代表人类被试作为屏幕下方玩家的元素（如图1中屏幕底部的手部图像），从而生成一系列除球在玩家之间移动外完全相同的传球帧。
  4. 记录每次传球序列中哪一帧为该次传球的“信息帧”，即在传球序列中最早向玩家提供关于传球具体目标（即哪一个其他玩家将接到球）信息的那一帧。
  5. 确保存在从每个玩家向其他每一位玩家传球的序列（包括从人类被试向其他虚拟玩家的传球），每次传球序列包含相同数量的传球帧，并且已明确标注每个传球序列中的信息帧。

2. 网球社交互动编程

  1. 使用刺激呈现软件创建一个序列文件，以详细描述网络掷球社会互动中的确切事件顺序。
    1. 对于序列文件，需明确指定具体的投掷帧（按顺序）、各帧在屏幕上的显示时间、帧的排列顺序、事件的性质（由谁投掷给谁）、受试者需要做出的反应（必要时），以及事件的整体顺序，以实现预期的交互效果。在创建序列文件时，必须将所有这些参数准确填入编程代码中相应的行、列和位置。
    2. 在序列文件中为每个事件的编程代码内指定上述所有具体参数，并对创建的每个序列文件重复这些步骤。例如， 纳入，排除
      1. 将每个投掷动作帧按正确顺序排列在序列文件中，确保一名球员向另一名球员完成第一次抛球时无误。在文件中为球员之间的每种投掷类型创建类似的有序序列，使每种投掷类型均在序列文件中有所体现。例如， 三人游戏包含六种不同的可能出招方式。
      2. 每个投掷帧之间的时间间隔为450毫秒。在此方法中，确保每帧显示450毫秒后被下一帧替换，从而在屏幕上为参与者呈现运动图像，并形成持续总时长为2,700毫秒的投掷事件。
      3. 在序列文件中每次呈现信息帧时插入一个事件相关标记，以便在保存参与者神经活动的文件中对信息帧的呈现时间进行标记。通过使用数字表示玩家来编码该标记以反映事件的性质（左侧玩家为“1”，底部玩家为“2”，右侧玩家为“3”），从而使得代码“13”表示由左侧玩家向右侧玩家的传球。
      4. 将文件中全部六组不同的投掷序列复制，使每组投掷序列在序列文件中至少出现两次。这将提供编程灵活性，以调整每个区块内事件的顺序，使其看起来并非预先设定。
      5. 在序列文件中创建“如果，那么”语句，使人类参与者在接收到抛球后可自由选择下一次抛球的接收者。为人类参与者提供一个反应板或鼠标，用于在接球后选择下一个动作；在三人游戏中，可使用鼠标右键将球抛给右侧的玩家，使用鼠标左键将球抛给左侧的玩家。
      6. 确保“如果，那么”语句能够引导至相应的下一个投掷序列，从而使游戏过程显得流畅无缝即， 左侧球员接到人传后，应立即将球传给另一名球员。
      7. 在序列文件中创建循环和“如果，则”语句，以表示期望的游戏动作，并使程序能够根据预设逻辑自动进入下一个事件，而无需依赖人类参与者的具体选择。
      8. 在程序中设置计数器，以改变游戏的性质，从而避免让人类玩家察觉到程序的存在即， 同一计算机化玩家并非总是做出相同的出招。利用这些计数器在特定事件或事件模式重复出现后切换游戏动作，并打破游戏过程中的行为模式，以更好地模拟屏幕两侧玩家之间看似自发的真实对战效果，而不仅限于屏幕底部所代表的真实人类参与者。
  2. 开发不同的序列文件，以研究不同类型的社会互动。根据研究问题的性质，通过调整每个序列文件中包含性事件和排除性事件的比例与顺序，使这些互动对人类参与者表现为广泛包容性、完全排他性，或部分包容性与部分排他性。
  3. 在采集神经数据以针对不同社会互动中的每种事件类型创建事件相关脑电位（ERPs）时，需确保事件标记出现在脑电图（EEG）文件中。这些标记应在向参与者呈现信息帧的同时出现在EEG文件中。

3. 神经电记录

  1. 根据心理生理学研究学会（Society for Psychophysiological Research）的指南，为参与者做好脑电图（EEG）评估的准备19。
  2. 使用嵌有64个烧结银-氯化银（Ag-AgCl）电极（直径10 mm）的氨纶电极帽，按照10–10系统布局20采集脑电数据。将电极帽佩戴在参与者头部，并使用导电凝胶准备每个电极。
    1. 在线参考电极置于Cz与CPz中点位置，接地电极置于AFz。
      注意：根据所用数据采集电极帽的具体情况，可能需要采用其他在线参考方式。
    2. 采集垂直和水平双极眼电图（EOG）信号，以监测眼动，电极采用烧结Ag-AgCl电极，分别置于右眼上方和下方以及双眼外眦附近。
  3. 使用数字生物放大器以直流模式对原始脑电信号进行连续数字化（采样率500 Hz）、放大（增益取决于具体放大器）和滤波（70 Hz低通滤波，包含60 Hz陷波滤波）。在数据采集前，根据脑电设备和软件的具体规格，从脑电分析软件可用选项中选择上述参数设置。
  4. 使用脑电分析软件记录脑电活动，以便对神经数据进行进一步处理。

4. 离线神经电生理数据处理

  1. 使用空间滤波器校正眼电伪迹，一种多步骤方法：首先生成平均眼电伪迹，然后基于主成分分析（PCA）进行空间奇异值分解以提取第一主成分和协方差值，再利用这些协方差值构建一个对眼电伪迹特别敏感的滤波器21.
  2. 在脑电图分析软件中，从数据转换选项中选择此功能，相对于插入连续脑电图文件中的事件标记创建刺激锁定的片段。将这些片段的时间范围设置为相对于插入标记的 -900 毫秒至 1,800 毫秒，该时间范围相当于每个六帧投掷的完整持续时间，其中 0 毫秒时间点对应于插入的事件标记位置，如图所示 图1.
  3. 通过从每个时间段中减去平均的刺激前基线活动，校正时间段之间的基线差异（即， 事件标记前从 -900 毫秒到 0 毫秒的 900 毫秒时间窗口）。该功能可通过脑电图分析软件中的数据转换选项进行选择或启动。
  4. 对片段进行低通滤波（30 Hz；24 dB/倍频程），并剔除任何电伪迹超过 +75 μV 的片段。从脑电分析软件提供的选项中选择这些设置，以便在数据采集后对脑电数据进行转换，具体参数可能因脑电软件的规格而异。
  5. 在Cyberball任务区块内，对每种事件类型的神经反应进行平均。
    注意：该平均化过程可进行调整，仅对每次互动中同类事件的前20个、中间20个或后20个进行平均，以考察社会互动过程中神经激活的动态模式。13.
    1. 将各种事件类型合并，创建三大事件类别：由另一位玩家向参与者投掷、由参与者向另一位玩家投掷，以及两位其他玩家之间不涉及参与者的投掷。例如，将从人类向左侧玩家和向右侧玩家的投掷合并为一个平均波形。
    2. 将计算机控制的玩家产生的事件归类为最关注的事件类型：传向人类参与者（纳入性）和传向人类参与者之外（排除性）。
  6. 如适用，在事件标记后 200 - 320 毫秒的离散潜伏期时间窗内，以 FCz 处的平均振幅量化 N2 成分。
  7. 如适用，在事件标记后 320 - 450 毫秒的离散潜伏期时间窗内，以 Pz 电极点的平均振幅来量化 P3 成分。
  8. 如适用，量化事件相关电位成分，以在信息帧之后的若干帧中分析不同事件类型在社会互动中神经活动模式的持续差异。

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结果

本方案已用于先前发表的研究中，以考察社会排斥对持续神经活动和行为活动的影响13。22名大学生年龄的参与者（15名女性，7名男性）在上述条件下完成了三轮Cyberball任务。在签署知情同意书后，参与者被告知他们将与其它本科生一起参与一个计算机化的抛球游戏。然而，其他参与者并非真实存在，而是由本方案中所述的计算机模拟玩家所代表。每位人类参与者均完成了相同的三个实验阶段（纳入、排斥、重新纳入）。每个阶段共包含80次抛球。在纳入和重新纳入阶段，所有玩家在每次抛球时均有均等的机会接到球。在排斥阶段，人类参与者在游戏初期与其他玩家一样有均等的机会接到球，直至其已收到其他参与者抛来的10次球为止。在此初始阶段之后，该人类参与者在该阶段剩余过程中将被完全排除在外。

本方案的代表性结果可包括对社会互动中每种事件类型的多个ERP成分进行分析，以及对不同类型互动之间的ERP成分进行比较。N2成分的分析表明，事件类型存在显著效应，而社会互动类型无显著效应，即无论社会互动的整体背景如何，排斥性投掷均引发更大的N2波幅。P3成分的代表性结果呈现出类似模式：互动中的事件类型具有显著效应，...

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讨论

本文介绍了一种可用于测量社交互动过程中持续发生的事件相关神经活动和行为数据的实验方案。该方法使得研究者能够在多种不同类型的社交互动中，考察多种事件类型（如包容性、排斥性事件）的神经与行为反应。具体而言，该方案能够量化在计算机化社交互动过程中，任何特定事件发生时所诱发的逐 moment 的事件相关神经活动。这种神经活动独立于参与者发起的任何特定动作或行为，且社交互动的性质可根据需要进行定制，从而适用于除社交排斥研究之外的多种研究问题。

本方案的关键在于使用事件标记来采集持续社会互动过程中的神经活动。插入这些事件标记使得能够对任何类型社会互动（包容性或排斥性）中的事件相关活动进行时间锁定分析。由于血流动力学测量的时间分辨率有限，功能性磁共振成像（fMRI）方法无法实现这一能力3,11。另一个关键要素是创建一系列图像，以反映参与者之间持续且动态的社会互动过程。这与其它脑电图（ERP）方案不同，后者仅呈现单张图像，用以表明人类参与者是否接到了抛掷物15,16,22。在本方案中，参与者能够亲身体验社会事件的发展过程——正如现实生活中的互动一样——研...

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披露

作者声明无任何利益冲突，且无任何需要披露的内容。

致谢

作者谨感谢众多论文学生和研究助理在试用和实施本方案过程中提供的帮助。本文所呈现的数据基于美国国家科学基金会（NSF）授予杰森·特曼森（Grant Number 1147743）以及伊利诺伊卫斯理大学向杰森·特曼森提供的资助项目支持。

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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
计算机化社会互动程序 Cyberball（Williams 等，2000）figure-materials-1 https://cyberball.wikispaces.com研究人员可使用或创建另一组计算机图像
Neuroscan SynAmps2 64 通道放大器，配备 SCAN 4.3.1 数据采集与分析软件figure-materials-2 Compumedics Neuroscan Neuromedical Supplies9032-0010-01可使用其他型号的放大器及脑电图（EEG）数据采集设备和软件
STIM2 完整版 2.1 刺激呈现软件figure-materials-3 Compumedics Neuroscan Neuromedical Supplies666M可使用其他刺激呈现软件
SynAmps2 Quik-Cap 烧结 Ag/AgCl 64 导/中号脑电帽figure-materials-4 Compumedics Neuroscan Neuromedical Supplies96050255可使用其他类型的脑电帽
Quik-Gel 导电凝胶figure-materials-5 Compumedics Neuroscan Neuromedical Supplies92000016可使用其他脑电导电电极凝胶
NuPrepfigure-materials-6 Compumedics Neuroscan Neuromedical Supplies92100025可使用其他皮肤预处理去角质剂
钝头针头和注射器套装figure-materials-7 Compumedics Neuroscan Neuromedical Supplies104207针头和注射器套装用于将导电凝胶注入脑电帽中的电极

参考文献

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