지속적인 전산 사회적 상호 작용 동안 신경 및 행동 활성을 측정 이벤트 관련 뇌 전위 검사를

이 절차의 전반적인 목표는 컴퓨터화된 사회적 상호 작용 동안 신경 활동과 자가 보고된 느낌 상태를 모두 측정하는 것입니다. 이것은 먼저 프로그램에 대한 컴퓨터화된 자극을 생성함으로써 수행됩니다. 두 번째 단계는 컴퓨터화된 사이버 볼 사회적 상호 작용을 프로그래밍하는 것입니다.

다음으로, 참가자의 신경 활동은 사회적 상호 작용 중에 기록됩니다. 마지막 단계는 사이버 볼 프로토콜이 완료된 후 신경 데이터를 오프라인으로 처리하는 것입니다. 궁극적으로 이벤트 관련 사이버 볼 프로토콜은 진행 중인 역동적인 사회적 상호 작용 내에서 각 순간과 관련된 신경 활동을 보여주는 데 사용됩니다.

상호 작용 후 설문지 또는 FMRI 기술과 같은 기존 방법에 비해 이 기술의 주요 장점은 이 기술을 통해 상호 작용 내의 각 이벤트 유형과 각 이벤트 및 이벤트 간의 동적 신경 활동을 검사할 수 있다는 것입니다. 시작하려면 사진 편집 프로그램을 사용하여 사이버 볼 내에서 던지기의 각 부분에 대한 개별 이미지를 만듭니다. 선수에서 선수로 던지는 각 던지기를 차례로 표시되는 개별 던지기 프레임으로 나눕니다.

그런 다음 각 개별 던지기 프레임에 레이블, 이름 또는 그림을 추가합니다. 인간 참가자를 화면의 맨 아래 플레이어로 나타내는 이미지를 포함합니다. 각 던지기 시퀀스의 어떤 프레임이 해당 던지기에 대한 정보 프레임인지 확인합니다.

이것은 던지기 시퀀스 내의 첫 번째 프레임으로, 플레이어에게 던지기의 특정 목적지에 대한 정보를 제공합니다. 화면에서 각 플레이어가 다른 플레이어에게 던지기를 생성하는 던지기 시퀀스가 있는지 확인하십시오. 각 던지기 순서는 동일한 수의 던지기 프레임을 가져야 하며 각각에 정보 프레임을 기록해야 합니다.

다음 단계는 자극 프레젠테이션 소프트웨어를 사용하여 시퀀스 파일을 만들어 사이버 볼 소셜 상호 작용 내에서 이벤트의 정확한 시퀀스를 자세히 설명하는 것입니다. 시퀀스 파일의 경우 특정 throw 프레임, 화면에 표시되는 프레임의 타이밍 및 프레임의 시퀀싱을 지정합니다. 또한 이벤트의 특성, 인간 참가자가 요구하는 응답 및 이벤트의 전체 순서를 정의합니다.

원하는 상호 작용을 만들려면 프로그래밍 코드 내에서 위에서 언급한 모든 세부 사항을 지정합니다. 시퀀스 파일 내의 각 이벤트에 대해 각 시퀀스에 대해 단계를 반복합니다. 파일 생성 다음으로, 첫 번째 공 던지기가 한 선수에서 다른 선수에게 오류 없이 완료되도록 시퀀스 파일 내에서 각 던지기 프레임을 올바른 순서로 정렬합니다.

각 던지기 유형이 시퀀스 파일에 표시되도록 플레이어 간의 각 던지기 유형에 대해 파일에 유사한 순서의 시퀀스를 만듭니다. 이벤트 관련 마커를 삽입합니다. 정보 프레임이 시퀀스 파일에 표시될 때마다 이 프레임의 표시가 파일에 표시될 수 있습니다.

참가자의 신경 활동을 저장하면 이 마커가 숫자를 사용하여 플레이어를 나타내므로 이벤트의 특성을 나타내도록 코딩합니다. 왼쪽 플레이어가 플레이어 1인 경우, 맨 아래 플레이어는 플레이어 2, 오른쪽 플레이어는 플레이어 3입니다. 코드 1부터 3까지는 왼쪽에 있는 플레이어가 오른쪽에 있는 플레이어에게 던지는 것을 나타내는 데 사용되며, 인간 참가자가 만든 후 다음 던지기를 받을 플레이어를 인간 참가자가 자유롭게 선택할 수 있도록 합니다.

그런 다음 진술이 있으면 인간 참가자는 다음 작업을 선택할 수 있는 응답 패드 또는 마우스를 갖게 됩니다. 공 던지기를 받은 후, 시퀀스 파일 내에 루프와 if then 문을 생성하여 원하는 게임 액션을 나타내고 인간 참가자의 선택에 관계없이 프로그램이 다음 이벤트로 적절하게 이동할 수 있도록 합니다. 다음으로, 프로그램 내에서 카운터를 시작하여 프로그램이 인간 플레이어에게 명백하게 드러나지 않도록 게임의 특성을 변경합니다.

이 카운터를 사용하여 게임 동작을 전환하고 게임 전반에 걸쳐 플레이 패턴을 제거하여 플레이어들 사이에서 자발적인 라이브 플레이의 느낌을 더 잘 줄 수 있습니다. 마지막으로, 다양한 유형의 사회적 상호 작용을 연구하기 위해 다양한 시퀀스 파일을 개발합니다. 이러한 상호 작용은 연구 질문의 성격에 따라 배타적으로 대체로 포함되거나, 인간 참가자에게 부분적으로 포함되거나, 배타적으로 이루어져야 합니다.

신경 전기 기록을 시작하려면 정신 생리학 연구 협회(Society for Psychophysiological research)의 지침에 따라 참가자에게 뇌파 검사 또는 EEG를 준비시킵니다. 참가자의 머리에 전극 캡을 끼우고 전극을 준비한 후 전극을 중간 지점에 배치된 전극에 온라인으로 참조합니다. 다음으로 오른쪽 궤도 위와 아래, 각 눈의 바깥쪽 캠퍼스 근처에 은, 염화은 전극을 중앙에 배치하고 수직 및 수평 양극성 전기 활동을 수집합니다.

안구 움직임을 모니터링하려면 신경 데이터를 추가로 처리하기 위해 EEG 분석 소프트웨어를 사용하여 EEG 활동을 기록합니다. 테스트를 시작할 준비가 되면 참가자에게 편안하게 앉고 버튼을 눌러 상호 작용에서 공을 던진 후 공을 던질 위치를 결정하도록 지시합니다. 자극 프레젠테이션에서 사이버 볼 프로그램을 시작하고 EEG 데이터 수집에 대한 기록을 시작하고 사이버 볼 상호 작용의 전체 기간 동안 컴퓨터 기록 EEG 활동을 기록합니다.

상호 작용이 중지되면 EEG 데이터 기록을 중지합니다. 세션이 끝나면 EEG 캡을 제거하고 참가자에게 사이버 볼 프로토콜의 성격과 사회적 상호 작용 조작의 목적에 대한 완전한 브리핑을 제공합니다. 데이터 처리를 시작하려면 눈 깜박임이 정확합니다.

이 다단계 절차는 공간 필터를 사용하여 주성분 분석을 사용하여 평균 눈 깜박임을 생성하여 눈 깜박임에 특히 민감한 필터를 만듭니다. 다음으로, 연속 EEG 파일에 삽입된 이벤트 마커를 기준으로 stimulus locked epochs를 만듭니다. 삽입된 마커를 기준으로 마이너스 900밀리초에서 1800밀리초까지 이러한 에포크를 실행하며, 이는 각 LOPA에서 평균 사전 자극 기준선 활동을 제거하여 에포크 간의 기준선 차이를 수정하는 데이터 변환 옵션을 사용하여 각 6개 프레임 던지기의 전체 기간과 동일합니다.

에포크를 필터링하고 플러스 또는 마이너스 75마이크로볼트를 초과하는 전기 아티팩트가 있는 모든 에포크를 거부합니다. 다음으로, 사이버볼 작업 블록 내의 각 이벤트 유형에 대한 신경 응답의 평균을 구하고 다양한 이벤트 유형을 결합하여 세 가지 주요 이벤트 범주를 만듭니다. 다른 플레이어에서 참가자에게 던지고, 참가자가 다른 플레이어에게 던지고, 참가자를 포함하지 않고 다른 두 플레이어 사이에 던지

마지막으로, 컴퓨터화된 플레이어의 이벤트를 인간 참가자 또는 포함자에게 가장 관심이 있는 이벤트 유형과 인간 참가자 또는 배제자에게 던지는 이벤트 유형으로 결합합니다. 이 그래프는 throw type 및 block 유형별로 대표적인 ERP 파형을 보여줍니다. 왼쪽 그래프는 정면의 중앙 정중선 부위인 FCZ에서 파형을 표시하고, 오른쪽 그래프는 두정골 정중선 부위인 pz에서 파형을 표시합니다.

그래프는 사회적 사건의 성격에 따라 두 가지 ERP 구성 요소, 즉 N 2와 P 3의 차이점을 보여주며, 이는 사회적 상호 작용의 전반적인 성격이 아닙니다. 사회적 상호 작용 과정에서 신경 활동의 변화는 FCZ 및 pz에 대한 파형에서 볼 수 있듯이 다른 ERP 구성 요소 및 전극 부위에 적용될 수 있습니다. N, 2 및 P 3 성분은 모두 이 절차에 따라 배제 프로세스의 후반부에 비해 배제 프로세스 초기에 더 큰 진폭을 나타냅니다.

더 많은 플레이어를 포함하도록 상호 작용의 성격을 변화시키거나, 포용 및 배제의 정도를 다르게 하거나, 사회적 상호 작용에 참여하기 전에 참가자가 배제를 목격할 수 있도록 하는 것과 같은 다른 방법을 수행하여 다양한 배제 에피소드에서 신경 활동 패턴이 얼마나 빨리 회복되는지와 같은 추가 질문에 답할 수 있습니다. 파트너의 수가 배제 관련 활동에 영향을 미치며, 배제를 목격하는 것이 배제에 대한 자신의 신경 반응을 변화시키는가?