Devam eden Bilgisayarlı Toplumsal Etkileşim sırasında Sinir ve Davranış Aktivite Ölçüm: Olay-İlişkili Beyin Olanaklarının incelenmesi
15 Kasım 2014
Sosyal dışlanma üzerine yapılan araştırmalar son yıllarda muazzam bir şekilde arttı. Alan genişledikçe, sosyal dışlanma sırasında sinirsel ve davranışsal sonuçların aynı anda ölçülmesine izin veren sofistike metodolojiler geliştirmek zorunludur. Bu protokol, bilgisayarlı sosyal etkileşimler sırasında devam eden sinirsel aktiviteyi kaydetmek için olayla ilgili beyin potansiyellerini kullanır.
Bu prosedürün genel amacı, bilgisayarlı sosyal etkileşimler sırasında hem sinirsel aktivitenin hem de kendi kendine bildirilen duygu durumlarının ölçümlerini elde etmektir. Bu, önce program için bilgisayarlı uyaranlar oluşturularak gerçekleştirilir. İkinci adım, bilgisayarlı siber top sosyal etkileşimini programlamaktır.
Daha sonra, sosyal etkileşim sırasında katılımcının sinirsel aktivitesi kaydedilir. Son adım, siber top protokolünün tamamlanmasını takiben nöral verileri çevrimdışı olarak işlemektir. Sonuç olarak, olayla ilgili siber top protokolü, devam eden dinamik bir sosyal etkileşim içinde her an ile ilişkili sinirsel aktiviteyi göstermek için kullanılır.
Bu tekniğin, etkileşimden sonra anketler veya FMRI teknolojisi gibi mevcut yöntemlere göre temel avantajı, bu tekniğin, bir etkileşim içindeki her bir olay türünün yanı sıra her bir olay içindeki ve olaylar arasındaki dinamik nöral aktivitenin incelenmesine izin vermesidir. Başlamak için, cyberball içindeki atışların her biri için ayrı görüntüler oluşturmak üzere bir fotoğraf düzenleme programı kullanın. Oyuncudan oyuncuya yapılan atışların her birini, birbiri ardına gösterilen bireysel atış çerçevelerine ayırın.
Ardından, her bir atma çerçevesine herhangi bir etiket, ad veya resim ekleyin. Gerçek katılımcıyı ekranın en alttaki oyuncusu olarak temsil eden bir resim ekleyin. Her atış dizisindeki hangi karenin o atış için bilgi çerçevesi olduğuna dikkat edin.
Bu, oyunculara atışın belirli hedefi hakkında bilgi sağlayan atış dizileri içindeki ilk karedir. Ekranda her oyuncudan diğer oyuncuya atış oluşturan atış dizileri olduğundan emin olun. Her atış dizisi aynı sayıda atış çerçevesine sahip olmalı ve her birinin üzerine bilgi çerçevesi not edilmelidir.
Bir sonraki adım, siber top sosyal etkileşimi içindeki olayların tam sırasını detaylandırmak için uyarıcı sunum yazılımı kullanarak bir dizi dosyası oluşturmaktır. Sıra dosyası için, belirli atma karelerini, ekrandaki karelerin zamanlamasını ve karelerin sırasını belirtin. Ayrıca olayın doğasını, insan katılımcının ihtiyaç duyduğu yanıtı ve olayların genel sırasını tanımlayın.
İstenen etkileşimi oluşturmak için, programlama kodunda yukarıda belirtilen tüm özellikleri belirtin. Dizi dosyasındaki her olay için ve her dizi için adımları tekrarlayın. Dosya oluşturuldu Ardından, ilk top atışının bir oyuncudan diğerine hatasız olarak tamamlanması için atış karelerinin her birini dizi dosyası içinde doğru sırayla sıralayın.
Oyuncular arasındaki her atış türü için dosyada benzer sıralı diziler oluşturun, böylece her atış türü dizi dosyasında temsil edilir. Etkinlikle ilgili bir işaretçi ekleyin. Dizi dosyasında her seferinde bir bilgi çerçevesi sunulur, böylece bu çerçevenin sunumu dosyada işaretlenebilir.
Katılımcının sinirsel aktivitesini kaydetmek, oyuncuları temsil etmek için sayıları kullanarak bu işaretçiyi olayın doğasını temsil edecek şekilde kodlar. Soldaki oyuncu birinci oyuncuysa, alttaki oyuncu ikinci oyuncu ve sağdaki oyuncu üçüncü oyuncudur. Birden üçe kadar olan kod, soldaki oyuncudan sağdaki oyuncuya yapılan bir atışı temsil etmek için kullanılır ve insan katılımcının, insan katılımcının yaratmasını takiben hangi oyuncunun bir sonraki atışı alacağını özgürce seçmesine izin verir.
Daha sonra ifadeler kullanılırsa, insan katılımcının bir sonraki eylemi seçmek için bir yanıt paneli veya faresi olacaktır. Bir top atışı aldıktan sonra, istenen oyun eylemini temsil etmek ve insan katılımcının seçimlerinden bağımsız olarak programın bir sonraki etkinliğe uygun şekilde hareket etmesine izin vermek için dizi dosyası içinde döngüler ve if then ifadeleri oluşturun. Ardından, programın insan oyuncu tarafından görülmemesi için oyunun doğasını değiştirmek için program içinde sayaçları başlatın.
Oyuncular arasında spontane canlı oyun görünümünü daha iyi vermek için oyun eylemini değiştirmek ve oyun boyunca oyun kalıplarını kaldırmak için bu sayaçları kullanın. Son olarak, farklı sosyal etkileşim türlerini incelemek için farklı dizi dosyaları geliştirin. Bu etkileşimleri, araştırma sorusunun niteliğine bağlı olarak, münhasır veya kısmen kapsayıcı veya insan katılımcı için münhasır hale getirin.
Nöroelektrik kayıtlara başlamak için, katılımcıları Psikofizyolojik Araştırma Derneği'nin yönergelerine uygun olarak elektroensefalografi veya EEG için hazırlayın. Elektrot kapağını katılımcının kafasına taktıktan ve elektrotları hazırladıktan sonra, elektrotları çevrimiçi olarak orta noktaya yerleştirilmiş bir elektrota referans verin. Daha sonra, her bir gözün sağ orbitasının üstünde ve altında ve dış kampüsüne yakın merkezli gümüş, gümüş klorür elektrotları yerleştirin ve dikey ve yatay bipolar elektrografik aktiviteyi toplayın.
Göz hareketlerini izlemek için, nöral verileri daha fazla işlemek için EEG analiz yazılımını kullanarak EEG aktivitesini kaydedin. Teste başlamaya hazır olduğunda, katılımcıya rahatça oturmasını ve etkileşimde bir atış aldıktan sonra topu nereye atacağını belirlemek için bir düğmeye basarak yanıt vermesini söyleyin. Uyaran sunumunda siber top programını başlatın ve siber top etkileşiminin tüm süresi boyunca EEG veri toplama, bilgisayar kayıt EEG aktivitesini kaydetmeye başlayın.
Etkileşim durduğunda, EEG verilerini kaydetmeyi durdurun. Oturumdan sonra, EEG kapağını çıkarın ve katılımcıya siber top protokolünün doğası ve sosyal etkileşim manipülasyonlarının amacı hakkında tam bir bilgi verin. Verileri işlemeye başlamak için, göz kırpmaları için doğru.
Uzamsal bir filtre kullanan bu çok adımlı prosedür, özellikle göz kırpmalarına duyarlı bir filtre oluşturmak için temel bileşen analizini kullanarak ortalama bir göz kırpması oluşturur. Ardından, sürekli EEG dosyasına eklenen olay işaretçisine göre uyaran kilitli dönemler oluşturun. Bu dönemleri, eklenen işaretçiye göre eksi 900 milisaniyeden 1800 milisaniyeye kadar çalıştırın, bu da her altı kare atışının tüm süresine eşdeğerdir, her bir LPA'dan ortalama uyaran öncesi temel aktiviteyi kaldırarak dönem arasındaki temel farkları doğru olan veri dönüştürme seçeneğini kullanın.
Çağları filtreleyin ve artı veya eksi 75 mikrovoltu aşan elektriksel artefaktlar içeren dönemleri reddedin. Ardından, siber top görev blokları içindeki her olay türü için nöral yanıtların ortalamasını alın, üç ana olay kategorisi oluşturmak için çeşitli olay türlerini birleştirin. Diğer iki oyuncudan katılımcıya atışlar, katılımcıdan diğer oyunculardan birine atar ve diğer iki oyuncu arasında katılımcıyı içermeyen atışlar.
Son olarak, bilgisayarlı oyunculardan gelen olayları, insan katılımcıya veya kapsayıcıya en çok ilgi çeken ve insan katılımcıya veya dışlayıcıya atılan olay türlerinde birleştirin. Bu grafik, atma türüne ve blok türüne göre temsili ERP dalga formlarını gösterir. Soldaki grafik, ön, merkezi bir orta hat bölgesi olan FCZ'deki dalga formlarını gösterir ve sağdaki grafik, parietal bir orta hat bölgesi olan pz'deki dalga formlarını gösterir.
Grafik, sosyal olayın doğasına bağlı olarak iki ERP bileşeni, N iki ve P üç arasındaki farklılıkları gösterir ve bu, sosyal etkileşimin genel doğası değildir. Sosyal etkileşim sırasında nöral aktivitedeki değişiklikler, FCZ ve pz için dalga formunda gösterildiği gibi farklı ERP bileşenlerine ve elektrot bölgelerine uygulanabilir. Hem N iki hem de P üç bileşeni, dışlama işleminde daha sonra karşılaştırıldığında, dışlama işleminde daha erken daha büyük genlikler sergiler: Bu prosedürü takiben.
Etkileşimin doğasını daha fazla oyuncuyu içerecek şekilde değiştirmek, farklı derecelerde dahil etme ve dışlama veya katılımcıların sosyal bir etkileşime girmeden önce dışlanmaya tanık olmalarına izin vermek gibi diğer yöntemler, aşağıdaki gibi ek soruları yanıtlamak için gerçekleştirilebilir: nöral aktivite kalıpları değişen dışlanma olaylarından ne kadar çabuk iyileşir? Ortakların sayısı dışlanmayla ilgili aktiviteyi etkiler mi ve dışlanmaya tanık olmak kişinin dışlanmaya karşı kendi sinirsel tepkisini değiştirir mi?
Tam transkripti görüntüleyin ve binlerce bilimsel videoya erişin
Genel Bakış
Bu çalışma, bilgisayarlı sosyal etkileşimler sırasında nöral aktivite ve öz-bildirilen duyguları ölçmeye odaklanmaktadır, özellikle cyber ball protokolünü kullanarak. Metodoloji, sosyal dışlanma bağlamında hem davranışsal hem de nöral sonuçları yakalamayı amaçlamaktadır.
Çalışmanın Temel Bileşenleri
Bilim Alanı
- Nörobilim
- Davranışsal Psikoloji
- Sosyal Etkileşim Çalışmaları
Arka Plan
- Sosyal dışlanma üzerine araştırmalar önemli ölçüde artmıştır.
- Sosyal etkileşimler sırasındaki nöral tepkileri anlamak kritik öneme sahiptir.
- Olayla ilgili beyin potansiyelleri, devam eden nöral aktivite hakkında içgörüler sağlar.
- Nöral ve davranışsal sonuçların eşzamanlı ölçümü esastır.
Çalışmanın Amacı
- Sosyal etkileşimler sırasında nöral aktiviteyi ölçmek için bir protokol geliştirmek.
- Sosyal dışlanmaya yanıt olarak öz-bildirilen duyguları değerlendirmek.
- Dinamikli sosyal etkileşim analizi için cyber ball protokolünü kullanmak.
Kullanılan Yöntemler
- Sosyal etkileşim için bilgisayarlı uyaranların oluşturulması.
- Cyber ball sosyal etkileşiminin programlanması.
- Etkileşim sırasında katılımcıların nöral aktivitesinin kaydedilmesi.
- Protokol tamamlandıktan sonra nöral verilerin çevrimdışı işlenmesi.
Ana Sonuçlar
- Nöral aktivite, sosyal etkileşimler sırasında gerçek zamanlı olarak kaydedilir.
- Olayla ilgili potansiyeller, sosyal dışlanma etkilerine ilişkin içgörüler ortaya koyar.
- Öz-bildirilen duygular, nöral tepkilerle ilişkilendirilir.
- Protokol, sosyal etkileşimlerin dinamik doğasını gösterir.
Sonuçlar
- Çalışma, nöral ve davranışsal sonuçları başarılı bir şekilde ölçer.
- Bulgular, sosyal dışlanmanın etkisini anlamaya katkıda bulunur.
- Metodyoloji, sosyal sinirbilimde daha fazla araştırmaya uygulanabilir.
Sıkça Sorulan Sorular
Executive Industry Relevance
Understanding the temporal dynamics of social exclusion provides mechanistic insights into behavioral health pathways relevant to neuropsychiatric drug discovery. Real-time neural and behavioral measurement during dynamic social interactions enables de-risking of target hypotheses related to social cognition and emotional regulation. This approach supports predictive confidence in early discovery by linking neural biomarkers to behavioral outcomes in disease-relevant systems.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Scientific Value: Enables interrogation of therapeutic hypotheses involving social cognition pathways through moment-to-moment neural tracking during exclusion events.
- Operational Value: Provides quantitative neural readouts (ERP components) that clarify target engagement and pathway modulation in preclinical models.
- Predictive Value: Supports portfolio triage by correlating neural dynamics (N2, P3 amplitudes) with self-reported behavioral states across exclusion/inclusion conditions.
Screening & Assay Development
- Assay Readiness: Generates standardized, stimulus-locked neural epochs time-locked to social event markers for reproducible compound screening.
- Quantitative Output: Delivers averaged ERP waveforms across event types (inclusionary/exclusionary throws) enabling dose-response or target modulation analysis.
- Scalability: Protocol adaptation via sequence files allows high-throughput testing of varied social interaction parameters across multiple experimental conditions.
Translational & Preclinical Research
- Translational Continuity: Bridges discovery-phase neural mechanisms to preclinical validation by capturing dynamic brain-behavior correlations during ongoing social challenges.
- Biomarker Alignment: ERP components (N2, P3) at FCz and Pz sites serve as translatable neural indices of social exclusion sensitivity for target validation.
- Risk-Adjusted Advancement: Enables early detection of target-mediated changes in social information processing, reducing late-stage attrition due to unanticipated behavioral effects.
Pipeline & Workflow Integration
The method integrates into early discovery workflows by providing real-time neural and behavioral readouts that inform target validation and assay development for neuropsychiatric indications.
- Discovery Biology: Supports hypothesis testing of social neural pathways by isolating event-related brain activity during specific social moments (inclusion/exclusion).
- Screening: Enables assay standardization through stimulus-locked epochs and artifact rejection (≤75 µV) ensuring reliable neural signal detection across test conditions.
- Analytics: Delivers quantitative ERP measurements (N2, P3 amplitudes) that allow comparison of neural responses across experimental blocks and conditions.
- Translational Research: Connects neural dynamics to behavioral outcomes, supporting biomarker-aligned progression from discovery to preclinical evaluation.
- Enterprise Reuse: Protocol flexibility via customizable sequence files supports reuse across projects studying varied social interaction parameters without redevelopment.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Reduces mechanistic ambiguity in social cognition targets by providing time-resolved neural correlates of exclusion processing.
- Operational Value: Standardizes neural data acquisition and preprocessing (eye blink correction, baseline normalization, epoch averaging) for reproducible results.
- Strategic Value: Improves go/no-go decisions by linking target modulation to measurable changes in social information processing networks.
- Portfolio Impact: Enables risk-adjusted prioritization of compounds based on effects on neural biomarkers of social sensitivity and emotional regulation.
Implementation Considerations
- Requires expertise in EEG acquisition, event-related potential analysis, and social neuroscience paradigms.
- Dependent on stimulus presentation software capable of millisecond-precise timing and marker insertion for neural event locking.
- Necessitates standardization of electrode placement (FCz, Pz), referencing, and ocular artifact correction across sites and operators.
- Adaptation considerations include modifying sequence files to alter inclusion/exclusion frequency, duration, and timing for different research questions.
- Practical limitations include sensitivity to muscle artifacts during button presses and need for sufficient trial counts per condition to achieve reliable ERP averages.
