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方法論記事

ネガティブな感情下での知覚的期待に対する自我枯渇の影響に関するイベント関連の可能性研究

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DOI：

10.3791/69055

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2025年11月14日

 ,  ,  , 
1College of Education and Sports Sciences, Yangtze University, 2Department of Psychology, School of Sports Medicine, Wuhan Sports University

この記事について

サマリー

ここでは、ネガティブな感情下でテニスの訓練を受けた学部生の知覚的期待に自我の枯渇が影響を与える根本的なメカニズムを調べるために、イベント関連電位 (ERP) 方法論を使用した調査を提案します。

要約

本研究では、ネガティブな感情下にあるテニスの訓練を受けた学部生の知覚的期待に対する自我の枯渇の影響を調査するために、行動とイベント関連電位 (ERP) 測定を組み合わせて採用しました。この発見は、この特定の集団におけるトレーニングの有効性を高めるための理論的基盤を提供します。ネガティブな感情はフィルムクリップによって誘発され、エゴの枯渇はストループの課題によって引き出されました。知覚的予測は、時間的に遮蔽されたテニスビデオを使用して評価されました。ネガティブな感情の下では、参加者は、低自我枯渇状態またはボールを打ってから160ミリ秒後に、反応時間が短く、精度が高いことが示されました。さらに、N2のピークレイテンシは、ボールを打った瞬間よりもボールを打った後160ミリ秒で短かった。N2、P3、およびLNCの平均振幅のピーク振幅は、高エゴ枯渇状態のピーク振幅よりも低自我枯渇状態で有意に低かった(p < 0.05)。N2とP3のピーク振幅は、ボールを打った後160msよりもボールを打った瞬間に高かった。ネガティブな感情の下では、テニスの訓練を受けた学部生は、低自我枯渇状態で知覚的予測速度が速く、精度が高く、認知リソースの割り当てが減少しました。テニスの訓練を受けた学部生は、ボールを打った瞬間と比較して、より優れた速度精度、より早い注意制御、およびボールを打ってから 160 ミリ秒で注意および認知リソースの割り当ての減少を示しました。この調査結果は、テニスコーチがプレーヤーのパフォーマンスを向上させるために、プレーヤーの感情的な自己調整スキルを強化し、トレーニング環境を最適化し、自我の枯渇を減らす必要があることを示唆しています。

概要

テニスは、予測不可能なボールの軌道、高速、幅広いショット配置を特徴とするスポーツであり、プレーヤーには強力な知覚予測スキルが必要です。知覚的予測とは、感覚チャネルを通じて得られる高度な情報を利用して、差し迫った出来事の結果を予測する能力を指します1。蓄積された証拠は、アスリートが非アスリートと比較して、予測速度と精度において領域固有の利点を示していることを示しています2。テニスプレーヤーは、情報に制約された条件下で優れた行動予測能力を発揮します3,4。研究によると、テニスプレーヤーのこのような知覚的予測の利点は、感情状態5や自我の枯渇6などの要因によって影響を受ける可能性があります。自制心を長時間行使すると、限られた精神的資源が枯渇し、エゴ枯渇として知られる状態につながります6。この研究は、次の質問に対処することを目的としています: さまざまなレベルの自我枯渇と時間的閉塞状態にわたって、ネガティブな感情下での知覚的期待の行動的およびイベント関連電位 (ERP) の相関関係は何ですか?この問題はまだ調査されておらず、さらなる調査が必要です。

実証研究により、感情価数(つまり、感情的経験のポジティブまたはネガティブな方向)が期待パフォーマンスに双方向の影響を与えることが確立されています:ポジティブな感情状態は、おそらく注意の関与を促進し、合理化された感覚運動統合を促進することによって、処理速度(反応時間の短縮)と意思決定の精度を向上させます7一方、ネガティブな感情状態は、さまざまなスポーツのアスリートの認知処理を混乱させます。たとえば、バスケットボール選手は、ネガティブな感情条件下で対立刺激を処理するときに、反応潜時の増加と運動速度の低下の両方を示します8。したがって、否定的な感情の処理はより多くの認知リソースを占有し、移動速度の予測を著しく妨げます9。エゴの枯渇は、スポーツの文脈におけるアスリートの知覚的意思決定や視覚的検索にも影響を与えます。たとえば、バスケットボール選手は、低自我枯渇条件下で優れた意思決定パフォーマンスを示します6。対照的に、高い自我の枯渇は、アスリートの持続的な注意力10、作業記憶11、スポーツにおける意思決定12 に悪影響を及ぼします。メタアナリシスにより、自我の枯渇がスポーツパフォーマンスに中程度の効果を発揮することが明らかになりました 13,14。具体的には、個人は自制心のタスクを実行した後、自我枯渇状態に入り、その後、運動タスクでの操作パフォーマンスが損なわれます。最後に、感情価数と自我の枯渇の間には本質的な関係が存在します。ネガティブな感情は自制心のリソースのさらなる枯渇につながり15、その結果、その後の自制心タスクのパフォーマンスが低下します16。高い自我枯渇状態にある個人は、否定的な感情情報に対してより顕著な注意バイアスを示します17。ネガティブな感情と自我の枯渇の両方が知覚的期待に影響を与えますが、それらの複合的な影響を調査した電気生理学的研究はほとんどありません。

テニスにおける知覚的予測に関連する主な ERP コンポーネントには、N2、P3、および後期ネガティブ コンポーネント (LNC) が含まれます。以前の研究では、N2 と P3 の両方の成分が、スポーツ関連の知覚予測の根底にある認知機能と強く相関していることが実証されています 18,19,20。たとえば、Zhang と Zhou の研究では、N2 および P3 コンポーネントの早期発症潜時によって証明されているように、テニスの専門家が動的な攻撃と防御の移行中にターゲット刺激特性を特定する上で優れたパフォーマンスを示すことが明らかになりました21。この研究では、バドミントンの専門家は、P3 ピーク待ち時間が短く、P3 振幅が高いことに反映されているように、精神的リソースの割り当てが大きく、刺激の識別とエンコードの速度が速いことが明らかになりました22。さらに、この研究は、テニスの専門家が知覚的予測タスク中のシーン表現により多くの認知的努力を投資していることを示しており、これはより高いLNC平均振幅19によって証明されています。テニスの初心者と比較して、テニスの専門家は、知覚的予測タスク中に、より高い N2 振幅23、より短い P3b 遅延、およびより高い P3b 振幅24 を示します。知覚的予測に関するERP研究では、研究者は一般的に研究パラダイムとして空間オクルージョン技術3,23と時間的オクルージョン技術21,25を採用しています。これらの方法の中で、時間的閉塞技術は、強い客観性と優れた生態学的妥当性を特徴とする、サーブ26 を受ける際のアスリートの予測的判断に対する早期視覚情報の重要性を実証できます。したがって、本研究では、テニス訓練を受けた学部生の知覚的予測のERP特性を調査するための実験パラダイムとして時間的閉塞を採用し、予測パフォーマンスを評価するためのERPコンポーネントとしてN2、P3、およびLNCを選択しました。

ネガティブな感情と自我の枯渇が専門家の利点を共同で調節する電気生理学的メカニズムはまだ不明です。イベント関連電位 (ERP) 方法論はミリ秒単位の時間分解能を提供し、知覚予測プロセス中の皮質電気生理学的活動の正確な検出を可能にします27。この研究では、時間的閉塞技術を採用し、テニスの試合のラリーフェーズのビデオ映像を知覚的予測刺激として提示しました。イベント関連電位 (ERP) 測定を使用して、ネガティブな感情下でのテニスの訓練を受けた学部生の知覚的期待に対する自我枯渇の行動的および電気生理学的影響を調べました。この研究は、テニスの訓練を受けた学部生の知覚的期待に影響を与える要因のカテゴリーを拡大するための理論的洞察を提供します。さらに、本研究は、トレーニング方法論を最適化し、競争力を高めるための科学的証拠を提供します。この理論的枠組みに基づいて、ネガティブな感情の下では、テニスの訓練を受けた学部生は、反応時間の短縮、精度の向上、N2およびP3のピーク振幅の減少によって現れるように、自我の枯渇が低く、時間ブロッキング状態が延長されたときに、優れた知覚予測パフォーマンスを示すという仮説を立てます。

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プロトコル

本実験のプロトコルは、筆頭著者の所属大学の人体実験倫理委員会によって承認されました(プロジェクト識別コード:2024010)。すべての参加者は、この研究にインフォームドコンセントを提供しました。

1. 実験対象

  1. G*Power 3.1.928 を使用してサンプルサイズ推定をアプリオリに実施します。パラメータをα = 0.05(両側)、検出力 = 0.80、効果サイズ f = 0.25 に設定します。2 (自我枯渇: 高い対低い、被験者間) x 2 [時点: T1 (ボールを打った瞬間) 対 T2 (ボールを打ってから 160 ミリ秒)、被験者内] 混合計画 ANOVA を使用してデータを分析します。仮説効果を検出するために、最小サンプルサイズ N = 24 をターゲットにします。
  2. 平均年齢 30 歳± 21.73 歳、平均トレーニング経験 2.967 歳±テニスを専門とする男子大学生 1.048 人のサンプルを募集します。参加者を、自我枯渇度の高いグループと自我枯渇度の低いグループにランダムに割り当て、それぞれに 15 人の参加者がいます。
  3. すべての参加者が次の選択基準を満たしていることを確認してください: (1) 精神障害または神経障害の病歴がなく、身体的健康状態が良好であること。(2)十分な睡眠と中立的な感情状態。(3) テニスの技術戦術に精通しており、少なくとも 2 年間のテニス トレーニングを受けていること。(4) 正常な色覚および正常または正常に矯正された視力。(5)右利き。(6) 同様の実験に以前に参加していない。これらの基準を満たさない参加者は除外します。
  4. 参加者に手順について十分に説明し、検査室に順応させ、書面によるインフォームドコンセントを取得します。

2. 実験材料

  1. 直接的な感情誘導における確立された有効性を考慮して、中国の感情ビデオシステム29 からフィルムクリップを選択して、ターゲットの感情状態を引き出します30。クリップ NUAN CHUN を検証済みのネガティブな感情誘導刺激として使用します (Cronbach's α > 0.79)。
  2. 実験前に、参加者の頭に配置された騒音計を使用して、聴覚刺激を 65 dB SPL に校正します。各感情クリップの継続時間を約 100 秒に設定します。データ収集の前に、ヒト研究のための施設倫理委員会からの承認を確保します。
  3. ポジティブおよびネガティブな感情スケジュール (PANAS) 31,32 から適応された 9 段階の感情評価尺度を管理します。スコアが高いほど、より強い否定的な感情と解釈します。自己申告状態と生理学的測定値の間の収束妥当性を確認する32.
  4. ストループパラダイム33 を採用して、高自制心枯渇状態と低自制心枯渇状態を誘発する。赤、黄、青、緑の4つの漢字を使用して刺激を構築します。試行ごとに、各文字を不一致のインクの色 (赤、黄、青、緑) とランダムにペアにします。E-Prime 2.0を介して試験を実施し、プレゼンテーションシーケンスをランダム化します。
  5. 刺激と色の不一致は、認知的葛藤を誘発し、より高いエグゼクティブリソースを採用するものとして解釈します。刺激と色の一致は、対立を引き起こさず、より低い執行リソースを必要とするものとして扱います11.高自我枯渇グループに、80の合同試行と80の不一致試行からなるストループタスクを割り当てます。低自我枯渇グループに、160の合同試行のみで構成されるコントロールストループタスクを割り当てます。
  6. ストループ誘発性自制心枯渇状態を評価するために、3 項目の検証アンケート34 を実施します。次の側面を測定します。色の命名中に単語の意味の干渉を抑制するための主観的な労力の支出。知覚された疲労レベル;自己申告によるエネルギー枯渇。プラスのスコアを適用し、合計スコアが高いほど枯渇が高いことを示します。
  7. 2019年全米オープン男子シングルスの高解像度試合録画からビデオ刺激を抽出します。ラリーニュートラルフェーズセグメントの最後の3ストロークを選択し、終了時間:相手のストロークインパクトモーメント(T1);衝撃後160ミリ秒(T2)。460 の初期クリップ (230 の左コート リターン/230 の右コート リターン) を生成し、それぞれの長さ: 2000 ms、フォーマット: AVI、フレーム レート: 25 fps です。
  8. Zhang の方法論に従って、テニスの訓練を受けた認定学部生 10 名とプロのコーチ 3 名を対象に専門家による検証を実施します21.最後の刺激を選択します(左コート58/右コート58クリップ、合計116)。E-Prime 2.0 で刺激をプログラムし、プレゼンテーションの順序をランダム化します。

3. 実験手順

  1. 書面によるインフォームドコンセントを取得し、参加者の到着時にPANASを投与します。MAS の結果に基づいて参加者をスクリーニングします。
  2. 64チャンネルのEasyCap EEGシステムで参加者をフィットさせます。導電性ゲルを塗布し、すべての電極インピーダンスを10kΩ未満に維持します。次の点を強調した標準化されたタスク指示を提供します。頭の動きの最小化;スクリーンの中心から70cmの位置で一貫した視覚的固定が可能です。
  3. 練習フェーズの実施: ストループ タスクの練習ブロックを完了します (パフォーマンスのフィードバックを伴う 8 回の試行)。知覚予測トレーニングブロックを完了します(フィードバック付きの16回の試行)。
  4. 正式な実験段階を順番に実装します: 感情を誘発し (100 秒の手順)、次に感情状態の自己評価を実施し、続いてストループ タスクを実行し、次に自我枯渇状態を検証し、最後に知覚的予測タスクを実行します。
  5. 試用数量を以下のように割り当てます。ストループタスク:各試験は、固定交差の500ミリ秒の提示から開始します。次に、ストループ刺激を2000ミリ秒間、または応答が行われるまで(いずれか早い方)提示します。刺激の開始後 2000 ミリ秒のウィンドウ内に発生した場合にのみ、応答が有効であると考えてください。試験間間隔 (ITI) を 500 ミリ秒に設定します。すべての視覚刺激が、70 cmの視野距離で約3° x 1.5°の視野角に収まるようにします。
  6. 知覚的予測タスク: 50 件の左裁判所のリターン裁判、50 件の右裁判所のリターン裁判。各試行の開始時に赤い固定十字 (+) を 500 ミリ秒提示し、その後 2000 ミリ秒の知覚予測ビデオ刺激を提示します。次に、2000msの応答画面を表示し、前のビデオからボールの軌道の方向を予測するように参加者に指示します。ITI を 500 ミリ秒に設定します。すべての試験シーケンスをランダム化します。モニターをWindows 10制御システムに接続します。
    注:実験パラダイムの回路図については、 図1 を参照してください。刺激は、Windows 10システムによって制御される19インチLCDモニター(解像度1920 x 1080ピクセル、リフレッシュレート100Hz)に表示されました。

4. 応答プロトコル

  1. 参加者に、Stroop タスクの標準化されたマッピングを使用して、キーを押すことでフォントの色を示すように指示します: 赤 - D キー。黄色の-Fキー;青い-Jキー;緑 - K キー。
  2. 知覚的予測タスクにおけるボールの軌道予測に高速化された強制選択応答が必要です。左コートのリターン - F キー。右コートリターン - Jキー。精度と反応時間(RT)を主要な尺度として記録します。
  3. ビデオ開始後 2000 ミリ秒で応答ウィンドウを開始します (t = 0)。アクティブ・ウィンドウを 2000 ミリ秒 (2000 から 4000 ミリ秒のエポック) 維持します。ビデオ開始フレームを基準にしたRTを測定します。ウィンドウ内の無応答を省略エラーとしてコーディングします。

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図1:実験手順の概略図。この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

5. データ処理

  1. E-Prime 2.0によるストループおよび知覚予測タスク中の反応時間と精度を記録します。
  2. 次のプロトコルを使用して、SPSS 22.0 で行動データを分析します。個々の反応時間/精度がグループ平均から 3SD ±を超える外れ値を特定して除外します。独立サンプルの t 検定を使用して、ネガティブな感情と自我枯渇操作の有効性を評価します。RTと精度のために2 x 2反復測定ANOVAを実施します。事後比較には、Tukey の LSD (Least Significant Difference) 検定を使用します。Greenhouse-Geisser 補正は、球形度の仮定に違反した場合に適用します。
  3. AFzを接地電極として使用し、10-10国際システム35に従って配置された64チャンネルのactiCAPシステムを使用してEEG信号を取得します。-200-0 ミリ秒をベースラインとして使用して、刺激の開始に対して -200 ミリ秒から 2000 ミリ秒までのエポックを抽出します。ERP 平均化の条件ごとに平均 36 回のアーティファクトのないトライアルを保持します。試験回数が条件間で有意差がなかったことを確認します(p > 0.05)。
    注:オンライン取得中、参照電極はFCzに設定され、その後オフラインで平均参照に変換されました。信号収集は、アナログバンドパスフィルタリング(0.01-100 Hz)を備えた1000 Hzのサンプリングレートを採用しました。ERP信号をフィルタリング(0.01〜35 Hz)し、ICAベースのアーティファクト除去(±80 μVしきい値)を使用してクリーニングしました。
  4. 分析のために前頭葉(F1、F2、Fz、F3、F4、Fp1、Fp2、Fpz)および頭頂葉(Pz、P3、P4)領域の電極に焦点を当て、研究目的と既存の文献に基づいてこれらの部位をアプリオリに選択します21,36。これらの電極は、認知制御プロセスや予期判断のための感覚統合に敏感なERPコンポーネント(N2、P3、LNCなど)を確実に生成するため、選択してください。後頭電極 (POz) を含めて、早期の視覚処理を制御します。
  5. グランドアベリーと差分波のトポグラフィーに基づいて、ERP解析パラメータ(時間枠と電極サイト)を定義します。
    N2: 150-300 ミリ秒ウィンドウ |電極 F3、F4、Fz、Fpz → ピークレイテンシ/振幅を抽出
    P3: 250-450 ミリ秒のウィンドウ |電極 P3、P4、POz、Pz → ピークレイテンシ/振幅を抽出
    LNC:600-1200ミリ秒ウィンドウ|電極 Fp1、Fp2、Fz、F1、F2 → 平均振幅を計算
  6. SPSS 22.0 の RM-ANOVA を使用してすべての ERP メトリックを分析します。真球度違反に対して Greenhouse-Geisser 補正を適用します。ボンフェローニ調整事後検定を実施して、有意な主効果について確認します。コンポーネント固有の理論的フレームワークを使用して、有意な効果 (p < 0.05) を解釈します。

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結果

ネガティブな感情と自我枯渇誘導の影響

ネガティブな感情誘導については、自己申告による感情評価は、導入前のベースライン (4.43 ± 1.19) と比較して、誘導後のスコア (6.93 ± 1.26) が有意に高いことを示しました、t = -9.40、p < 0.001。結果は、 NUAN CHUN フィルム クリップが参加者にネガティブな感情状態を効果的に誘発したことを示しています。自我枯渇操作スケールでは、自我枯渇度が高いグループは 3 つのサブスケールすべてで中間点の 4 を超えるスコアを示しましたが、自我枯渇度が低いグループはすべてのサブスケールで中間点を下回るスコアを示しました。自我枯渇誘導効果については、独立したサンプルの t 検定により、高枯渇群は、知覚疲労、自己申告による努力費、主観的なエネルギー枯渇など、すべての操作...

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ディスカッション

この研究では、ネガティブな感情下にあるテニスの訓練を受けた学部生の知覚的期待に対する自我の枯渇の影響の根底にある神経メカニズムを調査するために、イベント関連電位 (ERP) 技術を採用しました。低自我枯渇状態のテニス訓練を受けた学部生は、ネガティブな感情下での高自我枯渇状態と比較して、知覚的期待反応時間が大幅に短く、精度が高く、N2/P3 ピーク振幅と LNC 平均振幅が低いことを示しました。ネガティブな感情下にあるテニスの訓練を受けた学部生は、ボールを打った瞬間と比較して、RTが有意に短く、精度が高く、N2ピークレイテンシが減少し、ボールを打ってから160ミリ秒でN2/P3ピーク振幅が低くなったことが示されました。

行動学の結果は、ネガティブな感情の下で、高自我枯渇状態のテニス訓練を受けた学部生は、低自我枯渇状態と比較して、知覚的期待のRTが有意に長く、精度が低いことを示したことが明らかになりました。これらの発見は、高い自我枯渇状態下でのテニスにおける知覚的予測の利点の減少を示しており、その後のタスクパフォーマン...

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開示事項

著者らは、原稿に関連する開示を報告していない。

謝辞

参加者の遵守と参加に感謝します。著者らは、教育省が資金提供する人文社会科学プロジェクト(助成金番号23YJCZH206)および湖北省自然科学財団の共同プロジェクト(助成金第23号)からの財政的支援に感謝します。JCZRLH202500697)本研究の実施と湖北省教育改革研究プロジェクト(プロジェクト番号:2023282)

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材料

この記事で使用された材料の一覧
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