仮想現実における社会的および非社会的手がかりのワーキングメモリの脳波アルファおよびシータ署名
Dec 05, 2023
抽象的な
この事前登録研究 (https://osf.io/s4rm9) では、行動および神経学的 [脳波検査; アルファ（注意）とシータ（努力）] 動的な非予測的な社会的および非社会的な手がかりが作業記憶に及ぼす影響。 仮想環境では、現実的な人間のアバターがテーブルの左側または右側を動的に見ます。 動く棒は非社会的な制御の合図として機能しました。
仮想環境は、現代のテクノロジーによってもたらされた新しい体験方法です。 この環境では、私たちは現実から逃避し、リラックスし、現実とは違うことを感じることができます。
仮想環境は、特に記憶力の向上など、私たちの脳に良い影響を与える可能性があります。 仮想環境でゲームを体験することで、空間認知能力と空間記憶能力が向上し、実生活で遭遇する複雑な問題をよりよく覚えて対処できるようになることが、多くの研究で示されています。
仮想環境はリラックスしてストレスを軽減するのにも役立ちます。 生活のペースが加速するにつれて、人々はますますプレッシャーにさらされており、仮想環境は現実から逃避するための非常に良い方法です。 この環境では、現実の悩みやストレスを一時的に忘れ、心身をリラックスさせることができ、精神状態や記憶力をより良く維持することができます。
もちろん、仮想環境はすべての人に適しているわけではなく、仮想環境に依存すると、心身の健康を害します。 したがって、仮想環境がもたらすメリットを真に享受するには、仮想環境での時間と経験を適切に選択し、制御する必要があります。
要約すると、仮想環境とメモリの間には確かに正の関係があります。 仮想環境でゲームを体験したりリラックスしたりすることで、空間認知能力と空間記憶能力を向上させ、実生活で遭遇する問題にうまく対処できるようになります。 私たちは、仮想環境がもたらしてくれるチャンスを上手に捉え、生活の質の向上に積極的な役割を果たさなければなりません。 私たちは記憶力を向上させる必要があることが分かります。カンクサは多くのユニークな効果を持つ伝統的な漢方薬素材であり、そのうちの 1 つは記憶力の向上であるため、カンクサは記憶力を大幅に向上させることができます。 ひき肉の効能は、酸、多糖類、フラボノイドなどを含む、ひき肉に含まれるさまざまな有効成分によってもたらされます。これらの成分は、さまざまな方法で脳の健康を促進します。
キッチンアイテムは、エンコードのために有効なキューまたは無効な未キューの場所に表示されました。 行動に関する調査結果では、作業記憶のパフォーマンスに対する合図の同様の影響が示されました。 アルファパワーの変化は、キューイングおよびエンコード中のキューに対して同等であり、同様の注意処理を反映しています。 ただし、シータパワーの変化により、キューの異なるパターンが明らかになりました。
シータパワーは、最初のキューイング中の社会的キューと比較して、非社会的キューでより強く増加しました。 さらに、非ソーシャル キューでは、エンコード中に無効な条件と比較して有効な場合のシータ パワーの大幅な増加が見られましたが、ソーシャル キューではこれが逆転し、有効な条件と比較して無効な場合のシータ パワーの大幅な増加が見られました。これは、認知努力に対する手がかりの影響の違いを示しています。 したがって、社会的および非社会的注意の手がかりは同様に作業記憶のパフォーマンスに影響を与えますが、根底にある神経メカニズムは異なるようです。
キーワード: 脳波; 視線; 社交; 共同の注意。 バーチャルリアリティ。
視線は人間のコミュニケーションにおいて非常に重要であり (Kleinke、1986)、人は一般に他の人の視線に従い、共同注意を払います (Frischen et al.、2007 を参照)。 共同注意は心の理論 (例: Charman et al., 2000) に関連付けられており、それがメンタライゼーションと視点の取得 (Frith and Frith, 2006) につながります。この視線追跡行動は、通常、適応された Posner キューイング タスクを使用して調査されます (例: Posner、 1980) これにより、ターゲットは有効な、キューのある場所、または無効な、キューのない場所に提示されます。 手がかりの非情報的な性質にもかかわらず、有効に手がかりを与えられた標的は、無効に手がかりを与えられた標的よりも一般に速く反応し、これは視線の手がかりの両方で見られます (例: Friesenand Kingstone, 1998; Driver et al., 1999; Frischen et al., 2007; Gregory) 、２０２１；ＧｒｅｇｏｒｙおよびＪａｃｋｓｏｎ、２０２１）、および矢印や方向を示す言葉などの他の非社会的コミュニケーション合図（例えば、Ｈｏｍｍｅｌ ｅｔ ａｌ．、２００１；Ｒｉｓｔｉｃ ｅｔ ａｌ．、２００２；Ｔｉｐｐｌｅｓ、２００２、２００８；Ｇｒｅｇｏｒｙ ａｎｄ Ｊａｃｋｓｏｎ、２０２１）。
合図効果は視線に特有のものではありませんが、共同注意は高次の認知プロセスに独特の効果をもたらし、非社会的コントロールには見られない同等の効果があることが示されています。 たとえば、共同注意は、子供（Tomasello と Farrar、1986 年; Tomasello、1988 年）および大人（Hanna および Brennan、2007 年; Knoeferleand Kreysa、2012 年）の言語理解力を向上させ、幼児の記憶プロセスに影響を与えることがわかっています（Striano et al. 、2006; Cleveland et al.、2007; Wu and Kirkham、2010;Wu et al.、2011）および成人（Shteynberg、2010; Dodd et al.、2012;Richardson et al.、2012; Gregory and Jackson、2017） 、そして知覚されるオブジェクトの価値に影響を与える（Bayliss et al., 2007; van der Weidenet al., 2010; Madipakkam et al., 2019）。 これらの独特の社会的効果は、人間が他者の視点に影響されずにはいられない、デフォルトの代替中心（他者中心）処理を反映していると考えられています（Kampis and Southgate、2020）。 したがって、証拠は、共有/共同注意の下で見られる物体は、相互の視線による独特の社会的影響により強化された処理を受けることを示唆しています (Becchio et al., 2008; Shteynberg, 2010)。
共同注意が単純なオブジェクトの作業記憶を強化することは証拠によって示されていますが（Gregory and Jackson、2017、2019）、この効果のメカニズムは現時点では不明です。 たとえば、共同注意が多次元情報の記憶に影響を与えるかどうかは不明です (Baddeley、2010)。 注意を捉える情報は作業記憶によって好まれることがわかっており (Awh et al.,2006)、これらの注意と記憶のプロセスは、アルファ (8 ～ 12 Hz) およびシータ (3 ～ 7 Hz) 帯域の神経振動活動と関連しています (クリメシュ、1999)。 アルファ非同期（パワーの低下）は、標的刺激の注意処理の強化に関連しています（Hanslmayr et al., 2005; Sauseng et al., 2005）。 シータ同期（パワーの増加）は、努力的な認知制御プロセスに関連しています（Demiralp and Basar, 1992; Min and Park, 2010; Cavanagh and Frank, 2014; Noonan et al., 2018）。 記憶においては、符号化および検索時のシータパワーの増加は、刺激の想起の向上に関連しており（レビューについては、Hsieh and Ranganath, 2014 を参照）、タスク要求の増加は、シータ同期の向上につながります（例：Gevins et al., 1997; Jensen and Tesche, 2002年）。
アルファ リズムとシータ リズムの変化は社会的処理も反映します。 遠近法をとる際、メンタライゼーションプロセスに関連する脳領域でシータ振動が発生します（Bogels ® et al., 2015;Wang et al., 2016; Seymour et al., 2018）。 さらに、統合失調症における視線処理の欠陥は不規則なシータ活動に関連付けられており（Grove et al., 2021）、シータは社会的排除にも関連付けられています（Cristofori et al., 2013, 2014）。 (写真ではなく) 本物の人間を刺激として使用すると、アルファ パワーが視線によって調整されることがわかります。 例えば、アルファパワーの非同期は、そらされた視線よりも直接の視線でより顕著であり(Chapman et al., 1975)、直接の視線は接近関連のアルファ活動を誘発し、一方、そらされた視線は回避関連の活動を誘発する(Hietanen et al.,2008; Ponk ® anen ®ら、2011)。 さらに、より高いアルファの非同期は、それ以外は同一のタスクにおいて共同注意がない状態と比較して、共同注意によって引き起こされます (Lachat et al.,2012)。 最後に、革新的な視線合図タスクに人型ロボットを使用したところ、ze シフト前にアイコンタクトをとった場合、シフト前にアイコンタクトを行わなかった場合と比較して、アルファ非同期が高くなることが判明しました (Kompatsiari et al., 2021)。
実際の人物の代わりに写真を視線手がかりとして使用すると、アルファに対する視線の影響はなくなります (Hietanen et al., 2008)。実際、写真やビデオの刺激と比較して、現実の人物に対する人々の反応にはさまざまな重要な変動が見られます ( Risko et al.、2016 を参照）。 ただし、実際の人物を刺激として使用することは有益で啓発的な方法ではありますが、複雑さ、適用可能性、および調査できる行動の種類に制限が生じる可能性があります。 代替案として、Wykowskaらは社会的認知研究において社会的刺激としてロボットを使用することに成功した（Wykowska et al., 2016; Kompatsiariet al., 2018, 2021; Willemse et al., 2018）。 これは、社会現象を研究するときに必ずしも現実の人物を使用する必要がないことを示しています。 実際、研究によると、仮想人間との相互作用は実際の人間の相互作用に匹敵することが示されています (Bombariet al., 2015 を参照)。
現在の事前登録研究 (https://osf.io/s4rm9) では、仮想人間のアバターを使用して、動的な視線が作業記憶に及ぼす影響を調査しました。 重要なのは、課題中の注意効果を反映するアルファと認知努力を反映するシータの振動パワーの変化を調査するために脳波検査（EEG）を記録したことです。 私たちの知る限り、これは作業記憶に対する視線の合図の影響に関するシータ振動とアルファ振動の最初の調査です。 特に、我々の知る限り、これはより一般的な視線合図におけるシータ振動の最初の研究でもある。
ヘッドマウント ディスプレイを使用して提示された 3D アバターは、左または右を見下ろす前に参加者とアイコンタクトを保つために上を向いていました。 実際の視線行動を反映して、アバターの目は視線方向を頭の回転方向に急速に移動させました (ieHayhoe et al., 2012)。 アイテムがキューの横に提示される従来のキューイング タスクとは異なり、ここではターゲットのキッチン アイテム (ボウル、皿、カップ、ティーポット) がキューの下のテーブルの左側または右側に表示されます。 これにより、キューとターゲットが同じ視覚面上にない、より現実的な環境でキューの影響を調査することが可能になりました。 参加者は、提示された 4 つのアイテムに関する多次元 (つまり、Baddeley、2010) の位置およびステータス情報を記憶するように求められました。 動的 3D スティックは、社会的アバターの動きを反映する非社会的制御手がかりとして提示され (図 1)、作業記憶に対する動きと社会的手がかりの影響を調査することができました。 神経活動は、キューシフト、エンコード、および検索中に評価されました。
一般に記憶研究では、シータパワーの変化は前方部位で多く見られますが、アルファ変化は後方部位にある傾向があります(Jensen et al., 2002; Khader et al., 2010; Sauseng et al., 2010)。 したがって、キューが作業記憶のエンコードに直接影響を与える場合、これらの領域での効果が期待されます。 ただし、これらの効果は、仮想現実 (VR) における社会的および非社会的なキューイングの文脈ではテストされていません。 したがって、私たちの分析は特定の場所に焦点を当てていません。
以下の予測が事前に登録されました。 (i) 社会的視線合図条件においてのみ、作業記憶のパフォーマンスが無効条件と比較して有効条件の方が優れていると予測しました。 (ii) アルファおよびシータパワーは、非社会的な手がかりと比較して、社会的な変化によってより強く影響されると予測しました (つまり、Lachat et al., 2012; Kompatsiari et al., 2021)。 (iii) 社会的注視キュー条件のみにおいて、符号化間隔と検索間隔の両方で、無効条件と比較して有効条件の方がより強いシータパワーの増加とより強いアルファパワーの減少が存在すると予測しました。
基本的な注意効果の再現に関連する事象関連電位 (ERP) の領域でも予測を事前登録したことに注意してください。 ただし、振動時のメモリ機能についてのより具体的な予測を優先するため、ここではこれを追求しません（補足資料を参照）。
方法
参加者
アストン大学から参加者 49 名 [女性 33 名、男性 16 名、平均年齢 21 歳 (標準偏差=3.1、範囲 18 ～ 32)、左利き 3 名] を支払い (1 時間あたり £10) で募集しました。 、現金）またはコースクレジット。 計画されていた60人の参加者の募集は、2020年のコロナウイルスのパンデミックにより打ち切られた。 ただし、この研究は、手がかりが存在する場合、その行動的および神経学的影響を検出するのに十分な能力を備えています。49 人の参加者による被験者内計画では、小規模から中程度の影響 (例: d {{19) を検出する能力が 80% あります (Westfall, 2016)。 }}.35、Gregory and Jackson、2017; d ≈ 0.5; Kompatsiari et al.、2021).参加者全員が正常な視力、または正常に矯正された視力を持っていると報告しました。 ヘルシンキ宣言により同意が得られ、アストン大学研究倫理委員会から倫理的承認が得られました。
装置
この研究は、Unity 実験フレームワークを使用して Unity でプログラムされました (Brookes et al., 2020)。 Lenovo Legion Y540-17IRH ラップトップ コンピューター (Intel Core i7-9750H プロセッサー、33GB RAM、NVIDIA GeForce RTX 2060 グラフィックス カード) がプログラムを実行し、ワイヤレスでトリガーを EEG (LSL4Unity;https:// github.com/labstreaminglayer/LSL4Unity)。 参加者は、Oculus Rift S PC 搭載 VRGaming ヘッドマウント ディスプレイ (HMD) を通じて研究を閲覧し、タッチ コントローラーを使用して回答しました。 研究と資料はここからダウンロードできます。https://osf.io/s9xmu/files/。
刺激
人間のアバターの合図
中立的な表情と無地のグレーの服を着た 4 人の男性と 4 人の女性のアイデンティティが作成されました (補足資料を参照)。 アバターは、人間の性格特性（Oosterhof and Todorov、2008）、擬人化、動物らしさ、好感度（Bartneck et al.、2009）について独立して評価されました（n=61、オンライン調査。補足資料を参照）。 重要なのは、評価により、アバターが人間のように見えることが示されたことです (表 1)。
非ソーシャルスティックキュー
Unity で、参加者とテーブルからアバターと同様の距離まで広がる円筒形のゲーム オブジェクトとして作成されます (図 1 を参照)。 どちらの合図も、典型的な合図効果を引き起こすことが示されています (Gregory, 2021)。
ターゲット
Unity アセット ストア (assetstore.unity.com/packages/3d/white-porcelain-dish-set-demo-82858) から採用され、カップとボウルはコーヒー/スープ、プレートを追加することで空または満杯で提示されました。ペストリー (assetstore.unity.com/packages/3d/props/food/croissants-pack-112263) が含まれており、丸ごとかじられたか、ティーポットが割れているか割れていないかが提示されました。アイテムはエンコードとグレースケールでカラーで提示されました。カラーマッチングを避けるための検索。
デザイン
被験者内の独立変数は、キューのタイプ (アバターとスティック) およびキューとターゲットの有効性 (50% 有効および 50% 無効) を擬似ランダム化しました。 さらに制御される変数は、プローブアイテムの位置 (同じ/異なる、各 50%) およびステータス質問に対する正解 (はい/いいえ、各 50%) でした。 キューの種類ごとに、有効なトライアルが 56 件、無効なトライアルが 56 件ありました。 さらに、アイテムが左に見えるか右に見えるか、およびキューが左に見えるか右に見えるかを均等に擬似ランダム化しました。 コンピュータ プログラムは、アバターのアイデンティティ、アイテムの場所 (6 つの可能な場所)、場所についてのプローブ アイテム、ステータスについてのプローブ質問をランダム化 (単純ランダム化) しました。場所とステータスの質問で、さまざまなアイテムのメモリをプローブすることが可能でした。
手順
5-トライアルの習熟セッションが主な実験の前に行われ、EEG のセットアップの前に HMD が設定されました。 主な研究では、参加者が最初にソーシャル アバターまたは非ソーシャル スティック条件のいずれかを見て、他のキュー条件を見る前にすべての試行が完了するように、合図条件のバランスがとられました。 どちらのキュータイプでも、10 回の実践トライアルと 112 回の実験トライアルがありました。 休憩は 28 回の試行ごとに推奨され、2 つの合図タイプのセッションの間には強制的な休憩が取られました。 参加者は休憩中に HMD を取り外すことができます。
両方の手がかりタイプについて、試行は次のように進行しました (図 1): 固視十字が 1000 ミリ秒 (試行間間隔) 提示され、その後、テーブルを見て/指さす手がかりに置き換えられました (1500 ミリ秒)。その後、キューは見たり指さしたりしました。参加者に向かって（トランジション 500 ミリ秒）、1000 ミリ秒後に左または右を指差したり見たりした後（トランジション 500 ミリ秒：注視の場合、500 ミリ秒の頭の回転の最初の 30 ミリ秒の間に目も急速に動きました）、ターゲットが提示されました [刺激の開始]非同期 (SOA) 500 ミリ秒、キューがシフトし始めた瞬間から計算されます]。 有効側または無効側の 6 つの可能な位置 (図 1C) のうち 4 つでエンコード (500 ミリ秒) するために 4 つのアイテムが提示されました。 参加者には、この合図は有益ではないので無視すべきであると指示されました。 空白のメンテナンス間隔 (1000 ミリ秒) の後、プローブ アイテムは、最初に提示された場所または別の場所 (以前は別のオブジェクトによって占有されていた) のいずれかにグレースケールで表示されました。参加者はボタンを押すことで応答し、正確なフィードバックを受け取りました。 次に、エンコード時のアイテムのステータスがテキストを使用して調査され (たとえば、「ボウルにスープが入っていましたか?」)、参加者はボタンを押すことで応答し、フィードバックを受け取りました。 この実験は自由に視聴できる研究であり、応答ウィンドウのカットオフはありませんでした。
EEGの取得と前処理
64-channel eego™ スポーツモバイル EEG システム（オランダ、エンスヘーデの ANT Neuro、Ag/AgCl 電極、国際 10-10 システム）を使用して脳波を記録し、サンプリング レート 500 Hz でデジタル化しました。 電極 CPz はオンライン基準として機能し、AFz は接地電極として機能します。 乳様突起および眼電図 (EOG) 電極は使用されず、作業中インピーダンスは 20 kΩ 未満に保たれました。
EEG データは、MatlabR2019b® の Fieldtrip ツールボックス バージョン 20191028 (Oostenveld et al., 2011) を使用して前処理されました。 データは傾向除去され、0.5 ～ 36.0 Hz の間でバンドパス フィルター処理されました。データは、キュー開始時間=時間が 0 になるように、キュー開始前 1 秒からプローブ応答後 1 秒までエポッチされました。トライアルではアーティファクトが検査され、トライアルではアーティファクトが検査されました。大きなアーティファクトが除去されました（最終分析の参加者あたりの総トライアル数は平均 221）。 破損した電極は平均法を使用して補間されました (合計 5 つ、参加者あたり最大 2 つ)。 データは平均参照法 (補間後) を使用して再参照されました。 独立成分分析（筋膜）を使用して、ノイズ、まばたき、サッカード、心拍、および筋肉の成分を特定しました（参加者ごとに除去された 11 個の成分の平均、範囲 2 ～ 23、コンポーネントの例については補足資料の図 S3 を参照）。
データ分析と結果行動データ
プログラミング エラー (補足資料を参照) のため、WM 精度の尺度として d' を事前に登録して使用することはできず、代わりにパーセント精度が使用されました。 反復測定分散分析 (ANOVA) は、被験者内変数として手がかりの種類 (社会的および非社会的) および手がかりの有効性 (有効および無効) を使用して、位置および状態データの精度パーセントで個別に実行されました。 事前に登録された分析計画に従って、結果は、デフォルトの事前確率 ( Wagenmakers et al., 2018) と、一致したモデルのみにわたる ANOVA 効果 (Van Den Bergh et al., 2020 を参照)。 ベイズ分析を使用すると、検出結果の強さだけでなく、ヌル検出結果の性質についても推論することができます。
時間周波数分析
時間周波数解析は、2 ～ 30 Hz (1 Hz ごと) の各試行に Morletwavelet 変換を適用することによって実行されました。時間窓ごとに 3 サイクル、50 ms 刻みで行われました。 次に、各参加者について、各条件内でのトライアルの平均が計算され、500 ミリ秒から 100 ミリ秒のプレキュー開始時にデシベル (db) ベースライン補正が適用されました。 時間 - 周波数表現は時間 - 周波数スペクトル全体に対して生成され、統計分析はアルファ (8 ～ 12 Hz) 帯域とシータ (3 ～ 7 Hz) 帯域に個別に焦点を当て、周波数帯域全体で平均化されました。 分析はデータに基づいて行われ（事前に選択された時間間隔や電極はありません）、時点と電極にわたる複数の比較は、Fieldtrip Toolbox（Maris および Oostenveld、2007）に実装された 5000 個の並べ替え（クラスター）を使用してノンパラメトリック クラスターベースの並べ替えテストを使用して補正されました。アルファ=P < 0.05、臨界アルファ=P < 0.05)。 分析では、キューの種類ごとに有効な条件と無効な条件を個別に比較しました。 さらに、各参加者のキューの有効性とキューの種類 (人/スティック) の間の潜在的な相互作用を理解するために、両方のキュー タイプの有効な条件から無効な条件を個別に減算し、その差の大きさを比較しました。 この統計的アプローチは、Fieldtrip Web サイトで推奨されており、以前の研究でも実装されています (Bogels ® et al., 2015; Wang et al., 2016; Huizeling et al., 2020)。 分析スクリプトとデータは OpenNeuro(https://openneuro.org/datasets/ds003702)。
結果
行動的
位置情報の精度は、ソーシャル (M {0}.89、sd=0.11) と非ソーシャル (M=0.90、sd {{7) で統計的に差はありませんでした。 }}.09) cueingconditions, F(1,48)=0.959, P=0.332, ηp2=0.020, BFincl=0.398.がありましたまた、有効な条件 (M=0.90、sd=0.10) と無効な条件 (M=0.90、sd=0.09) の間で位置精度に違いはありません。 F(1,48)=0.398、P=0.531、ηp2=0.008、BFincl=0.175。 ただし、キューのタイプと有効性の間には有意な相互作用がありました。F(1,48)=8.958、P=0.004、ηp2=0.157、BFincl=0 .464。 ソーシャルキューについては、有効 (M=0.90, sd=0.10) と無効 (M=0.89, sd {{53}) の間で位置精度に大きな差はありませんでした。 }.12) 条件、t(48)=1.102、P=0.315、コーエンの=0.145、BF10=0.68。 ただし、非ソーシャル キューの場合は、位置精度が無効な条件 (M {{69} }.91、sd=0.09)、t(48)=−2.251、P=0.029、コーエンのsd=−0.322、BF{{82 }}.54 (図 2、パネル A、個人差データについては補足資料の図 S1 も参照)。
ステータスの精度は、ソーシャル (M=0.67、sd=0.09) と非ソーシャル (M=0.68、sd=0.08) で統計的に差はありませんでした。 ) cueingconditions、F(1,48)=0.058、P=0.811、ηp2=0.0001、BFincl=0.16.重大な主効果がありました有効性、F(1,48)=6.196,P=0.016、ηp2=0.114、BFincl=1.99-ここでのステータスの精度無効な条件 (M=0.66、sd=0.09) と比較して、有効な条件 (M=0.69、sd=0.07) の方が優れていました。 キューのタイプと有効性の間に有意ではない交互作用がありました、F(1,48)=0.142、P=0.798,ηp2=0.003、BFincl {{46} }.22 は、ステータスの精度に対するキューの有効性の影響がキューの種類によって調整されなかったことを示しています (図 2、パネル B、および補足資料の図 S1)。
Due to the unpredicted and disparate effects of the stick cue (i.e. better memory for invalidly cued items in the location task, and better memory for the validly cued items in the status task), we ran an online follow-up to test the effects of the two cues in a simpler memory task; participants indicated if a probe item had been one of five items presented at encoding (see Supplementary materials). This 60-participant study replicated the status memory effects showing a significant main effect of validity, F(1,59) = 33.331, P < 0.001, ηp 2 = 0.361, BFincl >有効にキューされたアイテム (M=0.63、sd=0.09) が、無効にキューされたアイテム (M=0.58、sd=0.07) のアイテムよりも正確に呼び出される 100社会的手がかりと非社会的手がかりの両方について (図 2、パネル C)。
脳波
位置に関する質問が正しく回答された試験に対して EEG 分析が実行されました。 両方のキューについて、図 3 の時間周波数表現 (TFR) は、エンコードのためにターゲットが提示されたときの 3.5 秒でのシータパワーの予想される増加と、アルファ パワーの予想される減少を示しています。
キューシフトウィンドウ
最初の重要な比較は、アルファおよびシータ振動効果が最初のキューシフト中にキューのタイプによって変調されるかどうかに焦点を当てています。 対象となるウィンドウは 1000- ミリ秒の期間 (図 1 を参照) で、キューが参加者を指差す/見ることから、テーブルの側面を見る/指すまで進みます (2.5 ～ 3.5 秒、左/右へのシフトが始まります) 3 秒）、つまり、ソーシャル アバター状態でのアイコンタクトの 500- ミリ秒期間が含まれます。 キューの有効性は現時点では参加者には不明です。
結果は、この区間ではキュー タイプ間でアルファ パワーの変化に大きな差はなく、両方のキューでアルファ パワーの予想される減少が示されました (図 4、パネル A)。 しかし、手がかりの変化中、両方の手がかりでシータパワーの明らかな減少があり、これは非社会的手がかりよりも社会的手がかりの方が大きかった（P=0.023、図 4、パネル A）。
アイコンタクト期間に差は観察されなかったため、2回目の探索的分析を実施して、キューが最初に移動して参加者を指す/見るとき、つまり注視状態でアイコンタクトが行われたときにアイコンタクト効果が存在するかどうかを判断しました。 したがって、1.{2}}秒（シフトの成り上がり）から2.5-秒の間隔で、社会的合図と非社会的合図の間のアルファとシータの効果を比較しました。 結果は、この間隔におけるキュー タイプ間のアルファまたはシータ パワー変化に有意な差がないことを示しています。
エンコードウィンドウ
次の比較では、アルファおよびシータパワーの変化が、{{0}}mセンコーディング期間（3.5〜4秒、図1を参照）中のキューの有効性によって変調されるかどうかを調査しました。 まずシータパワーに注目すると、社会的合図の場合、無効条件と比較して有効条件のシータパワー（ベースライン付近）の増加が著しく小さかった（P=0.012; 図 4、パネル B）。 対照的に、非社会的合図の場合、無効な条件と比較して有効な条件ではシータ パワーの大幅な増加が見られました (P=0.044; 図 4、パネル C)。 すべての電極にわたる 2 つのキュー タイプにわたるこれらの妥当性の違いを比較すると、有意差がないことが明らかになりました (P > 0.10)。 しかし、非社会的合図の場合、効果は後頭電極上に位置しているように見えますが、社会的合図の場合、効果は時間と場所の両方でより分散しています。 エンコード ウィンドウ中に、重要なクラスターを構成する後頭電極に対して、より焦点を絞ったポストホック クラスター ベースの順列解析を実行すると (図 4 のキャプションを参照)、この位置でのシータ パワーの変化が 2 つのキュー タイプ (P { {18}}.046)。
ここでアルファ パワーの変化を見ると、両方のソーシャル (P {{0}}.002) について、無効にキューが与えられた状態と比較して、有効にキューが与えられた状態ではアルファ パワーの大幅な減少が見られました。および非社会的合図 (P < 0.001; 図 4、パネル C)。 すべての電極にわたる 2 つのキュー タイプの有効性の差を比較すると、このアルファ パワー変化の大きさに有意差がないことが明らかになりました (P > 0.20)。
プローブウィンドウ
最後に、プローブ間隔（取得; 5 ～ 6 秒）中のアルファおよびシータパワーの変化を調査しました。 両方のキュー タイプの結果は、エンコード時のキューの有効性が取得時のアルファおよびシータ パワーを変調せず、すべての P 値 > 0.1 であることを示しました。
議論
ここでは、提示されたオブジェクトの状態と位置に関する作業記憶に対する仮想社会的および非社会的手がかりの行動的および神経的影響を調べました。 私たちは、社会的視線は作業記憶に影響を与えるが、非社会的視線は影響しないと予測しました。 さらに、社会的合図は非社会的合図よりもアルファ振動とシータ振動に強い影響を与えるだろうと予測しました。
予測に反して、ステータス情報の作業記憶は社会的手がかりと非社会的手がかりの両方によって調整され、両方の手がかりタイプにおいて、有効な場所にあるオブジェクトの方が無効な場所にあるオブジェクトよりも正確に思い出されました。 この発見は、別のタスクを使用した実験 2 で再現されました。 これは、非社会的合図として矢印を使用して実施された以前の研究とは対照的であり、非社会的合図の効果は作業記憶(Gregory and Jackson, 2017)、長期記憶(Dodd et al.,2012)、またはオブジェクトの評価 (Bayliss et al., 2006)。 ここで紹介する研究では、その大きさと動きにより、非社会的な合図は従来の矢印よりもはるかに強力です。 したがって、複雑で高次のタスクを実行するときなど、必要に応じて、視線やこの強力な移動スティックよりも矢印の手がかりの方が無視しやすい可能性があります。
社会的合図は位置情報の作業記憶には影響を与えなかった。 しかし、非社会的手がかりについては、驚くべきことに、有効な状態よりも無効な状態の方が記憶力が優れていました。 位置精度は参加者全体で高く、一部の参加者は 100% の精度を達成しました。 したがって、視線キューの効果は天井効果に失われている可能性があり、より困難なタスクにおいて視線キューが位置精度に影響を与えるかどうかは不明です。 非社会的な結果は、復帰の阻害を反映している可能性があります (Klein、2000)。 ただし、このキューはこの 500-ms SOA で促進的なキューイングを示すことが判明しているため、これは考えられません (Gregory、2021)。 さらに、ステータス条件では結果が逆転し、有効な条件にある項目の方が記憶力が優れています。 したがって、これはおそらく天井効果によって引き起こされる誤った効果である可能性があります。 しかし、簡単に推測すると、視覚空間作業記憶は分散ネットワークとして機能し、視覚的外観 (iestatus) 情報を空間的位置情報とは別に処理するという証拠が示唆されています (Zimmer、2008 を参照)。 スティックキューの存在により、キューオブジェクトへの全体的な注目が高まり、視覚的な外観処理が向上する一方、処理すべき余分な空間要素が追加され、空間処理が中断された可能性があります。 視線キューでは、アバターの頭が体に取り付けられ、ムービングスティックと比較して、より明確で固定された空間位置が与えられました。
アイコンタクトの期間（ソーシャルキューのみ）と左右のキューシフトの動きを組み込んだキューシフト中のアルファパワーへの影響において、2 つのキュータイプ間に差はありませんでした。アイコンタクトが確立されました。 これは、Kompatsiari らの結果とは反対です。 (2021) 彼らは、アイコンタクトによってアルファパワーが調整され、アイコンタクトがない状態と比較してアイコンタクト状態ではパワーが大幅に低下することを発見しました。ここでは、ソーシャル注視キューと非ソーシャルスティックキューの両方が、キューシフトの前に参加者に関与しました。見るか、指さすことによって。 したがって、アイコンタクトと共同注意がアルファパワーを調節するという以前の発見（Chapman et al.,1975; Lachat et al., 2012; Kompatsiari et al., 2021）は、刺激が与えられたときに参加者がより集中することに関係している可能性がある。刺激の特定の社会的性質よりも、彼らを見ること、または彼らが見ている場所に注目することによって、より魅力的になります。 ただし、特定の関心領域に焦点を当てて分析すると、差異が見つかる可能性があります。 また、エンコード間隔中の 2 つのキュー間のアルファ効果に差はありませんでした。両方のキューについて、無効なキュー条件と比較して、有効なキュー条件でアルファパワーの大幅な減少があり、効果の大きさに差はありませんでした。これは記憶の調査結果を反映しており、手がかりが注意に同様の影響を及ぼしていることを示しています。
キューシフト中、明確なシータ同期はなく、代わりに非ソーシャルキューと比較してソーシャルキューのシータ非同期が著しく強かった。 これは、労力的な処理を必要としないキューが一般的に無視されていたことを示しています。 社会的状況の大幅な低下は、レベル-1の視点を取ることの明らかな自動的な性質によるものである可能性があります (Samson et al., 2010)。
エンコード期間中のシータパワーもキューのタイプによって変調されました。 社会的手がかりについては、有効な状態ではシータパワーの増加が大幅に小さく（ベースライン付近）、ステータス情報の作業記憶が無効な状態よりも良好でした。 シータ振動パワーの増加は努力を反映します (Gevins et al., 1997; Klimesch, 1999; Jensenand Tesche, 2002)。 したがって、この結果は、視線によって手がかりが得られた場合、ステータス情報をエンコードするのに必要な労力が少なくなったことを示しています。 対照的に、非社会的合図では、有効な条件ではシータパワーが大幅に増加しましたが、やはり無効な条件と比較してステータス情報の作業記憶は良好でした。 これは、有効なキュー位置に対してより多くの努力が行われ、ステータス情報のエンコードが改善されたことを示しています。
社会的状況への影響は、人間が他人の視点を自動的に追跡する傾向によって説明される可能性がある（例：Michelon and Zacks, 2006; Kessler and Rutherford, 2010; Samson et al., 2010; Kessler et al., 2014）。 この (レベル -1) 視点取得の容易さにより、有効な注視条件では必要な労力が少なくなる可能性があります。 実際、「他人の視線の下にある物体は、見られなければ示さない特性を獲得する」と述べられており (Becchio et al., 2008, p. 254)、Shteynberg による研究 (2010) は、その刺激が社会的集団の一員として経験した人は、いわゆる「社会的チューニング」効果により、より顕著になります。 あるいは、アバターの視点を追跡しているため、ターゲットがなければ、無効な位置から離脱することがより困難になり、その状態で必要なシータパワーが大きくなる可能性があります。
私たちの予想に反して、検索間隔中にアルファおよびシータパワーに対するキュー有効性の影響はなく、影響がエンコードに特有であることを示しています。 研究では、エンコーディングが成功している間、頭頂部から中央の電極でのシータパワーがより強いことが示されていますが(Khader et al., 2010)、一般に、記憶に関連したシータパワーの変化は前部で発生する傾向があります(Jensen and Tesche, 2002)。 視線キューの場合、効果は側頭電極、頭頂部電極、および後頭電極全体に現れますが、前方の電極に若干の違いがありますが、スティックキューの場合、違いは後方で発生します。 頭頂部シータは記憶の符号化の成功を促進する可能性があり、前頭部シータは一般的な注意処理を仲介する可能性があります (Khader et al., 2010)。 研究の性質上、電力変化の原因に関する明確な情報はありません。 ただし、効果の性質と場所の違いは、社会的手がかりと非社会的手がかりがエンコード中の記憶プロセスにどのように影響するかに違いがあることを示唆しています。
ここでは、この分野における以前の研究を拡張して、社会的キューソン作業記憶の影響を理解することを目的としました(Dodd et al., 2012; Gregory and Jackson, 2017)。 現実的な没入環境と動的な社会的および非社会的手がかりを使用することで、社会的および非社会的手がかりが作業記憶のパフォーマンスに同様の効果を及ぼすが、これは神経活性化の違いによって支えられていることを発見しました。 アルファ振動は効果の変調という点では同等ですが、エンコード中のシータ振動は別の話をします。 したがって、結果は、注意の合図は、提示された社会的および非社会的合図の作業記憶に同様に影響を与えるものの、基礎となる神経機構が異なり、共同注意の下で見られる物体はコード化に必要な処理能力が少ないように見えることを示しています。 これは、視線が人間の認知において特殊な信号を提供するという考えのさらなる証拠を提供する(Becchio et al., 2008;Samson et al., 2010; Shteynberg, 2010; Kampis and Southgate,2020)。
参考文献
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