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방법 논문

부정적인 감정 하에서 자아 고갈이 지각적 기대에 미치는 영향에 관한 사건 관련 잠재적 연구

362 조회수

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DOI:

10.3791/69055

⸱

2025년 11월 14일

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

이 논문에서

요약

여기에서 우리는 부정적인 감정 하에서 테니스 훈련을 받은 학부생의 지각 기대에 자아 고갈이 영향을 미치는 기본 메커니즘을 조사하기 위해 사건 관련 전위(ERP) 방법론을 사용한 조사를 제안합니다.

초록

본 연구는 부정적인 감정 하에서 테니스 훈련을 받은 학부생의 지각 기대에 대한 자아 고갈의 영향을 조사하기 위해 행동 및 사건 관련 잠재력(ERP) 측정의 조합을 사용했습니다. 연구 결과는 이 특정 집단에서 훈련 효능을 향상시키기 위한 이론적 토대를 제공할 것입니다. 부정적인 감정은 영화 클립에 의해 유발되었고, 자아 고갈은 스트룹 작업을 통해 유도되었습니다. 지각적 기대는 시간적으로 가려진 테니스 비디오를 사용하여 평가되었습니다. 부정적인 감정 하에서 참가자들은 낮은 자아 고갈 상태 또는 공을 친 후 160ms에서 더 짧은 반응 시간과 더 높은 정확도를 보였습니다. 또한 공을 치는 순간보다 공을 친 후 160ms에서 N2 피크 대기 시간이 더 짧았습니다. N2, P3 및 LNC 평균 진폭의 피크 진폭은 높은 자아 고갈 상태보다 낮은 자아 고갈 상태에서 유의하게 낮았습니다(p < 0.05). N2와 P3의 피크 진폭은 공을 친 후 160ms보다 공을 치는 순간에 더 높았습니다. 부정적인 감정 하에서 테니스 훈련을 받은 학부생은 낮은 자아 고갈 상태에서 더 빠른 지각 예측 속도, 더 높은 정확도 및 인지 자원 할당 감소를 보였습니다. 공을 치는 순간에 비해 테니스 훈련을 받은 학부생은 공을 친 후 160ms에 더 나은 속도 정확도, 더 빠른 주의력 제어, 주의력 및 인지 자원 할당 감소를 보였습니다. 연구 결과는 테니스 코치가 선수의 정서적 자기 조절 기술을 향상시키고, 훈련 환경을 최적화하고, 자아 고갈을 줄여 경기력을 향상시켜야 함을 시사합니다.

서론

테니스는 예측할 수 없는 공 궤적, 빠른 속도, 다양한 샷 배치가 특징인 스포츠로, 선수들은 강력한 지각적 예측 능력을 갖추어야 합니다. 지각적 기대는 감각 채널을 통해 얻은 고급 정보를 활용하여 임박한 사건의 결과를 예측하는 능력을 말합니다1. 축적된 증거에 따르면 운동선수는 비운동선수에 비해 예측 속도와 정확도에서 영역별 이점을 보여줍니다2. 테니스 선수는 정보가 제한된 조건에서 우수한 행동 예측 능력을 보여줍니다 3,4. 연구에 따르면 테니스 선수의 이러한 지각적 예측 이점은 감정 상태5 및 자아 고갈6과 같은 요인에 의해 영향을 받을 수있습니다. 자제력을 장기간 발휘하면 제한된 정신적 자원이 고갈되어 자아 고갈로 알려진 상태가 됩니다6. 이 연구는 다음과 같은 질문을 다루는 것을 목표로 합니다: 다양한 수준의 자아 고갈 및 시간적 폐색 조건에 걸쳐 부정적인 감정 하에서 지각 기대의 행동 및 사건 관련 전위(ERP) 상관관계는 무엇입니까? 이 문제는 아직 조사되지 않았으며 추가 조사가 필요합니다.

실증적 연구에 따르면 정서적 원자자자(즉, 정서적 경험의 긍정적 또는 부정적 방향)가 예상 수행에 양방향 영향을 미친다는 사실이 확립되었습니다: 긍정적인 감정 상태는 주의력 참여를 촉진하고 감각 운동 통합을 간소화함으로써 처리 속도(반응 시간 감소)와 의사 결정 정확도를 향상시킵니다7 부정적인 정서 상태는 다양한 스포츠에서 운동선수의 인지 처리를 방해합니다. 예를 들어, 농구 선수는 부정적인 감정 조건에서 갈등 자극을 처리할 때 반응 잠복기 증가와 운동 속도 감소를 모두 보여줍니다8. 따라서 부정적인 감정의 처리는 더 많은 인지 자원을 차지하고 이동 속도에 대한 기대를 크게 방해합니다9. 자아 고갈은 스포츠 맥락에서 운동선수의 지각적 의사 결정과 시각적 탐색에도 영향을 미칩니다. 예를 들어, 농구 선수는 낮은 자아 고갈 조건에서 우수한 의사 결정 성능을 나타냅니다6. 대조적으로, 높은 자아 고갈은 운동선수의 지속적인 주의력10, 작업 기억11 및 스포츠에서의 의사 결정12에 해로운 영향을 미칩니다. 메타 분석에 따르면 자아 고갈은 스포츠 성과에 중간 정도의 효과 크기를 발휘합니다13,14. 특히, 개인은 자제력 작업을 수행한 후 자아 고갈 상태에 들어가 운동 작업에서 운영 수행을 손상시킵니다. 마지막으로, 정서적 원자가와 자아 고갈 사이에는 본질적인 관계가 존재합니다. 부정적인 감정은 자제력 자원의 고갈을 더 크게 초래하여15 후속 자제력 작업에서 성과를 저하시킵니다16. 자아 고갈이 높은 개인은 부정적인 감정 정보에 대해 더 뚜렷한 주의 편향을 나타냅니다17. 부정적인 감정과 자아 고갈은 모두 지각적 기대에 영향을 미치지만, 이들의 복합적인 효과를 조사한 전기생리학적 연구는 거의 없습니다.

테니스에서 지각 예측과 관련된 주요 ERP 구성 요소에는 N2, P3 및 후기 음성 구성 요소(LNC)가 포함됩니다. 이전 연구에서는 N2 및 P3 구성 요소 모두 스포츠 관련 지각 예측의 기초가 되는 인지 기능과 밀접한 상관관계가 있음을 입증했습니다 18,19,20. 예를 들어, Zhang과 Zhou의 연구에 따르면 테니스 전문가는 N2 및 P3 구성 요소의 조기 시작 대기 시간에서 알 수 있듯이 동적 공격-수비 전환 동안 목표 자극 특성을 식별하는 데 탁월한 성능을 보여줍니다21. 연구에 따르면 배드민턴 전문가는 더 짧은 P3 피크 대기 시간과 더 높은 P3 진폭22에서 알 수 있듯이 더 큰 정신적 자원 할당으로 더 빠른 자극 식별 및 인코딩 속도를 나타냅니다. 또한, 이 연구는 테니스 전문가들이 지각 예측 작업 중 장면 표현에 더 많은 인지적 노력을 투자한다는 것을 보여주었으며, 이는 더 높은 LNC 평균 진폭으로 입증됩니다19. 테니스 초보자에 비해 테니스 전문가는 지각 예측 작업 중에 더 높은 N2 진폭23, 더 짧은 P3b 대기 시간, 더 높은 P3b 진폭24를 나타냅니다. 지각 기대에 대한 ERP 연구에서 연구자들은 일반적으로 공간 폐색 기술 3,23과 시간적 폐색 기술21,25를 연구 패러다임으로 사용합니다. 이러한 방법 중 시간적 폐색 기술은 강한 객관성과 우수한 생태학적 타당성을 특징으로 하는 서브26을 받을 때 선수의 예상 판단을 위한 초기 시각적 정보의 중요성을 입증할 수 있습니다. 따라서 본 연구에서는 테니스 훈련을 받은 학부생의 지각 기대의 ERP 특성을 조사하기 위한 실험 패러다임으로 시간적 폐색을 채택하고, N2, P3, LNC를 예측 성능 평가의 ERP 구성 요소로 선택하였다.

부정적인 감정과 자아 고갈이 전문가의 이점을 공동으로 조절하는 전기생리학적 메커니즘은 아직 알려지지 않았습니다. 이벤트 관련 전위(ERP) 방법론은 밀리초 시간적 분해능을 제공하여 지각 예측 과정 동안 피질 전기생리학적 활동을 정확하게 감지할 수 있습니다27. 이 연구는 시간적 폐색 기술을 사용하여 테니스 경기의 랠리 단계의 비디오 영상을 지각 예측 자극으로 제시했습니다. 우리는 부정적인 감정 하에서 테니스 훈련을 받은 학부생의 지각 기대에 대한 자아 고갈의 행동 및 전기생리학적 영향을 조사하기 위해 사건 관련 전위(ERP) 측정을 사용했습니다. 이 연구는 테니스 훈련을 받은 학부생의 지각 기대에 영향을 미치는 요인의 범주를 확장하는 데 대한 이론적 통찰력을 제공할 것입니다. 또한, 본 연구는 훈련 방법론을 최적화하고 경쟁력 성과를 향상시킬 수 있는 과학적 증거를 제공할 것입니다. 이 이론적 틀을 바탕으로 우리는 부정적인 감정 하에서 테니스 훈련을 받은 학부생이 더 짧은 반응 시간, 더 높은 정확도 및 감소된 N2 및 P3 피크 진폭으로 나타나는 것처럼 낮은 자아 고갈 상태와 연장된 시간 차단 조건에서 우수한 지각 예측 성능을 보인다는 가설을 세웁니다.

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프로토콜

본 실험의 프로토콜은 제1저자 소속대학의 인체실험윤리위원회(프로젝트 식별코드: 2024010)의 승인을 받았다. 모든 참가자는 이 연구에 대한 정보에 입각한 동의를 제공했습니다.

1. 실험 대상

  1. G*Power 3.1.9를 사용하여 선험적으로 표본 크기 추정 수행28. 매개변수를 α = 0.05(양측), 검정력 = 0.80, 효과 크기 f = 0.25로 설정합니다. 2(자아 고갈: 높음 대 낮음, 피험자 간) x 2 [시점: T1(공을 치는 순간) 대 T2(공을 치는 순간); 피험자 내] 혼합 설계 ANOVA. 가설 효과를 감지하기 위해 N = 24의 최소 표본 크기를 목표로 합니다.
  2. 평균 연령 30세 ± 21.73세, 평균 훈련 경험 2.967 ± 0.507세의 테니스 전문 남대학생 2.967명을 모집합니다. 참가자를 자아 고갈이 높은 그룹과 자아 고갈이 낮은 그룹에 무작위로 할당하고 각각 15명의 참가자가 있습니다.
  3. 모든 참가자가 다음 포함 기준을 충족하는지 확인하십시오: (1) 정신과적 또는 신경학적 장애의 병력이 없는 양호한 신체 건강; (2) 충분한 수면과 중립적인 감정 상태; (3) 테니스 기술 전술에 대한 친숙함 및 최소 2년의 테니스 훈련; (4) 정상 색각 및 정상 또는 정상으로 교정된 시력; (5) 오른손잡이; (6) 유사한 실험에 이전에 참여하지 않았습니다. 이러한 기준을 충족하지 못하는 참가자는 제외합니다.
  4. 참가자에게 절차에 대해 완전히 설명하고, 실험실에 적응시키고, 서면 동의서를 얻습니다.

2. 실험 재료

  1. 직접적인 감정 유도(30)에서 확립된 효능을 감안할 때 목표 감정 상태를 이끌어내기 위해 중국 정서적 비디오 시스템(29)에서 필름 클립을 선택합니다. 클립 NUAN CHUN을 검증된 부정적인 감정 유도 자극으로 사용합니다(Cronbach's α > 0.79).
  2. 실험 전에 참가자의 머리에 위치한 소음 측정기를 사용하여 청각 자극을 65dB SPL로 보정합니다. 각 감정 클립의 지속 시간을 약 100초로 설정합니다. 데이터 수집 전에 인간 연구를 위한 기관 윤리 위원회의 승인을 확보하십시오.
  3. PANAS(Positive and Negative Affect Schedule)31,32에서 채택한 9점 감정 평가 척도를 관리합니다. 점수가 높을수록 부정적인 감정이 더 강하다고 해석하십시오. 자가 보고된 상태와 생리학적 측정 사이의 수렴 타당성 확인32.
  4. Stroop 패러다임33 을 채택하여 자제력이 높고 낮은 고갈 상태를 유도합니다. 빨강, 노랑, 파랑, 초록의 네 가지 한자를 사용하여 자극을 구성합니다. 시도당 각 문자를 일치하지 않는 잉크 색상(빨간색, 노란색, 파란색, 녹색)과 무작위로 쌍을 이룹니다. E-Prime 2.0을 통해 임상시험을 제공하고 프레젠테이션 순서를 무작위화합니다.
  5. 자극-색상 불일치를 인지 갈등을 유발하고 더 높은 실행 자원을 모집하는 것으로 해석합니다. 자극-색상 일치를 갈등을 유발하지 않고 더 낮은 실행 자원을 필요로 하는 것으로 취급합니다11. 높은 자아 고갈 그룹에 80개의 일치 시도와 80개의 불일치 시도로 구성된 Stroop 작업을 할당합니다. 낮은 자아 고갈 그룹에 160개의 합동 시도로만 구성된 통제 Stroop 작업을 할당합니다.
  6. Stroop으로 인한 자제력 고갈 상태를 평가하기 위해 3개 항목 검증 설문지(34 )를 관리합니다. 다음 차원을 측정합니다: 색상 명명 중 단어 의미 간섭을 억제하는 데 드는 주관적인 노력 지출; 인지된 피로 수준; 자가 보고된 에너지 고갈. 긍정적인 점수를 적용하고 총점이 높을수록 고갈이 높음을 나타냅니다.
  7. 2019 US 오픈 남자 단식 고화질 경기 녹화에서 비디오 자극을 추출합니다. 랠리 중립 단계 세그먼트의 마지막 세 스트로크를 선택하고 다음에서 종료됩니다. 상대의 스트로크 임팩트 모멘트(T1); 충격 후 160ms(T2). 460개의 초기 클립(왼쪽 코트 리턴 230개/오른쪽 코트 리턴 230개)을 생성하며, 각 클립의 지속 시간: 2000ms, 형식: AVI, 프레임 속도: 25fps입니다.
  8. Zhang의 방법론에 따라 테니스 훈련을 받은 공인 학부생 10명과 전문 코치 3명과 함께 전문가 검증을 수행합니다21. 최종 자극을 선택합니다(왼쪽 코트 58개/오른쪽 코트 클립 58개, 총 116개). E-Prime 2.0에서 자극을 프로그래밍하고 프레젠테이션 순서를 무작위화합니다.

3. 실험 절차

  1. 서면 동의서를 얻고 참가자 도착 시 PANAS를 투여합니다. MAS 결과를 기반으로 참가자를 선별합니다.
  2. 64채널 EasyCap EEG 시스템으로 참가자를 맞춥니다. 전도성 젤을 바르고 모든 전극 임피던스를 10kΩ 미만으로 유지합니다. 다음을 강조하는 표준화된 작업 지침을 제공합니다. 똑바로 앉은 자세 유지; 머리 움직임 최소화; 화면 중앙에서 70cm 떨어진 곳에서 일관된 시각적 고정.
  3. 연습 단계 수행: Stroop 작업 연습 블록 완료(성과 피드백이 포함된 8회 시도); 지각 예측 훈련 블록을 완료합니다(피드백이 있는 16회 시도).
  4. 형식적인 실험 단계를 순차적으로 구현합니다: 감정 유도(100초 절차)를 시행한 후 감정 상태 자기 평가를 실시한 후 스트룹 작업을 실행한 후 자아 고갈 상태를 확인하고, 마지막으로 지각 예상 작업을 수행합니다.
  5. 다음과 같이 평가판 수량을 할당합니다. 스트룹 작업: 고정 십자가의 500ms 프레젠테이션으로 각 시도를 시작합니다. 그런 다음 2000ms 동안 또는 응답이 있을 때까지(둘 중 먼저 도래하는 시점) Stroop 자극을 제시합니다. 자극 시작 후 2000ms 창 내에 발생하는 경우에만 유효한 반응을 고려하십시오. 시험 간 간격(ITI)을 500ms로 설정합니다. 모든 시각적 자극이 3cm의 시야 거리에서 약 1.5° x 70°의 시야각을 유지하도록 합니다.
  6. 지각 예측 과제: 50건의 좌파 법원 복귀 재판, 50건의 우측 법원 복귀 재판. 각 시도 시작 시 500ms 동안 빨간색 고정 십자가(+)를 제시한 다음 2000ms 지각 예상 비디오 자극을 제시합니다. 그런 다음 2000ms 동안 응답 화면을 표시하여 참가자에게 이전 비디오에서 공 궤적의 방향을 예측하도록 지시합니다. ITI를 500ms로 설정합니다. 모든 시험 순서를 무작위화합니다. 모니터를 Windows 10 제어 시스템에 연결합니다.
    참고: 실험 패러다임 회로도는 그림 1 을 참조하십시오. 자극은 Windows 10 시스템에서 제어되는 1920인치 LCD 모니터(1920 x 1080 픽셀 해상도, 100Hz 재생률)에 표시되었습니다.

4. 대응 프로토콜

  1. 참가자에게 Stroop 작업에서 표준화된 매핑을 사용하여 키 누름으로 글꼴 색상을 표시하도록 지시합니다. 빨간색 - D 키; 노란색 -F 키; 파란색 -J 키; 녹색 - K 키.
  2. 지각 예측 작업에서 볼 궤적 예측을 위해 빠른 강제 선택 응답이 필요합니다. 왼쪽 코트 리턴 - F 키; 오른쪽 코트 리턴 - J 키. 정확도와 반응 시간(RT)을 기본 측정으로 기록합니다.
  3. 비디오 시작 후 2000ms(t = 0)에 응답 창을 시작합니다. 2000ms(2000-4000ms 에포크) 동안 활성 창을 유지합니다. 비디오 시작 프레임을 기준으로 RT를 측정합니다. 창 내의 무응답을 누락 오류로 코딩합니다.

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그림 1: 실험 절차의 개략도. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

5. 데이터 처리

  1. Stroop 및 지각 예측 작업 중 E-Prime 2.0으로 반응 시간과 정확도를 기록합니다.
  2. 다음 프로토콜을 사용하여 SPSS 22.0에서 행동 데이터를 분석합니다. 개별 반응 시간/정확도가 그룹 평균에서 ± 3SD를 초과하는 이상값을 식별하고 제외합니다. 독립 표본 t-검정을 사용하여 부정적인 감정과 자아 고갈 조작의 효과를 평가합니다. RT 및 정확도를 위해 2 x 2 반복 측정 ANOVA를 수행합니다. 사후 비교를 위해 Tukey의 LSD(Least Significant Difference) 테스트를 사용하십시오. 구형도 가정을 위반할 때 Greenhouse-Geisser 보정을 적용합니다.
  3. AFz를 접지 전극으로 사용하여 10-10 국제 시스템35에 따라 배치된 64채널 actiCAP 시스템을 사용하여 EEG 신호를 수집합니다. -200-0ms를 기준선으로 사용하여 자극 시작에 대해 -200ms에서 2000ms까지의 에포크를 추출합니다. ERP 평균화에 대한 조건당 평균 36개의 아티팩트 없는 평가판을 유지합니다. 시험 횟수가 조건에 따라 유의하게 다르지 않았는지 확인합니다(p > 0.05).
    참고: 온라인 획득 중에 기준 전극은 FCz로 설정되었으며 후속 오프라인 변환은 평균 기준으로 변환되었습니다. 신호 수집은 아날로그 대역 통과 필터링(0.01-100Hz)과 함께 1000Hz 샘플링 속도를 사용했습니다. ERP 신호를 필터링하고(0.01-35Hz) ICA 기반 아티팩트 제거(±80μV 임계값)를 사용하여 청소했습니다.
  4. 분석을 위해 정두엽(F1, F2, Fz, F3, F4, Fp1, Fp2, Fpz) 및 정수리엽(Pz, P3, P4) 영역의 전극에 초점을 맞추고 연구 목표 및 기존 문헌21,36을 기반으로 선험적으로 이러한 부위를 선택합니다. 이러한 전극은 인지 제어 프로세스 및 예측 판단을 위한 감각 통합에 민감한 ERP 구성 요소(예: N2, P3, LNC)를 안정적으로 생성하기 때문에 선택하십시오. 초기 시각 처리를 제어하기 위해 후두 전극(POz)을 포함합니다.
  5. 대평균 및 차파 지형을 기반으로 ERP 분석 매개변수(시간 창 및 전극 사이트)를 정의합니다.
    N2: 150-300ms 창 | 전극 F3, F4, Fz, Fpz → 피크 대기 시간/진폭 추출
    P3: 250-450ms 창 | 전극 P3, P4, POz, Pz → 피크 대기 시간/진폭 추출
    LNC: 600-1200ms 창 | 전극 Fp1, Fp2, Fz, F1, F2 → 평균 진폭 계산
  6. SPSS 22.0에서 RM-ANOVA를 사용하여 모든 ERP 메트릭을 분석합니다. 구형도 위반에 대해 Greenhouse-Geisser 보정을 적용합니다. 중요한 주효과에 대해 Bonferroni 조정 사후 테스트를 수행합니다. 구성 요소별 이론적 프레임워크를 사용하여 유의미한 효과(p < 0.05)를 해석합니다.

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결과

부정적인 감정과 자아 고갈 유도의 영향

부정적인 감정 유도의 경우, 자가 보고된 감정 등급은 유도 전 기준선(4.43 ± 1.19)에 비해 유도 후 점수(6.93 ± 1.26)가 유의하게 더 높은 것으로 나타났으며, t = -9.40, p < 0.001. 결과는 NUAN CHUN 필름 클립이 참가자들에게 부정적인 감정 상태를 효과적으로 유도했음을 보여줍니다. 자아 고갈 조작 척도에서 자아 고갈이 높은 그룹은 세 가지 하위 척도 모두에서 중간점인 4점 이상의 점수를 보인 반면, 자아 고갈이 낮은 그룹은 모든 하위 척도에서 중간점 미만의 점수를 보였습니다. 자아 고갈 유도 효과의 경우, 독립 표본 t-테스트에서 고갈량군이 인지된 피로, 자가 보고된 노력 지출, ...

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토론

이 연구는 부정적인 감정 하에서 테니스 훈련을 받은 학부생의 지각 기대에 대한 자아 고갈의 영향의 근간이 되는 신경 메커니즘을 조사하기 위해 사건 관련 전위(ERP) 기술을 사용했습니다. 낮은 자아 고갈 상태에서 테니스 훈련을 받은 학부생은 부정적인 감정 하에서 높은 자아 고갈 상태에 비해 훨씬 더 짧은 지각 예상 반응 시간, 더 높은 정확도, 더 낮은 N2/P3 피크 진폭 및 LNC 평균 진폭을 보여주었습니다. 공을 치는 순간에 비해 부정적인 감정 하에서 테니스 훈련을 받은 학부생은 공을 친 후 160ms에서 훨씬 더 짧은 RT, 더 높은 정확도, 감소된 N2 피크 대기 시간, 더 낮은 N2/P3 피크 진폭을 보였습니다.

행동 결과에 따르면 부정적인 감정 하에서 높은 자아 고갈 상태의 테니스 훈련을 받은 학부생은 낮은 자아 고갈 상태에 비해 지각 기대의 RT가 훨씬 더 길고 정확도가 낮았습니다. 이러한 발견은 자아 고...

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공개 사항

저자는 원고와 관련된 공개가 없다고 보고합니다.

감사의 글

참가자들의 준수와 참여에 감사드립니다. 저자는 교육부가 자금을 지원하는 인문사회과학 프로젝트(보조금 번호 23YJCZH206)와 후베이성 자연과학재단 공동 프로젝트(보조금 번호. JCZRLH202500697) 이 연구 및 후베이성 교육 개혁 연구 프로젝트를 수행하기 위해 (프로젝트 번호: 2023282)

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재료

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참고문헌

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