9 janvier 2016
L’escompte différé fait référence à une baisse de la valeur d’une récompense lorsqu’elle est retardée par rapport au moment où elle est immédiatement disponible. Nous décrivons une tâche d’actualisation du retard informatisée qui est facile à mettre en œuvre et qui permet de quantifier le degré d’actualisation du retard chez les participants humains.
L’objectif général de cette procédure est de fournir une évaluation quantitative de l’effet du retard sur la valeur actuelle d’un produit donné. Cette méthode, développée à l’origine par Du, Green et Myerson, permet de quantifier l’actualisation différée. L’actualisation différée décrit la mesure dans laquelle le retard affecte la valeur actuelle d’un résultat et a été lié à une variété de comportements à risque, tels que la toxicomanie, l’obésité et le jeu.
Le principal avantage de cette technique est qu’elle fournit une mesure robuste et fiable de l’actualisation des délais, dans un laps de temps relativement court. Bien que cette méthode ait souvent été utilisée pour décrire les différences préexistantes entre les populations, nous espérons que d’autres travaux pourront s’appuyer sur son utilisation comme outil de diagnostic ou cible d’intervention. En général, les expérimentateurs qui ne connaissent pas cette procédure peuvent être mis au défi, car la procédure nécessite un algorithme pour déterminer un point d’indifférence, qui doit être intégré dans un programme informatique.
Une démonstration visuelle de cette méthode peut être utile, car de petites erreurs dans l’algorithme peuvent conduire à des résultats radicalement différents. Commencez par choisir la plage de délais pour laquelle l’escompte sur les retards sera évalué. Ensuite, choisissez le montant maximum d’argent qui servira le résultat retardé de la tâche.
Ensuite, choisissez le nombre d’essais qui doivent être terminés pour déterminer un point d’indifférence à chaque retard. Ensuite, demandez au participant de s’asseoir dans une pièce isolée, devant un ordinateur. Demandez-leur d’éteindre leur téléphone portable ou tout autre appareil électronique.
Fournissez au participant un formulaire de consentement éclairé à examiner et à signer s’il accepte de participer à la tâche. Ensuite, démarrez le programme en cliquant sur l’icône associée à la tâche sur l’ordinateur. Observez la boîte de dialogue et entrez une balise d’identification de participant unique qui sera attachée aux données du participant.
Donnez aux participants des instructions sur ce qu’ils vivront dans la tâche. Ensuite, fournissez des essais pratiques qui ne seront pas inclus dans l’analyse des données pour les familiariser avec la conception de la tâche. Commencez les essais pratiques en montrant une question sur l’ordinateur et en demandant au participant de choisir entre 10 disponibles immédiatement et 100 disponibles en une journée.
Observez le choix fait à l’écran. Posez la même question sur l’écran suivant, mais pour les choix suivants, augmentez l’alternative immédiate d’un incrément de 10 à chaque essai, quels que soient les choix faits par le participant, jusqu’à ce que les alternatives immédiate et différée soient égales à 100. Enfin, demandez au participant de faire 10 essais pratiques pour lui permettre de s’acclimater à la tâche.
Pour évaluer le point d’indifférence, affichez d’abord aux participants les montants de départ pour les alternatives différées et immédiates. Pour le premier essai, affichez le montant maximum en tant qu’alternative différée et affichez simultanément le montant immédiat en tant que moitié du montant maximum. Placez le curseur de la souris au centre de l’écran au début de chaque essai, puis observez le choix du participant.
Ajustez le montant de l’alternative immédiate d’un quart du maximum pour le deuxième essai, en fonction du choix du participant. Par exemple, si le participant a choisi l’option immédiate, diminuez le montant du choix immédiat de 25 pour le deuxième essai. Si le participant a choisi l’option différée, augmentez le montant du choix immédiat de 25 pour le deuxième essai.
Ensuite, affichez le nouveau montant du choix immédiat et d’un choix différé constant au participant, et permettez-lui de terminer le deuxième essai. Observez leur choix. Ensuite, ajustez le montant de l’alternative immédiate de la moitié de l’ajustement précédent.
Par exemple, si le participant a choisi l’option immédiate, diminuez de 12,50 le montant du choix immédiat pour le troisième essai. Si le participant a choisi l’option différée, augmentez de 12,50 le montant du choix immédiat pour le troisième essai. Répétez les ajustements jusqu’à ce que le participant ait fait le nombre requis de choix, ce qui est à la discrétion de l’expérimentateur.
Effectuez l’ajustement final du montant immédiat en fonction du choix du participant, et utilisez ce nouveau montant comme point d’indifférence pour ce retard particulier. Répétez entièrement l’ensemble du processus d’ajustement pour chacun des délais choisis, en réinitialisant le montant du résultat immédiat et le montant de l’ajustement pour le premier essai à chaque délai. Pour évaluer l’actualisation du délai pour des résultats qualitativement différents, demandez au participant de fournir un exemple du résultat choisi.
Par exemple, si le résultat choisi est la nourriture, demandez au participant de fournir son aliment préféré. Enregistrez la réponse du participant et demandez-lui combien coûte une unité du résultat. Ensuite, affichez le montant des montants de départ immédiat et différé, en fonction du prix indiqué par le participant.
Fixez le montant différé du résultat pour qu’il soit égal au montant maximum divisé par le prix unitaire fourni par le participant, et fixez l’alternative immédiate à 0,5 de ce montant. Enfin, répétez le processus d’ajustement pour déterminer le point d’indifférence pour chaque résultat. Ce protocole décrit comment mener une expérience d’actualisation de délai, en utilisant la tâche d’ajustement du montant et des participants humains à travers divers résultats.
Ici, les fonctions d’actualisation sont présentées pour les fumeurs et les non-fumeurs, à travers les marchandises que sont l’argent, l’alcool, les divertissements et la nourriture. Les points d’indifférence médians indiquent que la nourriture est plus fortement désoldée que l’argent. Une fois correctement programmée, cette technique ne prend qu’environ 10 minutes pour évaluer le degré de remise de délai pour un seul produit.
En essayant cette procédure, il est important de se rappeler d’insister auprès des participants sur le fait qu’il n’y a pas de bonnes réponses et que chaque participant doit choisir l’alternative qu’il préfère. Cette technique a été utilisée par divers groupes de laboratoires pour évaluer l’actualisation des délais et l’associer à divers comportements à risque. Après avoir regardé cette vidéo, vous devriez avoir une bonne compréhension de la configuration et de la programmation des tâches de réduction de délai.
Dans les documents supplémentaires, nous fournissons un code qui peut être utilisé pour programmer une tâche d’escompte de retard. Nous fournissons également des modèles de régression non linéaires qui peuvent être ajustés aux données. Ces modèles permettent de quantifier le degré d’actualisation des délais.
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La décote de retard est la réduction de la valeur perçue d'une récompense lorsqu'elle est retardée. Cet article décrit une tâche informatique pour quantifier la décote de retard chez les participants humains.
Delay discounting assessment provides a quantitative behavioral metric for evaluating impulsive choice patterns linked to substance use disorders and other compulsive behaviors. This method enables target validation by isolating delay sensitivity as a mechanistic endophenotype in preclinical and clinical populations. The technique supports go/no-go decisions in early discovery by offering a translatable behavioral readout across species and commodities.
The adjusting amount task fits within the discovery continuum from target hypothesis testing through lead optimization to preclinical validation, offering a behavioral bridge between molecular mechanism and clinical risk phenotype.