Summary
顔面筋電図を用いた経験と観察の触覚刺激による顔面筋活動を評価するプロトコルについて述べる。
Abstract
「感情」タッチは、差別的なタッチとは異なる方法で処理し、(CT) の C-触覚の求心性線維の活性化を伴うと考えられます。CT 繊維をアクティブに最適なタッチは一貫して hedonically として快適な評価されています。障害社会的情緒的機能を持つ患者のグループはまた乱れた情緒的なタッチの評価を表示します。ただし、タッチの自己報告された評価に依存すると、リコール バイアスとコミュニケーションの障壁を含む多くの制限があります。ここでは、自己評価への依存を回避する顔面筋電図 (EMG) を介してタッチ情動を研究する方法論的アプローチについて述べる。顔筋は、客観的、定量的、かつ情動表情筋活性を測定する非侵襲的な方法です。応答は、口頭でのコミュニケーションを必要とせず健康的で患者の集団間で評価できます。ここでは、その CT 最適と非最適なタッチを示す 2 つの独立したデータセットが異なる表情筋反応を引き出すといたします。また、表情筋の反応は例えば触覚刺激モダリティ (経験豊富なタッチ) と視覚 (観測タッチ) の間で一貫しています。最後に、顔筋の時間分解能は、口頭報告の優先スケールでの応答を検出できます。一緒に、我々 のデータが示唆された顔筋の使用のための適した方法論補完、またはいくつかのケースでに取って代わる、するために使用することができます感情の触覚研究の既存の措置。
Introduction
C 触覚 (CT) 求心性神経を伝える a β 線維1,2経由で処理されたタッチの差別面と区別できる、タッチの情緒的なコンポーネントに提案します。CT による情緒的なタッチは、社会的親和行動3、「社会的器官として皮」仮説4につながるに不可欠な役割を果たすと考えられています。物理5,6、発達7、および精神8,9要因は、CT を介した接触処理に影響を与えます。したがって、CT 関連タッチに対する感情反応を定量化する客観的指標を確立する個体群間で比較できるように重要です。
近年、CT 求心性神経の特性に関する多くの洞察力を得た。これらの無髄求心性神経を示す 1-10 cm の速度での逆 U 字の発火周波数 s (「CT-最適な」) を引き出す最大の周波数と大きく/(「高速非最適") 引き出す低い (「遅い非最適な」) 速度の減少や10を発射します。発火周波数 CT タッチ「快」の自己報告された評価快評価10のような逆 U 字曲線を生産と関連付けています。さらに、CT 求心性神経は皮膚温度11に近い刺激に応答最も確実するも。これらの繊維はまた異なる伝導速度を表示します。無髄求心系の CT が遅い2およびこうして皮質への求心性入力のボレーは速度より速く、有髄 a β 繊維1,の12時間遅れを示しています。感情と識別のタッチは、神経レベルで識別することも。タッチの両方のタイプは、体性感覚領域を重複をアクティブに、情緒的なタッチは差別のタッチ感覚運動野13,14,15をアクティブに後部皮質をアクティブ化する可能性が高い,16. タッチを直接経験または17、情緒的なタッチは CT 神経求心系の物理の活性化による「ボトムアップ」プロセスだけではないが、またを含むことを示唆を単に観察するかどうか、この活性化パターンは一貫して"トップダウン"マルチ モーダル感覚情報処理の統合。
Ct が施行された処理が欠乏、またはそれ以外の場合特殊な状況はまたこれらの求心性神経の機能的意義への洞察力を提供しています。神経成長因子 β 遺伝子に影響を与える遺伝的変異を有するユニークな患者グループ求心系の CT を含む薄いと無髄の神経線維の密度の減少があります。これら患者レポート タッチを少ない快適な5CT 最適な速度で健常者と比較。コンバース シナリオは true も有髄 a β 線維を欠いている患者が快適なタッチがそのまま CT 求心性神経6によって運ばれるかすかな感覚を保持することができます。異常な情緒的なタッチは、だけは CT 求心性神経の物理的変化のインスタンスに限定されません。患者と健康な人口にわたって自閉症スペクトルの上位にあるものはタッチ8の減らされた快評価を報告しました。精神病患者はまた調節不全感情タッチ意識8の最も一貫した予測因子の一つとして幼年時代虐待の歴史を持つ情緒的なタッチの減らされた快楽評価を示します。神経性無食欲症で情緒的なタッチの CT ベース システムの破綻は、報告された9もされました。したがって、両方の物理的および心理的な要因は情緒的なタッチの処理に影響を与える、よう、公平かつ対等にすべての個人に適用できる方法論を確立することが不可欠です。
存在典型的な洞察と調節不全感情処理多くの患者グループのより微妙な画像を提供する機会を持っています。しかし、情緒的なタッチ研究の潜在的な制限の 1 つは自己報告された評価の必要性です。時に、自己報告は、信頼性の低い18とバイアス19をリコールの対象にできます。自己報告のお問い合わせは、現在の設定、応答の生態学的妥当性を制限する、一時的経験20からそれらを削除するから参加者を削除できる心理学的に。また、自己報告は、言語と異文化を作る意味と多様な発達 (例えば乳児と幼児高齢者個人) 比較挑戦のしっかりした理解に依存します。例えば、自閉症スペクトラムの診断を持つ個人はよく21をタッチする個別の行動反応を示す、また22を口頭で伝える難しさがあります。したがって、自己報告への依存を回避するタッチへの応答を測定する非侵襲的な方法を見つけることがあります翻訳、少なくとも、社会的処理の調節不全にほとんど、新規の洞察力、情緒的なタッチのメカニズムを理解する患者集団。
顔面筋電図 (EMG) に触れる情緒反応を客観的に評価する適切な候補であります。それは、visual23、音響24、25嗅覚と味覚26刺激を原子価固有反応測定に使用されています。表情筋は、顔27に準拠した表面電極から成る安全で非侵襲的な方法です。これらの表面電極記録顔面筋活動に継続的に数十ミリ秒の時間スケール感とリアルタイム。特定の関心は眉卵割が行われるときにアクティブと笑顔の中に緩和皺眉筋 (「皺」)。その結果、皺活動は否定的な刺激に対する反応の亢進との感情価と線形関係を持ってし、肯定的な刺激28に応えて活動を減少させた。また、(「頬骨」)、笑顔には、プルアップの口のコーナーとしてアクティブ筋大頬骨。頬骨肯定的な刺激の最大応答を引き出すと中立的な刺激28より大きい応答を引き出す最も否定的な刺激「J 形」の活性化パターンが表示されます。意識の外、または個人は、明示的にその反応29,30を抑制しようとしたときに刺激が提示されたとき、これらの筋肉の表情筋録音を観察もできます。重要なは、顔筋は、単独で、または自己レポートの評価やその他の生理学的な録音との組み合わせで使用できます。したがって、触覚31,32に対する感情反応を評価するために理想的な方法です。
合計では、顔面筋は CT 最適な触覚刺激が情動的反応の潜在的な指標として表情筋活動をどのように影響するかを決定するための評価の自己報告と組み合わせることができます。CT 最適および非最適速度でタッチを適用する CTs の速度依存性発火頻度の利点を取ることができる 1 つと CT の豊富なアームと推定 CT 不足の両方にタッチを適用ことができますパーム。タッチ情動の直接刺激を必要とする単なる観測、感覚モダリティ間で共有処理を示唆による誘発されることができるかを確認するモダリティ間で比較を行うことが。最後に、情緒的なタッチ、研究することができますに対する感情反応を研究し、どのように情緒的なタッチを探索に適した方法論として確立される顔面筋処理によって決まりますので様々 な介入 (例えば、薬剤管理; 圧力の露出)、開発7を通してどのように変化、もたない33の関係に影響されてどのように、かどうか臨床人口8の調節不全です。
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Protocol
このプロトコルは、メイヨーら31 (実験 1) と希土類元素ら32 (実験 2) に基づいています。地域倫理審査委員会、リンシェーピング、スウェーデン (実験 1) とノルウェー ・ オスロ大学 (実験 2) 文学部心理学科でローカル倫理委員会倫理的な承認を受けた。
1. 参加者のスクリーニングと準備
- 触覚や裸眼の視覚障害を欠いているし、特定の患者群が採用されていない限り、すべての神経学的または精神障害の無料、参加者を募集します。
- 参加者が完全にタスクの指示を理解することができることを確認 (例: タスクが管理されている言語で流暢)。
- (経験、観察)、1 つ以上のタスクを含むタスクの順序をそのことを確認する場合は、性別、年齢、または他の特徴的な要因の験参加者間で相殺です。
2. 刺激とタスク建設
注:実験的なデザインのテーブル 1を参照してください。
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経験豊富な touch タスク (実験 1 および 2)
- ベースラインの期間で構成、管理をタッチして自己評価、ジッタは区切ってを報告するよう試験を作成します。
- 基準期間は、空白の画面、クロス、固定または触覚刺激の前に他の中立的なシーンで構成されます。
- 触覚刺激が続く短い (1-2 秒) で ITI、それから自己レポートの評価が得られます。
- ジッタを含む間の間隔 (ITI; 6-7 s など) に続くように次回の公判が始まる前に、ベースライン レベルに戻ります筋活動評価を自己報告します。
- 使用していずれかのオーディオ (実験 131) や、タッチを確認する (実験 232) 視覚の適切な速度で配信。
- オーディオ キューを使用するには、メトロノームを使用して刺激のペースを追跡する実験者が着用しているヘッドフォンに配信キューをあります。異なるピッチ (またはその他の特徴的なオーディオ キュー、"10 cm/s"を言って、キューなど) のトーンを使用して速度を区別刺激キューの前に位置します。
- 視覚的な合図を使用して、実験者の観点からのみタブレットのキューを表示します。タッチ管理の速度を追跡するには、移動バーを使用します。
- 研究では、そのタッチを確保するための練習の開始する前に、適切な速度と一貫性のある圧力で配信されます。これを行うには、参加者と同様の方法でスケールに筆を適用します。目盛の読みは、圧力変更が全体管理に触れるかどうかを決定するために使用されます。例えば、0.4 N の圧力はスケールで 40 g として読むでしょう。
- ベースラインの期間で構成、管理をタッチして自己評価、ジッタは区切ってを報告するよう試験を作成します。
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観測された touch タスク (実験 1)
- タッチ管理の動画は、速度に関係なく、同じような長さのことを確認します。
- 両方 CT 最適が含まれます (1 ~ 10 cm/s) および非最適 (1 cm/s 以上以上 10 cm/s 以下) 速度。
- クロスの固定またはビデオに続いて他の中性条件で試験を開始します。
注:動画には、CT の豊富な有毛部皮膚 (腕)、CT 欠けて掌 (手のひら) と (図 2; 見なさい補足動画) 偽木製アームのタッチが届く非社会的条件に配信タッチが含まれています。- 1-2 の ITI、自己報告の評価を取得します。
- ベースラインに戻り筋活動を許可するように次の試験の前に、次の評価別の 6-7 ITI を許可します。
- タッチ管理の動画は、速度に関係なく、同じような長さのことを確認します。
3. 顔面筋電図
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データ集録およびガイドライン (以前プロトコル27,34に基づく) をフィルタ リング
- ソフトウェアを使用して、フィルタ リングの手順は、リアルタイムまたはオフラインで適用。フィルターの一般的な手順には、櫛バンド ストップ フィルター平滑化と整流が続くから AC 電源 (50/60 Hz)、潜在的なノイズが含まれます。
注: 初期の基本的なフィルタ リング手順 EMG アンプ (例えば、10 Hz のハイパス フィルター) と 500 Hz や 1,000 Hz のローパス フィルターを設定できます。
- ソフトウェアを使用して、フィルタ リングの手順は、リアルタイムまたはオフラインで適用。フィルターの一般的な手順には、櫛バンド ストップ フィルター平滑化と整流が続くから AC 電源 (50/60 Hz)、潜在的なノイズが含まれます。
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電極の応用 (以前プロトコル27,34に基づく)
- 参加者にアプリケーション プロセスを簡単に説明します。代わりに潜在的不安喚起の中立的な言葉を使う (「センサー」) (「電極」)34言葉。
- センサーの目的に関して参加者を指示する情報を決めます。
注:現在の研究では、参加者は、センサーが筋肉を測定し、セッション中にアクティビティを汗を言われていた。
- センサーの目的に関して参加者を指示する情報を決めます。
- 電極の応用の前に参加者の肌をクリーンアップします。
- センサーを適用するエリアをきれいに拭くための水を使用します。
- スクラブ洗顔料のスクラブを使用して、同じエリアを軽く研磨します。マイナーな炎症が発生するのに可能性が、皮膚の主要な炎症を防ぐために注意を使用します。
- 2 つのシールド 4 mm のバイポーラ記録電極プラス 1 つモノポーラ電極の電極のペアを使用します。
- 彼らは肌にくっつくようなことは、接着剤つば電極に適用されます。
- 襟は、電極の外側縁に付着、一度世話を空気の泡の形成を防止する導電性電極ゲルのセンサーを入力します。
- ノイズ、その他筋肉34などの潜在的な源に関心と垂直の muscle(s) に平行電極のペアを配置します。
- 皺: は、目の内側の隅を横断する架空の垂直線に沿って眉の上に直接 1 つの電極を貼ります。横方向と、最初にわずかに優れて 1 cm 2 の電極を配置、眉の国境沿い。
- 頬骨: 配置最初センサー上を接続する想像線途中耳 (耳は頭蓋骨を満たす)、口のコーナー。場所第 2 電極 1 cm 内側 (口の中) の方。咬筋を避けるために注意してください。
- 8 mm シールド、単極記録電極を参照電極として使用します。額、等距離にある (内側の眉上) と (下) 生え際の真ん中に電極を配置します。
- その電極ワイヤを配置し、ビジョンを妨害しないことを確認します。皮膚し、ノイズ/コードの動きのためのアーティファクトを軽減するために電極の長期的な遵守を確保するために医療用テープを使用します。
- 電極インピー ダンス モニター アプリケーションの品質を決定します。インピー ダンスの許容レベルは、20 kΩ を下回っています。電極は適切なインピー ダンス レベルに達するに再適用する必要がある場合、は、電極のきれいなペアを使用します。
- 参加者にアプリケーション プロセスを簡単に説明します。代わりに潜在的不安喚起の中立的な言葉を使う (「センサー」) (「電極」)34言葉。
4. 作業手順
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一般的な順序
- 次のセンサーへの応用、完全なタスク。1 つ以上のタスクを使用している場合は、参加者間で順序を相殺します。
- 参加者が運動成果物34を取り込む可能性がある余分な動きを抑える快適に装着されていることを確認します。
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経験豊富な touch タスク
- コンピューターの前に参加者を感動にアームと横方向に, 拡張 (クッション) になど快適に休んで席します。
注:自己報告された評価の EMG 信号の潜在的なアーチファクトを最小限に抑えるために使用されていない腕にタッチを適用することをお勧めします。 - カーテン区切り31または横ビジョン (図 132) 35をオクルード ゴーグルを使用して参加者からアームのビューを閉塞します。
- タッチがそれらに感じを作る方法について焦点を参加者に指示します。
- 36CT 疲労を避けるためにタッチ位置が異なります。
- 腕 (と手の平) に記されている指定のセクションに適用される 75 ミリメートル ヤギ毛のブラシを使用してタッチを管理します。また、ロボットの力制御37を使用してタッチを適用します。
- 一貫性のあるタッチの管理方向を使用して、例えば、行ったり来たり (遠位に-近位、そして末梢) または単一の方向 (近位遠位のみ)
- コンピューターの前に参加者を感動にアームと横方向に, 拡張 (クッション) になど快適に休んで席します。
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観測された touch タスク
- ビデオを表示するコンピューターの前に参加者を座席します。
- ビデオはそれらに感じを作った方法を評価することになることを参加者に指示します。
- 参加者表示34実験者の不足していることを確認します。
5. データのクリーニングおよび分析
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特定のタッチ刺激型に平均筋の活性化を評価するためにすなわち上記基準に触れる刺激への応答を比較 [6 s 触覚刺激の中にアクティベーションを意味] - [1 s prestimulus「ベースライン」中に活性化を意味] によって提案Fridlund と cacioppo 教授34。
- 平均応答ごとに触れる刺激タイプ (CT 最適、最適ではないと、必要に応じて、各場所 (腕/パーム)。
- 各筋肉 (皺、頬骨) のためと自己評価 (快適性, 強度) を個別に報告します。
- 敏感な時間コースを得るためには、小さい間隔 (例えば、700 ms; を参照してください図 532) 中に emg の平均を計算します。ベースライン筋電図を削除すべての間隔から同じ 1 s 基準線を引きます。
注:分析の前に、データを人工アクティベーション34試験を排除するために条件をタッチする盲目の評定者によって手動でチェックすることをお勧めします。
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Representative Results
CT 最適なタッチのモダリティ間で高速最適なタッチと比較して異なる筋電図反応を引き出す
最初の実験に対して CT 最適な筋電図反応性を検出できるかどうかに対処 (3 cm/s) とは直接経験豊富な (図 3) または単に観察された (図 2高速最適な (30 cm/s) 触覚および図 3)31。
経験豊富な CT 最適なタッチは非最適のタッチよりもより快適なとして評価された (F(1,28) = 32.2;p < 0.001;図 3A) タッチ位置に関係なく (p = 0.063; 速度 x 位置: p = 0.32)。同様に、観察 CT 最適なタッチは、非最適なタッチのより気持が良いとして評価 (タッチ速度: F(1,28) = 47.5;p < 0.001;タッチタイプ: F(2.56) = 6.09、 p = 0.004;速度の相互作用F(2.56) x 型 = 5.87, p = 0.005)。腕に CT 最適なタッチは手のひらに触れるほど楽しいとして評価された (p = 0.024) と非社会的接触 (例えば、木製の腕にタッチp = 0.001)。高速最適なタッチはタッチを経験したかどうかに関係なくより強い (図 3B)、として評価された常に (速度に触れる: F(1,28) = p < 0.001 34.3; タッチ位置: p = 0.28; 速度 x場所相互作用: p = 0.64) または観測 (タッチ速度: F(1,28) = p < 0.001 35.1; タッチタイプ: p = 0.40; 型相互作用 x 速度: p = 0.39)。
経験豊富な高速、非最適なタッチを引き出した CT 最適なタッチの中に CT 求心系の採用によって軽減された堅牢な皺の反応性 (タッチ速度の影響: F(1,28) = 4.84、 p = 0.036; タッチ位置の影響: p =0.93;触れる場所の交互作用速度: p = 0.42;図 3C). 皺応答タッチのアームに CT 最適および非最適のタッチ, 有意 (p = 0.050) が手のひらにタッチの唯一の傾向のレベルの影響が見られた (p = 0.092)。タッチ速度の主な効果はありませんでした (p = 0.11) または型 (p = 0.79) 皺反応観測タッチに及ぼす型相互作用 x タッチ速度があった (F(2.56) 3.80、 p = = 0.028)。事後テストは、高速最適なタッチが腕にタッチのビデオを特に CT 最適なタッチより大きい皺反応を誘発される明らかに (p = 0.007)、手のひらに触れていないが、(p = 0.13) または非社会的接触 (p =0.25). 頬骨活動も経験豊富なタッチによってあまり影響されなかった (タッチ速度の影響: p = 0.15; タッチ型の効果: p = 0.73; タッチ型相互作用 x 速度: p = 0.63;図 3D) も観測タッチ (タッチ速度の主な効果: p = 0.37; タッチ型の主な効果: p = 0.84; タッチ型相互作用 x 速度: p = 0.23)。
CT 最適なタッチを誘発筋電図反応遅い非最適なタッチとは異なる
実験 2 かどうか評価遅い非最適 (0.3 cm/s) は、高速最適な (30 cm/s)32と同様の応答を引き出すだろうと。遅い非最適なタッチが少ない快適な (図 4A) と強烈な (図 4B) CT 最適なタッチよりも少ないが評価されたことがわかった。高速最適なタッチ、遅いと同様非最適なタッチを引き出した堅牢な皺 activitythat だった減衰 CT 最適なタッチによって (タッチ速度の影響: F(1,83) = 9.723, p = 0.002;図 4C). 頬骨活動に及ぼす接触はありませんでした (p = 0.35;図 4D)。
次に筋電図反応の時間経過を検討しました。最初の 700 ms、推定無料 CT 入力のウィンドウの中には皺の反応性の差はなかった (-0.031 ± 0.06 μ V と-0.017 ± 0.49 μ V、 pボン= 0.98;図 5A). ただし、今後 5.6 s は、非最適なタッチを遅く応答で徐々 に増加したに対し、次第に減少した CT 最適なタッチへの応答で皺の反応性: CT の皺反応性は若干低い間隔 2 の間非最適のタッチよりも最適なタッチ (pボン= 0.071)。3、5、6、7、8 の間隔、中に皺反応性は有意に低かった CT よりも最適なタッチの中に非最適なタッチ (pボン< 0.034; 中図 5A). このパターンは欠席した頬骨の反応の解析 (p = 0.83;図 5B)。
図 1: タッチを経験したタスクの実験のセットアップ例です。彼らの腕は横方向、快適クッションで休んで拡張でコンピューターの前に参加者を座席します。自己報告の評価を取得する場合は、潜在的な移動アイテムが EMG 信号を汚染から防ぐための評価を提供するために使用されていない腕にタッチを適用することをお勧めします。腕は、参加者35,39, 上記と同様のカスタマイズされたメガネやカーテン区切り記号を使用してのいずれかのビューから遮蔽する必要があります。この図は、リーら32から適応この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください。
図 2: 観察 Touch タスクで使用されるタッチ刺激の例。観測 touch タスクには、(A) CT の豊富な腕、(B) CT 欠けてやし、木製アームに (C) 非社会的タッチするタッチの 6 秒動画が含まれています。この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください。
図 3: CT 最適なタッチを引き出すモダリティ間で高速最適なタッチと比較して異なる応答します。(A) CT 最適なタッチ (3 cm/s) は両方のタスク間で一貫して評価した高速最適なタッチ (30 cm/s) よりもより快適なようです。経験豊富なタッチはタッチ、その後、非社会的接触を観察した社会 (腕、手のひら) 続いて最も快適なと評価 (例えば木製アームに触れる)。(B) CT 最適なタッチ (3 cm/s) はモダリティやソーシャル コンテンツに関係なく、モダリティ全体評価として以下の強烈な。(C) 高速最適なタッチ (30 cm/s) は、CT-最適なタッチ (3 cm/s) よりも多くの皺反応を引き出します。この違いは CT の豊富なアームに接触のため最も堅牢です。(D) これはモダリティや場所の意義を到達しないがわずか頬骨反応性を増加 CT 最適なタッチ (3 cm/s)。平均値と平均値の標準誤差を表すバーとエラー バー速度のp 0.05 < 効果。この図は、メイヨーら31から適応この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください。
図 4: CT 最適なタッチ (3 cm/s) 遅い非最適なタッチ (0.3 cm/s) と比較して明確な応答を引き出します。(A) CT 最適なタッチ (3 cm/s) はより遅い非最適なタッチ (0.3 cm/s) より気持が良いと評価。(B) CT 最適なタッチ (3 cm/s) より遅い非最適なタッチ (0.3 cm/s) よりも強いと評価されています。CT 最適に対応 (C) 平均皺の反応性 (3 cm/s) が遅い非最適 (0.3 cm/s) に比べて減少します。(D) タッチは、頬骨の反応性を大きくは影響しません。誤差を表すことを意味し、平均値の標準誤差p < 0.05。この図は、リーら32から適応この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください。
図 5: 皺レスポンス CT 最適なタッチが一時的特定します。(A) CT 最適 700 ms の間隔でビニングされるときタッチ少ない皺反応を引き出します。例外は、推定 CT 入力これらの無髄求心性神経の遅い伝導速度のための無料、フリーの最初の 700 ms です。(B) 頬骨反応は時間ポイントのいずれかで最適なまたは低速の非最適なタッチへの応答の大きな違いではありません。ドットは手段を表し、バーは、平均値の標準誤差を。この図は、リーら32から適応この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください。
表 1: 実験的デザインの概要。実験 1 のタッチを経験したタスクでタッチが CT 最適で配信 (3 cm/s) または毛 (腕) や無毛 (パーム) 肌に高速最適な (30 cm/s) の速度。観察タッチ タッチの動画を代わりに含まれて手のひら、腕に配信または木製アームに (例えば、非社会的) 同時タッチ速度。「非社会的」状態は、17の運動でエンコードされた低レベル周期情報を潜在的な反応コントロールに含まれていた、ソーシャル コンテンツ38評価と筋電図反応の関連性を判断。結果は、被験者内要因としてタッチ速度と接触型の反復測定分散分析 (ANOVA) を使用して行った。実験 1 に基づく事後力分析は少なくとも 22 人は、同様の効果を達成するために含める必要が示唆しています。実験 2 ではタッチの CT 最適時に腕に配信された (3 cm/s) または非最適な (0.3 cm/s) の速度を遅らせます。タッチは、2 分間の合計配信されましたが、ここで今回は最初の 6.3 の報告だけを実験 1 の結果を比較するために s。各速度が 2 回繰り返されました。すべての実験で情緒的な品質 (例えば、快) と識別的側面 (例えば、強度) の自己申告の評価は評価10.
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Discussion
ここでは、観察や経験豊富な touch の情動を研究する, 方法として顔面筋電図 (EMG) の使用について報告する.以前は、多くの研究は、タッチの情緒的な品質評価に自己評価の使用に焦点を当てています。タッチ最適 CT 求心性神経を活性化する (例えば、1-10 cm/s) いずれかの高速または低速速度10タッチよりもより快適なとして一貫して評価されます。対照的に、強度の評価速度とを追跡するようであるより速くタッチ速度より強いと評価37a β 線維を介した可能性が高い。2 つの別のデータセットを使用することを示す両方高速と低速の非最適なタッチは減衰堅牢な皺反応を引き出す CT 最適なタッチの中に。したがって、我々 は少なく快適と評価は、そのタッチを見つける (例えば、非最適なタッチ) 皺活動、強化された悪影響の示唆に富むが高まります。また、モダリティ間で反応が類似しているを見つけます。つまり、観測と経験豊富なタッチを引き出す同様の顔筋活動。両方のモダリティでこれらの効果は、パームや木製のアームではなく、腕にタッチの有意であっただけ。したがって、経験豊富な観測された情緒的なタッチの自己報告された評価は、(腕、手のひら) の場所にかかわらず似ていますが、顔面筋のみ大幅 CT 豊かな腕と CT 繊維欠けているヤシいないに適用されるタッチ速度間区別します。
さらに結果は、顔筋の時空間感度が自己レポートによってのみ取得できない感情的な処理への洞察力を生成することを示します。すなわち、CT 最適なタッチに皺反応性が CT 求心性神経1,12の既知の伝導速度と一致するタイム スケールで明らかになることがわかった。したがって、a β の活性化によって支配されると考えられている、タッチの初期 700 ms で 2 つのタッチの速度間の emg に違いはありません。ただし、CT 最適と非最適な接触間の区別は次の最初の 700 ms、CT 求心系2,12以前に報告された時間のタイムラグで一貫性のある明らかになります。したがって、顔筋が触れる可能性のある時間的特異性で発生する情動の変化を検出することができる口頭報告経由でアクセスできなくなります。
両方の研究で皺の活性を介して CT 最適と非最適なタッチを区別できることがわかります。ただし、以前のレポート40とは対照的である頬骨の反応性に及ぼすタッチが見つかりませんでした。現在のデータと前回の調査結果の間の相違の 1 つの潜在的な理由には、分析の後タッチ期間を含めることなどの方法論的な相違があります。したがって、我々 はこれらの実験を設計するとき触覚刺激間間隔の長さなどの方法論の検討の重要性を強調します。
タッチに情緒的な反応を評価する際に考慮すべきいくつかの要因があります。懸念の 1 つの潜在的な領域は、あれば、41の 2 つの間リレーションシップと同様に、参加者の実験者 (およびこうして、触れる物) の性別です。さらに、1 つように参加者実験者の表示から排除されているタッチ アプリケーション、タッチの視覚情報処理することができますタッチ35,39の知覚に影響を与えるようです。タスクの設計時に考慮する懸念もあります。例えば、場所43を触れたり順序効果に関しては刺激の提示 (例えば42で説明) に触れることで両方の可能性を検討することが重要です。いくつかのタッチの繰り返しを使用する場合36CT 疲労を避けるためにタッチの位置を変更する場合可能性があります。ここでは、我々 は筋電図反応がもっと生態学上有効なメソッドを使用して異なる可能性がありますが以前研究17と比較するタッチを適用するブラシを使用 (手で触れるなど)。
顔筋の使用は情緒的なタッチのフィールドに大きな恩恵をもたらすになると考えて、間の考察を保証するこの方法に限界があります。トレーニングは、実験計画の当初に実験者の負担の増加を生産電極を正しく適用する方法を学ぶに必要です。過剰な動き、話し、または他の環境要因の実験中に存在は EMG 信号、従っていくつかの実験的なデザインの機能の制約でアーティファクトを引き起こす可能性があります。また、電極の表面への応用は研究の目的を識別する試みを引き出す可能性があります。など、1 つは、実験中に実験の目的だけでなくだけでなく、電極の使用に関する参加者を指示する情報を考慮しなければなりません。現在の実験では、参加者は、研究の目的は調査の意思決定と様々 な感覚32か社会的相互作用31への反応の認識だったと言われていた。両方のケースでは、電極が汗および筋活動を測定し、次の実験の結論が報告された完全に参加者に言われていた。これらの懸念と他の人は、Fridlund と cacioppo 教授 1986 年34で徹底的に対応します。
要するに、顔筋が触覚刺激の感情価を評価するために信頼性の高い、堅牢で、有益な方法であることを示します。このメソッドは、暗黙的にことばによるレポートは、幼児と幼児、異文化比較、臨床条件の調査、その他の状況の研究のための道を舗装の独立した触覚刺激に対する応答を評価する手段を提供します。意味論と言語はそうでなければ科学的探査を妨げることがあります。
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Disclosures
著者がある何も開示するには
Acknowledgments
著者は、彼女の例外的な訓練および技術援助博士マーガレット ワードルに感謝しています。この作品はスウェーデン研究協議会助成金 FYF-2013-687 (IM) による部分で資金を供給されました。
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| 4 mm Ag-AgCl sheilded reusable electrodes | Biopac | EL654 | |
| 75 mm goat hair brush | IN-EX Color AB | 77062 | Touch application; https://www.in-exfarg.se |
| 8 mm Ag-AgCl unsheilded reusable electrode | Biopac | ||
| Acqknowledge software | Biopac | ACK100W | Used for application of filtering steps, analysis |
| Adhesive collars | Biopac | ADD204 | |
| Cables | Biopac | BN-EL30-LEAD3; LEAD2 | LEAD3 includes ground, LEAD2 is only bipolar recording electrodes |
| Electro-gel | Biopac | GEL100 | |
| EMG aplifier x 2 | Biopac | BN-EMG2 | |
| El-Prep | Biopac | ELPREP | Facial exfoliant |
| MP160 data acqusition system | Biopac | MP160WSW | |
| Presentation software | Neurobehavioral systems | Task presentation software |
References
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