Abstraktne
Meedia multitegumvõi paljude meediavormide samaaegne tarbimine on tänapäeva ühiskonnas üha enam levinud ning seostatud negatiivsete psühhosotsiaalsete ja kognitiivsete mõjudega. Inimesed, kes tegelevad raskemate meedia multitegumitega, on kognitiivsete kontrolliülesannete puhul halvemad ja neil on rohkem sotsiaal-emotsionaalseid raskusi. Meedia mitmekordse tööga seotud närviprotsessid on siiski uurimata.
Käesolevas uuringus uuriti meedia multitegumtöötluse ja aju struktuuri vahelisi seoseid. Uuringud on näidanud, et aju struktuuri saab muuta pikaajalise kokkupuute korral uutesse keskkondadesse ja kogemustesse. Seega eeldasime meedia multitegumite erinevates sidemetes korrelatsiooni aju struktuuri varieeruvusega.
Seda kinnitas Voxel-põhine morfomeetria (VBM) analüüs: isikud, kellel oli kõrgem meedia multitegumiste indeks (MMI), olid väiksema halli massi tihedusega eesmises cingulaalses ajukoores (ACC). Fselle ACC piirkonna ja precuneuse vaheline ebaselge ühenduvus oli negatiivselt seotud MMI-ga. Meie leiud viitavad võimalikule struktuursele korrelatsioonile täheldatud vähenenud kognitiivse kontrolli tulemuslikkuse ja sotsiaal-emotsionaalse reguleerimise suhtes raskete meediakanalite puhul. Kuigi meie uuringu ristlõikeline iseloom ei võimalda täpsustada põhjuslikkuse suunda, toovad meie tulemused esile uudsed seosed üksikute meedia multitegumite käitumise ja ACC struktuuri erinevuste vahel.
arvandmed
Viide: Loh KK, Kanai R (2014) Kõrgema meedia mitmekordse toiminguga seostatakse väiksemat hall-aine tihedust eesmises Cingulate Cortexis. PLOS ONE 9 (9): e106698. doi: 10.1371 / journal.pone.0106698
Toimetaja: Katsumi Watanabe, Tokyo ülikool, Jaapan
Vastatud: Veebruar 25, 2014; Vastu võetud: August 8, 2014; Avaldatud: September 24, 2014
Copyright: © 2014 Loh, Kanai. See on avatud juurdepääsuga artikkel, mida levitatakse vastavalt programmi tingimustele Creative Commonsi litsentsi litsents, mis võimaldab piiramatut kasutamist, levitamist ja paljundamist mis tahes andmekandjal, kui algne autor ja allikas on krediteeritud.
Rahastamine: Selle projekti rahastamine tuli Jaapani teadus- ja tehnoloogiaagentuuri PRESTO toetusest. Rahastajatel ei olnud mingit rolli uuringute kavandamisel, andmete kogumisel ja analüüsimisel, avaldamise otsusel ega käsikirja koostamisel.
Konkureeritavad huvid: Autorid on teatanud, et ei ole konkureerivaid huve.
Sissejuhatus
Meedia multitegumvõi paljude meediavormide samaaegne tarbimine on tänapäeva ühiskonnas üha enam levinud [1] ja on seostatud kognitiivse kontrolli vähenenud võimetega [2] samuti negatiivsed psühhosotsiaalsed mõjud, nagu depressioon ja sotsiaalne ärevus [3]negatiivne sotsiaalne heaolu [4]ja halb akadeemiline tulemuslikkus [5]. Sellegipoolest ei ole meedia mitut ülesannetega seotud närviprotsessidest teada selles olukorras. Käesolevas uuringus uuriti multimeedia multitegumtöötluse ja aju struktuuri varieeruvuse vahelisi seoseid. Uuringud on näidanud, et aju struktuuri saab muuta pikaajalises keskkonnas [6] samuti koolitust ja kogemusi [7], [8]. Lisaks prognoositakse Voxel-põhise morfomeetria (VBM) kaudu hinnatud halli ja valge materjali piirkondlikku varieeruvust usaldusväärselt individuaalsete erinevuste suhtes kognitiivsete funktsioonide vahemikus (vt [9] läbivaatamiseks). Ülaltoodud tulemuste põhjal oletasime, et meedia multitegumite diferentseeritud töövõimalused peegeldaksid samuti erinevusi piirkondlikes aju struktuurides.
Praeguses uurimises on multimeedia multitegumite indeks (MMI, [2]) võetakse meediakanalite multitegumiks. MMI skoorid on järjekindlalt seotud individuaalse jõudlusega kognitiivse kontrolli ülesannete täitmisel [2], [10],[11]. Sellisena on need usaldusväärsed käitumuslikud korrelatsioonid aju struktuuri varieeruvusega. Eeldasime, et indiviidi MMI skoor kajastab aju struktuuri erinevusi, eriti kognitiivse kontrolli ja multitegumiste piirkondades. Varasemad uuringud on lähenenud prefrontaalsete kortikaalsete piirkondade rollile kognitiivse kontrolli all [12], [13], [14], [15]. Põhineb kahjustuse uuringul [16]erinevad ülesanded on seotud eraldiseisvate multitegumiste aspektidega: eesmised ja tagumised tsingulaadid on seotud retrospektiivse mäluga ning prefrontaalsed piirkonnad on seotud tulevase mälu ja planeerimisega. Seepärast loodame leida seoseid meedia multitegumtöötluse ja nende piirkondade struktuurilise varieeruvuse vahel. Meedia multitegumtöötlus on tihedalt seotud isiksuseomadustega (st neurootika ja ekstraversioon [3]), mis omakorda ennustavad aju struktuurseid erinevusi [17]. Sellisena võivad nende tunnuste erinevused segi ajada meedia multitegumtöötluse ja aju struktuuri vahel. Selle võimaluse uurimiseks uuritakse ka suhteid MMI ja Big Five isiksuseomaduste vahel.
Saime MMI skoorid, Big Five isiksuseomadused ja magnetresonantstomograafia (MRI) skaneerivad 75i tervetel täiskasvanutel, kes olid suhteliselt hästi tuttavad arvutite ja meediatehnoloogiatega. Meedia multitegumtöötluse ja aju struktuuri varieeruvuse vahelise seose uurimiseks korrigeerime optimeeritud VBM-iga kõigepealt individuaalsed MMI skoorid piirkondliku hallmaterjali tihedusega kogu aju tasemel [18]. Uurisime ka korrelatsioone Big Five tunnuste ja MMI skooride vahel. Meie saadud struktuuriliste erinevuste funktsionaalse tähtsuse valgustamiseks analüüsime puhkeoleku aju aktiivsust, et selgitada seoseid MMI skooride ja funktsionaalse ühenduvuse vahel ajus.
Meetodid
Osalejad
Tervislikud 75 täiskasvanud (keskmine vanus = 24.6, SD = 5.0, 38 isased), kes võeti tööle Londoni Ülikooli kolledži (UCL) psühholoogias osalejatest, osalesid praeguses uuringus pärast teadliku kirjaliku nõusoleku andmist. ULK eetikakomitee kiitis uuringu heaks (eetika rakenduskood: 2213 / 002). Me kontrollisime osalejaid nii ülikooli üliõpilaste kui ka arvutite ja meediatehnoloogiatega tuttavate töötajate hulka. Nad said oma osaluse eest raha tagasi. 75i osalejatest, kes osalesid VBM uuringus, koguti fMRI andmeid 40i osalejate alamhulgast. Sugu, vanus, hariduse tase ja MMI skoorid ei erinenud oluliselt kahe proovi vahel (Tabel 1).
Tabel 1. Demograafiliste näitajate ja VBM-analüüside ja funktsionaalsete ühenduvusanalüüside osalejate MMI-skooride võrdlus.
doi: 10.1371 / journal.pone.0106698.t001
Modifitseeritud meedia multitegumi küsimustik
Meedia mitmekülgse küsimustiku muudetud versioon [2] manustati kõigile osalejatele. MMI andis stabiilse mõõtme üksikisiku omaduste meedia multitegemise tegevusest. Küsimustik koosnes kahest peamisest osast: Esimeses osas loetletud 12i tavalised meediumitüübid ja osalejad teatasid, kui mitu tundi nädalas kulutas iga meedium. Käesolevas uuringus kasutatud modifitseeritud versioonis säilitati 10i kandjatüübid [2]: Trükimeedia, televisioon, arvutipõhine video, muusika, mobiil- või telefonikõned, kiirsõnumid, lühisõnumiteenus (SMS), e-post, veebi surfamine ja muud arvutipõhised rakendused. Punkti „video- või arvutimängud” muudeti nii, et see sisaldaks ka mobiiltelefonide mänge. Üksus „muusikaväline heli” asendati sõnaga „sotsiaalse võrgustiku saitide kasutamine”. Muudatused tehti, et kajastada paremini meedia tarbimise praegusi suundumusi. Teine osa koosnes maatriksist, milles osalejad märkisid, kui palju nad samaaegselt kasutasid kõiki teisi andmekandjaid, kui nad kasutasid esmast meediat. Samaaegse kasutamise summa oli näidatud skaalal 1 kuni 4 (1 = “Never”, 2 = „Aeg veidi ajast”, 3 = “Mõned ajast” ja 4 = “Enamik aega”). Osalejate vastused kodeeriti esimest korda järgmiselt: „Mitte kunagi” = 0, “Vähe ajast” = 0.33, “Mõned ajast” = 0.67 ja “Enamik ajast” = 1. Kodeeritud vastuste summeerimine iga primaarse söötme puhul andis keskmisele hulgale samaaegselt kasutatavat meediat primaarse söötme kasutamisel. MMI arvutati järgmise valemi alusel: Kus mi on primaarse söötme i kasutamisel samaaegselt kasutatavate kandjate keskmine arv; hi on tundide arv nädalas, mida on kasutatud primaarse söötme, i; ja hsummaarne on kõigi meediavormide abil veedetud tundide koguarv.
Suur viis inventuuri
Suur viis inventuuri (BFI; [19]) andis lühikese ja usaldusväärse 44-elemendi Big Five isiksuse teguritele: ekstraversioon (8-elemendid), meeldivus (9-elemendid), kohusetundlikkus (9-elemendid), neurootika (8-elemendid) ja avatus kogemustele (10-elemendid). Me võtsime BFI vastu, et uurida MMI ja Big Five isiksuse tunnuste seoseid meie valimis.
MRI andmete kogumine
1.5 T Siemens Avanto skannerit (Siemens Medical, Erlangen, Saksamaa) kasutati iga osaleja jaoks suure eraldusvõimega T1-kaalutud struktuuripiltide saamiseks (MPRAGE; 1 mm3 kuupmeetri vokslid; 160i viilud; TR = 2730 ms; TE = 3.57 ms). Funktsionaalsed MRI andmed saadi kasvavate T2 * kaalutud gradient-kaja-tasapinnaliste kujutiste (EPI) järjestustega, mis olid tundlikud BOLD kontrastsuse suhtes. Iga omandamine koosnes 32i kaldlõigetest, 3.0 × 3.0 mm eraldusvõimega, 2.0 mm paksusega koos 1.0 mm viiluga. EPI viilud olid iga subjekti suhtes eraldi nurgad, et vähendada ninaõõne tundlikkuse artefakte ja maksimeerida orbitofrontaalsete piirkondade ja tagumise parietaalse koore katvust, ohverdades samal ajal katvuse ajalise pooluse kohal. Sellisena oli lõplik orientatsioon vahemikus 8 ° kuni 16 °. Sama viilu kahe järjestikuse omandamise vaheline ajavahemik oli 2528 ms 90 kraadi klapi ja 44 ms kajaga. Vaateväli oli 192 × 192 mm. Tasapinnaline digitaalne eraldusvõime oli 64 × 64 pikslid, mille pikslimõõt oli 3.0 × 3.0 mm. Kõik andmed saadi 32-kanali peakujul. Funktsionaalse MRI-skaneerimise ajal öeldi osalejatele, et nad lihtsalt jääksid kinni, hoiaksid silmad lahti ja ei mõtle midagi eriti. Üks käik koosnes 180i mahtude omandamisest ja esialgsed 6i mahud jäeti analüüsist kõrvale, et vältida ebastabiilse magnetiseerumise segunemist. Puhkeoleku fMRI kestus kestis umbes 7.5 minutit.
Voksielipõhine morfomeetria (VBM) analüüs
Voksielipõhine morfomeetria (VBM; [20]) on tavapäraselt kasutatav neuromograafilise analüüsi meetod, mis võimaldab eelnevalt töödeldud MRI-kujutiste vokselisel statistilisel analüüsil. Kõrge eraldusvõimega T1-kaalutud struktuurset skaneerimist analüüsiti VBM-iga statistilise parameetrilise kaardistamise abil (SPM8, Wellcome Department of Kognitiivne neuroloogia). Esmalt segmenteeriti pildid halli ja valge materjali jaoks. Hariliku aine kujutiste kaasregistreerimiseks teostati seejärel diferentseeritud anatoomiline registreerimine eksponentseeritud algse algebra kaudu (DARTEL). Tagamaks, et pärast registreerimist säilitataks piirkondliku hallainete sisaldus, moduleeriti registreeritud pilte DOBELi poolt arvutatud vooluväljade Jacobi determinant. Registreeritud halli materjali pilte tasandati Gaussi tuumaga (täislaius pool maksimaalselt = 10 mm) ja seejärel transformeeriti ja normaliseeriti Montreali neuroloogilise instituudi (MNI) stereotaktiliseks ruumiks edasise mitmekordse regressioonianalüüsi jaoks.
Mitme regressioonianalüüs viidi läbi normaliseeritud halli massi piltidel, kusjuures peamine regressioon oli MMI skoor. Vanus, sugu ja aju kogumahud olid kaasatud ühismuutujatena, mis ei ole kõigi regressioonide jaoks huvipakkuvad. Selleks, et tuvastada voksleid, milles piirkondlik hallainete tihedus korreleerus MMI skooridega, võtsime vastu range künnise p <05 perekondliku veaga korrigeeriti kogu aju.
Funktsionaalse ühenduvuse analüüs
Funktsionaalse ühenduvuse analüüsi tegemiseks kasutasime Conn funktsionaalse ühenduvuse tööriistakasti versiooni 13 (http://www.nitrc.org/projects/conn; [21]) kombineerituna SPM8i eeltöötlusega. Järjekorras loetletud eeltöötlusetapid hõlmasid viilude ajastuse korrigeerimist, aegridade andmete ümbersuunamist esimesele mahule (st liikumiskorrektsioon), funktsionaalse MRI aegridade kaasregistreerimist vastavasse struktuuri MRI-sse, piltide segmenteerimist eraldi koeks sellised tüübid nagu halli aine, valge aine ja tserebrospinaalvedelik (CSF) ning normaliseerimine standardse MNI malliga ja ruumiline silumine Gauss-filtriga (FWHM = 8 mm). Aegridade andmed filtriti seejärel ribalaiusega, mis filtreeriti 0.01 Hz – 0.1 Hz.
Seemel põhineva funktsionaalse ühenduvuse analüüsi jaoks kasutasime VBM-i analüüsis leitud üht olulist klastrit kui külvipiirkonda (ROI). ROI-st ekstraheeritud keskmine aegrida kasutati individuaalse taseme analüüsi korral regressiooni mitme regressiooni mudelis. Segavate tegurite mõjude minimeerimiseks lisati kuue liikumiskorrektsiooni parameetrite regressorid eelprotsessist. Lisaks eraldati segmenteerimisprotseduurist loodud maskidest keskmised BOLD-i signaalid halli aine, valge aine ja CSF-i jaoks ning need sisaldusid ka regressoritena nende globaalsete signaalidega seotud dispersioonide minimeerimiseks. Arvutati ROI signaali ja ülejäänud aju vahelised ajutised korrelatsioonid ning korrelatsioonid seemne ROI-ga konverteeriti Z-skoorideks, kasutades teise astme olulisuse analüüside jaoks Fisheri transformatsiooni.
Z-transformeeritud statistilise kujutise puhul määrasime kõigepealt kindlaks aju piirkonnad, millel oli funktsionaalne ühenduvus seemnepõhise ROI-ga, kasutades voksel-künnist pFWE-korrigeeritud<0.05. Seejärel kasutasime vähem ranget künnist p<0.001 (parandamata) maskina ACC-ga ühendatud piirkondade hõivamiseks teise taseme analüüsiks, mille eesmärk oli leida ajupiirkondi, mis oleksid korrelatsioonis MMI skooridega. Lisasime kovariatsioonidena vanuse, soo ja koljusisese kogumahu ning võtsime vastu lävi p <0.05 perekondliku veaga, mida korrigeeriti esialgse maskiga määratud mahuga. Esialgse maskeerimise mõte oli tagada, et meie analüüs oleks piiratud aju piirkondadega, millel on seostunud piirkonda seostav toime. Isegi kui leidsime seose individuaalsete erinevustega väljaspool neid piirkondi, peegeldavad need tulemused tõenäoliselt valesid korrelatsioone. Me võtsime varjamiseks vähem ranget lävi, et suurendada meie teise taseme analüüside võimsust.
Nii VBM kui ka funktsionaalse ühenduvuse regressioonianalüüsi muutujaid sisaldavad töödeldud kujutise andmed ja andmekogumid tehakse avalikult kättesaadavaks aadressil: http://dx.doi.org/10.6084/m9.figshare.1030286.
Tulemused
VBM analüüs näitas negatiivset seost MMI skooride ja halli massi tiheduse vahel eesmise cingulaarse ajukoores (Joonis 1; ACC; t (70) = 5.16, PFWE-korrigeeritud <, 05, klastri suurus = 158 vokslit × 1.53 = 533 mm3; MNI tippkoordinaat: x = 12, y = 41, z = 3). Ükski teine aju piirkond ei näidanud olulisi korrelatsioone MMI skooridega. Seega seostati kõrgemat meedium-multitegumatsiooni väiksemate hallainete kogustega ACC-s. Kuid MMI ja BFI skooride vahelised korrelatsioonianalüüsid näitasid väga olulist seost Extraversioni ja MMI skooride vahel (Tabel 2; r = 0.347, p = 0.002). Sellisena oleme kahtlustanud, et täheldatud MMI-ACC halli materjali assotsiatsiooni võib segada individuaalsed erinevused ekstraversioni skoorides. Seda silmas pidades kordasime varasemat VBM analüüsi, mis täiendavalt kontrollis BFI skoori kui täiendavaid ühildajaid. Me käisime mitmekordse regressiooniga (halli massi tihedusega sõltuva muutujana), sealhulgas MMI ja kõik Big Five tunnuspunktid ennustajatena koos demograafiliste ühisvariantidega. Märkimisväärset negatiivset seost täheldati MMI ja halli massi mahu vahel identses ACC piirkonnas (t (65) = 5.08, PFWE-korrigeeritud<, 05, klastri suurus = 74 vokslit × 1.53 = 250 mm3; MNI tippkoordinaat: x = 12, y = 40, z = 3). See viitas sellele, et on olemas ainulaadne seos MMI ja halli aine tiheduse vahel ACC-s, sõltumata suurte viie isiksuseomaduste variatsioonidest.
Joonis 1. VBM regressioonianalüüsid näitasid, et MMI skoorid olid märgatavalt seotud halli aine tihedusega ACC-s (t (70) = 5.16, PFWE-korrigeeritud <0.05, klastri suurus = 158 vokslit x 1.53 = 533 mm3; MNI tippkoordinaat: x = 12, y = 41, z = 3).
Korrigeeritud hall-aine tihedus tippvokselis (Y-telg) oli negatiivne korrelatsioon (r = −0.54, p<0.001) MMI skooridega (X-telg).
doi: 10.1371 / journal.pone.0106698.g001
Tabel 2. Meedia multitegumiste indeksi skooride ja suurte viie inventari skooride korrelatsioonid.
doi: 10.1371 / journal.pone.0106698.t002
VBM-i tulemuste funktsionaalse tähtsuse valgustamiseks püüdsime funktsionaalse ühenduvuse analüüsi abil täpselt tuvastada aju piirkondi, millel oli märkimisväärne ühenduvus meie saadud ACC-huvipiirkonnaga (ROI). See analüüs näitas, et saadud ACC ROI aktiivsus korreleerus mitme aju piirkonnaga, mida iseloomustati tüüpiliselt vaikerežiimivõrguna, kaasa arvatud kahepoolsed temporo-parietaalsed ühendused (TPJ; parem poolker, x = 48, y = −64, z = 36, pFWE-korrigeeritud<0.05; vasak ajupoolkera, x = −44, y = −70, z = 36) ja precuneus (x = 4, y = −68, z = 30, pFWE-korrigeeritud<0.05) teiste piirkondade hulgas (Tabel 3). Need tulemused näitasid, et VBM analüüsiga leitud ACC ROI langeb tõenäoliselt DMNi. Edasi uurisime, kas MMI skoorid olid seotud meie ACC ROI ja DMN piirkondade vahelise ühendusega. Regressioonanalüüse viidi läbi z-transformeeritud korrelatsioonidel ACC ja DMN piirkondade vahel, kus MMI oli peamine ennustaja ja vanus, sugu ja kogu aju maht kui kovariandid. Olulisi ühendusi ei ilmnenud pFWE-korrigeeritud<0.05. Siiski on. \ T pkorrigeerimata<0.001, kõrgemad MMI skoorid olid seotud nõrgema ühenduvusega ACC ROI ja precuneuse vahel (Joonis 2; precuneus; t (40) = 5.22, pkorrigeerimata<0.001, klastri suurus = 159 mm3; Maksimaalne MNI koordinaat: x = 10, y = −50, z = 18). Rõhutame, et meie ühenduvuse tulemused saadi vähem range künniga ja andsime meile piiratud tõendeid järelduste tegemiseks MMI ja funktsionaalsete ühenduvusliitude kohta. Sellisena leidis see tulemuste kogum ainult meie VBM-i tulemuste funktsionaalset tõlgendamist.
Joonis 2. Regressioonianalüüsid näitasid, et ühenduvus ACC ROI ja Precuneuse vahel (siniste joonte lõikumine) oli negatiivselt seotud MMI skooridega (Precuneus; t (40) = 5.22, PFWE-korrigeerimata<0.001, klastri suurus = 159 mm3; Maksimaalne MNI koordinaat: x = 10, y = −50, z = 18).
Oli negatiivne suhe (r = −0.68, p<0.001) Z-transformeeritud ACC-Precuneuse korrelatsioonide (Y-telg) ja MMI-skooride (X-telg) vahel.
doi: 10.1371 / journal.pone.0106698.g002
Tabel 3. Aju piirkonnad, millel on funktsionaalne ühenduvus ACC ROI-ga.
doi: 10.1371 / journal.pone.0106698.t003
Arutelu
Nagu oletatud, näitas käesolev uurimus olulist seost meedia multitegumtöötluse ja aju struktuuri variatsioonide vahel: üksikisikutel, kes teatasid multimeedia multitegumiste suurematest kogustest, oli ACC-s madalam hallainete tihedus. See seos oli märkimisväärne range künnisega (pFWE-korrigeeritud<0.05) ja oli sõltumatu Big Five isiksuse tunnuste erinevustest. Arutame meie struktuuriliste korrelatsioonide võimalikke tõlgendusi, võttes arvesse hiljutisi tõendeid ACC funktsioonide ja MMI käitumuslike korrelatsioonide kohta.
ACC tegutseb ajus olulise teabetöötlusrajatiste olulise seostena ning on seotud sensori-, notsitseptiivsete, kõrgemate kognitiivsete ja emotsionaalsete / motiveerivate protsessidega. [22], [23]. Nendest väidame, et meie saadud ACC piirkond on tõenäoliselt seotud kõrgemate kognitiivsete protsessidega, kuna meedia multitegumtöötlus on järjekindlalt seotud kognitiivse kontrolli jõudlusega [2], [10], [11], [24]. Lisaks oli ACC ROI-l märkimisväärne funktsionaalne ühendus DMN-i aju piirkondadega, mis olid tavaliselt seotud kõrgemate kognitiivsete operatsioonidega [25], [26].
Kognitiivse töötlemise osas arvatakse, et ACC on seotud vigade või konfliktide avastamisega [27], [28]. ACC aktiveerimist täheldatakse tavaliselt ülesannetes, mis aktiveerivad samaaegselt vastuolulisi vastuseid, st Stroopi ülesanne [29], [30], valikuline tähelepanu [31] ja külgnev ülesanne [32], [33]. Eelkõige on ACC seotud kahesuguse ülesande paradigmaga [34], [35] kus üksikisik seisab silmitsi konkureerivate stiimulitega ja vastustega, mis on seotud kahe või enama ülesandega. Sarnaselt sellele, meedia multitegumises seisavad üksikisikud silmitsi erinevate ülesannete nõudmistega, mis on seotud mitme meediumitüübiga, mida nad samaaegselt kasutavad. Sellisena võiks meie saadud ROI olla seotud kahesuguse ülesannetega seotud kognitiivse kontrolli funktsioonidega. Üks kriitiline hoiatus on see, et ülalnimetatud funktsioonid omistatakse tavaliselt seljaga ACC-le, mitte rostraalsele piirkonnale, kus meie ROI asub [23], [32], [35], [36]. Teadlased on siiski märkinud, et see piiritlemine ei ole absoluutne [23], [34], [37]. Eriti meie praeguse tõlgenduse toetuseks Dreher ja kolleegid [34] teatas, et Rostral ACC on unikaalselt seotud konfliktide avastamisega kahesuguse ülesande kontekstis.
Meie peamised järeldused näitasid, et raskematel meediakanalitel olid väiksemad ACC mahud. Vähendatud ACC mahtude võimalike käitumismõjude selgitamiseks rasketes multitegumites, uurisime MMI ja kognitiivse kontrolli ühendavaid käitumuslikke uuringuid. Ophiri et al. [2] esmalt ilmnes seos suurenenud meedia multitegumtöötluse ja halvema kognitiivse kontrolli vahel. Nad tegid osalejaid mitmesuguste kognitiivsete juhtimisülesannetega, nagu näiteks Stroopi ülesanne, ülesannete vahetamine, häiretõrje filtreerimine ja n-back ülesanded. Raskete multitegumite puhul (võrreldes kergemate multitaskeritega) olid hämaramate visuaalsete mustrite muutuste avastamisel aeglasemad, tundlikumad häiretegijate mäluülesannete ajal tundlikud ja ülesannete vahetamisel aeglasemad. Autorid väitsid, et rasked multitegijad ei suutnud oma tähelepanu pöörata ainult ülesannete asjakohasele teabele. Lui ja Wong [24] andis täiendavaid tõendeid selle kohta, et raskemad multitegijad olid halvemad ülesande ebaoluliste stiimulite pärssimisel ja seega olid nad võimelised paremini toimima multisensoorse integratsiooni ülesannetes. Järgmine uuring [11] näitas, et rasked multitaskerid toimisid operatsioonikihi ülesande (OSPAN) puhul halvemana, mis oli väga sarnane kahese ülesande paradigmaga, kuna osalejad pidid lahendama matemaatilisi probleeme ja meelde jätma esitatud kirju. Rasked multitegijad teatasid ka igapäevaelus rohkem tähelepanu puudumisest [38]. Alzahabi ja Beckeri hiljutine uuring [10] teatasid vastupidised järeldused: raskemad multitegijad ei olnud kahekordse ülesande täitmisel halvemad ja olid paremad ülesannete vahetamisel. Samuti ei suutnud nad identseid ülesandeid kasutamata kopeerida Ophir et al. Autorid märkisid, et nende valim oli peamiselt naissoost ja see võis põhjustada nende vastuolulisi järeldusi. Nad rõhutasid pikisuunaliste uuringute tähtsust, et paljastada tugevad suhted MMI ja kognitiivse kontrolli vahel.
Kokkuvõttes võib öelda, et olemasolev MMI kirjandus viitab üldiselt sellele, et üksikisikud, kes tegelevad raskemate meedia multitegumitega, näitavad halvemaid kognitiivse kontrolli võimeid. Meie praegused leiud laiendavad seda kirjandust, ühendades raskemad meedium-multitegumtöötlust väiksemad mahud ACC-s: aju piirkond, mis on seotud kognitiivse kontrolliga, mis põhineb konverteeritavatel neuroimingulistel tõenditel. Rõhutame siiski, et ACC struktuuri ja kognitiivse kontrolli võime vahelise seose kindlakstegemiseks on vaja rohkem tööd. ACC-i kahjustustega patsientide uuringud on andnud väga segase perspektiivi ACC vajalikkusest selle kaasatud kognitiivsetes funktsioonides [39], [40], [41].
Samuti on olemas võimalus, et meie saadud ACC piirkond on seotud emotsionaalsete / motiveerivate protsessidega, kuna see asub rostraalses ACC-s, mis on tavaliselt seotud motivatsiooni ja emotsioonide töötlemisega. [23]. Vähendatud ACC mahud on sageli seotud häiretega, mis on seotud ebanormaalse emotsionaalse motivatsiooniga töötlemisega, nagu obsessiiv-kompulsiivne häire [42]- traumajärgne stressihäire [43], depressioon [44] narkootikumide ja narkootikumidega seotud sõltuvused [45], [46]. Sellest vaatenurgast lähtudes on usutav, et raskemad meedia multitaskerid, millel on vähendatud ACC mahud, võivad emotsionaalses ja motiveerivas regulatsioonis olla vähem paigutatud. Tõepoolest leitakse, et kõrgemad MMI skoorid korreleeruvad suurenenud neurootilisuse, sensatsiooniga otsimise ja impulsiivsusega [3], [11] negatiivsed sotsiaal-emotsionaalsed tulemused [4]. Huvitav on see, et käesolevas uuringus saadud aju struktuursete erinevuste muster oli sarnane internetisõltuvuse (IA) närvi korrelatsioonidega. IA-ga inimestel, kes on määratletud lihtsalt kui Interneti või arvutite patoloogilist liigkasutamist, leiti, et ACC-l on halli ja valge aine tihedus vähenenud [46], [47], [48]. Võib esineda võimalus, et kaks konstruktsiooni, multimeediatöötlust ja IA-d olid kattuvad: MMI näitas mõõdet, kui palju inimesi korraga kasutas mitmeid seadmeid ja see võib olla seotud IA-ga, mis tähendab arvutite ja interneti liigset kasutamist.
Praeguse töö oluline piiratus on see, et meie tulemused saadakse läbilõikeuuringust meedia multitegumite käitumise ja aju struktuuri vahelise seose kohta. Seega ei saa nende vahelist põhjuslikku suunda kindlaks määrata. Kuigi on mõeldav, et väiksema ACC-ga inimestel on kognitiivse kontrolli või sotsiaal-emotsionaalse reguleerimise nõrgema võime tõttu multitegutsemisele vastuvõtlikumad, on võrdselt usutav, et kõrgema kokkupuute tase multitegumiga olukordades põhjustab ACC-s struktuurseid muutusi. Põhjusliku seose ühemõtteliseks määramiseks on vaja pikisuunalist uuringut. Meie praegused leiud avavad tee sellisele uurimistööle, pakkudes empiirilist seost meedia multitegumiülese tegevuse ja struktuuriliste erinevuste vahel ACC-s. Üks teine hoiatus on see, et praegused leiud ei pruugi ulatuda kaugemale meie uuritud elanikkonnast, mis on suhteliselt kõrgelt haritud ja tehnoloogiaga hästi kokku puutunud. Tõepoolest, demograafilised tegurid võivad meedia tarbimisharjumusi suuresti mõjutada [1]. Seega peaksid tulevased uuringud uurima demograafiliste tegurite, nagu haridus ja sotsiaalmajanduslik seisund, rolli meedia multitegumtöötluse, kognitiivse jõudluse ja aju struktuuride vahelise suhte modereerimisel.
Kokkuvõttes oli üksikisikutel, kes tegid rohkem meedia multitegumtöötlust, madalamaid hallainete mahtu ACC-s. See võib seletada ka halvema kognitiivse kontrolli tulemuslikkust ja negatiivseid sotsiaal-emotsionaalseid tulemusi, mis on seotud suurenenud multimeediatööga. Kuigi meie uuringu ristlõikeline iseloom ei võimalda täpsustada põhjuslikkuse suunda, toovad meie tulemused esile uudsed seosed üksikute meedia multitegumite käitumise ja ACC struktuuri erinevuste vahel.
Autori panused
Kujundanud ja kujundanud katsed: KL RK. Tehtud katsed: KL RK. Analüüsiti andmeid: KL RK. Toetatud reaktiivid / materjalid / analüüsivahendid: KL RK. Kirjutas raamatu: KL RK.
viited
- 1. Rideout VJ, Foehr UG, Roberts DF (2010) Generation M2: Meedia 8-i elus 18i-aastastele. Menlo Park, CA.
- 2. Ophir E, Nass C, Wagner AD (2009) Kognitiivne kontroll meedia multitegumites. Ameerika Ühendriikide Teaduste Akadeemia 106: 15583 – 15587. doi: 10.1073 / pnas.0903620106
- 3. Becker MW, Alzahabi R, Hopwood CJ (2013) Meedia multitasking on seotud depressiooni ja sotsiaalse ärevuse sümptomitega. Küberpsühholoogia, käitumine ja sotsiaalne võrgustik 16: 132 – 135. doi: 10.1089 / cyber.2012.0291
- Vaata artiklit
- PubMed / NCBI
- Google Scholar
- Vaata artiklit
- PubMed / NCBI
- Google Scholar
- Vaata artiklit
- PubMed / NCBI
- Google Scholar
- Vaata artiklit
- PubMed / NCBI
- Google Scholar
- Vaata artiklit
- PubMed / NCBI
- Google Scholar
- Vaata artiklit
- PubMed / NCBI
- Google Scholar
- Vaata artiklit
- PubMed / NCBI
- Google Scholar
- Vaata artiklit
- PubMed / NCBI
- Google Scholar
- Vaata artiklit
- PubMed / NCBI
- Google Scholar
- Vaata artiklit
- PubMed / NCBI
- Google Scholar
- Vaata artiklit
- PubMed / NCBI
- Google Scholar
- Vaata artiklit
- PubMed / NCBI
- Google Scholar
- Vaata artiklit
- PubMed / NCBI
- Google Scholar
- Vaata artiklit
- PubMed / NCBI
- Google Scholar
- Vaata artiklit
- PubMed / NCBI
- Google Scholar
- Vaata artiklit
- PubMed / NCBI
- Google Scholar
- 4. Hernes R, Nass C, Meheula L, Rance M, Kumar, et al. (2012) Meediakasutus, näost-näkku suhtlemine, multimeedia multitegum ja 8i-12-aastaste tüdrukute sotsiaalne heaolu. Arengupsühholoogia 48: 327 – 336. doi: 10.1037 / a0027030
- Vaata artiklit
- PubMed / NCBI
- Google Scholar
- Vaata artiklit
- PubMed / NCBI
- Google Scholar
- Vaata artiklit
- PubMed / NCBI
- Google Scholar
- Vaata artiklit
- PubMed / NCBI
- Google Scholar
- Vaata artiklit
- PubMed / NCBI
- Google Scholar
- Vaata artiklit
- PubMed / NCBI
- Google Scholar
- Vaata artiklit
- PubMed / NCBI
- Google Scholar
- Vaata artiklit
- PubMed / NCBI
- Google Scholar
- Vaata artiklit
- PubMed / NCBI
- Google Scholar
- Vaata artiklit
- PubMed / NCBI
- Google Scholar
- Vaata artiklit
- PubMed / NCBI
- Google Scholar
- Vaata artiklit
- PubMed / NCBI
- Google Scholar
- Vaata artiklit
- PubMed / NCBI
- Google Scholar
- Vaata artiklit
- PubMed / NCBI
- Google Scholar
- Vaata artiklit
- PubMed / NCBI
- Google Scholar
- Vaata artiklit
- PubMed / NCBI
- Google Scholar
- Vaata artiklit
- PubMed / NCBI
- Google Scholar
- Vaata artiklit
- PubMed / NCBI
- Google Scholar
- Vaata artiklit
- PubMed / NCBI
- Google Scholar
- Vaata artiklit
- PubMed / NCBI
- Google Scholar
- Vaata artiklit
- PubMed / NCBI
- Google Scholar
- Vaata artiklit
- PubMed / NCBI
- Google Scholar
- Vaata artiklit
- PubMed / NCBI
- Google Scholar
- Vaata artiklit
- PubMed / NCBI
- Google Scholar
- Vaata artiklit
- PubMed / NCBI
- Google Scholar
- Vaata artiklit
- PubMed / NCBI
- Google Scholar
- Vaata artiklit
- PubMed / NCBI
- Google Scholar
- Vaata artiklit
- PubMed / NCBI
- Google Scholar
- 5. Junco R, Cotton SR (2010) Vahetu sõnumside kasutamise akadeemiline mõju. Arvutid ja haridus 56: 370 – 378. doi: 10.1016 / j.compedu.2010.08.020
- 6. Blakemore C, Van Sluyters RC (1975) sünnipärased ja keskkonnategurid kassipoja visuaalse ajukoore arengus. Füsioloogia ajakiri 248: 663–716.
- 7. Draganski B, Gaser C, Busch V, Schuierer G, Bogdahn U, et al. (2004) Neuroplastilisus: hariduselt põhjustatud halli aine muutused. Loodus 427: 311 – 312. doi: 10.1038 / 427311a
- 8. Boyke J, Driemeyer J, Gaser C, Buchel C, mai A (2008) Koolitustel põhjustatud aju struktuuri muutused eakatel. Neuroteaduse ajakiri: Neuroteaduste ühingu ametlik ajakiri 28: 7031 – 7035. doi: 10.1523 / jneurosci.0742-08.2008
- 9. Kanai R, Rees G (2011) Inimese käitumise ja tunnetuse individuaalsete erinevuste struktuuriline alus. Loodushinnangud Neuroteadus 12: 231 – 242. doi: 10.1038 / nrn3000
- 10. Alzahabi R, Becker MW (2013) Seos meedia multitegumtöötluse, ülesannete vahetamise ja kahese ülesande täitmise vahel. Eksperimentaalse psühholoogia ajakiri Inimese taju ja jõudlus 39: 1485 – 1495. doi: 10.1037 / a0031208
- 11. Sanbonmatsu DM, Strayer DL, Medeiros-Ward N, Watson JM (2013) Kes on mitu ülesannet ja miks? Mitmekülgne võime, tajutav mitmeosaline võime, impulsiivsus ja tunne otsimine. PloS üks 8: e54402. doi: 10.1371 / journal.pone.0054402
- 12. Koechlin E, Ody C, Kouneiher F (2003) Kognitiivse kontrolli arhitektuur inimese prefrontaalses ajukoores. Teadus 302: 1181 – 1185. doi: 10.1126 / science.1088545
- 13. Marois R, Ivanoff J (2005) Teabe töötlemise võimekuspiirid ajus. Kognitiivsete teaduste suundumused 9: 296 – 305. doi: 10.1016 / j.tics.2005.04.010
- 14. Dux PE, Ivanoff J, Asplund CL, Marois R (2006) Infotöötluse kesksete kitsaskohtade eraldamine ajaga lahendatud FMRI abil. Neuron 52: 1109 – 1120. doi: 10.1016 / j.neuron.2006.11.009
- 15. Miller EK, Cohen JD (2001) prefrontaalse koore funktsiooni integreeriv teooria. Iga-aastane ülevaade neuroteadusest 24: 167 – 202.
- 16. Burgess PW, Veitch E, de Lacy Costello A, Shallice T (2000) Multitegumi kognitiivsed ja neuroanatoomilised korrelatsioonid. Neuropsychologia 38: 848 – 863. doi: 10.1016 / s0028-3932 (99) 00134-7
- 17. DeYoung CG, Hirsh JB, Shane MS, Papademetris X, Rajeevan N, et al. (2010) Isiksuse neuroteaduse prognooside testimine. Aju struktuur ja suured viis. Psühholoogiateadus 21: 820 – 828. doi: 10.1177 / 0956797610370159
- 18. Ashburner J (2007) Kiire difeomorfse kujutise registreerimise algoritm. NeuroImage 38: 95 – 113. doi: 10.1016 / j.neuroimage.2007.07.007
- 19. John OP, Srivastava S (1999) Suur viie tunnuse taksonoomia: ajalugu, mõõtmine ja teoreetilised perspektiivid. In: Pervin LA, John OP, toimetajad. Isiksuse käsiraamat: teooria ja teadus. New York: Guilford Press. 102 – 138.
- 20. Ashburner J, Friston KJ (2000) Voksielipõhine morfomeetria - meetodid. NeuroImage 11: 805 – 821. doi: 10.1006 / nimg.2000.0582
- 21. Whitfield-Gabrieli S, Moran JM, Nieto-Castanon A, Triantafyllou C, Saxe R, et al. (2011) Ühendused ja dissotsiatsioonid inimese aju vaikimisi ja enesele viitavate võrkude vahel. NeuroImage 55: 225 – 232. doi: 10.1016 / j.neuroimage.2010.11.048
- 22. Devinsky O, Morrell MJ, Vogt BA (1995) Anterior cingulate cortexi käitumine. Aju: neuroloogia ajakiri 118 (Pt 1): 279 – 306. doi: 10.1093 / aju / 118.1.279
- 23. Bush G, Luu P, Posner MI (2000) Kognitiivsed ja emotsionaalsed mõjud eesmise cingulaarse ajukoores. Kognitiivsete teaduste suundumused 4: 215 – 222. doi: 10.1016 / s1364-6613 (00) 01483-2
- 24. Lui KF, Wong AC (2012) Kas meedia multitegumtöötlus teeb alati haiget? Positiivne seos multitegumtöötluse ja multisensoorse integratsiooni vahel. Psühhonoomiline bülletään ja ülevaade 19: 647–653. doi: 10.3758 / s13423-012-0245-7
- 25. Raichle ME, MacLeod AM, Snyder AZ, Powers WJ, Gusnard DA jt. (2001) Ajufunktsiooni vaikerežiim. Ameerika Ühendriikide Teaduste Akadeemia 98: 676 – 682. doi: 10.1073 / pnas.98.2.676
- 26. Buckner RL, Andrews-Hanna JR, Schacter DL (2008) Aju vaikevõrgustik: anatoomia, funktsioon ja asjakohasus haiguste suhtes. New Yorgi Teaduste Akadeemia aastakirjad 1124: 1–38. doi: 10.1196 / annals.1440.011
- 27. Carter CS, Macdonald AM, Botvinick M, Ross LL, Stenger VA jt. (2000) Rakendusprotsesside analüüsimine: eesmise cingulaarse ajukoorme strateegilised ja hindavad funktsioonid. Ameerika Ühendriikide Teaduste Akadeemia 97: 1944 – 1948. doi: 10.1073 / pnas.97.4.1944
- 28. Botvinick MM, Braver TS, Barch DM, Carter CS, Cohen JD (2001) Konfliktide jälgimine ja kognitiivne kontroll. Psühholoogiline ülevaade 108: 624 – 652. doi: 10.1037 // 0033-295x.108.3.624
- 29. Bush G, Whalen PJ, Rosen BR, Jenike MA, McInerney SC jt. (1998) Loendav Stroop: funktsionaalse neurotöötluse valideerimise uuringule spetsialiseerunud interferentsiülesanne funktsionaalse MRI abil. Inimese aju kaardistamine 6: 270–282. doi: 10.1002 / (sici) 1097-0193 (1998) 6: 4 <270 :: aid-hbm6> 3.3.co; 2-h
- 30. Leung HC, Skudlarski P, Gatenby JC, Peterson BS, Gore JC (2000) sündmusega seotud funktsionaalne MRI-uuring stroop-värvisõnade häireülesande kohta. Ajukoor 10: 552 – 560. doi: 10.1093 / cercor / 10.6.552
- 31. Corbetta M, Miezin FM, Dobmeyer S, Shulman GL, Petersen SE (1991) Selektiivne ja jagatud tähelepanu kuju, värvi ja kiiruse visuaalse diskrimineerimise puhul: funktsionaalne anatoomia positronemissiooni tomograafia abil. Neuroteaduse ajakiri: Neuroteaduste ühingu ametlik ajakiri 11: 2383 – 2402.
- 32. Botvinick M, Nystrom LE, Fissell K, Carter CS, Cohen JD (1999) Konfliktide jälgimine võrreldes tegevusega valikulises eesmises ajukoores. Loodus 402: 179 – 181. doi: 10.1038 / 46035
- 33. Casey BJ, Thomas KM, Welsh TF, Badgaiyan RD, Eccard CH jt. (2000) Reageerimiskonfliktide eraldumine, tähelepanu valimine ja eeldatav funktsionaalne magnetresonantstomograafia. Ameerika Ühendriikide Teaduste Akadeemia 97: 8728 – 8733. doi: 10.1073 / pnas.97.15.8728
- 34. Dreher JC, Grafman J (2003) Lahutades rostraalsete eesmise cingulaadi ja lateraalsete prefrontaalsete koorikute rollid kahe ülesande samaaegsel või järjestikusel täitmisel. Ajukoor 13: 329 – 339. doi: 10.1093 / cercor / 13.4.329
- 35. Erickson KI, Colcombe SJ, Wadhwa R, Bherer L, Peterson MS jt. (2005) Kahesuguse ülesande jõudluse neuronaalne korrelatsioon pärast ülesande ettevalmistamise minimeerimist. NeuroImage 28: 967 – 979. doi: 10.1016 / j.neuroimage.2005.06.047
- 36. Milham MP, Banich MT, Webb A, Barad V, Cohen NJ jt. (2001) Anterior-cingulaadi ja prefrontaalse ajukoorme suhteline kaasamine tähelepanu juhtimisse sõltub konflikti iseloomust. Ajuuuringud Kognitiivsed ajuuuringud 12: 467 – 473. doi: 10.1016 / s0926-6410 (01) 00076-3
- 37. Kiehl KA, Liddle PF, Hopfinger JB (2000) Vea töötlemine ja rostraalne anterior cingulate: sündmusega seotud fMRI uuring. Psühofüsioloogia 37: 216 – 223. doi: 10.1111 / 1469-8986.3720216
- 38. Ralph BC, Thomson DR, Cheyne JA, Smilek D (2013) Meedia multitasking ja tähelepanelikkus igapäevaelus. Psühholoogilised uuringud. doi: 10.1007 / s00426-013-0523-7
- 39. Fellows LK, Farah MJ (2005) Kas kognitiivseks kontrolliks on vajalik eesmine cinguleeriv ajukoor? Aju: neuroloogia ajakiri 128: 788 – 796. doi: 10.1093 / aju / awh405
- 40. Swick D, Turken AU (2002) Konfliktide avastamise ja vigade jälgimise vaheline jagunemine inimese eesmises cinguleeritud ajukoores. Ameerika Ühendriikide Teaduste Akadeemia 99: 16354 – 16359. doi: 10.1073 / pnas.252521499
- 41. Swick D, Jovanovic J (2002) Anterior cingulate cortex ja Stroopi ülesanne: neuropsühholoogilised tõendid topograafilise spetsiifilisuse kohta. Neuropsychologia 40: 1240 – 1253. doi: 10.1016 / s0028-3932 (01) 00226-3
- 42. Rotge JY, Guehl D, Dilharreguy B, Tignol J, Bioulac B, et al. (2009) Aju ruumala muutuste metaanalüüs obsessiiv-kompulsiivses häire korral. Bioloogiline psühhiaatria 65: 75 – 83. doi: 10.1016 / j.biopsych.2008.06.019
- 43. Yamasue H, Kasai K, Iwanami A, Ohtani T, Yamada H, et al. (2003) MRI vokselipõhine analüüs näitab, et terrorismi tagajärjel tekkinud posttraumaatilise stressi häire ees on halbade ainete hulk. Ameerika Ühendriikide Teaduste Akadeemia 100: 9039 – 9043. doi: 10.1073 / pnas.1530467100
- 44. Caetano SC, Kaur S, Brambilla P, Nicoletti M, Hatch JP jt. (2006) Väiksemad cinguleeruvad kogused unipolaarsete depressiooniga patsientidel. Bioloogiline psühhiaatria 59: 702 – 706. doi: 10.1016 / j.biopsych.2005.10.011
- 45. Franklin TR, Acton PD, Maldjian JA, Gray JD, Croft JR jt. (2002) Hariliku aine kontsentratsiooni vähenemine kokaiinipatsientide saartel, orbitofrontaalsel, cingulaarsel ja ajalisel koorikul. Bioloogiline psühhiaatria 51: 134 – 142. doi: 10.1016 / s0006-3223 (01) 01269-0
- 46. Zhou Y, Lin FC, Du YS, Qin LD, Zhao ZM jt. (2011) Halli aine kõrvalekalded internetisõltuvuses: vokselipõhine morfomeetriline uuring. Euroopa radioloogiaajakiri 79: 92 – 95. doi: 10.1016 / j.ejrad.2009.10.025
- 47. Yuan K, Qin W, Wang G, Zeng F, Zhao L, et al. (2011) Interneti-sõltuvushäiretega noorukite mikrostruktuuri kõrvalekalded. PloS üks 6: e20708. doi: 10.1371 / journal.pone.0020708
- 48. Lin F, Zhou Y, Du Y, Qin L, Zhao Z, et al. (2012) Interneti-sõltuvushäiretega noorukite ebanormaalne valgustihedus: traktil põhinev ruumianalüüsi uuring. PloS üks 7: e30253. doi: 10.1371 / journal.pone.0030253