ЭЭГ-корреляты конкурентных и кооперационных взаимодействий

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Целью данной работы — исследование особенностей и определение локализации источников тока α- и θ-ритмов, сопровождающих конкуренцию и кооперацию с другим игроком, а также индивидуальное построение фигуры в компьютерной игре. Выборка состояла из 42 добровольцев (24 женщины) в возрасте от 18 до 47 лет. Анализ различий плотности источников тока 127 канальной ЭЭГ в разных условиях игры был выполнен в программе eLoreta. Во время конкуренции спектральная плотность θ-ритма была больше, чем в условиях кооперации и этот эффект был наиболее выражен в передней поясной коре и медиальной префронтальной коре. Согласно литературным данным о функциональных коррелятах θ-ритма, можно предположить, что выявленное во время конкуренции увеличение медиального фронтального θ-ритма может быть связано со сфокусированным вниманием и процессами когнитивного контроля. Плотность источников α-ритма в теменных и зрительных областях коры во время совместной игры (кооперация и конкуренция) была меньше по сравнению с индивидуальным выполнением. Во время кооперации спектральная плотность α-ритма была меньше по сравнению с конкуренцией. Выявленное в исследовании наибольшее снижение спектральной плотности α-ритма в условии кооперации, согласуется с представлениями о связи снижения α-ритма и процессов понимания намерений другого человека.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

А. В. Бочаров

ФГБНУ Научно-исследовательский институт нейронаук и медицины; Национальный исследовательский Новосибирский государственный университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: bocharovav@neuronm.ru
Россия, Новосибирск; Новосибирск

А. Н. Савостьянов

ФГБНУ Научно-исследовательский институт нейронаук и медицины; Национальный исследовательский Новосибирский государственный университет

Email: bocharovav@neuronm.ru
Россия, Новосибирск; Новосибирск

С. С. Таможников

ФГБНУ Научно-исследовательский институт нейронаук и медицины

Email: bocharovav@neuronm.ru
Россия, Новосибирск

П. Д. Рудыч

ФГБНУ Научно-исследовательский институт нейронаук и медицины; Национальный исследовательский Новосибирский государственный университет

Email: bocharovav@neuronm.ru
Россия, Новосибирск; Новосибирск

Е. А. Заварзин

ФГБНУ Научно-исследовательский институт нейронаук и медицины; Национальный исследовательский Новосибирский государственный университет

Email: bocharovav@neuronm.ru
Россия, Новосибирск; Новосибирск

А. E. Сапрыгин

ФГБНУ Научно-исследовательский институт нейронаук и медицины

Email: bocharovav@neuronm.ru
Россия, Новосибирск

E. А. Меркулова

ФГБНУ Научно-исследовательский институт нейронаук и медицины

Email: bocharovav@neuronm.ru
Россия, Новосибирск

Г. Г. Князев

ФГБНУ Научно-исследовательский институт нейронаук и медицины

Email: bocharovav@neuronm.ru
Россия, Новосибирск

Список литературы

  1. Decety J., Jackson P.L., Sommerville J.A. et al. The neural bases of cooperation and competition: an fMRI investigation // Neuroimage. 2004. V. 23. № 2. P. 744.
  2. Balconi M., Crivelli D., Vanutelli M.E. Why to cooperate is better than to compete: brain and personality components // BMC Neurosci. 2017. V. 18. № 1. P. 68.
  3. Шемякина Н.В., Нагорнова Ж.В. Нейрофизиологические характеристики соревнования в навыках и кооперации при выполнении творческих задач — обзор исследований с использованием технологии гиперсканнинга // Физиология человека. 2021. T. 47. № 1. C. 104.
  4. Balconi M., Vanutelli M.E. Cooperation and competition with hyperscanning methods: review and future application to emotion domain // Front. Comput. Neurosci. 2017. V. 11. P. 86.
  5. Liu D., Liu S., Liu X. et al. Interactive brain activity: review and progress on EEG-based hyperscanning in social interactions // Front. Psychol. 2018. V. 9. P. 1862.
  6. Astolfi L., Toppi J., Borghini G. et al. Study of the functional hyperconnectivity between couples of pilots during flight simulation: an EEG hyperscanning study // Annu. Int. Conf. IEEE Eng. Med. Biol. Soc. 2011. V. 2011. P. 2338.
  7. Ring C., Kavussanu M., Cooke A. Effects of cooperation and competition on performance, emotion, and effort: goal and means interdependence // J. Sport Exerc. Psychol. 2022. V. 44. № 2. P. 86.
  8. Tauer J.M., Harackiewicz J.M. The effects of cooperation and competition on intrinsic motivation and performance // J. Pers. Soc. Psychol. 2004. V. 86. № 6. P. 849.
  9. Knyazev G.G. Motivation emotion and their inhibitory control mirrored in brain oscillations // Neurosci. Biobehav. Rev. 2007. V. 31. № 3. P. 377.
  10. Ciaramidaro A., Becchio C., Colle L. et al. Do you mean me? Communicative intentions recruit the mirror and the mentalizing system // Soc. Cogn. Affect. Neurosci. 2014. V. 9. № 7. P. 909.
  11. Oberman L.M., Pineda J.A., Ramachandran V.S. The human mirror neuron system: a link between action observation and social skills // Soc. Cogn. Affect. Neurosci. 2007. V. 2. № 1. P. 62.
  12. Perry A., Trojeb N.F., Bentin S. Exploring motor system contributions to the perception of social information: evidence from EEG activity in the mu/alpha frequency range // Soc. Neurosci. 2010. V. 5. № 3. P. 272.
  13. Cavanagh J.F., Frank M.J. Frontal theta as a mechanism for cognitive control // Trends Cogn. Sci. 2014. V. 18. № 8. P. 414.
  14. Cohen M.X. A neural microcircuit for cognitive conflict detection and signaling // Trends Neurosci. 2014. V. 37. № 9. P. 480.
  15. Wascher E., Rasch B., Sänger J. et al. Frontal theta activity reflects distinct aspects of mental fatigue // Biol. Psychol. 2014. V. 96. P. 57.
  16. Magosso E., Ricci G., Ursino M. Alpha and theta mechanisms operating in internal-external attention competition // J. Integr. Neurosci. 2021. V. 20. № 1. P. 1.
  17. Махин С.А. Система “зеркальных нейронов”: Актуальные достижения и перспективы ЭЭГ-исследований // Ученые записки Таврического федерального университета имени В.И. Вернадского. Серия “Биология, химия”. 2012. Т. 25. № 1. C. 142.
  18. Столбков Ю.К., Герасименко Ю.П. Когнитивная двигательная реабилитация: воображение и наблюдение моторных действий // Физиология человека. 2021. Т. 47. № 1. C. 123.
  19. Delorme A., Makeig S. EEGLAB: an open source toolbox for analysis of single- trial EEG dynamics including independent component analysis // J. Neurosci. Methods. 2004. V. 134. № 1. P. 9.
  20. Pascual-Margui R.D. Standardized low-resolution brain electromagnetic tomography (sLORETA). Technical details // Methods Find. Exp. Clin. Pharmacol. 2002. V. 24. Suppl D. P. 5.
  21. Бочаров А.В., Савостьянов А.Н., Сапрыгин А.Е., Меркулова Е.А., Таможников С.С., Прошина Е.А., Князев Г.Г. Снижение альфа- и бета-осцилляций в процессе виртуального социального взаимодействия // Физиология человека. 2023. Т. 49. № 1. С. 42.
  22. Каримова Е.Д., Смольская Д.В., Нараткина А.А. Активность зеркальной системы мозга у людей с депрессивным симптомокомплексом // Ж. высш. нервн. деят. им. И.П. Павлова. 2023. Т. 73. № 2. C. 230.
  23. Gevins A., Smith M.E., McEvoy L., Yu D. High-resolution EEG mapping of cortical activation related to working memory: effects of task difficulty, type of processing, and practice // Cereb. Cortex. 1997. V. 7. № 4. P. 374.
  24. Pfurtscheller G., Lopes da Silva F.H. Event-related EEG/MEG synchronization and desynchronization: Basic principles // Clin. Neurophysiol. 1999. V. 110. № 11. P. 1842.
  25. Tang W., Jbabdi S., Zhu Z. et al. A connectional hub in the rostral anterior cingulate cortex links areas of emotion and cognitive control // Elife. 2019. V. 8. P. e43761.
  26. Redcay E., Schilbach L. Using second-person neuroscience to elucidate the mechanisms of social interaction // Nat. Rev. Neurosci. 2019. V. 20. № 8. P. 495.
  27. Hill M.R., Boorman E.D., Fried I. Observational learning computations in neurons of the human anterior cingulate cortex // Nat. Commun. 2016. V. 7. P. 12722.
  28. Apps M.A., Sallet J. Social learning in the medial prefrontal cortex // Trends Cogn. Sci. 2017. V. 21. № 3. P. 151.
  29. Goldberg I.I., Harel M., Malach R. When the brain loses its self: prefrontal inactivation during sensorimotor processing // Neuron. 2006. V. 50. № 2. P. 329.
  30. Gusnard D.A., Akbudak E., Shulman G.L., Raichle M.E. Medial prefrontal cortex and self-referential mental activity: relation to a default mode of brain function // Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 2001. V. 98. № 7. P. 4259.
  31. Scheeringa R., Bastiaansen M.C., Petersson K.M. et al. Frontal theta EEG activity correlates negatively with the default mode network in resting state // Int. J. Psychophysiol. 2008. V. 67. № 3. P. 242.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Сравнение источников θ-ритма условий конкуренции и кооперации.

Скачать (446KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Результат сравнения источников θ-ритма в условиях кооперации и индивидуального выполнения.

Скачать (401KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Сравнение источников α-ритма во время конкуренции по сравнению с индивидуальным выполнением. Меньшая плотность источников тока была обнаружена в условии конкуренции по сравнению с индивидуальным вы- полнением.

Скачать (433KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Сравнение источников α-ритма во время кооперации по сравнению с индивидуальным выполнением.

Скачать (417KB)
Метаданные
6. Рис. 5. Сравнение источников α-ритма в условиях конкуренции и кооперации. Бо́льшая плотность источников тока была обнаружена в условии конкуренции по сравнению с кооперацией.

Скачать (531KB)
Метаданные

© Российская академия наук, 2024

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».