Name: measuring attentional biases for threat in children and adults
Uploaded: 2014-10-19T15:00:00.000+00:00
Duration: 8 min 25 s
Description: Watch this Scientific Journal Video about Measuring Attentional Biases for Threat in Children and Adults at JoVE.com

We would like to thank Evan Rapoport and William Hulbert for writing the code for the original and updated Matrix programs.

注：以下のプロトコルは、ラトガース大学、人間研究倫理委員会のガイドラインに従っています。 1刺激<ol><li>それぞれが同じカテゴリに属していることを写真のセットを使用してください。最高の実験的な質問に合った刺激の数を選択します。この手順で前の仕事の多くは、カテゴリごとに24の写真を使用。 </li><li>社会的な脅威の検出の研究のために、NimStim面で見られるような大人として脅迫の刺激として怒っている顔の概略図や写真を使用して怒っている顔が5、7-9を設定してください。代わりに、恐怖表情5を使用しています。 </li><li>子供の社会的な脅威の検出の研究のために、例えば上記のもののような大人の顔刺激を使用するか、またはそのような子供感情表情セット（CAFE）8のものと子怒っている顔の写真を使用して、下記の注を参照してください 。 注：ローブ、V.、＆スラッシャー、C. ザ·チャイルドAffecti訓練を受けていない成人の妥当性と信頼性（2014）：表情（CAFE）セットVEの。 </li><li>そのようなヘビやクモなどの動物を脅かすの検出研究のために、自然の本やWebサイト3-4,7からの動物の写真を使用しています。 </li><li>よく脅かすカテゴリに一致する中立比較刺激のカテゴリを選択してください。脅迫を勉強している場合（怒っ/恐ろしい）に面し、比較刺激として中性または幸せそうな顔を使用しています。脅迫的な動物（ 例えば 、ヘビ/スパイダー）を勉強している場合は、知覚的に同様の非を脅かす動物（ 例えば、カエル/ゴキブリ）3-4を使用しています。 </li><li>ディストラクター刺激を選択してください。どちらか（ヘビディストラクタの中でカエル誤選択肢の中で、例えばヘビターゲット、カエルのターゲット）のターゲットとディストラクタを入れ替える、あるいは脅迫と非脅かすターゲット条件（ 例えば、フラワーディストラクタ間のヘビターゲット、カエルのための誤選択肢の均一なセットを使用花の中のターゲットディストラクタ）。 注：適切なディストラクタを選択すると問題についての議論を参照してください。 </li><li>刺激は顔の写真で構成されている場合には、男性と女性の顔の同じ番号を使用し、各セット内の異なる人種/民族の可用性に基づいて、レースのために顔を変える。 </li><li>刺激は、動物や植物の写真で構成されている場合には、色や明るさのカテゴリーと一致するか、白黒写真3-4,7を使用しています。 </li></ol> 2。機器<ol><li>タスクのタッチスクリーンモニターとコンピュータを入手します。任意のPCのための標準のVGAポートに接続し、スタンドアロンのタッチスクリーンモニタを使用するか、オールインワンコンピュータとタッチスクリーンとして機能タブレットPCを使用しています。 </li><li>試験のマトリクスサイズ及び数を含む研究のパラメータを選択する。 注：以前の研究は、9ピクチャ（3×3）の行列、または4ピクチャ（2×2）の行列、24試験を使用していますが、他のパラメータとすることができる使用。 </li><li>参加者に行列を提示するカスタマイズされたプログラムなどEPrimeなどの商用プレゼンテーションソフトのどちらを使用するか、作者のWebサイト上でこの方法論のために特別に設計されたマトリックスプログラムにアクセス。 注：行列プログラムは、柔軟な学習パラメータを可能にします。それは、研究者マトリックスサイズ、試行回数、および刺激を選択するオプションを提供します。また、ランダムに各マトリックス内の刺激を配置し、ランダムな順序でそれらを提示します。 </li><li>モニターの前のテーブル上にある手形の輪郭を机やテーブルでのタッチスクリーンモニター/コンピューターを配置します。参加者の手が各試験の開始のためにも同じ場所にあるように、出発点として手形を使用してください。 </li></ol> 3。子供手順<ol><li>そのビジョン障害児は、プロシージャ全体で彼らの眼鏡やコンタクトレンズを着用していることを確認します。 correctivを持っていない視力障害児を除外電子装置。 </li><li>実験を開始する前に、タッチスクリーンモニターの基部から腕の長さで、座席の参加者。 </li><li>手形に手を配置する子どもたちに指示します。参加者の手は、すべての試験の開始時にも同じ場所にあるように、すべての裁判の間、これを行います。 </li><li>作業中は、参加者に指示するために、モニターの横に立っている。 </li><li>最初の子にタスクを説明します。「あなたは私と一緒にコンピュータゲームをプレイする準備ができていますか？これは、触れることができる特別なコンピュータです！私はあなたに、画面上の写真の束を示し、そのうちのいくつかに触れることをお願いするつもりです。あなたは準備ができていますか？ &quot; </li><li>次に、どのようにそれらを数練習試行を与えることで、タッチスクリーンを使用する子供の参加者を教える。最初の練習トライアル、目標カテゴリから一枚の写真と現在の参加者は、上の、画面に触れてもらう。次の言語を使用して、「これは（ターゲット）である。あなたができる画面上の（ターゲット）に触れ？ &quot; </li><li>第二の練習試験では、ディストラクターカテゴリから一枚の写真と現在の参加者は、上の、画面に触れてもらう。次の言語を使用して、「これは（不正解）です。あなたは、画面上（ディストラクター）に触れることができる？ &quot; </li><li>次の3つの練習試行では、8ディストラクタのうちの1つの目標に完全に9コマ行列と共に存在参加。あなたが見るときは画像が画面上に出てくる、それが（ターゲット）を見つけるためにあなたの仕事です」と早くすることができますようにそれに触れる：最初の9つのピクチャの練習行列が画面に表示されたら、次の指示を与える。あなたはそれを行うことができます？あなたは本当に速い（ターゲット）を見つけることができると思いますか？ &quot; 注：手順は他のサイズの行列に変更することができ、例えば、2×2,1×1 など </li><li>スマイリー顔のアイコンが表示されるように、各フルマトリックス裁判の間には、刺激提示プログラムを設計。子供に説明した： &quot;それは（ターゲット）に触れるためにあなたの仕事だし、それはスマイルマークに触れるために私の仕事です。「子供は、その後の試験間スマイリーフェイスに触れることをしようとした場合、これらの方向を強化する。 </li><li>子供の完全な注意が次の公判の開始前に画面上にあることを確実にするために、各試行間のスマイリーフェイスを使用してください。子供の手が手形上にあり、彼/彼女は、画面を見ているときに、継続してスマイリー顔のアイコンを押してください。すべての裁判の間、これを行います。 </li><li>スマイリーフェイスをタッチ第2、第3の練習試行を続ける。子供が画面上で、ターゲットに接触していない場合は、指示を繰り返す：「あなたの仕事はできるだけ早くすることができますように（ターゲット）を見つけ、画面に触れることで、忘れないでください！ &quot; </li><li>テストトライアルと続いて、本の参加者。 </li><li>自動的に各行列の発症から画面をタッチする待ち時間を記録する刺激提示プログラムを使用します。画面上に存在する行列の参加者がターゲットに触れるまで。スマイリーフェイスのアイコンが表示されているときの待ち時間を記録しないでください。画面に子供の注意をリダイレクトするために、必要に応じて命令を繰り返すには、このアイコンを使用しています。 </li><li>あなたのレイテンシデータからエラーを特定します。エラーは、参加者ではなく、ターゲットのディストラクタ刺激のいずれかを選択する比較試験である。エラーが出力に識別され、マークされているように、カスタム刺激呈示ソフトウェアが書かれるべきです。 </li><li>誤差を除去した後に各参加者のための目標刺激を検出するための平均待ち時間を計算します。統計分析のために、これらのデータを使用してください。 </li></ol> 4アダルト手順<ol><li>そのビジョンが損なわ大人が処置を通して彼らの眼鏡やコンタクトレンズを着用していることを確認します。矯正装置を持っていない視力障害者の成人を除外します。 </li><li>タッチスクリーンモニタの基部から腕の長さで、座席の参加者。 </lI&gt; <li>参加者の手は、すべての試験の開始時にも同じ場所にあることを確認するために手形に彼/彼女の手を配置するために、参加者に指示します。 </li><li>作業中は、参加者に指示するために、モニターの横に立っている。 </li><li>どのようにタッチスクリーンを使用するよう参加者に教えるために、彼らにいくつかの練習試行を与える。最初の二つの練習試行では、ディストラクターカテゴリから単一の画像に続いて、画面上のターゲットカテゴリから単一の画像に触れるよう参加者に依頼する。 </li><li>次の3つの練習試行では、8ディストラクタなかつの目標を完全に9コマ行列と共に存在参加。 </li><li>目標を見つけ、可能な限り迅速に画面に触れて、参加者に指示します。その後、手形に彼/彼女の手を返す。 注：各試行間のスマイリーフェイスは、大人の参加者のための必要はありません。あなたはそれを使用するか、またはそれを排除するかどうかを選択できます。 </li><li>スマイリーを使用している場合顔、次の試行に移るためにスマイルマークをタッチし、参加者に指示する。 </li><li>以下の練習試行は、現在の参加者の試験試​​験は、それぞれが一つのターゲットとディストラクタ8を含む。 </li><li>自動的に各行列の発症から画面をタッチする待ち時間を記録する刺激提示プログラムを使用します。 </li><li>ステップ3.13で指定されるように、あなたのレイテンシデータからエラーを特定します。 </li><li>誤差を除去した後に各参加者のための目標刺激を検出するための平均待ち時間を計算します。統計分析のために、これらのデータを使用してください。 </li></ol>

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The authors have nothing to disclose.

ここでは子供に優しいタッチスクリーン検出パラダイムのための詳細なプロトコルが提示され、子供や大人との手順を使用して、前の結果が説明されています。パラダイムを使用する際に、研究者が考慮すべきいくつかの追加の要因があります。まず、研究者は、ターゲットをラベルとして、実験の設定について慎重に参加者の感情の状態を考えるべきであり、参加者の感情的な特性（ 例えば、恐怖症、不安）は、すべての結果に影響することが示されている1,11,15-16 。さらに、研究者は、適切なターゲット刺激を選択する際に注意が必要です。大人と脅威検出の研究の多くでは、ヘビやクモの検出は、花やキノコ1の検出と比較した。花やキノコ、動物ではないので、これらの研究で報告されたヘビやクモのための利点は、一般的に動物のための利点を反映し、動物を脅かしていない可能性がありsのそれ自体。研究の一握りは（かかわらず、脅威関連性の）動物は植物17-19よりも迅速に検出されることを示している。他の動物にヘビやクモを比較すると、この潜在的な問題3-4を是正でしょう。同様の注意が脅迫誤選択肢として視覚的検出の研究のための適切なディストラクター刺激を選択することに支払われるべきであるが、彼 ​​らは、非脅迫のターゲット20〜26を検出したとき、参加者を遅くすることが示されている。均一なディストラクタを使用すると、検出で検出された差異がターゲット7に起因する可能性があることを保証することがあります。両方のターゲットとディストラクター刺激を選択する際に最後に、注意が刺激を渡って知覚異質に支払われるべきである。ビジュアル検索のパラダイムは刺激の低レベルの知覚の違いに特に敏感で言い換えると、写真は、色、明るさ、輝度などを整合させる必要があります。 の潜在的な批判にUCH-画面パラダイムは、画面に触れることにより、標的刺激と物理的に接触するように、参加者を必要とすることである。一つは、参加者を要求することは、それを促進するのではなく、応答速度が低下可能性が脅迫刺激の写真との物理的接触をすると主張している可能性があります。しかし、タッチスクリーンパラダイムを使用して大規模な作業が脅迫刺激が、参加者は恐怖や脅迫のターゲット1を恐れている場合であっても、検出された（そして、画面にタッチした）非脅かすさまざまな刺激よりも迅速にしていることを一貫して示している。さらに、いくつかの研究は、タッチスクリーン検出パラダイムに必要な押圧動作が回避応答に沿って実際にあることを示唆している。具体的には、Cacioppoらは押しの行為は否定的stimulを避けるに似ている、体内でのフィードバックを生成しながら、自分の方に引っ張り行為は一般的に、正の刺激に近づくと関連していることを示唆している私。例えば、腕の屈曲タスク中にニュートラルな刺激を評価するように求めていた参加者は、アーム延長タスク27の間にそれらを評価した参加者よりも多くの刺激を好んだ。タッチスクリーン手順を脅かす刺激と物理的に接触するように、参加者を必要とするが、このように、これらの脅威との物理的接触を行うことは、応答遅くなることを示唆する証拠はない。 最後の注意点は、タッチスクリーンの手順は、現在急速な脅威検出の駆動機構を解明する可能性を可能にすることができるアイトラッキング技術と組み合わせて使用​​することができることである。一部の研究者は、例えば、視覚探索パラダイムにおける脅威に対する利点は刺激が28を脅かしに急速な最初の凝視によって駆動されていることを示唆している。他のものは、これらの結果は、参加者が非脅かす刺激が29よりも脅かす検出する前に、より少ない凝視をしているという事実によって駆動されることを報告している。詐欺でtrast、他の研究者が気になるか、恐怖の参加者での脅威のための利点は、参加者の恐怖30-31の対象から外す困難で駆動されることを示した。最後に、検出パラダイムにおける脅威に対する利点は、ターゲットが最初に固定されていると脅した後に（ボタンを押すか、画面に触れる） が応答を速く行動によるものであることを示唆している他のものがあります。言い換えれば、脅迫刺激が速くアクションを呼び起こす、そして32-33必ずしも速く検出されない場合があります。アイトラッキング技術と組み合わせて、タッチスクリーンのパラダイムを使用することで、この重要な（そしてまだ論争の）問題を明確にすることができます。 結論として、子供に優しいタッチスクリーンパラダイムは、伝統的な成人に焦点を当てた視覚的検出パラダイムで製造されたものと類似の結果を生成します。だけでなく、助けquの特に検出された刺激の種類を明らかに可能性があり、このパラダイムを使用して今後の研究icklyが、それはまた、人間が視覚的注意における脅威のためにこれらのバイアスを獲得する方法を明らかに役立つことがあります。

何十年もの研究者が脅迫刺激のさまざまなタイプの人間の検出に興味を持っています。これまでの研究で使用される標準的な成人の検出パラダイムでは、参加者は一般的に3×3の行列や2×2のマトリックスに配列された写真が表示されます。行列は、単一の刺激カテゴリから写真で構成されている、またはそれらが第2の刺激カテゴリから1矛盾の画像が含まれています。大人の参加者は、本矛盾した画像がある場合、写真のすべてが同じカテゴリ、第二ボタンからのものである場合は、一つのボタンを押すように求められます。大人は、一般的に、より迅速に、花、きのこ、そして幸せなまたは中性顔1,2を含むニュートラルな刺激よりもヘビ、クモ、そして怒っている顔など、脅迫的な刺激を検出する。 伝統的に、ほとんどの脅威検出研究の焦点は、大人の参加者にされている。脅威に対するバイアスが開発どのよう注意調べるために、ローブとデそれは同様に3人の子供と一緒に使用することができるように、（2008）Loacheは、標準的な成人の視覚的検出パラダイムを変更しました。彼らは、タッチスクリーンモニターに画像の3×3のマトリックスと8誤選択肢の中から単一のターゲットを含む各行列の参加者を発表した。彼らは可能な限り迅速に目標を見つけ、画面に触れて、参加者に語った。修正されたタッチスクリーンパラダイムを使用してさまざまな研究は、上記の標準的なボタン押下手順にこれまでの研究で報告されたものに結果を平行に示されている：（3から5歳の範囲）就学前の子どもと大人のイメージをより速くヘビの画像を検出花、カエル、そして毛虫;彼らはより速く、キノコやゴキブリよりもクモを検出。彼らは、幸せな中立、悲しい顔3-5よりも速く怒り恐ろしい表情を検出する。 標準のボタンを押して手続きと新しいタッチスクリーンとの間にいくつかの重要な相違点がありますタッチスクリーンパラダイム簡単で子どもに優しい作る手順。古典的な成人の手順では、参加者は2つのカテゴリから、写真で構成されているマトリクス·一部の種類、および矛盾カテゴリからの画像が含まれている他の人とされています。このパラダイムでは、参加者のタスクは、マトリックス内のすべての画像が同じカテゴリに属している場合、彼らは矛盾した画像、および第二のキーが表示された場合は1キーを押すことです。対照的に、タッチスクリーンの手順を用いて、参加者は、すべてのマトリックス中にターゲットが存在することを知って、それらのタスクは、単にそれに触れることである。これは簡単にタッチスクリーンのタスクが行われます。代わりに、矛盾した画像が存在するかどうかを検出し、キーボード上の特定のボタンを押すことを忘れないでするのでは、タッチ·スクリーン·パラダイムの参加者は、ターゲットごとに、マトリクス状に存在することを知っている、と彼らを唯一のタスクはそれを見つけると画面5に直接触れることである。さらに、タッチスクリーンの手順は、あなたとすることができるはい/標準ボタン押下手順のようにタスクとは対照的に、強制選択タスクとしてのGHT;強制選択タスクを使用すると、潜在的な回答の偏りを排除します。タッチスクリーンの方法論は、お子様連れや大人と、3の幼い子供と一緒に使用することができます。実際には、研究者も、彼らはあまりにも8ヘビ6の間で、単一の花よりも早く8花の間で、単一のヘビを検出することを報告し、サルの脅威検出を調べるためにタッチスクリーンのパラダイムを使用している。 ここでは、関連する材料、設備、手順を記述し、子供に優しいタッチスクリーン検出パラダイムのための詳細なプロトコルを提示して、子供と大人の両方の参加者と、この手順を使用するために必要な分析。私たちは、同じ参加者の中の標準成人のボタン押下手順と修正されたタッチスクリーン·プロシージャを使用して以前の結果を説明し、それぞれのパラダイムの結果との間に類似点と相違点を説明します。最後に、脅威検出の研究に、今後の研究にタッチスクリーンの手順を使用するための実用的な考慮事項について説明します。

measuring attentional biases for threat in children and adults

Investigators have long been interested in the human propensity for the rapid detection of threatening stimuli. However, until recently, research in this domain has focused almost exclusively on adult participants, completely ignoring the topic of threat detection over the course of development. One of the biggest reasons for the lack of developmental work in this area is likely the absence of a reliable paradigm that can measure perceptual biases for threat in children. To address this issue, we recently designed a modified visual search paradigm similar to the standard adult paradigm that is appropriate for studying threat detection in preschool-aged participants. Here we describe this new procedure. In the general paradigm, we present participants with matrices of color photographs, and ask them to find and touch a target on the screen. Latency to touch the target is recorded. Using a touch-screen monitor makes the procedure simple and easy, allowing us to collect data in participants ranging from 3 years of age to adults. Thus far, the paradigm has consistently shown that both adults and children detect threatening stimuli (e.g., snakes, spiders, angry/fearful faces) more quickly than neutral stimuli (e.g., flowers, mushrooms, happy/neutral faces). Altogether, this procedure provides an important new tool for researchers interested in studying the development of attentional biases for threat.

統計分析 タッチスクリーンの方法論によって生成されたデータを用いて行うことができるいくつかの可能な統計分析がある。データを分析するために、SPSSや他の統計ソフトウェアを使用してください。被験者間の各参加者はランダムに1実験条件3,5に割り当てられていたデザインを利用してタッチスクリーン検出タスクを使用して、元の研究。このような場合は、研究者らは、使用可能なすべての臨床試験（プロトコールの指示に従って）上のターゲット刺激を検出するための平均待ち時間を計算する必要があります。これは、各参加者のための単一のデータ点を生成する。データは、その後、被験者間因子として対象カテゴリを持つ標準ANOVAでの従属変数として入力することができます。 あるいは、研究者は、参加者は、実験条件のすべてを受信して​​被験者内デザインを使用することを選択することができる。この場合、研究者はcounterbalanに注意する必要があります参加者はより速く繰り返さ裁判上の取得する傾向があるように、CE /、タスクの順序をランダム化。研究者は、反復測定ANOVAを用いて被験者間デザインのため、上記と同様の統計的手法を使用することができます。別の方法として、被験者内デザインの利点は、研究者は、一般的に刺激のある特定の種類の偏りを表す差異スコアであるバイアススコアを計算することができるということです。たとえば、顔を脅かすためのバイアススコアは、幸せな顔10を検出するために平均待ち時間から怒った顔を検出する平均待ち時間を差し引くことによって計算することができる。この場合、正のスコアは脅威のためのバイアスを示し、負のスコアは非脅威に対するバイアスを示している。 いくつかの場合において、研究者は、参加者は、単一のテストセッション中にいくつかの実験条件を完了する被験者内デザインを使用することを選択するかもしれない。これらの場合、研究者は、代わりに、トライアルレベルのデータを分析するためにミックスエフェクト分散分析を使用することを選択するかもしれない各参加者のための単一の平均化されたデータ点を分析する。すべてのデータを使用することにより、単一の平均値、混合モデルは、エラー12-14の可能性を低減する、考慮に多くの臨床試験の過程で、参加者の行動の個人差を取ることを指すの代わりに。 最後に、参加者は、標的刺激を検索するようにヘッドマウントや机に取り付けられたアイトラッキング技術は、正確な凝視をキャプチャするために、タッチスクリーンの視覚的検出パラダイムと組み合わせて使用​​することができることは注目に値する。アイトラッキングはちょうどそれがスクリーンにも最初の最初のターゲットを固定する前に、各ディストラクターにターゲット、合計凝視し、固定時間を固定するための遅延、および行動反応を行うことへの最初の固定から待ち時間にデータを生成タッチするレイテンシよりもより多くを生産11。これらの施策を区別することで、研究者は、迅速な検出をドライブ可能性のメカニズムを明確にすることができます。たとえば、 知覚標的刺激のための利点は、第一の固視目標刺激に対する待ち時間を分析することによって調べることができる。他人をある程度の刺激のための知覚的利点がある場合は、最初にこれらのターゲットを固定するための待ち時間は、他のターゲットに比べて高速である必要があります。 検索のutomaticity、または「ポップアウト」は、また、それらがターゲットに到達する前に、各参加者が凝視ディストラクタの数を調べることにより、アイトラッカーを用いて測定することができる。検索は、特定のターゲットの刺激のために自動的に発生した場合、参加者はこれらのターゲットに到達する前に、より少ない誤選択肢をスキャンする必要があります。アイトラッカーはまた、参加者が最初の目標を固視した時点から画面をタッチする待ち時間を測定し、 応答行動の効率を調べるために使用することができる。利点は、特定のターゲットの刺激応答を行動であった場合、参加者は最初にこれらのターゲットを固定した後に（ 例えば 、画面上のターゲットをタッチする）行動反応を行うために高速にする必要があります。混合モデルは、Uすることができ各固定が分析に使用できるように、視線追跡データを分析するのsed。 幼児と成人における検出のパターン 子供と大人の両方の参加者とのタッチスクリーン検出パラダイムを使用してこれまでの研究では一貫してすべての年齢層の参加者が非を脅かすの刺激よりも迅速に刺激を脅かす検出することが示されている。手順を使用して、元の論文では、（それぞれの花、カエル、および毛虫）は、さまざまな非脅迫的刺激に対するヘビの検出を検討した。実験1の手順では、参加者はどちらか8の花の中で、単一のヘビや後続の各裁判上の8ヘビの中で一輪の花を検出しました。参加者は、花よりも迅速にヘビを検出し、大人より早く子供より刺激のすべてを検出した。第二の実験は、密接にヘビ、カエルに似ている動物にヘビを比較した。再び、参加者が検出されカエルよりも大幅に高速ヘビ、と大人はより迅速に子供よりすべてのターゲットを検出しました。最後に、第三の実験では蛇のイモムシのような形をしている他の動物にヘビの検出を比較した。この場合も、両方の年齢層は、より迅速に毛虫を超えるヘビを検出したが、その効果は、子供3（ 図1）に対してのみ有意であった。 <img alt="図1" src="/files/ftp_upload/52190/52190fig1highres.jpg" /> 図1に、実験1-3の3歳児と成人のために収集されたデータを示しており、ローブ＆DeLoache（2008）3から変更されている。3つのすべての実験では、3歳児が有意にかかわる刺激（ヘビ）を検出しさまざまな非脅迫的刺激よりも速く（花、カエル、および毛虫それぞれ）。花（大人と同じパターンを示したが、結果は実験1と2でのみ有意であった秒、カエル）。この図は、ローブ＆DeLoache（2008）3から変更されている。 <a href="https://jove.unicartagenaproxy.elogim.com/files/ftp_upload/52190/52190fig1highres.jpg" target="_blank">この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。</a> まとめると、これらの結果は、タッチスクリーンのパラダイムは、非脅かす刺激にわたりこれまでの研究で報告された同様の効果を脅かすための優位性を実証することを示している。さらに、タッチスクリーンパラダイムは大人と就学前の子供たち3-5を含む複数の年齢グループ全体で応答するのと同じパターンを生成します。 パラダイムアクロス比較 どのようにタッチスクリーン手続きによって生成される結果は、古典的な成人のボタン押下検知パラダイムによって生成された結果と比較するのですか？ある研究では、最近のパターンを比較するために被験者の中ボタンを押し1、タッチスクリーン3の方法論を複製しようとしたこれら二つのパラダイム15を越え応答。研究では、成人のグループが正確にボタン押下の検出とタッチスクリーン検出タスクの両方を実行し、結果を比較した。予想されたように、両方のパラダイムでは、参加者がより迅速かつ正確に（ すなわち 、それらは少数の誤りを犯した）非脅かすターゲット（花、きのこ）よりも、両方のパラダイムを使用した以前の研究と一致して脅迫のターゲット（ヘビ、クモ）を検出した。これらの結果は、タッチスクリーンのパラダイムが実際にパラダイムの間のわずかな違い（刺激試行回数など ） を変更しないことを示唆し、古典的なボタン押下手順、3-4,15として結果の同じパターンを生成することを示している非脅迫的な刺激に対する脅迫の検出についての結果の全体的なパターン。 これらの類似性にもかかわらず、注目に値する結果に重要な違いが1つもありました。ボタンを押して手順において、increasin脅迫標的の検出に関係なく、設定されたサイズの均等に速かったのに対し、gの4〜9写真から行列のサイズは、非脅迫標的の検出を遅らせた。そのような相互作用は、4〜9の写真から行列のサイズを大きくすると遅かったタッチ·スクリーン·パラダイムが見つかりません、と脅かすと非脅かす標的の検出された。さらに、一つのタスクに応答し相関分析によれば、他で応答の間にはほとんど関係がなかった。このように、研究者は非脅かす対脅かす結果、より高速な検出の全体的なパターンが、パラダイムの間で同じ刺激だったことを覚えておいてください、それは手続きが同じ基本プロセス15（ 図2）を測定しているかどうかはまだ不明である。 <img alt="図2" src="/files/ftp_upload/52190/52190fig2highres.jpg" /> 図2は、データcollecteを表し<html>ローブ＆マシューズ（2014）15に大人からD（図からと変更されている）。これは、ボタンを押して手順（実験1）、およびタッチスクリーン手順（実験3）で標的刺激を検出するための平均待ち時間を提示。両方の手順は、花やキノコよりも迅速に検出された刺激ヘビやクモを脅かすための利点を作り出した。しかし、非脅かす刺激の検出はより2×2で速かったのに対し、脅迫的な刺激の検出は、各マトリックスにおける誤選択肢の数によって影響を受けなかったことを示す、ボタンを押して手順のため、設定されたサイズの相互作用により、ターゲットがあった3×3の行列。このような相互作用は、タッチスクリーン手順について見られず、刺激の両方のタイプ均等4〜9の写真から行列のサイズを増加させることによって影響を受けた。この図は、ローブ＆マシューズ（2014年）15から変更されている。2highres.jpg &quot;ターゲット=&quot; _ブランク」&gt;この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。

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Measuring Attentional Biases for Threat in Children and Adults

Here we describe a touch-screen visual search paradigm that can be used to study threat detection across the lifespan. The paradigm has already been used in various studies demonstrating that both children and adults detect threatening stimuli like snakes, spiders, and angry faces faster than non-threatening stimuli.

子どもと成人の脅威のための注意のバイアスを測定

Investigators have long been interested in the human propensity for the rapid detection of threatening stimuli. However, until recently, research in this ...

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Universidad de Cartagena UDEC

Research

JoVE Journal

Behavior

15.2K ビュー.  Rutgers University. Here we describe a touch-screen visual search paradigm that can be used to study threat detection across the lifespan. The paradigm has already been used in various studies demonstrating that both children and adults detect threatening stimuli like snakes, spiders, and angry faces faster than non-threatening stimuli.

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Measurement of Fronto-limbic Activity Using an Emotional Oddball Task in Children with Familial High Risk for Schizophrenia

Adolescence is a critical developmental period where the early symptoms of schizophrenia frequently emerge. First-degree relatives of people with schizophrenia who are at familial high risk (FHR) may show similar cognitive and emotional changes. However, the neurological changes underlying the emergence of these symptoms remain unclear. This study sought to identify differences in frontal, striatal, and limbic regions in children and adolescents with FHR using functional magnetic resonance imaging. Groups of 21 children and adolescents at FHR and 21 healthy controls completed an emotional oddball task that relied on selective attention and the suppression of task-irrelevant emotional information. The standard oddball task was modified to include aversive and neutral distractors in order to examine potential group differences in both emotional and executive processing. This task was designed specifically to allow for children and adolescents to complete by keeping the difficulty and emotional image content age-appropriate. Furthermore, we demonstrate a technique for suitable fMRI registration for children and adolescent participants. This paradigm may also be applied in future studies to measure changes in neural activity in other populations with hypothesized developmental changes in executive and emotional processing.

This paper describes how to use the emotional oddball task and fMRI to measure brain activation in children and adolescents at familial high risk for schizophrenia (FHR).&#160;FMRI was used to measure differences in fronto-striato-limbic regions during an emotional oddball task. Children with FHR exhibited abnormal functional activation during adolescence.

統合失調症のための家族ハイリスク児の感情オドボール課題を用いて前頭辺縁系の活性の測定

Adolescence is a critical developmental period where the early symptoms of schizophrenia frequently emerge. First-degree relatives of people with ...

行動学

Using the Threat Probability Task to Assess Anxiety and Fear During Uncertain and Certain Threat

Fear of certain threat and anxiety about uncertain threat are distinct emotions with unique behavioral, cognitive-attentional, and neuroanatomical components. Both anxiety and fear can be studied in the laboratory by measuring the potentiation of the startle reflex. The startle reflex is a defensive reflex that is potentiated when an organism is threatened and the need for defense is high. The startle reflex is assessed via electromyography (EMG) in the orbicularis oculi muscle elicited by brief, intense, bursts of acoustic white noise (i.e., &#8220;startle probes&#8221;). Startle potentiation is calculated as the increase in startle response magnitude during presentation of sets of visual threat cues that signal delivery of mild electric shock relative to sets of matched cues that signal the absence of shock (no-threat cues). In the Threat Probability Task, fear is measured via startle potentiation to high probability (100% cue-contingent shock; certain) threat cues whereas anxiety is measured via startle potentiation to low probability (20% cue-contingent shock; uncertain) threat cues. Measurement of startle potentiation during the Threat Probability Task provides an objective and easily implemented alternative to assessment of negative affect via self-report or other methods (e.g., neuroimaging) that may be inappropriate or impractical for some researchers. Startle potentiation has been studied rigorously in both animals (e.g., rodents, non-human primates) and humans which facilitates animal-to-human translational research. Startle potentiation during certain and uncertain threat provides an objective measure of negative affective and distinct emotional states (fear, anxiety) to use in research on psychopathology, substance use/abuse and broadly in affective science. As such, it has been used extensively by clinical scientists interested in psychopathology etiology and by affective scientists interested in individual differences in emotion.

Potentiation of the startle reflex is measured via electromyography of the orbicularis oculi muscle during low (uncertain) and high (certain) probability electric shock threat in the Threat Probability Task. This provides an objective measure of distinct negative emotional states (fear/anxiety) for research on psychopathology, substance use/abuse, and broad affective science.

脅威の確率タスクを使用すると、不確実かつ特定の脅威の間に不安と恐怖を評価するために

Fear of certain threat and anxiety about uncertain threat are distinct emotions with unique behavioral, cognitive-attentional, and neuroanatomical ...

Measurement of Neurophysiological Signals of Ignoring and Attending Processes in Attention Control

Attention control is the ability to selectively attend to some sensory signals while ignoring others. This ability is thought to involve two processes: enhancement of sensory signals that are to be attended and the attenuation of sensory signals that are to be ignored. The overall strength of attentional modulation is often measured by comparing the amplitude of a sensory neural response to an external input when attended versus when ignored. This method is robust for detecting attentional modulation, but precludes the ability to assess the separate dynamics of attending and ignoring processes. Here, we describe methodology to measure independently the neurophysiological signals of attending and ignoring using the intermodal attention task (IMAT). This task, when combined with electroencephalography, isolates neurophysiological sensory responses in auditory and visual modalities, when either attending or ignoring, with respect to a passive control. As a result, independent dynamics of attending and of a ignoring can be assessed in either modality. Our results using this task indicate that the timing and cortical sources of attending and ignoring effects differ, as do their contributions to the attention modulation effect, pointing to unique neural trajectories and demonstrating sample utility of measuring them separately.

Attention control comprises enhancement of target signals and attenuation of distractor signals. We describe an approach to measure separately but concurrently, the neurophysiology of attending and ignoring in sustained intermodal attention, utilizing a passive control condition during which neither process is continuously engaged.

注目のコントロール内のプロセスを無視し、出席の神経生理学的信号の測定

Attention control is the ability to selectively attend to some sensory signals while ignoring others. This ability is thought to involve two processes: ...

The Emotional Stroop Task: Assessing Cognitive Performance under Exposure to Emotional Content

The emotional Stroop effect (ESE) is the result of longer naming latencies to ink colors of emotion words than to ink colors of neutral words. The difference shows that people are affected by the emotional content conveyed by the carrier words even though they are irrelevant to the color-naming task at hand. The ESE has been widely deployed with patient populations, as well as with non-selected populations, because the emotion words can be selected to match the tested pathology. The ESE is a powerful tool, yet it is vulnerable to various threats to its validity. This report refers to potential sources of confounding and includes a modal experiment that provides the means to control for them. The most prevalent threat to the validity of existing ESE studies is sustained effects and habituation wrought about by repeated exposure to emotion stimuli. Consequently, the order of exposure to emotion and neutral stimuli is of utmost importance. We show that in the standard design, only one specific order produces the ESE.

The emotional Stroop effect (ESE) is the result of longer naming latencies to ink colors of emotion words than those of neutral words. This report refers to potential sources of confounding and includes a modal experiment that provides the means to control for them.

情動ストループ課題：感情的なコンテンツへの曝露下での認知能力を評価します

The emotional Stroop effect (ESE) is the result of longer naming latencies to ink colors of emotion words than to ink colors of neutral words. The ...

Measuring Attention and Visual Processing Speed by Model-based Analysis of Temporal-order Judgments

This protocol describes how to conduct temporal-order experiments to measure visual processing speed and the attentional resource distribution. The proposed method is based on a new and synergistic combination of three components: the temporal-order judgments (TOJ) paradigm, Bundesen&#39;s Theory of Visual Attention (TVA), and a hierarchical Bayesian estimation framework. The method provides readily interpretable parameters, which are supported by the theoretical and neurophysiological underpinnings of TVA. Using TOJs, TVA-based estimates can be obtained for a broad range of stimuli, whereas traditional paradigms used with TVA are mainly limited to letters and digits. Finally, the meaningful parameters of the proposed model allow for the establishment of a hierarchical Bayesian model. Such a statistical model allows assessing results in one coherent analysis both on the subject and the group level.
To demonstrate the feasibility and versatility of this new approach, three experiments are reported with attention manipulations in synthetic pop-out displays, natural images, and a cued letter-report paradigm.

Temporal-order judgments can be used to estimate processing speed parameters and attentional weights and thereby to infer the mechanisms of attentional processing. This methodology can be applied to a wide range of visual stimuli and works with many attention manipulations.

時間的順序の判決のモデルベース分析により注目し、視覚処理速度を測定します

This protocol describes how to conduct temporal-order experiments to measure visual processing speed and the attentional resource distribution. The ...

Gaze in Action: Head-mounted Eye Tracking of Children's Dynamic Visual Attention During Naturalistic Behavior

Young children's visual environments are dynamic, changing moment-by-moment as children physically and visually explore spaces and objects and interact with people around them. Head-mounted eye tracking offers a unique opportunity to capture children's dynamic egocentric views and how they allocate visual attention within those views. This protocol provides guiding principles and practical recommendations for researchers using head-mounted eye trackers in both laboratory and more naturalistic settings. Head-mounted eye tracking complements other experimental methods by enhancing opportunities for data collection in more ecologically valid contexts through increased portability and freedom of head and body movements compared to screen-based eye tracking. This protocol can also be integrated with other technologies, such as motion tracking and heart-rate monitoring, to provide a high-density multimodal dataset for examining natural behavior, learning, and development than previously possible. This paper illustrates the types of data generated from head-mounted eye tracking in a study designed to investigate visual attention in one natural context for toddlers: free-flowing toy play with a parent. Successful use of this protocol will allow researchers to collect data that can be used to answer questions not only about visual attention, but also about a broad range of other perceptual, cognitive, and social skills and their development.

Young children do not passively observe the world, but rather actively explore and engage with their environment. This protocol provides guiding principles and practical recommendations for using head-mounted eye trackers to record infants' and toddlers' dynamic visual environments and visual attention in the context of natural behavior.

アクションの視線: 自然主義的な行動の中に子供の動的視覚的注意のヘッド マウント型の目の追跡

Young children's visual environments are dynamic, changing moment-by-moment as children physically and visually explore spaces and objects and interact ...

Comparing Eye-tracking Data of Children with High-functioning ASD, Comorbid ADHD, and of a Control Watching Social Videos

Children with autism spectrum disorders (ASD) are known to have sensory-perceptual processing deficits that weaken their abilities to attend and perceive social stimuli in daily living contexts. Since daily social episodes consist of subtle dynamic changes in social information, any failure to attend to or process subtle human nonverbal cues, such as facial expression, postures, and gestures, might lead to inappropriate social interaction. Traditional behavioral rating scales or assessment tools based on static social scenes have limitations in capturing the moment-to-moment changes in social scenarios. An eye-tracking assessment, which can be administered in a video-based mode, is therefore preferred, to augment clinical observation. In this study, using the single-case comparison design, the eye-tracking data of three participants, a child with autism spectrum disorder (ASD), another with comorbid attention deficit-hyperactive disorder (ADHD), and a neurotypical control, are captured while they view a video of social scenarios. The eye-tracking experiment has helped answer the research question: How does social attention differ between the three participants? By predefining areas of interest (AOIs), their visual attention on relevant or irrelevant social stimuli, how fast each participant attends to the first social stimuli appearing in the videos, for how long each participant continues to attend to those stimuli within the AOIs, and the gaze shifts between multiple social stimuli appearing concurrently in the same social scene are captured, compared, and analyzed in a video-based eye-tracking experiment.

This is a qualitative comparative case study analysis of eye-tracking data on the first moments of social video scenes as viewed by three participants: one with autism spectrum disorder, one with comorbid attention deficit-hyperactive disorder, and one neurotypical control.

動画の社会制御の高機能 ASD の併発 ADHD 児の目追跡データを比較します。

Children with autism spectrum disorders (ASD) are known to have sensory-perceptual processing deficits that weaken their abilities to attend and perceive ...

教室でのエンゲージメントの向上:AIによる生徒の注意力レベルの分析

Artificial Intelligence-Based System for Detecting Attention Levels in Students

The attention level of students in a classroom can be improved through the use of Artificial Intelligence (AI) techniques. By automatically identifying the attention level, teachers can employ strategies to regain students' focus. This can be achieved through various sources of information.
One source is to analyze the emotions reflected on students' faces. AI can detect emotions, such as neutral, disgust, surprise, sadness, fear, happiness, and anger. Additionally, the direction of the students' gaze can also potentially indicate their level of attention. Another source is to observe the students' body posture. By using cameras and deep learning techniques, posture can be analyzed to determine the level of attention. For example, students who are slouching or resting their heads on their desks may have a lower level of attention. Smartwatches distributed to the students can provide biometric and other data, including heart rate and inertial measurements, which can also be used as indicators of attention. By combining these sources of information, an AI system can be trained to identify the level of attention in the classroom. However, integrating the different types of data poses a challenge that requires creating a labeled dataset. Expert input and existing studies are consulted for accurate labeling. In this paper, we propose the integration of such measurements and the creation of a dataset and a potential attention classifier. To provide feedback to the teacher, we explore various methods, such as smartwatches or direct computers. Once the teacher becomes aware of attention issues, they can adjust their teaching approach to re-engage and motivate the students. In summary, AI techniques can automatically identify the students' attention level by analyzing their emotions, gaze direction, body posture, and biometric data. This information can assist teachers in optimizing the teaching-learning process.

著者スポットライト:教室の注目度を測定する際の技術的および主観的な課題への対処

This paper proposes an artificial intelligence-based system to automatically detect whether students are paying attention to the class or are distracted. This system is designed to help teachers maintain students' attention, optimize their lessons, and dynamically introduce modifications in order for them to be more engaging.

人工知能を用いた学生の注意力検出システム

The attention level of students in a classroom can be improved through the use of Artificial Intelligence (AI) techniques. By automatically identifying ...

子どもと成人の脅威のための注意のバイアスを測定

要約

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この動画の章

統合失調症のための家族ハイリスク児の感情オドボール課題を用いて前頭辺縁系の活性の測定

脅威の確率タスクを使用すると、不確実かつ特定の脅威の間に不安と恐怖を評価するために

注目のコントロール内のプロセスを無視し、出席の神経生理学的信号の測定

情動ストループ課題：感情的なコンテンツへの曝露下での認知能力を評価します

時間的順序の判決のモデルベース分析により注目し、視覚処理速度を測定します

アクションの視線: 自然主義的な行動の中に子供の動的視覚的注意のヘッドマウント型の目の追跡

動画の社会制御の高機能 ASD の併発 ADHD 児の目追跡データを比較します。

人工知能を用いた学生の注意力検出システム

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子どもと成人の脅威のための注意のバイアスを測定

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統合失調症のための家族ハイリスク児の感情オドボール課題を用いて前頭辺縁系の活性の測定

脅威の確率タスクを使用すると、不確実かつ特定の脅威の間に不安と恐怖を評価するために

注目のコントロール内のプロセスを無視し、出席の神経生理学的信号の測定

情動ストループ課題：感情的なコンテンツへの曝露下での認知能力を評価します

時間的順序の判決のモデルベース分析により注目し、視覚処理速度を測定します

アクションの視線: 自然主義的な行動の中に子供の動的視覚的注意のヘッド マウント型の目の追跡

動画の社会制御の高機能 ASD の併発 ADHD 児の目追跡データを比較します。

人工知能を用いた学生の注意力検出システム

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アクションの視線: 自然主義的な行動の中に子供の動的視覚的注意のヘッドマウント型の目の追跡