测量神经和行为活动期间持续计算机化的社会互动：对事件相关电位的考察
November 15th, 2014
近年来，关于社会排斥的研究发展迅速。随着该领域的扩展，必须开发复杂的方法，以便在社会排斥期间同时测量神经和行为结果。该协议利用与事件相关的脑电位来记录计算机化社交互动期间正在进行的神经活动。
该程序的总体目标是在计算机化社交互动期间获得神经活动和自我报告的感觉状态的测量。这是通过首先为程序创建计算机化刺激来实现的。第二步是对计算机化的 Cyber ball 社交互动进行编程。
接下来，在社交互动期间记录参与者的神经活动。最后一步是在 Cyber Ball 协议完成后离线处理神经数据。最终，与事件相关的 Cyber Ball 协议用于显示与正在进行的动态社交互动中每个时刻相关的神经活动。
与现有方法（如交互后问卷或 FMRI 技术）相比，该技术的主要优点是该技术允许检查交互中的每种类型的事件以及每个事件内和事件之间的动态神经活动。首先，使用照片编辑程序为 cyberball 中投掷的每个部分创建单独的图像。将玩家之间的每次投掷分解为一个接一个显示的单个投掷帧。
接下来，将任何标签、名称或图片添加到每个单独的投掷框。包括一个图像，以将人类参与者表示为屏幕上的底部玩家。请注意每个 throw 序列中的哪一帧是该 throw 的信息帧。
这是投掷序列中的第一帧，它向玩家提供有关投掷特定目的地的信息。确保在屏幕上有 throw sequence 创建从每个玩家到其他每个玩家的 throw。每个 throw sequence 应具有相同数量的 throw 帧，并且每个 throw 帧上都应注明信息帧。
下一步是使用刺激演示软件创建一个序列文件，以详细说明赛博球社交互动中事件的确切顺序。对于序列文件，请指定特定的 throw 帧、屏幕上帧的计时以及帧的顺序。此外，定义事件的性质、人类参与者所需的响应以及事件的总体顺序。
要创建所需的交互，请在编程代码中指定上述所有细节。对于序列文件中的每个事件，并为每个序列重复这些步骤。文件已创建 接下来，在序列文件中按正确的顺序对每个投掷帧进行排序，以便完成第一个抛球，从一个玩家到另一个玩家没有错误。
在文件中为玩家之间的每种类型的投掷创建类似的有序序列，以便每种类型的投掷都在序列文件中表示。插入与事件相关的标记。每次在序列文件中显示信息帧，以便可以在文件中标记此帧的表示。
保存参与者的神经活动 使用数字表示玩家，为此标记编码以表示事件的性质。如果左侧的玩家是玩家 1，则底部的玩家是玩家 2，右侧的玩家是玩家 3。代码 1 到 3 用于表示从左侧玩家到右侧玩家的投掷，以允许人类参与者自由选择在人类参与者创建后哪个玩家将接收下一次投掷。
If then 语句，人类参与者将有一个响应板或鼠标来选择下一个作。收到抛球后，在序列文件中创建循环和 if then 语句来表示所需的游戏动作，并允许程序适当地移动到下一个事件，而不管人类参与者的选择如何。接下来，在程序中启动计数器以更改游戏的性质，以便程序不会对人类玩家显现。
使用这些计数器来切换游戏作并删除整个游戏中的游戏模式，以更好地呈现玩家之间自发的实时游戏外观。最后，开发不同的序列文件以研究不同类型的社交互动。根据研究问题的性质，使这些交互在很大程度上包含人类参与者或部分包含或排他性。
要开始神经电记录，请根据心理生理学研究协会的指导方针为参与者准备脑电图或脑电图。将电极帽安装到参与者的头部并准备电极后，在线将电极对准放置在中点的电极。接下来，将银、氯化银电极置于右眼眶上方和下方以及每只眼睛的外侧附近，并收集垂直和水平双极电图活动。
为了监测眼球运动，使用 EEG 分析软件记录 EEG 活动，以便进一步处理神经数据。准备好开始测试时，指示参与者舒适地坐着，并按下按钮来确定在互动中收到投球后将球扔到哪里。在刺激演示上启动赛博球程序，并开始记录脑电图数据采集，计算机记录整个赛博球交互期间的脑电图活动。
交互停止后，停止记录 EEG 数据。会议结束后，取下脑电图帽，并向参与者提供有关赛博球协议的性质和社交互动作目的的完整汇报。要开始处理数据，请校正眨眼。
使用空间滤波器，此多步骤过程使用主成分分析生成平均眨眼，以创建对眨眼特别敏感的滤波器。接下来，相对于插入到连续 EEG 文件中的事件标记创建刺激锁定纪元。相对于插入的标记运行这些 epoch，范围为负 900 毫秒到 1800 毫秒，这相当于使用数据转换选项通过从每个 LOPA 中删除平均刺激前基线活动来校正 epoch 之间的基线差异，从而纠正每个 6 帧投出的整个持续时间。
过滤 epoch 并拒绝任何电气伪影超过正负 75 微伏的 epoch。接下来，将 cyberball 任务块中每种事件类型的神经反应平均在一起，将各种事件类型组合在一起，创建三个主要事件类别。从其他任何一名球员向参与者投掷，从参与者向任何其他球员投掷，并在其他两名球员之间投掷不包括参与者。
最后，将来自计算机化玩家的事件组合成最感兴趣的事件类型，抛给人类参与者或包容性，并从人类参与者或排他性者那里抛出。此图按投掷类型和块类型显示了具有代表性的 ERP 波形。左图显示了 FCZ 处的波形，FCZ 是额叶中央中线部位，右图显示了 pz 处的波形，pz 是顶层中线部位。
该图显示了两个 ERP 组成部分（N 2 和 P 3）的差异，具体取决于社交事件的性质，而不是社交互动的整体性质。社交互动过程中神经活动的改变可以应用于不同的 ERP 组件和电极位点，如 FCZ 和 pz 的波形所示。与在排除过程后期相比，N 2 和 P 3 分量在排除过程的早期都表现出更大的振幅。遵循此程序。
可以执行其他方法，例如改变互动的性质以包括更多参与者、不同程度的包容和排斥，或允许参与者在进行社交互动之前见证排斥，以回答其他问题，例如，神经活动模式从不同的排斥事件中恢复的速度有多快？伴侣的数量是否会影响与排斥相关的活动，目睹排斥是否会改变一个人自己对排斥的神经反应？
View the full transcript and gain access to thousands of scientific videos
概述
本研究着重于测量计算机化社交互动期间的神经活动和自我报告的感受，特别是使用网络球协议。该方法旨在捕捉社交排斥背景下的行为和神经结果。
关键研究组成部分
科学领域
- 神经科学
- 行为心理学
- 社交互动研究
背景
- 社交排斥的研究显著增加。
- 理解社交互动期间的神经反应至关重要。
- 事件相关脑电位提供了对持续神经活动的洞察。
- 同时测量神经和行为结果是必要的。
研究目的
- 开发一个测量社交互动期间神经活动的协议。
- 评估对社交排斥的自我报告感受。
- 利用网络球协议进行动态社交互动分析。
使用的方法
- 创建计算机化的社交互动刺激。
- 编程网络球社交互动。
- 记录参与者在互动期间的神经活动。
- 在协议完成后离线处理神经数据。
主要结果
- 社交互动期间实时记录神经活动。
- 事件相关电位揭示了社交排斥效应的洞察。
- 自我报告的感受与神经反应相关。
- 该协议展示了社交互动的动态性质。
结论
- 该研究成功地测量了神经和行为结果。
- 研究结果有助于理解社交排斥的影响。
- 该方法可以应用于社交神经科学的进一步研究。
常见问题
Executive Industry Relevance
Understanding the temporal dynamics of social exclusion provides mechanistic insights into behavioral health pathways relevant to neuropsychiatric drug discovery. Real-time neural and behavioral measurement during dynamic social interactions enables de-risking of target hypotheses related to social cognition and emotional regulation. This approach supports predictive confidence in early discovery by linking neural biomarkers to behavioral outcomes in disease-relevant systems.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Scientific Value: Enables interrogation of therapeutic hypotheses involving social cognition pathways through moment-to-moment neural tracking during exclusion events.
- Operational Value: Provides quantitative neural readouts (ERP components) that clarify target engagement and pathway modulation in preclinical models.
- Predictive Value: Supports portfolio triage by correlating neural dynamics (N2, P3 amplitudes) with self-reported behavioral states across exclusion/inclusion conditions.
Screening & Assay Development
- Assay Readiness: Generates standardized, stimulus-locked neural epochs time-locked to social event markers for reproducible compound screening.
- Quantitative Output: Delivers averaged ERP waveforms across event types (inclusionary/exclusionary throws) enabling dose-response or target modulation analysis.
- Scalability: Protocol adaptation via sequence files allows high-throughput testing of varied social interaction parameters across multiple experimental conditions.
Translational & Preclinical Research
- Translational Continuity: Bridges discovery-phase neural mechanisms to preclinical validation by capturing dynamic brain-behavior correlations during ongoing social challenges.
- Biomarker Alignment: ERP components (N2, P3) at FCz and Pz sites serve as translatable neural indices of social exclusion sensitivity for target validation.
- Risk-Adjusted Advancement: Enables early detection of target-mediated changes in social information processing, reducing late-stage attrition due to unanticipated behavioral effects.
Pipeline & Workflow Integration
The method integrates into early discovery workflows by providing real-time neural and behavioral readouts that inform target validation and assay development for neuropsychiatric indications.
- Discovery Biology: Supports hypothesis testing of social neural pathways by isolating event-related brain activity during specific social moments (inclusion/exclusion).
- Screening: Enables assay standardization through stimulus-locked epochs and artifact rejection (≤75 µV) ensuring reliable neural signal detection across test conditions.
- Analytics: Delivers quantitative ERP measurements (N2, P3 amplitudes) that allow comparison of neural responses across experimental blocks and conditions.
- Translational Research: Connects neural dynamics to behavioral outcomes, supporting biomarker-aligned progression from discovery to preclinical evaluation.
- Enterprise Reuse: Protocol flexibility via customizable sequence files supports reuse across projects studying varied social interaction parameters without redevelopment.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Reduces mechanistic ambiguity in social cognition targets by providing time-resolved neural correlates of exclusion processing.
- Operational Value: Standardizes neural data acquisition and preprocessing (eye blink correction, baseline normalization, epoch averaging) for reproducible results.
- Strategic Value: Improves go/no-go decisions by linking target modulation to measurable changes in social information processing networks.
- Portfolio Impact: Enables risk-adjusted prioritization of compounds based on effects on neural biomarkers of social sensitivity and emotional regulation.
Implementation Considerations
- Requires expertise in EEG acquisition, event-related potential analysis, and social neuroscience paradigms.
- Dependent on stimulus presentation software capable of millisecond-precise timing and marker insertion for neural event locking.
- Necessitates standardization of electrode placement (FCz, Pz), referencing, and ocular artifact correction across sites and operators.
- Adaptation considerations include modifying sequence files to alter inclusion/exclusion frequency, duration, and timing for different research questions.
- Practical limitations include sensitivity to muscle artifacts during button presses and need for sufficient trial counts per condition to achieve reliable ERP averages.
