Firmas EEG Alfa y Theta de la memoria de trabajo con y sin claves sociales en realidad virtual

Abstracto

En este estudio prerregistrado (https://osf.io/s4rm9) investigamos la [electroencefalografía; Efectos alfa (atención) y theta (esfuerzo)] de señales dinámicas sociales y no sociales no predictivas en la memoria de trabajo. En un entorno virtual, avatares humanos realistas miran dinámicamente hacia el lado izquierdo o derecho de una mesa. Un palo en movimiento sirvió como señal de control no social.

El entorno virtual es una nueva forma de experiencia que nos ofrece la tecnología moderna. En este entorno podemos escapar de la realidad, relajarnos y sentirnos diferentes de la realidad.

Los entornos virtuales pueden tener un impacto positivo en nuestro cerebro, sobre todo al mejorar nuestra memoria. Muchos estudios han demostrado que al experimentar juegos en entornos virtuales, podemos mejorar nuestra cognición espacial y nuestras capacidades de memoria espacial, lo que nos ayuda a recordar y abordar mejor los problemas complejos que encontramos en la vida real.

Los entornos virtuales también pueden ayudarnos a relajarnos y aliviar el estrés. A medida que el ritmo de vida se acelera, las personas se encuentran bajo una presión cada vez mayor y los entornos virtuales son una muy buena forma de escapar de la realidad. En este entorno podemos olvidarnos temporalmente de las preocupaciones y el estrés de la realidad, relajar nuestro cuerpo y nuestra mente y así mantener mejor nuestro estado mental y nuestra memoria.

Por supuesto, los entornos virtuales no son aptos para todo el mundo, y si somos adictos a ellos, perjudicará nuestra salud física y mental. Por tanto, debemos ser buenos en elegir y controlar nuestro tiempo y experiencia en el entorno virtual para disfrutar verdaderamente de los beneficios que nos aporta el entorno virtual.

En resumen, efectivamente existe una relación positiva entre los entornos virtuales y la memoria. Al experimentar juegos y relajarnos en un entorno virtual, podemos mejorar nuestra cognición espacial y nuestras capacidades de memoria espacial para afrontar mejor los problemas que encontramos en la vida real. Debemos saber aprovechar las oportunidades que nos brinda el entorno virtual y desempeñar un papel positivo en la mejora de nuestra calidad de vida. Se puede ver que necesitamos mejorar la memoria, y Cistanche deserticola puede mejorar significativamente la memoria porque Cistanche deserticola es un material medicinal tradicional chino que tiene muchos efectos únicos, uno de los cuales es mejorar la memoria. La eficacia de la carne picada proviene de los diversos ingredientes activos que contiene, incluidos ácidos, polisacáridos, flavonoides, etc. Estos ingredientes pueden promover la salud del cerebro de varias maneras.

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Los artículos de cocina se presentaron en la ubicación válida con indicaciones o no válida sin indicaciones para la codificación. Los hallazgos conductuales mostraron una influencia similar de las señales sobre el rendimiento de la memoria de trabajo. Los cambios de potencia alfa fueron equivalentes para las señales durante la estimulación y la codificación, lo que refleja un procesamiento atencional similar. Sin embargo, los cambios de poder theta revelaron diferentes patrones para las señales.

El poder theta aumentó más fuertemente para la señal no social en comparación con la señal social durante la señal inicial. Además, mientras que para la señal no social, hubo un aumento significativamente mayor en el poder theta para las condiciones válidas en comparación con las inválidas durante la codificación, esto se revirtió para la señal social, con un aumento significativamente mayor en el poder theta para las condiciones inválidas en comparación con las válidas. indicando diferencias en los efectos de las señales sobre el esfuerzo cognitivo. Por lo tanto, si bien las señales de atención sociales y no sociales afectan el rendimiento de la memoria de trabajo de manera similar, los mecanismos neuronales subyacentes parecen diferir.

Palabras clave: EEG; mirada; social; atención conjunta; realidad virtual.

La mirada es muy importante en la comunicación humana (Kleinke, 1986), y las personas generalmente siguen la mirada de otras personas, participando en una atención conjunta (ver Frischen et al., 2007). La atención conjunta está vinculada a la teoría de la mente (p. ej., Charman et al., 2000), que conduce a la mentalización y a la toma de perspectiva (Frith y Frith, 2006). Este comportamiento de seguir la mirada se investiga típicamente utilizando una tarea de indicaciones de Posner adaptada (p. ej., Posner, 1980) mediante el cual los objetivos se presentan en una ubicación válida, con indicaciones, o inválida, sin indicaciones. A pesar de la naturaleza poco informativa de las señales, los objetivos con señales válidas generalmente responden más rápido que aquellos con señales no válidas, y esto se encuentra tanto para las señales de la mirada (p. ej., Friesenand Kingstone, 1998; Driver et al., 1999; Frischen et al., 2007; Gregory , 2021; Gregory y Jackson, 2021) y para otras señales comunicativas no sociales, como flechas y palabras direccionales (por ejemplo, Hommel et al., 2001; Ristic et al., 2002; Tipples, 2002, 2008; Gregory y Jackson, 2021).

Si bien los efectos de las señales no son exclusivos de la mirada, se ha demostrado que la atención conjunta tiene un efecto único en los procesos cognitivos de orden superior, y no se han encontrado efectos equivalentes para los controles no sociales. Por ejemplo, se ha descubierto que la atención conjunta mejora la comprensión del lenguaje en niños (Tomasello y Farrar, 1986; Tomasello, 1988) y adultos (Hanna y Brennan, 2007; Knoeferleand Kreysa, 2012), e influye en los procesos de memoria en los bebés (Striano et al. , 2006; Cleveland et al., 2007; Wu y Kirkham, 2010; Wu et al., 2011) y adultos (Shteynberg, 2010; Dodd et al., 2012; Richardson et al., 2012; Gregory y Jackson, 2017) e influir en el valor percibido del objeto (Bayliss et al., 2007; van der Weidenet al., 2010; Madipakkam et al., 2019). Se considera que estos efectos exclusivamente sociales reflejan un procesamiento altercéntrico (centrado en el otro) predeterminado (Kampis y Southgate, 2020), donde los humanos no pueden evitar verse influenciados por la perspectiva de los demás. Por lo tanto, la evidencia sugiere que los objetos vistos bajo atención compartida/conjunta experimentan un procesamiento mejorado debido a la influencia social única de la mirada mutua (Becchio et al., 2008; Shteynberg, 2010).

Si bien la evidencia muestra que la atención conjunta mejora la memoria de trabajo para objetos simples (Gregory y Jackson, 2017, 2019), actualmente se desconocen los mecanismos de este efecto. Por ejemplo, no está claro si la atención conjunta influye en la memoria de información multidimensional (Baddeley, 2010). Se ha descubierto que la información que capta la atención se ve favorecida por la memoria de trabajo (Awh et al., 2006), y estos procesos de atención y memoria están vinculados a la actividad oscilatoria toural en las bandas alfa (8–12 Hz) y theta (3–7 Hz) ( Klimesch, 1999). La desincronización alfa (disminución del poder) está relacionada con un mayor procesamiento atencional de los estímulos objetivo (Hanslmayr et al., 2005; Sauseng et al., 2005). La sincronización theta (aumento de potencia) está relacionada con procesos de control cognitivo esforzados (Demiralp y Bas¸ar, 1992; Min y Park, 2010; Cavanagh y Frank, 2014; Noonan et al., 2018). En la memoria, un mayor poder theta en la codificación y recuperación está relacionado con un mejor recuerdo de los estímulos (ver Hsieh y Ranganath, 2014 para una revisión), y los aumentos en las demandas de las tareas conducen a una mayor sincronización theta (por ejemplo, Gevins et al., 1997; Jensen y Tesche, 2002).

Los cambios en los ritmos alfa y theta también reflejan el procesamiento social. Durante la toma de perspectiva, se producen oscilaciones theta en áreas del cerebro vinculadas a procesos de mentalización (Bogels ¨ et al., 2015; Wang et al., 2016; Seymour et al., 2018). Otros déficits en el procesamiento de la mirada en la esquizofrenia se han relacionado con una actividad theta irregular (Grove et al., 2021), y theta también está relacionada con la exclusión social (Cristofori et al., 2013, 2014). Cuando se utilizan seres humanos reales como estímulos (no fotografías), se descubre que el poder alfa está modulado por la mirada. Por ejemplo, la desincronización del poder alfa es más pronunciada para la mirada directa que para la mirada desviada (Chapman et al., 1975), y la mirada directa desencadena actividad alfa relacionada con el acercamiento, mientras que la mirada desviada desencadena actividad relacionada con la evitación (Hietanen et al., 2008; Ponk ¨ anen ¨ et al., 2011). Además, la atención conjunta desencadena una mayor desincronización alfa en comparación con la falta de atención conjunta en una tarea por lo demás idéntica (Lachat et al., 2012). Finalmente, al utilizar un robot humanoide en una tarea innovadora de indicaciones de mirada, se descubrió que el contacto visual antes del cambio ze da como resultado una mayor desincronización alfa en comparación con ningún contacto visual antes del cambio (Kompatsiari et al., 2021).

Cuando se utilizan fotografías en lugar de personas reales como señales, los efectos de la mirada en alfa están ausentes (Hietanen et al., 2008). De hecho, se encuentra una variedad de variaciones importantes en las respuestas de las personas a personas reales en comparación con estímulos fotográficos o videos ( ver Risko et al., 2016). Sin embargo, si bien el uso de personas reales como estímulo es un método útil y esclarecedor, puede producir limitaciones en cuanto a complejidad, aplicabilidad y tipos de comportamientos que pueden investigarse. Como alternativa, Wykowska y sus colegas han utilizado con éxito robots como estímulos sociales en la investigación de la cognición social (Wykowska et al., 2016; Kompatsiariet al., 2018, 2021; Willemse et al., 2018). Esto demuestra que no siempre es necesario utilizar personas reales cuando se estudian fenómenos sociales. De hecho, las investigaciones muestran que las interacciones con humanos virtuales son comparables a la interacción humana real (ver Bombariet al., 2015).

En el estudio preregistrado actual (https://osf.io/s4rm9), investigamos el efecto de la mirada dinámica en la memoria de trabajo utilizando avatares humanos virtuales. Fundamentalmente, registramos la electroencefalografía (EEG) para investigar los cambios de potencia oscilatoria en alfa, que refleja efectos de atención, y theta, que refleja el esfuerzo cognitivo, durante la tarea. Hasta donde sabemos, esta es la primera investigación de las oscilaciones theta y alfa sobre el efecto de las señales de la mirada en la memoria de trabajo. En particular, hasta donde sabemos, esta es también la primera investigación de las oscilaciones theta en las señales de la mirada de manera más general.

Presentados mediante una pantalla montada en la cabeza, los avatares 3D miraban hacia arriba para establecer contacto visual con el participante antes de mirar hacia la izquierda o hacia la derecha. Como reflejo del comportamiento real de la mirada, los ojos del avatar cambiaron rápidamente la dirección de la mirada en la dirección del giro de la cabeza (es decir, Hayhoe et al., 2012). A diferencia de las tareas de indicaciones tradicionales en las que los elementos se presentan al lado de la señal, aquí los artículos de cocina objetivo (tazón, plato, taza y tetera) aparecían en el lado izquierdo o derecho de una mesa debajo de la señal. Esto permitió investigar la influencia de las señales en un entorno más realista donde la señal y el objetivo no están en el mismo plano visual. Se pidió a los participantes que recordaran información multidimensional (es decir, Baddeley, 2010) sobre la ubicación y el estado de los cuatro elementos presentados. Se presentó un palo dinámico en 3D como una señal de control no social que reflejaba el movimiento del avatar social (Figura 1), lo que permitió investigar los efectos del movimiento frente a las señales sociales en la memoria de trabajo. La actividad neuronal se evaluó durante el cambio de señales, la codificación y la recuperación.

Generalmente, en la investigación de la memoria, los cambios de potencia theta prevalecen en los sitios anteriores, mientras que los cambios alfa tienden a ser posteriores (Jensen et al., 2002; Khader et al., 2010; Sauseng et al., 2010). Por lo tanto, si las señales impactan directamente en la codificación de la memoria de trabajo, se esperarían efectos en estas áreas. Sin embargo, estos efectos no se han probado en el contexto de señales sociales y no sociales en realidad virtual (VR); por lo tanto, nuestro análisis no se centra en ubicaciones específicas.

Se registraron previamente las siguientes predicciones: (i) En la condición de señal de mirada social solo predijimos que el rendimiento de la memoria de trabajo sería mejor en la condición válida en comparación con la inválida. (ii) Predijimos que el poder alfa y theta se vería más afectado por el cambio de la señal social en comparación con la no social (es decir, Lachat et al., 2012; Kompatsiari et al., 2021). (iii) Solo en la condición de señal de mirada social, predijimos que habría aumentos más fuertes de la potencia theta y disminuciones más fuertes de la potencia alfa para la condición válida en comparación con la inválida, tanto en los intervalos de codificación como en los de recuperación.

Tenga en cuenta que también registramos previamente predicciones en el dominio de los potenciales relacionados con eventos (ERP), relacionados con la replicación de efectos de atención básicos; sin embargo, esto no se persigue aquí a favor de predicciones más específicas hechas para el funcionamiento de la memoria en oscilaciones (ver Materiales complementarios).

Método

Participantes

Reclutamos a 49 participantes [33 mujeres, 16 hombres, edad media 21 años (sd=3.1, rango 18-32), 3 zurdos] de la Universidad de Aston por un pago (£10/h , efectivo) o crédito del curso. El reclutamiento previsto de 60 participantes se vio interrumpido por la pandemia de coronavirus de 2020; sin embargo, el estudio tiene el poder suficiente para detectar efectos conductuales y neurológicos de las señales, si están presentes; un diseño intrasujetos con 49 participantes tiene un poder del 80% (Westfall, 2016) para detectar un efecto pequeño a mediano (por ejemplo, d {{19 }}.35,Gregory y Jackson, 2017; d ≈ 0,5; Kompatsiari et al., 2021).Todos los participantes informaron tener visión normal o corregida a normal. El consentimiento se obtuvo mediante la Declaración de Helsinki y la aprobación ética del Comité de Ética en Investigación de la Universidad de Aston.

Aparato

El estudio se programó en Unity utilizando el marco experimental de Unity (Brookes et al., 2020). Una computadora portátil Lenovo Legion Y540-17IRH (procesador Intel Core i7-9750H, 33 GB de RAM, tarjeta gráfica NVIDIA GeForce RTX 2060) ejecutó el programa y comunicó los activadores de forma inalámbrica al EEG (LSL4Unity; https:// github.com/labstreaminglayer/LSL4Unity). Los participantes vieron el estudio a través de la pantalla montada en la cabeza (HMD) VR Gaming con tecnología de PC Oculus Rift S y respondieron usando un controlador táctil. El estudio y los materiales se pueden descargar aquí:https://osf.io/s9xmu/files/.

Estímulos

Señal de avatar humano

Se crearon cuatro identidades masculinas y cuatro femeninas con expresiones faciales neutras y ropa gris sencilla (consulte Materiales complementarios). Los avatares fueron calificados de forma independiente (n=61, estudio en línea; ver materiales complementarios) según los rasgos de personalidad humana (Oosterhof y Todorov, 2008), antropomorfismo, animacidad y simpatía (Bartneck et al., 2009). Es importante destacar que las calificaciones indicaron que los avatares eran vistos como humanos (Tabla 1).

Taco de palo no social

Creado en Unity como un objeto de juego cilíndrico que se extendía a una distancia similar del participante y la mesa a la de los avatares (ver Figura 1). Se ha demostrado que ambas señales desencadenan efectos de señales típicos (Gregory, 2021).

Objetivos

Adaptado de la tienda de activos de Unity (assetstore.unity.com/packages/3d/white-porcelain-dish-set-demo-82858), la taza y el tazón se presentaban vacíos o llenos agregando café/sopa, el plato contenía un pastel (assetstore.unity.com/packages/3d/props/food/croissants-pack-112263) ​​que estaba mordido o entero y la tetera se presentaba agrietada o no. Los artículos se presentaban en color en codificación y escala de grises. recuperación para evitar la coincidencia de colores.

Diseño

Las variables independientes intrasujetos fueron el tipo de señal (avatar y palo) y la validez del objetivo de señal (50% válida y 50% no válida) pseudoaleatorias. Otras variables controladas fueron la ubicación del ítem de la sonda (igual/diferente, 50% cada una) y la respuesta correcta a las preguntas de estado (sí/no, 50% cada una). Por tipo de señal, hubo 56 ensayos válidos y 56 inválidos. Además, pseudoaleatorizamos por igual si los elementos aparecían a la izquierda o a la derecha y si las señales aparecían a la izquierda o a la derecha. El programa de computadora aleatorizó (aleatorización simple) la identidad del avatar, la ubicación del elemento (seis ubicaciones posibles), el elemento de sondeo para la ubicación y la pregunta de sondeo para el estado. Fue posible que las preguntas de ubicación y estado sondearan la memoria de diferentes elementos.

Procedimiento

Una 5-sesión de familiarización de prueba precedió al experimento principal durante el cual se configuró el HMD antes de la configuración del EEG. Para el estudio principal, la condición de señal se contrarrestó de modo que los participantes vieron primero el avatar social o la condición de palo no social y todas las pruebas se completaron antes de ver la otra condición de señal. Para ambos tipos de señales, hubo 10 ensayos de práctica y 112 ensayos experimentales. Se alentaron descansos cada 28 intentos y se tomó un descanso forzado entre las dos sesiones de tipo señal. Los participantes podrían quitarse el HMD durante los descansos.

Para ambos tipos de señales, una prueba se desarrolló de la siguiente manera (Figura 1): se presentó una cruz de fijación durante 1000 ms (intervalo entre pruebas) y luego se reemplazó por la señal mirando/señalando la mesa (1500 ms). Luego, la señal miró/señaló al participante (transición 500 ms) y después de 1000 ms señaló/miró hacia la izquierda o hacia la derecha (transición 500 ms: para la mirada, los ojos también se movieron rápidamente durante los primeros 30 ms del giro de cabeza de 500 ms), luego se presentaron los objetivos [inicio del estímulo asincronía (SOA) 500 ms, calculada desde el momento en que la señal comenzó a cambiar]. Se presentaron cuatro elementos para codificación (500 ms) en cuatro de las seis ubicaciones posibles (Figura 1C), ya sea en el lado válido o no válido. Se indicó a los participantes que la señal no era informativa y debía ignorarse. Después de un intervalo de mantenimiento en blanco (1000 ms), se mostró un elemento de la sonda en escala de grises, ya sea en la ubicación en la que se presentó inicialmente o en una ubicación diferente (ocupada previamente por otro objeto). Los participantes respondieron presionando un botón y recibieron comentarios precisos. A continuación, se probó el estado de un elemento en el momento de la codificación mediante texto (por ejemplo, "¿Tenía sopa el plato?") y los participantes respondieron presionando un botón y recibieron comentarios. El experimento fue un estudio de visualización libre y no hubo corte de ventana de respuesta.

Adquisición y preprocesamiento de EEG.

Registramos el EEG utilizando un sistema de EEG móvil deportivo 64-channel eego™ (ANT Neuro, Enschede, Países Bajos; electrodos Ag/AgCl, sistema internacional 10-10), digitalizado a una frecuencia de muestreo de 500 Hz. El electrodo CPz sirvió como referencia en línea y AFz como electrodo de tierra. No se utilizaron electrodos de mastoides ni de electrooculograma (EOG), y la impedancia se mantuvo por debajo de 20 kΩ durante la tarea.

Los datos de EEG se procesaron previamente utilizando la caja de herramientas Fieldtrip versión 20191028 (Oostenveld et al., 2011) en MatlabR2019b®. Se eliminaron las tendencias de los datos y luego se filtraron el paso de banda entre 0,5 y 36,0 Hz. Los datos se modificaron desde 1 s antes del inicio de la señal hasta 1 s después de la respuesta de la sonda, de modo que el inicio de la señal=tiempo 0. Las pruebas se inspeccionaron en busca de artefactos y las pruebas con se eliminaron los artefactos grandes (promedio de 221 ensayos totales/participante en el análisis final); los electrodos corruptos se interpolaron utilizando el método promedio (5 en total; máximo 2/participante); los datos se volvieron a referenciar utilizando el método de referencia promedio (postinterpolación). Se utilizó el análisis de componentes independientes (fascia) para identificar el ruido, el parpadeo, la sacádica, los latidos del corazón y los componentes musculares (promedio de 11 componentes eliminados por participante, rango 2 a 23; consulte la Figura S3 en Materiales complementarios para ver componentes de ejemplo).

Análisis de datos y resultadosDatos de comportamiento

Debido a un error de programación (consulte los materiales complementarios), no fue posible el uso registrado previamente de d' como medida de la precisión de WM; en su lugar, se utilizó el porcentaje de precisión. Se realizaron análisis de varianza de medidas repetidas (ANOVA) sobre el porcentaje de precisión por separado para los datos de ubicación y estado con el tipo de señal (social y no social) y la validez de la señal (válida e inválida) como variables dentro de los sujetos. De conformidad con el plan de análisis registrado previamente, los resultados se informan mediante pruebas de significación de hipótesis nulas estándar con análisis de respaldo realizados con estadísticas bayesianas utilizando JASP (Versión 0.12.2.0; Love et al., 2015) utilizando antecedentes predeterminados ( Wagenmakers et al., 2018) y efectos ANOVA solo entre modelos emparejados (ver Van Den Bergh et al., 2020). El análisis bayesiano nos permite hacer inferencias sobre la solidez de los hallazgos, así como sobre la naturaleza de cualquier resultado nulo.

Análisis tiempo-frecuencia

El análisis tiempo-frecuencia se llevó a cabo aplicando una transformada Morletwavelet en cada prueba de 2 a 30 Hz (por cada 1 Hz), con tres ciclos por ventana de tiempo en pasos de 50 ms. Luego, para cada participante, se promediaron las pruebas dentro de cada condición y se aplicó una corrección de referencia en decibeles (db) entre 500 ms y 100 ms antes del inicio de la señal. Se generaron representaciones de tiempo-frecuencia para todo el espectro de tiempo-frecuencia, y el análisis estadístico se centró en las bandas alfa (8-12 Hz) y theta (3-7 Hz) por separado, promediando toda la banda de frecuencia. El análisis se basó en datos (sin intervalos de tiempo ni electrodos preseleccionados), y las comparaciones múltiples entre puntos de tiempo y electrodos se corrigieron utilizando pruebas de permutación no paramétricas basadas en conglomerados implementadas en Fieldtrip Toolbox (Maris y Oostenveld, 2007), con 5000 permutaciones (conglomerados). alfa=P < 0,05, alfa crítico=P < 0,05). El análisis comparó las condiciones válidas e inválidas por separado para cada tipo de señal. Además, para comprender las posibles interacciones entre la validez de la señal y el tipo de señal (persona/palo) para cada participante, restamos la condición no válida de la condición válida para ambos tipos de señal por separado y luego comparamos la magnitud de la diferencia. Este enfoque estadístico se recomienda en el sitio web de Fieldtrip y se ha implementado en trabajos anteriores (Bogels ¨ et al., 2015; Wang et al., 2016; Huizeling et al., 2020); Los scripts de análisis y los datos están disponibles en OpenNeuro (https://openneuro.org/datasets/ds003702).

Resultados

conductual

La precisión de la ubicación no fue estadísticamente diferente para las redes sociales (M {{0}}.89, sd=0.11) y no sociales (M=0.90, sd {{7 }}.09) condiciones de localización, F(1,48)=0.959, P=0.332, ηp2=0.020, BFincl=0.398. Tampoco hay diferencias en la precisión de la ubicación entre las condiciones válidas (M=0.90, sd=0.10) e inválidas (M=0.90, sd=0.09). F(1,48)=0.398, P=0.531, ηp2=0.008, BFincl=0.175. Sin embargo, hubo una interacción significativa entre el tipo de señal y la validez, F(1,48)=8.958, P=0.004, ηp2=0.157, BFincl=0 .464. Para la señal social, no hubo diferencias significativas en la precisión de la ubicación entre el válido (M=0.90, sd=0.10) y el no válido (M=0.89, sd {{53} }.12) condiciones, t(48)=1.102, P=0.315, Cohen'sd=0.145, BF10=0.68. Sin embargo, para la señal no social, hubo una diferencia significativa: la precisión de la ubicación fue peor en la condición válida (M=0.90, sd=0.10) en comparación con la condición no válida (M {{69} }.91, sd=0.09), t(48)=−2.251, P=0.029, sd de Cohen=−0.322, BF{{82 }}.54 (Figura 2, Panel A, consulte también la Figura S1 de materiales complementarios para conocer los datos de diferencias individuales).

La precisión del estado no fue estadísticamente diferente para lo social (M=0.67, sd=0.09) y no social (M=0.68, sd=0.08 ) condiciones de indicación, F(1,48)=0.058, P=0.811, ηp2=0.0001, BFincl=0.16.Hubo un efecto principal significativo de validez, F(1,48)=6.196,P=0.016, ηp2=0.114, BFincl=1.99-aquí precisión del estado fue mejor en la condición válida (M=0.69, sd=0.07) en comparación con la condición no válida (M=0.66, sd=0.09). Hubo una interacción no significativa entre el tipo de señal y la validez, F(1,48)=0.142, P=0.798,ηp2=0.003, BFincl {{46} }.22, lo que indica que el efecto de la validez de la señal en la precisión del estado no fue modulado por el tipo de señal (Figura 2, PanelB y materiales complementarios, Figura S1).

Due to the unpredicted and disparate effects of the stick cue (i.e. better memory for invalidly cued items in the location task, and better memory for the validly cued items in the status task), we ran an online follow-up to test the effects of the two cues in a simpler memory task; participants indicated if a probe item had been one of five items presented at encoding (see Supplementary materials). This 60-participant study replicated the status memory effects showing a significant main effect of validity, F(1,59) = 33.331, P < 0.001, ηp 2 = 0.361, BFincl >100 con elementos con indicaciones válidas (M=0.63, sd=0.09) que se recuerdan con mayor precisión que los elementos con indicaciones no válidas (M=0.58, sd=0.07) tanto para las señales sociales como para las no sociales (Figura 2, Panel C).

EEG

El análisis EEG se realizó en los ensayos en los que se respondió correctamente a la pregunta sobre la ubicación. Para ambas señales, las representaciones de tiempo-frecuencia (TFR) en la Figura 3 muestran el aumento esperado en la potencia theta a los 3,5 s cuando los objetivos se presentan para la codificación, así como las disminuciones esperadas en la potencia alfa.

Ventana de cambio de señal

La primera comparación crucial se centra en si los efectos alfa y thetaoscilatorios están modulados por el tipo de señal durante el cambio de señal inicial. La ventana de interés es un período de 1000-ms (consulte la Figura 1) en el que la señal pasa de señalar/mirar al participante a mirar/señalar un lado de la mesa (2,5 a 3,5 s, comienza el desplazamiento hacia la izquierda/derecha). a los 3 s), conteniendo así un período de contacto visual de 500- ms en la condición de avatar social. El participante desconocía actualmente la validez de la señal.

Los resultados no muestran diferencias significativas en los cambios de potencia alfa entre los tipos de señales en este intervalo, y ambas señales muestran la reducción esperada en la potencia alfa (Figura 4, Panel A). Sin embargo, durante el cambio de señal, hubo una disminución aparente en el poder theta para ambas señales, siendo mayor para la señal social que para la no social (P=0.023, Figura 4, Panel A).

Debido a que no se observaron diferencias en el período de contacto visual, realizamos un segundo análisis exploratorio para determinar si hubo algún efecto de contacto visual cuando la señal se movió inicialmente para señalar/mirar al participante, es decir, cuando el contacto visual se realiza en la condición de mirada. Por lo tanto, comparamos los efectos en alfa y theta entre la señal social y no social en el intervalo de 1,5-s (cambio de inicio) a 2,5-s. Los resultados no muestran diferencias significativas en los cambios de potencia alfa o theta entre los tipos de señales en este intervalo.

Ventana de codificación

La siguiente comparación investigó si los cambios en la potencia alfa y theta fueron modulados por la validez de la señal durante el período de codificación {{0}}m (3,5 a 4 s; consulte la Figura 1). Mirando primero el poder theta, para la señal social hubo un aumento significativamente menor en el poder theta (aproximadamente la línea de base) para la condición válida en comparación con la inválida (P=0.012; Figura 4, Panel B). Por el contrario, para la señal no social, hubo un aumento significativamente mayor en el poder theta para la condición válida en comparación con la inválida (P=0.044; Figura 4, Panel C). La comparación de estas diferencias de validez entre los dos tipos de señales en todos los electrodos reveló una diferencia no significativa (P > 0,10). Sin embargo, para la señal no social, los efectos parecen estar localizados sobre los electrodos occipitales, mientras que para la señal social, los efectos están más dispersos tanto en el tiempo como en la ubicación. Realizar un análisis de permutación post hoc basado en grupos más enfocado en los electrodos occipitales que forman los grupos significativos (ver el título de la Figura 4) durante la ventana de codificación indica que los cambios en la potencia theta en esta ubicación son significativamente diferentes entre los dos tipos de señales (P { {18}}.046).

Si analizamos ahora los cambios en el poder alfa, hubo una disminución significativamente mayor en el poder alfa en la condición con señales válidas en comparación con la condición con señales no válidas tanto para la condición social (P {{0}}.002) y señal no social (P <0,001; Figura 4, Panel C). La comparación de las diferencias de validez entre los dos tipos de señales en todos los electrodos reveló una diferencia no significativa en la magnitud de este cambio de potencia alfa (P > 0,20).

Ventana de sonda

Finalmente, investigamos los cambios en la potencia alfa y theta durante el intervalo de la sonda (recuperación; 5 a 6 s). Los resultados para ambos tipos de señales mostraron que la validez de las señales en la codificación no moduló la potencia alfa y theta en la recuperación, todos los valores de P > 0.1.

Discusión

Aquí examinamos los efectos conductuales y neuronales de señales virtuales sociales y no sociales en la memoria de trabajo para el estado y la ubicación de los objetos presentados. Predijimos que la señal social influiría en la memoria de trabajo, mientras que la señal no social no lo haría. Además, predijimos que la señal social tendría un efecto más fuerte sobre las oscilaciones alfa y theta que la señal no social.

Contrariamente a las predicciones, la memoria de trabajo para la información de estado fue modulada por señales tanto sociales como no sociales, y los objetos en la ubicación válida se recordaron con mayor precisión que aquellos en la ubicación no válida para ambos tipos de señales. Este hallazgo se replicó en el Experimento 2 utilizando una tarea diferente. Esto es contrario a trabajos anteriores realizados utilizando flechas como señal no social, donde no se observaron efectos de la señal no social en la memoria de trabajo (Gregory y Jackson, 2017), la memoria a largo plazo (Dodd et al., 2012), o valoración de objetos (Bayliss et al., 2006). Debido a su tamaño y movimiento, en los estudios presentados aquí, la señal no social es mucho más potente que la flecha tradicional. Por lo tanto, es posible que las señales de las flechas sean más fáciles de ignorar si es necesario, como cuando se realizan tareas complejas de orden superior, que la mirada, y aquí este potente bastón en movimiento.

La señal social no tuvo ningún efecto sobre la memoria de trabajo para la información de ubicación; sin embargo, para la señal no social, sorprendentemente la memoria fue mejor en la condición inválida que en la válida. La precisión de la ubicación fue alta entre los participantes, y algunos alcanzaron una precisión del 100%; por lo tanto, los efectos de las señales de la mirada pueden haberse perdido en los efectos del techo, por lo que se desconoce si las señales de la mirada influirían en la precisión de la ubicación en una tarea más difícil. El resultado no social puede reflejar una inhibición del retorno (Klein, 2000); sin embargo, esto es poco probable porque se ha descubierto que esta señal muestra señales facilitadoras en este 500-ms SOA (Gregory, 2021). Además, el resultado se invierte para la condición de estado, donde la memoria es mejor para los elementos en la condición válida. Por lo tanto, es posible que se trate de un efecto falso, probablemente impulsado por efectos techo. Sin embargo, para especular brevemente, la evidencia sugiere que la memoria de trabajo visoespacial funciona como una red distribuida, procesando información de apariencia visual (iestado) por separado de la información de ubicación espacial (ver Zimmer, 2008). Es posible que la presencia del stickcue aumentara la atención general a los objetos identificados mejorando el procesamiento de la apariencia visual al tiempo que agregaba un elemento espacial adicional a procesar que interrumpía el procesamiento espacial. Para la señal de mirada, la cabeza del avatar estaba unida a un cuerpo, dándole una ubicación espacial más distinta y fija en comparación con el bastón en movimiento.

No hubo diferencias entre los dos tipos de señales en su influencia sobre el poder alfa durante el cambio de señal, que incorporó un período de contacto visual (sólo señal social) así como el movimiento de cambio de señal izquierda/derecha, ni hubo diferencias durante el período anterior en el que Se estableció contacto visual. Esto es contrario a los resultados de Kompatsiari et al. (2021), quienes descubrieron que el contacto visual modulaba el poder alfa, y se encontró una mayor disminución en el poder en una condición de contacto visual en comparación con una condición sin contacto visual. Aquí, tanto la señal de mirada social como la señal de palo no social involucraron al participante antes del cambio de señal. mirándolos o señalándolos. Es, por lo tanto, posible que hallazgos previos de que el contacto visual y la atención conjunta modulasen el poder alfa (Chapman et al., 1975; Lachat et al., 2012; Kompatsiari et al., 2021) estén relacionados con que el participante preste más atención cuando el estímulo es más atractivo, ya sea mirándolos o mirando hacia donde miran, en lugar de la naturaleza social específica de los estímulos. Sin embargo, es posible que se encuentren diferencias al centrar el análisis en regiones de interés específicas. Tampoco hubo diferencias en los efectos alfa entre las dos señales durante el intervalo de codificación. Para ambas señales, hubo una disminución significativamente mayor en la potencia alfa en la condición con señales válidas en comparación con la condición con señales no válidas, sin diferencia en la magnitud del efecto. Esto refleja los hallazgos de la memoria e indica que las señales tenían influencias similares sobre la atención.

Durante el cambio de señal, no hubo una sincronización theta clara y, en cambio, una desincronización theta significativamente más fuerte para la señal social en comparación con la señal no social. Esto indica que hubo una ignorancia general de las señales que no requirieron un procesamiento esforzado. La disminución significativa en la condición social puede deberse a la aparente naturaleza automática de la toma de perspectiva de nivel-1 (Samson et al., 2010).

La potencia theta durante el intervalo de codificación también fue modulada por el tipo de señal. Para la señal social, hubo un aumento significativamente menor en el poder theta (cerca del valor inicial) para la condición válida, donde la memoria de trabajo para la información de estado era mejor que en la condición no válida. Los aumentos de potencia oscilatoria theta reflejan el esfuerzo (Gevins et al., 1997; Klimesch, 1999; Jensenand Tesche, 2002); por lo tanto, este resultado indica que se necesitó menos esfuerzo para codificar la información de estado cuando se indicó mediante la mirada. Por el contrario, para la señal no social, hubo un aumento significativamente mayor en el poder theta para la condición válida, mientras que nuevamente la memoria de trabajo fue mejor para la información de estado en comparación con la condición no válida. Esto indica que se hizo un mayor esfuerzo para localizar la ubicación con indicaciones válidas, lo que condujo a una mejor codificación de la información de estado.

Los efectos sobre la condición social pueden explicarse por la tendencia de los humanos a seguir automáticamente la perspectiva de los demás (por ejemplo, Michelon y Zacks, 2006; Kessler y Rutherford, 2010; Samson et al., 2010; Kessler et al., 2014). Es posible que se requiera menos esfuerzo en la condición de mirada válida debido a esta facilidad para tomar perspectiva (Nivel -1). De hecho, se ha afirmado que "... los objetos que caen bajo la mirada de otros adquieren propiedades que no mostrarían si no se los mirara" (Becchio et al., 2008, p. 254), y la investigación de Shteynberg (2010) indica que los estímulos Las experiencias vividas como parte de un grupo social son más prominentes debido a lo que se denomina efecto de "sintonía social". Alternativamente, es posible que debido al seguimiento de la perspectiva del avatar, aún sin un objetivo, sea más difícil desconectarse de la ubicación no válida, lo que lleva a un mayor poder theta requerido en esa condición.

En contraste con nuestras expectativas, no hubo efectos de la cuevalididad sobre el poder alfa y theta durante el intervalo de recuperación, lo que indica que los efectos son específicos de la codificación. Las investigaciones han demostrado un poder theta más fuerte en los electrodos parietales a centrales durante una codificación exitosa (Khader et al., 2010), aunque en general, los cambios en el poder theta relacionados con la memoria tienden a ocurrir en los sitios anteriores (Jensen y Tesche, 2002). En el caso de la señal de la mirada, los efectos aparecen a través de los electrodos temporales, parietales y occipitales, con algunas diferencias en los electrodos anteriores, mientras que en el caso de la señal del bastón, las diferencias ocurren posteriormente. La theta parietal puede promover una codificación exitosa de la memoria, mientras que la theta frontal puede mediar el procesamiento de la atención general (Khader et al., 2010). Debido a la naturaleza del estudio, no tenemos información clara sobre las fuentes de los cambios de energía; sin embargo, las diferencias en la naturaleza y ubicación de los efectos sugieren que existen diferencias en cómo las señales sociales y no sociales influyen en los procesos de memoria durante la codificación.

Aquí nuestro objetivo era comprender la influencia de las señales sociales en la memoria de trabajo, ampliando trabajos previos en esta área (Dodd et al., 2012; Gregory y Jackson, 2017). Utilizando un entorno inmersivo realista y señales dinámicas sociales y no sociales, descubrimos que las señales sociales y no sociales tenían efectos similares en el rendimiento de la memoria de trabajo, pero que esto estaba respaldado por diferencias en las activaciones neuronales. Mientras que las oscilaciones alfa eran comparables en su modulación de efectos, las oscilaciones theta durante la codificación contaban una historia diferente. Por lo tanto, los resultados indican que, si bien las señales de atención impactan de manera similar en la memoria de trabajo para las señales sociales y no sociales presentadas, los mecanismos neuronales subyacentes difieren, y los objetos vistos bajo atención conjunta parecen requerir menos poder de procesamiento para ser codificados. Esto proporciona evidencia adicional de la idea de que la mirada ofrece una señal especializada en la cognición humana (Becchio et al., 2008; Samson et al., 2010; Shteynberg, 2010; Kampis y Southgate, 2020).

Referencias

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