Влияние эмоций и семантической связи на узнавательную память: поведенческие и электрофизиологические данные, часть 2

2.1|Метод

2.1.1|Участники

Чтобы определить необходимый размер выборки, мы сначала извлекли величину поведенческого эффекта, полученную Пирсом и Кенсингером (2011; N = 32, f = 0.42 Коэна), которые использовали схему эксперимента, аналогичную той, которая использовалась в исследовании текущее исследование.

Существует связь между размером выборки и памятью. Эта связь, возможно, не прямая, но она очень важна. Проще говоря, чем больше размер выборки, тем больше вещей мы запомним. Поэтому нам необходимо постоянно собирать новую и значимую информацию в нашей повседневной жизни, чтобы улучшить нашу память.

Научные исследования показывают, что использование различных методов и каналов для получения информации может стимулировать нашу память и улучшить ее способности. Старайтесь взаимодействовать с людьми разного возраста, проводить разные виды досуга и знакомиться с разными культурами, средами и людьми, чтобы мы могли сделать наши знания более полными, широкими и глубокими.

Выход за рамки своих знаний и обучение быстрому запоминанию информации также являются важным способом улучшить память. Вы можете попробовать тренировать свой мозг с помощью игр на память, укрепить память путем многократного запоминания и повторения, а также помочь вам быстрее усвоить новые знания. Улучшение памяти не требует больших затрат и времени, просто сохраняйте позитивный настрой и продолжайте попытки.

Короче говоря, благодаря постоянному накоплению, тренировке, обучению и попыткам каждый может улучшить свою память, освоить больше знаний и обогатить свой жизненный опыт. В эпоху информационного взрыва очень важно иметь сильную память. На нас лежит ответственность и обязательство улучшить нашу память со всех сторон и стать лучшей версией самих себя. Видно, что нам необходимо улучшить память, а Cistanche Deserticola может значительно улучшить память, поскольку Cistanche Deserticola также может регулировать баланс нейротрансмиттеров, например, повышая уровень ацетилхолина и факторов роста. Эти вещества очень важны для памяти и обучения. Кроме того, мясо также может улучшить кровоток и способствовать доставке кислорода, что может гарантировать, что мозг получает достаточное количество питательных веществ и энергии, тем самым повышая жизнеспособность и выносливость мозга.

Нажмите «Знать», чтобы улучшить кратковременную память.

Затем мы извлекли эффекты ассоциативной памяти ERP (для раннего и позднего компонентов ERP) из нескольких исследований, в которых использовалась парадигма ассоциативной памяти (Bader & Mecklinger, 2017; Kamp et al., 2016; Liet al., 2017; Li et al., 2019; Родс и Дональдсон, 2008; Тибон, Гронау и др., 2014; Чжао и др., 2020; Чжэн, Ли, Сяо, Бростер, Цзян и Си, 2015).

Размеры эффекта для компонента ассоциативной памяти, о которых сообщалось в этих исследованиях, были средними и варьировались от f Коэна =  0,3 до 10,7 (N от 17 до 46).

Nevertheless, to avoid an overinflated estimation of effect size, we set f = 0.25 as a lower, more conservative value. Based on this effect size, we estimated that power>.8 ( =.01) потребует как минимум 39 участников (фактическая мощность=.81), поэтому для исследования необходимо набрать 47 участников.

В эксперименте приняли участие 47 здоровых правшей, носителей китайского языка (30 женщин; средний возраст 22,4 ± 2 года) из CapitalNormal University, которым платили 30 иен в час.

Все участники имели нормальное или скорректированное до нормального зрение и прошли предварительную проверку на наличие в анамнезе неврологических или психиатрических расстройств, нарушений обучаемости, травм головы или употребления психотропных препаратов. От каждого участника было получено информированное согласие, одобренное Институциональным наблюдательным советом Столичного педагогического университета.

Данные пяти участников были исключены, в том числе один участник с очень плохим выполнением задания (ассоциативный Pr<0), and four participants with insufficient number of artifact-free ERP trials in one or more experimental conditions (N trial <16). Our final sample therefore included 42 participants (27 females; mean age 22.4 ±2 years).

Photoshop 8.0 и располагались в центре изображения на сером фоне (RGB: 150; примеры см. на рис. 1).

Независимая выборка (N = 12) давала оценки изображениям по параметрам валентности, возбуждения и знакомства по шкале от 1 (очень негативный/спокойный/незнакомый) до 9 (очень позитивный/волнующий/знакомый). Фотографии с рейтингом знакомства ниже 4 были удалены из пула.

1272 изображения, в том числе 646 негативных изображений (с оценкой валентности ниже 4) и 625 нейтральных изображений (с оценкой валентности от 4 до 7), были выбраны и объединены в пары негативных/негативных изображений или пар нейтральных/нейтральных изображений, в результате чего получилось 166 семантически не связанных между собой негативных, 150 семантически не связанных нейтральных пар изображений, 157 семантически связанных отрицательных и 162 семантически связанных нейтральных пары изображений.
Другая независимая выборка (N =  10) предоставила оценки пар по показателю родства. Их попросили оценить, насколько вероятно, что два объекта появятся вместе (Тибон, Гронау и др., 2014), ответив по шкале от 1 (очень маловероятно) до 9 (весьма вероятно).

Только пары, для которых был подтвержден заранее заданный статус родства (т. е. несвязанные стимулы с оценкой родства).<5, and related stimuli with a relatedness score≥5) by the majority of the raters (at least 6/10 raters) were included in the study. 

На основе рейтингов было отобрано 600 пар, в том числе 150 семантически связанных отрицательных пар, 150 семантически связанных нейтральных пар, 150 семантически не связанных отрицательных пар и 150 семантически несвязанных нейтральных пар. Семантически связанные пары либо принадлежали к одной категории (например, «стол-диван»), либо были функционально связаны (например, «кролик-морковка»).

Оценки родства родственных пар [среднее (SD) = 6,61 (1,25)] были значительно выше, чем у несвязанных пар [среднее (SD) =  1,61(0,41); т (299) =  64.20, п<.001]. 

Негативные изображения были значительно более негативными и возбуждающими, чем нейтральные изображения [валентность: Значение (SD) {{0}}.05 (0,66), Meanneu(SD) =  5,06 (0,31). , т (599)=−59,22, п<.001; arousal: Meaning (SD) =  5.43 (1.23), Meanneu (SD) =  2.41 (0.63), t (599) = 45.77, p<.001], but equal to neutral pictures on familiarity (p>.05).

Впоследствии мы построили 200 переставленных пар, комбинируя картинки, принадлежащие разным парам, но сохраняя их тип и расположение неизменными, так что для каждого типа было по 50 переставленных пар. Например, две родственные нейтральные пары AB (например, кролик-морковь) и CD (например, козья капуста) могут быть рекомбинированы с образованием другой родственной нейтральной пары AD (кролик-капуста).

B и C также будут объединены с другими предметами (принадлежащими к связанным нейтральным парам) для образования переставленных пар. Та же самая выборка (N =  10) участников предыдущих рейтингов родства была набрана снова и предоставила оценки родства.

Результаты подтвердили наше первоначальное распределение пар и показали, что оценки родства родственных пар [Среднее (SD) = 6,67 (1,23)] были значительно выше, чем у несвязанных пар [Среднее (SD) =  1 0,65 (0,57); т (99) =  64.90,p<.001]. Importantly, there was no difference in relatedness between the rearranged pairs and the original pairs [Unrelated pairs: t (99)  =  1.07, p =.29; Related pairs: t (99) = 0.76, p =.35].

Всего на этапе исследования было закодировано 400 пар изображений (100 связанных отрицательных пар, 100 связанных нейтральных пар, 100 несвязанных отрицательных пар и 100 несвязанных нейтральных пар), а оставшиеся 200 пар служили новыми парами на этапе тестирования. В тесте было представлено 200 интактных пар (те же пары, что и в исследовании), 200 переставленных пар (картинки, принадлежащие разным исследуемым парам, которые были рекомбинированы вместе), и 200 новых пар, причем каждое состояние содержало 50 связанных отрицательных, 50 связанных нейтральных, 50 связанных между собой пар. несвязанные отрицательные и 50 несвязанных нейтральных пар. Тестовые пары были уравновешены по испытуемым: каждая картинка одинаково часто представлялась как часть неповрежденной, перестроенной или новой пары.

2.1.3|Процедура

Участники сидели на расстоянии 70 см от монитора Dell в электрически экранированной комнате. Пары изображений с визуальной областью 10 градусов × 5 градусов отображались (с использованием презентации Neurobehavioral Systems, Inc.) горизонтально в центре монитора на черном фоне. Была принята стандартная парадигма исследования и тестирования: за фазой исследования после 10-минутной задержки следует фаза тестирования. На этапе исследования и на этапе тестирования было предусмотрено четыре перерыва для самостоятельного обучения. Стимулы предъявлялись псевдослучайно, чтобы гарантировать, что не более трех последовательных попыток были в одном и том же состоянии.

В исследовании каждое испытание начиналось с серого креста фиксации в течение 1000–1500 мс, после чего следовало предъявление пары изображений в течение 2000 мс, в ходе которого участникам предлагалось запомнить пары и выполнить задачу валентного суждения, а именно определить, какое из двух изображений объекты более негативны (рис. 1б). Их просили нажать клавишу «стрелка влево» на клавиатуре, если они считали, что левый объект более негативен, нажать клавишу «стрелка вправо», если они считали, что правый объект более негативен, и нажать кнопку «вниз». клавишу со стрелкой, если они считали, что эти два объекта имеют одинаковую валентность.

После завершения этапа исследования был предоставлен 10-минутный перерыв. В течение этого периода участники выполняли отвлекающее задание по 3-3-обратному счету цифр в течение 5 минут, а затем отдыхали еще пять минут.

В тесте каждое испытание начиналось с перекрестного предъявления дрожащей фиксации в течение 1000–1500 мс, за которым следовало предъявление пары изображений в течение 2000 мс. Участников попросили как можно точнее и быстрее указать, является ли пара «нетронутой», «переставленной» или «новой». Ответы давались с помощью клавиш клавиатуры, сбалансированных между участниками.

Половина участников давала ответы «неповрежденный» и «переставленный», нажав клавиши «F» и «G» левой рукой, и «новый», нажав клавишу «J» правой рукой. Другая половина участников ответила «целым» и «переставленным», нажав клавиши «H» и «J» правой рукой, и «новым», нажав клавишу «F» левой рукой.

Блок учебной практики из 12 испытаний был предоставлен в начале эксперимента, до фазы исследования. Перед этапом испытаний был предусмотрен дополнительный блок испытательной практики из 18 испытаний. В ходе этих практических занятий экспериментатор убедился, что участники поняли задание.

2.1.4|Запись и предварительная обработка ЭЭГ

ЭЭГ записывали с помощью {{0}}канальной системы Neuroscan, расположение электродов соответствовало расширенной международной системе 10–20. Частота дискретизации составляла 500 Гц с полосовым фильтром 0,05–100 Гц. Электроокулограмму (ЭОГ) записывали с использованием двух электродов, расположенных снаружи наружного угла глаза каждого глаза, и одного подглазничного электрода левого глаза.

Левый сосцевидный отросток использовался в качестве эталонного сайта в режиме онлайн, а сигналы ЭЭГ повторно сопоставлялись в автономном режиме со средним значением записей левого и правого сосцевидного отростка. Импеданс поддерживался ниже 5 кОм. Сигналы ЭЭГ/ЭОГ фильтровались с полосой пропускания 0,05–40 Гц. Данные ЭЭГ из фазы тестирования были сегментированы на периоды по 1100 мс, скорректированные до базовой линии перед стимулом в 100 мс. Эпохи с напряжением более ±75 мкВ были исключены.

Анализ независимых компонентов (ICA), проведенный с использованием рунического алгоритма, доступного в наборе инструментов EEGLAB для MATLAB (v.2019.0, Delorme & Makeig, 2004), использовался для выделения и удаления артефактов моргания ЭОГ. Для обеспечения приемлемого соотношения сигнал/шум требовалось минимум 16 испытаний для каждого условия, и четыре участника были исключены из-за невыполнения минимального количества испытаний.

Среднее количество связанных проанализированных исследований составило 39 (интактные), 26 (перегруппированные) и 38 (новые) для отрицательных пар и 37 (неповрежденные), 26 (перегруппированные) и 43 (новые) для нейтральных пар. Среднее количество несвязанных проанализированных исследований составило 25 (интактные), 30 (перегруппированные) и 37 (новые) для отрицательных пар и 27 (неповрежденные), 30 (перегруппированные) и 41 (новые) для нейтральных пар.

2.1.5|Статистический анализ: общий подход

Данные были извлечены только для правильных испытаний (например, Donaldson & Rugg, 1998; Paller et al., 2003). Дисперсионный анализ повторных измерений (ANOVA) проводился для статистических выводов с поправкой Гринхауса-Гейссера на несферичность, когда это необходимо. Последующие анализы проводились с использованием повторных измерений ANOVA или орт-тестов, по мере необходимости.

Чтобы контролировать частоту ошибок типа I, значения p были скорректированы на частоту ложных открытий (FDR) с помощью процедуры Бенджамини-Хохберга (Benjamini & Hochberg, 1995) при p<.05. Because the current study focuses on mnemonic effects, only main effects and interactions that included the factor of response type are reported.

Поведенческий анализ

Поведенческим показателем интереса был ассоциативный Pr: показатель распознавания старых/новых эффектов для ассоциативной памяти, определяемый путем вычитания частоты ложных тревог для переставленных пар из частоты попаданий для неповрежденных пар (Jägeret al., 2006; Snodgrass & Corwin, 1988). Этот показатель использовался для отделения потенциальной систематической ошибки ответа (например, для родственных пар; Ahmad & Hockley, 2014; Liu & Guo, 2019; Tibon, Gronau, et al., 2014; вспомогательный анализ систематической ошибки ответа см. в разделе «Подтверждающая информация 1») от истинного значения. преимущество памяти. Оценки Pr анализировались с использованием дисперсионного анализа с повторными измерениями, где взаимосвязь (связанная или несвязанная) и валентность (отрицательная или нейтральная) были повторяющимися факторами, а оценка Pr - как зависимая мера.

Учитывая наш интерес к ассоциативной памяти и отделение эффектов истинной памяти от предвзятости реакции, мы дополнительно проанализировали показатели точности (% правильных) для неповрежденных пар и переставленных пар, используя повторный дисперсионный анализ со связью (связанной или несвязанной) и валентностью (отрицательной или нейтральной) в качестве повторяющихся факторов. и уровень точности как зависимая мера. Полный 3-дисперсионный анализ, включающий все факторы (связность, валентность и тип ответа) и уровни (неповрежденные, перегруппированные, новые) в рамках одной модели, включен в раздел «Вспомогательная информация 2».

ERP-анализ

В состав изучаемых объектов входят как интактные, так и реаранжированные пары. Однако в то время как интактные пары дополнительно содержат изученную ассоциативную информацию, перестроенные пары содержат новую ассоциативную информацию, которая не была представлена ​​в исследовании. Следовательно, эффекты интактности/перестановки, т.е. различия между ERP, связанными с правильными «неповрежденными» суждениями, и правильными «перестроенными» суждениями, указывают на ассоциативное узнавание. (например, Ли и др., 2017; Родос и Дональдсон, 2008; Чжэн, Ли, Сяо, Бростер, Цзян и Си, 2015).

Соответственно, мы сосредоточились на сравнении неповрежденных и перестроенных пар для индексации ассоциативной памяти. Для завершения мы также включили сравнение между переставленными и новыми парами в качестве показателя запоминания элементов в вспомогательной информации 3.

Для эффектов лобной и теменной памяти временные сегменты и области интереса были определены на основе предыдущих исследований ERP (Bader et al., 2010; Han et al., 2018; Li et al., 2017, 2019; Rugg & Curran, 2007; Speer). & Curran, 2007; Wolket al., 2006; Zheng et al., 2016). Соответственно, для регистрации эффектов лобной и теменной памяти использовались соответственно два временных окна: 300–550 мс и 550–800 мс. Средние амплитуды для статистического анализа в этих окнах были получены из лобных (коллапс через F3, Fz и F4), центральных (коллапс через C3, Cz и C4) и теменных (коллапс через P3, Pz и P4) участков скальпа (Han et al. ., 2018; Houet al., 2013; Molinaro et al., 2011).

Повторные измерения ANOVA проводились отдельно для каждого временного окна и включали четыре внутрисубъектных фактора: родство (связанное или несвязанное), валентность (отрицательная или нейтральная), тип ответа (неповрежденный или перестроенный) и местоположение (лобное, центральное или теменное).

2.2|Полученные результаты

2.2.1|Поведенческие результаты

Средние значения и стандартные отклонения для различных поведенческих показателей эксперимента 1 показаны в таблице 1. ANOVA для ассоциативного Pr (родственность × валентность) выявил значительный основной эффект валентности F (1, 41) =  24.28, p<.001, 휂2 p =0.37 (greater Pr scores for neutral vs. negative pairs), and of relatedness, F (1, 41) = 120.01, p <.001, 휂2 p =0.75 (greater Pr scores for related vs. unrelated pairs). 

Анализ также выявил значительное 2-способ взаимодействия между родством и валентностью, F (1, 41) = 6.61, p =.014, 휂2p =0.14, с низшая ассоциативность Pr для отрицательных пар (vs.нейтральных) в несвязанном состоянии, t (41) = 5.38, p<.001, d = 0.83, but not in the related condition, t (41) = 1.65, p =.107, d = 0.25.

Анализ показателей точности неповрежденных пар («попаданий») выявил основной эффект родства F (1, 41) = 361.91,p<.001, 휂2 p =0.90, and a 2-way interaction between the two factors, F (1, 41) =  17.35, p <.001, 휂2 p =0.30, resulting from lower accuracy rates for negative pairs (vs. neutral) in the unrelated condition, t (41) =  2.78, p =.008, d = 0.43, but greater accuracy rates for negative pairs (vs. neutral) in the related condition, t (41) = 2.31, p =.026, d =  0.36. The analysis of accuracy rates for rearranged pairs ("correct rejections") only revealed a main effect of relatedness, F (1, 41) = 22.70, p <.001, 휂2 p =0.36, with greater accuracy rates for unrelated vs. related pairs.

В совокупности поведенческие результаты отражают прогнозируемый эффект эмоциональной ассоциативной интерференции, о чем свидетельствуют снижение показателей Pr и показателей точности для отрицательных и нейтральных пар. Более того, этот эффект был ослаблен семантической связанностью, при этом большее эмоциональное вмешательство наблюдалось для несвязанных и родственных пар.

2.2.2|Результаты ERP

Формы сигналов и топографическое распределение эффекта ассоциативной памяти в различных экспериментальных условиях показаны на рисунке 2. В раннем временном окне (300–550 мс) ANOVA для эффекта ассоциативной памяти выявил 2-способ взаимодействия между валентностью и тип ответа, F (1, 41) = 9.29, p =.004, 휂2p =0.19.

Разложение взаимодействия с помощью парных t-тестов на каждом уровне валентности выявило значительный эффект ассоциативной памяти (более позитивные формы сигналов для интактных и перестроенных) для отрицательных пар, t (41) = 3.13, p {{5 }}.003,d =  0.48, но не для нейтральных пар (p =.29). Таким образом, в раннем временном окне эффект ассоциативной памяти проявлялся для отрицательных пар, независимо от их родства, и имел широкое распространение.

В позднем временном окне (550–800 мс) дисперсионный анализ выявил только основной эффект типа ответа F (1, 41) = 38.84, p<.001, 휂2 p =0.49, suggesting that the late associative memory effect was similarly observed in all conditions and all locations. Exploratory analysis of a later associative memory effect (800–1000 ms), which resembled the pattern observed in the 550–800 ms time window, is included in Supporting Information 4.

For more information:1950477648nn@gmail.com