W niniejszym artykule przedstawiono projekt eksperymentalny, w którym animowane postaci całego ciała są wykorzystywane w połączeniu z funkcjonalnym rezonansem magnetycznym (fMRI) do badania neuronalnych korelatów obserwowania wirtualnych interakcji społecznych.
Subskrypcja JoVE jest wymagana do oglądania tego materiału. Zaloguj się lub rozpocznij bezpłatny okres próbny.
Artykuł metodologiczny
Badanie obrazowania mózgu w celu analizy neuronalnych korelatów obserwowania wirtualnych interakcji społecznych
W tym artykule
Podsumowanie
Streszczenie
Zdolność do oceny interakcji społecznych jest kluczowa w analizie intencji innych osób. Czynniki takie jak ekspresja twarzy i mowa ciała wpływają na nasze decyzje zarówno w życiu osobistym, jak i zawodowym 1. Takie oceny typu „przyjaciel czy wróg” często opierają się na pierwszym wrażeniu, co z kolei może wpływać na nasze decyzje o tym, czy należy „zbliżyć się czy unikać”. Poprzednie badania badające neuronalne korelaty poznania społecznego miały tendencję do wykorzystywania statycznych bodźców twarzowych 2. W niniejszej pracy przedstawiamy projekt eksperymentalny, w którym wykorzystano animowane postaci całego ciała w połączeniu z obrazowaniem metodą funkcjonalnego rezonansu magnetycznego (fMRI). Piętnastu uczestnikom zaprezentowano krótkie klipy filmowe przedstawiające interakcje gościa z gospodarzem w środowisku biznesowym podczas rejestracji danych fMRI; po każdym filmie uczestnicy dokonywali również oceny zachowania gospodarza. Taki model dokładniej odwzorowuje sytuacje z życia codziennego, a tym samym może przyczynić się do lepszego zrozumienia mechanizmów neuronalnych interakcji społecznych w prawidłowym funkcjonowaniu oraz do uzyskania wglądu w możliwe przyczyny deficytów w zachowaniach społecznych w takich stanach klinicznych jak lęk społeczny i autyzm 3.
Protokół
1. Bodźce, projekt zadania i protokół eksperymentalny
Nasze bodźce zostały stworzone przy użyciu programu Poser 7.0 (http://poser.smithmicro.com/poser.html), a prezentowane są za pomocą systemu CIGAL (http://www.nitrc.org/projects/cigal/).
- Zadanie składa się z serii dziesięciosekundowych animowanych filmów przedstawiających niewerbalne interakcje między gościem a gospodarzem w otoczeniu biznesowym. Badany obserwuje gościa witanego przez gospodarza (warunek interakcji społecznej) lub przez kartonową makietę gospodarza (warunek braku interakcji społecznej/kontrolny).
- Gospodarz może wykazywać zachowania zachęcające do dalszej interakcji społecznej (warunek zbliżenia) lub zachowania wskazujące na brak zainteresowania dalszą interakcją (warunek unikania).
- Oprócz tej podstawowej manipulacji typem zachowania gospodarza, można wprowadzić inne manipulacje. Na przykład w niektórych próbach (zazwyczaj w połowie) postacie mogą podać sobie ręce w ramach protokołu powitalnego, podczas gdy w innych nie wykonują żadnej czynności. Ta manipulacja pozwala na zbadanie wpływu formalnego dotyku fizycznego na zachowanie4, który może mieć różne znaczenie w zależności od pochodzenia kulturowego obserwatora (np. zachodniego w stosunku do wschodnioazjatyckiego).
- Inna manipulacja może polegać na zmianie perspektywy obserwatora z osobistej (Ja) na nieosobistą (Inny). Manipulacja ta ma na celu aktywację sieci neuronowych związanych z przetwarzaniem autoreferencyjnym5 i pozwala na identyfikację reakcji modulowanych przez osobiste zaangażowanie6,7 (np. nasilenie wpływu zachowania unikającego, jeśli zostanie ono odebrane osobiście). Naprzemienność tych dwóch perspektyw może być sygnalizowana na początku każdej próby.
- Po filmach następują ekrany oceny, na których badany ocenia gospodarza pod kątem kompetencji, wiarygodności oraz zainteresowania prowadzeniem interesów w 5-stopniowej skali Likerta (0 = wcale / 4 = w dużym stopniu); oceny te powinny być zrównoważone między próbami, aby uniknąć efektów kolejności.
- Postacie w filmach są zrównoważone pod względem prezentowanego zachowania (zbliżenie vs. unikanie), pochodzenia etnicznego (kaukaskie vs. niekaukaskie), koloru koszuli i fryzury. Należy również kontrolować podstawowe aspekty, które mogą wpływać na interakcje społeczne (np. atrakcyjność), na przykład poprzez oceny gospodarzy w trybie off-line, aby zapewnić brak systematycznych różnic między kategoriami prób i tym samym uniknąć możliwych zmiennych zakłócających (np. jeśli gospodarze wykazujący zachowanie unikające mają jednocześnie ogólnie niższe wyniki atrakcyjności). Wreszcie, biorąc pod uwagę dowody na to, że interakcje z gospodarzyniami są bardziej skuteczne wpływania na decyzje (np. finansowe)4, w obecnym badaniu wszystkie role gospodarzy powierzono kobietom, jednak płeć gospodarzy może być również zrównoważona między próbami – np. 50% kobiet vs. 50% mężczyzn.
- Eksperyment jest podzielony na serie/bloki prób, aby umożliwić uczestnikom odpoczynek i uniknąć masowej utraty danych w przypadku awarii sprzętu. Ponadto, aby uniknąć stronniczej utraty danych, w każdym bloku powinny być idealnie równomiernie reprezentowane warunki/próby zgodnie z każdą manipulacją (np. interakcja społeczna, płeć, uścisk ręki/brak uścisku). Kolejność serii jest również zrównoważona między uczestnikami. Każda seria rozpoczyna się od sześciu sekund fiksacji, aby umożliwić stabilizację sygnału MR. Po każdej próbie filmowej następuje 8-sekundowy odstęp międzypróbowy, który kończy każdą serię/blok.
- Należy zauważyć, że choć w porównaniu z projektami eksperymentalnymi wykorzystującymi statyczne bodźce, obecny projekt wykazuje większą trafność ekologiczną w identyfikacji neuronalnych korelatów poznania społecznego, podejście to niesie ze sobą pewne ograniczenia i wyzwania. Jednym z takich wyzwań jest potrzeba utrzymania aspektów „tła” (np. środowiska, w którym zachodzą interakcje społeczne, lub nieistotnych aspektów zachowania) na możliwie stałym poziomie w kontekście manipulowania interesującymi zmiennymi behawioralnymi (np. gestami odróżniającymi ukierunkowane interakcje społeczne), co może być trudne do osiągnięcia w warunkach z użyciem bodźców dynamicznych. Niemniej jednak uważamy, że obecne podejście stanowi rozsądny kompromis między celem zwiększenia trafności ekologicznej bodźców stosowanych w badaniach z zakresu neuronauki społecznej a ograniczeniami związanymi z wykorzystaniem narzędzi obrazowania mózgu, które wymagają odpowiedniej kontroli manipulacji eksperymentalnych, aby umożliwić wyciąganie prawidłowych wniosków na temat neuronalnych korelatów badanych zachowań.
2. Przygotowanie badanego do skanowania
Uczestników rekrutuje się zazwyczaj na podstawie wieku, stanu zdrowia, języka ojczystego oraz indywidualnych czynników ryzyka związanych z badaniem MRI, takich jak metalowe endoprotezy stawów. Jednakże, w zależności od celu badania, mogą być brane pod uwagę również inne czynniki, w tym rasa/pochodzenie etniczne, status socjoekonomiczny oraz historia zażywania środków odurzających. Wszyscy uczestnicy przekazują pisemną świadomą zgodę przed rozpoczęciem protokołu eksperymentalnego, który został zatwierdzony przez Komisję Etyczną.
Przed wejściem do pomieszczenia z urządzeniem do skanowania
- W dniu skanowania uczestnicy są proszeni o wypełnienie kwestionariuszy oceniających ich aktualny stan psychiczny, aby upewnić się, że przed eksperymentem nie wykazują nadmiernego lęku lub depresji 8, 9. Oceny te mogą być również wykorzystane wraz z danymi fMRI do zbadania, w jaki sposób stan emocjonalny w momencie skanowania może wpływać na reakcje uczestników. Ponadto, w połączeniu z ocenami po skanowaniu, wstępne ewaluacje mogą służyć do upewnienia się, że ogólny stan emocjonalny uczestników nie uległ drastycznej zmianie w wyniku udziału w eksperymencie. Wreszcie można przeprowadzić inne oceny behawioralne/osobnościowe, aby dokładniej zbadać, jak indywidualne różnice w konkretnych aspektach osobowości wpływających na reakcje w kontekstach społecznych (np. lęk społeczny, wiarygodność) mogą oddziaływać na odpowiedzi uczestników podczas badania 10, 1.
- Przed skanowaniem uczestnik zostaje szczegółowo poinformowany o procedurach obrazowania i otrzymuje konkretne instrukcje do zadania behawioralnego (opisanego poniżej). Aby uniknąć dyskomfortu i zwiększyć biegłość w wykonywaniu zadania, uczestnik przechodzi również skróconą próbę treningową.
Wchodzenie do pomieszczenia skanowania
- Badany otrzymuje instrukcję, aby położyć się na plecach na stole do skanowania, z dodatkowym podparciem głowy, co ma zapewnić komfort podczas badania i zminimalizować ruchy. Aby dodatkowo ograniczyć ruchy głowy, wokół czoła badanego można lekko owinąć kawałek taśmy stroną nieprzylegającą do skóry. W razie potrzeby pod uniesione kolana badanego można również umieścić podkładki, aby zmniejszyć napięcie mięśniowe w dolnym odcinku kręgosłupa.
- Badanym dostarczana jest ochrona słuchu (zatyczki do uszu) oraz słuchawki izolacyjne do komunikacji z eksperymentatorem podczas skanowania MRI.
- Prawa ręka badanego jest wygodnie ułożona na panelu odpowiedzi, co pozwala na wykorzystanie lewej ręki do podparcia lub do innych pomiarów (np. reakcji przewodnictwa skóry). W pobliżu powinien znajdować się również przycisk awaryjnego stopu, aby badany mógł zasygnalizować pilną potrzebę zatrzymania skanera.
- Przed rozpoczęciem gromadzenia danych krytyczne jest upewnienie się, że badany wyraźnie widzi projekcję ekranu z prezentowanymi bodźcami oraz że przyciski odpowiedzi działają prawidłowo.
3. Rejestracja i przetwarzanie danych
Parametry skanowania
Dane MRI zebraliśmy przy użyciu skanera 1.5 Tesla Siemens Sonata. Obrazy anatomiczne stanowiły trójwymiarowe serie anatomiczne MPRAGE (czas repetycji, TR = 160 ms; czas echa TE = 3.82 ms; liczba przekrojów = 12; rozmiar woksela = 1 x 1 x 1mm), natomiast obrazy funkcjonalne składały się z serii 28 przekrojów funkcjonalnych (rozmiar woksela = 4x4x4 mm), pozyskanych w osi osiowej za pomocą sekwencji echoplanarnej (TR = 20 ms; TE = 40 ms; pole widzenia FOV = 256 x 256mm), co pozwoliło na pełny obraz mózgu.
Analiza danych
Stosujemy Statistical Parametric Mapping (SPM2/SPM5) w połączeniu z własnymi narzędziami opartymi na programie Matlab. Przetwarzanie wstępne obejmuje typowe etapy: kontrolę jakości, wyrównanie TR, korekcję ruchu, korejestrację, normalizację oraz wygładzanie (jądro 8 mm³) 12.
- Analiza danych łączy podejście oparte na poszczególnych wokselach (voxel-wise) oraz na obszarach zainteresowania (ROI), aby porównać aktywność mózgu związaną z badanymi warunkami (np. interakcja społeczna vs. brak interakcji społecznej).
- Analizy całego mózgu na poziomie wokseli pozwalają uzyskać mapy statystyczne identyfikujące rozległe sieci obszarów mózgu związanych z procesami leżącymi u podstaw oceny interakcji społecznych, natomiast analizy ROI umożliwiają ukierunkowane badanie odpowiedzi w konkretnych obszarach mózgu, które a priori zostały zidentyfikowane jako część sieci poznania społecznego (Rysunek 1A). Analizy ROI są również wykorzystywane do ekstrakcji sygnału fMRI w celach ilustracyjnych (Rysunek 1B). Zastosowano próg intensywności p=0.01 oraz próg rozległości wynoszący 10 sąsiadujących wokseli. Poza tymi typowymi metodami analizy danych, w badaniach nad neuronalnymi korelatami poznania społecznego mogą być stosowane inne metody analizy jako podejścia komplementarne 13, 14.
- Na koniec można przeprowadzić analizę korelacji danych z obrazowania mózgu z danymi behawioralnymi (np. oceny wiarygodności) i/lub wynikami pomiarów osobowości (np. lęk cechowy), aby zbadać, w jaki sposób aktywność mózgu współzmienia się z indywidualnymi różnicami w zachowaniu i osobowości.
4. Reprezentatywne wyniki
Rysunek 1. Zwiększona aktywność w sieć poznania społecznego w odpowiedzi na obserwację interakcji społecznych. Porównanie prób z interakcją społeczną i prób bez interakcji (kontrolnych) ujawniło aktywność w typowych dla poznania społecznego obszarach mózgu, w tym w bruździe skroniowej górnej (STS, a) oraz w bocznej i przyśrodkowej korze przedczołowej (mPFC, b & odpowiednio), oraz ciało migdałowate (AMY, c). „Mapy aktywacji” są nałożone na obrazy mózgu o wysokiej rozdzielczości przedstawione w przekrojach bocznych (panele lewy i prawy) i czołowym (panel środkowy); paski kolorów wskazują gradient wartości t map aktywacji (na podstawie danych od 15 uczestników), odzwierciedlając aktywność mózgu zsynchronizowaną czasowo z początkiem zachowań zbliżania/unikania. Wykresy liniowe ilustrują przebieg czasowy sygnału fMRI, wyekstrahowany z funkcjonalnych obszarów zainteresowania (ROI) dla każdego typu próby i TR (1 TR = 2 sekundy). L = lewa; R = prawa.
Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.
Dyskusja
Przedstawiony tutaj projekt eksperymentalny umożliwia badanie korelatów neuronalnych obserwacji i interpretacji mowy ciała. Projekt ten ma potencjał, aby poszerzyć naszą wiedzę na temat mechanizmów mózgowych zaangażowanych w interakcje społeczne oraz rozwinąć modele teoretyczne dotyczące tego, w jaki sposób łączymy percepcję różnych rodzajów mowy ciała lub koncepcji społecznych, takich jak wiarygodność, w celu podejmowania decyzji w interaktywnych środowiskach społecznych 3. Wiedza ta może znaleźć zastosowanie...
Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.
Oświadczenia
Nie zgłoszono żadnych konfliktów interesów.
Podziękowania
Badania te zostały wsparte funduszami startowymi dla FD. KS otrzymała wsparcie w ramach letniego stypendium studenckiego z Alberta Heritage Foundation for Medical Research. FD otrzymał nagrodę Young Investigator Award od National Alliance for Research on Schizophrenia and Depression oraz nagrodę CPRF od Canadian Psychiatric Research Foundation. Autorzy chcieliby podziękować Peterowi Seresowi za pomoc w gromadzeniu danych oraz Kristinie Suen za pomoc w analizie danych.
Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.
Bibliografia
- 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).
Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.
Przedruki i uprawnienia
