Summary
Dieser Artikel zeigt ein experimentelles Design, in der Ganzkörper-animierte Charaktere in Verbindung mit der funktionellen Magnetresonanztomographie (fMRI), um die neuronalen Korrelate des Beobachtens virtuellen sozialen Interaktionen zu untersuchen verwendet werden.
Abstract
Die Fähigkeit zur sozialen Interaktion Messgerät ist von entscheidender Bedeutung bei der Beurteilung der Absichten anderer. Faktoren wie Mimik und Körpersprache beeinflussen unsere Entscheidungen in persönlichen und beruflichen Leben gleichermaßen 1. Diese "Freund oder Feind" Urteile sind oft auf den ersten Eindruck, was wiederum unsere Entscheidungen beeinflussen kann "-Ansatz oder zu vermeiden" basiert. Frühere Studien untersuchen die neuronalen Korrelate der sozialen Kognition eher für die Verwendung statischer Gesichts Reize 2. Hier zeigen wir ein experimentelles Design, in der Ganzkörper-animierte Charaktere in Verbindung mit der funktionellen Magnetresonanztomographie (fMRI)-Aufnahmen verwendet wurden. Fünfzehn Teilnehmer waren mit kurzen Film-Clips von Wirt-Gast-Wechselwirkungen in einem Business-Umfeld präsentiert, während fMRI-Daten aufgezeichnet wurden, am Ende eines jeden Films, die Teilnehmer auch Bewertungen der Host-Verhaltens zur Verfügung gestellt. Dieses Design ahmt genauer Situationen des wirklichen Lebens, und kann daher zu einem besseren Verständnis der neuronalen Mechanismen der sozialen Interaktionen in gesunden Verhalten beitragen und einen Einblick in mögliche Ursachen von Defiziten im sozialen Verhalten in solchen klinischen Bedingungen wie soziale Angst und Autismus 3 .
Protocol
1. Stimuli, Task Design, and Experimental-Protokoll
Unsere Stimuli werden mit Poser 7,0 ( http://poser.smithmicro.com/poser.html ), und sie werden anhand CIGAL ( http://www.nitrc.org/projects/cigal/ ).
- Die Aufgabe besteht aus einer Serie von zehn-Sekunden-animierte Videos der nonverbalen Gast-Wirt-Interaktionen in einem Business-Umfeld. Das Thema Ansichten der Gast von einem Host (soziale Interaktion Bedingung) oder einem Karton ausgeschnittenen von einem Host (keine soziale Interaktion / Kontrollbedingung) begrüßt.
- Der Host kann Anzeige Verhaltensweisen, die zu weiterer sozialer Interaktion (Ansatz Bedingung), oder Verhaltensweisen, mangelndes Interesse an weiteren Interaktion hindeuten (Vermeidung Zustand) einladen.
- Neben diesem grundlegenden Manipulation der Art des Verhaltens durch den Host angezeigt wird, können andere Manipulationen ebenfalls einbezogen werden. Zum Beispiel, in einigen der Studien (in der Regel die Hälfte) die Zeichen möglicherweise die Hände schütteln, als Teil der Gruß-Protokoll, während sie in anderen nichts zu tun. Diese Manipulation ermöglicht Untersuchung der Wirkung von formalen körperliche Berührung auf das Verhalten 4, die auch erwartet werden kann, unterschiedliche Bedeutung je nach kulturellem Hintergrund des Betrachters (z. B. Western vs Ostasiatische) haben.
- Andere Manipulation kann es sich um die Veränderung der Perspektive des Betrachters aus persönlichen (Me) zu unpersönlich (Other). Diese Manipulation zielt auf die Erschließung neuronale Netze mit selbstreferentiellen Verarbeitung 5 zugeordnet und dient der Identifikation von Antworten, moduliert durch persönliches Engagement 6,7 (z. B. Verschärfung der Auswirkungen der Verhaltensweisen vermeiden, wenn man sie persönlich) sind. Der Wechsel zwischen diesen beiden Perspektiven kann zu Beginn eines jeden Prozesses cued werden.
- Videos werden von Rating-Bildschirme, die Frage dem Thema sind zu bewerten den Host, auf Kompetenz, Vertrauenswürdigkeit und Interesse an Geschäften auf einer 5-Punkte-Likert-Skala (0 = gar nicht / 4 = sehr gut) gefolgt, diese Bewertungen sollten ausgeglichen werden über Studien, um zu vermeiden, um Effekte.
- Characters in Videos sind für angezeigt Verhalten (Ansatz vs vermeiden), der ethnischen Herkunft (Kaukasier vs nicht-kaukasischen), T-Shirt Farbe und Frisur ausgeglichen. Grundlegende Aspekte, soziale Interaktionen beeinflussen können (zB Attraktivität) sollte auch für angesteuert werden (zB durch off-line Bewertungen der Hosts), um sicherzustellen, dass es keine systematischen Unterschiede zwischen den Studien Kategorien und verhindern damit eine mögliche verwechselt (zB Wenn Hosts angezeigt werden Verhaltensweisen vermeiden, haben auch insgesamt geringere Attraktivität scores). Schließlich, da die Beweise dafür, dass Interaktionen mit weiblich-Gastgeber effektiver Entscheidungen zu beeinflussen (zB finanzielle) 4, in unserer aktuellen Studie alle Gastgeber waren Weibchen sind, aber das Geschlecht des Hosts können auch über Studien ausgeglichen werden - z. B. 50% Frauen gegenüber 50% Männer.
- Das Experiment ist in läuft / Blöcke von Versuchen zu spalten, damit die Teilnehmer Zeit, sich auszuruhen und zu vermeiden massiven Datenverlust im Fall von Fehlfunktionen der Geräte führen. Auch, um zu vermeiden voreingenommen Datenverlust, idealerweise die Bedingungen / Studien sollten gleichermaßen in jedem Block dargestellt werden, nach jeder Manipulation (zB soziale Interaktion, Geschlecht, schütteln / no-shake). Run, um auch zwischen den Teilnehmern gegenüber. Jeder Lauf beginnt mit sechs Sekunden eine Fixierung, zur Stabilisierung des MR-Signals zu ermöglichen. Ein inter-Studie im Abstand von 8 Sekunden folgt jeder Film-Versuch und endet jeweils run / Block.
- Es wird darauf hingewiesen, dass zwar auf experimentellen Designs mit statischen Reize der vorliegenden Konstruktion ökologische Validität erhöht hat bei der Identifizierung von neuronalen Korrelate der sozialen Kognition Vergleich dieser Ansatz birgt auch Einschränkungen und Herausforderungen. Eine solche Herausforderung ist die Notwendigkeit, die "background" Aspekte (zB die Umgebung, wo soziale Interaktionen auftreten oder die nicht-relevanten Aspekte des Verhaltens) so konstant wie möglich, im Rahmen der Manipulation des Verhaltens interessierenden Variablen (z. B. Aufrechterhaltung gestellt , Gesten unterscheiden gezielte soziale Interaktionen), die nur schwer zu Bedingungen, bei denen dynamische Reize verwendet werden erreichen können. Dennoch glauben wir, dass das derzeitige Konzept eine angemessene Abwägung zwischen dem Ziel der Erhöhung der ökologischen Wirksamkeit von Reizen in der sozialen Neurowissenschaften Studien und die Einschränkungen, die mit der Beteiligung der bildgebenden Verfahren, die angemessenen Kontrolle der experimentellen Manipulationen erfordern verbundenen verwendet erreicht damit gültig Rückschlüsse auf die neuronalen Korrelate von gezielten Verhaltensweisen.
2. Vorbereitung der Betreff für die Scan
Die Themen sind in der Regel auf der Grundlage ihres Alters, ihrer Gesundheit, ihrer Muttersprache, und individuelle Risikofaktoren für MRT-Untersuchungen, wie metallische Gelenkersatz rekrutiert. HoWever, je nach Zweck der Studie, können auch andere Faktoren berücksichtigt, darunter Rasse / ethnischer Herkunft, sozio-ökonomischen Status, und die Geschichte des Drogenkonsums sein. Alle Themen bieten informed consent vor dem Ausführen von dem experimentellen Protokoll, das von einer Ethik-Verwaltungsrat genehmigt wird geschrieben.
Vor dem Eintritt in die Scan-Zimmer
- Am Tag der Scan werden die Teilnehmer gebeten, Fragebögen, die ihren aktuellen Gemütszustand zu bewerten, um sicherzustellen, dass sie nicht übermäßig ängstlich oder depressiv vor dem Experiment 8, 9 abgeschlossen. Diese Bewertungen können auch in Verbindung mit fMRI-Daten verwendet werden, zu untersuchen, wie der emotionale Zustand zum Zeitpunkt des Scannens können die Antworten der Teilnehmer beeinflussen. Auch in Verbindung mit post-Scanning-Assessments können diese ersten Auswertungen verwendet werden, um sicherzustellen, dass die Teilnehmer insgesamt emotionalen Zustand nicht dramatisch verändern als Ergebnis ihrer Teilnahme an dem Experiment werden. Schließlich können andere Verhaltensauffälligkeiten / Persönlichkeit Einschätzungen auch gemacht werden, um weiter zu untersuchen, wie die einzelnen Variationen in bestimmten Aspekten der Persönlichkeit, die Einfluss auf Reaktionen in sozialen Kontexten (zB soziale Angst, Vertrauenswürdigkeit) Antworten der Teilnehmer während der Studie 10, 11 beeinflussen können.
- Vor der Prüfung wird der Teilnehmer ausführlich über die Scan-Verfahren informiert und erhält die spezielle Anweisungen für das Verhalten Aufgabe (siehe unten). Zur Vermeidung von Unannehmlichkeiten und zunehmende Vertrautheit mit der Aufgabe, die Teilnehmer auch eine gekürzte Praxis für die Aufgabe ausgeführt werden gegeben.
Die Eingabe der Scan-Zimmer
- Das Thema wird angewiesen, sich rücklings auf den Scan-Bett liegen, mit zusätzlichen Polsterung für den Kopf, um Komfort während des Scans zu gewährleisten und Bewegung zu minimieren. Zur weiteren Minimierung Kopfbewegung kann der nicht klebenden Seite der Länge des Bandes leicht rund um das Thema auf die Stirn gewickelt werden. Falls gewünscht, kann Dämpfung auch unter dem angehobenen Knie des Themas platziert werden, um den unteren Rücken Muskelspannung zu reduzieren.
- Themen sind Gehörschutz (Ohrstöpsel) sowie Isolation Kopfhörer gegeben, mit der Experimentator während der MRT-Untersuchung zu kommunizieren.
- Das Thema der rechten Hand ist bequem über die Antwort-Box positioniert, so dass die linke Hand zur Unterstützung oder für andere Messungen (zB Hautleitfähigkeit Antworten) verwendet werden. Ein Not-Aus-Schalter sollte sich in der Nähe platziert werden, so dass das Thema keine dringende Notwendigkeit, um den Scanner zu stoppen hinweisen können.
- Vor Beginn der Datenerhebung ist es entscheidend, um sicherzustellen, dass das Subjekt der Projektion deutlich zu sehen, für Stimulus-Präsentation, und dass die Antwort-Tasten funktionieren.
3. Datenerfassung und-verarbeitung
Scanparametern
Wir sammelten MRT-Daten mit einem 1,5 Tesla Siemens Sonata Scanner für MRI-Aufnahmen. Unsere anatomische Bilder wurden 3D MPRAGE anatomischen Serie (Wiederholung Zeit, TR = 1600 ms; Echozeit TE = 3,82 ms, Anzahl der Scheiben = 112; Voxelgröße = 1 x 1 x 1 mm) und funktionelle Bilder aus der Serie von 28 funktionalen Schichten (Voxel size = 4x4x4 mm), erworben axial mittels eines echoplanar-Sequenz (TR = 2000 ms, TE = 40 ms; Sichtfeld FOV = 256 x 256mm), so dass für das Gesamtjahr Gehirn Abdeckung.
Data Analysis
Wir verwenden Statistische Parametric Mapping (SPM2/SPM5) in Kombination mit in-house Matlab-basierten Tools. Pre-Processing umfasst typischen Schritte: Qualitätssicherung, TR Ausrichtung, Bewegungskorrektur, Co-Registrierung, Normalisierung und Glättung (8 mm ³ Kernel) 12.
- Datenanalyse verbindet Voxel-weise und region of interest (ROI) Ansätze zur Aktivität des Gehirns mit den Bedingungen von Interesse (zB soziale Interaktion versus nicht-soziale Interaktion) assoziiert zu vergleichen.
- Whole-Hirn-Voxel-weise Analysen zu erstellen statistische Karten, die größere Netzwerke von Hirnregionen bei der Verarbeitung zugrunde liegt die Bewertung der sozialen Interaktionen und ROI-Analysen gezielte Untersuchung der Reaktion in bestimmten Gehirn-Regionen, die a priori als identifiziert werden können assoziiert zu identifizieren Teil der sozialen Kognition Netzwerk (Abbildung 1A). ROI-Analysen werden auch verwendet, um die fMRI-Signal zur Illustration (Abbildung 1B) zu extrahieren. Wir haben eine Intensität Schwelle von p = 0,001 und einem Umfang Schwelle von 10 zusammenhängenden Voxeln. Neben diesen typischen Methoden in der Datenanalyse einbezogen, können andere Möglichkeiten der Analyse von Daten auch als sich ergänzende Ansätze in Studien zur Untersuchung der neuronalen Korrelate der sozialen Kognition 13, 14 eingesetzt werden.
- Schließlich können Korrelationen der Bildgebung des Gehirns Daten mit Verhaltensdaten (zB Vertrauenswürdigkeit ratings) und / oder Noten Indizierung Persönlichkeit Maßnahmen (zB Ängstlichkeit) auch durchgeführt werden, wie Hirnaktivität Zusammenarbeit va untersuchenRies mit individuellen Unterschieden in Verhalten und Persönlichkeit.
4. Repräsentative Ergebnisse
Abbildung 1. Erhöhte Aktivität in der sozialen Kognition Netzwerk in Reaktion auf die Beobachtung sozialer Interaktionen. Vergleich der sozialen Interaktion vs no-interaction/control Studien zeigte Aktivität in typischen sozialen Kognition Hirnregionen, einschließlich der oberen temporalen Sulcus (STS, a), der lateralen und medialen präfrontalen Cortex (MPFC, b & d bezeichnet), und der Amygdala (AMY, c). Die "Aktivierung maps" werden auf hochauflösenden Gehirn angezeigten Bilder übereinander lateral (links-und rechts-Seitenteile) und koronare (Mitte) Ansichten, die Farbe Balken zeigen den Verlauf der t-Werte der Aktivierung Karten (basierend auf den Daten aus 15 Teilnehmer), was die Gehirnaktivität der Onset der Ansatz der Zeit-locked / Vermeidung von Verhaltensweisen. Die Liniendiagramme zeigen die zeitlichen Verläufe der fMRI-Signal, aus funktionalen ROIs für jede Art der Studie und TR (1 TR = 2 Sekunden) extrahiert. L = Left, R = Rechts.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Discussion
Das experimentelle Design hier vorgestellten ermöglicht Untersuchung der neuronalen Korrelate der Beobachtung und Interpretation von Körpersprache. Dieses Design hat das Potenzial, unser Wissen über die Mechanismen des Gehirns in sozialen Interaktionen beteiligt voranzubringen und den theoretischen Modellen, wie verbinden wir die Wahrnehmung der verschiedenen Arten von Körpersprache und soziale Konzepte wie Vertrauenswürdigkeit, Entscheidungen im interaktiven sozialen Umfeld 3 Stellen zu erweitern. Dieses Wissen kann in einer Vielzahl von persönlichen und geschäftlichen Einstellungen angewendet werden, und können unser Verständnis der klinischen Defizite in der sozialen Interaktion zu verbessern. Der Erfolg dieser Konstruktion hängt eigentliche Aufgabe Manipulation, die Beteiligung von ökologisch validen Stimuli und sorgfältige Datenerhebung
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Disclosures
Keine Interessenskonflikte erklärt.
Acknowledgments
Diese Arbeit wurde durch eine Anschubfinanzierung für FD unterstützt. KS wurde von einem Sommer-Stipendium von der Alberta Heritage Foundation for Medical Research unterstützt. FD wurde von einem Young Investigator Award der National Alliance for Research on Schizophrenia and Depression und eine KPRF Award der Canadian Psychiatric Research Foundation unterstützt. Die Autoren möchten sich Peter Seres für die Unterstützung bei der Datenerhebung und Kristina Suen danken für die Unterstützung bei der Datenanalyse.
References
- Adolphs, R. The social brain: neural basis of social knowledge. Annu Rev Psychol. 60, 693-716 (2009).
- Todorov, A. Evaluating faces on trustworthiness: an extension of systems for recognition of emotions signaling approach/avoidance behaviors. Ann N Y Acad Sci. 1124, 208-224 (2008).
- Pelphrey, K. A., Morris, J. P. Brain Mechanisms for Interpreting the Actions of Others From Biological-Motion Cues. Curr Dir Psychol Sci. 15, 136-140 (2006).
- Levav, J., Argo, J. J. Physical Contact and Financial Risk Taking. Psychological Science. 21, 804-810 (2010).
- Northoff, G. Self-referential processing in our brain--a meta-analysis of imaging studies on the self. Neuroimage. 31, 440-457 (2006).
- Eddington, K. M., Dolcos, F., Cabeza, R., R Krishnan, K. R., Strauman, T. J. Neural correlates of promotion and prevention goal activation: an fMRI study using an idiographic approach. J Cogn Neurosci. 19, 1152-1162 (2007).
- Eddington, K. M. Neural correlates of idiographic goal priming in depression: goal-specific dysfunctions in the orbitofrontal cortex. Soc Cogn Affect Neurosci. 4, 238-246 (2009).
- Watson, D., Clark, L. A., Tellegen, A. Development and validation of brief measures of positive and negative affect: the PANAS Scales. J Pers Soc Psychol. 54, 1063-1070 (1988).
- Spielberger, C. D., Gorsuch, R. L., Lushene, R. E. Manual for the State-Trait Anxiety Inventory. , Consulting Psychologists Press. Palo Alto, California. (1970).
- Heimberg, R. G. Psychometric properties of the Liebowitz Social Anxiety Scale. Psychological Medicine. 29, 199-212 (1999).
- Costa, P. T., McCrae, R. R. Revised NEO personality inventory and NEO five factor inventory: Professional manual. , Psychological Assessment. Odessa, FL. (1992).
- Friston, K. J., Ashburner, J. T., Kiebel, S. J., Penny, W. D. Statistical Parametric Mapping: The Analysis of Functional Brain Images. , Elsevier. London. (2006).
- Hanke, M. PyMVPA: A python toolbox for multivariate pattern analysis of fMRI data. Neuroinformatics. 7, 37-53 (2009).
- Said, C. P., Moore, C. D., Norman, K. A., Haxby, J. V., Todorov, A. Graded representations of emotional expressions in the left superior temporal sulcus. Front Syst Neurosci. 4, 1-8 (2011).
