Name: 감정적 인 스트 루프 작업은 : 감정적 콘텐츠에 대한 노출에서인지 성능 평가 (동영상) | JoVE Journal
Uploaded: 2016-06-29T13:00:00.000+00:00
Duration: 7 min 21 s
Description: 배우세요 감정적 스트루프 과제를 통해 정서적 자극에 노출된 인지 성능을 평가하는 방법을 알아보세요. 이 기법은 불안 장애 연구에 활용될 수 있는 객관적이고 비침습적인 접근법을 제공합니다.

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이 프로토콜은 텔 아비브 대학의 헬싱키 인간의 연구 윤리위원회의 지침을 따릅니다. 1. 단어 선택과 매칭 <ol><li> 관심의 각 단어의 범주에 대한 단어의 목록을 만듭니다. 예를 들어, 일반적으로 감정적 인 단어의 목록을 확인 (예., 증오, POX) 우려 관련 단어 (예., 강간, 피해자), 바람직하게는 직교 이웃 감정 / 문제 관련 단어 21 (중립 단어 예를 들어,., GATE, BOX). 모든이 단어가 사용되므로 가능한 한 많은 단어 목록을 만들; 일치하는 단어의 작은 서브 세트에 대해서는 선택 될 것이다. <ol><li> 필요하다고 인정하는 경우, 평가 척도에 단어를 평가 설문지에 의해 단어의 원자가 / 감성 / 각성을 확인 (예. 1 ~ 7). 규모의 극단적 인 말에 단어를 선택하려고합니다. 긍정적 인 단어와 감정적 인 단어를 비교하면, 시도 m 단어를 포함하는(절대) 감격과 흥분 점수에 atched. </li></ol></li><li> 어휘 요소에 단어 목록과 일치하기 위해 (언어 영어 단어를 사용 로그 초 공간 아날로그 (HAL) 주파수 22) 목록에 각 단어, 문자의 길이뿐만 아니라 해당 언어의 예상 주파수 작성합니다. 참고 : (. 예를 들어, 21, 23) 이러한 변수는 색 이름 대기 시간에 영향을 미칠 수있는이 중요하다. 확실하게, 컨트롤에 가장 중요한 어휘 속성은 단어 빈도, 길이, 그리고 경우 (자연스럽게 길이 교차) 가능한 직교 이웃. <table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always"><tbody><tr><td></td><td> 감정적 인 </td><td></td><td></td><td> 중립국 </td><td></td></tr><tr><td> 워드 </td><td> 길이 </td><td> 회수 </td><td> 워드 </td><td> 길이 </td> &lt;TD&gt; 주파수 </td></tr><tr><td> 미움 </td><td> 4 </td><td> 10.7 </td><td> 문 </td><td> 4 </td><td> 9.7 </td></tr><tr><td> 죽은 </td><td> 4 </td><td> 11.2 </td><td> 소중한 </td><td> 4 </td><td> 10.29 </td></tr><tr><td> 가난한 </td><td> 4 </td><td> 10.9 </td><td> 풀 </td><td> 4 </td><td> 9.7 </td></tr><tr><td> 뱀 </td><td> (5) </td><td> 8.6 </td><td> 흔들다 </td><td> (5) </td><td> 8.6 </td></tr><tr><td> 어둠 </td><td> (5) </td><td> 8.1 </td><td> 꽃 </td><td> (5) </td><td> 8.2 </td></tr><tr><td> 폭탄 </td><td> 4 </td><td> 9.64 </td><td> 빗 </td><td> 4 </td><td> 7.39 </td></tr><tr><td> 수두 </td><td> 삼 </td><td> 7.1 </td><td> 상자 </td><td> 삼 </td><td> 12.1 </td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td> 평균 </td><td> 4.1 </tD&gt; <td> 9.4 </td><td> 평균 </td><td> 4.1 </td><td> 9.4 </td></tr></tbody></table> 표 1 : 길이, 직교 환경 및 평균 주파수에 일치하는 단어의 목록의 예. </li><li> 쌍의 각각의 길이와 주파수에 일치 시간 및 추가하여 선택 단어가 서로 (예를 들어, 중립 직교 이웃을 형성하기 위해 서로 감정적 인 단어의 문자 중 하나를 교체의 직교 이웃 () 표 1을 참조하십시오. <ol><li> 완전한 일치가 가능하지 않은 경우, 즉 이전의 쌍에 의해 형성되는 갭의 반대 방향으로 주파수에 작은 갭 단어 쌍을 첨가하여 단​​어의 후속 쌍의 주파수 바이어스 균형. 충분한 데이터를 수집하고 단어의 반복 때문에 습관화 3을 방지하기 위해 블록에 20 시험의 최소를 위해 각 단어의 범주에 50 단어 - 일치하는 단어의 최종 목록 (20)가 포함되어 있는지 확인합니다. 3에 의한 ESE 희석 수 있으므로 최소한으로 반복을 유지하려고합니다. </li></ol></li><li> 최종 목록은 모든 어휘 변수에 최대한 일치되어 있는지 확인합니다 (예., 단어 빈도, 단어 길이). 최종리스트는 주파수에 서로 유의 한 차이가없는 것을 확인하기 위해 통계적 검증 (학생의 t- 테스트)를 수행합니다. </li></ol> 실험 설계 2. 준비 <ol><li> 디자인을 선택 차단 (자극은 감정과 중립적 인 단어가 같은 목록에 혼합 된 하나의 블록에 제시되어있다) 또는 혼합 (자극이 단어 원자가에 의해 정의 된 시험의 별도의 블록에 제시되어있다). <ol><li> 단어 카테고리의 수준에서 글로벌 효과를 테스트하고자하는 경우 차단 된 디자인을 선택합니다. 참고 : 효과의 크기는 혼합에 비해 차단 설계에 일반적으로 더 높다프리젠 테이션 4, 5. 따라서, 차단 디자인은 종종 프리젠 테이션의 선호하는 방법입니다. </li><li> 개별 단어 수준에와 &quot;느린&quot; &quot;빨리&quot;와 효과에 대한 ESE을 분해하고자하는 경우 제외 항목이 자신의 이름 지정합니다 (ESE)뿐만 아니라 바로 다음 항목의뿐만 아니라 영향을주기 때문에 혼합 된 디자인을 선택합니다. 결과적으로, 전자는 &#39;빠른 효과&#39;후자 &#39;느린 효과&#39;(24), (25)을 새로 녹음된다. </li></ol></li><li> 차단 된 실험 설계에서, 블록의 고정 또는 카운터 / 무작위 순서를 선택합니다. <ol><li> 카운터 주문에 대한 참가자의 다른 그룹에 블록의 두 가지 순서를 제시한다 : 그룹 A : 중립 블록 - 감정적 블록 그룹 B : 감정적 블록 - 중립 블록 참고 :이 균형 잡힌 디자인에서, ESE 인해 t에서 수행하는 그룹의 지속 효과 첫 번째 순서로 수행하는 그룹에서만 등장 할 것으로 예상된다그 세 번째 순서 (도 4 참조). 따라서 우리는 블록의 고정 된 표현을 사용하는 것이 좋습니다. </li><li> 감정적 블록 - - 블록 2 중립 중립 블록 1 : 다음 중립 블록 감정 블록 첫 번째와 현재의 필요에 위해 감정적 인 블록을 흐르는 추가로 새로운 중립 블록이 지속적인 효과를 조사하기 위해 현재 블록의 고정 된 순서. 참고 :이 설정에서는 두 가지 효과가 관찰 될 수있다. 첫 번째 감정 블록과 제 중성 블록 간의 성능 차이로서 계산 정규 ESE이다. 두번째는 제 중성 블록과는 상기 제 중성 블럭의 평균 대기 시간을 감산 한 지속 효과이다. 긍정적 인 변화가 지속 효과의 존재 감정적 블록에 의해 초래 나타낸다. <ol><li> 교육이나 피로를 통해 혼란 배제하기 위해,하면 바람직 중립 항목 만 여러 블록과 보조 실험을 수행합니다. 3 (그림 3 참조). 40 개 이상의 블록 당 단어 이상의 실험 블록이 있으면 그 블록 순서를 상쇄하여 피로 효과를 제어 할 필요가있을 (그러나 통계적 분석 차수의 블록 효과를 확인) 할 수있다. </li></ol></li></ol></li></ol> 3. 실험는 프로그래밍 및 무작위 <ol><li> 자극을 제시하고 참가자의 응답을 측정하는 수단으로 역할을 할 수있는 컴퓨터 소프트웨어 또는 프로그래밍 언어를 선택합니다. <ol><li> 선택적으로, 상대적으로 배포하기 쉽고 신뢰성이 시중에서 판매 DirectRT 소프트웨어를 사용합니다. 일반적인 프로그램시켜 ESE 실험 예를 들어 파일을 엑셀 보충 코드가 DirectRT 실행 파일을 참조하십시오. 일부 추가 소프트웨어 패키지는 실험에 적용하기에 적합한 대안 SuperLab 및 E 프라임입니다. </li></ol></li&gt; <li> 수동 또는 경구 : 응답의 방법을 선택합니다. 응답 유형 모두 적합하다. <ol><li> 키보드의 응답이 활성화 된 경우, (- 40 시험 20의) 잉크 색상에 키의 매핑을 배우고 참가자 위해서는 더 긴 훈련 세션을 사용합니다. </li><li> 음성 응답 사용 (- 8 시험 4) 짧은 훈련하십시오. 반응 시간을 설정하는 것은 제 음소에 자극의 시작부터 측정 할 수있다. 참고 : 음성 응답 응답을 해독의 단계에서 어려움을 포즈 (하나는 녹음을 듣고 오류를 분류합니다). 그러나 기계적으로 보컬 녹음을 분류하는 새로운 알고리즘은 26 실제 인간의 분류가 무상 렌더링 할 수 있습니다. 경구 반응의 이점은 생성 된 파일이 상기 청각 감정 3과 연관된 음성 파라미터 (다른 전용 프로그램을 통해)를 분석 할 수 있다는 것이다. </li></ol></li><li> (단어에 할당 할 잉크 색 선택예를 들어,., 색, 청색, 녹색, 빨간색, 보라색). 잘 대조 배경에 대해 쉽게 식별 가능한 색상을 사용 (예., 흰색 또는 회색). 응답 키 프레스가 사용되는 경우, 키 컬러 맵핑 쉽게 마스터되도록, 4 색보다 더 이상 사용하지 않는다. 주 : 음성을 사용하는 응답하는 경우에는 더 많은 색을 사용하는 것이 가능하다. 리콜 컴퓨터 알고리즘과 함께 그 데이터를 분류 할 수 있지만, 음성 인식 에러 색 (= 응답)의 수가 증가. </li><li> 단어에 대해 쉽게 읽기 쉬운 글꼴 및 크기를 사용합니다. </li><li> 바람직한 방법은 단어의 더 반복을 사용하지 않는 것입니다 때문에, 모든 참가자의 컴퓨터 프로그램에 의해 무작위로 각 단어에 하나의 색상을 지정합니다. </li><li> 단독으로 컴퓨터 화면의 중앙의 주위에 각 단어를 제시한다. 각각의 워드가 (중앙 부근에 다른 임의의 위치에서 약 50 픽셀을 제시되도록 예. 선택적으로, 공간 불확실성 소량 도입 Suppl에 표시emental 코드 파일). 이것은 (따라서 독서를 우회하는) 단어의 작은 부분에 초점을 맞춘 참가자를 억제하기 위해 수행됩니다. </li><li> 작업과 자극과 참가자에 익숙해 짧은 훈련 블록을 준비합니다. 음성 응답의 경우, 실험 색 각각의 단어 &#39;예&#39;를 이용하여 약간의 실험은 (전체 세션이 음성 인식 알고리즘을 훈련하기 위해 필요한 데이터를 컴퓨터로 식별) 충분할 수있다; 키를 눌러 응답을 위해, 많은 20 - 40 시험은 색상의 매핑을 마스터 할 필요가있다. </li><li> 교육에 따라, 본 실험 블록 (예., 중립적 인 감정과 중립 단어의 세 블록). (말의 30-60초 각) 시험의 연속 블록 간의 짧은 휴식을 소개합니다. 참가자들이 신속하게 마무리하기 위해 실험을 통해 돌진​​하는 경향이 다음 블록이 경과 휴식을 위해 지정된 간격 전에 시작하는 것을 허용하지 않습니다. </li><li> 조교를 준비SK 지침. 각 블록의 시작에서, 다음 명령어 제시 &#39;신속하고 정확하게 가능한 단어의 잉크 색에 대응한다. &quot; 단어가 인위적으로 말씀을 읽고 증대 수도 요청으로 무시해야 단어 읽기, 또는 언급하지 마십시오 (아이러니 과정 이론, 예. 27 참조). </li><li> 자극의 실험 시련과 연속적인 자극 사이의 간 시험 또는 간 자극 간격 (ISI)를 지정합니다. 일반적으로 (차단 프리젠 테이션) 500 밀리의 ISI를 사용합니다. 참고 : 짧은 ISI는 더 이상 ISI보다 짧은 반응을 촉진하고 감정 항목과 효과를 통해-1000 밀리 초 24까지 ISI에 대해보고 된 수행 할 수있다. </li><li> 선택 사항 : 실험의 끝에서 또는 별도의 세션에서 불안 설문지를 추가합니다. 이것은 상태 - 특성 불안 인벤토리 (STAI) (28)로, 참가자의 불안의 기준 측정을 제공한다. </li></ol> 4. 주제 괜찮다성귀 및 준비 <ol><li> 프로그래밍이 완료되면, 동일 연령 그룹과 배경 바람직 참가자를 모집. 참가자들은 급여를 들어, 학점에 등록하거나 자발적으로 할 수 있습니다. </li><li> 확인 참가자가 연구에 사용되는 언어를 모국어로 해, 어떤주의 적자 또는 색맹이 없습니다. </li><li> 컴퓨터 앞의 조용한 방에 참가자를 안내합니다. 작업 지침을 설명하고 컴퓨터 화면에 기록 된 추가 지침을 읽어 참가자를 부탁드립니다. </li></ol> 5. 데이터 및 통계 분석 <ol><li> 일반적으로, 반응 시간은 단지 응답 정정에 대해 분석을 수행. 또한, 극단적 인 응답을 제외 할 수 있습니다. <ol><li> 일반적으로, 더 빠른 응답을 제외하거나 평균 약보다 작은 2.5 SD. 그럼에도 불구하고, 데이터의 5 % 이상을 삭제하지 않도록주의. 에러 레이트는 일반적으로 작지만 여전히 조건을 통해 비교하는 것이 바람직하며속도 정확도의 균형을 배제. </li></ol></li><li> 이러한 SPSS 또는 STATISTICA (여기 지침 STATISTICA 주어진다)로 지정 통계 소프트웨어 (두 블록이 관리하는 경우, 또는 학생의 t-test를) 고정 프리젠 테이션 순서로, 계획 비교를 수행합니다. ESE는 테스트를 들면, 제 중성 블록 감정 블록을 비교한다. 서방 효과는 제 중성 블록과 두 번째 중간 블록 (어느 감정적 블록을 따라)과 비교 들어. <ol><li> &gt; 슬라이스 브루스 된 컴포지션 - -Statistics-&gt; 고급 선형 / 비선형 모델 -&gt; 일반 선형 모델 -&gt; 더 많은 결과보기를 선택하여 계획 비교를 수행합니다. </li></ol></li><li> 블록의 순서는 참가자에 걸쳐 카운터 때, 간 주제 요인으로 블록의 피험자 내 요인과 주문으로 차단 발랑와 함께 ANOVA를 수행합니다. <ol><li> &gt; 고급 선형 / 비선형 모델 -&gt; 일반 선형 모델을 -Statistics- 선택하여 ANOVA를 수행합니다. </li></ol></li>
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</ol>

저자는 공개 아무것도 없어.

참가자 이름 단독 제시된 단어의 잉크 컬러 : ESE 매우 간단한 작업을 포함한다. 실용적이고 이론적 인 모두 결과이 간단한 작업은 수율 결과. ESE는이 기능이 손에 작업에 완전히 무관하지만 감정적 인 원자가가 자극에 수반에 사람들이 민감하다는 사실을 설명합니다. ESE는 잠재적 인 환자의 무료 환자와 비 환자 모두 인구 1, 7 그것의 호소가 목표로 그 가능성에 기인 할 수있다 (4). (컴퓨터 기반) 진단 도구와 감정과 불안을 프로빙에 대한 대단히 인기있는 방법으로 진화하고있다 -therapist 상호 작용 바이어스. 감정 워드는 특정 병리 또는 환자의 현재 관심에 맞게 선택 될 수있다. 또한,이 도구를 방해하지 않고 자체 보고서를 기반으로. ESE는 효율 단단히 그룹 레벨에서 수립했지만 아직 개별 레벨 2에서 입증되어야한다(9), (30). 또한, 연구는 이러한 도트 프로브 (31)으로 개별...

현대 생활 감정과 스트레스로 가득하다. 누가 응급실 또는 (목격) 교통 사고를 피할 수있다? 이러한 스트레스 상황에서 효율적으로 수행하기 위해, 관련 자극에 초점을 자신의 침착을 유지하는 것이 중요하다. 그러나, 연구는 자극의 감정적 원자가 주목 영향을 특히 처리의 속도를 조절할 수 있음을 보여 주었다. 실험실에서 가장 인기 패러다임 중 하나가 성능에 부정적인 자극의 효과를 연구하는 것은 감정적 인 스트 루프 작업이다. 전형적인 발견이 중립 즉보다 감정 워드의 잉크 색 이름을 명 오래 걸리고, 즉, 감정 스트 루프 효과 (ESE). 2, 분위기 3 동결주의 3 탓 관찰 침체를 설명하려고 여러 계정, 그러나 그것은 여전히 현재 논쟁의 문제가 있습니다. 감정적 인 스트 루프 t의 실험 장치잘 알려져 부탁드립니다. 색상 단어보기를 단독으로 제공하고 참가자의 작업은 신속하고 정확하게 가능한 각 단어의 잉크 색의 이름을 지정하는 것입니다. 말은 다른 원자가의 두 가지 범주에서 왔습니다. 첫 번째 범주는 부정적인 단어 (예., 사망) 또는 특정 정신 병리학에 관련된 단어를 포함한다 (예., 강박 환자 또는 외상 후 스트레스 장애 환자와 전투와 세균). 두 번째 범주는 중립적 인 단어 (예., 의자)를 포함한다. ESE는 감정과 중립 단어 사이에 색 이름 대기 시간의 차이입니다. 자극은 감정과 랜덤 방식으로 또는 단어의 범주에 의해 정의 된 두 개의 분리 된 블록에 혼합 중립적 인 단어와 함께 하나의 블록에 표시 할 수 있습니다. ESE가 4, 5. 따라서, 블럭 디자인이 ESE의 연구를위한 선택의 방법이되었다 차단 설계 유도 때 감정 단어 감속 보통 더 현저하고 그것을 인방법은 (감정적 인 스트 루프 실험 장치의 그림 그림 1 참조)도이 프로토콜에 적용했다. <img alt="그림 1" src="/files/ftp_upload/53720/53720fig1.jpg" /> 그림 1 : 감정적 스트 루프 작업에서 실험 배열 :. 참가자의 작업은 단어가 표시되는 색상을 이름을 지정하는 것입니다 <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/53720/53720fig1large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a> 그 이전의 이름을 딴, 고전 스트 루프 효과 (SE) 6에서 ESE를 구분하는 것이 중요하다. 클래식 스트 루프 작업에서, 이러한 RED 또는 녹색 등의 색상 단어는 다양한 잉크 색상에 제시하고 참가자의 작업은 단어의 잉크 색을 이름을 지정하는 것입니다 수 있습니다. 공유 작업에도 불구하고 - 단어의 잉크 색을 식별 - SE를 상기 ESE 다를. 단어 컬러 단어 합동으로 ​​고전 스트 루프 작업 분할에 자극합니다 (그 잉크 색 이름을 지정 워드) 및 부적당 한 (워드 및 색상 충돌) 범주 때문이다. 선생은 합동 및 부적당 자극 간의 컬러 네이밍 성능의 차이로 정의된다. 일치 성의 품질이 ESE의 자극에 적용되지 않기 때문에 - 파란색 단어 암은 둘 이상도 이하 합동 갈색의 단어 강의보다 없습니다 - SE를가 ESE의 환경에 정의되어 있지 않습니다. ESE는 성능에 자극의 감정적 가수의 영향을 설명합니다. ESE는, 그냥 SE와 같은 방대한 연구를 생성했습니다. 사실, ESE는 환자와 비 환자 집단 모두 실험 연구의 깎아 지른 출력의 이름을 딴 라이벌 (검토를 위해, 1 참조, 7). 태스크는 일반화 된 불안 병리의 영역에 이용되고있다 (예., 8, 9) 불안 형질 (예를강박 장애에 · G., 10, 11) (예., 12, 13) 우울증 9, 14 사회 공포증 (15, 16)에 외상 후 스트레스 장애 (예., 17, 18). ESE는 또한 선택되지 않은 집단으로 연구되어왔다 (예를 들면, 2, 3, 19, 20), 히스 참가자의 효과는 항상 관찰 종종 덜 뚜렷하지 않는다. 그것은 자기보고에 기초하지 않으며 방해하지대로 적어도 ESE의 인기의 일부가 그 목적 성격 때문이다. 또한, 감정 워드는 특정 병리 또는 환자의 현재 관심을 탭 선택 될 수있다. 아래에서는 설계 감정적 스트 루프 실험을 수행하는 데 필요한 단계를 묘사. 이 보고서에서 우리의 목적은 필요한 컨트롤과 함께 세부에서 ESE 실험을 설명하는 것입니다. 이 설계의 가장 중요한 특징은 유효 다양한 위협에 제공하는 제어부이다.이 디자인으로 처리 주요 위협은 습관화의 것입니다. 이 절차를 채택하면 ESE에게 감정에서 관심을 평가하는 유효하고 신뢰할 수있는 수단을 렌더링합니다.

<table><tbody><tr><td>DirectRT 소프트웨어</td><td>Empirisoft</td><td>http://www.empirisoft.com/directrt.aspx</td><td>Software를 사용하면 스프레드시트 응용 프로그램(예: Excel)에서 사용자 지정 실험을 쉽게 프로그래밍할 수 있습니다</td></tr> <tr><td>Excel</td>) <td>모든</td><td>https://www.office.com/</td> <td>최소 256MB의 메모리, 최소 16MB의 비디오 메모리 및 최소 500MHz의 프로세서 속도가 있는 그래픽 카드.</td></tr><tr><td>스프레드시트 응용 프로그램(예: Excel)</td><td>Microsoft</td><td>모든 버전</td><td>CSV 파일을 편집할 수 있는 스프레드시트 응용 프로그램</td></tr><tr><td>SPSS/STATISTICA 소프트웨어</td><td>IBM/Statsoft</td><td>http://www-01.ibm.com/software/analytics/spss/&nbsp; http://www.statsoft.com/</td> <td>통계 소프트웨어</td></tr></tbody></table>

감정적 인 스트 루프 작업은 : 감정적 콘텐츠에 대한 노출에서인지 성능 평가

The Emotional Stroop Task: Assessing Cognitive Performance under Exposure to Emotional Content

감정적 인 스트 루프 효과 (ESE)는 더 이상 중립적 인 단어의 잉크 색상보다는 감정 단어의 잉크 색상에 대기 시간을 명명의 결과입니다. 차이점은 사람들이 손 색 이름 태스크와 관련이없는 경우에도, 캐리어에 의해 반송 즉 감정적 함량에 의해 영향을받는 것으로 나타났다. 감정 단어 테스트 병리와 일치하도록 선택 될 수 있기 때문에 널리 ESE 환자 인구뿐만 아니라, 비 선택 집단으로 전개되었다. ESE는 강력한 도구입니다, 그러나 그것의 타당성에 대한 다양한 위협에 취약합니다. 이 보고서는 혼동의 가능성이 소스를 참조하고 그들을 위해 제어 할 수있는 수단을 제공 모달 실험을 포함한다. 기존 ESE 연구의 유효성에 가장 널리 퍼진 위협은 지속 효과와 습관화 감정 자극에 반복 노출에 대한 가공됩니다. 따라서, 감정 중성 자극에 노출 순서가 매우 중요하다. 우리는 보여 그 스탠드에ARD 디자인은 하나의 특정 순서는 ESE를 생성합니다.

블록이 중성 감정 중립적 순서를 수행 할 때 (예를 들어, 3), 34 밀리의 큰 ESE는 제 중성 블록보다 (757 밀리의 의미 (791 밀리의 의미) 감정 블록의 느린 응답을 통해 관찰된다; 참조 그림 2). 참가자의 동일한 그룹 (778 밀리의 평균)도 (기타) 중립 즉 제 2 세트의 잉크 색 이름 상당히 부진. 중성 항목과 두 블록 사이의 성능에서 21 msec의 차이는 음의 감정적 자극에 노출 지속 효과의 존재를 설명합니다. <img alt="그림 2" src="/files/ftp_upload/53720/53720fig2.jpg" /> 그림 2 : 평균 RT뿐만은 중립, 감정과 시험의 세 블록에 단독으로 발표 단어의 잉크 색상 및 기타 중립 항목의 이름을.</st...

감정적 스트룹 효과(ESE)는 중립 단어보다 감정 단어의 잉크 색상에 대한 명명 대기 시간이 더 길기 때문에 발생합니다. 이 보고서는 교란의 잠재적 원인을 참조하며 이를 제어할 수 있는 수단을 제공하는 모달 실험을 포함합니다.

The emotional Stroop effect (ESE) is the result of longer naming latencies to ink colors of emotion words than to ink colors of neutral words. The ...

본 절차의 전반적인 목표는 정서적 콘텐츠에 노출된 상태에서의 인지 수행 능력을 평가하는 것입니다. 이 방법은 무관한 정서적 자극이 존재할 때, 특히 단어가 환자의 테스트 대상 질환이나 불안과 일치할 때 초점 과제를 어떻게 수행하는지와 같은 인지 처리 과정에 관한 핵심 질문에 답하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 기술의 주요 장점은 객관적이고 침습적이지 않으며, 참여자의 자기 보고에 의존하지 않는다는 점입니다.현재로서는 이 절차가 그룹 수준에서만 견고하게 확립되었습니다. 향후에는 불안 장애의 개별 환자 진단으로 확장될 가능성이 있습니다. 실험실 매니저인 Elia Avikasis가 이 절차를 시연하겠습니다.먼저 두 개의 목록을 작성하십시오. 하나는 감정 단어 목록이고, 다른 하나는 중립 단어 목록입니다. 일반적으로 'hate'나 'pox'와 같은 감정 단어를 사용하고, 중립 단어는 가급적 'gate'나 'box'와 같이 감정 관련 단어와 철자가 유사한 단어를 사용하십시오.목록의 각 단어에 대해 글자 수와 해당 언어에서의 예상 빈도를 작성하여, 어휘 요인(lexical factors)의 단어 목록과 일치시키십시오. 길이와 빈도가 일치하며 서로 철자적 이웃(orthographic neighbors)인 단어 쌍을 추가하여 각 목록의 단어를 선택하십시오. 완전한 일치가 불가능한 경우에는, 불완전한 일치로 인한 빈도 편향을 조절하기 위해 빈도 차이가 적은 단어 쌍을 추가하십시오.각 최종 목록의 단어 범주별로 20에서 50개의 단어가 순서대로 포함되도록 하여, 블록당 최소 20회의 시행이 이루어지게 함으로써 단어의 반복과 그로 인한 습관화를 방지하십시오. 먼저 두 가지 설계 중 하나를 선택합니다. 단어 범주 수준에서의 전반적인 효과를 테스트하려는 경우, 자극이 단어 가치에 따라 정의된 별도의 시행 블록으로 제시되는 블록 설계(blocked design)를 선택하십시오.반면, 개별 단어 수준에서 정서적 스트룹 효과(Emotional Stroop Effect, ESE)를 분석하고 짧은 이월 효과(carryover effects)를 확인하고자 한다면, 정서적 단어와 중립적 단어가 동일한 목록 내에 혼합되어 하나의 블록으로 제시되는 혼합 설계(mixed design)를 선택하십시오. 블록 실험 설계(blocked experimental design)의 경우, 블록의 순서를 상쇄 균형(counterbalanced) 또는 고정 순서

the-emotional-stroop-task-assessing-cognitive-performance-under

Research

연구

JoVE Journal

Behavior

행동

우리는 기능적인 자기 공명 영상을 사용하여 심의하고 자동으로 감정 조절의 신경 상호의 조사를 허용하는 프로토콜을 제시한다. 이 프로토콜은 젊은 나이뿐만 아니라, 임상 환자 모두 건강한 참가자에 사용할 수 있습니다.

감정 규정의 신경 상호의 두뇌 이미징 조사

우리는 감정의 메모리 향상 효과의 신경 상호 조사를 기능성 자기 공명 이미징을 사용하는 프로토콜을 제시한다. 이 프로토콜은 뇌 활동의 식별은 특별히 좀 더 일반적인 지각 처리에 반하는 메모리 관련 처리에 연결할 수 있으며, 건강하고 임상 인구와 함께 사용할 수 있습니다.

감정 메모리 강화 효과의 두뇌 이미징 조사

우리는 기능성 자기 공명 이미징을 사용하여인지에 대한 감정의 해로운 영향을 중재 신경 메커니즘의 조사를 허용하는 프로토콜을 제시한다. 이 프로토콜은 건강하고 임상 참가자 모두 사용할 수 있습니다.

인식에 대한 감정의 혼란 효과의 두뇌 이미징 조사

연구의 목표는 두뇌 활동에 동작을 상관 관계하는 것입니다. 정확한 행동 측정 및 이미징 기술은 우리가 뇌 - 행동 관계를 명료하게하다 수 있습니다.

인간의 전두엽 피질에서 fMRI 신호에 행동 응답을 연관 : 작업 분석을 사용하여인지 과정을 검토

색으로 읽는 것은 전형적으로 기소 색 synesthetes에서 발견되는 훈련 편지 컬러 협회의 새로운 방법입니다. 교육은 독서의 부산물이며 모든 텍스트가 착색 될 수 있기 때문에 장기 연관의 교육 방법에 대한 잠재력을 가지고 교육의 암시 적 형태를 포함한다.

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이 논문은 고립 된 얼굴과 보컬 감정 식의 감정 인식을 조사하는 행동 작업의 배터리를 구현하기 위해, 상업 텔레비전과 영화 클립을 사용하여 새로운 작업이 문맥 신호를 포함하는 복합 감정 인식을 평가하는 방법에 대해 설명합니다.

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이 이중 언어 Stroop 작업은 첫 번째 언어(L1)에서만 블록으로 표시되는 합동, 부조화 및 중립 자극을 사용하며, 두 번째 언어(L2)만, L1과 L2의 조합을 사용합니다. 이 작업은 L1과 L2 모두에서 언어 처리 및 인지 제어의 검사를 할 수 있습니다.

Stroop 작업을 사용하여 이중 언어 제어 검사

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우리는 기능적 자기 공명 영상(functional magnetic resonance imaging)을 사용하여 인지 감정 조절 작업, 즉 인지 재평가의 신경 상관관계를 탐색하기 위한 프로토콜을 소개합니다. 이 프로토콜은 강박 장애 및 건강한 대조군이 있는 환자에게 사용되었지만 다른 임상 샘플에도 사용할 수 있습니다.

작업 기반 기능적 자기 공명 영상(Task-based Functional Magnetic Resonance Imaging)을 사용하여 강박 장애에서 인지적 재평가의 신경 상관관계 탐색

이 프로토콜은 신경내비게이션 및 로봇 시스템을 이용한 실험적 작업 중 배측 및 배측측 전전두엽 피질에 대한 반복적인 경두개골 자기 자극을 보다 정밀하고 효과적으로 제시합니다. 결과에 따르면 향후 온라인 자극 연구에 중요한 시사점을 제시합니다.

인지 의사결정과 인지 부조화에서 배측 및 배외측 전두엽 피질의 온라인 반복 경두개 자기 자극

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감정적 인 스트 루프 작업은 : 감정적 콘텐츠에 대한 노출에서인지 성능 평가

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