Efectos de la emoción y la relación semántica en la memoria de reconocimiento: evidencia conductual y electrofisiológica, parte 2

2.1|Método

2.1.1|Participantes

Para determinar el tamaño de muestra requerido, primero extrajimos el tamaño del efecto conductual obtenido por Pierce & Kensinger (2011; N = 32, f de Cohen = 0.42), quien empleó un diseño experimental similar al utilizado en el estudio actual.

Existe una relación entre el tamaño de la muestra y la memoria. Esta relación puede no ser directa, pero es muy importante. En pocas palabras, cuanto mayor sea el tamaño de la muestra, más cosas recordaremos. Por lo tanto, necesitamos recopilar constantemente información nueva y significativa en nuestra vida diaria para mejorar nuestra memoria.

La investigación científica muestra que utilizar diferentes métodos y canales para obtener información puede estimular nuestra memoria y mejorar nuestra capacidad de memoria. Intentar interactuar con personas de diferentes edades, realizar diferentes actividades de ocio y experimentar diferentes culturas, entornos y personas, para que podamos hacer que nuestro conocimiento sea más completo, amplio y profundo.

Ampliar el alcance de su conocimiento y aprender a memorizar información rápidamente también es una forma importante de mejorar su memoria. Puede intentar entrenar su cerebro a través de algunos juegos de memoria, consolidar su memoria mediante la memorización y revisión repetidas y ayudarlo a dominar rápidamente nuevos conocimientos. Mejorar la memoria no requiere mucho coste ni tiempo, sólo mantener una actitud positiva y seguir intentándolo.

En resumen, a través de la acumulación, el entrenamiento, el aprendizaje y el intento continuos, todos pueden mejorar su memoria, dominar más conocimientos y enriquecer su experiencia de vida. En esta era de explosión de información, es muy importante tener una buena memoria. Tenemos la responsabilidad y obligación de mejorar nuestra memoria desde todos los ángulos y convertirnos en una mejor versión de nosotros mismos. Se puede ver que necesitamos mejorar la memoria, y Cistanche deserticola puede mejorar significativamente la memoria, porque Cistanche deserticola también puede regular el equilibrio de los neurotransmisores, como aumentar los niveles de acetilcolina y factores de crecimiento. Estas sustancias son muy importantes para la memoria y el aprendizaje. Además, la carne también puede mejorar el flujo sanguíneo y promover el suministro de oxígeno, lo que puede garantizar que el cerebro reciba suficientes nutrientes y energía, mejorando así la vitalidad y la resistencia del cerebro.

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A continuación, extrajimos los efectos del ERP de la memoria asociativa (para los componentes tempranos y tardíos del ERP) de múltiples estudios que utilizaron un paradigma de memoria asociativa (Bader & Mecklinger, 2017; Kamp et al., 2016; Liet al., 2017; Li et al., 2019; Rhodes & Donaldson, 2008; Tibon, Gronau, et al., 2014; Zhao et al., 2020; Zheng, Li, Xiao, Broster, Jiang, & Xi, 2015).

Los tamaños del efecto para el componente de memoria asociativa informados en estos estudios fueron todos medianos-grandes, desde la f de Cohen =  0.3 a 10,7 (N entre 17 y 46).

Nevertheless, to avoid an overinflated estimation of effect size, we set f = 0.25 as a lower, more conservative value. Based on this effect size, we estimated that power>.8 (=.01) requeriría al menos 39 participantes (potencia real=.81) y, por lo tanto, reclutó a 47 participantes para el estudio.

Cuarenta y siete hablantes nativos de chino diestros y sanos (30 mujeres; edad media 22,4 ± 2 años) de la Universidad Capital Normal participaron en el experimento y recibieron un pago de 30 yenes por hora.

Todos los participantes tenían visión normal o corregida a normal y fueron evaluados previamente para detectar antecedentes de trastornos neurológicos o psiquiátricos, trastornos del aprendizaje, lesiones en la cabeza o uso de drogas psicotrópicas. Se obtuvo de cada participante el consentimiento informado, aprobado por la Junta de Revisión Institucional de la Universidad Capital Normal.

Se descartaron los datos de cinco participantes, incluido un participante con muy bajo desempeño en la tarea (asociativoPr<0), and four participants with insufficient number of artifact-free ERP trials in one or more experimental conditions (N trial <16). Our final sample therefore included 42 participants (27 females; mean age 22.4 ±2 years).

Photoshop 8.0, y se presentaron en el centro de la imagen sobre un fondo gris (RGB: 150; consulte la Figura 1 para ver ejemplos).

Una muestra independiente (N = 12) proporcionó calificaciones de las imágenes en las dimensiones de valencia, excitación y familiaridad, utilizando una escala que iba del 1 (muy negativo/tranquilo/desconocido) al 9 (muy positivo/emocionante/familiar). Las imágenes con calificaciones de familiaridad inferiores a 4 se eliminaron del grupo.

Se eligieron 1272 imágenes, incluidas 646 imágenes negativas (con puntuaciones de valencia inferiores a 4) y 625 imágenes neutrales (con puntuaciones de valencia entre 4 y 7), que se combinaron para formar pares de imágenes negativo/negativo o pares de imágenes neutral/neutral, lo que dio como resultado 166 imágenes negativas sin relación semántica. 150 pares de imágenes neutrales semánticamente no relacionadas, 157 negativas semánticamente relacionadas y 162 pares de imágenes neutrales semánticamente relacionadas.
Otra muestra independiente (N =  10) proporcionó calificaciones de los pares en la dimensión de relación. Se les pidió que juzgaran la probabilidad de que los dos objetos aparecieran juntos (Tibon, Gronau, et al., 2014), respondiendo en una escala que iba del 1 (muy improbable) al 9 (muy probable).

Sólo los pares para los cuales se verificó el estado de relación preasignado (es decir, estímulos no relacionados con una puntuación de relación)<5, and related stimuli with a relatedness score≥5) by the majority of the raters (at least 6/10 raters) were included in the study. 

Con base en las calificaciones, se seleccionaron 600 pares, incluidos 150 pares negativos semánticamente relacionados, 150 pares neutrales semánticamente relacionados, 150 pares negativos semánticamente no relacionados y 150 pares neutrales semánticamente no relacionados. Los pares semánticamente relacionados pertenecían a la misma categoría (p. ej., "escritorio-sofá") o estaban funcionalmente relacionados (p. ej., "conejo-zanahoria").

Las puntuaciones de relación de los pares relacionados [Media (DE) = 6.61 (1,25)] fueron significativamente más altas que las de los pares no relacionados [Media (DE) =  1.61 (0,41); t (299) =  64.20, pág.<.001]. 

Las imágenes negativas fueron significativamente más negativas y excitantes que las neutrales [valencia: Significado (DE) {{0}}.05 (0,66), Meanneu (DE) =  5.06 (0,31) , t (599)=−59,22, p<.001; arousal: Meaning (SD) =  5.43 (1.23), Meanneu (SD) =  2.41 (0.63), t (599) = 45.77, p<.001], but equal to neutral pictures on familiarity (p>.05).

Posteriormente construimos 200 pares reordenados combinando imágenes pertenecientes a diferentes pares, pero manteniendo sin cambios su tipo y ubicación, de modo que había 50 pares reordenados para cada tipo. Por ejemplo, dos pares neutros relacionados AB (p. ej., conejo-zanahoria) y CD (p. ej., cabra-repollo) podrían recombinarse para formar otro par neutro relacionado AD (conejo-repollo).

B y C también se combinarían con otros elementos (que pertenecen a pares neutros relacionados) para formar pares reordenados. La misma muestra (N =  10) de participantes en calificaciones de relación anteriores se reclutó nuevamente y proporcionó calificaciones de relación.

Los resultados confirmaron nuestra asignación inicial de pares y mostraron que las puntuaciones de relación de los pares relacionados [Media (DE) = 6.67 (1,23)] fueron significativamente más altas que las de los pares no relacionados [Media (DE) =  1 .65 (.57); t (99) =  64.90,p<.001]. Importantly, there was no difference in relatedness between the rearranged pairs and the original pairs [Unrelated pairs: t (99)  =  1.07, p =.29; Related pairs: t (99) = 0.76, p =.35].

Se codificaron un total de 400 pares de imágenes en la fase de estudio (100 pares negativos relacionados, 100 pares neutros relacionados, 100 pares negativos no relacionados y 100 pares neutros no relacionados), y los 200 pares restantes sirvieron como nuevos pares durante la fase de prueba. En la prueba, se presentaron 200 pares intactos (los mismos pares que se muestran en el estudio), 200 pares reordenados (imágenes que pertenecen a diferentes pares de estudio que se recombinaron) y 200 pares nuevos, y cada condición contenía 50 negativos relacionados, 50 neutros relacionados, 50 negativos no relacionados y 50 pares neutrales no relacionados. Los pares de prueba se equilibraron entre los sujetos, y cada imagen se presentó con la misma frecuencia como parte de un emparejamiento intacto, reorganizado o nuevo.

2.1.3|Procedimiento

Los participantes se sentaron a una distancia de 70 cm de un monitor Dell en una sala con aislamiento eléctrico. Se mostraron pares de imágenes, con un área visual de 10 grados × 5 grados (usando la Presentación de Neurobehavioral Systems, Inc.) horizontalmente en el centro del monitor sobre un fondo negro. Se adoptó un paradigma estándar de estudio y prueba, con la fase de estudio seguida por la fase de prueba después de un 10- minuto de retraso. Se proporcionaron cuatro descansos a su propio ritmo durante la fase de estudio y la fase de prueba. Los estímulos se presentaron de forma pseudoaleatoria para garantizar que no más de tres ensayos consecutivos procedieran de la misma condición.

En el estudio, cada prueba comenzó con una cruz de fijación gris durante 1000-1500 ms, seguida de la presentación de un par de imágenes durante 2000 ms, durante el cual se pidió a los participantes que memorizaran los pares y realizaran una tarea de juicio de valencia, es decir, juzgar cuál de los dos los objetos son más negativos (Figura 1b). Se les pidió que presionaran la tecla 'flecha izquierda' en el teclado si pensaban que el objeto de la izquierda era más negativo, que presionaran la tecla 'flecha derecha' si pensaban que el objeto derecho era más negativo y que presionaran la tecla 'abajo'. tecla de flecha si pensaban que los dos objetos tenían valencia similar.

Una vez finalizada la fase de estudio, se proporcionó un descanso de 10-minutos. Durante este período, los participantes realizaron una tarea de distracción de 3-3-conteo regresivo de dígitos durante 5 minutos y luego descansaron durante cinco minutos adicionales.

En la prueba, cada prueba comenzó con una fijación cruzada presentada durante 1000-1500 ms, seguida de la presentación de un par de imágenes durante 2000 ms. Se pidió a los participantes que indicaran si el par estaba "intacto", "reorganizado" o "nuevo" con la mayor precisión y rapidez posible. Las respuestas se proporcionaron a través de las teclas del teclado, contrarrestadas entre los participantes.

La mitad de los participantes respondieron "intacto" y "reordenado" presionando las teclas "F" y "G" con la mano izquierda, y "nuevo" presionando la tecla "J" con la mano derecha. La otra mitad de los participantes respondió "intacta" y "reordenada" presionando las teclas "H" y "J" con la mano derecha, y "nueva" presionando la tecla "F" con la mano izquierda.

Al comienzo del experimento, antes de la fase de estudio, se proporcionó un bloque de práctica de estudio de 12 ensayos. Antes de la fase de prueba se proporcionó un bloque de práctica de prueba adicional de 18 pruebas. Durante estas sesiones de práctica, el experimentador se aseguró de que los participantes entendieran la tarea.

2.1.4|Grabación y preprocesamiento de EEG.

El EEG se registró utilizando un sistema Neuroscan de canal {{0}} y las ubicaciones de los electrodos se adhirieron al sistema internacional extendido 10-20. La frecuencia de muestreo fue de 500 Hz con un filtro de paso de banda de 0,05 a 100 Hz. El electrooculograma (EOG) se registró utilizando dos electrodos colocados fuera del canto externo de cada ojo y uno infraorbitario en el ojo izquierdo.

La mastoides izquierda se utilizó como sitio de referencia en línea, y las señales de EEG se volvieron a referenciar fuera de línea al promedio de los registros de las mastoides izquierda y derecha. La impedancia se mantuvo por debajo de 5 kΩ. Las señales de EEG/EOG se filtraron con un paso de banda de 0.05–40 Hz. Los datos de EEG de la fase de prueba se segmentaron en épocas de 1100 ms, corregidas a la línea de base previa al estímulo de 100 ms. Se excluyeron las épocas con un voltaje superior a ±75 μV.

Se utilizó un análisis de componentes independientes (ICA) realizado con el algoritmo rúnico disponible a través de la caja de herramientas EEGLAB para MATLAB (v.2019.0, Delorme & Makeig, 2004) para aislar y eliminar los artefactos de parpadeo del EOG. Se requirió un mínimo de 16 ensayos para cada condición para garantizar una relación señal-ruido aceptable, y cuatro participantes fueron excluidos por no cumplir con el número mínimo de ensayos.

El número medio de ensayos relacionados analizados fue 39 (intactos), 26 (reordenados) y 38 (nuevos) para pares negativos, y 37 (intactos), 26 (reordenados) y 43 (nuevos) para pares neutrales. El número medio de ensayos analizados no relacionados fue 25 (intactos), 30 (reordenados) y 37 (nuevos) para pares negativos, y 27 (intactos), 30 (reordenados) y 41 (nuevos) para pares neutrales.

2.1.5|Análisis estadísticos: enfoque general

Se extrajeron los datos únicamente de los ensayos correctos (p. ej., Donaldson y Rugg, 1998; Paller et al., 2003). Se realizaron análisis de varianza de medidas repetidas (ANOVA) para estadísticas inferenciales, con corrección de Greenhouse-Geisser para la no esfericidad cuando fue necesario. Los análisis de seguimiento se realizaron utilizando pruebas ort ANOVA de medidas repetidas, según correspondiera.

Para controlar las tasas de error de tipo I, los valores de p se corrigieron para la tasa de descubrimiento falso (FDR) con el procedimiento de Benjamini-Hochberg (Benjamini y Hochberg, 1995) en p<.05. Because the current study focuses on mnemonic effects, only main effects and interactions that included the factor of response type are reported.

Análisis de comportamiento

La medida conductual de interés fue la Pr asociativa: una medida de discriminación de efectos antiguos/nuevos para la memoria asociativa, definida restando las tasas de falsas alarmas para pares reordenados de las tasas de aciertos para pares intactos (Jägeret al., 2006; Snodgrass & Corwin, 1988). Esta medida se utilizó para disociar el posible sesgo de respuesta (p. ej., para pares relacionados; Ahmad & Hockley, 2014; Liu & Guo, 2019; Tibon, Gronau, et al., 2014; consulte la Información de respaldo 1 para un análisis auxiliar del sesgo de respuesta) de un sesgo de respuesta real. ventaja de memoria. Las puntuaciones de Pr se analizaron utilizando un ANOVA de medidas repetidas con relación (relacionada o no relacionada) y valencia (negativa o neutral) como factores repetidos y con la puntuación de Pr como medida dependiente.

Dado nuestro interés en la memoria asociativa y en desenredar los verdaderos efectos de la memoria del sesgo de respuesta, analizamos más a fondo las tasas de precisión (% correcto) para pares intactos y pares reordenados utilizando un ANOVA repetido con relación (relacionada o no relacionada) y valencia (negativa o neutral) como factores repetidos. y la tasa de precisión como medida dependiente. En la Información de respaldo 2 se incluye un ANOVA de 3-forma completa que incluye todos los factores (relación, valencia y tipo de respuesta) y niveles (intactos, reordenados, nuevos) dentro del mismo modelo.

Análisis ERP

Tanto los pares intactos como los reordenados se componen de elementos estudiados. Sin embargo, mientras que los pares intactos contienen además información asociativa estudiada, los pares reordenados contienen información asociativa novedosa que no se presentó en el estudio. Por lo tanto, los efectos intactos/reordenados, es decir, las diferencias entre los ERP asociados con juicios "intactos" correctos versus juicios "reordenados" correctos, son indicativos de reconocimiento asociativo. (p. ej., Li et al., 2017; Rhodes y Donaldson, 2008; Zheng, Li, Xiao, Broster, Jiang y Xi, 2015).

En consecuencia, nos centramos en la comparación entre pares intactos y reordenados para indexar la memoria asociativa. Para completar, también incluimos la comparación entre pares nuevos y reorganizados como índice de memoria de elementos en la Información de respaldo 3.

Para los efectos de la memoria frontal y parietal, se definieron segmentos de tiempo y regiones de interés con base en estudios ERP previos (Bader et al., 2010; Han et al., 2018; Li et al., 2017,2019; Rugg & Curran, 2007; Speer & Curran, 2007; Wolket al., 2006; Zheng et al., 2016). En consecuencia, se utilizaron ventanas de dos tiempos, 300–550 ms y 550–800 ms, para capturar los efectos de la memoria frontal y parietal, respectivamente. Las amplitudes medias para los análisis estadísticos en estas ventanas se obtuvieron de las ubicaciones del cuero cabelludo frontal (colapsado en F3, Fz y F4), central (colapsado en C3, Cz y C4) y parietal (colapsado en P3, Pz y P4) (Han et al. ., 2018; Houet al., 2013; Molinaro et al., 2011).

El ANOVA de medidas repetidas se realizó por separado para cada ventana de tiempo e incluyó cuatro factores intrasujetos: relación (relacionada o no relacionada), valencia (negativa o neutral), tipo de respuesta (intacta o reordenada) y ubicación (frontal, central o parietal).

2.2|Resultados

2.2.1|Resultados de comportamiento

Las medias y DE de las diversas medidas de comportamiento del Experimento 1 se muestran en la Tabla 1. El ANOVA para Pr asociativo (relación × valencia) reveló un efecto principal significativo de la valencia, F (1, 41) =  24.28, p<.001, 휂2 p =0.37 (greater Pr scores for neutral vs. negative pairs), and of relatedness, F (1, 41) = 120.01, p <.001, 휂2 p =0.75 (greater Pr scores for related vs. unrelated pairs). 

El análisis reveló además una interacción 2-significativa entre la relación y la valencia, F (1, 41) = 6.61, p =.014,휂2p =0.14, con Pr asociativo inferior para pares negativos (vs.neutral) en la condición no relacionada, t (41) = 5.38, p<.001, d = 0.83, but not in the related condition, t (41) = 1.65, p =.107, d = 0.25.

El análisis de las tasas de precisión para pares intactos ("aciertos") reveló un efecto principal de la relación, F (1, 41) = 361.91,p<.001, 휂2 p =0.90, and a 2-way interaction between the two factors, F (1, 41) =  17.35, p <.001, 휂2 p =0.30, resulting from lower accuracy rates for negative pairs (vs. neutral) in the unrelated condition, t (41) =  2.78, p =.008, d = 0.43, but greater accuracy rates for negative pairs (vs. neutral) in the related condition, t (41) = 2.31, p =.026, d =  0.36. The analysis of accuracy rates for rearranged pairs ("correct rejections") only revealed a main effect of relatedness, F (1, 41) = 22.70, p <.001, 휂2 p =0.36, with greater accuracy rates for unrelated vs. related pairs.

En conjunto, los resultados conductuales representan el efecto de interferencia asociativa emocional previsto, indicado por puntuaciones Pr reducidas y tasas de precisión para pares negativos versus neutrales. Además, este efecto se vio atenuado por la relación semántica, observándose una mayor interferencia emocional en pares no relacionados frente a pares relacionados.

2.2.2|Resultados del ERP

Las formas de onda y la distribución topográfica del efecto de memoria asociativa en las diversas condiciones experimentales se muestran en la Figura 2. En la ventana de tiempo temprana (300–550 ms), el ANOVA para el efecto de memoria asociativa reveló una interacción 2-entre valencia y tipo de respuesta, F (1, 41) = 9.29, p =.004, 휂2p =0.19.

La descomposición de la interacción utilizando pruebas t pareadas en cada nivel de valencia reveló un efecto de memoria asociativa significativo (formas de onda más positivas para intactas versus reordenadas) para pares negativos, t (41) = 3.13, p {{5 }}.003,d =  0.48, pero no para pares neutrales (p =.29). Así, en la ventana temporal temprana, el efecto de memoria asociativa surgió para los pares negativos, independientemente de su relación, y tuvo una distribución amplia.

En la ventana de tiempo tardía (550–800 ms), el ANOVA solo reveló un efecto principal del tipo de respuesta, F (1, 41) = 38.84, p<.001, 휂2 p =0.49, suggesting that the late associative memory effect was similarly observed in all conditions and all locations. Exploratory analysis of a later associative memory effect (800–1000 ms), which resembled the pattern observed in the 550–800 ms time window, is included in Supporting Information 4.

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