O emocional Stroop Task: Avaliação de Desempenho Cognitivo sob exposição a conteúdo emocional

Resumo

The emotional Stroop effect (ESE) is the result of longer naming latencies to ink colors of emotion words than those of neutral words. This report refers to potential sources of confounding and includes a modal experiment that provides the means to control for them.

Resumo

O efeito Stroop emocional (ESE) é o resultado de mais de nomeação latências a cores de tinta das palavras emoção do que cores de tinta de palavras neutras. A diferença mostra que as pessoas são afetadas pelo conteúdo emocional transmitida pelas palavras transportadora, embora eles são irrelevantes para a tarefa de nomeação de cor na mão. O ESE tem sido amplamente implantado com populações de pacientes, bem como com populações não-seleccionados, porque as palavras emoção pode ser seleccionada para corresponder à patologia testado. A ESE é uma ferramenta poderosa, mas é vulnerável a diversas ameaças à sua validade. Este relatório refere-se a fontes potenciais de confusão e inclui uma experiência modal que fornece os meios para controlar para eles. A ameaça mais prevalente para a validade dos estudos ESE existentes é efeitos sustentados e habituação forjado pela exposição repetida a estímulos emocionais. Consequentemente, a ordem de exposição a emoção e estímulos neutros é de extrema importância. Mostramos que na posiçãoprojeto ard, apenas uma ordem específica produz a ESE.

Introdução

A vida moderna está repleta de emoção e estresse. Que evitou a sala de emergência ou (Testemunho) um acidente de trânsito? A fim de executar com eficiência em tais situações estressantes, é importante preservar de uma compostura, dando ênfase aos estímulos relevantes. No entanto, a pesquisa demonstrou que a valência emocional do estímulo pode afetar a atenção, em particular, modular a velocidade de processamento. No laboratório, um dos paradigmas mais populares para estudar o efeito de estímulos é negativo no desempenho da tarefa de Stroop emocional. O achado típico é que leva as pessoas mais tempo para nomear a cor da tinta das palavras emoção do que a palavras neutras, o emocional Efeito Stroop (ESE). Existem várias contas que tentam explicar o abrandamento observado atribuindo atenção ^3, congelação ^2, ou de humor ^3, no entanto, ainda é uma questão de debate atual.

A montagem experimental do emocional de Stroop tpedir é bem conhecida. Palavras de cor são apresentados isoladamente para a visão e missão do participante é nomear a cor de tinta de cada palavra como rapidez e precisão possível. As palavras vêm de duas categorias de valência diferente. A primeira categoria inclui palavras negativas (por exemplo., Morte) ou palavras relacionadas a uma psicopatologia específica (por exemplo., Germes com pacientes obsessivo-compulsivos ou batalha com pacientes com transtorno de estresse pós-traumático). A segunda categoria inclui palavras neutras (por exemplo., A cadeira). A ESE é a diferença na latência cor-de nomenclatura entre o emocional e as palavras neutras. Os estímulos podem ser apresentados em um único bloco de emoção e palavras neutras misturadas de forma aleatória ou em dois blocos separados definidos por categoria palavra. A desaceleração com palavras emoção é geralmente mais pronunciada quando a ESE é derivado na concepção bloqueada ^{4, 5.} Portanto, o projeto de bloco tornou-se o método de escolha para pesquisas da ESE e é ométodo aplicado neste protocolo também (veja a Figura 1 para uma ilustração da configuração experimental emocional de Stroop).

Figura 1: A matriz Experimental no emocional de Stroop Task:. A tarefa do participante é nomear de cor em que a palavra aparece Por favor clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

É importante distinguir a ESE de seu xará mais velho, o efeito clássico Stroop (SE) ^6. Na tarefa clássico Stroop, as palavras de cor, como vermelho ou verde são apresentados em várias cores de tinta e a tarefa do participante é nomear a cor da tinta das palavras. Apesar da tarefa compartilhada - para identificar a cor da tinta das palavras - o SE eo ESE diferem. Porque as palavras são palavras de cor, os estímulos na clássica divisão tarefa de Stroop em congruentes (a palavra nomear sua cor de tinta) e incongruente (palavra e do conflito cor) categorias. A SE é definida como a diferença no desempenho nomeação de cores entre os estímulos congruentes e incongruentes. Porque a qualidade de congruência não se aplica aos estímulos na ESE - a palavra câncer em azul é nem mais nem menos congruentes do que a palavra palestra em marrom - o SE não está definida no ambiente do ESE. O ESE documenta o efeito de a valência dos estímulos emocionais no desempenho.

A ESE, assim como o SE, gerou a investigação volumosa. Na verdade, a ESE rivaliza com seu homônimo na saída pura de estudos experimentais com o paciente e populações não-paciente (para uma revisão, ver ^{1, 7).} A tarefa tem sido empregada com uma gama de patologias de ansiedade generalizada (por exemplo., ^{8, 9)} para traço de ansiedade (eex., ^{10, 11)} para transtorno obsessivo-compulsivo (por exemplo., ^{12, 13)} para a depressão ^{9, 14} a fobia social ^{15, 16} transtornos de estresse pós-traumático (por exemplo., ^{17, 18).} O ESE também foi estudada com populações não seleccionadas (por exemplo, ^{2, 3, 19, 20),} embora os efeitos na heathy participantes não são sempre observadas e são frequentemente menos pronunciados. Pelo menos uma parte da popularidade do ESE é atribuível à sua natureza objetiva, uma vez que não se baseia em auto-relato e não é intrusiva. Além disso, as palavras emoção pode ser seleccionada para tocar a patologia específica ou preocupação actual do paciente.

A seguir, retratam as etapas necessárias para projetar e executar um experimento Stroop emocional. Nosso propósito deste relatório é descrever em detalhe uma experiência ESE com controles necessários. A característica mais importante deste projeto é o controle que fornece contra várias ameaças à validade.A principal ameaça tratados neste projeto é o de habituação. Adotando estes procedimentos torna a ESE um meio válido e confiável de avaliar a atenção sob emoção.

Protocolo

O protocolo segue as diretrizes de Tel-Aviv University Helsinki comitê de ética em pesquisa humana.

1. Seleção Word e Matching

1. Criar listas de palavras para cada categoria palavra de juros. Por exemplo, fazer listas de palavras geralmente emocionais (por exemplo., Ódio, POX), a preocupação de relevância palavras (por exemplo., Estupro vítima), e palavras neutras que são preferencialmente vizinhos ortográficas ²¹ dos emocional / preocupação palavras relevantes (por exemplo., GATE, BOX). Criar listas com tantas palavras quanto possível, pois nem todas estas palavras serão utilizadas; um subconjunto menor de palavras combinadas, posteriormente, serão selecionadas.
   1. Quando se considerar necessário, verificar a valência / emocionalidade / excitação das palavras por um questionário de classificação as palavras em uma escala de classificação (por exemplo., De 1 a 7). Tentativa de selecionar palavras que estão no extremo da escala. Se comparar palavras emocionais com palavras positivas, tentativa de incluir palavras que são matched on (absolutos) marca emocionalidade e excitação.
2. Escrever para cada palavra nas listas, seu comprimento em caracteres bem como a sua frequência estimada no idioma apropriado (para palavras em inglês, log uso hiperespaço análogo à linguagem (HAL) de frequência ^22), a fim de coincidir com as listas de palavras em fatores lexicais.
   NOTA: (., Por exemplo, ^{21, 23)} Isto é importante uma vez que estas variáveis ​​podem também afectar a latência de nomenclatura de cores. Indiscutivelmente, os atributos lexicais mais importantes para o controle são a frequência das palavras, o comprimento e, se possível vizinhança ortográfica (que, naturalmente, se cruzam com comprimento).

   	Emocional			Neutro
   Palavra	Comprimento	Freqüência	Palavra	Comprimento	Frequency
   ódio	4	10,7	portão	4	9,7
   morto	4	11.2	caro	4	10,29
   pobre	4	10,9	piscina	4	9,7
   serpente	5	8.6	agitar	5	8.6
   melancolia	5	8.1	flor	5	8.2
   bomba	4	9,64	pente	4	7,39
   varíola	3	7.1	caixa	3	12.1
   Média	4.1	9.4	Média	4.1	9.4

   Tabela 1: Exemplo de uma lista de palavras correspondentes em Comprimento, Ortográfico Bairro, e Frequência Média.
3. Seleccione palavras, adicionando pares de cada vez que correspondam de comprimento e frequência, e que são vizinhos ortográficas de um outro (por exemplo, substituir uma das letras da palavra emocionais com os outros para formar um vizinho ortográfica neutro, (ver Tabela 1).
   1. Se um jogo completo não é possível, equilibrar a polarização de frequência nos pares de palavras subsequentes pela adição de um par de palavras com uma pequena diferença na frequência na direcção oposta do intervalo formado pelo par anterior de palavras. Assegurar que as listas finais de palavras combinadas conter 20 - 50 palavras em cada categoria da palavra, a fim de ter um mínimo de 20 ensaios em um bloco de recolher dados suficientes e evitar a repetição de palavras e, portanto, a habituação ^3.
      NOTA: Se muitas palavras são difíceis de obter, é possível introduzir alguma repetição de palavras. No entanto tentar manter repetições ao mínimo, pois pode diluir a ESE devido à habituação ^3.
4. Verifique se a lista final coincidir, tanto quanto possível sobre todas as variáveis ​​lexical (ex., A frequência das palavras, comprimento de palavra). Executar uma validação estatística (teste t de Student) para confirmar que as listas finais não diferem significativamente entre si em frequência.

2. Preparação de Design Experimental

1. Selecione o projeto: Bloqueado (os estímulos são apresentados em blocos separados de ensaios definidos pela palavra de valência) ou mista (os estímulos são apresentados em um bloco no qual emoção e neutros palavras são misturados na mesma lista).
   1. Escolha um projeto bloqueado se buscando testar os efeitos globais no nível da categoria palavra.
      NOTA: Os tamanhos de efeito são geralmente mais elevadas em um design bloqueada do que em um mistoapresentação ^{4, 5.} Portanto, design bloqueado muitas vezes é o método preferido de apresentação.
   2. Escolha um projeto misto se busca para decompor o ESE no nível palavra indivíduo e para efeitos "rápido" e "lento", como um item negativo pode afetar não só a sua própria nomeação (ESE), mas também a de imediatamente a seguir item. Consequentemente, o primeiro é apelidado de "efeito rápido," o último "efeito de slow ^{'24, 25.}
2. Em um delineamento experimental bloqueada, selecione uma ordem fixa ou de contrapeso / aleatória de blocos.
   1. Por ordem contrabalanceada apresentar os dois possível ordem de blocos para diferentes grupos de participantes:
      Grupo A: Bloco Neutro - Bloco emocional
      Grupo B: bloqueio emocional - Bloco Neutro
      NOTA: Neste design equilibrado, espera-se uma ESE a surgir apenas no grupo realizando no primeiro fim devido a efeitos sustentados no grupo de desempenho em tele segunda ordem (ver Figura 4) ^3. Sugerimos, portanto, usando uma apresentação fixa de blocos.
   2. Para uma ordem fixa de blocos presentes pela primeira vez o bloco neutro em seguida, o bloqueio emocional e, se desejado presente um bloco neutro novo adicional fluindo o bloqueio emocional, a fim de examinar os efeitos sustentados: Neutral Bloco 1 - Emotional bloco - Neutral Bloco 2.
      NOTA: Nesta configuração, dois efeitos podem ser observados. A primeira é a ESE canônica, calculado como a diferença de desempenho entre o bloco emocional e o primeiro bloco neutro. A segunda é um efeito sustentado, obtido subtraindo-se a latência média do segundo bloco neutro de que o primeiro bloco de neutro. Uma diferença positiva indica a presença de efeitos sustentados provocada pelo bloco emocional.
      1. A fim de excluir a confusão através da formação ou fadiga, advisably realizam um experimento auxiliar com vários blocos de apenas os itens neutros.
         NOTA: Com três blocos de 40 palavras neutras, sem fadiga residual é esperado (ver Figura 3) ^3. Se houver mais de 40 palavras por bloco ou blocos mais experimentais, pode ser necessário para controlar os efeitos da fadiga por contrabalançando fim do bloco (mas verificar se há efeitos fim-de-blocos na análise estatística).

3. Experimental Programação e Randomization

1. Escolha um software de computador ou linguagem de programação para servir como um veículo para apresentar os estímulos e medir as respostas dos participantes.
   1. Opcionalmente, utilize o software DirectRT comercialmente disponível que é relativamente fácil de implementar e de confiança. Veja arquivo de código suplementar para um executável DirectRT arquivo excel como um exemplo para um experimento ESE programado típico. Alguns pacotes de software adicionais estão SuperLab e E-prime, que também são alternativas adequadas para governar o experimento.
2. Selecione o método de responder: manual ou oral. Ambos os tipos de responder são apropriados.
   1. Para teclado activado responder, utilize uma sessão de maior tempo de treinamento para que o participante para aprender o mapeamento de chaves para as cores de tinta (de cerca de 20 - 40 ensaios).
   2. Para vocal uso de responder uma sessão de treino mais curto (de 4 - 8 ensaios). Defina o tempo de reação a ser medido desde o início do estímulo ao primeiro fonema disse.
      NOTA: as respostas vocais apresentam dificuldades na fase de decifrar as respostas (um deve ouvir as gravações e classificar os erros). No entanto, um novo algoritmo que classifica mecanicamente as gravações vocais pode render classificação humano real gratuita ^26. Uma vantagem das respostas orais é que os arquivos auditivas resultantes podem ser ainda analisada (através de outros programas dedicados) para os parâmetros vocais associados com emoção ^3.
3. Escolha a tinta-cores a ser atribuído às palavras (ex., azul, verde, vermelho e roxo as cores). Use cores facilmente discrimináveis ​​contra um fundo bem contrastada (por exemplo., Branco ou cinza). Se a chave-prima responder é usado, usar não mais do que 4 cores, de modo que o mapeamento de cores para as chaves é facilmente dominado.
   NOTA: Se vocal que responde é utilizado, é possível utilizar muitas outras cores. Lembre-se porém que, com um algoritmo de computador para classificar os dados, erros de voz de identificação aumentam com o número de cores (= respostas).
4. Use um tipo de letra facilmente legível, eo tamanho das palavras.
5. Uma vez que a abordagem preferida é a utilização de não repetição de palavras, atribua a cada palavra uma única cor aleatoriamente pelo programa de computador para todos os participantes.
6. Apresentar cada palavra isoladamente em torno do meio da tela do computador. Opcionalmente, introduzir uma pequena quantidade de incerteza espacial, de modo que cada palavra é apresentada numa posição aleatória diferente aproximadamente 50 pixels em torno do centro (por exemplo., Ver SuplArquivo de código emental). Isto é feito a fim de desencorajar os participantes com foco em uma pequena parte da palavra (contornando, assim, leitura).
7. Prepare um bloco de formação de curta duração para familiarizar o participante com a tarefa e os estímulos. Para responder vocal, alguns estudos usando a palavra "exemplo" em cada um dos cores experimentais pode ser suficiente (com a identificação de dados informatizados, a sessão inteira é necessário para treinar o algoritmo de voz de identificação); para a chave-prima de responder, como muitos como 20 - 40 ensaios pode ser necessário para dominar o mapeamento das cores.
8. Após o treinamento, presente os blocos experimentais (por exemplo., Três blocos de palavras neutras-emocionais e neutros). Introduzir pausas curtas entre blocos sucessivos de ensaios (de dizer, 30-60 segundos cada). Não permita que o bloco seguinte para começar antes do intervalo designado para o intervalo decorrido como participantes tendem a apressar a experiência, a fim de terminá-lo rapidamente.
9. Prepare o tainstruções sk. No início de cada bloco, apresentar a seguinte instrução 'Responder à cor da tinta da palavra como rapidez e precisão possível.' Evite mencionar leitura de palavras, ou que a palavra deve ser ignorado como este pedido pode artificialmente aumentar lendo as palavras (ver teoria do processo irónico, por exemplo., ^27).
10. Especifique o inter-julgamento ou inter-estímulo intervalo (ISI) entre ensaios experimentais de um estímulo e o estímulo sucessivo. Normalmente, utilizam um ISI de 500 mseg (na apresentação bloqueado).
    NOTA: Curto ISI podem promover respostas mais curtas do que já ISI e levar o excesso de efeitos com itens emoção foram relatados para ISI até 1.000 ms ^24.
11. Opcional: adicionar um questionário de ansiedade no final da experiência ou numa sessão separada. Este prevê uma medida de linha de base da ansiedade do participante, como o inventário de Ansiedade Traço-Estado (IDATE) ^28.

4. Subject Selection e Preparação

1. Uma vez que a programação é concluída, recrutar participantes de preferência da mesma faixa etária e do fundo. Os participantes podem se inscrever para o curso de crédito, para pagar, ou em uma base voluntária.
2. Certifique-se que os participantes são falantes nativos da língua utilizada no estudo, e não tem nenhum déficit de atenção ou daltonismo.
3. Orientar o participante para uma sala silenciosa na frente de um computador. Explique as instruções de tarefas e pedir ao participante para ler instruções adicionais escritas na tela do computador.

5. Dados e Análise Estatística

1. Como regra geral, realizar análises de tempo de reação com respeito a corrigir as respostas. Além disso, excluir respostas extremas.
   1. Tipicamente, excluir respostas mais rápido ou menor que 2,5 desvios padrão em relação à média. No entanto, ter cuidado para não desfazer mais do que 5% dos dados. As taxas de erro são tipicamente pequenas, mas é ainda aconselhável para compará-los através de condições edescartar um tradeoff-precisão de velocidade.
2. Com uma ordem de apresentação fixo, realizar comparações planejadas (ou t-teste de um aluno, se a apenas duas quadras são administrados) com um software estatístico designado como SPSS ou STATISTICA (aqui são dadas instruções para STATISTICA). Para o teste da ESE, compare o bloco de emoção com o primeiro bloco neutro. Para efeitos sustentados comparar o segundo bloco neutro (que seguiu o bloqueio emocional) com o primeiro bloco neutro.
   1. Realizar comparações planejadas escolhendo -Statistics-> Avançado lineares / não-linear Models-> General Linear Models-> Mais resultados -> comps aplainadas.
3. Quando a ordem dos blocos é contrabalançada através participantes, realizar uma análise de variância com o Bloco Valence como um fator intra-sujeito e da Ordem dos blocos como um factor entre sujeitos.
   1. Execute ANOVA escolhendo -Statistics-> Advanced Linear / Modelos não-lineares Models-> General Linear.

Resultados

Quando os blocos seguir a sequência de neutro emoção neutra (por exemplo, ^3), uma grande ESE de 34 ms é observado através de respostas mais lentas no bloco de emoção (média de 791 ms) do que no primeiro bloco neutro (média de 757 ms; veja Figura 2). O mesmo grupo de participantes foi também bastante lento para nomear a cor da tinta no segundo set de (outras) palavras neutras (média de 778 ms). A diferença de 21 ms no desempenho entre os do...

Discussão

A ESE compreende uma tarefa muito simples: Os nomes dos participantes a cor da tinta das palavras isoladamente apresentados. Esta tarefa simples produz resultados de conseqüência tanto pragmática e teórico. A ESE documenta o fato de que as pessoas são sensíveis à valência emocional provocados por estímulos embora esta característica é completamente irrelevante para a tarefa em mãos.

A ESE evoluiu para um método muito popular para sondar a emoção e ansiedade com o paciente e n?...

Materiais

Name	Company	Catalog Number	Comments
DirectRT software	Empirisoft	http://www.empirisoft.com/directrt.aspx	Software allows easy programing of a custom experiment in a spreadsheet application (e.g., Excel)
Personal computer	Any	https://www.office.com/	At least 256 mb of memory, a graphics card with at least 16 mb of video memory and a processor speed of at least 500 mhz.
A spreadsheet application (e.g., Excel)	Microsoft	Any version	A spreadsheet application capable of editing CSV files
SPSS/STATISTICA software	IBM/Statsoft	http://www-01.ibm.com/software/analytics/spss/  http://www.statsoft.com/	Statistical software