Mesure Délai d'escompte à l'homme en utilisant un groupe de Réglage Montant

Résumé

Delay discounting refers to a decline in the value of a reward when it is delayed relative to when it is immediately available. We outline a computer-based delay discounting task that is easy to implement and allows for the quantification of the degree of delay discounting in human participants.

Résumé

Retard actualisation se réfère à une baisse de la valeur d'une récompense quand il est retardé par rapport à quand il est immédiatement disponible. Tâches actualisation retard sont utilisés pour identifier les points d'indifférence, qui reflètent une préférence égale pour les deux alternatives de fidélité dichotomiques différant par le retard et l'amplitude. Points de l'indifférence sont essentielles pour évaluer la forme d'un gradient de retard actualisation car ils nous permettent d'isoler l'effet de retard sur la valeur. Par exemple, si à un retard de 1 semaine et un maximum de 1000 $, le point d'indifférence est à 700 $, nous savons que, pour ce participant, un délai de 1 semaine correspond à une réduction de 30% en valeur. Cette vidéo présente une tâche de retard actualisation quantité de réglage qui identifie les points d'indifférence relativement rapidement et est peu coûteux et facile à administrer. Une fois les données ont été recueillies, des techniques de régression non linéaires sont généralement utilisés pour générer des courbes d'actualisation. La pente de la courbe d'actualisation reflète le degré d'impulsive choix d'un groupe ou un individu. Ces techniques ont été utilisées avec un large éventail de produits et ont identifié des populations qui sont relativement impulsif. Par exemple, les personnes ayant des problèmes de toxicomanie réduction retardés récompenses plus fortement que les participants de contrôle. Bien que le degré d'actualisation varie en fonction de la marchandise examinée, l'actualisation d'une marchandise en corrélation avec actualisation des autres produits de base, ce qui suggère que l'actualisation peut être un motif persistant de comportement ^1.

Introduction

Retard actualisation est un phénomène comportemental qui affecte de nombreuses situations, les gens de subir des retards actualisation se réfère au fait que les récompenses temporellement proximales sont plus valorisés que les récompenses temporellement distales. Autrement dit, la valeur des récompenses décliner avec des retards. Ce processus est important parce que beaucoup de choix que les gens font impliquent un compromis entre les résultats immédiats de faible qualité (par ex., Un morceau de fromage après le dîner) et retardée des résultats de haute qualité (par ex., La santé à long terme). Retard actualisation a également été observée dans une variété d'espèces, en plus des humains, y compris les singes ^{2,3 4,5 6,7,} les rats et les pigeons ^8.

Les différences individuelles dans degré d'actualisation ont été liés à divers comportements mésadaptés ^9. La valeur des récompenses décline en fonction de retard selon une fonction de décroissance hyperbolique ^8. Avec la désintégration hyperbolique, diminution de la valeurs intensivement avec des retards relativement courtes, mais diminue proportionnellement moins dans des délais relativement longs. La conclusion de cette valeur Mazur dégrade hyperbolique en fonction de retard est important, parce que la fonction hyperbolique est capable de prédire les inversions de préférence là où d'autres fonctions théoriques ne peut pas sans hypothèses supplémentaires. Inversions privilégiées sont un bien documenté trouver ^10-12 que la préférence pour une petite récompense disponibles assez rapidement (SSR) sur une plus grande récompense disponible à un point relativement distale à l'avenir (LLR) va renverser si un retard commune est ajouté à deux alternatives . Par exemple, si, tout en conduisant la maison du travail, un sentiment de faim frappe tout à coup, une personne peut être enclin à arrêter à la première restauration rapide en vue pour une collation relativement malsaine plutôt que d'attendre jusqu'à ce qu'ils arrivent à la maison pour un morceau de fruit ou une autre collation de haute qualité. Si, cependant, la faim frappe alors encore au travail, lorsque la personne a encore à piedleur voiture et de conduire sur la route avant d'aborder le restaurant de restauration rapide, ils sont plus susceptibles de décider d'attendre jusqu'à ce qu'ils arrivent à la maison pour le fruit.

La pente avec qui récompense baisse de la valeur en fonction du retard peut être considéré comme une mesure de choix de l'impulsivité d'un organisme. Choix impulsivité peut être définie comme une préférence pour SSR sur LLR ^13,14 .Higher degrés de choix impulsifs sont liés à l'utilisation et l'abus de diverses drogues comme l'alcool ^{15,16, 17,18} cigarettes, la cocaïne ^19, l'héroïne ^20,21, et la méthamphétamine ^22. Des degrés plus élevés de choix impulsifs sont également liés au jeu problématique ^23, l'obésité ^24,25, et la mauvaise santé et les choix personnels de sécurité ^26.

Différentes tâches peuvent être utilisés pour évaluer le délai d'actualisation chez les humains. Par exemple, les participants pourraient être invités à prendre des décisions entre les alternatives et l'expérience certains ou tous lesdes conséquences liées à leur choix (tâche réelle de récompense ^27,28) ou ils pourraient être appelés à prendre des décisions entre les alternatives hypothétiques, auquel cas ils ne seraient pas effectivement subir les conséquences associés à leur choix (tâche de récompense hypothétique ^{1-3,9 , 15-19,25,29).} Degrés similaires de l'actualisation sont généralement observés indépendamment du fait que la récompense et les retards sont réels ou hypothétiques ^30. La méthode d'administration des tâches de retard-actualisation varie selon les études. Par exemple, différents laboratoires ont administré la tâche en utilisant un questionnaire fill-in-the-blank ^31, un questionnaire à choix multiples ^{de 32,} une procédure de quantité de réglage ^33, et un choix monétaire questionnaire ^34. La tâche de réglage montant, initialement développé par Du, Vert et Myerson ^33, et largement utilisée dans notre laboratoire, offre plusieurs avantages. Une fois la tâche de collecte de données programmé est automatisé, ce qui limiteerreur humaine tout au long du processus. En raison de la nature de réglage de la tâche, les points d'indifférence sont atteints avec relativement peu de questions, ce qui minimise le temps les participants sont tenus d'être dans le laboratoire et les limites de l'ennui. Important, le groupe fournit des données détaillées et fiables. La tâche montant ajustement sera détaillé ci-dessous.

Protocole

Le protocole a été approuvé par l'Institutional Review Board de l'Université d'État d'Utah. Les étapes décrites ci-dessous devraient servir de guide pour la programmation et la réalisation d'une tâche délai d'actualisation.

1. Mise en place d'un groupe d'escompte Délai

1. Choisissez la gamme de retards pour lesquels l'actualisation sera évaluée.
   REMARQUE: Par exemple, un scénario typique serait utiliser des retards allant de 1 semaine à 25 ans. Les retards sélectionnés devraient suivre, par convention, une progression d'environ exponentielle (par ex., 1 semaine, 2 semaines, 1 mois, 2 mois, 6 mois, 1 an, 5 ans, et 25 ans)
2. Choisissez le montant maximum d'argent qui sera utilisé dans la tâche. Par exemple, des quantités typiques d'argent utilisées dans la tâche sont de 100 $ ou 1000 $.
3. Choisissez le nombre d'essais qui doivent être remplis pour déterminer un point à chaque retard d'indifférence.
   REMARQUE: Par exemple, un certain nombre d'essais typique pour chaque retard devrait se situer entre 6 à 8 trials pour équilibrer la résolution des données et de la fatigue des participants.

2. Obtenir le consentement éclairé et à l'identification des participants

1. Demandez le participant assis dans une pièce isolée en face d'un ordinateur. Demandez au participant d'éteindre leur téléphone cellulaire et / ou d'autres appareils électroniques.
2. Fournir au participant un formulaire de consentement éclairé pour examiner et signer si elles acceptent de participer à la tâche.
3. Démarrez le programme en cliquant sur l'icône associée à la tâche sur l'ordinateur.
4. Observez la boîte de dialogue et saisissez une balise participant identifiant unique qui sera jointe aux données du participant.
   NOTE: Parce que la tâche doit être programmé par les expérimentateurs, cette étape peut être automatisée en avoir le programme attribuer une étiquette de participant automatiquement.

3. Fournir des instructions et des essais de pratique

1. Donnez les instructions des participants au sujet de ce qu'il ou elle va connaître dans la tâche.
2. Providpratique des essais de e qui ne seront pas inclus dans l'analyse des données.
   REMARQUE: Les essais de pratique sont conçus pour familiariser les participants avec la conception de la tâche et fournir aux participants l'occasion de poser des questions si elles ne parviennent pas à comprendre ce qui est attendu d'eux sans menacer l'intégrité des données recueillies au début de la tâche. Essais de pratique ne devrait pas utiliser la procédure de réglage décrite ci-dessous. Au lieu de cela, des essais de pratique devrait consister simplement en une série de choix entre les résultats immédiats et différés.
   1. Par exemple, commencer les essais pratiques en montrant une question sur l'écran de l'ordinateur et de demander au participant de choisir entre 10 $ disponibles immédiatement et 100 $ disponible en 1 mois. Respecter le choix fait sur l'écran.
   2. Posez la même question à l'écran suivant, mais pour augmenter le choix ultérieurs alternative immédiate d'un incrément de 10 $ sur chaque essai (quels que soient les choix faits par le participant) jusqu'à ce que le ImmediaTE alternatives et différés sont égaux à 100 $.
3. Effectuer dix essais pratiques afin de permettre au participant de acclimater à la tâche.

4. Évaluer une simple indifférence point

REMARQUE: les points d'indifférence servent comme la principale variable dépendante des tâches d'actualisation de retard et représentent un point où la valeur actuelle de l'alternative différée est égale à celle de l'alternative immédiate.

1. Afficher les montants de départ pour les alternatives retardés et immédiats aux participants. Pour le premier essai, afficher le montant maximal que le montant pour l'alternative retardé. Afficher simultanément la quantité immédiate que la moitié de la quantité maximale. Placez le curseur de la souris au centre de l'écran (à égale distance de chacune des alternatives de choix) au début du procès.
   REMARQUE: Le côté (côté droit ou gauche de l'écran) sur lequel une alternative est présenté doit être déterminé au hasard sur chaqueessai.
2. Observer le choix du participant.
3. Ajustez la quantité de l'alternative immédiate par ¼ du maximum pour le second procès basé sur le choix des participants.
   1. Diminuer la quantité de l'alternative immédiate pour le second procès si le participant a choisi l'alternative immédiate sur le premier essai. Par exemple, si le montant immédiate était de 50 $ et il a été choisi sur le premier essai, puis sur le second procès afficher la quantité immédiate que 25 $.
   2. Augmenter la quantité de l'alternative immédiate pour le second procès si le participant a choisi l'alternative retard sur le premier essai. Par exemple, si le montant immédiate était de 50 $, mais le montant différé a été choisi sur le premier essai, puis sur le second procès afficher la quantité immédiate que 75 $.
4. Afficher le nouveau montant de l'alternative immédiate et l'alternative retard constant pour le participant et leur permettre de faire leur choix suivant.
5. Observez la ple choix et de articipant ajuster la quantité de la solution immédiatement par la moitié de l'ajustement précédent.
   1. Diminuer la quantité de l'alternative immédiate pour le prochain procès si le participant a choisi l'alternative immédiate sur le procès en cours. Par exemple, si le montant immédiate était de 25 $ sur le deuxième procès et il a été choisi, puis sur le troisième procès afficher le montant immédiat de 12,50 $.
   2. Augmenter la quantité de l'alternative immédiate pour le prochain procès si le participant a choisi l'alternative retard sur le procès en cours. Par exemple, si le montant immédiate était de 25 $ sur le deuxième procès et il a été choisi, puis sur le troisième procès afficher le montant immédiat de 37,50 $.
6. Répéter les étapes 4.4 et 4.5 jusqu'à ce que le participant a fait le nombre requis de choix
   REMARQUE: Le nombre de choix est à la discrétion de l'expérimentateur; voir la discussion pour plus de détails.
   NOTE: L'ajustement pour le prochain procès devrait AlwaYS être égal au montant maximal multiplié par 2 ^-n, où n est le nombre de procès pour le réglage du courant (voir Figure 1).
7. Faire l'ajustement final à la quantité immédiate basée sur le choix du participant. Utilisez ce nouveau montant que le point de départ pour que le retard de l'indifférence.

5. Déterminer les points d'indifférence à chaque retard

1. Entièrement répéter l'étape 4 pour chacun des retards choisis, la réinitialisation du montant du résultat immédiat et le montant de l'ajustement pour le premier essai à chaque retard.

6. Évaluer Retard Actualisation des résultats qualitativement différents (Facultatif)

1. Demandez au participant de donner un exemple de l'issue choisie. Par exemple, si le résultat choisi est la nourriture, puis demander au participant »Quel est votre plat préféré?"
2. Observez la réponse du participant et demander au participant combien une unité des coûts de résultats (par ex., "Qu'est-ceest le coût de la nourriture préférée? ").
   NOTE: Si les expérimentateurs sont intéressés à évaluer les différences en actualisant les produits, et cette étape sera égaliser produits en termes de valeur de sorte que les différences dans l'actualisation ne sont pas dues à des différences dans le montant étant réduit.
3. Afficher les valeurs des valeurs immédiates et retardées départ sur la base du prix déclaré par le participant. Réglez la valeur retardée du résultat égal à la valeur maximale divisé par le prix par unité qui a été fourni par le participant, puis réglez l'alternative immédiate à ½ de ce montant.
   REMARQUE: Par exemple, si une portion de crème glacée coûte 5 $ et un maximum de 100 $, puis il ya 20 portions de crème glacée dans 100 $. Utilisez cette valeur calculée comme l'alternative retardé (par ex., "20 portions de crème glacée en 1 semaine») et la moitié de ce montant comme l'alternative immédiate (par ex., "10 portions de crème glacée Now»).
4. Repeà toutes les étapes 4 et 5 avec la valeur recalculée de chaque résultat.

Figure 1. Structure de première instance du montant Réglage Tâche. La valeur de départ pour l'alternative retardé, Y, doit être égale au maximum. La valeur de départ pour l'alternative immédiate, X, doit être égal .5Y. Si X est choisi alors la valeur de X doit être diminuée à l'essai suivant. Si Y est choisi, la valeur de X doit être augmentée à l'essai suivant. Le montant de l'ajustement est .25Y on Trial 1 et 0,5 de la précédente adaptation sur chaque procès ultérieur. S'il vous plaît cliquez ici pour voir une version plus grande de cette figure.

Analyse des données 7.

1. Importer des données dans toute analy de données préféréprogramme SIS. Isoler le point pour chaque retard pour chaque participant d'indifférence. Calculer le point d'indifférence médian pour chaque retard pour chaque groupe.
   REMARQUE: Calcul de points médians d'indifférence est nécessaire uniquement si une conception de groupe est utilisé.
2. Choisissez un modèle de régression curviligne (voir résultats représentatifs pour exemples). Utilisez régression curviligne pour ajuster le modèle aux points (médiane) d'indifférence. Cela va générer des estimations de paramètres pertinents pour le modèle sélectionné (voir ci-dessous pour une explication des paramètres).
   NOTE: Nous avons fourni le code pour effectuer la régression curviligne matériaux supplémentaires pour le programme statistique R pour aider le lecteur à l'étape 7.

Résultats

Les résultats d'actualisation retard sont généralement analysées par des modèles de régression curvilignes de montage à deux points d'indifférence médianes des groupes et des points d'indifférence des participants individuels pour chaque résultat. Groupe Points d'indifférence médians sont utilisés parce que les points d'indifférence pour un échantillon ne sont généralement pas normalement distribuées. Trois modèles de régression non linéaires son...

Discussion

Cette vidéo décrit les mesures qui devraient être prises pour mener une expérience de retard actualisation aide de la tâche montant réglage. La tâche de quantité de réglage est relativement rapide à effectuer (10 - 15 min par participant) et produit des données fiables. La nature de réglage de la tâche fournit une analyse fine d'un diplôme de l'actualisation d'un participant. Depuis la tâche est la collecte de données sur ordinateur est automatisé, ce qui limite erreur humaine et de l'in...

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