Сканирование мозга Исследование нейронных коррелятов Наблюдение виртуальных социальных взаимодействий
Summary
В этой статье показано опытно-конструкторских, в которой все тело, анимированные персонажи используются в сочетании с функциональной магнитно-резонансной томографии (МРТ) для изучения нейронных коррелятов наблюдения виртуальных социальных взаимодействий.
Abstract
Способность оценить социальное взаимодействие имеет решающее значение в оценке намерений других людей. Такие факторы, как выражение лица и язык тела влияет на наши решения в личной и профессиональной жизни, так 1. Эти "друг или враг" суждения часто основаны на первые впечатления, которые, в свою очередь, может повлиять на наши решения »подход или избежать". Предыдущие исследования расследование нейронных коррелятов социального познания как правило, используют статический лица стимулы 2. Здесь мы проиллюстрируем, опытно-конструкторских, в которой все тело, анимированные персонажи были использованы в сочетании с функциональной магнитно-резонансной томографии (МРТ) записей. Пятнадцать участников были представлены короткометражный фильм-клипы гость-хозяин взаимодействия в деловой обстановке, а МРТ данные были записаны, а в конце каждого фильма, участники также при условии, рейтинги хозяин поведения. Такая конструкция имитирует более тесно реальных жизненных ситуациях, и, следовательно, может способствовать лучшему пониманию нейронных механизмов социального взаимодействия в здоровый образ жизни, а также для получения понимание возможных причин дефицита в социальном поведении в таких клинических условиях, социальной тревожности и аутизма 3 .
Protocol
Discussion
Опытно-конструкторских представленные здесь позволяет исследовать нейронные корреляты наблюдения и интерпретации языка тела. Такая конструкция имеет потенциал для продвижения наших знаний о мозге механизмов, участвующих в социальных взаимодействиях, и расширить теоретические мод?…
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Это исследование было поддержано стартовый капитал для FD. К. С. был поддержан летом студенческие от Альберта Heritage Foundation для медицинских исследований. FD была поддержана премия для молодых следователь из Национального Альянса по исследованиям в области шизофрении и депрессии, а также премии от КПРФ Канадская психиатрическая исследовательского фонда. Авторы хотели бы поблагодарить Петра Seres за помощь в сборе данных и Кристина Suen за помощь в анализе данных.
References
- Adolphs, R. The social brain: neural basis of social knowledge. Annu Rev Psychol. 60, 693-716 (2009).
- Todorov, A. Evaluating faces on trustworthiness: an extension of systems for recognition of emotions signaling approach/avoidance behaviors. Ann N Y Acad Sci. 1124, 208-224 (2008).
- Pelphrey, K. A., Morris, J. P. Brain Mechanisms for Interpreting the Actions of Others From Biological-Motion Cues. Curr Dir Psychol Sci. 15, 136-140 (2006).
- Levav, J., Argo, J. J. Physical Contact and Financial Risk Taking. Psychological Science. 21, 804-810 (2010).
- Northoff, G. Self-referential processing in our brain–a meta-analysis of imaging studies on the self. Neuroimage. 31, 440-457 (2006).
- Eddington, K. M., Dolcos, F., Cabeza, R., R Krishnan, K. R., Strauman, T. J. Neural correlates of promotion and prevention goal activation: an fMRI study using an idiographic approach. J Cogn Neurosci. 19, 1152-1162 (2007).
- Eddington, K. M. Neural correlates of idiographic goal priming in depression: goal-specific dysfunctions in the orbitofrontal cortex. Soc Cogn Affect Neurosci. 4, 238-246 (2009).
- Watson, D., Clark, L. A., Tellegen, A. Development and validation of brief measures of positive and negative affect: the PANAS Scales. J Pers Soc Psychol. 54, 1063-1070 (1988).
- Spielberger, C. D., Gorsuch, R. L., Lushene, R. E. . Manual for the State-Trait Anxiety Inventory. , (1970).
- Heimberg, R. G. Psychometric properties of the Liebowitz Social Anxiety Scale. Psychological Medicine. 29, 199-212 (1999).
- Costa, P. T., McCrae, R. R. . Revised NEO personality inventory and NEO five factor inventory: Professional manual. , (1992).
- Friston, K. J., Ashburner, J. T., Kiebel, S. J., Penny, W. D. . Statistical Parametric Mapping: The Analysis of Functional Brain Images. , (2006).
- Hanke, M. PyMVPA: A python toolbox for multivariate pattern analysis of fMRI data. Neuroinformatics. 7, 37-53 (2009).
- Said, C. P., Moore, C. D., Norman, K. A., Haxby, J. V., Todorov, A. Graded representations of emotional expressions in the left superior temporal sulcus. Front Syst Neurosci. 4, 1-8 (2011).
