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색으로 읽는 것은 전형적으로 기소 색 synesthetes에서 발견되는 훈련 편지 컬러 협회의 새로운 방법입니다. 교육은 독서의 부산물이며 모든 텍스트가 착색 될 수 있기 때문에 장기 연관의 교육 방법에 대한 잠재력을 가지고 교육의 암시 적 형태를 포함한다.
공감각은 하나의 양상에서 자극이 자동으로 지속적으로 같은 및 / 또는 기타 양식에 이상한 감각을 유발하는 드문 상태입니다. 상대적으로 일반적이고 잘 공부 유형은 청각 및 문자, 단어와 숫자에 대한 생각, 볼 때 색의 일관된 환경으로 정의, 기소 색 공감각입니다. 우리는 문자와 색 사이의 범위 감각적 협회가 nonsynesthetes에 컬러로 읽어 배울 수있는 무엇을 조사를위한 우리의 방법에 대해 설명합니다. 색으로 읽는 것은 독자가 그 또는 그녀가 평소와는 명시 적으로 컴퓨터에 지시 훈련 방법을 필요로하지 않는 텍스트를 읽는 동안 연결이 암시 적으로 학습하는 의미에서 교육 협회를위한 특별한 방법입니다. 이 프로토콜에서는, 참가자는 네 고주파 편지 4 개의 고주파 색상과 짝되는 읽기 특별히 준비된 책이 제공됩니다. 참가자는 편지 색 쌍베이스의 독특한 세트를받을 수컬러 편지에 대한 자신의 기존 환경에 D. 수정 스트 루프 작업은 전에 배운 글자 색 협회 및 뇌 활성화의 변화를 테스트하기 위해 읽은 후 투여한다. 객관적인 시험 이외에, 독서 경험 앙케이트는 주관적인 경험의 차이를 조사하기 위해 설계된다 투여된다. 질문의 일부는 개인이 컬러로 읽고 연결을 배운 얼마나 잘 예측할 수있다. 중요한 것은, 우리는 특정 개인이 컬러로 읽는 편지 색 연결을 형성하고이 협회가에서 본 것과 몇 가지 측면에서 유사 것이 가능하다 아니라,이 방법은 각 개인이 기소 컬러의 공감각을 개발하게됩니다 것을 요구하고 있지 않다 개발 기소 색 synesthetes. 방법은 매우 유연하고 다양한 측면 및 뇌 기능 및 구조 학습 - 유도 변화를 포함 감각적 연관 훈련의 결과를 조사하는데 사용될 수있다.
공감각은 일반적으로 설명 드문 상태이다 '감각의 교차.' 공감각의 여러 형태가 있습니다. 가장 일반적인 유형 중 하나는 기소 컬러의 공감각,보고 듣고, 또는 문자, 단어 나 숫자에 대한 생각에 따라 색상의 일관성 및 자동 경험이다. 기소 컬러 공감각의 유병률은 인구 중 약 1 %이다. 연구는 감각적 경험을 상상하지, 정품, 신경 학적 또는 정신 질환 2-11와 관련이없는 것으로 나타났습니다. 최근 뇌 영상 연구는 synesthetes의 뇌의 기능과 구조가 일치 nonsynesthetic 컨트롤 (12)에서 다른 것으로 나타났습니다. 그러나 감각적 유도제의 대다수는 문화적 언어 15,16 의해, 예를 들면, 결정 공감각 13,14로 유전 요소가있다. 유전자와 환경 사이의 상호 작용은 어떤 사람들 synesthes을 개발하는 이유에 대한 질문을 구걸한다아이오와 다른 사람은하지 않습니다. 전적으로 유전에 의해 결정이 차이가, 아니면 '감각적'유전자를 보유하지 않을 수 있습니다 개인의 공감각을 훈련 할 수 있습니까? 이 질문에 대답하는 첫 번째 단계는 공감각에있는 유형의 연결을 개발을위한 잠재력을 가지고 장기 훈련 방법이 필요합니다. 여기에서 우리는 컬러 문자와 텍스트 (그림 1)를 읽어 훈련 편지 색 연결하는 방법을 설명합니다. 또한 학습 효과 개인차를 예측하는데 사용될 수있는 방법을 논의 할 것이다.
이전 감각적 교육 방법은 컴퓨터 17 ~ 21을 사용하여 직접 교육에 초점을 맞추고있다. 집에서 컴퓨터 교육은 이제 가능하지만 실험실에서 컴퓨터 교육은, 몇 일의 과정을 통해 실험실에 와서 참가자가 필요합니다. 색으로 읽는 교육 협회는 집에서 참가자의 편의에 따라 수행 할 수 있습니다. 아마도 가장 큰 ADVAN색으로 읽는 TAGES 참가자들이 읽고 텍스트가 착색 될 수 있음을 좋아 것을 선택 할 수 있는지입니다. 참가자에 지시되어 있지 않으며 그들은 문자가있는 색상과 짝하는 기억하려고하기 때문에 (물론 그들은 이러한 색 글자를 알고 있지만) 중요한 것은, 문자와 색 사이의 배운 협회는 정상적인 읽기 '부산물'이다 . 우리는 이전에 컬러로 읽는 편지 색 연결을 개발하는 것이 가능하다는 것을 보여 주었다, 우리는 연수생 synesthetes 22 고려되어야한다고 주장하는 것은 아니지만 이러한 발달 기소 컬러의 공감각에서 본 것과 자신의 자동 성격과 유사하다 .
객관적 감각적 연결의 존재 또는 세기를 측정하기 위해 사용되는 가장 일반적인 행동 태스크 고전 스트 루프 패러다임 (23)의 수정 된 버전이다. 그러나, 이러한 유형의 작업은 진단 m으로 사용할 수 없다이 nonsynesthetes 24 스트 루프 효과를 훈련 할 수 있기 때문에 공감각의 ARKER. (진정의 일관성 또는 시험의 시험은 공감각 2,25의 진단에 더 적합합니다.) 고전 스트 루프 작업에서 색 단어 (예를 들어, 'RED')가 참가자에게 색상으로 표시되고, 그 또는 그녀는 단어를 가능한 한 빨리 인쇄됩니다 무슨 색깔 말을해야합니다. 워드가 색 단어 자체 (레드 잉크 인쇄 예 'RED')과 같은 색으로 표시 될 때,이 합동 인 것으로 간주되고, 워드는 색 단어 (예 : 'RED'로 다른 색깔로 표시 될 때 녹색 잉크) 인쇄, 그것은 부적당 한 (그림 2 참조)로 간주됩니다. 사람들은 느린 반응과 일치하는 시험에 비해 부적당 한 시험에 덜 정확하고, 이러한 차이가 호출됩니다 '스트 루프 효과.' 스트 루프 효과의 원인은 단어 자체를 읽는 것은 compl 수없는 자동 프로세스 것입니다etely 억제 또는 무시하기 때문에 손에서 작업을 방해합니다. 이 작업의 '감각적'버전 대신 단어의 문자를 사용하고, 지시 사항은 동일합니다 : 가능한 한 빨리 문자가 (26)에 표시되는 색상을 나타냅니다. 부적당와 일치하는 조건 사이의 차이는 문자 (또는 숫자)와 색상 간의 기존 연결, 모든 synesthetes의 대부분은 (그림 2)이, 또한 18,20-22,27을 연수생 개인에서 발견된다. 정품 공감각는 스트 루프 효과의 단지 존재 이상을 포함, 자극되지 않는 양상의 지각 표상 (예 : 색상)의 경험되는 가장 중요한 특성 2,25 시간에 걸쳐 매우 구체적이고 일관성이있다 (예를 들어, 흑백 텍스트) . '감각적'스트 루프 효과의 존재는 문자와 색 사이의 연결들이 작업 수요에 방해가 포인트로 자동 것을 보여줍니다의, 그러나 편지 컬러 협회는 개인이 synesthete 18인지 자연에서 지각 또는 증명할 수 없습니다.
개인은 모두 다르고 연수생 컬러로 읽은 후 큰 스트 루프 효과를 개발할 수 있습니다, 다른 사람이하지 않을 수있다. 우리는이 배운 협회는 개인 수준에서가 얼마나 강한 지 예측할 수 주관적인 색 경험에 대한 일련의 질문을 개발했습니다. 또한, 글자 색 연결을 학습 nonsynesthetes에서 문자 색 쌍에 대한 기존의 환경과 상호 작용을 일으킬 수있다. 이러한 결과는 개인이 편지 색 연결을 개발하는 것이 얼마나 중요한 판단 할 수있다 기본 요인으로 지적한다. 예를 들면, 감도는 카메라 이미지 (28) 또는 정신적 기소 컬러 공감각 관련된 것으로 밝혀졌다 둘 메모리 능력 29-31의 선명함에 의해 결정될 수있다. 컬러 방식의 독서는 더 살전를 탐구하는 연구자 도움이 될 수 있습니다nonsynesthetes에 대한 실현 가능한 장기 교육 프로그램을 제공함으로써 전자 가설. 오랜 기간에 걸쳐 지속적으로 컬러 편지를 읽는 세 일생 동안 자동 또한 일관성을 유지 검은 편지에 대한 응답으로 실제 색상의 지각 표상을 경험하는 일부 nonsynesthetic 개인을 초래할 수 있다면 그것은두고 볼 일이다.
전체 절차는 색의 책을 읽는 동기 참가자를 모집 포함한다. 참가자들은 실험실 외부에서 관찰되지 않기 때문에 읽는 동기를 부여해야합니다. 또한, 그들은 정확하게 그들이 읽고 얼마나보고 신뢰됩니다. 참가자는 이전에 배운 글자 색 협회의 존재를 읽은 후 모두 테스트해야합니다. 각 참가자들은 각각의 기본 설정에 따라 글자 색 쌍의 고유 한 집합을 할당해야합니다. 네 고주파 문자 (예 : A, E, N, 및 R) 네 고주파 색상 (예를 들어, 빨강, 오렌지, 녹색, 그리고 블루와 결합되어E). 배운 협회는 편지 색 쌍의 합동 및 부적당 한 조건을 비교, 고전 스트 루프 작업의 감각적 버전으로 테스트됩니다. 자기 공명 영상 (MRI)은 이전과 뇌 기능의 학습에 의한 변화를 테스트하고 (32, 33)을 구조하기 위해 읽은 후 취득. 참가자의 주관적인 경험 같은 검정 텍스트의 존재 가능 색 등의 경험 또한, 건 때문에 또, 설문을 이용하여 참가자들의 경험을 평가하는 것이 중요하다. 그들은 자신의 읽기 자료를 선택할 수 있기 때문에 읽는 단어의 수는 참가자들 사이에 변화 할 것이다. 포스트 세션 테스트는 항상 후 가능한 한 빨리 실시해야한다 참가자는 (날짜로 스트 루프 작업과 측정 효과를 학습 견딜 수있는 방법을 오래 제안 데이터가 없음) 읽기 완료됩니다. 이 프로토콜은 여러 가지 방법으로 조절 될 수 있지만, 우리는 감각적 TRAI의 기초로 간주색상 읽기를 사용 닝 방법.
윤리 문 : 다음 프로토콜은 인간 참가자를 테스트하기 위해 암스테르담 대학 심리학과의 윤리위원회의 요구 사항을 충족합니다.
1. 상영
2. 자극
3. 행동 연구소에서 배운 편지 컬러 협회 테스트
소프트웨어는 자극의 시각적 표현 및 응답 시간과 정확도의 기록을 위해 필요하다. 우리 연구실은 소프트웨어 프리젠 테이션을 사용 (www.neurobs.com). 그러나, E-프라임 또는 MATLAB 같은 소프트웨어가 또한 사용될 수있다.
4. MRI 스캐너에서 배운 편지 컬러 협회 테스트
5. 참가자의 주관적 경험
두 테스트 세션을 완료 한 후에, 컬러 읽고 문자 및 색상 간의 연관성 학습을 테스트하기 위해 데이터 분석을 시작한다. 남은 정확한 시험은 반응 시간 분석에 포함되어야한다. 반응 시간과 정확도에 부적당와 합동 자극 사이의 차이 : 배운 협회는 스트 루프 효과의 크기에 따라 이곳에서 측정된다. 스트 루프 효과는 전에 읽은 후 측정한다. 테스트 세션과 congruency 사이의 중요한 상호 작용은 스트 루프 효과 글자 색 조합으로 인해 색상이 읽기에 변경되었음을 의미, 읽기 전에 비교하여 읽은 후 유의 한 차이가 있음을 의미합니다. 효과는 스트 루프 효과를 읽기 전에 비교하여 읽은 후 훨씬 더 큰, 즉 것으로 예상되는 방향으로해야한다. 상당한 상호 작용의 예는도 3에 도시되어있다. 정확도 스트 루프 효과는 이후 크게 다를 수 있습니다읽기 전에에 비해 읽기. 정확성이 작업에 매우 높은 경향이 있기 때문에, 테스트 세션과 congruency 사이에 상당한 상호 작용이 정확성을 찾을 수 있음을 항상 그런 것은 아닙니다. 이러한 통계는 그룹 수준에서 대표 학습 효과와 그 큰 개체 차이가 있음을 유의하십시오. 비교를 위해, 우리는 = 0.05 α의 유의 수준에서 이전 출판 연구 (22)에서 볼 때 심각한 영향의 효과 및 사이즈를 포함한 테스트 통계 (반응 시간 데이터)보고 : congruency, F (1,14) = 16.38, P = 0.001, η의 P 2 = 0.539; 상호 작용 테스트 세션과 congruency, F (1,14) = 5.85, P = 0.030, η의 P 2 = 0.295.
이것은 문자 주파수 및 샘플 선재 문자 색 쌍 환경 사이의 상호 작용이있을 가능성이있다. 즉, 이상적 상대 할당(선호 그룹 1) 참가자가 높은 자신의 nonpreferred 색상을 지정하는 경우에 비해 스트 루프 효과의 크기가 결과의 변화에 영향을 미쳤다 저주파 문자에 고주파 문자와 nonpreferred 색상을 선호하는 색상을 cipants 주파수 저주파 문자에 문자와 선호하는 색상 (기본 그룹 2). 예를 들어, 독서 후 스트 루프 효과의 변화는 기존의 글자 색 설정이 편지 프레 젠 테이션의 주파수와 상호 작용을 나타내는, 선호 그룹 1에 비해 기본 설정 2 군에서 유의하게 더 큰 수 있습니다. 이 효과를 테스트하려면 먼저 두 개의 기본 그룹의 평균 (즉, 총) 환경 평가 사이에 원치 않는 큰 차이가 없음을 확인합니다. 또한, 두 선호 그룹이 단어 또는 문자의 동일한 금액을 읽고 있는지 확인합니다. 기업 주파수 및 문자 색 선호 사이의 상호 작용을 시험하기 위하여, '선호세션 congruency 테스트 : 줬어 그룹 '요인 분석에서 간 주제 요인으로 포함될 수있다. 선호 그룹과 중요한 상호 작용 효과가 발견되는 경우, 문자와 색상 간의 기존 연결이 기업 프레젠테이션의 주파수에 의존하고 있음을 나타낼 수있다. 이러한 상호 작용의 예는도 4에 도시된다. 그것은 테스트 세션과 congruency 사이의 상호 작용은 개별적으로 모두 기본 그룹에 의미가 있는지 여부를 확인하는 것이 좋다. 그것은 하나의 그룹에 의미가 있었다 경우이이 설정 그룹은 두 그룹의 결합 된 결과 (가장 가능성이 선호하는 그룹 2)를 구동하는 것을 나타냅니다. 편지 색 쌍의 기본 및 상대 편지 주파수 사이의 상호 작용은 미래 연구를위한 흥미로운 경로입니다.
글자 색 연결 학습에 개체 차이를 조사하기 위해, 몇개의 상관 관계가 수행 될 수있는 분석 (및 해제해야할 것)은 여러 비교를 위해 수정 될 수있다. 예를 들어, 단어 수 또는 문자 수 (단어 또는 문자의 수를 테스트 세션 사이의 색상으로 읽고 각 참가자는) 읽기 후 발견 스트 루프 효과와 상관 관계가 될 수있다. 일반적으로, 우리는 다른 사람보다 자세한 내용을 일부 참가자가 필요에 비해 큰 스트 루프 효과를 개발하지 않았 음을 나타내는 단어 또는 문자 수와 표본의 크기가 10-25 참가자 사이에있다 스트 루프 효과 중 하나를 사이에 유의 한 상관 관계를 찾을 수없는 이하 읽고 본질적으로 이러한 연결을 개발에 더 민감한 사람.
뇌 영상 분석을 위해, 테스트 세션 congruency 간의 상호 작용은 뇌의 활성화에 큰 영향을 미치지 색 판독함으로써 그 훈련 문자 색 연관성을 확인하기 위해 중요 할 것이다. 우리는 MOT 등 기능적 MRI 데이터 (42)을, 사전 처리의 표준 분석 파이프 라인을 이용하여 제안이온 보정하고, 통계 분석 (43)에 대한 일반 선형 모델 (GLM). 그 대조는 합동>> 합동 부적당하고 부적당하다. 색으로 읽는 것은 특정 지역에서 뇌의 기능에 영향을 미치는 경우, 이러한 대조 내 뇌 활성화는 읽기 전에 비교하여 읽은 후 유의 한 차이가 있어야한다. 우리는도 5에 도시되어 단일 대상 수준이 대조 관련된 포스트 - 판독 세션에서 뇌의 활성화의 예를 제공 할 수있다 (즉, 데이터가 여기에 도시 된 테스트 세션과 congruency 사이의 상호 작용의 결과가 아닌) . 뇌 구조의 차이를 테스트하기 위해, 우리는 표준 프로토콜에게 38-41를 수행하는 연구자를 참조하십시오. 우리는 색깔에있는 독서가 뇌의 회색 또는 흰색 물질의 구조에 영향을 미칠 수 있는지 확인하기 위해 아직있다.
도 어떤 색상 experie을 내재화 개별 보고서후부 긍정적 후 독서 스트 루프 효과의 크기와 상관 관계를 가질 수있다. 예를 들어, 서브 질문 Q26, Q27, 그리고 Q29 (부록 B 참조) 독서 경험의 질문에 일반적으로 읽은 후 스트 루프 효과를 예측하고있다. 중요한 결과는 여러 비교를 위해 수정해야합니다. 가능한 교정 방법은 Bonferroni 보정 (44), 또는 대안 적으로, 거짓 발견 속도 45 (FDR) 등이 있습니다.
색 경험을 내면화 개별 보고서가 긍정적 후 독서 스트 루프 효과의 크기와 상관 관계가있다 할 정도. 예를 들어, 서브 질문 Q26, Q27, 그리고 Q29 (부록 B 참조) 독서 경험의 질문에 일반적으로 읽은 후 스트 루프 효과를 예측하고있다. 중요한 결과는 여러 비교를 위해 수정해야합니다. 가능한 교정 방법은 Bonferroni 보정 (44), 또는 대안 적으로, 거짓 발견 속도 (45)를 포함 > (FDR).
그림 1 :. 네 고주파 문자 지속적 네 고주파 색상 (빨강, 오렌지, 녹색, 청색)에 인쇄 (A, E, N, 및 R)와 컬러 텍스트 조각의 예는 더 보려면 여기를 클릭하십시오 이미지 .
그림 2 :. 고전 스트 루프 작업과 감각적 스트 루프 작업에서 congruency의 예는이 예제에서 빨간색 자극 합동 및 녹색 자극은 부적당하다. ig2highres.jpg "대상 ="_blank "> 큰 이미지를 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 3. 테스트 세션과 문자 색 congruency 사이에 상당한 상호 작용의 예 오차 막대는 평균의 표준 오차를 나타내는 A) 전에 읽은 후에 부적당와 합동 자극의 반응 시간의 차이.. 참가자는 incongruently congruently 컬러 편지. B)에 비해 글자 색에 반응의 속도가 느려집니다 전에 읽은 후 합동 및 부적당 한 자극 사이의 정확도의 차이. 참가자들은 읽은 후 부적당 한 시험에 비해 합동 시험에 더 정확할 것입니다. G "대상 ="_blank "> 큰 이미지를 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 4. 선호 그룹 2는 그렇지 않다 선호 그룹, 테스트 세션과 congruency 사이 가능한 상호 작용의 예이 예 데이터에서 선호 그룹 1은 기존의 스트 루프 효과가 있습니다. 선호 그룹 2는 고주파 문자 (그들의 nonpreferences 할당되었지만 선호 그룹 1은 저주파수 문자 (a 및 R)에 고주파 문자 (e 및 n)은 그들의 nonpreferences 그들의 선호도를 할당되었는지 E 및 N) 및 저주파 문자 (a 및 R)에 자신의 선호. 이 그래프는 글자 색 쌍에 대한 기존의 환경 설정이 가능하게 후속 결과에 영향을 미칠 수 있다는 것을 예시/ files/ftp_upload/50893/Figure4edit.jpg는 "대상 ="_blank "> 큰 이미지를 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 5. 후 독서 세션 동안 MRI 스캐너의 스트 루프 작업 (여기에 표시된 데이터를 테스트 세션과 congruency 사이의 상호 작용의 결과가 아닌) 좌표 중 한 참가자의 뇌 활성화에 획득 가능한 결과의 예 MNI 공간에 있습니다. 여기에 사용 된 스캐너는 암스테르담에있는 필립스 3T Achieva이며, 네덜란드. 더 큰 이미지를 보려면 여기를 클릭하십시오 .
우리는 교육과 컬러로 읽기를 통해 문자 색 연결을 테스트하기위한 기본 방법을 설명했다. 제대로 작동하려면이 방법의 중요한 측면은 개별 참가자가 색 책을 읽고 각각의 동기 즉, 이렇게 한, 그들이 직접 실험실에서 관찰 할 수 없기 때문에, 정직 기간 및 독서의 양을보고했다. 그것은 그들이 일반적으로 자신의 시간에 독서를 많이하기 때문에 열광을 읽고있는 사람들을 모집하는 데 도움이됩니다. 예상되는 결과를 얻을 수 없습니다 경우, 널 효과 (스트 루프 효과 또는 부족)으로 인해 참가자가 실제로 컬러 텍스트를 읽을하지 않은 사실에 단순히 것을 배제하는 것이 중요합니다. 참가자들은 독서를 수행했는지 확인하는 방법 중 하나는 그 내용에 대해 참가자들과 대화하기 위해 책을 읽을 수있는 실험 (들)에 대한 것입니다. 항상 각 참가자는 독서, B에 따라 상당한 스트 루프 효과를 개발할 경우가 아니라비교 샘플 크기 (15 ~ N)와 유타는 대표적인 결과는 일반적으로 그룹 수준에서 찾을 수 있습니다.
데이터 분석의 관점에서, 특이점은 반응 시간 데이터로부터 제거 될 것인지를 실험 시작 전에 결정한다. 우리의 표준 응답 시간보다 150 밀리 초과 상태 및 세션 당보다 2.5 배 표준 편차를 제거 할 것입니다. 테스트를 시작하기 전에 필요한 독서의 양에 대한 최소 기준을 결정하기 위해 (우리가 가이드 라인으로 40,000 단어를 제안)와 최소이 금액을 읽지 않은 참가자를 제외하는 것이 좋습니다. 또한, 테스트 세션 전에 특정 일 수를 읽는 중지 참가자를 제외하고 고려하십시오. 데이터가 수집 된 후에는 정확한 실험은 반응 시간 분석에 포함 속도 정확도 트레이드 오프를 확인되어 있는지 확인합니다. 또한, 있는지 확인하기 위해 컬러 키 대응 훈련의 정확성을 확인 partici바지는 키가 어떤 색깔로 진행하는 배웠습니다. 그들은 자신의 손가락을보고하지 않고 작업을 할 수 있는지 확인하기 위해 컬러 키 훈련을 할 때 참가자를 보는 것은 수집 할 데이터의 품질을 보장합니다. 스트 루프 효과가 가장 또는 매우 강력한 효과를 불과 몇 참가자가 그룹 수준의 효과를 운전하는 것 같다 여부 참가자의 전부 또는 존재 여부를 확인하는 것이 좋습니다. 마찬가지로, 기본 그룹 중 하나가 (우리의 경험, 선호 그룹 2는 일반적으로 인해 독서 스트 루프 효과에 큰 변화를 보여 주었다) 효과를 운전하고 있는지 확인합니다.
뇌 영상 기능 데이터, 데이터의 품질에 관계없이 congruency의 모든 자극에 대해 큰 (비) 활성화를 위해 테스트하여 충분 있는지 확인합니다. 또한, 당신의 GLM 분석에 혼란 회귀 변수로 호흡과 심장 박동을 추가하는 것이 좋습니다. 스캔하는 동안 다른 제어 측정 일을 보장하기 위해 눈 추적 장치를 사용하는 것입니다참가자에 참으로 적절하지 잠이 작업을 수행하는 화면을보고있다. 짧은 실행 (이하 10 분) 농도와 피로 문제를 방지하는 데 도움이됩니다. 마지막으로, 시험 (피사체) 시료의 특성은 결과에 영향을 미칠 것이며, 연령 및 성별 뇌 기능에 영향을 주며 (34, 35)를 구성하기 때문에, 항상 계좌가 아닌 경우, 그 변수에주의해야한다. 스트 루프 작업에서 훈련 편지 컬러 협회에 관련된 뇌 활성화의 해석은 미래의 연구를위한 흥미로운 라인 남아있다. 그것은, 합동 인 조건과 비교 incongruently 색 상태에서 자동 응답을 억제 할 필요가 있기 때문에 고전 스트 루프 태스크에 대하여, 콘트라스트가 부적당> 합치는 전형적 전두엽 및인지 제어 메커니즘을 반영하는 것으로 생각된다 전방 cingulate의 활성화와 연관되어있는 응답과 충돌 모니터링 (46)를 포함한다. 콘트라세인트 합동> 부적당는 충돌 처리 문학 47에 관심을 덜 받고있다. 스트 루프 작업의 감각적 버전은 기소 컬러의 공감각 12에 많은의 fMRI 연구에 사용되지 않았습니다. 두 연구는 fMRI를 패러다임의 비교 감각적 스트 루프 작업을 사용하여 synesthetes을 테스트했지만, 그들은 비교 대조에게 48, 49를보고하지 않았다.
뇌 영상 데이터 구조와 직결 된 구조 이미지의 통계 분석에 관심 지역에 대한 마스크로 스트 루프 작업 중에 발견 활성화의 중요한 클러스터를 사용하는 것이 좋습니다. 또한, 거시적 뇌 구조는 성능과 학습에 개체 간 차이를 예측할 수 있는지 여부를 테스트하기 위해 스트 루프 작업에 행동 흰색과 회색 물질 특성의 상관 관계를 고려한다.
변경 연구 목표 O를 기반으로 할 수 있습니다 현재 프로토콜의 많은 측면이 있습니다손에 F 실험. 스트 루프 작업에서, 예를 들어, 훈련 된 문자 및 색의 수는 변할 수있다. 이 시험 색의 수를 증가하는 것은 실험 패러다임에 영향 스트 루프 작업 중에 응답 옵션의 필요한 개수를 증가시킬 것을 주목해야한다. 이 MRI 스캐너에 실용적인 것은 아니지만 일부 연구자들은, 컴퓨터 랩에서 보컬 응답을 기록하기 위해 마이크를 사용합니다. 초기 조건은 도서에 착색되지 않은 글자가 합동 및 부적당 한 조건에 대해 사용 된 동일한 색으로 표시되는 스트 루프 태스크 (합동 및 부적당 한 조건에 더하여)에 첨가 될 수있다. 초기 조건을 사용하여 합동 및 부적당 한 상태가 초기 상태에 어떤 변화에 비해 시간에 따라 변경하는 방법에 대해 더 나은 추정을 허용 할 수있다. 독서의 기간과 금액이 다를 수 있습니다 또한 연구자에 의해 결정된 관심의 변수뿐만 아니라 그 사이의 시간이 될 수있다마지막 색 책의 마지막 테스트 세션을 읽고. 많은 다른인지 및 지각 태스크 및 설문지 프로토콜에 추가 될 수있다. 마지막으로, 프로토콜은 쉽게 다른 신경 영상 기술과 결합 될 수있다.
연수생 데이터 모방 기소 색 synesthetes 18,27,50에있는 동일한 작업의 동작이 감각적 스트 루프 효과의 존재. 우리는 스트 루프 효과의 존재가 연수생 정품 공감각이 주장하는 것만으로는 충분하지 않습니다 있다는 사실을 강조하고 싶습니다. 발달 공감각은 조기 아동기에 발병 시간에 문자 색 협회의 일관성처럼 감각적 스트 루프 효과 또는 지각 색깔 경험보다 더에 의해 정의된다 (51), 뇌 (12)의 기능과 구조의 차이, 그리고 가능 유전 적 소인 13, 14 (공감각 정의에 대한 논의는, 참조에게 52-55 참조). 따라서, 우리는 t을 선호(그들은 색상의 경험을보고 할 경우에도) 한 그들은 기억하는 감각적 협회의 경험을보고 기소 색 synesthetes에서 연수생을 차별화하기 위해 ERM '의사 공감각'.
(포스트 독서 스트 루프 효과의 크기 즉) 학습 효과에 개인차가 나타내는 색 경험 (즉 '마음의 눈') 내면 얼마나 많은의 자기보고 평가에 의해 예측 될 수있는 주관적인 경험 색상은 감각적 연결을 훈련하는 역할을한다. 이러한 상관 관계는 훈련 편지에 관련된 컬러 경험을 자연의 지각과 (제적) 연결만을 의미하지 않는 것을 결정적인 증거를 제공하지 않습니다. 그것은 개인이 색깔의 어떤 경험을하지 않고 의미 관계를 경험하는 것을 나타냅니다 할 수있는 가능성을 배제하기 때문에 설문 조사가 편향되어있을 수 있습니다. 따라이 점에 익명의 검토의 제안을 보내고, 우리는 질문에 다른 질문을 추가하는 제안 : "나는 검정 텍스트의 특정 문자를 볼 때, 나는 색상이나 경험 색 (마음의 눈)을 참조하지 않습니다,하지만 난이 색상에 자동으로 연결이. "추가 연구 편지 색 연결을 형성 감도는 시각적, 정신적 이미지와 같은 다른 프로세스에 관련이 있는지 여부를 이해하기 위해 필요하다. 그것은 훈련 편지 컬러 협회는 의미 협회 넘어 여부를두고 봐야 알 겠죠 시각적, 정신적 이미지 나 진실 된 인식과 비슷한 특성을 가짐으로써.
색상 읽기 훈련 편지 컬러 협회의 방법입니다. 이 방법은 29 ~ 31 nonsynesthetes에서이 훈련 여부를 훈련 할 수있는 특정 자극의 종류에 대한 더 나은 메모리와 같은 공감각에서 볼인지 장점은, 일의 뇌의 변화를 유도 할 수 할 수있는 범위를 검사하는 데 사용할 수 있습니다전자 연수생. 이는 훈련 방법 '색 읽기'단기 및 장기의 효과에 관한 더 배워야가 여전히 있다는 것을 의미 유망. 우리는 우리가 개발 한 기본 프로토콜을 제공하여, 다른 사람뿐만 아니라 (교육) 공감각 연구 분야하지만, 학습과 기억의인지 신경 과학 단지를 진행하는 데 사용할 수 있기를 바랍니다.
Visual Basic 매크로를 사용하여 Microsoft Word에서 색칠 도서에 대한 코드 : 부록
서브 Letters2Colors ()
한을 a_color 어두워
한을 e_color 어두워
한을 n_color 어두워
한을 r_color 어두워
e_color = RGB (230, 0, 0) '빨강
n_color = RGB (255, 143, 0) '오렌지
a_color = RGB (0, 181, 0) '녹색
r_color = RGB (0, 155, 255) '파란
Selection.Find.ClearFormatting
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선택과. 찾기
. 텍스트 = ""
. Replacement.Text은 = ""
. 정 = 참
. = wdFindContinue 랩
. 형식 = 참
. MatchCase = 참
. MatchWholeWord = 거짓
. MatchByte = 거짓
. CorrectHangulEndings은 = 참
. MatchWildcards = 거짓
. MatchSoundsLike = 거짓
. MatchAllWordForms는 = 거짓
. Replacement.Font.Color = a_color
로 끝
교체 Selection.Find.Execute = wdReplaceAll
Selection.Find.ClearFormatting
Selection.Find.Replacement.ClearFormatting
Selection.Find로
. 텍스트 = "E"
. Replacement.Text = "E"
. 정 = 참
. = wdFindContinue 랩
. 형식 = 참
. MatchCase = 참
. MatchWholeWord = 거짓
. MatchByte = 거짓
. CorrectHangulEndings은 = 참
. MatchWildcards = 거짓
. MatchSoundsLike = 거짓
. MatchAllWordForms는 = 거짓
. Replacement.Font.Color = e_color
로 끝
Selection.Find.Execu테는 교체 = wdReplaceAll
Selection.Find.ClearFormatting
Selection.Find.Replacement.ClearFormatting
Selection.Find로
. 텍스트 = "N"
. Replacement.Text = "N"
. 정 = 참
. = wdFindContinue 랩
. 형식 = 참
. MatchCase = 참
. MatchWholeWord = 거짓
. MatchByte = 거짓
. CorrectHangulEndings은 = 참
. MatchWildcards = 거짓
. MatchSoundsLike = 거짓
. MatchAllWordForms는 = 거짓
. Replacement.Font.Color = n_color
로 끝
교체 Selection.Find.Execute = wdReplaceAll
Selection.Find.ClearFormatting
Selection.Find.Replacement.ClearFormatting
Selection.Find로
. 텍스트 = "R"
. Replacement.Text는 = "R"
. 정 = 참
. = wdFindContinue 랩
. 형식 = 참
. MatchCase = 참
. MatchWholeWord = 거짓
. MatchByte = 거짓
. CorrectHangulEndings은 = 참
. MatchWildcards = 거짓
.MatchSoundsLike = 거짓
. MatchAllWordForms는 = 거짓
. Replacement.Font.Color = r_color
로 끝
교체 Selection.Find.Execute = wdReplaceAll
최종 하위
부록 B : 예 독서 경험 설문 조사
다음 질문은 무작위로 부여해야합니다 :
Q1) 나는 독서를 즐길 수
Q2) 나는 독서를 즐기지 않는다
Q3)은 I 컬러로 읽었
Q4) 나는 색으로 읽는 즐기지 않았다
Q5) 나는이 책의 내용을 즐겼다
Q6) 나는이 책의 내용을 즐기지 않았다
Q7) 컬러 텍스트가 꽤 있었다
Q8) 컬러 텍스트는 추악한
Q9) 컬러 텍스트는 산만 한
Q10) 컬러 텍스트는 산만하지 않은
Q11) 컬러 텍스트는 시간이 지남에 덜 방해가되었다
Q12) 컬러 텍스트는 시간이 지남에 따라 더 많은 혼란이되었다
Q13) 느꼈다의 난 (책의 말) 색상으로 빨리 읽는 경우
I)가 책의 말 (색상 느리게 읽는 것처럼 Q14)를 느꼈다
Q15) 통상의 검정 텍스트와 함께 책에 비해이 책을 읽고 더 많은 동기를 부여했다
Q16) 통상의 검정 텍스트와 함께 책에 비해이 책을 읽고 적은 동기를 부여했다
Q17)이 나는 붉은 색을 좋아하는
Q18) 나는 오렌지 색상을 좋아하는
Q19)이 나는 색상 녹색을 좋아하는
Q20)이 나는 색상을 파란색으로 좋아
Q21는) 나는 보통 사람보다 더 많은 읽기
Q22는) 나는 보통 사람보다 작은 읽기
Q23) 나는 같은 장르에서 책을 읽고하는 경향이
Q24) I는 다양한 장르에서 책을 읽고하는 경향이
나는 검정 텍스트 (E, N, A, R)의 특정 문자를 볼 때 Q25은), I는 색상에서 그들을 볼
나는 특정 검정 텍스트의 문자 (E, N, A, R)를 참조하면 Q26), I는) 즉 마음의 눈 (색을 경험
Q27) 갔지N I 특정 문자 (E, N, A, R)에 대한 생각, 나는 (즉, 마음의 눈에서) 색상을 경험
나는 특정 문자 (E, N, A, R)에 대해 생각할 때 Q28은), I는 색상에서 그들을 볼
내가 볼 또는 문자에 대해 생각 할 때마다 Q29)는, 나는 어떤 색깔의 경험이없는
Q30) 가장 경험 E에 (A)를 설명하는 다음 문 중 하나를 선택 ...
나는 검정 텍스트 (E, N, A, R)의 특정 문자를 볼 때 (A), I는 색상에서 그들을 볼
나는 검정 텍스트의 특정 문자 (E, N, A, R)를 참조 할 때 (B), I (즉, 마음의 눈에서) 색상을 경험
나는 특정 문자 (E, N, A, R)에 대해 생각할 때 (C), I (즉, 마음의 눈에서) 색상을 경험
나는 특정 문자 (E, N, A, R)에 대해 생각할 때 (D), I는 색상에서 그들을 볼
내가 볼 또는 문자에 대해 생각 할 때마다 (E)는, 나는 어떤 색깔의 경험이없는
오픈 질문 : 읽기 시작하기 때문에 당신이 행동이나 경험에 어떤 변화가 있었책 (들)을 보내고?
저자가 공개하는 게 없다.
우리는 Visual Basic 워드 매크로를 작성하는 닉 Daems 감사합니다. 우리는 인정하고 좋아하고 우리의 연구 프로토콜에 대한 네덜란드 언어 자료를 제공하기위한 출판사 Nijgh 및 반 Ditmar이 (암스테르담, 네덜란드) 감사합니다. 우리는 또한 우리의 모든 참가자에게 감사의 말씀을 전합니다.
Name | Company | Catalog Number | Comments |
Achieva 3T MRI scanner | Philips | website for information: http://www.healthcare.philips.com/main/products/mri/systems/achievaTX | |
Presentation | Neurobehavioral Systems | Software for conducting psychological experiments: www.neurobs.com |
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