Name: measuring attentional biases for threat in children and adults
Uploaded: 2014-10-19T15:00:00.000+00:00
Duration: 8 min 25 s
Description: Watch this Scientific Journal Video about Measuring Attentional Biases for Threat in Children and Adults at JoVE.com

We would like to thank Evan Rapoport and William Hulbert for writing the code for the original and updated Matrix programs.

NOTA: O protocolo a seguir segue as diretrizes da Universidade Rutgers comitê de ética em pesquisa humana. 1. Estímulos <ol><li> Use conjuntos de fotografias que cada pertence à mesma categoria. Escolha o número de estímulos que melhor se adapta a questão experimental; muito do trabalho anterior com este procedimento usado 24 fotografias por categoria; </li><li> Para o estudo da detecção de ameaças sociais, use desenhos esquemáticos ou fotografias de rostos raivosos como os estímulos ameaçadores, como as faces de raiva adultos encontrados na face NimStim ajuste 5, 7-9. Como alternativa, use rostos temerosos 5. </li><li> Para o estudo da detecção de ameaças sociais em crianças, use rosto estímulos adultos, tais como as descritas acima, ou utilizar fotografias de rostos raivosos criança, tais como os da Expressão Facial Criança Affective set (CAFE) 8, ver nota abaixo. Nota: LoBue, V., e Thrasher, C. O affecti Criançave Expressão Facial (CAFE) Set:. Validade e confiabilidade dos adultos não treinados (2014). </li><li> Para o estudo da detecção de ameaçar os animais, como cobras e aranhas, usar fotografias de animais da natureza livros ou sites 3-4,7. </li><li> Escolha uma categoria de estímulos de comparação neutras que está bem adaptado à categoria de ameaça. Se estudar rostos ameaçadores (irritados / medo) enfrenta, usam neutras ou felizes como os estímulos de comparação. Se estudar animais ameaçadores (por exemplo, cobras / aranhas), use um animal não ameaçador perceptivamente similares (por exemplo, sapos / baratas) 3-4. </li><li> Escolha os estímulos Distracter. Ou trocar os alvos e distratores (por exemplo, metas de serpentes entre distracters sapo, rã e metas entre distracters de cobra), ou use um conjunto uniforme de distracters para as condições alvo ameaçador e não ameaçadora (por exemplo, as metas de serpentes entre distracters flores e sapo alvos entre flordistracters). NOTA: Veja a discussão para problemas com a escolha distracters apropriadas. </li><li> Quando os estímulos são feitos de fotografias de rostos, use um número igual de rostos masculinos e femininos, e variar os rostos para a corrida com base na disponibilidade de diferentes raças / etnias em cada set. </li><li> Quando os estímulos são feitos de fotografias de animais ou plantas, correspondem às categorias de cor e brilho, ou usar preto e branco fotografias 3-4,7. </li></ol> 2. Equipamentos <ol><li> Obter um computador com um monitor touch-screen para a tarefa. Use um monitor touch-screen autônomo que se conecta a portas VGA padrão para qualquer PC, ou usar um PC tablet que funciona como um tudo-em-um computador e touch-screen. </li><li> Escolha os parâmetros do estudo, incluindo o tamanho da matriz eo número de tentativas. NOTA: Os trabalhos anteriores usado 9-picture (3) por 3 matrizes, ou 4-imagem (2 por 2) matrizes e 24 ensaios, mas outros parâmetros podem serutilizado. </li><li> Use um programa personalizado para apresentar as matrizes para os participantes, software de apresentação comercial, tais como EPrime, ou acessar o programa Matrix projetado especificamente para esta metodologia no site do autor. NOTA: O programa Matrix permite parâmetros de estudo flexíveis. Ele dá aos pesquisadores a opção de escolher o tamanho da matriz, o número de tentativas, e estímulos. Ele também organiza aleatoriamente os estímulos dentro de cada matriz, e apresenta-los em uma ordem aleatória. </li><li> Posicione o monitor de computador / touch-screen em uma mesa ou escrivaninha com um esboço de impressões de mãos localizados em cima da mesa na frente do monitor. Use as impressões de mãos como ponto de partida para que as mãos dos participantes estejam no mesmo lugar para o início de cada prova. </li></ol> 3 Procedimento Criança <ol><li> Certifique-se de que a visão crianças com deficiência estão usando seus óculos ou lentes de contato durante todo o procedimento. Excluir visão prejudicada crianças que não têm um corrective dispositivo. </li><li> Participantes lugar à distância de um braço da base do monitor de tela de toque antes de iniciar o experimento. </li><li> Instrua as crianças para colocar suas mãos sobre as impressões de mãos. Faça isso entre cada prova, para que as mãos dos participantes estejam no mesmo lugar, no início de cada prova. </li><li> Esteja ao lado do monitor para instruir o participante durante todo o procedimento. </li><li> Primeiro explicar a tarefa para a criança: &quot;Você está pronto para jogar um jogo de computador comigo? Este é um computador especial que você pode tocar! Eu vou mostrar para você um monte de fotos na tela e pedir-lhe para tocar alguns deles. Você está pronto? &quot; </li><li> Em seguida, ensinar as crianças participantes como usar a tela sensível ao toque, dando-lhes várias provas práticas. No julgamento prática em primeiro lugar, apresentar os participantes com uma única fotografia a partir da categoria de destino, e pedir-lhes para tocar na tela. Utilize a seguinte redação: &quot;Esta é uma (meta). Pode vocêtocar o (alvo) na tela? &quot; </li><li> No julgamento prática segundo, apresentam os participantes com uma única fotografia da categoria distracter, e pedir-lhes para tocar na tela. Utilize a seguinte redação: &quot;Este é um (distracter). Você pode tocar o (distracter) na tela? &quot; </li><li> Nas próximas três provas práticas, atuais participantes com pleno matrizes de nove imagem com um destino entre oito distracters. Quando a primeira matriz prática de nove imagem aparece na tela, dá as seguintes instruções: &quot;Quando você vê as fotos surgem na tela, é o seu trabalho para encontrar o (alvo) e tocá-lo tão rápido quanto você puder. Pode fazer isso? Você acha que você pode encontrar os (metas) muito rápido? &quot; NOTA: O processo pode ser modificado para outros tamanhos de matrizes, tais como 2 × 2, 1 x 1, etc </li><li> Entre cada teste full-matriz, projetar o programa de apresentação do estímulo para que um ícone de smiley face aparece.Explique para a criança: &quot;. É o seu trabalho para tocar as (metas), e é o meu trabalho para tocar o rosto sorridente&quot; Reforçar essas direções se a criança tenta tocar o rosto sorridente entre ensaios subseqüentes. </li><li> Use o rosto sorridente entre cada tentativa de assegurar que toda a atenção da criança é na tela antes do início do próximo julgamento. Quando as mãos da criança são as impressões de mãos e ele / ela está olhando para a tela, pressione o ícone do smiley face para continuar. Faça isso entre cada prova. </li><li> Toque o rosto sorridente e continuar com os ensaios segundo e terceiro práticas. Se a criança não toca o alvo na tela, reiteramos as instruções: &quot;Lembre-se, o seu trabalho é encontrar o (alvo) o mais rápido que puder e tocar na tela!&quot; </li><li> A seguir, apresentam os participantes com os ensaios teste. </li><li> Use um programa de apresentação do estímulo que registra automaticamente a latência para tocar na tela a partir do início de cada matriz.Matrizes presentes na tela até que os participantes tocar o alvo. Não grave latência quando o ícone do smiley face é exibido; usar este ícone para redirecionar a atenção da criança para a tela, e reiterar instruções se necessário. </li><li> Identificar erros de seus dados de latência. Erros são provas em que os participantes selecionam um dos estímulos Distracter em vez do alvo. Personalizado estímulo software de apresentação deve ser escrita de modo que os erros são identificados e marcados na saída. </li><li> Calcule a latência média para detectar os estímulos-alvo para cada participante após a eliminação de erros. Use esses dados para as análises estatísticas. </li></ol> Procedimento 4 Adulto <ol><li> Certifique-se de que a visão adultos com deficiência estão usando seus óculos ou lentes de contato durante todo o procedimento. Excluir visão prejudicada adultos que não possuem um aparelho corretivo. </li><li> Participantes lugar à distância de um braço da base do monitor touch-screen. </lEu&gt; <li> Instrua o participante para colocar seus / suas mãos sobre as impressões de mãos para garantir que as mãos dos participantes estejam no mesmo lugar no início de cada prova. </li><li> Esteja ao lado do monitor para instruir o participante durante todo o procedimento. </li><li> A fim de ensinar aos participantes como usar o touch-screen, dar-lhes várias provas práticas. Nas duas primeiras provas práticas, peça aos participantes para tocar uma única imagem da categoria alvo na tela, seguido de uma única imagem da categoria distracter. </li><li> Nas próximas três provas práticas, atuais participantes com pleno matrizes de nove imagem com um alvo em meio a oito distracters. </li><li> Instrua os participantes a encontrar as metas e tocá-los na tela o mais rápido possível. Em seguida, retornar seus / suas mãos para as impressões de mãos. NOTA: O rosto sorridente entre cada ensaio não é necessário que os participantes adultos; você pode escolher se quer usá-lo ou eliminá-lo. </li><li> Se usar o emoticoncaras, instruir os participantes para tocar o rosto sorridente para passar para a próxima prova. </li><li> Seguintes provas práticas, os participantes apresentam os ensaios de teste, cada uma contendo um alvo e oito distracters. </li><li> Use um programa de apresentação do estímulo que registra automaticamente a latência para tocar na tela a partir do início de cada matriz. </li><li> Identificar erros de seus dados de latência, conforme especificado no passo 3.13. </li><li> Calcule a latência média para detectar os estímulos-alvo para cada participante após a eliminação de erros. Use esses dados para as análises estatísticas. </li></ol>

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The authors have nothing to disclose.

Aqui, um protocolo detalhado para o paradigma de detecção de tela de toque para crianças é apresentado e os resultados anteriores usando o procedimento com crianças e adultos são discutidos. Existem alguns fatores adicionais que os investigadores devem considerar ao usar o paradigma. Primeiro, os pesquisadores devem pensar cuidadosamente sobre o set-up experimental, como rotular as metas, o estado emocional do participante, e traços emocionais dos participantes (por exemplo, fobias, ansiedade) têm sido mostrados para afetar os resultados 1,11,15-16 . Além disso, os pesquisadores devem ter cuidado na escolha de estímulos-alvo adequados. Em grande parte das pesquisas sobre detecção de ameaças com os adultos, a detecção de cobras e aranhas foi comparada a detecção de flores e cogumelos 1. No entanto, desde flores e cogumelos não são animais, a vantagem para as cobras e aranhas relatados nesses estudos pode refletir uma vantagem para os animais em geral, e não ameaçando animaiss per se. Um punhado de estudos têm mostrado que animais (independentemente de ameaça-relevância) são detectados mais rapidamente do que as plantas 17-19; comparando cobras e aranhas para outros animais que corrigir esse problema em potencial 3-4. A mesma atenção deve ser dada à escolha de estímulos Distracter adequados para estudos de detecção visual tão ameaçador distracters foram mostrados para abrandar os participantes quando eles estão detectando alvos não-ameaçadores 20-26. Usando distracters uniformes pode ajudar a garantir que quaisquer diferenças encontradas na detecção pode ser atribuída às metas 7. Finalmente, ao escolher como destino e Distracter estímulos, a atenção deve ser dada à heterogeneidade perceptual através dos estímulos. Em outras palavras, as fotografias devem ser iguais para a cor, brilho, luminosidade, etc, como paradigmas de busca visual são particularmente sensíveis às diferenças de nível baixo de percepção dos estímulos. Uma possível crítica do queparadigma uito tela é que ela exige que os participantes para fazer contato físico com os estímulos alvo por tocá-los na tela. Alguém poderia argumentar que solicitando aos participantes para fazer contato físico com fotografias de estímulos ameaçadores pode retardar a responder em vez de facilitá-la. No entanto, um extenso trabalho utilizando o paradigma de tela de toque tem mostrado consistentemente que são detectados estímulos ameaçadores (e tocou na tela) mais rapidamente do que uma variedade de estímulos não-ameaçadoras, mesmo que os participantes são fóbica ou com medo dos alvos ameaçadores 1. Além disso, vários estudos têm sugerido que o movimento urgente necessária para o paradigma de detecção de tela sensível ao toque é de fato, de acordo com a evasão de responder. Mais especificamente, Cacioppo e seus colegas sugeriram que o ato de puxar para si mesmo é geralmente associada a aproximar-se estímulos positivos, enquanto o ato de empurrar produz um feedback no corpo que se assemelha a evitar stimul negativoEu. Por exemplo, os participantes que foram solicitados a classificar estímulos neutros durante uma tarefa de flexão do braço preferido dos estímulos mais do que os participantes que os classificados durante uma tarefa extensão do braço 27. Assim, embora o procedimento touch-screen exige dos participantes a fazer contato físico com estímulos ameaçadores, não há nenhuma evidência para sugerir que o contato físico com estas ameaças retarda responder. Uma observação final é que o procedimento de ecrã táctil pode agora ser usada em combinação com a tecnologia de seguimento do olho, o que pode permitir o potencial de revelar os mecanismos que conduzem a detecção rápida ameaça. Alguns pesquisadores, por exemplo, sugeriram que a vantagem para ameaça de paradigmas de busca visual é impulsionado por rápidas primeiras fixações de estímulos ameaçadores 28. Outros relataram que estes resultados são impulsionados pelo fato de que os participantes fazem menos fixações antes de detectar ameaçador do que estímulos não-ameaçador 29. Em concontraste, outros pesquisadores têm mostrado que a vantagem de ameaça em participantes ansiosos ou fóbicos é impulsionada pela dificuldade de separação do objeto do medo dos participantes 30-31. Finalmente, há outros que têm sugerido que a vantagem para ameaça de paradigmas de detecção é devido ao rápido comportamental responder (apertando um botão ou tocar uma tela) depois de ameaçar alvos são fixados em primeiro lugar. Em outras palavras, estímulos ameaçadores pode evocar uma ação mais rápida, e não necessariamente mais rápido de detecção de 32-33. Usando o paradigma touch-screen em combinação com a tecnologia de eye-tracking pode ajudar a esclarecer esta questão importante (e ainda controverso). Em conclusão, o paradigma de tela de toque para crianças produz resultados semelhantes aos produzidos com paradigmas tradicionais de detecção visual focado em adultos. Futuras pesquisas utilizando esse paradigma pode não apenas ajudar a elucidar os tipos de estímulos que são detectados particularmente quickly, mas também pode ajudar a descobrir como os seres humanos adquirem esses preconceitos para ameaça na atenção visual.

Durante décadas, pesquisadores têm se interessado na detecção de vários tipos de estímulos ameaçadores dos seres humanos. No paradigma de detecção de adulto padrão usado em pesquisas anteriores, os participantes são geralmente apresentados com fotografias dispostas em 3 × 3 matrizes ou 2 × 2 matrizes. As matrizes são compostas por fotos de uma única categoria de estímulo, ou que contêm uma imagem discrepante de uma segunda categoria de estímulo. Participantes adultos são convidados a apertar um botão, se todas as fotos são da mesma categoria, e um segundo botão se houver uma imagem discrepante presente. Adultos geralmente detectar estímulos ameaçadores, incluindo cobras, aranhas e faces de raiva mais rapidamente do que estímulos neutros, incluindo flores, cogumelos e rostos felizes ou neutros 1,2. Tradicionalmente, o foco da maioria das pesquisas de detecção de ameaças tem sido em participantes adultos. A fim de examinar como os preconceitos de atenção para a ameaça desenvolver, LoBue e DeLoache (2008), modificado do paradigma detecção visual adulto normal de modo que ele pode ser usado com crianças bem como 3. Eles apresentaram os participantes com 3 × 3 matrizes de imagens em um monitor touch-screen, cada matriz contendo um único alvo entre oito distracters. Eles disseram aos participantes que encontrar o alvo o mais rápido possível e tocar na tela. Vários estudos que utilizam o paradigma de tela de toque modificado mostraram resultados paralelos aos relatados em pesquisas anteriores com o procedimento botão de imprensa padrão descrito acima: Os pré-escolares (com idade variando de 3 a 5) e adultos detectar imagens de cobras mais rápido do que as imagens de flores, sapos e lagartas; detectam aranhas mais rápido do que os cogumelos e baratas; e eles detectam as expressões faciais de raiva e de medo mais rapidamente do que felizes, neutros, e tristes rostos 3-5. Existem algumas diferenças importantes entre o procedimento botão de imprensa padrão eo novo touch-screenprocedimento que faz o paradigma de ecrã táctil mais fácil e adequado para crianças. No procedimento clássico adulto, os participantes são apresentados com dois tipos de matrizes de alguns que são feitos de fotografias a partir de uma única categoria, e outros que contenham a imagem de uma categoria discrepante. Neste paradigma, a tarefa dos participantes é pressionar uma tecla se ver uma imagem discrepante, e uma segunda chave, se todas as imagens na matriz pertencem à mesma categoria. Em contraste, os participantes usando o procedimento touch-screen sei que haverá um alvo em cada matriz, e sua tarefa é simplesmente tocá-lo. Isso faz com que a tarefa de ecrã táctil mais fácil: em vez de ter de detectar se uma imagem discrepante está presente e lembre-se de pressionar um botão específico em um teclado, os participantes do paradigma touch-screen saber que um alvo está presente em cada matriz, e sua única tarefa é encontrá-lo e tocá-lo diretamente na tela 5. Além disso, o procedimento de tela de toque pode ser tught como uma tarefa de escolha forçada, em oposição a um sim / não como tarefa o procedimento botão-prima padrão; usando uma tarefa de escolha forçada elimina qualquer viés de resposta potencial. A metodologia de tela de toque pode ser usado com crianças a partir dos três anos, com crianças mais velhas e com adultos. Na verdade, os pesquisadores têm usado até mesmo o paradigma de tela de toque para examinar detecção de ameaças em macacos, relatando que eles também detectar uma única serpente entre oito flores mais rapidamente do que uma única flor entre oito cobras 6. Aqui apresentamos um protocolo detalhado para o paradigma de detecção de tela de toque para crianças, descrevendo os materiais relevantes, equipamentos, procedimentos e análises necessários para utilizar este procedimento com ambos os participantes, crianças e adultos. Descrevemos os resultados anteriores usando o procedimento adulto botão de imprensa padrão eo procedimento touch-screen modificado dentro dos mesmos participantes e discutir as semelhanças e as diferenças entre os resultados de cada paradigma.Finalmente, discutimos considerações práticas para a utilização do procedimento touch-screen em pesquisas futuras sobre o estudo de detecção de ameaças.

measuring attentional biases for threat in children and adults

Investigators have long been interested in the human propensity for the rapid detection of threatening stimuli. However, until recently, research in this domain has focused almost exclusively on adult participants, completely ignoring the topic of threat detection over the course of development. One of the biggest reasons for the lack of developmental work in this area is likely the absence of a reliable paradigm that can measure perceptual biases for threat in children. To address this issue, we recently designed a modified visual search paradigm similar to the standard adult paradigm that is appropriate for studying threat detection in preschool-aged participants. Here we describe this new procedure. In the general paradigm, we present participants with matrices of color photographs, and ask them to find and touch a target on the screen. Latency to touch the target is recorded. Using a touch-screen monitor makes the procedure simple and easy, allowing us to collect data in participants ranging from 3 years of age to adults. Thus far, the paradigm has consistently shown that both adults and children detect threatening stimuli (e.g., snakes, spiders, angry/fearful faces) more quickly than neutral stimuli (e.g., flowers, mushrooms, happy/neutral faces). Altogether, this procedure provides an important new tool for researchers interested in studying the development of attentional biases for threat.

Análises Estatísticas Existem várias análises estatísticas possíveis que podem ser feitas com os dados produzidos pela metodologia touch-screen. Use SPSS ou outro software estatístico para analisar os dados. Os estudos originais usando a tarefa de detecção de tela de toque utilizado entre-sujeitos projetos em que cada participante foi aleatoriamente designados para uma condição experimental 3,5. Se este for o caso, os investigadores devem calcular a latência média para detectar os estímulos alvo em todos os ensaios utilizáveis ​​(conforme indicado no protocolo). Isto produz um único ponto de dados para cada participante. Os dados podem então ser inserido como variável dependente em uma análise de variância padrão com a categoria de destino como o factor entre sujeitos. Como alternativa, os pesquisadores podem optar por usar um design intra-sujeitos com os participantes recebendo todas as condições experimentais. Neste caso, os pesquisadores devem ter cuidado para counterbalance / embaralhar a ordem das tarefas, como participantes tendem a chegar mais rápido ao longo ensaios repetidos. Os pesquisadores podem usar os mesmos métodos estatísticos descritos acima para o projeto entre sujeitos utilizando medidas repetidas ANOVA. Alternativamente, uma vantagem de um desenho no-temas é que os investigadores podem calcular uma nota de polarização, que é geralmente um resultado que representa uma diferença de polarização para certos tipos de estímulos. Por exemplo, uma pontuação preconceito por ameaçar rostos pode ser calculado subtraindo-se a latência média para detectar rostos raivosos de latência média para detectar rostos felizes 10. Neste caso, escores positivos indicam uma tendência para as ameaças, e os escores negativos indicam uma tendência para não ameaças. Em alguns casos, os pesquisadores podem optar por usar intra-sujeitos projetos onde os participantes completos várias condições experimentais em uma sessão de testes simples. Nestes casos, os pesquisadores podem optar por usar efeitos mistos ANOVAs para analisar os dados de nível de julgamento, em vezanálise de um único ponto de dados média para cada participante. Usando todos os dados apontam, em vez de um único meio, modelos mistos levar em conta as diferenças individuais no comportamento de um dos participantes ao longo de muitos ensaios, reduzindo o potencial de erro 12-14. Finalmente, é importante notar que head-mounted ou tecnologia de rastreamento ocular montado na mesa pode ser usado em combinação com o touch-screen paradigma detecção visual para capturar fixações exatas como participantes procurar estímulos alvo. Eye-tracking produz mais do que apenas a latência para toque na tela-ela também apresenta dados sobre a latência para o primeiro fixar o alvo, o total de fixações e tempo de fixação para cada distracter antes da primeira fixação do alvo, e latência da primeira fixação para dar uma resposta comportamental 11. Ao diferenciar entre essas medidas, os pesquisadores podem ambigüidade os potenciais mecanismos que conduzem a detecção rápida. Por exemplo, uma percepçãovantagem para os estímulos-alvo podem ser examinados através da análise de latência para primeiros estímulos alvo fixate. Se há uma vantagem perceptual para alguns estímulos em detrimento de outros, a latência para a primeira fixar essas metas deve ser mais rápido do que para outros alvos. A utomaticity de busca, ou &quot;pop&quot;, também pode ser medida usando um olho-tracker, examinando o número de distracters cada participante se fixa antes que eles atinjam o alvo. Se a pesquisa ocorre automaticamente para certos estímulos-alvo, os participantes devem varrer menos distracters antes de atingir essas metas. Um olho-rastreador também pode ser usado para examinar a eficiência de resposta comportamental, medindo a latência para tocar a tela a partir do momento em que o primeiro participante se fixa o alvo. Se há uma vantagem em comportamento de responder por certos estímulos-alvo, os participantes devem ser mais rápido para dar uma resposta comportamental (por exemplo, tocar um alvo na tela) após a primeira fixação dessas metas. Modelos mistos pode ser used para analisar os dados de localização do olho de modo a que cada um de fixação pode ser utilizado nas análises. Os padrões de detecção na pré-escola crianças e adultos Pesquisas anteriores usando o paradigma de detecção de tela sensível ao toque com os participantes, tanto de crianças e adultos tem mostrado consistentemente que os participantes de todas as idades detectar estímulos ameaçadores mais rapidamente do que estímulos não-ameaçadoras. No artigo original usando o procedimento, os autores examinaram a detecção de cobras contra vários estímulos não-ameaçador (flores, rãs, e lagartas, respectivamente). No procedimento para Experimento 1, os participantes ou detectada uma única serpente entre 8 flores ou uma única flor entre oito cobras em cada tentativa subseqüente. Os participantes cobras detectada mais rapidamente do que as flores e adultos detectada para todos os estímulos mais rapidamente do que as crianças. Um segundo experimento cobras para um animal que se assemelha cobras sapos comparação. Mais uma vez, os participantes detectado ocobras significativamente mais rápidas do que as rãs e os adultos todos os alvos detectados mais rapidamente do que as crianças. Finalmente, um terceiro experimento comparou a detecção de cobras para outro animal que tem a forma de uma cobra-lagartas. Mais uma vez, ambos os grupos etários detectado cobras mais rapidamente do que as lagartas, mas o efeito foi significativa apenas para crianças de até 3 (Figura 1). <img alt="Figura 1" src="/files/ftp_upload/52190/52190fig1highres.jpg" /> A Figura 1 representa os dados coletados para crianças de 3 anos e adultos em experimentos 1-3, e foi modificado a partir LoBue &amp; DeLoache (2008) 3. Nos três experimentos, 3 anos de idade detectado estímulos ameaçadores (cobras) significativamente mais rápido do que vários estímulos não-ameaçador (flores, sapos e lagartas, respectivamente). Os adultos apresentaram o mesmo padrão, mas os resultados só foram significativas para Experimentos 1 e 2 (flors, rãs). Este valor foi modificado a partir LoBue &amp; DeLoache (2008) 3. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/52190/52190fig1highres.jpg" target="_blank">Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.</a> Juntos, estes resultados mostram que o paradigma touch-screen demonstra uma vantagem para ameaçando mais não ameaçadora estímulos a mesma vantagem relatada na pesquisa anterior. Além disso, o paradigma de tela de toque produz os mesmos padrões de resposta em vários grupos etários, incluindo adultos e crianças pré-escolares de 3-5. Comparação entre Paradigmas Como os resultados produzidos pelo processo de touch-screen comparar com os resultados produzidos pelo adulto botão de imprensa paradigma de detecção de clássico? Um estudo procurou recentemente para replicar as metodologias botão de imprensa e uma tela sensível ao toque 3 nas disciplinas de comparar os padrões deresponder através destes dois paradigmas 15. No estudo, um grupo de adultos realizados tanto as tarefas de detecção de botão de imprensa e de detecção de tela sensível ao toque exatamente, e os resultados foram comparados. Como esperado, em ambos os paradigmas, os participantes detectado alvos ameaçadores (cobras, aranhas) mais rapidez e precisão (ou seja, eles fizeram menos erros) do que não-ameaçadora alvos (flores, cogumelos), consistente com trabalhos anteriores usando ambos os paradigmas. Estes resultados mostram que o paradigma touch-screen de fato produz o mesmo padrão de resultados que o procedimento botão de imprensa clássico, 3-4,15, sugerindo que as pequenas diferenças entre os paradigmas (estímulos, o número de ensaios, etc) não mudam o padrão global de resultados no que diz respeito à detecção de ameaçar contra estímulos não ameaçadora. Apesar dessas semelhanças, também houve uma diferença importante nos resultados dignos de nota. No procedimento botão de imprensa, increasing o tamanho da matriz 4-9 fotografias desacelerou detecção de alvos não-ameaçadoras, enquanto a detecção de alvos de ameaça foi igualmente rápido independentemente do tamanho do conjunto. Sem essa interação foi encontrado para o paradigma de tela de toque, e detecção de alvos ameaçadores e não-ameaçadores era mais lento quando se aumenta o tamanho da matriz 4-9 fotografias. Além disso, havia pouca relação entre a responder em uma tarefa e responder no outro de acordo com uma análise de correlação. Assim, os pesquisadores devem ter em mente que, embora o padrão geral de resultados mais rápidos de detecção de ameaçar versus não-ameaçadores estímulos era o mesmo entre paradigmas, ainda não está claro se os procedimentos estão medindo o mesmo processo subjacente 15 (Figura 2). <img alt="Figura 2" src="/files/ftp_upload/52190/52190fig2highres.jpg" /> A Figura 2 representa o collecte dados<html> d de adultos (e foi modificado a partir da figura) em LoBue &amp; Matthews (2014) 15. Apresenta latências médias para detectar estímulos alvo no procedimento botão de imprensa (Experimento 1), e que o processo de tela de toque (Experimento 3) . Ambos os procedimentos produziu uma vantagem para estímulos ameaçadores-serpentes e aranhas foram detectados mais rapidamente do que flores e cogumelos. No entanto, havia apenas um alvo por set interação tamanho para o procedimento botão de imprensa, indicando que a detecção de estímulos ameaçadores não foi afetada pelo número de distracters em cada matriz, enquanto que a detecção de estímulos não-ameaçadoras foi mais rápido em 2 × 2 do que em 3 × 3 matrizes. Tal interação não foi encontrado para o procedimento de tela de toque, e ambos os tipos de estímulos foram igualmente afetados pelo aumento do tamanho da matriz 4-9 fotografias. Este valor foi modificado a partir LoBue &amp; Matthews (2014) 15.&quot;Target =&quot; 2highres.jpg _blank &quot;&gt; Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

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Measuring Attentional Biases for Threat in Children and Adults

Here we describe a touch-screen visual search paradigm that can be used to study threat detection across the lifespan. The paradigm has already been used in various studies demonstrating that both children and adults detect threatening stimuli like snakes, spiders, and angry faces faster than non-threatening stimuli.

Medindo atencionais Preconceitos de Ameaça em crianças e adultos

Investigators have long been interested in the human propensity for the rapid detection of threatening stimuli. However, until recently, research in this ...

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Research

JoVE Journal

Behavior

15.2K visualizações.  Rutgers University. Here we describe a touch-screen visual search paradigm that can be used to study threat detection across the lifespan. The paradigm has already been used in various studies demonstrating that both children and adults detect threatening stimuli like snakes, spiders, and angry faces faster than non-threatening stimuli.

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Measurement of Fronto-limbic Activity Using an Emotional Oddball Task in Children with Familial High Risk for Schizophrenia

Adolescence is a critical developmental period where the early symptoms of schizophrenia frequently emerge. First-degree relatives of people with schizophrenia who are at familial high risk (FHR) may show similar cognitive and emotional changes. However, the neurological changes underlying the emergence of these symptoms remain unclear. This study sought to identify differences in frontal, striatal, and limbic regions in children and adolescents with FHR using functional magnetic resonance imaging. Groups of 21 children and adolescents at FHR and 21 healthy controls completed an emotional oddball task that relied on selective attention and the suppression of task-irrelevant emotional information. The standard oddball task was modified to include aversive and neutral distractors in order to examine potential group differences in both emotional and executive processing. This task was designed specifically to allow for children and adolescents to complete by keeping the difficulty and emotional image content age-appropriate. Furthermore, we demonstrate a technique for suitable fMRI registration for children and adolescent participants. This paradigm may also be applied in future studies to measure changes in neural activity in other populations with hypothesized developmental changes in executive and emotional processing.

This paper describes how to use the emotional oddball task and fMRI to measure brain activation in children and adolescents at familial high risk for schizophrenia (FHR).&#160;FMRI was used to measure differences in fronto-striato-limbic regions during an emotional oddball task. Children with FHR exhibited abnormal functional activation during adolescence.

Medição de fronto-límbico Atividade Usando um emocional Oddball Task em Crianças com Familial alto risco para Esquizofrenia

Adolescence is a critical developmental period where the early symptoms of schizophrenia frequently emerge. First-degree relatives of people with ...

Comportamento

Using the Threat Probability Task to Assess Anxiety and Fear During Uncertain and Certain Threat

Fear of certain threat and anxiety about uncertain threat are distinct emotions with unique behavioral, cognitive-attentional, and neuroanatomical components. Both anxiety and fear can be studied in the laboratory by measuring the potentiation of the startle reflex. The startle reflex is a defensive reflex that is potentiated when an organism is threatened and the need for defense is high. The startle reflex is assessed via electromyography (EMG) in the orbicularis oculi muscle elicited by brief, intense, bursts of acoustic white noise (i.e., &#8220;startle probes&#8221;). Startle potentiation is calculated as the increase in startle response magnitude during presentation of sets of visual threat cues that signal delivery of mild electric shock relative to sets of matched cues that signal the absence of shock (no-threat cues). In the Threat Probability Task, fear is measured via startle potentiation to high probability (100% cue-contingent shock; certain) threat cues whereas anxiety is measured via startle potentiation to low probability (20% cue-contingent shock; uncertain) threat cues. Measurement of startle potentiation during the Threat Probability Task provides an objective and easily implemented alternative to assessment of negative affect via self-report or other methods (e.g., neuroimaging) that may be inappropriate or impractical for some researchers. Startle potentiation has been studied rigorously in both animals (e.g., rodents, non-human primates) and humans which facilitates animal-to-human translational research. Startle potentiation during certain and uncertain threat provides an objective measure of negative affective and distinct emotional states (fear, anxiety) to use in research on psychopathology, substance use/abuse and broadly in affective science. As such, it has been used extensively by clinical scientists interested in psychopathology etiology and by affective scientists interested in individual differences in emotion.

Potentiation of the startle reflex is measured via electromyography of the orbicularis oculi muscle during low (uncertain) and high (certain) probability electric shock threat in the Threat Probability Task. This provides an objective measure of distinct negative emotional states (fear/anxiety) for research on psychopathology, substance use/abuse, and broad affective science.

Usando o Task Threat Probabilidade para avaliar a ansiedade eo medo Durante Threat incerto e Certain

Fear of certain threat and anxiety about uncertain threat are distinct emotions with unique behavioral, cognitive-attentional, and neuroanatomical ...

Measurement of Neurophysiological Signals of Ignoring and Attending Processes in Attention Control

Attention control is the ability to selectively attend to some sensory signals while ignoring others. This ability is thought to involve two processes: enhancement of sensory signals that are to be attended and the attenuation of sensory signals that are to be ignored. The overall strength of attentional modulation is often measured by comparing the amplitude of a sensory neural response to an external input when attended versus when ignored. This method is robust for detecting attentional modulation, but precludes the ability to assess the separate dynamics of attending and ignoring processes. Here, we describe methodology to measure independently the neurophysiological signals of attending and ignoring using the intermodal attention task (IMAT). This task, when combined with electroencephalography, isolates neurophysiological sensory responses in auditory and visual modalities, when either attending or ignoring, with respect to a passive control. As a result, independent dynamics of attending and of a ignoring can be assessed in either modality. Our results using this task indicate that the timing and cortical sources of attending and ignoring effects differ, as do their contributions to the attention modulation effect, pointing to unique neural trajectories and demonstrating sample utility of measuring them separately.

Attention control comprises enhancement of target signals and attenuation of distractor signals. We describe an approach to measure separately but concurrently, the neurophysiology of attending and ignoring in sustained intermodal attention, utilizing a passive control condition during which neither process is continuously engaged.

Medição de sinais neurofisiológicos de ignorar e Atender Processos em Controle de Atenção

Attention control is the ability to selectively attend to some sensory signals while ignoring others. This ability is thought to involve two processes: ...

The Emotional Stroop Task: Assessing Cognitive Performance under Exposure to Emotional Content

The emotional Stroop effect (ESE) is the result of longer naming latencies to ink colors of emotion words than to ink colors of neutral words. The difference shows that people are affected by the emotional content conveyed by the carrier words even though they are irrelevant to the color-naming task at hand. The ESE has been widely deployed with patient populations, as well as with non-selected populations, because the emotion words can be selected to match the tested pathology. The ESE is a powerful tool, yet it is vulnerable to various threats to its validity. This report refers to potential sources of confounding and includes a modal experiment that provides the means to control for them. The most prevalent threat to the validity of existing ESE studies is sustained effects and habituation wrought about by repeated exposure to emotion stimuli. Consequently, the order of exposure to emotion and neutral stimuli is of utmost importance. We show that in the standard design, only one specific order produces the ESE.

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.

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

The emotional Stroop effect (ESE) is the result of longer naming latencies to ink colors of emotion words than to ink colors of neutral words. The ...

Measuring Attention and Visual Processing Speed by Model-based Analysis of Temporal-order Judgments

This protocol describes how to conduct temporal-order experiments to measure visual processing speed and the attentional resource distribution. The proposed method is based on a new and synergistic combination of three components: the temporal-order judgments (TOJ) paradigm, Bundesen&#39;s Theory of Visual Attention (TVA), and a hierarchical Bayesian estimation framework. The method provides readily interpretable parameters, which are supported by the theoretical and neurophysiological underpinnings of TVA. Using TOJs, TVA-based estimates can be obtained for a broad range of stimuli, whereas traditional paradigms used with TVA are mainly limited to letters and digits. Finally, the meaningful parameters of the proposed model allow for the establishment of a hierarchical Bayesian model. Such a statistical model allows assessing results in one coherent analysis both on the subject and the group level.
To demonstrate the feasibility and versatility of this new approach, three experiments are reported with attention manipulations in synthetic pop-out displays, natural images, and a cued letter-report paradigm.

Temporal-order judgments can be used to estimate processing speed parameters and attentional weights and thereby to infer the mechanisms of attentional processing. This methodology can be applied to a wide range of visual stimuli and works with many attention manipulations.

Medindo atenção e velocidade de processamento Visual pela análise baseada no modelo de decisões de ordem temporal

This protocol describes how to conduct temporal-order experiments to measure visual processing speed and the attentional resource distribution. The ...

Gaze in Action: Head-mounted Eye Tracking of Children's Dynamic Visual Attention During Naturalistic Behavior

Young children's visual environments are dynamic, changing moment-by-moment as children physically and visually explore spaces and objects and interact with people around them. Head-mounted eye tracking offers a unique opportunity to capture children's dynamic egocentric views and how they allocate visual attention within those views. This protocol provides guiding principles and practical recommendations for researchers using head-mounted eye trackers in both laboratory and more naturalistic settings. Head-mounted eye tracking complements other experimental methods by enhancing opportunities for data collection in more ecologically valid contexts through increased portability and freedom of head and body movements compared to screen-based eye tracking. This protocol can also be integrated with other technologies, such as motion tracking and heart-rate monitoring, to provide a high-density multimodal dataset for examining natural behavior, learning, and development than previously possible. This paper illustrates the types of data generated from head-mounted eye tracking in a study designed to investigate visual attention in one natural context for toddlers: free-flowing toy play with a parent. Successful use of this protocol will allow researchers to collect data that can be used to answer questions not only about visual attention, but also about a broad range of other perceptual, cognitive, and social skills and their development.

Young children do not passively observe the world, but rather actively explore and engage with their environment. This protocol provides guiding principles and practical recommendations for using head-mounted eye trackers to record infants' and toddlers' dynamic visual environments and visual attention in the context of natural behavior.

Olhar em ação: capacetes Eye Tracking da atenção Visual dinâmico de crianças durante o comportamento naturalista

Young children's visual environments are dynamic, changing moment-by-moment as children physically and visually explore spaces and objects and interact ...

Comparing Eye-tracking Data of Children with High-functioning ASD, Comorbid ADHD, and of a Control Watching Social Videos

Children with autism spectrum disorders (ASD) are known to have sensory-perceptual processing deficits that weaken their abilities to attend and perceive social stimuli in daily living contexts. Since daily social episodes consist of subtle dynamic changes in social information, any failure to attend to or process subtle human nonverbal cues, such as facial expression, postures, and gestures, might lead to inappropriate social interaction. Traditional behavioral rating scales or assessment tools based on static social scenes have limitations in capturing the moment-to-moment changes in social scenarios. An eye-tracking assessment, which can be administered in a video-based mode, is therefore preferred, to augment clinical observation. In this study, using the single-case comparison design, the eye-tracking data of three participants, a child with autism spectrum disorder (ASD), another with comorbid attention deficit-hyperactive disorder (ADHD), and a neurotypical control, are captured while they view a video of social scenarios. The eye-tracking experiment has helped answer the research question: How does social attention differ between the three participants? By predefining areas of interest (AOIs), their visual attention on relevant or irrelevant social stimuli, how fast each participant attends to the first social stimuli appearing in the videos, for how long each participant continues to attend to those stimuli within the AOIs, and the gaze shifts between multiple social stimuli appearing concurrently in the same social scene are captured, compared, and analyzed in a video-based eye-tracking experiment.

This is a qualitative comparative case study analysis of eye-tracking data on the first moments of social video scenes as viewed by three participants: one with autism spectrum disorder, one with comorbid attention deficit-hyperactive disorder, and one neurotypical control.

Comparar dados de olho-de acompanhamento de crianças com ASD de alto funcionamento, comorbidade TDAH e de um controle Social vídeos

Children with autism spectrum disorders (ASD) are known to have sensory-perceptual processing deficits that weaken their abilities to attend and perceive ...

Aprimorando o envolvimento em sala de aula: análise baseada em IA dos níveis de atenção dos alunos

Artificial Intelligence-Based System for Detecting Attention Levels in Students

The attention level of students in a classroom can be improved through the use of Artificial Intelligence (AI) techniques. By automatically identifying the attention level, teachers can employ strategies to regain students' focus. This can be achieved through various sources of information.
One source is to analyze the emotions reflected on students' faces. AI can detect emotions, such as neutral, disgust, surprise, sadness, fear, happiness, and anger. Additionally, the direction of the students' gaze can also potentially indicate their level of attention. Another source is to observe the students' body posture. By using cameras and deep learning techniques, posture can be analyzed to determine the level of attention. For example, students who are slouching or resting their heads on their desks may have a lower level of attention. Smartwatches distributed to the students can provide biometric and other data, including heart rate and inertial measurements, which can also be used as indicators of attention. By combining these sources of information, an AI system can be trained to identify the level of attention in the classroom. However, integrating the different types of data poses a challenge that requires creating a labeled dataset. Expert input and existing studies are consulted for accurate labeling. In this paper, we propose the integration of such measurements and the creation of a dataset and a potential attention classifier. To provide feedback to the teacher, we explore various methods, such as smartwatches or direct computers. Once the teacher becomes aware of attention issues, they can adjust their teaching approach to re-engage and motivate the students. In summary, AI techniques can automatically identify the students' attention level by analyzing their emotions, gaze direction, body posture, and biometric data. This information can assist teachers in optimizing the teaching-learning process.

Autor em destaque: Abordando desafios técnicos e subjetivos na medição da atenção em sala de aula

This paper proposes an artificial intelligence-based system to automatically detect whether students are paying attention to the class or are distracted. This system is designed to help teachers maintain students' attention, optimize their lessons, and dynamically introduce modifications in order for them to be more engaging.

Sistema baseado em inteligência artificial para detectar níveis de atenção em alunos

The attention level of students in a classroom can be improved through the use of Artificial Intelligence (AI) techniques. By automatically identifying ...

Medindo atencionais Preconceitos de Ameaça em crianças e adultos

Resumo

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Capítulos neste vídeo

Medição de fronto-límbico Atividade Usando um emocional Oddball Task em Crianças com Familial alto risco para Esquizofrenia

Usando o Task Threat Probabilidade para avaliar a ansiedade eo medo Durante Threat incerto e Certain

Medição de sinais neurofisiológicos de ignorar e Atender Processos em Controle de Atenção

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

Medindo atenção e velocidade de processamento Visual pela análise baseada no modelo de decisões de ordem temporal

Olhar em ação: capacetes Eye Tracking da atenção Visual dinâmico de crianças durante o comportamento naturalista

Comparar dados de olho-de acompanhamento de crianças com ASD de alto funcionamento, comorbidade TDAH e de um controle Social vídeos

Sistema baseado em inteligência artificial para detectar níveis de atenção em alunos

Sistema baseado em inteligência artificial para detectar níveis de atenção em alunos

Sistema baseado em inteligência artificial para detectar níveis de atenção em alunos