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Method Article
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.
지연 할인 그것이 즉시 사용할 수있는 경우에 상대적으로 지연 보상의 가치 하락을 의미한다. 지연 할인 작업은 지연과 크기 모두에서 서로 다른 두 개의 이분법 보상 대안에 대한 동일한 선호를 반영 무차별 점을 식별하는 데 사용됩니다. 무차별 점들은 우리의 지연 값에 영향을 분리 할 수 있기 때문에 지연 할인 구배의 형상 평가에 중요하다. 예를 들어, 1 주간의 지연과 $ 1,000 최대 경우 무차별 점은 우리는 그 참가자, 1 주간 지연 값의 30 % 감소에 대응하고 있음을 알 $ 700이다. 이 동영상은 상대적으로 빠르게 무관심 포인트를 식별하고 저렴하고 관리가 용이 조정 금액 지연 할인 작업을 설명합니다. 데이터가 수집 된 후에, 비 - 선형 회귀 기법은 전형적 할인 곡선을 생성하는데 사용된다. 할인 곡선의 기울기는 IMP의 정도를 반영그룹 또는 개인의 ulsive 선택. 이러한 기술은 상품의 광범위한 사용 된 비교적 충동 집단을 확인했다. 예를 들어, 약물 남용 문제의 할인을 가진 사람은 제어 참가자보다 더 가파르게 보상을 지연. 할인의 정도를 조사 상품의 함수로 다르지만, 한 상품의 할인은 할인 행동 1의 영구적 인 패턴이 될 수 있음을 시사 다른 상품의 할인과 상관 관계.
지연 할인 사람들이 지연 할인 일시적 근위 보상이 더 높은 시간적으로 먼 보상보다 가치있는 사실을 의미 발생할 여러 상황에 영향을 미치는 행동 적 현상이다. 즉, 보상의 값은 지연으로 감소. 사람들이 만드는 많은 선택이 바로 낮은 품질의 결과 사이의 트레이드 오프를 포함하기 때문에 중요한 과정이다 (예., 저녁 식사 후 치즈 케이크의 조각)과 높은 품질의 결과를 지연 (예., 장기 건강). 지연 할인은 원숭이 4, 5, 6, 7 쥐, 비둘기 (8)를 포함하여 인간 2, 3, 이외에 종의 다양한 관찰되었다.
할인의 정도 개인차는 다양한 부적응 행동 (9)에 연결되어있다. 보상 값은 쌍곡선 감쇠 함수 8에 따른 지연의 함수로서 감소한다. 쌍곡선 부패, 가치 감소비교적 짧은 지연 광범위이야,하지만 상대적으로 긴 지연에 걸쳐 비례 적으로 덜 감소한다. 값은 지연의 함수로 과장해서 저하 것을 마주 르의 발견은 쌍곡선 기능이 기본 역전을 예측할 수 있기 때문에, 중요한 경우 다른 이론적 인 기능을 할 수없는 부가적인 가정없이. 기본 설정 역전은 일반적인 지연이 두 대안에 추가 된 경우 역 것이다 10-12 미래 (LLR)에서 상대적으로 먼 지점에서 사용할 수있는 더 큰 보상을 통해 사용할 수있는 작은 보상을 상대적으로 빨리 (SSR)에 대한 그 기본을 찾는 잘 문서화 . 직장에서 집으로 운전하는 동안 예를 들어,,, 기아의 느낌이 갑자기 안타 사람이 기다리고 반대로 그들이 한 조각을 위해 가정을 얻을 때까지 상대적으로 건강에 해로운 간식을 보이는 최초의 패스트 푸드 레스토랑에서 중지하는 경향이있을 수 있습니다 과일 또는 다른 고품질의 간식. 그러나 기아는 여전히 사람이 아직까지 도보로하는 작업에서 동안 안타자신의 자동차와 패스트 푸드 레스토랑에 접근하기 전에 길을 드라이브, 그들은 과일에 대한 가정을 얻을 때까지 기다려야하기로 결정 가능성이 더 높습니다.
지연의 함수가 유기체의 선택 충동의 척도로서 간주 할 수 급격되는 값에 감소를 보상한다. 선택 충동이 충동적인 선택의 .Higher도 사용하고 연결되어 LLR (13, 14)을 통해 SSR에 대한 선호로 정의 할 수 있습니다 헤로인 알코올 15, 16, 17, 18 담배, 코카인 19, 20, 21 등의 다양한 약물의 남용, 및 필로폰 (22). 충동적인 선택의 높은 학위는 문제 도박 (23), 비만 (24, 25), 그리고 가난한 건강 및 개인 안전의 선택 (26)에 연결되어있다.
다양한 태스크는 인간에서 할인 지연을 평가할 수있다. 예를 들어, 참가자들은 대안과 경험을 일부 또는 전부 사이의 의사 결정을하도록 요청받을 수 있습니다실제로 자신의 선택과 관련된 결과가 발생하지 않을 경우에 그들의 선택 (실제 보상 작업 27,28) 또는 그들이 가상의 대안 사이의 의사 결정을하도록 요청받을 수와 관련된 결과,의 (가상의 보상 작업 1-3,9 , 15-19,25,29). 할인의 유사 정도는 일반적으로 관계없이 보상 및 지연이 실제 또는 가상 30 여부의 관찰된다. 지연 할인 태스크를 관리하는 방법은 연구에 걸쳐 상이하다. 예를 들어, 다양한 실험실 채움 형 설문 31 객관식 설문 32, 조정 량 (33)을 사용하는 절차 태스크 및 통화 선택 설문 34을 투여했다. 원래 뒤, 녹색, 그리고 마이어 슨 (33)에 의해 개발 된, 우리의 실험실에서 광범위하게 사용되는 조정 금액의 작업은, 여러 가지 혜택을 제공한다. 태스크 프로그래밍 데이터 수집이 자동화되면 한정과정 전반에 걸쳐 인간의 오류. 작업의 조정 특성상, 무관심 포인트는 참가자 및 실험실 및 제한 지루함에하는 데 필요한 시간을 최소화 상대적으로 몇 가지 질문과 도달. 중요한 작업이 상세하고 신뢰할 수있는 데이터를 제공합니다. 조정 금액의 작업은 아래에 설명한다.
이 프로토콜은 유타 주립 대학에서 임상 시험 심사위원회의 승인을 받았다. 아래에 설명 된 단계는 프로그래밍 및 지연 할인 작업을 수행하기위한 지침을 제공한다.
1. 지연 할인은 작업 설정
2. 동의 및 로그인 참가자를 구합니다
3. 지침 및 연습 시험을 제공합니다
4. 단일 무관심 점을 평가
참고 : 무관심 포인트가 지연 할인 작업의 주요 종속 변수의 역할 및 지연 대안의 현재 가치는 바로 대안의 그것과 동일하다하는 점을 나타냅니다.
5. 각 지연에 무차별 포인트를 결정합니다
6. 지연에게 질적으로 다른 결과의하는 할인 (선택 사항) 평가
조정 금액 작업의 그림 1. 시험 구조. 시작 값은 지연 대안, Y에 대해, 최대 같아야합니다. 즉시 대체, X의 시작 값은 .5Y 같아야합니다. X가 다음 선택되면 X의 값은 다음 시험에 감소한다. Y는 다음 선택되면 X의 값은 다음 시험에 증가한다. 조정의 양은 시험 1 .25Y이며, 이후의 각 시험의 이전 조정의 0.5입니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
7. 데이터 분석
지연 할인 결과는 일반적으로 각각의 결과에 대한 개별 참가자 그룹과 무관심 점에서 중간 무차별 점 모두에 피팅 곡선 회귀 모형에 의해 분석된다. 샘플에 대한 무관심 포인트는 일반적으로 정규 분포하지 않기 때문에 중간 그룹 무관심 포인트가 사용됩니다. 세 비선형 회귀 모델은 일반적으로 사용됩니다 마주 르 (식 1) (8), 마이어 슨과 녹색 (식 2) (35), ?...
이 비디오는 조정 량을 이용하여 태스크 지연 할인 실험을 수행하기 위해 이동해야하는 단계를 설명한다. 조정 양의 작업을 수행 할 상대적으로 빠른 (10 - 참가자 당 15 분) 및 신뢰할 수있는 데이터를 생성한다. 작업의 조정 성격은 할인의 개별 참가자의 정도의 미세 조정 분석을 제공합니다. 작업 이후, 데이터 수집 프로세스 동안 인간 에러의 영향을 제한하고 자동화 컴퓨터 기반 데이터 수집된?...
The authors have nothing to disclose.
Preparation of this manuscript was supported in part by grant R01DA029100 from the National Institute on Drug Abuse.
Name | Company | Catalog Number | Comments |
Computer | any | Mac or Windows | |
Programming Software | Visual Studios | https://www.visualstudio.com | |
Data Analysis Software | The R Foundation | http://www.r-project.org | |
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