언어: 의미 부조화의 N400

언어를 이해하는 것은 복잡한 인지 과정을 수반하며, 하나의 문장을 형성할 수 있는 믿을 수 없을 정도로 많은 단어 선택과 배열을 감안할 때 뇌는 일관성 있는 조합과 일관성 없는 조합을 구별할 수 있어야 합니다.

문장에 대한 사람의 이해력은, 어머니가 아들에게 가게에 간다고 말할 때와 같이 말하든, 책에 쓰여졌든, 뇌가 문장의 다음 단어가 무엇일 것으로 예상하는지에 부분적으로 달려 있습니다.

예를 들어, 누군가 "It was a dark and stormy..."를 읽기 시작하면 책의 시작 부분에서 "밤"은 다음 용어가 될 것으로 예상됩니다.

그러나 때때로 "... 그리고 미친 과학자는 그의 실험실을 너구리색으로 칠하고 있었다..."라는 문장의 의미를 방해합니다.

이 경우, 변칙적 용어는 너구리(raccoon)인데, 이는 검은색과 같은 일반적인 색깔이 아닌 동물의 일종을 지칭하기 때문이다.

이러한 의미론적 부조화는 무의미한 문장이 뇌에서 독특한 전기 신호를 이끌어내는데, 이는 뇌가 문장을 이해하기 위해 문제가 되는 단어의 정의를 검색하거나 재처리하는 방법에 대한 통찰력을 제공할 수 있는 이벤트 관련 전위, 줄여서 ERP로 알려진 반응입니다.

이 비디오는 뇌파검사(EEG) 기술을 사용하여 참가자에게 예상치 못한 단어로 끝나는 문장을 보여주는 의미론적 부조화 작업 중에 ERP를 측정하는 방법을 설명합니다.

우리는 자극을 설계하고 데이터를 수집 및 분석하는 방법을 보여주며, 특히 ERP의 특성을 반영하기 위해 N400이라는 ERP의 고유한 구성 요소에 초점을 맞춥니다.

이 실험에서 EEG는 언어 처리 및 이해력을 조사하기 위해 의미론적으로 일관된 자극과 일관되지 않은 자극을 보인 참가자의 뇌 활동을 측정하는 데 사용됩니다.

이러한 자극은 congruous, inconjuous 및 size-deviant의 세 가지 종류의 문장으로 구성됩니다. 각 단어는 7개의 단어로 구성되어 있지만 마지막 용어의 성격이 다릅니다.

"She scratched her dog behind its ear."와 같은 일치하는 문장의 마지막 단어는 의미에 문제를 일으키지 않으며 앞의 단어와 동일한 글꼴 유형과 크기로 나타납니다.

중요한 것은 이러한 문장이 일관된 단어 조합에 대해 뇌가 어떻게 반응하는지 측정하는 제어 장치 역할을 한다는 것입니다.

대조적으로, "She diped her chicken finger in boots."와 같은 모순된 문장은 의미론적으로 변칙적인 마지막 용어를 가지고 있습니다.

여기서 부츠는 나머지 단어의 의미와 충돌하는데, 닭 손가락은 옷이 아니라 겨자와 같은 조미료에 담글 것으로 예상됩니다. 따라서 이러한 자극은 놀랍고 일관성 없는 언어가 어떻게 처리되는지를 평가합니다.

마지막 유형의 문장은 크기 편차(size-deviant)라고 불리며, 모양상 놀랍지만 더 큰 글꼴로 되어 있지만 일치성은 아닌 마지막 단어를 포함합니다.

예를 들어, "He put his hand in his mitten."이라는 문장에서 벙어리장갑이라는 용어가 더 큰 글자로 쓰여진 경우 여전히 의미론적으로 의미가 있습니다.

이러한 자극은 문장의 마지막 단어에 대한 뇌의 반응이 일반적인 놀라움의 결과인지, 일관되지 않은 텍스트 크기의 충격인지 아니면 예상치 못한 의미에 특정된 것인지를 구별하기 위한 것이기 때문에 매우 중요합니다.

참가자들이 EEG를 준비한 후, 나중에 그것에 대해 질문을 할 것이기 때문에 컴퓨터 화면에 나타나는 문장을 주의 깊게 읽으라는 지시를 받습니다.

실제로 실험이 끝날 때 퀴즈가 주어지지 않습니다. 그러나 이러한 지시는 피험자가 다가오는 자극에 주의를 기울일 수 있도록 한다.

과제가 진행되는 동안, 참가자들은 한 문장을 구성하는 7개의 단어를 올바른 순서로 순차적으로 보게 됩니다.

각 용어는 데이터 수집을 방해할 수 있는 안구 움직임을 줄이기 위해 100ms 동안 모니터 중앙에 개별적으로 표시되며 1000ms 동안 빈 화면이 표시됩니다.

EEG 정보는 120회 이상의 재판에서 지속적으로 기록되며, 각 재판은 고유한 문장으로 구성됩니다. 구체적으로 말하자면, 자극은 동일한 빈도(40회)로 표시되지만 무작위 순서로 표시됩니다. 그런 다음 과제가 두 번째로 반복되므로 참가자는 총 240개의 문장을 읽어야 합니다.

그 후, EEG 데이터를 처리하여 각 전극에서 각 문장 유형에 대한 평균 ERP를 시각화하고 과학자들은 이러한 파형에서 N400 구성 요소를 검색합니다.

이 용어에서 "N"은 피크가 음수임을 나타내고, "400"은 마지막 단어 자극이 참가자에게 표시된 후 약 400ms 후에 발생하는 대기 시간을 나타냅니다.

이전 경험에 비추어 볼 때, N400의 진폭은 의미론적으로 일관되지 않은 이벤트에 대한 응답으로 증가할 것으로 예상되며, 모든 두피 전극에서 기록될 것입니다.

그러나 이 반응은 두정엽 위의 두피 정중선에 위치한 Pz 전극에서 가장 두드러질 수 있으며, 그 영역은 문자 언어를 처리하고 통합하는 데 관여하는 것으로 알려져 있습니다.

실험을 시작하기 전에, 영어 원어민인 참가자 한 명을 모집하고, 절차의 두 가지 주요 구성 요소, 즉 전극을 착용하고 컴퓨터 화면에 문장을 보여줄 것임을 설명합니다. 그런 다음 필요한 서명된 모든 동의서를 그들로부터 수집합니다.

다음으로, 참가자에게 두피와 얼굴 전극을 착용합니다. 이 절차에 대한 자세한 내용은 이 컬렉션의 다른 부분에 설명된 메서드를 확인하세요. 테스트 공간에 들어가면 모든 전극에서 임피던스 값을 확인합니다.

EEG 흔적에 잡음이 없음을 확인하면 참가자에게 눈이 화면에서 약 75cm 떨어져 있도록 앉도록 지시합니다.

이 디스플레이에 단어 하나하나 나타나는 문장을 읽고 주의 깊게 주의를 기울여야 한다는 점을 강조하십시오.

참가자가 과제를 이해했는지 확인하기 위해 10개의 연습 문장을 보여주되 이 시간 동안에는 데이터를 수집하지 마십시오. 그런 다음 EEG 시스템을 시작하여 연속 기록을 시작합니다.

40개의 합동 문장, 40개의 불일치 문장, 40개의 일탈 크기 문장으로 구성된 120개의 시행을 무작위 순서로 제시하여 기능적 작업을 진행합니다. 그런 다음 120개의 추가 자극 세트로 이 프로세스를 반복하여 충분한 데이터가 수집되도록 합니다.

240개의 모든 자극에 대한 데이터가 기록되면 JoVE의 ERP 및 Oddball Task 비디오에 설명된 대로 처리합니다.

데이터를 분석하려면 먼저 Pz 기록 사이트에서 수집된 합동 자극, 부조화 자극 및 편차 크기의 자극에 대한 시간 경과에 대한 평균 파형을 플로팅합니다. 이 그래프의 x축에서 시간을 ms 단위로 나타내는 것은 문장의 각 단어가 표시되는 시점을 나타냅니다.

그런 다음 N400 피크를 찾고 각각에 대해 피크의 가장 낮은 지점과 기준선 값 0 사이의 거리로 정의되는 평균 진폭을 계산합니다. V도 가로 축으로 표시됩니다.

그런 다음 이 구성 요소의 대기 시간을 계산하십시오.문장의 마지막 단어가 표시된 후 파형에 나타나는 데 걸리는 시간(ms)을 계산합니다.

이러한 진폭과 잠복기의 범위에 대해서는 F-검정을 사용하여 목표 자극과 제어 자극 사이에 차이가 있는지 여부를 확인합니다.

N400 반응은 참가자들에게 모순된 문장의 마지막 단어를 보여준 후에만 관찰되었으며, 이는 이 전기적 사건이 일관성 없는 용어로 인한 문장 처리의 중단을 식별하는 신경 처리(특히 두정엽과 관련됨)를 반영한다는 것을 나타냅니다.

중요한 것은 N400이 편차 크기의 자극을 사용하여 수집된 파형에서 관찰되지 않았지만 또 다른 고유한 구성 요소입니까? P560, 560ms의 대기 시간을 갖는 양의 피크였습니다.

이는 뇌가 예상치 못한 시각적 자극과 의미론적으로 일관되지 않은 용어에 다르게 반응한다는 것을 나타내며, N400이 언어 부조화의 독특한 전기적 신호임을 시사합니다.

이제 ERP에서 N400 구성 요소를 유도하기 위해 의미론적 불일치를 사용하는 방법을 알았으므로 연구자들이 언어 처리 및 이해력을 연구하기 위해 이 고유한 전기 신호를 조사하는 다른 방법을 살펴보겠습니다.

일부 연구자들은 일관성 없는 언어를 식별하는 능력이 언제 발달하는지, 그리고 이 기술이 나이에 따라 변하는지 여부를 확인하는 것을 목표로 합니다.

이러한 작업에는 EEG 모자를 쓴 어린 아이들에게 카메라와 같이 알아볼 수 있는 물체를 보여주는 것이 포함되었습니다.

그러나 트릭은 아이가 이 묘사를 볼 때 예를 들어 고양이와 같은 다른 것이라고 말하는 것입니다. 따라서, 이것은 의미론적 부조화 작업의 수정된 버전인데, 말한 단어가 보이는 항목의 의미와 일치하지 않기 때문입니다.

이러한 작업에 대한 뇌의 전기적 반응을 측정한 결과, 아이들은 합동 세트에 비해 수백 ms 동안 지속되는 부적합한 항목-단어 쌍에 대해 향상된 N400 같은 반응을 보이는 것으로 나타났습니다.

중요한 것은 이것이 인간이 어린 나이에도 의미론적 부조화를 식별하고 처리할 수 있음을 시사한다는 것입니다.

다른 연구자들은 ERP가 정신 분열증과 같은 특정 성격 장애와 관련된 언어 결핍을 더 잘 이해하는 데 사용될 수 있는지 여부를 평가하고 있습니다.

역설적이게도, 이전 연구는 불안이나 즐거움을 느끼지 못하는 것과 같은 뚜렷한 정신 분열증과 유사한 특성을 가진 개인이 가벼운 증상을 가진 사람들에 비해 동물과 염소와 같은 일치하는 단어 쌍에 대해 높은 N400 반응을 보인다는 것을 보여주었습니다.

그러나 이 참가자들이 올란자핀(olanzapine)이라는 항정신병 약물로 치료를 받았을 때, 위약을 투여받은 개인에 비해 이 일치로 인한 N400 성분의 진폭이 감소했으며, 이는 이러한 장애에서 때때로 관찰되는 언어 단절을 치료할 수 있는 가능한 치료법을 시사합니다.

당신은 방금 언어 처리를 조사하기 위해 일치하는 문장과 일치하지 않는 문장을 사용하는 방법에 대한 JoVE의 비디오를 보았습니다. 이 시점에서 참가자에게 자극을 제시하고 ERP 데이터를 수집 및 해석하는 방법을 알아야 합니다. 이제 N400 구성 요소가 행동 장애에 어떻게 영향을 미칠 수 있는지와 같은 언어 이해의 다른 측면을 조사하는 데 어떻게 사용되는지 이해하기를 바랍니다.

시청해 주셔서 감사합니다!