$$\rightleftharpoonup{xx}$$
$$\longleftharp{xx}$$,
$$\longrightharp{xx}$$,
Kodlama perspektifinden oyunun tanımı: "Kodlama" aşaması için, 3 boyutlu alanın etrafına, her biri ilişkili bir "Teslimat Öğesi" (yani, konuma teslim edilecek öğe) olan bir dizi on sekiz ara nokta yerleştirildi. Bu ara noktalara yapılan referanslar oyuncu denetleyicisinde saklandı ve göreve başlamadan önce statik olarak sıralandı; Yani, pizza dükkanı birinci konuma yerleştirildiyse, her zaman ilk başta birinci konumda olurdu. Katılımcıların karşılaştığı ara noktalara bir dereceye kadar rastgelelik sağlamak için, ara nokta listesi Fisher-Yates karıştırma algoritması ile karıştırıldı. Fisher-Yates karıştırması, bu çalışma için uygulandığı gibi, orijinal dizinin yerinde sözde rastgele bir permütasyonunu oluşturur. Olası herhangi bir permütasyon eşit olasılıkla üretilebilir. Algoritma, listenin sonundan (n) bir eleman seçerek başlar. [0, n] aralığında sözde rastgele bir sayı üretilir ve k değerine atanır. n'incideğer daha sonra k'inci değerle değiştirilir. Daha sonra, n'nin değeri bir azalır ve işlem, henüz dikkate alınmamış tek bir indeks olana kadar tekrarlanır.
Ara noktalar listesi karıştırıldıktan sonra, ilk beş öğe seçildi. En uygun yollar, oyun motorunun navigasyon ağ sistemi ve yerleşik optimum yol hesaplamaları aracılığıyla oluşturuldu. Bu yol dizisi, katılımcının başlangıç konumunda başladı ve ara noktaların her biri arasında bağlantılı bir zincir oluşturdu ve son ara noktada sona erdi. Katılımcılar kontrolü ele geçirdiklerinde, yeşil bir çizgi ve amaçlanan yön bilgisini sağlayan hareketli bir okla gösterilen bu yolları takip etmeleri için yönlendirildiler. Bu yeşil çizgi ve hareketli ok sağlanmış olsa da, katılımcılar sanal ortamda aktif olarak gezinebildiler. Katılımcı ara noktanın sınırlarını girdiğinde, görüntülenen yol listedeki bir sonraki yolla değiştirildi.
Amaçlanan sayıda ara nokta öğesini ziyaret ettikten sonra, katılımcı "hatırlama" aşamasına (kodda RevisitIntermission olarak adlandırılır) girdi ve burada yer işaretlerini daha önce gösterildikleri sırayla tekrar ziyaret etmeye yönlendirildi. Katılımcı, rehberli tur sırasında sunulan yerleri tekrar ziyaret etmeye çalıştığında, ara noktaların ilişkili "Teslimat Öğesi" tarafından belirtilen bir görüntü ile sunuldu. Onlara önerilen bir yol sunulmadı. Hareketleri, varlık deposundan alınan bir nesne hareket izleyici bileşeni ile izlendi.
Katılımcılar sunulan her bir ara noktaya seyahat etmeyi bitirdiklerinde, ziyaret ettikleri yerleri ve her birine teslim edilen öğeleri hatırlamaları için onları bir sonraki ekrana yönlendiren talimatlar verildi. Geri çağırma aşamasında, katılımcılara iki metin girişi içeren bir bilgi istemi sunuldu. İlki, katılımcının seyahat etmesi istenen yol noktasını belirledi. İkincisi, bu ara noktayla ilişkili "Teslimat Öğesini" dikte etti. Her istem için yanıt ve yanıt süresi kaydedildi.
Görevin sonunda veriler toplandı ve JSON gösteriminde saklandı. İlk bölüm, katılımcılardan bir kılavuz çizginin yardımı olmadan yer bulmalarının istendiği tekrar ziyaret aşamasını kaydetti. Kaydedilen değerler, ara nokta adını, "Teslimat Öğesi" adını ve ara noktaya varmak için geçen süreyi içeriyordu. İkinci bölüm, geri çağırma aşamasında sunulan yanıtları kaydetti. Bu bölüm, konum, "Teslim Öğesi" için katılımcı yanıtlarını ve yukarıda belirtilen istemlere yanıt vermek için geçen süreyi içeriyordu. Tüm kodlar https://github.com/embodiedbrainlab/BassoSpatialNavigationTask adresinde bulunabilir ve indirilebilir.
Güç analizi ve istatistikleri: N = 8226 örneklem büyüklüğünü belirlemek için iki kuyruklu bir test, 0.3 etki büyüklüğü, 0.05 alfa seviyesi ve 0.8 kuvvet kullanılarak G*Power 3.1 ile bir korelasyon noktası çift seri model güç analizi yapılmıştır. Katılımcıların yaşını, bisiklet derslerinin sayısını ve hem mekansal navigasyon hem de epizodik hafıza yetenekleri dahil olmak üzere genel ölçümleri değerlendirmek için tanımlayıcı istatistikler kullanıldı. Deney ve kontrol grupları arasındaki toplam egzersiz sayısı arasındaki anlamlı farklılıkları test etmek için bağımsız bir örneklem t-testi kullanıldı. Shapiro-Wilk'in testi (p<0.05) ile değerlendirildiği gibi tüm verilerin normal olarak dağılmadığını göz önünde bulundurarak, uzamsal navigasyon ve epizodik bellek yetenekleri ile yaş ve uzamsal navigasyon yetenekleri arasındaki ilişkileri değerlendirmek için parametrik olmayan Spearman'ın rho korelasyon katsayısını kullandık. İstatistiksel anlamlılığı belirlemek için 0.05 alfa değeri kullanılmıştır. Bonferroni düzeltmeleri, uygun olduğunda bir istatistiksel test ailesinde kullanıldı. Tüm istatistiksel analizler için IBM SPSS Statistics Version 26 kullanıldı. Basso ve ark. (2022)27 tarafından yürütülen prosedür bu olduğundan, toplam bisiklet antrenmanı sayısı ile uzamsal navigasyon yetenekleri arasındaki ilişkiyi değerlendirmek için Pearson'ın çarpım-moment korelasyonu kullanılmıştır.
Katılımcı: N = 130 katılımcı, çevrimiçi ve el ilanı reklamları da dahil olmak üzere çeşitli tekniklerle Austin, Teksas'tan işe alındı. Dahil edilme kriterleri, ana dili İngilizce olmak ve 25-55 yaşları arasında olmayı (ortalama 30.16 ± 0.49) içeriyordu. Ek olarak, tüm katılımcıların fiziksel olarak sağlıklı olduklarını ve ılımlı ve düzenli bir egzersiz rejimine sahip olduklarını bildirmeleri gerekiyordu (son 3 ay boyunca 20 dakika veya daha fazla boyunca haftada bir veya iki kez egzersiz yapmak olarak tanımlanır). Dışlama kriterleri, mevcut bir sigara içicisi olmayı veya egzersizi zor veya güvensiz hale getiren önceden var olan fiziksel sağlık koşullarını içeriyordu. Dışlama kriterleri ayrıca anksiyete, depresyon, bipolar bozukluk, şizofreni veya epilepsi dahil olmak üzere psikiyatrik veya nörolojik durumlar için güncel bir tanıya sahip olmayı ve / veya ilaç almayı da içeriyordu.
Müdahale öncesi veriler için, n = 11 katılımcı teknik sorunlar nedeniyle veri eksikti ve n = 1 katılımcı görev dışı bağlılık nedeniyle hariç tutuldu ve analiz için toplam n = 117 katılımcı kaldı. Üç aylık egzersiz rejimini tamamlayan n = 80 katılımcıdan, n = 11 katılımcı son mekansal navigasyon görevini tamamlamadı ve müdahale sonrası ve tekrarlanan ölçüm verilerinin analizi için toplam n = 69 katılımcı kaldı. Bu daha küçük örneklem boyutu, bisiklete binme seanslarının sayısı ile uzamsal navigasyon yetenekleri arasındaki ilişkiyi incelemek için kullanıldı. Kontrol grubu, müdahale süresince 20.73 (± 0.72) egzersiz yaparken, deney grubu 47.87 (± 2.24) egzersiz yaptı ve bu da istatistiksel olarak anlamlı bir farkı temsil etti (t [45.76] = -11.554, p < 0.001).
Genel ölçüler ve ilişkileri: Bu yeni sanal ortam görevi, hem uzamsal gezinmeyi hem de epizodik bellek kapasitesini ölçer. İlk müdahale öncesi test döneminde, görevin tamamlanması ortalama 318.69 (±21.56) saniye sürdü ve beş sitenin her biri için ortalama arama süresi 82.88 (±5.19) saniyeydi (Şekil 5A); Bu veri noktaları, uzamsal gezinme yeteneğini (yani uzamsal öğrenme ve hafıza) temsil eder. Ek olarak, katılımcılar sanal deneyimin yer, öğe, düzen ve ilişkilendirme yönlerini kodlayabildiler ve katılımcılar çevrelerindeki 20 yeni deneyimden 14.84'ünü (±0.37) hatırladılar (Şekil 5B); Bu veri noktaları epizodik hafıza yeteneğini temsil eder. Daha da önemlisi, toplam süre (Şekil 6A; r = -0.314, p < 0.001) ve ortalama arama süresi (Şekil 6B; r = -0.286, p < 0.001) epizodik bellek puanı ile önemli ölçüde ilişkiliydi, bu da uzamsal gezinme yeteneğinin bu görevde epizodik bellek ile ilişkili olduğunu gösteriyor.

Şekil 5: Görevin zamanı. (A) hem ortalama arama süresinde hem de toplam arama süresinde (saniye olarak sağlanır) temsil edilen uzamsal gezinme yeteneği (saniye cinsinden sağlanır) ve (B) yer, öğe, sıra, ilişkilendirme ve genel epizodik bellek puanının kodlanması ve hatırlanmasında temsil edilen epizodik bellek yeteneği için ortalama (± SEM). Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Şekil 6: Uzamsal gezinme yeteneğinin epizodik bellek ile ilişkisi. Daha kısa (A) ortalama arama süresi ve (B) toplam arama süresi ile temsil edilen gelişmiş uzamsal gezinme yeteneği, epizodik bellek puanı ile temsil edilen gelişmiş epizodik bellek ile ilişkilidir. *p < 0.001. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.
Sanal uzayda temsil edilen X ve z koordinatları: Bir nesne hareket izleyici varlığı kullanılarak, x ve z koordinatları bu 3 boyutlu sanal alanda izlendi (Ek Dosya 1). Bu uzamsal navigasyon görevinde oyunda yukarı ve aşağı hareket etmek (yani zıplama) etkinleştirilmediğinden, y koordinatları yararlı bilgiler sağlamadı. Bununla birlikte, x ve z koordinatları, katılımcının oyun boyunca nasıl hareket ettiğini değerlendirmemizi sağladı. Bu verilere dayanarak, bilgisayar kodu, katılımcının harita boyunca nereye seyahat ettiğine dair bir ısı haritasını görsel olarak göstermek için tasarlanmıştır. Şekil 7 , bir temsilci katılımcıdan, katılımcının hatırlama aşamasında izlediği rotayı vurgulayan bir ısı haritasını göstermektedir. Sarı/kırmızı ile vurgulanan noktalar, haritadaki teslimat (yani ödül) konumlarına karşılık gelir.

Şekil 7: Doluluk ısı haritası. Katılımcının rotasını gösteren doluluk ısı haritası. Grafiğin sarı/kırmızı bölümleri, katılımcının sık sık ziyaret ettiği konumları temsil eder ve uzamsal gezinme görevinde katılımcıların öğeleri teslim etmesi gereken yerlere (yani ödül konumları) karşılık gelir. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.
Yaş ve mekansal navigasyon yetenekleri arasındaki ilişki: İlk araştırmalar, toplam arama süresi ile değerlendirilen uzamsal navigasyon yeteneğinin yaş ile önemli ölçüde ilişkili olduğunu göstermiştir (Şekil 8; r = 0.157, p = 0.045). Yaş arttıkça, artan toplam arama süresiyle kanıtlandığı gibi uzamsal gezinme yeteneği azalır. Bununla birlikte, Bonferroni düzeltmesi uygulandığında, iki korelasyon için (yani, toplam arama süresi ve ortalama arama süresi) p = 0.025 olarak istatistiksel anlamlılık değerlendirildiğinde, korelasyon artık anlamlı değildi.

Şekil 8: Uzamsal navigasyon yeteneğinin yaşla ilişkisi. Bonferonni düzeltmesi (p < 0.025) kullanılarak değerlendirildiğinde, yaş, toplam arama süresi ile temsil edilen uzamsal navigasyon yeteneği ile anlamlı olarak ilişkili değildi. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.
Aerobik egzersiz eğitimi ile mekansal navigasyon yetenekleri arasındaki ilişki: Aerobik egzersiz eğitimi kapalı bir bisiklet stüdyosunda gerçekleşti28. Tüm sınıflar 45 dakika sürdü ve ders süresi boyunca orta ila şiddetli yoğunluklarda bisiklete binmeyi içeriyordu. Katılımcılara mevcut egzersiz rejimlerini sürdürmek veya egzersiz rejimlerini artırmak için rastgele atama yapıldı. Egzersiz rejimlerini sürdüren katılımcılar haftada 1 ila 2 sınıfa katılırken, egzersiz rejimlerini artıran katılımcılar haftada 4 ila 7 sınıfa katıldılar. Katılımcılar 3 aylık bir süre boyunca kendilerine atanan egzersiz rejimine katıldılar. Uzamsal navigasyon ve epizodik hafıza yeteneği, egzersiz eğitiminden önce ve sonra test edildi. Müdahalenin ek ayrıntıları Basso ve ark. (2022)27. Üç ay boyunca bisiklete binme derslerinin toplam sayısı, ortalama arama süresi (Şekil 9A; r = -0.321, p = 0.007) ve toplam arama süresi (Şekil 9B; r = -0.242, p = 0.045) ile anlamlı olarak ilişkiliydi. Bununla birlikte, Bonferroni düzeltmesi uygulandığında, iki korelasyon için (yani, toplam arama süresi ve ortalama arama süresi) p = 0.025 olarak istatistiksel anlamlılık değerlendirildiğinde, toplam arama süresi için korelasyon artık anlamlı değildi. Müdahaleden elde edilen ek bulgular Basso ve ark. (2022)27.

Şekil 9: Uzamsal navigasyon yeteneğinin egzersizle ilişkisi. Artan sayıda bisiklet oturumu, (A) ortalama arama süresi ve (B) toplam arama süresi ile temsil edildiği gibi gelişmiş uzamsal gezinme yeteneği ile ilişkilidir. *p < 0.05. Bu şekil Basso ve ark.27'nin izniyle değiştirilmiştir. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.
Ek Dosya 1: Ham veri 1. Uzamsal gezinme görevinin hatırlama (yeniden ziyaret etme) ve epizodik bellek (geri çağırma) aşamasıyla ilgili bilgiler de dahil olmak üzere ham veriler. Deneyin kodlama ve hatırlama aşamaları sırasında katılımcının x ve z koordinatlarının 3 boyutlu sanal uzayda seyahat etmesine ilişkin veriler de sunulmaktadır. Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.
Ek Dosya 2: Ham veri 2. Başlangıç zamanını, bitiş zamanını, ortalama arama süresini, yer puanını, öğe puanını, sipariş puanını, ilişkilendirme puanını ve epizodik bellek puanını belirlemek için hesaplamalı ham veriler (kırmızı olarak sunulur). Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.