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Neuroscience

암시적 사회적 편견 을 조사하기 위한 영화 후 잠재 측정(PMSM)

Published: February 29, 2020 doi: 10.3791/60817

Summary

이 프로토콜은 기능적 자기 공명 영상 동안 암시적 사회적 편견의 근본적인 뇌 메커니즘을 조사하기 위해 영화의 사용을 설명합니다. 주인공의 얼굴이 영화를 통해 선천적으로 제시되면, 영화 중에 얻은 주인공의 지식을 바탕으로 암시적 반응을 불러일으킨다.

Abstract

새로운 지식은 사람들이 서로에 반응하는 방식에 영향을 미칠 수있는 사회적 환경에서 지속적으로 얻어집니다. 이러한 반응은 종종 암시적으로 발생, 잠재 지각 수준에서, 관련 뇌 메커니즘은 신속하게 자극을 제시하여 실험적으로 분리 될 수있다. 다른 인종, 인종 또는 성별에 속하는 얼굴의 잠재된 표현은 사회적 암시적 반응을 조사하는 데 성공한 것으로 나타났습니다. 그러나 많은 암시적 반응은 외모만을 기반으로 하지 않고 이전에 얼굴에 대해 얻은 지식(예: 성적 지향, 정치적 견해 및 사회 경제적 지위)에 기반을 두고 있습니다. 여기서, 포스트 무비 숭형측정(PMSM)이라는 새로운 방법이 제시된다. 사회적으로 매력적인 영화를 볼 때, 관객은 주인공에 대한 지식을 얻고 자신의 정체성과 세계관에 익숙해진다. 주인공의 얼굴이 영화 후 잠재적으로 제시될 때, 그것은 주인공에 대해 배운 내용에 따라 암시적 신경 반응을 불러 일으킨다. 다양한 정체성을 가진 다양한 사람들을 묘사한 방대한 수의 영화를 통해 PMSM 방법을 통해 실제 사회적 지각과 유사한 방식으로 뇌의 복잡한 암시적 편견을 조사할 수 있습니다.

Introduction

최근 연구에 따르면 초기 사회적 판단은 다른 사람을 만나는 첫 번째 32-100 MS 내에서 공식화되는 것으로 나타났습니다1,2,3,4,5,6,7. 얼굴의 숭고한 프리젠 테이션은 광범위하게 다른 인종과 인종 그룹에 대한 암시적 편견을 조사하기 위해 사용되었습니다 (예를 들어, 두 그룹에서 주제에 피부 색이 다른 백인 미국과 아프리카 계 미국인 얼굴을 제시하여)8,9,10,11,12,13,14. 그러나, 사회집단은 또한 물리적 인 얼굴 특성 이외의 요인을 특징으로한다 15.

얼굴 지각은 문맥 큐에 매우 민감한 것으로 나타났다 (즉, 신체 자세16,얼굴의 시선 방향17,얼굴에 대한 선행 지식18,제시된 얼굴의 시각적 배경19,얼굴을 별도로 또는 다른얼굴(20)으로표현한다. 이러한 요인은 모두 얼굴 인식에 영향을 미칠 수 있습니다. Weiser와 Brosch21은광범위한 검토를 통해 실험실 실험이 실제 환경과 유사하도록 함으로써 보다 자연스러운 환경에서 얼굴 인식을 조사할 것을 제안했습니다. 실제로, 사람을 인식하는 것과 같은 간단한 작업조차도 정적이미지(22)를사용할 때보다 실제 지각에 가까운 비디오 영상을 제시할 때 더 정확하다는 것이 밝혀졌다.

지난 수십 년 동안, 뇌 이미징 연구는 비디오 클립이 성공적으로 현실적인 사회적 지각을 연구하는 데 사용할 수 있음을 입증했다 23,24,25,26,27,28, 29. 제시된 방법은 이러한 연구 결과와 영화 내러티브가 일시적으로 주인공30의세계로 시청자를 수송 할 수 있음을 보여주는 추가 연구 결과를 기반으로합니다. 이 프로토콜은 자연주의 조건하에서 암시적 사회적 편견 형성을 조사하는 대체 방법으로 영화 시청과 잠재 자극 프리젠 테이션을 결합합니다.

이 새로운 접근법, 영화 후 잠재 측정 (PMSM)에 대한 프로토콜은 여기에 제시된다. 사회적으로 매력적인 영화를 볼 때, 관객은 주인공에 대한 지식을 얻고 자신의 정체성과 세계관에 익숙해진다. 다른 내러티브 아트 형태와 는 달리, 영화는 단기간에 흥미롭고 풍부하며 복잡한 이야기를 제시한다는 점에서 독특합니다. 또한, 영화의 시청각 및 영화 속성은 관중 에 걸쳐 뇌 활동을 동기화23,25,29,31. 따라서, 피사체가 상당히 유사한 방식으로 정보를 제공되도록하는 것이 도움이됩니다.

PMSM 메서드는 주인공의 얼굴이 영화(이전과 는 반대) 후에 잠재적으로 표시될 때 암시적 신경 반응이 성공적으로 호출됨을 보여줍니다. 이러한 반응은 시청자가 자신의 암시적 사회적 견해와 관련하여 주인공의 성격에 대해 얻는다는 지식에 달려 있습니다. 다양한 사회적 캐릭터를 묘사하는 수많은 영화가 있기 때문에 PMSM 방법을 사용하면 실제 사회적 인식에 가까운 방식으로 뇌의 복잡한 암시적 견해를 조사 할 수 있습니다.

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Protocol

이 프로토콜은 알토 대학 연구 윤리 위원회에 의해 승인되었습니다.

1. 참가자 선발 및 준비

  1. 연령, 손아귀 및 교육 수준에 따라 모집 된 참가자 (여기, 이성애 자 및 동성애 그룹)의 다른 그룹을 일치시다. 모든 참가자가 영화의 언어를 완전히 이해할 수 있고 자막없이 편안하게 볼 수 있는지 확인하십시오. 또는 참가자의 모국어로 영화를 상영하는 것을 고려하십시오.
    1. 이는 기준 측정에 영향을 줄 수 있기 때문에 지난 몇 년 동안 계획된 영화를 본 참가자를 제외합니다. 이상적으로는 이전에 영화를 본 적이없는 참가자를 모집하십시오. 참가자들에게 지난 몇 년 동안 본 영화20개 외에 사용할 영화 제목(다른 20개 영화 제목 외에 사용할 이동 이름 포함)의 목록에서 표시하도록 요청합니다.
  2. 정신 과학적 약물 이없고 현재 신경 질환 진단이없는 건강한 참가자와 비 의료 실험에 대한 특정 기관의 윤리적 지침을 따르십시오. fMRI 스캔을 위해 정상 또는 수정된 시력을 가진 참가자를 모집합니다. 불필요한 머리 동작으로 인한 fMRI 데이터의 손상을 피하기 위해 실험 기간 동안 움직이지 않는 데 익숙한 비 흡연자 및 사람들을 모집합니다.
  3. 스캔 하기 전에 직접 커피 또는 음식의 과도 한 소비 없이 하루 중 비슷한 시간에 모든 참가자를 스캔, 바람직하게는 아침 또는 이른 저녁 (9:00 오전 또는 5:00 P.M.), 스캔 하기 전에.
  4. 참가자의 반응이 진정성 있고 감정적으로 규제되지 않는다는 것을 보장하기 위해 맹목적인 채용을 수행하십시오. 참가자들에게 실험의 목적에 대해 알리지 마십시오(예: 동성애와 이성애자 간의 암시적 편견 조사). 예를 들어, 실험은 영화 관람에 관한 것이고 연구의 실제 목표는 실험 후에만 설명될 것이라고 참가자들에게 알린다. 연구 목적을 미리 알고 있는 참가자는 제외합니다.
  5. 암시적 연관 작업 IAT32와 같은 동작 측정을 수행하여 실험 그룹에 암시적 편향이 있는지 확인합니다. 측정을 사용하여 암시적 편향의 강도가 다르므로 그룹이 편향을 표시하도록 합니다. 스캔 후 IAT를 사용하여 참가자가 실험의 목표를 추측하지 못하도록 합니다.

2. MRI 외부 절차

  1. 도착시, 실험의 단계, 위험 및 실험 데이터의 사용에 대한 간단한 참가자. 실험에 관한 질문이 있는지 물어보며 브리핑을 마치고 나중에 추가 설명이 제공됩니다. 참가자들에게 실험의 브리핑을 읽고 동의서에 서명하도록 요청하십시오.
  2. 참가자들에게 의류에서 모든 금속 물체를 제거하거나 (바람직하게는) fMRI 자석에 안전하게 접근할 수 있도록 금속이 없는 실험실 천으로 변경하도록 요청합니다. 금속 검출 장치를 사용하여 참가자를 스캔하여 금속이 남아 있지 않았는지 확인합니다(예: 시계, 벨트 등). MRI에 대한 표준 금기 사항33을존중해야합니다.
  3. 참가자에게 비디오 프로젝터 및 오디오 시스템의 구성을 위해 fMRI 실험실에 들어가도록 요청합니다. 참가자들에게 fMRI 침대에 누워 보라고 지시한다. 샘플 비디오를 재생하여 그림이 쉽게 표시되고 오디오 레벨이 편안하고 선명하게 유지되도록 합니다. 불만이 있는 경우 그에 따라 조정해야 합니다. 헤드폰이 사운드를 올바르게 표시하고 있는지 확인합니다.
  4. fMRI 호환 아이트래킹 시스템을 연결합니다. 추적은 실험 중에 피사체가 세심하고 스캔 중에 잠들거나 백일몽이 되지 않도록 하는 데 사용됩니다. 아이트래킹은 데이터 품질 보증만을 위한 것입니다. 추적이 확보되면 교정 프로세스를 시작하여 눈의 움직임을 기록하기 시작합니다.
  5. 실험이 시작되고 스캔 시간이 완료되는 데 30분이 걸릴 것이라는 점을 피험자에게 알립니다. 1) 참가자들에게 집에서 TV 프로그램을 시청하는 것처럼 휴식을 취하고 2) 스캔 하는 동안 다른 단계를 안내하는 지시 슬라이드를 따르십시오. fMRI 스캔을 시작합니다.
  6. 스캐닝이 완료되면 참가자를 다른 방으로 이동하여 추가 행동 측정이 수집됩니다(즉, 영화의 다른 부분에서 문자로 식별한 정도, 암시적으로 편향을 평가하기 위한 IAT 측정).
  7. 모든 데이터가 수집되면 참가자에게 실험의 실제 목표에 대해 보고하고 추가 질문에 답하십시오.

3. MRI 내부 절차

참고: fMRI 세션 동안 참가자에게는 30분 시청각 콘텐츠가 제공되며, 여기에는 지침 슬라이드, 4분 사전 동영상 잠재 측정(기준선용), 20분 동영상, 4분 후 영화 잠재 측정 및 슬라이드 종료가 포함됩니다. . 이 섹션에서는 프로토콜을 따라 자극의 다른 부분과 프레젠테이션 순서를 만드는 데 필요한 단계에 익숙해집니다. 잠재 부분 동안 얼굴의 플래시는 40 ms 의 지속 시간 (하나의 비디오 프레임의 지속 시간)을 가지고 있기 때문에, 기성 비디오 편집 프로그램 (예를 들어, AVID 미디어 작곡가 소프트웨어 또는 어도비 프리미어 프로 편집 소프트웨어)를 사용하여 만들 수 있습니다. 숭고한 자극뿐만 아니라 필요한 경우, 영화를 편집할 수 있습니다. 잠긴 타이밍을 사용하여 올바른 순서로 자극을 제시할 때 fMRI 자극 프레젠테이션과 호환되는 소프트웨어를 사용하십시오(예: 프레젠테이션 소프트웨어, Neurobehavioral Systems Inc., 미국 캘리포니아 주 올버니).

  1. 4분의 잠재 측정 기간(기준선 및 포스트 동영상)은 동일합니다. 이 단계에서 참가자들에게 그 성격이나 목적을 알리지 말고, 스캔을 시작할 때 다음 명령 슬라이드를 사용하여 제시하지 않는다.
    "곧 보정 클립이 표시됩니다. 이 클립은 응답에 대한 MRI 스캐너를 보정하기 위한 것입니다. 클립의 길이는 4분에 불과하며 TV 화면에서 백색 잡음처럼 보입니다. 그렇지 않으면 통보될 때까지 화면 중앙의 마크에 눈을 고정하십시오."
    참고 : 4 분 자극 기간은 사실상 15 s의 16 블록으로 나누어 백색 잡음을 포함합니다. 백색 잡음의 16 블록은 블록의 두 가지 유형을 포함 : 나머지 블록 (잠재 깜박임없이 흰색 코) 조건 블록 (주인공 얼굴의 섬광과 백색 잡음)에 의해 다음. 자극 구조의 그림은 그림 1을 참조하십시오.
  2. 4분 잠재 자극을 만들려면 15초의 백색 잡음 클립으로 시작합니다. 백색 잡음은 깜박이는 얼굴에 대한 마스킹 자극역할을 합니다. 뇌는 얼굴 프리젠 테이션에 민감하기 때문에 얼굴이 잠재적으로 제시되더라도 좋은 마스킹을 사용하는 것이 중요합니다. 따라서 균일한 백색 노이즈(예: 작은 임의의 흰색 및 검은색 점)의 차이로 큰 왜곡과 움직임이 있는 동적 화이트 노이즈 클립을 사용합니다.
    1. 주인공의 얼굴의 10개의 깜박임이 동적 백색 잡음에 삽입하여 15s 상태 블록을 만듭니다. 잠재 깜박임은 매 1,500 ms를 삽입된 조건 블록의 시작부터 시작하여 40 ms 지속 시간에 발생해야합니다.
    2. 주인공의 얼굴은 중립적 인 얼굴 표정으로 카메라를 향해야합니다. 가능하면 영화(영화의 캐릭터를 클로즈업)에서 프레임을 찍거나 인터넷에서 배우/배우의 이미지를 검색합니다. 배우/여배우가 영화에서 자신의 외모와 비슷하게 보이는지 확인합니다(예: 머리카락이나 수염 또는 액세서리와 같은 특징에 큰 차이가 없음). 얼굴이 중립적인 얼굴 표정을 하고 명확하고 조명이 밝은지 확인합니다.
    3. 화면 중앙에 가운데를 하여 이미지를 조정합니다. 작은 크기의 얼굴과 해상도가 좋지 않은 이미지는 사용하지 마십시오. 얼굴 배경에 다른 사람, 텍스트 또는 식별 가능한 시각적 개체와 같은 눈에 띄는 개체가 없는지 확인합니다. 있는 경우 잘라내거나 마스크하여 중립 이미지를 만듭니다. 삽입하기 전에 이미지를 색상에서 흑백으로 뒤집습니다.
    4. 백색 잡음 나머지 블록과 상태 블록 (얼굴 깜박임)이 준비되면, 나머지 블록으로 시작 다른 후 블록을 정렬, 4 분 잠재 자극을 만들기 위해 그들을 복제합니다. 프로세스가 끝날 때까지 15 s (8 개의 휴식 블록 과 8 개의 조건 블록)의 각각 16 블록을 포함하는 4 분이 있어야합니다.
    5. 4분 잠복 측정 화면 중앙에 고정 표시를 추가합니다. 쉽게 눈에 띄는지 확인하십시오. 참가자가 작업을 쉽게 찾고 시작할 수 있도록 4 분 클립 앞에 2 s 고정 표시를 추가합니다.
  3. 베이스라인 의 끝(4분 전 동영상 잠재측정)에서 동영상의 시작 부분, 동영상 길이를 나타내는 텍스트 슬라이드를 삽입하고, 영화를 편안하고 자유롭게 볼 수 있도록 미리 알림을 삽입합니다. 예를 들어:
    "고마워요. 보정이 성공적으로 완료되었습니다! 이제 20분 의 영화를 보려고 합니다. 긴장을 풀고 이야기를 즐기십시오."
  4. 감정적이고 매력적이며 캐릭터 중심의 영화를 선택하십시오 (즉, 강한 갈등을 가진 명확한 주인공이 있습니다). 예를 들어, 동성애 사제에 관한 영화가 발표된 동성애와 이성애자 주제에 대한 사회적 편견에 관한 이전 실험이 실시되었습니다. 이 이야기는 가톨릭 사제로서 자신의 믿음을 섬기고 자하는 소망과 다른 사람에게 사랑받고자 하는 소망 사이에서 어려움을 겪는 제사장에 관한 이야기입니다.
    참고: 영화는 다큐멘터리 나 소설이 될 수 있습니다. 그것은 TV 시리즈에서 단편 영화 또는 독립 실행 형 에피소드가 될 수 있습니다. 영화는 쉽게 이해하고 따를 수있는 시작, 중간 및 끝과 명확한 이야기를 가지고하는 것이 중요합니다. 긴 필름에서 더 짧은 버전을 편집할 수도 있습니다. 예를 들어, 동성애/이성애 실험에서 우리의 자극은 사제 (안토니아 버드 감독, 1994)라는 긴 영화에서 전문 영화 제작자 (첫 번째 저자)에 의해 편집 된 20 분 버전 이야기였다. 동영상의 주제 그룹과 관련성이 높을수록 시청의 참여도가 높아집니다.
  5. 영화가 끝난 후, PMSM에 대한 4분 의 잠재 측정을 반복하여 주인공의 얼굴에 대한 암시적 신경 반응이 영화를 본 후 편향되는 지 관찰해야합니다(이전 과거의 경우). 이를 나타내려면 다음 슬라이드를 삽입합니다.
    "고마워요! 거의 끝났습니다. 측정을 완료하기 전에 MRI 장치를 사용자의 반응에 다시 보정해야 합니다. 클립의 길이는 4분에 불과하며 TV 화면에서 백색 잡음처럼 보입니다. 그렇지 않으면 통보 될 때까지 화면 중앙에 표시에 고정 눈을 유지 하십시오"
  6. 마지막으로, 4분 PMSM(동영상 전 기준선 측정을 수행하는 데 사용된 것과 동일한 4분)을 제시한다.

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Representative Results

여기에 제시 된 Afdile 외34에의해 게시 된 기사에서 PMSM을 사용하여 몇 가지 결과입니다 . 여기서, 암시적 편견은 그가 영화에서 동성애자임을 깨달은 후 주인공을 향한 동성애자 및 이성애자 주체(15명의 이성애자, 14명의 동성애자)들 사이에서 조사되어 동성애자 참가자들에게 "집단"이 되고 이성애자 참가자들에게 "아웃그룹"이 되었다. 우리의 IAT 결과에 따라, 이 요인은 이성애 과목이 동성애자에 찬성 암시적이고, 동성애 과목은 이성애자보다 동성애자에 찬성 암시적 이었다 두 그룹에서 중요한 것으로 나타났다 (평균 이성애자 = -0.26, 평균 동성애자 = 0.3, t = 3.72, p.0.0). 두 그룹 모두 0과 유의히 달랐다(동성애자: p = 0.0059, 이성애자: p = 0.043).

우리의 결과는 동성애 훨씬 더 큰 차이를 밝혀 . 이성애자 피험자는 양측 우월전두엽 자이러스(sFG), 우측 측두엽 접합부(rTPJ), 전방 cingulate 피질(ACC), 양측 전두엽 극(FP) 및 내측 전두엽 피질(mPFC)에서 얼굴 후 영화에 반응한다. 그림 2는 동성애자 및 이성애자 핀란드 참가자에서 PMSM을 수행한 후 "강한" 및 "약한" 대표적인 결과를 나타낸 것입니다.

Figure 1
도 1: PMSM 자극 구조의 그림. (A)주인공의 얼굴이 깜박이는 4 분 기준 선량치 측정 (사전 영화 잠재 측정). (B)주인공의 이야기를 묘사 하는 20 분 영화. (C)4 분 후 동영상 잠재 측정 [복제 (A)]. (D)4 블록 (휴식, 조건, 휴식, 조건)으로 구성된 4 분 잠복 측정에서 1 분 클립의 그림. 블록의 나머지는 동적 백색 잡음의 15 s입니다. 조건 블록에는 1,500 ms의 백색 잡음 간격으로 40 ms의 지속 시간에 주인공 얼굴의 10 번 깜박임이 포함되어 있습니다. 이 그림은 Afdile 외 에서수정되었습니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

Figure 2
그림 2: 대표적인 결과. 영화를 본 후 동성애자 주인공의 얼굴을 잠재적으로 표현한 것에 대한 대담한 신호. 왼쪽: 동성애자 의 강한 결과 표현 이성애자(p < 0.01, 클러스터 수정). 오른쪽: 이성애 대 동성애, 교정에서 살아남지 못한 중요하지만 약한 결과(p < 0.05, 수정되지 않음). 이 그림은 Afdile 외 에서수정되었습니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

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Discussion

이 백서는 PMSM이라고 불리는 영화 후 잠재 측정을 사용하여 암시적 뇌를 조사하는 새로운 방법을 설명합니다. 최근 발표 된 연구에서,이 방법은 1) 암시적 뇌 반응이 동적이며 2) 사회적 환경에서 지속적인 학습뿐만 아니라 문맥 지식에 기초한 판단의 공식화 (그리고 전적으로 얼굴을 기반으로하지 않음)가 있음을 보여 주었다. 특성)을 참조하십시오. 따라서 제안된 PMSM 방법은 암시적 편향을 조사할 때(예를 들어, 다른 인종, 성별 또는 인종 그룹에 속하는 얼굴을 제시할 때) 고전적인 방법에 대한 대안을 제공할 수 있다. PMSM은 실험적인 설정을 실제 사회적 인식에 더 가깝게 제공하며, 그 결과는 자연주의적 시야를 기반으로 합니다.

제시된 프로토콜은 fMRI 기술을 사용한다. 그러나, 뇌전도 (EEG) 또는 자기 뇌전도 (MEG)를 포함하여 그밖 신경 화상 진찰 측정을 사용하여 PMSM을 실시하는 것도 가능합니다. 여기에 제시된 실험 적 디자인은 두 그룹 비교를위한 것입니다; 그러나 여러 그룹 또는 그룹 비교 내에서 PMSM을 사용할 때에는 제한이 없습니다. 더욱이, PMSM을 확장하여 둘 이상의 얼굴(즉, 영화의 주인공과 길항제 모두)에 대한 암시적 반응을 측정하는 것이 가능할 수 있다. 이것은 조사 된 주제 그룹에 더 빛을 비출 수 있습니다 (즉, 영화에서 반대 세계관을 들고 두 문자에 대한 암시적 반응을 측정).

사회 지각의 그밖 양상을 조사에 관심 있는 연구원은 자연주의 조건의 주의와 감정과 같은 기억과 편견과의 상호 작용을, 각종 분석을 실행하기 위하여 PMSM 도중 집합된 fMRI 데이터를 이용할 수 있습니다 (즉, 영화의 다양한 이벤트에 의해 유도된 활동의 주제 간 상관 관계, 기능 적 연결 및 모델 기반 분석). 그러나 실험 중에 결과를 해석하는 데 매우 유용할 수 있는 추가 동작 데이터를 수집하는 데 도움이 될 수 있으므로 가설을 세는 것이 중요합니다.

또한 PMSM에 제시된 비디오를 편집하여 인/아웃 그룹 구성원에 대한 태도 형성의 다양한 측면을 조사할 수 있어야 합니다(예: 그룹 내/아웃 그룹 구성원간의 대화를 조작하여 그룹 간 편향이 인/아웃 그룹 구성원의 의견과 세계관이 어떻게 인식되는지 평가할 수 있습니다). PMSM의 또 다른 장점은 외관에 따라 구별하기 어려운 그룹에 대한 암시적 편향을 측정할 수 있다는 것입니다. 예를 들어, PMSM은 원주민과 신규 이민자의 상호 작용 동영상을 보여 줌으로써 신규 이민자에 대한 암시적 편견을 측정할 수 있습니다. Afdile 등은 PMSM34와비교하여 과거 암시적 및 프라이밍 방법의 한계에 관한 추가 읽기를 제공합니다.

PMSM의 한계를 인정할 때, 대표적인 결과는 암시적 편향이 그룹 간에 대칭적이지 않을 수 있음을 보여줍니다(예: 그룹 내 비충돌 사회 그룹 중 그룹 내 편향은 그룹 외부 편향보다 더 강력한 응답일 수 있음). 이는 14명의 동성애 과목이 동성애 주인공의 얼굴에 대한 강력한 집단 암묵적 반응을 보인 우리의 대표적인 결과에 반영됩니다. 대조적으로, 15명의 이성애자 과목의 결과는 교정에서 살아남을 만큼 강하지 않았습니다.

이것은 순전히 PMSM 제한이 아니더라도, 그밖 신경 화상 진찰 방법을 사용하여 두 단에 있는 더 강한 결과를 보여주었을 지도 모르다, fMRI를 가진 PMSM를 실시할 때 참가자의 더 많은 수를 사용하는 것이 좋습니다. 또한, PMSM의 한계는 영화가 특히 짧은 영화에서, 이야기 내에서 중요한 문자의 유한 한 수를 수행으로, 테스트 할 수있는 얼굴의 수에서 찾을 수 있습니다. PMSM은 실제와 같은 사회적 인식에 더 가까울 수 있지만 결과를 해석하고 일반화된 결론을 도출하는 데 주의해야 합니다(많은 수의 조건으로 작업을 반복하는 보다 단순화된 작업 패러다임과 비교). PMSM은 가설의 테스트에 가장 적합한 경우에 선택해야합니다.

PMSM 방법의 중요한 단계는 동영상의 선택입니다. 사람들이 캐릭터를 쉽게 식별하고 몰입하거나 이야기35,36의세계로 전송 얻을 방법의 수준에 개체 간 차이가 있습니다. 그러나 이러한 문제를 극복할 수 있는 몇 가지 방법이 있습니다. 예를 들어, 상업적으로 성공한 영화는(응집력 있는 편집 스타일을 통해) 고도로 구조화되고 단순하고 일관된 내부 논리를 가지는 경향이 있으며, 이는뷰어(37),38의참여도를 증가시키는 두 가지 중요한 요소이다.

또한, 관객과 관련된 주제를 묘사하는 다큐멘터리 나 영화는 전송성을 더욱 높일 수 있습니다 (녹색 참조)39. 또 다른 전략은 실험 적인 주제가40보고즐길 수있는 장르의 영화를 선택하는 것입니다. 영화의 성공적인 선택은 PMSM의 효율성을 증가시킬 수 있으며 암시적 뇌가 영화 시청 중에 뇌 활동을 분석하여 판단을 공식화하는 방법을 학습에 관심이있는 사람들을위한 추가 데이터를 제공 할 수 있습니다.

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Disclosures

저자는 공개 할 것이 없다.

Acknowledgments

이 작품은 핀란드 아카데미, 보조금 번호 [259952, 276643]에 의해 지원되었다. 우리는 감독과 엔리코 글레리안, 주시 알호, 안나 Äimälä데이터를 도와 주셔서 Mikko Sams에게 감사드립니다, 시각화를 돕는 요한 Westö뿐만 아니라 고급 자기 이미징에서 마리타 카텔루스와 토니 아우라넨 (AMI) 센터, 알토 신경 이미징, 알토 대학, 에스푸, 그들의 도움과 지원을 위한 핀란드.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
3T Siemens MAGNETOM Skyra Siemens Healthcare, Erlangen, Germany MRI device, using a standard 20-channel receiving head-neck coil
Avid Media Composer https://www.avid.com/media-composer Video editing software used to create the stimuli.
EAR-tip Etymotic Research, ER3, IL, USA Earplugs compatible for MRI
FSL software https://www.win.ox.ac.uk/, version 5.0.9 Software used to analyse the data.
Panasonic PT-DZ110X projector Panasonic Corporation, Osaka, Japan The stimuli were back-projected on a semitransparent screen
Presentation software Neurobehavioral Systems Inc., Albany, California, USA Software used to present stimuli during the fMRI scan
Sensimetrics S14 insert earphones Sensimetrics Corporation, Malden, Massachusetts, USA Auditory stimulation was delivered through Sensimetrics S14 insert earphones

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References

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신경 과학 문제 156 얼굴 인식 잠재 성 영화 사회적 편견 암시적 반응 자연주의보기 그룹 내 아웃 그룹 자동 응답 잠재 의식
암시적 사회적 편견 을 조사하기 위한 영화 후 잠재 측정(PMSM)
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Afdile, M.,More

Afdile, M., Jääskeläinen, I. P. Post-Movie Subliminal Measurement (PMSM), for Investigating Implicit Social Bias. J. Vis. Exp. (156), e60817, doi:10.3791/60817 (2020).

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