遅延測定は、調整量のタスクを使用した人間で割引します

要約

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.

要約

遅延割引は、それがすぐに利用可能であるときに比べて遅れている報酬の価値の下落を指します。遅延割引タスクは遅延と大きさの両方が異なる2つ二分報酬の代替のための同等の好みを反映無関心ポイントを識別するために使用されます。彼らは私たちが値上の遅延の影響を分離することを可能にするため、無関心ポイントは、遅延割引勾配の形状を評価するための鍵となります。たとえば、1週間の遅延と$ 1,000、最大であれば、無関心点は、私たちはその参加者に対して、1週間の遅延が値で30％の削減に相当し、ことを知っている$ 700からです。このビデオでは、比較的迅速に無関心ポイントを識別し、安価で管理が容易である調整量の遅延割引タスクの概要を説明します。データが収集された後、非線形回帰法は、典型的には、割引曲線を生成するために使用されます。割引曲線の勾配は、IMPの程度を反映グループまたは個々のulsive選択。これらの技術は、商品の広い範囲で使用されており、比較的衝動的である集団を同定しました。例えば、薬物乱用問題の割引を持つ人々は、制御の参加者よりも急激に報酬を延期​​しました。割引の度合いを調べ、商品の関数として変化するが、1商品の割引は、割引が行動¹の永続的なパターンであることを示唆している他の商品の割引、と相関します。

概要

遅延割引は、人々が遅延割引が時間的近位報酬がより高度に一時的に遠位の報酬よりも評価されているという事実を指す遭遇する多くの状況に影響を与える行動の現象です。つまり、遅延の報酬の減少の値です。人々が作る多くの選択肢が即時低品質の結果との間のトレードオフを伴うので、これは重要なプロセスである（ 例えば 、夕食後のチーズケーキの一部）と、高品質の結果を遅延（ 例えば 、長期的な健康）。遅延割引もサル^4,5、ラット^6,7、およびハト^8を含む 、人間^2,3に加えて、様々な種で観察されています。

割引の程度の個人差は、様々な不適応行動⁹にリンクされています。報酬の値は双曲線減衰関数⁸に応じた遅延の関数として減少します。双曲線崩壊で、値が減少比較的短い遅延で広範囲だが、比較的長い遅延を越え比例それほど減少しています。値は、遅延の関数として双曲線劣化することがメーザーの発見は、双曲​​線関数が選好逆転を予測することができるので、重要である他の理論機能することはできません追加の前提条件なし。好みの反転はある共通の遅延は、両方の選択肢に追加された場合は逆になります^10-12未来（LLR）で比較的遠位の時点で入手可能な、より大きな報酬上で利用可能な小型の報酬は比較的早く（SSR）のためにその好みを見つける十分に文書化。仕事から家に運転している間、空腹感が突然ヒットし、たとえば、人が待っているとは対照的に、彼らはの作品のために家を出るまで比較的不健康な軽食のための目の前で最初のファーストフードレストランで停止するように傾斜させてもよいです果物や他のいくつかの高品質のスナック。人はまだに歩く必要があるときは、しかし、飢餓は、仕事でしばらくまだヒットした場合自分の車やファーストフード店に接近する前に、道を車で、彼らは果物のために家に帰るまで待つことにした可能性が高くなります。

遅延の関数としての価値の下落に報いるれる急峻性は、生物の選択の衝動性の尺度とみなすことができます。選択肢の衝動は、衝動的選択の.Higher度を使用するようにリンクされているLLR ^13,14の上に、SSRのためのプリファレンスとして定義され、アルコール^15,16、タバコ^17,18、コカイン^19、ヘロイン^20,21、など様々な薬物の乱用することができます及びメタンフェタミン^22。衝動的な選択肢の高い度も問題ギャンブル^23、肥満^24,25、および貧しい人々の健康と個人の安全の選択肢²⁶にリンクされています。

様々なタスクは、ヒトにおける割引遅延を評価することができます。例えば、参加者が代替と経験間の意思決定の一部または全部を行うことを求められることができました彼らの選択（実際の報酬タスク^27,28）に関連するか、彼らが実際に彼らの選択（仮想的な報酬タスク^1-3,9に関連した結果を経験しないであろう、その場合には、彼らは、仮想的な選択肢の間で決定を下すことを求められることができた結果の^{、15-19,25,29）。}割引の類似度は、一般的にかかわらず、報酬や遅延が本物か³⁰仮説的であるかどうかの観察されました。遅延割引のタスクを投与する方法は、研究間で異なっています。例えば、様々な研究所が穴埋めアンケート^31、複数の選択肢の質問票^32、調整量手順^33、および通貨の選択アンケート^34を使用してタスクを管理してきました。もともとデュ、緑、Myerson氏³³によって開発され、我々の研究室で広く使用さ調整量のタスクは、いくつかの利点を提供します。タスクは、プログラムされたデータ収集が自動化されると、制限プロセス全体を通じて人的エラー。タスクの調整性質上、無関心ポイントは、参加者が、実験と制限退屈であることが要求されている時間を最小限に抑えることが比較的少ない質問で達成されています。重要なことは、タスクが詳細かつ信頼性の高いデータを提供します。調整量タスクは以下に詳述します。

プロトコル

プロトコルは、ユタ州立大学の施設内倫理委員会によって承認されました。以下の手順は、プログラミングと遅延割引のタスクを行うためのガイドとして機能する必要があります。

1.遅延割引タスクの設定

1. 割引が評価されるため、遅延の範囲を選択します。
   注：例えば、典型的なシナリオは1週間から25年の範囲で遅延を使用します。選択された遅延は、慣例により、およそ指数関数的な進行に従ってください（ 例えば、1週間、2週間、1ヶ月、2ヶ月、6ヶ月、1年、5年、25年）
2. タスクで使用されるお金の最大量を選択してください。たとえば、タスクで使用される資金の典型的な量は$ 100または$ 1,000です。
3. 各遅延で無関心点を決定するために完了しなければならない試行回数を選択してください。
   注：例えば、各遅延のための試験の典型的な数は6〜8トンの間でなければなりませんデータ解像度と参加者の疲労のバランスをとるためにリアル。

2.インフォームドコンセントやログインの参加を入手

1. 参加者は、コンピュータの前に分離された部屋に座っています。自分の携帯電話および/または任意の他の電子機器の電源をオフにするために参加して下さい。
2. 見直し、彼らが作業に参加することに同意した場合に署名するためのインフォームドコンセントフォームで参加者を提供します。
3. コンピュータ上のタスクに関連付けられたアイコンをクリックしてプログラムを起動します。
4. ダイアログボックスを確認し、参加者のデータに添付されますユニークな参加者IDタグを入力してください。
   注：タスクは実験者によってプログラムされなければならないため、このステップでは、プログラムが自動的に参加者のタグを割り当てたことにより、自動化することができました。

3.手順と実践トライアルを提供

1. 彼または彼女はタスクに経験するかについて参加者の指示を与えます。
2. 提供しデータ分析には含まれません電子の練習試行。
   注：実際の試験は、タスク設計に参加者を理解し、参加者には、タスクの開始時に収集されたデータの整合性を脅かすことなく、彼らが期待されているかを理解するために失敗した場合に質問をする機会を提供するように設計されています。練習試験は以下の通り調整の手順を使用しないでください。その代わりに、実際の試験では、単純に即時の結果と遅延の結果との間に選択の一連で構成する必要があります。
   1. 例えば、コンピュータ画面上の質問を示し、すぐに利用できる$ 10と1ヶ月で利用できる$ 100との間で選択するよう参加者に依頼することによって練習試行を開始します。画面上で行った選択を確認します。
   2. immediaまで（関係なく、選択肢の参加者によって行われた）次の画面ではなく、その後の選択肢は、各裁判に$ 10の増加によって即時選択肢を増やすために同じ質問をしますTEおよび遅延の選択肢は$ 100と等しいです。
3. 参加者がタスクに順応できるようにするために10練習試行を行ってください。

4.シングル無関心ポイントを評価します

注：無関心ポイントは、遅延割引タスクからの主要な従属変数として機能し、遅延代替の現在価値は、即時代替のものと同じである点を表します。

1. 参加者に遅延し、即座に代替するための出発量を表示します。最初の試験では、遅延の代替のための量と最大量を表示します。同時に最大量の1/2として即時の量を表示します。試験の開始時に画面（選択の選択肢のそれぞれから等距離）の中央にマウスカーソルを設定します。
   注意：代替が提示された側（画面の右側または左側）は、ランダムにそれぞれに決定されるべきです裁判。
2. 参加者の選択を確認します。
3. 参加者の選択に基づいて、第2の試験のための最大の1/4によって即時代替の量を調整します。
   1. 参加者は、最初の試験にすぐに代替手段を選択した場合に、第2の試験のための即時代替の量を減らします。即時の量は$ 50であり、それは、最初の試験で選択された場合たとえば、その後、二審で$ 25と即時の量を表示します。
   2. 参加者は最初の試験に遅れ代替案を選択した場合に、第2の試験のための即時代替の量を増やします。即時の量は$ 50だったが、遅延量が最初の試験で選択された場合たとえば、その後、二審で$ 75即時量を表示します。
4. 参加者に即座に代替し、一定の遅延代替の新量を表示し、それらが彼らの次の選択を行うことができます。
5. Pを観察articipantの選択と前の調整の1/2によって即時代替の量を調整します。
   1. 参加者は、現在の裁判にすぐに代替手段を選択した場合は、次の試験のための即時代替の量を減らします。即時の量が第2裁判に$ 25であり、それが選択された場合たとえば、3番目の裁判に$ 12.50のように即時の量を表示します。
   2. 参加者は、現在の裁判に遅れた選択肢を選択した場合は、次の試験のための即時代替の量を増やします。即時の量が第2裁判に$ 25であり、それが選択された場合たとえば、3番目の裁判に$ 37.50のように即時の量を表示します。
6. 参加者は選択肢の必要数をした繰り返して、4.4と4.5のステップ
   注：選択肢の数は、実験者の裁量に任されて、さらに詳細のための議論を参照してください。
   注：ALWA必要があり、今後の裁判のための調整nは、電流調整のための試行回数である2 ^-n、乗じた最大量に等しくなるようYS（ 図1を参照）。
7. 参加者の選択に基づいて即時量に最終調整を行います。その遅延の無関心点として、この新しい金額を使用してください。

5.各遅延で無関心ポイントを決定します

1. 完全に即時結果の量と各遅延で最初の試験のための調整量をリセットし、選択された遅延のそれぞれについて、ステップ4を繰り返します。

6.質的に異なるアウトカム（オプション）の遅延割引を評価します

1. 選択した結果の一例を提供するために、参加者を確認して下さい。選択した結果が食品である場合たとえば、その後、「あなたの好きな食べ物は何ですか？」の参加者に尋ねます
2. 参加者の反応を観察し、結果コスト（ 例えば 、どのくらいの単位参加者に尋ねる。「何好適な食品のコストですか？」）。
   注：実験者が商品全体で割引くの違いを評価することに興味がある場合は割引の違いが割引されている量の違いによるものではないように、このステップは、値の面で商品を等しくなります。
3. 参加者によって報告された価格に基づいて、即時および遅延開始値の値を表示します。参加者によって提供され、その量の1/2に即座に代替を設定した単位当たりの価格で除した最大値に等しくなるように、結果の遅延量を設定します。
   注：アイスクリームの1食分は$ 5のコストと最大$ 100の場合たとえば、その後$ 100アイスクリームの20人前があります。即時の代替（ 例えば 、「今アイスクリームの10人前」）として、遅延の代替（ 例えば 、「1週間でアイスクリームの20人前」）と、その量の1/2として計算された値を使用してください。
4. REPEそれぞれの結果の再計算値とステップ4および5のすべてで。

調整額タスクの図1.試用構造 。遅延代替、Yの開始値は、最大値を同じにする必要があります。即時の代替の開始値、Xは、.5Yを同じにする必要があります。 Xは選択された場合、Xの値は、次の裁判に減少させるべきです。 Yを選択した場合、Xの値は、次の裁判に増やす必要があります。調整量は、試験1に.25Yであり、各その後の裁判の前の調整の0.5である。 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。

7.データ解析

1. 任意の好適なデータANALYへのデータのインポートSISプログラム。各参加者の各遅延のための無関心ポイントを分離します。各グループの各遅延の中央無関心ポイントを計算します。
   注：グループの設計が使用される場合、中央値無関心ポイントの計算にのみ必要です。
2. 曲線回帰モデルを選択してください（例については、代表的な結果を参照してください）​​。 （中央値）無関心点にモデルに合わせて曲線回帰を使用してください。これは、選択されたモデル（パラメータの説明については以下を参照）に関連するパラメータ推定値を生成します。
   注：私たちは、ステップ7で読者を支援するための統計プログラムRについて補足資料に曲線回帰を実施するためのコードを提供してきました。

結果

遅延割引の結果は、一般的にそれぞれの結果のために個々の参加者からのグループと無関心点からの中央値無関心ポイントの両方に曲線回帰モデルを当てはめることによって分析されます。サンプルについて無関心点は、通常、一般には配布されませんので、中央値、グループ無関心ポイントが使用されています。 3つの非線形回帰モデルは、一般的に使用されます?...

ディスカッション

このビデオでは、調整量のタスクを用いた実験を割り引く遅延を実施するために取るべき手順について説明します。調整量のタスクが実施する比較的迅速である（10 - 参加者あたり15分）し、信頼性の高いデータを生成します。タスクの調整性質は割引の個々の参加者の程度の微調整分析を提供します。タスクは、コンピュータベースのデータ収集であるため、データ収集プロセスの間に人?...

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