November 15th, 2014
Die Forschung zur sozialen Ausgrenzung hat in den letzten Jahren enorm zugenommen. Mit der Erweiterung des Feldes ist es unerlässlich, ausgefeilte Methoden zu entwickeln, die die gleichzeitige Messung von neuronalen und verhaltensbezogenen Ergebnissen während sozialer Ausgrenzung ermöglichen. Dieses Protokoll nutzt ereigniskorrelierte Gehirnpotenziale, um die laufende neuronale Aktivität während computergestützter sozialer Interaktionen aufzuzeichnen.
Das übergeordnete Ziel dieses Verfahrens ist es, Messungen sowohl der neuronalen Aktivität als auch der selbstberichteten Gefühlszustände während computergestützter sozialer Interaktionen zu erhalten. Dies wird erreicht, indem zunächst die computergestützten Reize für das Programm erstellt werden. Der zweite Schritt besteht darin, die computergestützte soziale Interaktion des Cyberballs zu programmieren.
Als nächstes wird die neuronale Aktivität des Teilnehmers während der sozialen Interaktion aufgezeichnet. Der letzte Schritt besteht darin, die neuronalen Daten nach Abschluss des Cyberball-Protokolls offline zu verarbeiten. Letztendlich wird das ereignisbezogene Cyberball-Protokoll verwendet, um die neuronale Aktivität zu zeigen, die mit jedem Moment innerhalb einer laufenden dynamischen sozialen Interaktion verbunden ist.
Der Hauptvorteil dieser Technik gegenüber bestehenden Methoden wie Fragebögen nach Interaktion oder FMRI-Technologie besteht darin, dass diese Technik die Untersuchung jeder Art von Ereignis innerhalb einer Interaktion sowie die dynamische neuronale Aktivität innerhalb jedes Ereignisses und über Ereignisse hinweg ermöglicht. Verwenden Sie zunächst ein Bildbearbeitungsprogramm, um individuelle Bilder für jeden Teil der Würfe in Cyberball zu erstellen. Zerlegen Sie jeden der Würfe von Spieler zu Spieler in die einzelnen Wurfrahmen, die nacheinander angezeigt werden.
Fügen Sie als Nächstes Beschriftungen, Namen oder Bilder zu jedem einzelnen Auslöseframe hinzu. Fügen Sie ein Bild ein, um den menschlichen Teilnehmer als unteren Spieler auf dem Bildschirm darzustellen. Notieren Sie sich, welches Bild in jeder Wurfsequenz das Informationsbild für diesen Wurf ist.
Dies ist der erste Frame innerhalb der Wurfsequenzen, der den Spielern Informationen über das spezifische Ziel des Wurfs liefert. Stellen Sie sicher, dass es Wurfsequenzen gibt, die einen Wurf von jedem Spieler zu jedem anderen Spieler auf dem Bildschirm erzeugen. Jede Auslösesequenz sollte die gleiche Anzahl von Auslösebildern haben, und der Informationsrahmen sollte auf jedem vermerkt sein.
Der nächste Schritt besteht darin, eine Sequenzdatei mit Hilfe einer Stimulus-Präsentationssoftware zu erstellen, um die genaue Abfolge der Ereignisse innerhalb der sozialen Interaktion mit dem Cyberball zu beschreiben. Geben Sie für die Sequenzdatei die spezifischen Auslöse-Frames, das Timing der Frames auf dem Bildschirm und die Reihenfolge der Frames an. Definieren Sie auch die Art des Ereignisses, die vom menschlichen Teilnehmer geforderte Reaktion und die Gesamtreihenfolge der Ereignisse.
Um die gewünschte Interaktion zu erstellen, geben Sie alle oben genannten Besonderheiten im Programmiercode an. Wiederholen Sie für jedes Ereignis in der Sequenzdatei die Schritte für jede Sequenz. Datei erstellt Ordnen Sie als Nächstes jedes der Wurfbilder in der richtigen Reihenfolge innerhalb der Sequenzdatei an, damit der erste Ballwurf ohne Fehler von einem Spieler zum anderen ausgeführt wird.
Erstellen Sie für jede Art von Wurf unter den Spielern ähnlich geordnete Sequenzen in der Datei, sodass jede Art von Wurf in der Sequenzdatei dargestellt wird. Fügen Sie eine ereignisbezogene Markierung ein. Jedes Mal, wenn ein Informationsrahmen in der Sequenzdatei angezeigt wird, kann die Darstellung dieses Rahmens in der Datei markiert werden.
Wenn Sie die neuronale Aktivität des Teilnehmers speichern, codieren Sie diesen Marker, um die Art des Ereignisses darzustellen, indem Sie Zahlen verwenden, um die Spieler darzustellen. Wenn der linke Spieler der erste Spieler ist, ist der untere Spieler der zweite und der rechte Spieler der dritte Spieler. Der Code eins bis drei wird verwendet, um einen Wurf vom Spieler auf der linken Seite zum Spieler auf der rechten Seite darzustellen, damit der menschliche Teilnehmer frei wählen kann, welcher Spieler den nächsten Wurf erhält, nachdem er den menschlichen Teilnehmer erstellt hat.
Wenn then-Anweisungen, verfügt der menschliche Teilnehmer über ein Antwortpad oder eine Maus, um die nächste Aktion auszuwählen. Erstellen Sie nach Erhalt eines Ballwurfs Schleifen und if-then-Anweisungen innerhalb der Sequenzdatei, um die gewünschte Spielaktion darzustellen und dem Programm zu ermöglichen, unabhängig von der Auswahl des menschlichen Teilnehmers, angemessen zum nächsten Ereignis zu wechseln. Initiieren Sie als Nächstes Zähler innerhalb des Programms, um die Art des Spiels so zu ändern, dass das Programm für den menschlichen Spieler nicht sichtbar wird.
Verwenden Sie diese Zähler, um die Spielaktion zu wechseln und Spielmuster während des Spiels zu entfernen, um den Eindruck eines spontanen Live-Spiels unter den Spielern zu verbessern. Entwickeln Sie schließlich verschiedene Sequenzdateien, um verschiedene Arten von sozialen Interaktionen zu untersuchen. Machen Sie diese Interaktionen je nach Art der Forschungsfrage weitgehend inklusiv für exklusiv oder teilweise inklusiv oder exklusiv für den menschlichen Teilnehmer.
Um mit den neuroelektrischen Aufzeichnungen zu beginnen, bereiten Sie die Teilnehmer auf die Elektroenzephalographie oder das EEG gemäß den Richtlinien der Gesellschaft für psychophysiologische Forschung vor. Nachdem Sie die Elektrodenkappe auf den Kopf des Teilnehmers aufgesetzt und die Elektroden vorbereitet haben, beziehen Sie die Elektroden online auf eine Elektrode, die sich in der Mitte befindet. Platzieren Sie als nächstes zentrierte Silber-, Silberchlorid-Elektroden über und unter der rechten Orbita und in der Nähe des äußeren Campus jedes Auges und sammeln Sie vertikale und horizontale bipolare elektrographische Aktivität.
Zur Überwachung der Augenbewegungen wird die EEG-Aktivität mit Hilfe einer EEG-Analysesoftware aufgezeichnet, um die neuronalen Daten weiter zu verarbeiten. Wenn Sie bereit sind, mit dem Testen zu beginnen, weisen Sie den Teilnehmer an, bequem zu sitzen und mit einem Tastendruck zu antworten, um zu bestimmen, wohin der Ball geworfen werden soll, nachdem er in der Interaktion einen Wurf erhalten hat. Starten Sie das Cyberball-Programm auf der Stimuluspräsentation und beginnen Sie mit der Aufzeichnung auf der EEG-Datenerfassung, Computeraufzeichnung der EEG-Aktivität während der gesamten Dauer der Cyberball-Interaktion.
Sobald die Interaktion stoppt, hören Sie auf, EEG-Daten aufzuzeichnen. Entfernen Sie nach der Sitzung die EEG-Kappe und geben Sie dem Teilnehmer eine vollständige Nachbesprechung über die Art des Cyberball-Protokolls und den Zweck der Manipulationen der sozialen Interaktion. Um mit der Verarbeitung der Daten zu beginnen, korrigieren Sie das Blinzeln der Augen.
Unter Verwendung eines räumlichen Filters generiert dieses mehrstufige Verfahren einen durchschnittlichen Augenblinzel unter Verwendung der Hauptkomponentenanalyse, um einen Filter zu erstellen, der speziell auf Augenblinzeln reagiert. Erstellen Sie als Nächstes Stimulus-gesperrte Epochen relativ zu der Ereignismarkierung, die in die kontinuierliche EEG-Datei eingefügt wurde. Führen Sie diese Epochen von minus 900 Millisekunden bis 1800 Millisekunden relativ zum eingefügten Marker aus, was der gesamten Dauer jedes Sechs-Frame-Wurfs entspricht, indem Sie die Datentransformationsoption verwenden, um Basislinienunterschiede zwischen den Epochen zu korrigieren, indem die durchschnittliche Basisaktivität vor dem Stimulus aus den einzelnen LOPAs entfernt wird.
Filtern Sie die Epochen, und lehnen Sie alle Epochen mit elektrischen Artefakten ab, die plus/minus 75 Mikrovolt überschreiten. Als Nächstes mitteln Sie die neuronalen Antworten für jeden Ereignistyp innerhalb der Cyberball-Aufgabenblöcke und kombinieren die verschiedenen Ereignistypen, um drei Hauptereigniskategorien zu erstellen. Würfe auf den Teilnehmer von einem anderen Spieler, Würfe vom Teilnehmer auf einen anderen Spieler und Würfe, die den Teilnehmer nicht einbeziehen, zwischen den beiden anderen Spielern.
Kombinieren Sie schließlich die Ereignisse von den computergesteuerten Spielern in die Ereignistypen, die am meisten Interesse sind: Wirft den menschlichen Teilnehmer oder Inklusionsteilnehmer und wirft weg vom menschlichen Teilnehmer oder ausschließend. Dieses Diagramm zeigt repräsentative ERP-Wellenformen nach Wurftyp und Blocktyp. Das linke Diagramm zeigt die Wellenformen bei FCZ, einer frontalen, zentralen Mittellinienstelle, und das rechte Diagramm zeigt die Wellenformen bei pz, einer parietalen Mittellinienstelle.
Das Diagramm zeigt Unterschiede zwischen den beiden ERP-Komponenten, N zwei und P drei, basierend auf der Art des sozialen Ereignisses, und es handelt sich nicht um die allgemeine Art der sozialen Interaktion. Veränderungen in der neuronalen Aktivität im Verlauf der sozialen Interaktion können auf verschiedene ERP-Komponenten und Elektrodenstellen angewendet werden, wie die Wellenform für FCZ und pz zeigt. Sowohl die Komponenten N zwei als auch P drei weisen zu einem früheren Zeitpunkt des Ausschlussprozesses größere Amplituden auf als später im Ausschlussprozess nach diesem Verfahren.
Andere Methoden, wie z. B. die Variation der Art der Interaktion, um mehr Spieler, unterschiedliche Grade der Inklusion und Exklusion einzubeziehen, oder die Möglichkeit, dass Teilnehmer Zeuge von Ausgrenzung werden, bevor sie sich an einer sozialen Interaktion beteiligen, können durchgeführt werden, um zusätzliche Fragen zu beantworten, wie z. B.: Wie schnell erholen sich Muster neuronaler Aktivität von unterschiedlichen Ausschlussepisoden? Beeinflusst die Anzahl der Partner die Aktivität im Zusammenhang mit Ausgrenzung und verändert das Miterleben von Ausgrenzung die eigene neuronale Reaktion auf Ausgrenzung?
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Diese Studie konzentriert sich auf die Messung neuronaler Aktivität und selbst berichteter Gefühle während computergestützter sozialer Interaktionen, insbesondere unter Verwendung des Cyber-Ball-Protokolls. Die Methodik zielt darauf ab, sowohl verhaltensbezogene als auch neuronale Ergebnisse im Kontext sozialer Ausgrenzung zu erfassen.
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.
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.