Изучение угроз ухудшает последующий ассоциативный вывод. Часть 2

Материалы.

Стимулы. Мы выбрали 80 нейтральных изображений объектов из Банка стандартизированных стимулов (BOSS)31, которые будут действовать как стимулы A и B. Сорок стимулов C, 20 эмоционально негативных и 20 нейтральных, были частично выбраны из системы аффективных изображений Ненки (NAPS)32 и дополнены фотографиями из Интернета, не защищенными авторскими правами.

Существует тесная связь между банком стимулов и памятью. Банк стимулов относится к знаниям, опыту, навыкам и воспоминаниям, которые люди накопили в своей жизни. Они играют важную роль в человеческом познании, поведении и принятии решений. Память относится к способности людей запоминать и сохранять информацию. Между репертуаром стимулов и памятью существует взаимоусиливающая связь.

Во-первых, банк стимулов играет важную роль в улучшении памяти. Знания и опыт работы с библиотекой стимулов являются основой человеческой памяти. Когда люди накапливают достаточно знаний и опыта, им легче связывать новую информацию с существующими знаниями, что облегчает запоминание и сохранение информации. Например, если человек выучил язык и освоил достаточный словарный запас и грамматику, ему будет легче выучить новые слова и предложения и легче их запомнить.

Во-вторых, улучшение памяти облегчает развитие репертуара стимулов. Когда у людей улучшается память, им легче запоминать новую информацию и хранить ее в своем банке стимулов, тем самым расширяя свои знания и опыт. Например, если у человека сильная память, он может лучше запомнить то, что выучил, тем самым лучше усваивая знания и навыки и сохраняя их в своей библиотеке стимулов.

Таким образом, взаимное продвижение пула стимулов и памяти имеет большое значение для повседневной жизни и работы людей. Для студентов сосредоточение внимания на накоплении знаний и опыта, а также на стремлении улучшить свою память поможет улучшить академическую успеваемость и способность к экзаменам. Для людей на работе построение библиотеки стимулов, постоянное расширение знаний и навыков, улучшение памяти играют очень важную роль в повышении эффективности работы и профессиональной конкурентоспособности.

Подводя итог, можно сказать, что существует тесная связь между библиотекой стимулов и памятью. Расширение библиотеки стимулов и улучшение памяти взаимно дополняют друг друга и оказывают важное влияние на когнитивные способности и поведение людей. Мы должны сосредоточиться на накоплении знаний и опыта, улучшении нашей памяти и постоянном расширении нашей библиотеки стимулов, чтобы достичь лучших результатов и производительности в жизни и работе. Видно, что нам необходимо улучшить нашу память. Cistanche Deserticola может значительно улучшить память, поскольку Cistanche Deserticola также может регулировать баланс нейротрансмиттеров, например, повышая уровень ацетилхолина и факторов роста. Эти вещества необходимы 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, чтобы узнать, как улучшить работу мозга

Каждый стимул C в состоянии угрозы был сопоставлен со стимулом в нейтральном состоянии с точки зрения его содержания, чтобы контролировать эффекты сложности и семантики памяти. Например, изображение автокатастрофы со смертельным исходом в состоянии угрозы сопоставлялось с изображением автомобиля, безопасно едущего по автостраде в нейтральном состоянии.

Для каждого стимула C соответствующий звук был найден либо в базе данных International Affective Digitized Sounds (IADS)33, либо в проекте Te Freesound; совместный репозиторий аудиоконтента с открытым исходным кодом под лицензией Creative Commons (https://freesound.org/). Они были выбраны так, чтобы осмысленно соответствовать изображению (например, образу сильно сломанной ноги — звуку щелкающего сельдерея), чтобы лучше имитировать реальный, мультимодальный опыт, тем самым увеличивая потенциал аверсивных стимулов, вызывающих экологически обоснованные физиологические реакции. ответы.

В стимулы были внесены две важные корректировки. Во-первых, средняя яркость всех изображений была установлена ​​одинаковой с использованием цветовой адаптации набора инструментов SHINE для MATLAB34. Это уменьшает потенциальное влияние визуальных особенностей низкого уровня на стимулы, которые могут исказить данные зрачков. Во-вторых, максимальная амплитуда каждого звукового поля была установлена ​​так, чтобы в наших лабораторных условиях она никогда не превышала 72 децибел, поэтому влияние зрачков в разных условиях нельзя объяснить результатом громких шумов36.

Экспериментальные задачи и процедуры. Различные дни парадигмы ПРЭ-памяти отражают три отдельные фазы эксперимента по сенсорной предварительной подготовке37 и проходили в течение трех последовательных дней (см. рис. 1). Обратите внимание, что, несмотря на это сходство в процедуре первых двух фаз эксперимента, интерес для третьей фазы здесь представляет декларативный ассоциативный вывод и то, как на него влияет угроза, а не условные физиологические реакции на предусловный стимул. В первый день изучаются нейтральные прогностические ассоциации между парами стимулов (А→Б). Десять на второй день из каждой пары один (B) используется в качестве условного стимула (CS) для ассоциативного обучения, при этом каждый нейтральный или аверсивный элемент C функционирует как уникальный, эпизодический, безусловный стимул (US; B → C).

Наконец, на третий день мы оценили способность участников рекомбинировать информацию из обоих дней обучения, представляя каждый элемент А из дня 1, который стал косвенно предсказывать либо нейтральный, либо отталкивающий элемент С на день 2 (A→C?). Эксперимент был запрограммирован таким образом, что каждому участнику демонстрировались уникальные рандомизированные комбинации стимулов A→B→C. Каждый сеанс проводился в одной и той же лабораторной комнате, где освещение поддерживалось на максимальном уровне, чтобы исходный диаметр зрачков был небольшим, оставляя пространство для расширения в ответ на аверсивные стимулы.

Обучение (день 1). В первый день участникам сообщили, что цель эксперимента — изучить их способность ярко представлять истории, включающие различные комбинации картинок. Это было сделано для того, чтобы скрыть тот факт, что основным интересом была память, и таким образом предотвратить использование преднамеренных и вариативных стратегий обучения. После прочтения информационной брошюры и подписания формы информированного согласия участники садились перед экраном компьютера. Экспериментатор зачитывал инструкции к обеим первым задачам ассоциативного обучения под видом «задачи на воображение»38.

В частности, участникам было предложено использовать каждую пару предъявленных стимулов, чтобы ярко представить истории, в которых они играют центральную роль, либо в первом личном повествовании, либо в качестве наблюдателя за событием. Когда участники активно моделируют события, связанные с ними самими и парами стимулов, воспоминания, содержащие каждую ассоциацию, с большей вероятностью будут иметь характеристики «что, где и когда», которые определяют эпизодическую память39. Участникам было показано 40 пар (А→Б) последовательно предъявленных картинок.

Каждое испытание начиналось с предъявления фиксационного креста на 500 мс, после чего в течение 4 с демонстрировался стимул А, за которым сразу же следовал стимул В в течение еще 4 с. Межпробные интервалы (ITI) случайным образом варьировали от 8, 9, 10, 11 или 12 с, в среднем 10 с. После представления всех 40 уникальных пар все они были представлены снова в случайном порядке во время второго и третьего блока обучения. Участникам были предоставлены 1-минутные перерывы между учебными блоками. В третьем блоке им предлагалось указать яркость каждой воображаемой истории по визуально-аналоговой шкале (ВАШ) от 0 («совсем не ярко») до 100 («очень ярко»).

Затем участники проходили тест на ассоциативное распознавание, в котором каждый предмет А предъявлялся в течение 4 секунд, после чего им предлагалось выбрать связанный с ним предмет Б из 6 вариантов на экране. Инструкции для обоих заданий повторялись на экране компьютера. В конце занятия был проведен краткий выходной опросник, в котором выяснялась мотивация участников выполнять инструкции по выполнению задач.

Относитесь к обучению (день 2). Задача ассоциативного обучения второго дня по структуре и инструкциям была почти идентична задаче предыдущего дня, но сильно отличалась по предъявляемым стимулам. Во-первых, предъявляемые стимулы теперь представляли собой пары B→C, то есть каждое первое представленное изображение (B) было вторым из пары, увиденной накануне. Более того, второй элемент каждой пары (C) мог быть либо нейтральным, либо аверсивным (угроза ) и сопровождался соответствующим звуком, воспроизводимым через наушники.

Таким образом, половина из 40 пар A→B в первый день была «расширена» аверсивным элементом C (A→B→CTHREAT), тогда как другая половина была вновь связана с нейтральным контрольным элементом C (A→B→CNEUTRAL). . Участники получили те же инструкции, что и в первый день: использовать каждую пару предъявленных стимулов, чтобы ярко представить истории, в которых они играют центральную роль, но теперь некоторые из этих образов могут включать в себя неприятные изображения и звуки. Участникам не было четко сказано, что каждое первое изображение пары (Б) будет вторым изображением пары, которую им представили вчера, и не было необходимости активно активировать ранее существовавшую картинку (А). Участников также попросили положить голову на подбородок и свести к минимуму движения головой во время выполнения экспериментальных задач, чтобы не мешать измерениям зрачков.

Как и в первый день, после предъявления всех 40 пар B→C, они повторялись во втором и третьем учебном блоке. Кроме того, в первом учебном блоке участникам предлагалось указать валентность («отрицательную» до «положительного») и возбуждение («от спокойного» до «напряженного»), вызванное историями, которые они представляли с каждой парой предметов по двум отдельным ВАШ от 0 до 100. Продолжительность ITI и рандомизация были такими же, как и в предыдущий день, и участники были снова даны 1-минутные перерывы между учебными блоками. Последовательно предъявлялось максимум три пары B→C из одного и того же состояния. После кодирования память для всех пар B→C проверялась так же, как и для пар A→B в первый день, и сеанс снова заканчивался выходным опросником, который на этот раз также включал вопросы, выясняющие субъективные эмоциональные переживания участников от задача.

Тест на ассоциативный вывод (день 3). В последний день участники сначала выполнили тест на ассоциативный вывод, а затем два теста на ассоциативное распознавание ассоциаций, которые были изучены в первый (A→B) и второй (B→C) день эксперимента. Они получили устные и письменные инструкции по каждому тесту отдельно. Во время теста ассоциативного вывода каждый элемент A предъявлялся в течение 4 секунд, после чего следовал тест с принудительным выбором из шести альтернатив, в котором участники должны были выбрать элемент C, с которым он косвенно связан через общий элемент B. Участники использовали числа. от одного до шести на цифровой клавиатуре, чтобы указать ответ для каждого испытания.

Все приманки, представленные во время каждого тестового испытания, представляли собой другие стимулы C, которые были предъявлены во время эксперимента и выбраны так, что три были из нейтрального состояния, а три - из состояния угрозы. Все картинки С одинаково часто использовались в качестве приманок. После теста ассоциативного вывода были проверены предпосылки воспоминаний A→B и B→C. Пробная структура этих тестов была идентична структуре теста ассоциативного вывода, за исключением того, что подсказка предъявлялась всего на 1 секунду. Наконец, после последнего выходного опросника, где снова спрашивали об их мотивации выполнять инструкции заданий, участники были проинформированы об истинных целях эксперимента.

Анализ данных.

Сбор и предварительная обработка. Сбор поведенческих данных осуществляли с использованием программного обеспечения Presentation (Neurobehavioral Systems Inc., Беркли, Калифорния). Данные зрачков в течение второго дня собирались с помощью айтрекера TobiiPro Nano, установленного с частотой дискретизации 60 Гц. Полученные временные ряды были предварительно обработаны с использованием языка программирования Python40 путем (1) обнаружения всех образцов, зарегистрированных айтрекером как пропущенные значения (NaN) в результате моргания участников, отвода взгляда или технических ошибок, и установки образцов за 100 мс до и после этого также быть NaN, (2) линейно интерполировать вокруг этих значений NaN и (3) применять полосовой фильтр (0,01–6 Гц, Баттерворта третьего порядка).

После этих первых шагов реакция учеников на стимулы B и C была количественно оценена путем вычисления среднего значения в рамках интересующего объекта: реакции, скорее всего, будут обнаружены непосредственно перед стимулом, вызывающим страх41. Что касается стимулов C, мы рассматривали последние 2 секунды предъявления стимула, когда эмоциональная реакция достигает своего пика42.

Чтобы пробное значение считалось достаточно качественным для включения в анализ, как среднее значение для интересующей рамки, так и его соответствующая базовая линия должны были быть рассчитаны на основе как минимум 50% значений, отличных от NaN, или в противном случае оно было установлено равным отсутствующий. Средние значения для каждого интересующего кадра были вычтены из средней ширины зрачка в течение базового периода в 500 мс до начала стимула29. Участники, для которых более 50% испытаний в любом состоянии были исключены на основании этого критерия, были полностью исключены из анализа данных учеников.

Манипуляции и проверки помещений. Ассоциации помещений. После теста на ассоциативный вывод (A→C) на третий день эксперимента участники прошли тесты на ассоциативное распознавание предпосылок воспоминаний A→B и B→C, что позволило конкретно выбрать те тестовые испытания A→C, для которых воспоминания, на которых они базы были сохранены43. Привело ли это к равному распределению испытаний по различным условиям, оценивали с помощью независимого t-критерия. Кроме того, мы оценили различия в ассоциативной памяти между условиями сразу после обучения в первый и второй дни, также используя независимые t-тесты.

Реакции возбуждения на аверсивные стимулы и передача на предикторы. Два повторяющихся измерения условия (угроза, нейтральность) × блок (один, два, три) ANOVA проводились для проверки того, удалось ли аверсивным стимулам C вызвать реакцию возбуждения и перенеслись ли они на стимулы B во втором и третьем последующих блоках. обучение. В первом случае в качестве зависимой переменной использовались средние реакции зрачков на стимулы С, а во втором — средние реакции зрачков на стимулы В.

Первичные анализы. Для каждого из основных поставленных здесь исследовательских вопросов мы использовали многоуровневый регрессионный анализ — стратегию моделирования, которая позволяет проверять гипотезы на уровне отдельных воспоминаний, принимая во внимание вложенную структуру испытаний памяти внутри участников. Поскольку зависимой переменной каждого анализа является двоичный результат тестов ассоциативного вывода, который может быть как правильным, так и неправильным, мы запустили модели логистической многоуровневой регрессии для проверки каждой гипотезы, используя пакет lme4 для R44.

Параметры, оцениваемые с помощью логистической регрессии, представляют собой изменения натурального логарифма прогнозируемых шансов, которые определяют вероятность возникновения дискретного события. Коэффициенты можно преобразовать в пропорцию, вычисливOddsOdds+1. Например, если прогнозируемые шансы на правильный ассоциативный вывод равны 4, это означает, что модель предсказывает 4 правильных вывода для каждого неправильного (или 80%), а логарифмическое отношение шансов (log OR) будет ln(4) ≈ 1,39. Все непрерывные переменные-предикторы были центрированы по среднему значению субъекта, а это означает, что результаты можно интерпретировать как эффекты внутрисубъектной дисперсии предикторов.

Важно отметить, что в анализ были включены только те испытания, для которых обе исходные ассоциации (A→B и B→C) сохранялись в день тестирования ассоциативного вывода. Это означает, что результаты следует интерпретировать как эффекты обучения угрозам, возбуждения и яркости кодирования в тех случаях, когда воспоминания, необходимые для вынесения суждения A→C, легко доступны. Другими словами, любое влияние угрозы на ассоциативный вывод не может быть объяснено различиями в условиях сохранения предпосылок воспоминаний.

Влияние обучения угрозам на ассоциативный вывод. Чтобы проверить гипотезу о том, что изучение угроз влияет на будущие ассоциативные выводы, мы запустили модель многоуровневой логистической регрессии с условием в качестве единственной предикторной переменной, где логарифмическое отношение шансов прогнозируемой средней точности ответа (ln(odds_hit) ) для испытания j, вложенного в участникI, равно:

ln(шансы_hitij)=µ + i + 1(Угроза)ij.

Нейтральное условие было установлено в качестве эталонной категории, а это означает, что перехват μ, или общее среднее, можно интерпретировать как прогнозируемое среднее логарифмическое отношение шансов для принятия правильного ассоциативного вывода для этого условия. Индивидуальная дисперсия базовой производительности или вероятность точного ассоциативного вывода в нейтральных условиях фиксируется случайными точками пересечения, т.е. Коэффициент 1 тогда представляет собой разницу в прогнозируемом среднем логарифмическом отношении шансов для испытаний угроз по сравнению с нейтральными испытаниями. Если параметр 1 является значимым, это указывает на эффект обучения угрозам. Положительное значение 1 будет свидетельствовать об усилении эффекта угрозы, тогда как отрицательное значение будет свидетельствовать об ухудшении.

Мы дополнительно проверили, различается ли время реакции (RT) в разных условиях и различается ли этот эффект для правильных и неправильных ассоциативных выводов, используя линейную многоуровневую регрессию с двумя категориальными предикторами: состояние и правильность, с нейтральными и неправильными в качестве эталонных категорий соответственно. Таким образом, модель была указано следующее:

RT=µ + i + 1(Угроза)ij + 2(Верно)ij + 3(Угроза × Правильно)ij.

Здесь 1 — это предполагаемая разница во времени реакции на угрозу по сравнению с нейтральными испытаниями, а 2 — между правильными испытаниями по сравнению с испытаниями с неправильным ответом. 3 — это аддитивная разница для испытаний, которые оба находятся в состоянии угрозы и на которые даны правильные ответы. Наконец, мы провели повторные измерения ANOVA RT с условием (угроза, нейтральность) и типом ассоциативного теста (вывод A→C, ассоциация A→B, ассоциация B→C), чтобы оценить, были ли ассоциативные выводы по воспоминаниям такими же быстрыми, как суждения об ассоциативном распознавании. Withinmemories9 и различалось ли это в зависимости от условий.

Норадренергическая модерация влияния обучения угрозам на ассоциативный вывод. Чтобы оценить, связано ли возбуждение, вызванное аверсивными стимулами C (т. е. стимулами США), с возможным влиянием воспоминаний об угрозах на ассоциативные выводы (будь то усиление или ухудшение), реакции учеников при первом столкновении с C в первом блоке затем были добавлены в качестве модераторов. эффекта условия:

ln(шансы_hitij)=µ + i + 1(Угроза)ij + 2(Возбуждение)ij + 3(Угроза × Возбуждение)ij.

Поскольку возбуждение, действующее как расширение зрачка, является непрерывной переменной, 2 представляет собой соответствующий наклон для прогнозирования логарифмического отношения шансов точного ассоциативного вывода. Нейтральное состояние снова используется в качестве эталона, а это означает, что 3, наклон взаимодействия возбуждение × состояние, представляет собой разницу в наклонах эффекта возбуждения в испытаниях с угрозами по сравнению с нейтральными испытаниями.

Вторичные анализы. Контроль яркости предпосылок воспоминаний. Степень, в которой обучение угрозам влияет на ассоциативный вывод, может зависеть от субъективной яркости кодирования исходных эпизодов, которые формируют основу для последующего суждения. Хорошо известно, что эмоционально возбуждающие события вызывают яркие воспоминания45, что может повлиять на силу ассоциативной памяти. Таким образом, чтобы контролировать влияние яркости предпосылок воспоминаний, которое может различаться в зависимости от условий, участники давали субъективную оценку яркости предпосылок воспоминаний в оба дня обучения. Мы проверили, смягчает ли яркость влияние обучения угрозам на последующий ассоциативный вывод, добавив к модели оценку яркости за день 1 и день 2, заданную как трехстороннее взаимодействие с условием:

ln(шансы_hitij)=µ + i + 1(Угроза)ij + 2(Яркость_D1)ij + 3(Яркость{ {8}}D2)ij+ 4(Угроза × Яркость_D1)ij + 5(Угроза × Яркость_D2)ij+ 6(Яркость{{ 17}}D1 × Яркость_D2)ij+ 7(Угроза × Яркость_D1 × Яркость_D2)ij.

Переменные яркости для обоих дней, Яркость_D1 и Яркость_D2, являются непрерывными, их соответствующие основные эффекты обозначены наклонами 2 и 3. Как и в случае с предыдущими анализами, параметры взаимодействия 4 и 5 указали на различия в эффекте яркости предпосылок для испытаний угроз по сравнению с нейтральными испытаниями для обоих дней кодирования. Наконец, параметр 6 представляет эффект взаимодействия яркости воспоминаний о предпосылках, тогда как 7 указывает, чем этот эффект отличается для испытаний угроз по сравнению с нейтральными.

Влияние обучения угрозам на предпосылки воспоминаний. Применяя ту же стратегию моделирования, которая использовалась для анализа влияния обучения угрозам и возбуждения на ассоциативный вывод, мы проверили, были ли исходные воспоминания (A→B) усилены новыми ассоциациями угроз (B→C), что соответствовало более ранним исследованиям. поиск доказательств эмоциональной маркировки12,13. Аналогичным образом мы проверили, различаются ли ассоциации между новыми элементами памяти (B → C) в испытаниях с угрозами и в нейтральном контроле.

Подобно нашим прогнозам о влиянии угрозы на ассоциативный вывод, здесь мы ожидали либо улучшения из-за прогностической ценности угрожающих C-предметов, приобретенных B-предметами, либо ухудшения в соответствии с более ранними исследованиями влияния эмоций на ассоциативное обучение. Обратите внимание, что теперь Odds_hitij относится к бинарному исходу (правильному или неправильному) испытаний в ходе теста на ассоциативное распознавание ассоциаций первого или второго дня, оцениваемого на третий день эксперимента.

ln(шансы_hitij)=µ + i + 1(Угроза)ij.

For more information:1950477648nn@gmail.com