Neuroelectrical关联的可信度和主导地位的判断与政治候选人的观察

文摘

目前的研究调查了神经生理学活动的快速观察人脸在模拟政治选举的候选人。我们使用同步记录脑电图扫描器信号以及皮肤电反应(GSR)和心率(HR)作为中央和自主神经系统的测量。20个健康受试者被要求给判断优势,诚信,和偏好的投票与政客们的脸。我们使用高分辨率的脑电图技术地图统计差异功率谱密度(PSD)皮质活动到真实头模型以及部分相干(PDC)和图论指标估计大脑皮层的功能连接网络和调查的角色感兴趣的区域(roi)。行为结果表明优势特征的判断是最有预测力的模拟选举的结果。统计比较与PSD和PDC价值观强调的不对称激活相关的额叶皮质的价判断特征以及概率投票。总体而言,我们的研究结果强调皮层脑电图的存在特性与预测的投票和值得信赖的和占主导地位的面孔的判断。

1。介绍

越来越多的研究实验室参与调查脑区激活在图片显示政客的观察,以及视频支持他们在选举活动。在开拓研究领域,面临的耦合的候选人在美国参议院的政治选举不到一秒钟(1]。判断基于这样一个“肤浅”的观察可以预测选举结果,在线性与候选人的压倒性胜利。换句话说,情绪推断形成的基础上观察不到一秒的脸甚至可以克服理性考虑的假设的未来工作的候选人。这个结果的结果是,一个政治家的脸的吸引力的主要因素可能是公民的选择,甚至比理性的考虑。事实上,这种现象也被证实了后续研究[2),这表明景区存在本身主要影响投票的决定。有关行为心理学,这些结果是令人惊讶的如果我们考虑美国2006年中期选举中,候选人和他们的支持团体花了大约10亿美元的广告为了让选民了解他们的政治立场,品质,和想法来促进(3]。之后,研究人员搬到理解这个第一印象是否更由于积极作用(即。和蔼可亲,适应特定的先验需求)或负面的(即。,对愉快的消极判断隐式扩展能力字段)(4]。本研究的令人惊讶的结果是一个情感“负面”的判断对候选人(作为“比对手少吸引力”)是一个流行的原因他的失败,即使在比赛模拟选举。此外,大脑活动产生的情绪状态的“拒绝”候选人产生完全不同的情绪状态的赞同或满意度5]。Neuropolitical emotion-related地区的研究发现,激活大脑中与政治偏好,确定前额叶皮层的神经关联对他人的政治态度的变化,都与社会认知6]。特别是,在一项研究中由功能性磁共振成像(fMRI), Spezio和他的同事们(5]显示激活的脑岛/ parainsula和前扣带皮层(ACC)与模拟投票选举损失范例。

另一项研究[7]调查政治党派和政治态度如何调节神经活动同时观看的总统候选人。他们发现,观看来自对方政党的候选人在认知控制电路产生的信号变化在背外侧前额皮质和前扣带,以及情感脑岛等地区和前颞波兰人。

从传统政治研究执行没有任何神经生理学测量,它已经知道消极投票中扮演一个重要的角色在最后投票决定(8- - - - - -10]。在这种情况下,重要的是要理解人们的情绪行为的作用后,观察一个政治家相比,整个选举活动之一。

很有名的血流动力学测量大脑活动有秩序的空间分辨率的立方毫米,也能够检测激活脑深部结构如杏仁核和伏隔核。然而,缺乏时间分辨率,由于延迟博览会后的脑血流量增加刺激,使功能磁共振成像不适合跟大脑动力学。出于这个原因,其他作者也采用不同的工具,如脑磁图描记术(MEG)。这种技术变化是敏感的磁场诱导的脑电活动,并能够检测快速变化的神经活动的毫秒时间尺度和空间尺度的厘米11]。

值得注意的是,在过去的几项研究脑电图(EEG)也被用作分析脑成像工具面临的观测时的大脑活动,情绪刺激(审查[12])。高分辨率的脑电图技术已发展到提高穷人的空间信息内容脑电图活动为了检测大脑活动与平方厘米的空间分辨率和无与伦比的毫秒时间分辨率(13- - - - - -17]。

最近,它是意识到的功能连接网络(18,19从脑成像数据通过脑电图)估计,梅格(脑),和功能磁共振成像可以使用图论研究20.- - - - - -29日]。因为图的数学表示的网络本质上减少了节点和之间的联系,利用图论的方法可能是相关和有用的量化和描述之间的沟通的程度和形态不同的大脑区域,首次展示了一组的解剖大脑网络(30.,31日]。

脑电图的使用使大脑活动在毫秒基地后,但它记录EEG信号的问题主要是由于大脑皮质结构生成的活动。事实上,电磁活动引起的深层结构主张代人类的情绪处理几乎是不可能从通常的表面收集脑电图电极(13,32]。它一直强调积极或消极情绪处理的商业广告是一个重要因素形成稳定的记忆的痕迹(6]。因此,它成为相关使用间接推断出主体的情感参与的迹象。事实上,间接收集的情绪处理的迹象可以挑选活动相关的解剖结构的变化在人类情感的处理活动,如汗腺的活动手和/或心率的变化(33]。特别是,通过监控自主活动使用设备能够记录皮肤电导的变化(皮肤电反应(GSR))和心率(HR),可以评估主体的“内部”的情绪状态(34]。事实上,皮肤电反应(GSR)活动实际上是被视为一个敏感和方便程度的交感神经兴奋与情感,认知,和关注35]。使用功能成像技术研究[35,36)相关的一代和水平皮肤电活动特定的大脑区域。这些特定区域的腹内侧前额叶皮层,眶额叶皮层、左侧初级运动皮层,前和后扣带,已被证明是相关的情感和动机行为(35,36]。这些发现表明外围的密切联系和中央的激励措施,强调皮肤电活动之间的密切联系,觉醒、注意力、认知和情感。此外,心率(HR)之间的联系或心率变异性(HRV)和sympathovagal平衡也被建议(37- - - - - -39]。

在这项研究中,我们分析neuroelectrical感兴趣和自主活动引起的观察中真正的政客们面临着那些真正参与城市和地区在2004年和2008年在意大利举行选举。本研究的目的是探讨脑电图活动20名健康受试者,他们被要求在模拟投票选举,给判断个人特质的政客所示。通过高分辨率的脑电图技术,我们将统计映射不同的皮质谱活动引起候选人的观察期间,受试者被要求给出一个判断优势,诚信品质,和偏好的脸上看到投票。测量脑电活动和自主反应,同时我们使用脑电图,GSR,人力资源在整个测量实验。此外,皮肤电活动和心率变异性的分析等相关的刺激也被执行时,随着研究的参与者的选择。因此,这些测量可以从几个角度分析提出社会范式,通过收集的明确判断模拟选民和通过分析他们的认知和情感能力通过皮层谱估计的活动和功能连通性以及相关参数的自主神经系统。

具体来说,本研究的目标可以通过制定以下实验总结问题。(1)有可能预测选举结果通过受试者的快速和显式的判断主导地位和可信度特质?(2)有没有脑电图特征能够预测受试者的偏好的投票?有什么皮质机能活动之间的相关性和可信度的判断和优势?(3)有自主签名关联优势和可信度特质的政客们的脸吗?

2。材料和方法

2.1。实验设计和刺激

20个健康志愿者(平均年龄年;9女人)招募了这个实验。参与者被要求投票给真正的政治候选人相互运行在市级和省级选举的2004年和2008年。冠军和亚军的照片从网上收集各种来源(例如,网站的意大利内政和地方媒体)。每张照片处理了一个专业的摄影师为了转换成黑白,平衡之下,和亮度。低分辨率的一些种族无法使用,因为候选人的照片。其余70种族,每个政治家的形象出现,常见的大小(像素),放置在一个灰色背景。所有面临适应适应相同的大小和占用的视野度尺寸的屏幕上毫米和解决像素。参与者坐在80厘米从屏幕上。

我们的受试者被要求给一个偏好的投票(投票条件)根据政治候选人的图像。此外,受试者还要求法官一样的政治家的特征优势和诚信(优势和可信赖性条件、职责)。在每个试验的开始,一个中立的脸上显示(40]。随后,受试者被要求显示的问题,紧随其后的是两位候选人提出一个接一个的照片为1 s,在空白的屏幕的长度2 - 3 s(均匀分布随机变量)。最后,政客的照片,肩并肩,提出了最多2 s。在此期间,受试者被要求给他们的投票和判断根据前问题,按左/右箭头按钮在键盘上。如果他们不表达任何偏好2 s间隔内,审判将列为一个弃权。候选人的演讲顺序,以及试验中出现的位置,完全随机显示每一对面临的三个条件。时代的代表性试验如图1。

2.2。行为数据

每两个政客和判断(投票、优势和诚信),我们收集了主体的选择。对于每个实验条件,我们计算的比例正确预测:每个判断与选举的结果通过以下公式: 在哪里克罗内克符号,是给定的投票或判断明确表达的主题,然后呢是真正的选举的结果。如果主题选择了政治家赢得了比赛,我们认为相关的模拟比赛结果已经正确地预测。受试者没有意识到真正的选举的结果。最后的实验中,参与者被要求报告他们是否认识一些看到的脸,如果他们知道真正的选举结果。在这种情况下,相关的试验被丢弃的分析。重复测量方差分析(方差分析)进行评估判断中正确预测的百分比之间的差别。每两个判断(/优势投票,投票/可信度和优势/可信度)之间的皮尔逊的相关性计算的正确预测的选举比赛。

2.3。脑电图记录和预处理

大脑活动与61 -通道记录系统(大脑Amp、Brainproducts GmbH德国)采样率为200 Hz。EEG信号一直在带通滤过1-45赫兹和清洁眼部文物利用独立分量分析(ICA):组件由于眨眼和眼部运动已经检测到眼睛检查,然后从原始信号中删除。为了分析收集到的数据被分割在1 s观察神经生理学活动引起的政客。因此,每个段长1 s的脑电图信号。所有的作品都是分为六个子集。他们相关联,例如,面临的观察铸出的选票和那些没有。以同样的方式,我们分组相关领域面临的判断多/少占主导地位和多/少值得信赖,分别。对于每个数据集,半自动过程也一直拒绝采用试验展示肌肉和其他种类的文物。只有artefacts-free试验被认为是进行以下分析。extra-cerebrally称为脑电图信号意味着改变了常见的平均引用(汽车)。个人α频率(IAF)被计算为每个主题为了定义六个乐队感兴趣的根据方法建议在文献[41]。这样的乐队在以下报告为IAF +IAF个人α频率,在赫兹是一个整数位移在频域是用来定义乐队。特别是,我们定义以下六个频带:θ(IAF−6, IAF−2),例如,θ的范围之间IAF−6和IAF−2赫兹,α(IAF−2, IAF + 2),β(IAF + 2, IAF + 15)和γ(IAF + 15, IAF + 30)。

2.4。皮质估计功率谱密度

高分辨率的脑电图技术(13,15,17,42- - - - - -44)采取了为了获得皮层的一个估计功率谱密度(PSD)。头皮、颅骨和硬脑膜隔间建成通过为每个结构,使用1200三角形和边界元模型被用来解决远期电磁问题。对于每个主题,电极配置,在头皮表面的坐标,计算通过一个非线性最小化过程(45]。皮质模型由7953偶极均匀分布在皮质表面,和电流密度的估计为每个偶极子强度是通过解决电磁线性逆问题根据描述的最低标准的解决方案在前面的论文(17,45- - - - - -49]。每一偶极子模型是垂直于皮质表面。皮质功率谱密度(PSD),韦尔奇的计算方法(50),计算每个现实的平均头模型的等效皮层电流偶极子(Colin模板7953皮质偶极子)通过求解电磁线性反问题。这个过程使我们获得每个皮质PSDs值偶极子和为每个审判所有的数据集。为了考虑到受试者的个人基线活动,我们使用了神经生理学信号(平均值和标准偏差)相关的观察中性的脸变成分变量的值谱选票的力量,主导地位,和可信度数据集按照下列公式: 在哪里是得分值相关投票,优势,和可信赖的数据集,而和平均值和标准偏差相关的中性面数据集。

改善的正常属性分布,所有变量都被转换为正态分布(51]。最后,为每个三个条件,我们使用了以及()比较了PSD分布,为每一个等价的皮层电流偶极子和上述感兴趣的频段,并采用多重比较的错误发现率校正(49]。

2.5。部分直接相干

部分直接相干PDC (52)是一个完整的多元光谱测量用于确定直接影响中任何两个信号之间多元数据集。PDC是现有的多变量频域表示同时分析时间序列之间的关系,使它们之间功能关系的推理。这估计被证明是一个频率的格兰杰因果的概念(53),根据时间序列据说可以影响另一个时间序列如果过去的样本的知识大大降低了预测误差目前的样本。在这项研究中,PDC技术应用到的几个感兴趣的区域(roi)的皮质表面已经根据Brodmann分段区域(BAs)。也就是,我们定义以下双方感兴趣的领域:10、8、5、7,37岁,19岁,9/46,21/22,41/42。这个选择所选的roi可以合理的光提供的结果发表文献[5- - - - - -7)展示这些大脑区域参与政治候选人的观察期间(照片和视频)以及他们的判断。由于计算PDC方法的限制,我们不能覆盖整个皮质表面只有选择最具代表性的区域。然而,这种皮质分割尚未对PSD分析考虑,因为我们倾向于利用空间分辨率的提高和突出的变化活动单相当于皮质电流偶极子估计。以这样一种方式,总共十八roi已经考虑了随后的执行功能连通性分析通过部分相干(PDC)和图论指标。在下面,我们表示roi的信号: 让我们假设以下兆乏的过程是一个适当的描述数据集: 在这个表达式,是一个向量的多元为不相关的白噪声过程,是模型系数的矩阵,模型的顺序,选择,在这种情况下,通过Akaike信息标准(AIC)兆乏过程(54]。一旦一个兆乏模型充分估计,就后续光谱分析的基础。为了研究的光谱特性研究过程,(2)转换到频域: 在哪里 和是两个样本之间的时间间隔。

然后可以定义PDC 这样制定的著名概念导出了部分相干(52]。PDC的来,描述信息的定向流动的信号来由其他电极,因此常见的影响后者是减去只留下专属于描述来。

PDC区间值和归一化条件 验证。根据这一情况,代表了一部分时间演化的电极针对电极相比,所有的的其他电极的相互作用。

即使这直接从信息理论公式推导,修改最初的定义是为了给一个更好的生理评估成果的解释电生理数据。特别是,两个修改。首先,一种新型的正常化,已经用于另一个连接估计如直接传递函数(55介绍了],除以每个PDC的估计价值根方的所有元素的相对行,然后介绍了PDC的平方版本(56]: 更好的表现证实了sPDC模拟研究显示减少误差水平在连接模式的评估数据以不同长度和信噪比,在直接和间接路径之间的区别56]。这种配方是在这项研究中用于功能连通性的估计。

2.6。统计的验证连接模式

环境噪声引起的随机波动的信号,可能会导致虚假的存在链接连接估计过程。为了避免这样的错误连接,有必要应用方法估计的统计验证连接模式。为了评估的意义估计连接模式,有效连接的值对于一个给定的一对电极,通过计算PDC (57,58必须统计),相比之下,一个阈值水平相关的考虑之间缺乏传输roi(零假设)。使用渐近阈值估计统计(59),最近推出了基于假设PDC方法在零情况下遵循分布(60]。统计阈值为零情况下是通过应用百分位数,与一个给定的显著性水平上分布推导出通过蒙特卡罗方法直接从数据。渐近的高精度统计方法在评估过程的模拟研究已经证明了这种新方法与洗牌过程(61年,62年),一个非常耗时的方法目前在功能连通性领域(63年]。

统计验证过程必须应用于每一对情侣每个频率的信号的样本。这必然导致大量的执行同时单变量统计测试明显的后果发生的I型错误。统计理论提供了一些技术,可以有效地应用于连接模式的评估的背景下为了避免假阳性的发生(64年]。特别是,我们选择了错误发现率(罗斯福)方法(65年,66年因为它已被证实是一个很好的妥协在预防I型和II型错误发生在连接估计(67年,68年]。

验证过程之后,PDC估计平均在4频段定义根据个人α频率(IAF) (41)为了考虑学科之间的可变性的α谱峰。对于每个频带范围是θ(IAF−6;IAF−2],α(IAF−2;IAF + 2),β(IAF + 2;IAF + 15)和γ(IAF + 15;IAF + 30)。PDC连接的三个判断(,,)已经分别价之间的比较感兴趣的,对于每一个乐队,通过执行多个学生以及在roi,罗斯福纠正。

2.7。图论

图由一组顶点(或节点)和一组边缘(或连接)的顶点间的相互作用。的邻接矩阵包含连接图的结构信息。当一个导演边缘存在的节点来邻接矩阵的,相应的条目;否则,。优势的存在表示其统计学意义的基础上评估通过渐近的统计方法。的高可靠性统计方法提取已经证明了邻接矩阵(67年),提供了一个详细的比较与实证方法。在图论中,路径或散步是一个序列从它的每个顶点的顶点,有一个边缘序列中的下一个顶点。这样的邻接矩阵可用于突出的特征信息的提取研究网络通过定义几个基于矩阵的元素的索引。

密度。密度的比例存在连接可能的连接。在计算连接权值将被忽略。密度定义如下: 在哪里代表的条目的邻接矩阵。

对于每个判断(,,),我们进行了重复测量方差分析与因子乐队(θ,α、β和γ)比较感兴趣的乐队之间的密度值。

学位。一个节点的程度是链接直接连接的数量。在指导网络,入度是内部链接的数量和出度是外部链接的数量。连接权值被忽略在计算69年]。它可以定义如下: 在哪里代表的条目的邻接矩阵。

入度和出度的三个判断(,,)已经分别价之间的比较感兴趣的,对于每一个乐队,通过执行多个学生以及在roi,罗斯福纠正。

2.8。自主数据记录和信号处理

自主活动,皮肤电反应(GSR)和心率(HR),已记录通过PSYCHOLAB VD13S系统(SATEM、意大利),采样率为100 Hz。皮肤电导记录了恒定电压法(0.5 V)。Ag-AgCl电极(8毫米直径的活跃区)被连接到中间指骨的手掌一侧的第二个和第三个手指参与者的非优势手的维可牢扣。该公司还提供一次性Ag-AgCl电极获取人力资源的信号。之前将传感器应用于受试者的皮肤,其表面被清理后程序和建议发表在国际文献[70年- - - - - -72年],GSR和人力资源信号不断获得的整个过程中刺激然后过滤和分段内部MATLAB软件来分析自主活动相关的观察政治家的面孔。

GSR信号一直downsampled 20赫兹,随后低通滤波在4.5赫兹过滤掉噪音和抑制造成文物Ebbecke波(70年,73年]。为了分裂阶段的组成部分皮肤电活动(皮肤电导响应(SCR))从主音(皮肤电导水平(sci))我们在过滤GSR行动如下信号:(1)最小值点检测在一个100样品滑动窗口(5秒);(2)最小值点的线性插值;(3)平滑的移动平均线(100样品滑动窗口)。这个操作生成sci信号;(4)从过滤GSR减法sci的信号。这个操作生成sci的信号。

在这样一种方式,我们把GSR信号分割成一个阶段(SCR)和主音(sci)组件,然后分段考虑3 s的痕迹长段从一开始的博览会。之后,我们生成的相同类型的数据集定义的脑电图分析。涉及sci,我们计算的时间平均为每个部分和实验条件,而对于我们考虑的可控硅的平均峰值数据段内的数量。这些参数的结果将显示在接下来的部分。

人力资源在1赫兹信号被低通滤波以分析频率成分由于交感和副交感神经系统变化无论与体温调节有关的周期(74年,75年]。因此,这个波形已经被考虑3 s分段长度片段从一开始的博览会。后来,我们生成相应的数据集定义为脑电图分析。从每一段,我们计算了平均每分钟节拍和功率谱密度(PSD)根据韦尔奇方法(50]。这样,我们获得一个信号在频域中的所有实验条件和对象。谱组件被识别,然后分配的基础上他们的频率,两个乐队:低频(LF),[0.04, 0.15]赫兹;高频(HF),[0.15, 0.6]赫兹[37]。非常低的频率(甚低频)带,位于最低频谱的一部分,被排除在目前的分析,因为它是生理上与长期的监管机制(74年,75年感兴趣的),而不是我们的目的。几项研究表明,低频带对应于压力控制心率和反映了混合交感神经和副交感神经调制的心率变异性(HRV);相反,高频频带对应于迷走神经介导的调制与呼吸有关的HRV [37,74年- - - - - -76年]。出于这个原因,一些研究人员(37)提出了比低频/高频指数之间的平衡交感和迷走神经的活动。

所有自主感兴趣的变量(sci,可控硅,人力资源,和低频/高频)和实验数据集(,,,,,)已经标准化的分数转换使用的数据集称为中性的脸作为参考基准。重复测量方差分析(方差分析)进行评估的差异在sci,可控硅,人力资源,和低频/高频。Mauchly球形假设的测试评估,并在适当的校正自由度是根据Greenhouse-Geisser过程。Bonferroni调整应用于所有事后测试(两两比较)。执行的统计分析软件SPSS (v.16)。

根据前面提出的方法,考虑了主体间变异性计算分数的标准化实验条件数据集(面临的观察判断投票期间,主导地位,和可信度),平均值和标准偏差与中性条件(观察中性的脸)。此外,也选择统计方法(成对的学生的以及)避免主体间的变化。相反,为了解决interstimuli变异性,说明实验范式,单一政客们面临着被每个参与者不同的观察和判断。通过这种方式,每个参与者都有他/她自己的个人数据(,,)。事实上,目前的分析的目的是探讨大脑反应由于个人判断,而不是客观的特性和单打候选人的表达式。因此,人口数据比较分析通过配对以及。

3所示。结果

3.1。行为的结果

为了驴之间的显著差异的正确预测比赛的三个实验条件,我们采用多变量重复测量方差分析设计与判断(投票、优势和诚信)作为一个因素和正确预测比赛的百分比作为因变量。平均值图正确的百分比2。

正确的百分比的统计分析显示显著差异的因素判断在不同级别(投票= ()%,主导地位= ()%,诚信= ()%;(38岁,2)= 9.34,]。因此,正确预测的百分比取决于判断。具体来说,两两比较显示对比投票与主导地位的显著差异(和优势和诚信),而没有投票和可信度之间的差异被发现()。

受试者判断投票、优势和可信度进行了相关分析。每一对的判断(/优势投票,投票/可信度和优势/可信度)我们计算皮尔逊的受试者的数量之间的关系表达了他们对真正的选举获胜者的偏好。

结果表明,判断有关投票和诚信是呈正相关(,),而那些关于投票和主导地位(,和主导地位和可信度,)是负相关的。图3显示投票和可信度条件之间的关系。

3.2。皮质的功率谱密度模式

EEG信号期间收集的观察政治家受到皮质功率谱密度估计的使用方法一节中所述的技术。在每个主题,皮质PSD是评估在本研究中采用的频段和实验条件之间的对比。这些皮质分布观测期间获取的PSD的政治家被组织在六个数据集(,,)。学生的以及已经完成这些皮质PSD分布之间的同源数据集(例如,与)。结果统计谱估计PSD的地图突出皮质统计两个条件之间的不同。在以下统计光谱地图,我们只显示结果在θ和α频段,因为他们与大多数激活导致的。

数据4,5,6现在的大脑皮质地图,从正面的角度来看。地图是相对于对比关于投票的条件,优势和诚信(例如,与在感兴趣的频段。大脑皮层编码统计意义上的色标:哪里有皮质的功率谱不两个条件之间的差异,使用灰色的颜色。红颜色呈现统计上显著的功率谱活动更大的条件 关于 ,蓝色颜色代码相反的情况。

图4提出了四个统计相关的皮质地图中的PSD的比较值θ和α乐队的投票情况。这些地图突出一个歧视的额不对称和条件在θ和α乐队。具体地说,它是可能的观察增加PSD在额叶和中部地区θ区间条件。发现在阿尔法乐队返回的严重失调条件在额叶、中央和顶叶皮质区域的右半球。此外,一个更小的额叶区域的左半球占的失调条件。

图5礼物之间的对比和θ和α乐队的条件。作为投票情况,同样观察对比和还揭示了一个不对称的激活模式。在这种情况下,大部分增加的PSDθ乐队是由于条件,包括左额叶皮质。然而,一个重要的激活右额叶区域周围条件也是可见的。额的严重失调α乐队的活动是相关的条件。从图5,还可以观察一个稀疏的激活在左中部和颞区域。

图6礼物之间的对比和θ和α乐队的条件。在这种情况下,显著激活θ乐队表演的额中线区域的参与条件,而严重失调的阿尔法节律是可见的在左额叶区域相反的条件。

3.3。功能连通性的分析模式和程度

双向方差分析进行密度指数显示显著差异因素乐队的所有三个实验条件(投票,(57)= 4.55,;主导地位,(57)= 4.52,;和诚信,(57)= 4.23,]。这个结果让我们只考虑θ和α乐队进行以下分析。事实上,β和γ目前较小的密度值比低的频率范围,并接近于零。

连接模式已经被部分直接估计相干(PDC)空间平均波形不同的roi考虑相关研究和统计描述的方法相比。学生的测试执行了PDC分布之间的同源数据集(例如,与)。结果统计连接地图突出皮质,连同相关的连接强度,估计PDC统计不同的两个条件。同样,分析学生的入度和出度计算以及为每个ROI和实验条件。

数据7,8,9现在的皮质地图,以及入度和出度的值,大脑从上空俯瞰。相关结果对比关于投票的条件,优势和诚信(例如,与感兴趣的频段)的激活。皮质上的色标编码的roi,否则和灰色的颜色。红色呈现统计上显著的连接条件 关于 ,蓝色颜色代码相反的情况。

图7介绍了两种PDC统计相关连接地图比较值θ和α乐队的投票情况,右边的图片。在左边,相关比较,和出度的值。这些结果强调强势介入的额叶和顶叶区域θ和α乐队。特别是,θ乐队最多的重大国际米兰——和intrahemispheric连接出现在左半球有关条件。BA10_L之间的两半球间的流动和BA8_R是最强的条件。从统计的比较和出度我们可以观察到,唯一重要的结果凸显了BA19_R作为最高的ROI值的出度条件。α乐队的统计模式提供了一个参与国际米兰intrahemispheric连接,在右半球,增厚条件。然而,一个重要BA37_R和BA9/46_R之间的联系情况出现。这些结果支持在——和出度值返回BA10_R作为信息的来源的条件,而BA37_R来源条件。

图8介绍了两种PDC统计相关连接地图比较值θ和α乐队的诚信状况,右边的图片。在左边,相关的比较报告,出度的值。这些结果强调参与的左额叶和顶叶区域θ和α乐队虽然只有几个重要的连接出现。特别是在θ乐队parietal-frontal连接的条件,而两个壁BAs的连接条件。统计比较的出度,没有roi产生不同的两个实验条件之间的θ乐队。α乐队中的统计模式显示了两个intrahemispheric连接相关的存在额和parietotemporal之间的地区。只有一个重要BA21/22_L和BA5_R关于之间的联系条件。统计比较的出度,没有roi产生不同的两个实验条件之间的α乐队。

图9介绍了两种PDC统计相关连接地图比较值θ和α乐队的优势条件下,右边的图片。在左边,相关比较,和出度的值。这些结果强调强势介入的额叶和顶叶区域θ和α乐队。特别是,θ乐队intrahemispheric parietofrontal连接有关把条件而intrahemispheric额连接条件。统计比较的出度,我们可以观察到BA37_R和BA21/22_R的信息来源的条件,而BA8_R条件是一个水槽。α乐队的统计模式提供了一个参与国际米兰intrahemispheric连接,左半球增厚,在和条件。特别是,信息流是直接从右顶叶和颞额条件,反之亦然条件。统计比较的出度,没有roi产生不同的两个实验条件之间的α乐队。

3.4。分析sci和可控硅

评估的影响问题的答案,我们执行一个双向重复测量方差分析sci和可控硅,判断(,,)和价作为因素。sci而言,我们并没有发现显著差异的因素(判断:(36)= 1.77,;价:(18)= 0.04,;判断×价:(36)= 0.63,]。然而,我们也表现学生的测试比较对判断。这些统计分析返回的sci值可信度的优势条件高于[(19)= 2.1,)和其他条件之间没有区别。

作为双向可控硅的分析,重复测量方差分析没有突出显示任何显著差异的因素(判断:(36)= 0.21,;价:(18)= 1.98,;判断×价:(36)= 0.18,]。然而,有一个趋势的可控硅的得分值以来所有的六个条件,他们总是积极与可控硅的价值观相关条件“+”比那些“−”相关的条件。

3.5。HRV分析

评估判断受试者的选择的影响,我们进行了一个双向重复测量方差分析对人力资源和低频/高频与判断和价作为因素。

人力资源上的双向方差分析参数没有返回任何显著的结果比较(判断:(36)= 1.99,;价:(18)= 0.01,;判断×价:(36)= 0.184,]。画面突出了人力资源价值相关条件优势都是负面对基线(中性的脸),而投票的因素提出了积极的价值观。诚信的因素,“+”和“−”的条件有一个积极的(0.01)和负(−0.03)值,分别。然而,我们也表现学生的测试比较对判断。这些统计分析,人力资源的值返回投票条件高于在主导地位(19)= 2.11,)和其他条件之间没有区别。

双向方差分析低频/高频参数没有返回任何显著的结果比较(判断:(36)= 1.47,;价:(18)= 0.66,;判断×价:(36)= 0.12,]。在每一个条件,sympathovagal余额的平均值是负的。这意味着低频/高频值总是更大的观察期间中性面相比,政治家的博览会。此外,相关的低频/高频值条件优势是最小的。然而,我们也表现学生的测试比较对判断。这些返回的统计分析,人力资源的可信度值条件低于在主导地位(19)= 2.1,)和其他条件之间没有区别。

4所示。讨论

4.1。明确的判断

分析返回的参与者的选择上进行低百分比的正确预测的三种可能的判断。其中两个是低于50%(投票,44.6%;诚信,43.9%),唯一判断优势显示比例为51.15。事实上,对于我们的主题,优势特征的判断结果预测,可信度和偏好的投票,选举的结果。这个结果可能出现对比发现先前发表在文献[1,2),因为他们公布的预测在70%左右猜测这次选举的结果。这种差异可能是由于数量稀少的参与者参与我们的研究(20)如果受试者的数量相比,利用在他们以前的研究(超过100)。事实上,最近的一个研究与功能磁共振成像(5)招收24参与者报告较低的百分比在判断真正的选举赢家更有能力(55%)。这个证据可以表明之间的正相关特征的主导地位和能力在这两项研究就业。尽管Oosterhof和托多罗夫[4014日]建立意味着评级为计算机模拟面临特征维度,表现出一定的相关性,能力不在特征集的特征用于这项研究。因此,我们不讨论之间的相关程度,能力和主导地位的特征。然而,在相同的工作,性格优势和可信赖性似乎是正交的。相反,主导地位似乎与攻击性。因此,对我们来说并不令人感到意外得到类似的结果真实的面孔。这种依赖可以解释阳性结果在预测赢家更占主导地位和预测的阴性结果可信度的判断。然而,重要的是要记住,我们的参与者被要求给他们的判断根据快速博览会未知的政客。因此,他们不遵守以上几身体特征和相关公共行为一无所知。

有关答案三个评判相关分析显示,我们的实验对象倾向于投票给政治家出现更值得信任。然而,我们注意到,这个判断是不能够预测选举结果。

4.2。皮质的功率谱密度和功能连接模式

返回的高分辨率的脑电图分析统计上显著的激活在投票的所有实验条件,优势,和可信赖性的判断。证据突显出一个不对称的大脑激活,总的来说,多数与额叶区域,在政治家的观察,认为值得信赖和主导,对于那些将在模拟选举投票。因此,这种neuroelectrical特性似乎能够预测判断的可信度和优势以及投票的决定。

特别是,投票条件最重要的变化引起PSD的α乐队。相关的皮质地图显示严重失调的阿尔法节律在额叶和顶叶区域的右半球在政治家的观察,没有在我们的模拟投票选举,连同一个较小的增加左额叶区域的PSD相反的条件。类似地,激活的模式在α乐队的诚信状况显示左侧额叶区域的失调与候选人的观察判断更值得信任。相反,看着θ的皮质地图带在两种实验条件,可以欣赏几乎反向额叶区域的行为。具体来说,左额领域更涉及在观察的候选人投票而右额叶区域更激活在观察不如他们的政客们值得信赖。因此,不对称的激活模式在这些特定的任务似乎关注θ和α乐队。主导地位的条件下,可以观察到左侧额叶区域的失调有关候选人的观察,判断更占主导地位。不利,θ的激活乐队主要是把额中线,结果激活在政治家的观察结果不占主导地位。

先前的研究已经表明,额叶皮质(FC)解剖和功能连接结构与人类的情感处理活动(77年]。因此,情绪处理的间接变量也可以收集通过跟踪这些大脑皮层额叶区域的变化。事实上,尽管额叶皮层结构上和功能上异构,其作用生成的情绪很容易被识别78年]。脑电图功率频谱分析表明,前大脑半球单侧性的不同方法和撤军的动机倾向和情绪。具体地说,研究结果表明,左额叶和眶额皮层是一个重要的大脑区域在一个广泛的电路,调节食欲的方法,而正确的同系物地区似乎组成了一个主要的神经回路组件实例化防守撤军(79年,80年]。

萨顿和戴维森(81年)发现,更大的左半球激活预测性格倾向的方法,而更大的右侧不对称预测对避免性格倾向。相比之下,他们的额不对称测量没有预测性格倾向积极或消极情绪,建议协会额不对称方法避免而不是价。其他来源的数据聚集在额叶不对称的一个类似的模型。特别重要的是研究链接愤怒,不愉快但approach-related情感,更大的左半球激活(82年,83年]。倾向的担忧,认为是approach-motivated与解决问题的感觉,与相对更大的左额脑电图活动(84年]。因此,新兴共识似乎额脑电图不对称主要反映水平的方法激励(左脑)与回避动机(右脑)也证实了先前的研究[85年- - - - - -88年]。

因此,目前的结果可以通过考虑approach-withdrawal理论解释(78年- - - - - -80年)解释说,存在一个脑电图不对称,主要涉及额叶区域,识别有吸引力,愉快从没有吸引力和不愉快的情况:在左额领域的阿尔法节律失调时经历了学科积极参与上下文来判断,而右半球的相同区域的失调往往是与拒绝的经历有关。此外,我们的实验也凸显了frontal-hemispheric涉及θ乐队的不对称。因此,政客们将投票的面孔和值得信任的产生方法的感觉来判断,而这些候选人将不如他们值得信赖,不适合赢得选票产生情感的分离和拒绝。这个解释中考虑到激活θ和α乐队和在协议与行为结果提供一个高和可信赖性的判断之间的显著相关性和投票的选择。当受试者表示判断优势特征,政客们认为更主要引起一个α失调在左额叶和前额区域。愤怒,也主导地位的特征可以被视为一个approach-related情感,与负价和高唤起试探性的调和离散的概念情感方面的多个维度的组合(89年,90年]。根据这一观点,阿尔法右脑的活动与approach-withdrawal理论一致。相反,低的主导地位可能导致withdrawal-related情绪积极的价和低唤醒。观察政治家不如主导引起显著激活的内侧额叶皮质(mFC)θ乐队。这种信号可能与前扣带皮层(ACC)的活动。事实上,电路ACC-mFC参与处理情绪。特别是,表象et al。91年)报道,60%的研究他们审查发现激活内侧额叶皮质(mFC),而墨菲et al。92年]报道最强的本地化模式supracallosal ACC,都与悲伤,这是一个低唤醒情感。此外,额中线之间的联系和前扣带皮层的活动也显示通过听愉快的音乐因为ACC激活音乐任务(93年,94年]。这证据显示ACC可以参与处理低唤醒,愉快,withdrawal-related情绪。我们的结果关于ACC的优势特征和激活与研究也在协议Spezio et al。5]显示,这个特定的大脑区域是一个模拟选举的预测损失。事实上,政客们的观察判断主要引起增加的活动少额中线与实验室负相关投票份额。此外,激活相关的优势条件可能反映了神经处理厌恶表情和愤怒的面孔表现出合适的壳核和左脑岛皮层的参与,增强活动的后一部分正确的回cinguli和内侧颞回左半球。可怕的表情也激活右梭状回、左背外侧额叶皮质(95年,96年]。

前额叶皮层的作用与实验也在协议执行的加藤和他的同事们(6],说明强fMRI背外侧前额叶皮层的激活降低评级的候选人最初支持更多比那些小fMRI信号同一地区的变化。相反,受试者显示,内侧前额叶皮层更强的激活倾向于增加评级对象相比更少的激活。

左腹侧额叶皮层的参与也可以与神经反应的面部情绪,不管有意识的中介(97年]。此外,颞叶的活动已经报道属于判断的可信度特质(98年]。

虽然没有研究在目前的研究中,可以讨论讨论,根据性别的激活模式可能会有所不同。事实上,以前的研究处理情绪处理报告,女性比男性的反应很强烈的情感和消极的面孔,判断不愉快和高引起的刺激。据Lithari et al。99年),这些差异涉及机制本地化中部和左脑区域。支持这个证据,普瑞斯et al。One hundred.)发现,女性更额在观察α不对称引起的性刺激的电影,与左半球α力量更大。类似性别差异还专门检查在判断面部吸引力(101年]。事实上,张和邓报告延迟P1和P3b延迟响应漂亮的脸与男性相比,女性的响应时间慢。进一步的研究还表明,女性倾向于优先考虑社会相关和消极情绪信息的加工102年]。总的来说,这些结果总结,情感处理主要涉及中央和左额地区都为男性和女性,尽管后者是否具有较强的强度和较小的延迟。相反,一个重要的功能的性别分化可以研究整个右半球(103年]。事实上,right-lateralized先行活动选择性影响的编码不愉快的女性而不是男性照片。这些发现表明预期过程影响的女性编码负面事件到内存中。此类活动的选择性使用可能表明预期活动是一种机制,通过这种机制个人调节自己的情绪,也在面对处理虽然这肯定需要进一步的实验证实。

4.3。自动变量

至于皮肤电活动的结果而言,我们报道了主音组件的皮肤电反应显著降低而参与者观察政治家在可信度判断相比,优势和投票的判断。具体来说,sci的诚信状况低于平均值引起在一个中立的观察的脸,而sci在主导地位和投票条件高于记录在同一基准条件。根据奎奇立[35,104年),主音的皮肤电反应时减少注意力的任务。sci引起的我们的实验任务根据判决表达变化。自判断可信度降低sci返回值,看来这个任务更要求如果相比优势和投票的问题。相反,随着形势的组件的皮肤电反应,我们并没有发现任何显著性差异从统计的观点。然而,通过观察的平均峰值振幅可控硅,价值观相关科目的选择出现高于值与政客们没有选择,但没有统计学意义。因此,政客们的观察,后判断,无论该特征,会产生一个更强的情绪状态反映在自主神经系统的一种变体。

HRV分析,统计测试执行平均心率值返回增加心率在观察政治家投票,而相关值相比的优势和可信赖性的判断是负的观察中性的脸。此外,sympathovagal平衡返回负值的实验条件与基线相比增加的优势条件的可信赖性。因此,副交感神经系统的活动似乎盛行在政治家的观察判断值得信赖。也有一些研究报告的增加迷走神经的语气在国家持续的关注(One hundred.]同意皮肤电导水平的结果报告的关注增加可信度的判断对主导地位的特征。此外,HRV的调制也是可怕的面孔与注意力相关约定(101年)和情感面临处理(102年)这可能是符合相关结果的观察政治家在主导地位的判断。

总的来说,自主结果表明,特征优势和可信赖性的判断内脏反应相关的皮肤电导水平和迷走神经的基调。

5。结论

使用高分辨率的脑电图技术(105年- - - - - -112年)在一个值得信赖的疗效评价和主要面临的政治候选人产生了有趣的结果。这些调查结果提出以下答案问题引起的介绍。(1)分析人口,我们发现后判断的特征优势迅速观察政客的脸是最预测,对诚信和偏好的一个投票,选举的结果。偏好的可信度和投票是呈正相关。(2)通过分析PSD皮质地图和相关PDC连接模式,结果突出显示额叶不对称活动描述的所有实验条件投票,可信度和主导地位。这些发现在赞同回避冲突理论和可以预测的决定投票,以及可信赖性的判断和主导地位。(3)尽管不完全统计上显著的,自主的分析参数显示减少的皮肤电导水平和sympathovagal平衡相关的观察政治家被判断为值得信赖的增加相关的持续关注。这些特性可能与调制的关注和情感参与的面孔。

利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

确认

乔凡尼Vecchiato要感谢安娜Susac博士对她的宝贵支持在结果讨论和期末论文的写作。这项工作是由欧洲代表共同投资管理研究共同承担研究工作包E-NINA研究项目的背景下,意大利外交部长与意大利与中国之间的双边项目“Neuropredictor”和斐乐杯F87I12002500007“BrainTrained”。

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