Mätning Neural och Behavioral aktivitet under pågående Datoriserad sociala interaktioner: En undersökning av händelserelaterad Brain Potentials

Abstract

Social utslagning är ett komplext socialt fenomen med kraftiga negativa konsekvenser. Med tanke på konsekvenserna av social utslagning på mental och känslomässig hälsa är viktigt för att främja behandlingar som syftar till att minska de skadliga kostnaderna för att uteslutas förståelse för hur föreställningar om social utslagning utvecklas under loppet av ett socialt samspel. Hittills har de flesta vetenskapliga undersökningar av social utslagning tittat på uteslutning efter en social interaktion har genomförts. Även om detta har varit till stor hjälp i att utveckla en förståelse för vad som händer med en person som efter utanförskap, har det inte hjälpt till att klargöra ögonblick till ögonblick dynamiken i processen för social utslagning. Följaktligen var det nuvarande protokollet utvecklats för att få en bättre förståelse av social utslagning genom att undersöka mönster av händelserelaterade hjärnaktivering som är närvarande vid sociala interaktioner. Detta protokoll ger större precision och känslighet i med uppgifter om social processer som leder människor att känna som om de har uteslutits från ett socialt samspel. Viktigt kan det nuvarande protokollet anpassas för att inkludera forskningsprojekt som varierar arten av utestängande sociala interaktioner genom att ändra hur ofta deltagarna ingår, hur länge de perioder av utanförskap kommer att pågå i varje interaktion, och när utanförskap kommer att ske under de sociala interaktioner . Vidare kan det nuvarande protokollet användas för att undersöka variabler och konstruktioner utöver de som rör social utslagning. Denna förmåga att hantera en mängd olika applikationer inom psykologi genom att få både neurala och beteendedata under pågående sociala interaktioner antyder detta protokoll kan vara kärnan i ett utvecklingsområde för vetenskaplig undersökning om sociala interaktioner.

Introduction

Den vetenskapliga granskningen av sociala interaktioner har genomgått en renässans under de senaste åren, med en explosion av nya teoretiska förklaringar, modeller och paradigm för att förstå och utforska effekterna av att vara målet eller källa till social utslagning och hur dessa interaktioner leder till många konsekvenserna av utanförskap ^1-6. Trots att litteraturen hade gjort enorma framsteg i att utveckla en bättre förståelse av konsekvenserna av social utslagning på beteende, emotionella, kognitiva och neurala nivåer, en hel del är okänd i förhållande till dynamiken i samband med social utslagning. En anmärkningsvärd lucka i litteraturen avser mätning av olika dynamiska social utslagning processer under sociala interaktioner. Till exempel flera teoretiska modeller ^3,5-8 tyder på att uppföljning och utvärdering av fall av social utslagning är ett första steg i en större självreglerande system som syftar till att hantera sociala exclusion och bibehålla sunda och godtagbara nivåer av tillhörighet och social integration. Dessa modeller, och mycket av den befintliga litteraturen om utanförskap, ge enorma insikter i konsekvenserna av social utslagning och skadliga effekter utslagning orsakar på neurala, beteendemässiga, kognitiva och känslomässiga nivåer. De specifika processer pågår i mål av utanförskap under sociala interaktioner, som leder till såväl uppfattningen av utslagning och de efterföljande emotionella och kognitiva reaktioner på utanförskap, förblir odefinierade. Forskare har anpassat metoder för att få självrapporterade känsla stater under sociala interaktioner ^9, men dessa uppgifter har inte granska de pågående neurala processer som kan motivera eventuella självrapporterade effekter.

Därför var undersökningar av utanförskap under sociala interaktioner initieras med hjälp av funktionell magnetresonanstomografi (fMRI) för att "se" vad som händer när individer är uteslutad ^3,4,10,11. Dessa studier visade olika mönster av neural aktivering under utanförskap jämfört med inkludering. Även oerhört viktigt för att öka förståelsen av pågående neurala processer närvarande under utanförskap och deras förbindelser med de självrapporterade konsekvenser av att uteslutas, är dessa studier begränsade i hur de kan representera den dynamiska karaktären av sociala interaktioner. Specifikt dessa fMRI metoder aggregerade neural aktivitet inom hela sociala interaktioner och kunde inte undersöka uteslutning ett ögonblick till ögonblick basis. Denna begränsning förbjuder en fullständig förståelse av den dynamiska karaktären av utanförskap relaterade emotionella och kognitiva bearbetning som sker under social interaktion som forskare inte kan avgöra vilka moment eller händelser under ett utbyte är meningsfulla i förhållande till utvecklingen av ens föreställningar för utslagning och den tillhörande känslomässig reaktion.

För att ta itu tessa begränsningar, har den senaste forskningen genomfört mätning av en klass av neural aktivitet, så kallade händelserelaterade hjärnpotentialer (ERP), under genomförandet av den Cyberball paradigm ¹² för att undersöka ögonblick till ögonblick mönster av neural aktivering närvarande under socialt utslagning ^13. ERP avser neuroelectric aktivitet mätt i hårbotten som är tids låst till diskreta händelser och representerar hjärnaktivitet som svar på eller som förberedelse för en retning eller svar ^14. Vidare ERP besitter en överlägsen tidsupplösning jämfört med fMRI, som ger värdefulla insikter i de dynamiska svar på social utslagning. Som sådan, neurala index som erhålls genom att undersöka hjärnans aktivitet händelserelaterade svar på fall av social integration och utanförskap, som kan genomföras och kontrolleras genom Cyberball paradigm och beskrivs i det nuvarande protokollet, är nödvändiga för att utvärdera modeller och förutsägelser presentera innuvarande social utslagning teori.

Målet med den nuvarande metoden är att mäta pågående neurala reaktioner på sociala evenemang (inclusionary händelser, utestängande händelser) under datorise sociala interaktioner i en mänsklig deltagare. I denna metod, forskare har möjlighet att kvantifiera neural aktivitet som svar på varje händelse i interaktionen. Vidare medger det nuvarande protokollet till den pågående granskningen av varje social händelse som varje händelse består av flera kasta bilder. Detta gör det möjligt för forskarna att titta på förändringar i neural aktivitet som händelserna utvecklas. Denna analysnivå är inte tillgänglig i andra metoder som undersöker ERP vid sociala interaktioner ^15,16 eftersom dessa metoder bara fånga neural aktivitet i relation till en bild för varje händelse utan att för undersökning av den pågående händelsen när den inträffar. Dessutom är den mänskliga deltagaren leds att tro att han eller hon spelar ett online-spel medandra människor, men är faktiskt spelar i en förprogrammerad spel med en dator. Eftersom interaktionen är förprogrammerad i datorn, med flexibiliteten att interagera med de beslut som fattas av det mänskliga deltagare, vilken typ av sociala interaktioner kan förutbestämda och programmerade att variera beroende på vilken typ av frågeställning ^{13, 17.} Till exempel, kan beteendet hos de datorgenererade spelare under protokollet skräddarsys för att skapa instanser av social integration och social utslagning i någon viss tid genom att ändra den förprogrammerade schema för kast (t.ex. vilken spelare kastar bollen till vilken annan spelare, när de kastar inträffar, antalet kast, och tidpunkten för kast). Följaktligen ger detta forskare för att mäta neural aktivitet till följd av händelser som kan eller inte kan matcha den övergripande ramen för interaktionen. Till exempel kan forskare kvantifiera en deltagares neural svar på en utestängande social event inom en interaktion som till stor del inclusionary för den deltagaren och eventuellt jämföra den med den deltagarens neurala svar på en utestängande händelser inom en stor del utestängande interaktion. Dessa forskningsmöjligheter inte är lätt tillgängliga med hjälp av fMRI-teknik med tanke på de tidsmässiga begränsningar av fMRI. Med denna flexibilitet programmering, låter det nuvarande protokollet forskare från olika neurovetenskapliga och psykologiska bakgrund att ta upp frågeställningar på nya sätt och få dynamisk neurala och beteende aktivitet under sociala interaktioner.

Protocol

OBS: Följande protokoll har utvecklats i enlighet med etiska normer som godkänts av Institutional Review Board vid Illinois Wesleyan University.

1. Cyberball Stimulus Framställning

1. Ladda ner Cyberball paradigm ^12,18 och installera det på datorn (det nuvarande protokollet utnyttjade bilder Cyberball version 3.0). Alternativt skapa datoriserade bilder för att återskapa den Cyberball paradigm för specifika behov.
2. Skapa individuella bilder för varje del av kast inom Cyberball med hjälp av en fotoredigeringsprogram. Till exempel, bryta ner varje kast från spelare till spelare i de enskilda kasta bildrutor som visas efter varandra för att skapa bilden av en boll kastas från spelare till spelare på datorskärmen (se figur 1).
3. Lägg några etiketter, namn, eller bilder till varje individuellt kort ram i fotoredigeringsprogram, inklusive något att representera den mänskliga deltagare som botten aktör på skärmen (som representeras av handen längst ned på skärmen i figur 1) för att skapa en serie kasta ramar som är identiska med undantag för förflyttning av bollen från spelare till spelare.
4. Notera vilken ram i varje kast sekvens är "informations ramen" för den kast, eller den första ramen inom kastsekvenser som ger information till spelarna om bestämmelseorten för kastet (dvs, som andra spelare får bollen).
5. Se till att det finns throw sekvenser skapar ett kast från varje spelare till varje annan spelare på skärmen (inklusive kast från den mänskliga deltagare att de andra spelarna), att varje kast sekvens har samma antal kasta ramar, och informationsramen inom varje throw sekvens har noterats.

2. Cyberball Social Interaction Programmering

1. Skapa en sekvens fil med hjälp stimUlus presentationsprogram för att i detalj den exakta sekvensen av händelser inom Cyberball social interaktion.
   1. För sekvensfilen, ange specifika kasta ramar (i ordning), tidpunkten för ramarna på skärmen, sekvenseringen av ramarna, vilken typ av händelse (kasta från vem till vem), svaret krävs av den mänskliga deltagare (vid behov), och den övergripande ordning av händelser för att skapa den önskade interaktionen. Uttryckligen ange alla dessa specifikationer till de rätta rader, kolumner och utrymmen inom programmeringskoden under skapandet av sekvensen filen.
   2. Ange alla de ovan nämnda detaljerna i programmeringskoden för varje händelse i sekvensen filen och upprepa stegen för varje sekvens fil som skapas (t.ex. integration, utanförskap).
      1. Att vardera av de throw ramar i den korrekta sekvensen inom sekvensen filen så att den första bollen toss är klar utan fel från en spelare till en annan. Skapa similar beställde sekvenser i filen för varje typ av kast mellan spelarna så att varje typ av kast representeras i sekvensen filen (t.ex. består tre spelare av sex olika möjliga kast).
      2. Space tidpunkten för varje kast ram 450 msek isär. I denna metod, se till att varje bildruta visas under 450 msek innan den ersätts av nästa ram, vilket ger en bild av rörelse på skärmen för deltagaren och skapar en throw händelse som varar sammanlagt 2.700 ms.
      3. Sätt en händelserelaterad markör varje gång en informationsramen presenteras i sekvensen fil så att presentationen av informationsramen kan markeras i tid i filen sparar deltagarnas neural aktivitet. Kod denna markör för att representera den typ av händelsen genom att använda siffror för att representera spelarna (vänster spelare är spelare "1", den nedre spelaren är spelare "2," rätt spelare är spelare "3"), vilket skulle allaow koden "13" för att representera ett kast från spelaren till vänster för att spelaren till höger.
      4. Kopiera hela uppsättningen av sex olika throw sekvenser i filen så att varje kast sekvens representeras minst två gånger i sekvensen filen. Detta kommer att ge programmering flexibilitet att ändra ordningen på händelserna inom varje block så att de inte ser förutbestämd.
      5. Skapa "om, sedan" uttalanden inom sekvensen filen så att människans deltagaren att fritt välja vilken spelare som kommer att få nästa kast efter den mänskliga deltagare. Ge den mänskliga deltagaren ett svar pad eller musen för att välja nästa åtgärd efter att ha fått en boll slänga; potentiellt använder höger musknapp för att kasta till spelaren till höger och med hjälp av vänster musknapp för att kasta till spelaren till vänster i en tre-spelare.
      6. Se till att "om, sedan" uttalanden leder till rätt nästa kast sekvens så att spelet play visas sömlösa (dvs, bör en människa kasta till spelaren till vänster följas av ett kast från spelaren till vänster till en annan spelare).
      7. Skapa slingor och "om, sedan" uttalanden inom sekvensen fil för att representera den önskade spelet åtgärder och tillåta programmet att på lämpligt sätt flytta till nästa händelse oberoende av val av det mänskliga deltagare.
      8. Initiera räknare inom programmet för att ändra karaktären på spelet så att programmet inte blir uppenbart för den mänskliga spelaren (dvs, gör samma datoriserade spelare inte alltid göra samma kast). Använd dessa räknare för att byta spelet åtgärder och ta bort mönster av spel hela spelet efter upprepade förekomsten av en viss händelse eller händelsemönster för att bättre ge sken av spontan livespel bland spelare på sidorna av skärmen, inte bara den faktiska mänsklig deltagare representerade på botten av skärmen.
   Utveckla olika sekvensfiler för att studera olika typer av sociala interaktioner. Gör dessa interaktioner stor del inkluderande eller exklusiv, eller ens delvis inkluderande eller exklusiv, för den mänskliga deltagare, beroende på vilken typ av forskningsfråga genom att variera andelen och ordning inclusionary händelser och utestängande händelser inom varje sekvens fil.
2. Se till att markörerna händelse visas i EEG-filer när du samlar neurala data för att skapa händelserelaterade hjärnpotentialer (ERP) för varje händelsetyp inom var och en av de olika sociala interaktioner. Dessa markörer ska visas i EEG-filen som informationsramen presenteras för deltagaren.

3. Neuroelectric Inspelning

1. Förbereda deltagarna för elektroencefalografi (EEG) bedömning i enlighet med riktlinjerna i föreningen för psykofysiologiska forskning ^19.
2. Använd en lycra elektrod cap inbäddade med 64 sintrade Ag-AgClelektroder (10 mm), arrangerade i ett 10-10-system montage ²⁰ för att samla EEG-data. Montera locket på deltagarens huvud och varje elektrod med hjälp av ledande gel.
   1. Referens elektrod nätet till en elektrod placerad vid mittpunkten mellan CZ och CPZ och använd afz som jordelektrod.
      NOT: Alternativ online-referenser kan behövas beroende på arten av elektrodlocket användes för datainsamling.
   2. Samla vertikal och horisontell bipolär electrooculographic aktivitet (EOG) att övervaka ögonrörelser med hjälp av sintrade Ag-AgCl elektroder placerade över och under rätt bana och nära den yttre ögonvrå för varje öga.
3. Använd en digital bioamplifier att kontinuerligt digitalisera (500 Hz samplingsfrekvens), förstärka (vinst beror på den specifika förstärkare), och filter (70 Hz lågpassfilter, bland annat en 60 Hz kamfilter) rå EEG-signalen i DC-läge. Välj dessa inställningar från de tillgängliga alternativen i EEG-analysen såftware för förstärkaren före datainsamling och variera beroende på specifikationerna för EEG-hårdvara och mjukvara.
4. Rekord EEG-aktivitet med hjälp av EEG analysmjukvara för att ytterligare bearbeta neurala data.

4. Offline Neuroelectric databehandling

1. Korrekta ögon blinkar med en rumslig filter, ett förfarande i flera steg som genererar en genomsnittlig öga blinkar, utnyttjar en rumslig singulärvärdesfaktorisering baserad på principalkomponentanalys (PCA) för att extrahera den första komponenten och kovarians värden, och sedan använder dessa kovarians värden till utveckla ett filter som är särskilt känslig för ögat blinkar ^21.
2. Skapa stimulanslåsta epoker i förhållande till händelsen markör som infördes i den kontinuerliga EEG-filen i EEG analysprogram genom att välja denna funktion bland valen dataomvandlingsparametrar. Kör dessa epoker från -900 msek till 1.800 msek relativt insatt markör, vilket motsvarar than hela den tid varje sex-frame kasta och har en tidpunkt på 0 ms där händelsen markör infogats som visas i figur 1.
3. Korrekt för baslinje skillnad mellan epokerna genom att ta bort den genomsnittliga pre-stimulans baslinjeaktivitet från varje epok (dvs 900 ms tidsfönster som går från -900 msek till 0 msek före evenemanget markör). Denna funktion kan väljas eller initieras från dataomvandlingsparametrar tillgängliga i EEG-analysprogram.
4. Lågpassfilter (30 Hz, 24 dB / oktav) epokerna och avvisa alla epoker med elektriska artefakter som överstiger + 75V. Välj dessa inställningar från de tillgängliga alternativen i EEG-analysprogram som möjliggör omvandlingen av EEG-data efter datainsamling och varierar beroende på specifikationerna för EEG-programvaran.
5. Medelvärdet neurala svaren tillsammans för varje händelsetyp inom Cyberball uppgiftsblocken.
   NOTERA: Detta medelvärdesprocess kan anpassas till endast enverage de första 20, mitten 20, eller till och med sista 20 händelser av liknande slag inom varje interaktion för att undersöka dynamiska mönster av neural aktivering under loppet av social interaktion ^13.
   1. Kombinera de olika evenemang typer för att skapa tre huvudkategorier händelse: kast till deltagaren från antingen andra spelare, kastar från deltagaren till antingen andra spelare, och kastar exklusive deltagaren mellan de två andra spelare. Till exempel, kombinerar kast från människa till vänster spelaren och till höger spelaren till en genomsnittlig vågform.
   2. Kombinera händelserna från de datoriserade spelare i de typer av händelser som är mest intressanta: kast till den mänskliga deltagare (inclusionary) och kastar bort från den mänskliga deltagare (utestängande).
6. Om tillämpligt, kvantifiera N2-komponenten som den genomsnittliga amplituden i diskreta latens fönster som körs 200-320 ms efter händelsen markör vid FCZ.
7. Om tillämpligt, kvantifiera P3-komponent som den genomsnittliga amplituden i diskreta latens fönster som körs 320-450 msek efter händelsen markör vid Pz.
8. Om tillämpligt, kvantifiera ERP komponenter för att kasta ramar efter informationsramen för att undersöka pågående skillnader mellan mönster av neural aktivitet för olika typer av händelser med social interaktion.

Representative Results

Detta protokoll har använts i tidigare publicerad forskning undersöker inflytandet av social utslagning på löpande neurala och beteende aktivitet ^13. Tjugotvå college-åldern deltagare (15 honor, 7 män) avslutade tre sessioner Cyberball uppgift under förhållanden som beskrivits ovan. Efter att ge informerat samtycke, fick deltagarna veta att de skulle spela en datoriserad boll-tossing spel med andra grund deltagare. Men de andra deltagarna inte var riktiga, de representeras av de datoriserade spelare som beskrivs i detta protokoll. Varje människa deltagare avslutade samma tre block av protokollet (integration, utanförskap, re-integration). Varje block bestod av 80 totalt kast. I blocken inkludering och åter inkludering, alla spelare hade en lika stor chans att få bollen på varje boll toss. I uteslutning blocket, den mänskliga deltagare hade samma lika stor chans att få bollen fram emot 10 kast frånandra spelare. Efter denna inledande fas, var den mänskliga deltagare avslutade utesluten för resten av uppgiften blocket.

Representativa resultat från detta protokoll kan omfatta undersökningar av olika ERP-komponenter för varje typ av händelse inom en social interaktion samt en undersökning av ERP-komponenter i olika typer av interaktioner. Analyser av N2 komponenten visar en effekt för den typ av händelse, men ingen effekt för den typ av social interaktion, med större N2 amplituder för utestängande kastar oavsett det vidare sammanhanget av den sociala interaktionen. Representativa fynd för P3-komponenten visar ett liknande mönster med en effekt för den typ av händelser inom interaktionen, men inte för den typ av interaktion i sig, med större P3 amplituden för inclusionary händelser och inga generella effekter för den typ av social interaktion. Figur 2 ger ERP vågformer från Cyberball block och kasta typ, med fokus påobserverade skillnader i N2 och P3 amplituder.

Dessutom genom att använda ERP-system, ger detta protokoll för undersökning av eventuella förändringar i neural aktivering under loppet av sociala interaktioner. Representativa analyser kan genomföras för att undersöka förändringar i neural aktivering till utestängande händelser under loppet av hela utslagningsprocessen. I undersökningar av tidiga utestängande försök jämfört med senare utestängande prövningar, analyser av både N2 och P3 har indikerat större amplituder för både ERP komponenter under de första 20 exkluderande händelser efter den initiala fasen integration jämfört med de andra 20 exkluderande händelser efter den initiala inclusionary fasen av uteslutning blocket (se figur 3).

Figur 1. Cyberball throw SEQUrensexempel med händelsemarkör placering. Exempel på kasta ramar tillsammans med placeringen av ERP markörer vid olika throw sekvenser i det pågående Cyberball spelet. Händelsemarkeringar infogas som första informationsramen ger information om vilken typ av varje kast presenteras för deltagaren. Klicka här för att se en större version av denna siffra.

Figur 2. Representativa ERP vågformer per kast typ och block. Detta protokoll kan ge ERP vågformer för varje typ av sociala omständigheter inom varje uppgift block av Cyberball. De olika mönster av neural aktivitet för varje typ event kan representeras av olika vågformer inom samma siffra, med separata rader för varje typ av throw (inclusionary, utestängande) för varje block av Cyberball (integration, utanförskap, re-integration). Tidpunkten 0 ms representerar tidpunkten för ERP händelsemarkören inom varje kast sekvens, med den övre grafen visar vågformer vid FCZ och nedre grafen visar vågformer på Pz. Denna siffra har modifierats Themanson et al. ¹³ med tillstånd.

Figur 3. Representativa ERP vågformer som visar komponentskillnader under loppet av social utslagning. ERP vågformer som härrör från detta protokoll analysera den första 20 och den andra 20 exkluderande händelser efter den initiala inclusionary fasen av utanförskap blocket. Denna förmåga att visa förändringar i neural aktivitet under loppet av social interaktion kan tillämpas på olika ERP-komponenter och elektroderna, vilket framgår av den vågformer för FCZ (överst) och Pz (nederst). Denna siffra har modifierats Themanson et al. ¹³ med tillstånd.

Materials

Name	Company	Catalog Number	Comments
Cyberball (Williams et al., 2000) computerized social interaction program	https://cyberball.wikispaces.com		An Alternate set of computerized images can be used or created by the researcher
Neuroscan SynAmps2 64-Channel Amplifier with SCAN 4.3.1 Acquisition and Analysis Software	Compumedics Neuroscan Neuromedical Supplies	9032-0010-01	Alternate amplifiers and EEG acquisition equipment and sofware can be used
STIM2 Complete Version 2.1 Stimulus Presentation Software	Compumedics Neuroscan Neuromedical Supplies	666M	Alternate stimulus presenation software can be used
SynAmps2 Quik-Cap Sintered Ag/AgCl 64 Ch./Medium	Compumedics Neuroscan Neuromedical Supplies	96050255	Alternate EEG caps can be used
Quik-Gel Conductive Gel	Compumedics Neuroscan Neuromedical Supplies	92000016	Alternate EEG conductive electrode gel can be used
NuPrep	Compumedics Neuroscan Neuromedical Supplies	92100025	Alternate skin preparation exfoliants can be used
Blunt needle and syringe kit	Compumedics Neuroscan Neuromedical Supplies	104207	Needle and syringe kit is used to apply conductive gel to electrode embedded in the EEG cap