Solo guardare il gioco non è abbastanza: la fMRI striatale ricompensa le risposte ai successi e ai fallimenti in un videogioco durante il gioco attivo e vicario (2013)

Introduzione

Giocare ai videogiochi è intrinsecamente motivante (cfr. Ryan e Deci, 2000): la maggior parte delle persone gioca ai videogiochi perché sono intrinsecamente interessanti e divertenti piuttosto che perché forniscono ricompense finanziarie o altri risultati esterni (Ryan et al., 2006; Przybylski et al. ., 2009, 2010). Di conseguenza, studi di imaging cerebrale hanno dimostrato che il gioco con i videogiochi coinvolge i sistemi motivazionali chiave del cervello, come evidenziato dall'aumento del rilascio di dopamina (Koepp et al., 1998) e dalle attivazioni emodinamiche (Hoeft et al., 2008) nello striato (vedi anche Kätsyri et al., 2012). I principali eventi motivazionali durante il gioco consistono in successi e fallimenti per raggiungere obiettivi di gioco specifici, come riuscire a eliminare i propri avversari o evitare di essere eliminati da soli. Successi e fallimenti sono tra i più potenti fattori scatenanti per emozioni piacevoli e spiacevoli (Nummenmaa e Niemi, 2004) e la loro rilevanza affettiva è amplificata quando possono essere attribuiti a cause interne (come durante il gioco attivo) piuttosto che esterne (Weiner, 1985) . In linea con questo, studi di imaging cerebrale hanno dimostrato che le ricompense auto-acquisite - come quelle condizionate a risposte motorie corrette - piuttosto che quelle fornite a caso evocano risposte neurali più forti nello striato (ad esempio, Zink et al., 2004). Di conseguenza, è possibile che l'attrazione motivazionale dei videogiochi possa essere spiegata dalle risposte amplificate alla ricompensa innescate dall'ottenere attivamente ricompense durante il gioco. Qui abbiamo testato questa ipotesi confrontando le risposte del circuito di ricompensa agli eventi di gioco correlati al successo e al fallimento durante la riproduzione di videogiochi attiva e indiretta, vale a dire situazioni in cui i giocatori hanno il controllo completo e non il controllo sul loro carattere di gioco.

Gli eventi di gioco legati al successo e al fallimento soddisfano le tre caratteristiche di ricompense e punizioni considerate nell'apprendimento degli animali (Schultz, 2004, 2006; Berridge e Kringelbach, 2008). In primo luogo, contribuiscono all'apprendimento fornendo un feedback diretto sulle prestazioni dei giocatori. In secondo luogo, sono associati a comportamenti di avvicinamento e ritiro, dato che i giocatori si sforzano di avere successo e di evitare di fallire nel gioco (vedere Clarke e Duimering, 2006). Terzo, i successi sono generalmente associati a piacevoli e i fallimenti a spiacevoli risposte emotive, anche se in alcuni giochi questa mappatura può essere più complessa (Ravaja et al., 2006, 2008). Sono coinvolti percorsi dopaminergici che si estendono dal mesencefalo (area tegmentale ventrale e substantia nigra, VTA / SN) allo striato ventrale e dorsale (nucleo accumbens, nucleo caudato e putamen) e alla corteccia frontale (corteccia orbitomediale e prefrontale mediale; omPFC e vmPFC) nell'elaborare ricompense e punizioni (Kelley, 2004; O'Doherty, 2004; Bressan e Crippa, 2005; Knutson e Cooper, 2005; Schultz, 2006; Berridge e Kringelbach, 2008; Hikosaka et al., 2008; Haber e Knutson, 2010 ; Koob e Volkow, 2010). Questo circuito dopaminergico probabilmente contribuisce anche a codificare successi e fallimenti durante la riproduzione di videogiochi. Ad esempio, i neuroni nel PFC laterale della scimmia sono attivati ​​in modo differenziale da successi e fallimenti in un gioco di tiro competitivo (Hosokawa e Watanabe, 2012). Inoltre, studi di risonanza magnetica funzionale (fMRI) negli esseri umani hanno dimostrato che i successi in un videogioco evocano attivazioni più forti rispetto ai fallimenti nel nucleo accumbens, caudato e putamen anteriore, nonché mPFC (Mathiak et al., 2011; Kätsyri et al. al., 2012; Klasen et al., 2012), e che le attivazioni striatali più anteroventral sono correlate con le esperienze edoniche auto-valutate dei giocatori durante questi eventi (Kätsyri et al., 2012).

Lo striato è ampiamente connesso ai circuiti associativi, motori e limbici, trovandosi quindi in una posizione anatomica ideale per combinare sia le informazioni motorie che quelle affettive (Haber e Knutson, 2010). Sia gli studi sugli animali che quelli sull'uomo hanno costantemente indicato che le risposte alla ricompensa striatale dipendono dalle ricompense stesse e dalle azioni eseguite per acquisirle (cfr. Delgado, 2007). I neuroni caudati della scimmia si attivano più frequentemente durante le azioni motorie che portano a ricompense attese rispetto alle azioni non ricompensate (Kawagoe et al., 1998; Schultz et al., 2000). Allo stesso modo, gli studi sull'fMRI umana hanno dimostrato la contingenza tra azione e ricompensa nello striato. Ad esempio, il caudato dorsale risponde in modo diverso alle ricompense e alle punizioni solo quando sono percepite come subordinate alla pressione dei pulsanti dei partecipanti (Tricomi et al., 2004). Allo stesso modo, le attivazioni della ricompensa nel putamen sono elevate solo quando le ricompense sono subordinate alla pressione dei pulsanti (Elliott et al., 2004). Inoltre, sono state trovate attivazioni nell'intero striato per pressioni di pulsanti che sono state eseguite per ottenere ricompense o per evitare punizioni (Guitart-Masip et al., 2011). In particolare lo striato ventrale mostra una maggiore attivazione dopo il feedback verbale a seguito di prestazioni motorie di successo, sia in assenza che in presenza di ricompense monetarie (Lutz et al., 2012). A differenza dello striato, i processi omPFC ricompensano indipendentemente dalle azioni motorie sia nelle scimmie (Schultz et al., 2000) che nell'uomo (Elliott et al., 2004). A seguito di questi risultati, i successi dovrebbero evocare attivazioni più forti nello striato rispetto ai fallimenti solo durante la riproduzione attiva di videogiochi, mentre l'omPFC dovrebbe mostrare attivazioni più forti per i successi sia durante il gioco attivo che per quello indiretto.

Fino ad oggi, pochi studi di imaging cerebrale hanno confrontato le attivazioni neurali durante la riproduzione di videogiochi attivi e indiretti. Uno studio sull'elettroencefalogramma ha dimostrato che il gioco attivo e vicario evoca aumenti di attivazione corticale parietale fronto-parietale, insieme a una maggiore presenza spaziale auto-riferita nel gioco (Havranek et al., 2012). Le risposte emodinamiche al gioco attivo e vicario sono state esplicitamente confrontate in un solo studio (Cole et al., 2012): l'inizio del videogioco ha attivato lo striato (nucleo accumbens, caudato e putamen) e i nodi frontali adiacenti all'mFCFC (cioè, corteccia cingolata anteriore), con attivazione più intensa durante il gameplay attivo che vicario. Le attivazioni striatali diminuivano in seguito all'offset del gioco. Tuttavia, le risposte fMRI agli eventi di successo nel gioco non differivano tra la riproduzione attiva e vicaria; inoltre, gli eventi di fallimento non sono stati inclusi nel gioco. È possibile che il design applicato tra soggetti (cioè, il confronto tra gruppi di partecipanti che giocano e guardando un videogioco) non sia stato abbastanza potente da rivelare differenze relative al successo tra la riproduzione attiva e quella vicaria. Inoltre, lo studio pone spontaneamente la domanda se gli eventi falliti possano evocare attivazioni differenziali durante il gameplay attivo e vicario.

Qui abbiamo esaminato se le attivazioni del sistema di ricompensa provocate dai successi e dai fallimenti in un videogioco competitivo differissero tra il gioco attivo e quello indiretto in un design completamente all'interno dei soggetti. Abbiamo utilizzato un gioco sparatutto con carri armati semplificato personalizzato per l'impostazione fMRI (cfr. Kätsyri et al., 2012). I principali eventi di successo e fallimento nel gioco consistevano in vittorie (eliminazione dell'avversario) e sconfitte (eliminazione di se stessi) contro il proprio avversario. Abbiamo rianalizzato parti dei nostri dati precedentemente pubblicati sul gameplay attivo (Kätsyri et al., 2012) e li abbiamo confrontati con nuovi dati dalla visione dello stesso gioco. A differenza della nostra precedente analisi dei dati di gioco attivo, ora abbiamo confrontato separatamente gli eventi di vittoria e sconfitta, dato che recenti prove suggeriscono che le attivazioni striatali diminuiscono sia durante le vittorie che le sconfitte durante il gioco attivo (Mathiak et al., 2011). Abbiamo accoppiato eventi di vincita e sconfitta con ricompense e punizioni monetarie simmetriche durante il gioco attivo e indiretto, in modo che la ricompensa esterna per vittorie e sconfitte rimanesse identica in entrambe le condizioni. Sulla base della letteratura precedente, abbiamo previsto che lo striato (in particolare, nucleo accumbens, ventrale caudato e putamen anteriore) avrebbe mostrato una maggiore differenza tra vittorie e sconfitte durante il gioco attivo rispetto a quello vicario e che questi effetti sarebbero stati associati a corrispondenti esperienze amplificate di emozioni piacevoli e spiacevoli. Abbiamo anche previsto che le vittorie evocerebbero risposte maggiori nel mPFC (in particolare, omPFC) rispetto alle perdite sia durante il gioco attivo che indiretto, e che queste attivazioni differenziali sarebbero correlate con valutazioni di piacevolezza e spiacevolezza auto-valutate.

Materiali e Metodi
Partecipanti

I partecipanti erano undici volontari maschi destrimani con un'età media di 25.6 anni (range 22-33 anni) e con esperienza abbondante nei giochi (media 7.8 h / settimana, intervallo 1-20 h / settimana). Altri sei partecipanti sono stati scansionati ma esclusi dall'analisi a causa di problemi tecnici (un partecipante), strategie di gioco devianti (pressione prolungata dei pulsanti, un partecipante) o movimenti eccessivi della testa (quattro partecipanti). Il tempo di riproduzione totale riportato da tutti i partecipanti era inferiore a 30 h / settimana, che è un criterio spesso utilizzato per la riproduzione di videogiochi avvincente (Ko et al., 2009; Han et al., 2010). Nessuno dei partecipanti aveva esperienza precedente del gioco nel presente studio. Tutti tranne uno partecipante ha riferito di giocare a sparatutto in prima persona su base regolare con modesti tempi di gioco settimanali (media 3.2 h / settimana, intervallo 0.5-10 h / settimana). Tutti i partecipanti erano studenti universitari finlandesi o post-universitari finlandesi. Solo i partecipanti di sesso maschile sono stati reclutati perché gli uomini di solito hanno più esperienza nei videogiochi, sono generalmente più motivati ​​da tali giochi e mostrano maggiore preferenza rispetto alle donne per i videogiochi competitivi (Lucas, 2004). Sono stati esclusi i partecipanti con anamnesi di disturbi neurologici o psichiatrici autodenunciati. Tutti i partecipanti hanno fornito il consenso informato scritto come parte di un protocollo approvato dal Comitato etico del Distretto universitario di Helsinki e Uusimaa e hanno ricevuto un risarcimento monetario per il loro orario di lavoro perso.
Potere statistico

Per i calcoli statici di potenza, abbiamo utilizzato i precedenti dati di gameplay attivi (N = partecipanti 43) di Cole et al. (2012). Dato che il loro esperimento non includeva il confronto esplicito tra vittorie e sconfitte durante il gameplay attivo e vicario, abbiamo invece adottato le loro statistiche riportate sulle risposte di NAcc alle gamme attive di gioco (M = 0.234 e SD = 0.2015). Successivamente, utilizzando il software G * Power (Faul et al., 2007), abbiamo stimato la potenza statistica a priori del presente esperimento per rilevare dimensioni di effetto simili (γ = 0.234 / 0.2015 = 1.16). Il potere stimato era 93%, che è stato considerato soddisfacente ai fini attuali.
Procedura sperimentale

La nostra impostazione sperimentale è stata descritta in dettaglio in precedenza (Kätsyri et al., 2012). In breve, durante la scansione i partecipanti hanno giocato due sessioni di un gioco sparatutto in prima persona "BZFlag" (una versione modificata interna di 2.0.14; http://bzflag.org) contro presunti avversari umani e computer, rispettivamente, e un video di gameplay pre-registrato. Le sessioni hanno durato 10 min ciascuna e sono state presentate in un ordine controbilanciato. Tuttavia, per evitare possibili pregiudizi di ricompensa-risposta dovuti alla competizione con un altro umano (cfr Kätsyri et al., 2012), qui abbiamo analizzato solo la sessione computer-avversario. Un partecipante i cui dati di video-sorveglianza erano mancanti è stato sostituito con un nuovo partecipante; in caso contrario, i dati relativi al computer avversario erano identici ai nostri dati precedenti (Kätsyri et al., 2012).

Gli effetti del gioco attivo contro il gioco vicario sulle attivazioni legate alla vittoria e alla sconfitta sono stati valutati in un design all'interno dei soggetti 2 (vittoria contro sconfitta) × 2 (gioco contro orologio). Durante il gioco attivo, il compito del partecipante era di cercare e distruggere il carro armato dell'avversario dal campo di battaglia senza essere distrutto (Figura 1). I corrispondenti eventi di vittoria e sconfitta, nonché i movimenti del joystick, sono stati riferiti nel tempo alle scansioni fMRI e registrati automaticamente per analisi statistiche. Durante il gioco vicario, il compito del partecipante era quello di seguire un video di gioco registrato con il software di acquisizione video FRAPS (http://www.fraps.com) da un giocatore, che non ha preso parte allo studio vero e proprio. Le frequenze di vittorie e sconfitte nel video di gioco erano simili a quelle nelle sessioni di gioco (cfr. Tabella 1). Il video finale aveva una risoluzione simile (video: 1024 × 768 pixel campionati a 30 fps, audio campionato a 48 kHz) e qualità visiva (15 Mbit / s dopo la compressione video con codec XVID; http://www.xvid.com) come il videogioco vero e proprio. Il video di gioco è stato presentato utilizzando il software di presentazione (http://www.neurobs.com).
FIGURA 1
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Figura 1. Una sequenza di esempi di eventi di gioco: il giocatore spawn in una posizione casuale sul campo di battaglia e inizia a cercare l'avversario (A), il giocatore e l'avversario si ingaggiano l'un l'altro (B), fino a quando il giocatore riesce a eliminare l'avversario (C) o viene eliminato da solo (D).
TABELLA 1
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Tabella 1. Media ± misure comportamentali e di auto-segnalazione SEM da sessioni di gioco di videogiochi attive (giocando) e vicarie (guardando).

Per controllare il contesto di ricompensa esterna per le condizioni di gioco attive e vicarie, abbiamo introdotto premi monetari simmetrici e punizioni a vittorie e sconfitte, rispettivamente. Ai partecipanti è stato detto che oltre a un compenso fisso (20 Euro), avrebbero guadagnato denaro (+ 0.33 Euro) quando vincevano e perdevano denaro (-0.33 Euro) quando perdevano durante il gioco o quando guardavano il giocatore vincere o perdere nel video . In realtà, tutti i partecipanti hanno ricevuto un equivalente compenso monetario (30 Euro), che ha superato la somma che nessuno di loro avrebbe altrimenti guadagnato.
Self-Report

Prima dell'esperimento, i partecipanti hanno riempito un questionario di autovalutazione di 20 item relativo alla sensibilità di inibizione comportamentale e al sistema di attivazione (BIS / BAS) sensibili (Carver and White, 1994). La BIS e la BAS regolano la motivazione avversiva e appetitiva, modulando le risposte comportamentali e affettive verso punizioni e ricompense, rispettivamente (Carver e White, 1994). La scala BIS è composta da sette elementi (ad es. "Mi sento piuttosto preoccupato o turbato quando penso o conosco qualcuno arrabbiato con me"). La scala BAS è composta da tre sottoscale: unità (articoli 4, ad esempio "Esco dai piedi per ottenere le cose che voglio"), ricompensa la reattività (elementi 5, ad es. "Quando ottengo qualcosa che voglio, mi sento eccitato ed energizzato "), e alla ricerca di divertimento (articoli 4, ad es." Desidero eccitazione e nuove sensazioni "). Ciascuno degli oggetti è stato valutato su una scala 4-point, che va da 1 (molto falso con me) a 4 (molto vero per me). Le proprietà psicometriche dello strumento hanno dimostrato di essere accettabili (Carver e White, 1994).

Per valutare le esperienze soggettive dei partecipanti durante il gioco attivo e indiretto, abbiamo chiesto loro di completare una serie di auto-report dopo entrambe le sessioni di gioco. L'ordine delle domande è stato randomizzato e le risposte sono state date muovendo il joystick. Abbiamo utilizzato il Questionario sull'esperienza di gioco (Ijsselsteijn et al., 2008) per quantificare i seguenti aspetti dell'esperienza di gioco: sfida, competenza, flusso, affetto positivo, affetto negativo, immersione e tensione (due elementi per scala). La presenza spaziale - l'esperienza di essere fisicamente presenti nell'ambiente di gioco (Lombard e Ditton, 1997) - è stata misurata con la scala Spatial Presence dell'ITC Sense of Presence Inventory (Lessiter et al., 2001). La scala Spatial Presence è composta da 19 elementi (ad esempio, "Ho avuto la sensazione di essere nelle scene di gioco"). Per misurare l'esperienza dei partecipanti nel prendere parte a un'interazione sociale con il loro avversario, abbiamo utilizzato il Social Presence in Gaming Questionnaire (de Kort et al., 2007), che consiste di 17 item relativi all'empatia (ad esempio, "I empathized with l'altro "), il coinvolgimento con le azioni dell'altro giocatore (ad esempio," Le mie azioni dipendevano dalle azioni dell'altro ") e sentimenti negativi nei suoi confronti (ad esempio," Mi sono sentito vendicativo "). Due domande aggiuntive sono state utilizzate per valutare la piacevolezza complessiva di tutte le vincite e di tutti gli eventi di sconfitta durante una sessione, su una scala da 1 (estremamente spiacevole) a 5 (né piacevole né spiacevole) a 9 (estremamente piacevole).
Regolatori del joystick

Le coordinate orizzontali e verticali del joystick sono state digitalizzate a 200 Hz e collassate in distanze euclidee dalla posizione centrale del joystick. Le tracce risultanti di posizione e velocità (cioè la prima derivata della posizione) sono state filtrate passa-basso a 5 Hz utilizzando un filtro levigante del primo ordine (Savitzky e Golay, 1964). La posizione media del joystick e i valori di velocità sono stati estratti separatamente per ogni scansione fMRI di ciascun partecipante. Infine, per rimuovere qualsiasi sovrapposizione tra questi percorsi temporali, l'andamento temporale della velocità del joystick è stato ortogonalizzato rispetto alla traccia della posizione del joystick. Di conseguenza, il regressore della posizione del joystick ha misurato il movimento complessivo del serbatoio, mentre il regressore della velocità del joystick ha misurato quanto il giocatore ha esercitato il controllo sul movimento del serbatoio durante ogni scansione fMRI. Regressori simili sono stati estratti per la condizione di visione dai registri di gioco del giocatore la cui sessione di gioco è stata mostrata nel video. Queste variabili sono state successivamente utilizzate come covariate di disturbo nell'analisi dei dati fMRI.

Acquisizione e analisi dei dati fMRI
Acquisizione dati e pre-elaborazione

I volumi funzionali e anatomici sono stati raccolti con uno scanner MRI Signa 3.0 T di General Electric presso il Centro di imaging magnetico avanzato dell'Università di Aalto. Le immagini funzionali dell'intero cervello sono state acquisite utilizzando l'imaging planare pendenza-eco ponderato, sensibile al contrasto del segnale BOLD (fette oblique 35 senza spazi vuoti, spessore fetta = 4 mm, TR = 2070 ms, TE = 32 ms, FOV = 220 mm, angolo di ribaltamento = 75 °, acquisizione fetta interlacciata, volumi 293 per sessione con una risoluzione di 3.4 × 3.4 mm2). I primi tre volumi sono stati scartati per consentire gli effetti di equilibrazione. Le immagini strutturali pesate con T1 sono state acquisite con una risoluzione di 1 × 1 × 1 mm3 utilizzando una sequenza con calibrazione ASSET.

La pre-elaborazione e l'analisi dei dati fMRI sono state eseguite utilizzando il pacchetto software SPM8 (Wellcome Department of Imaging Neuroscience, Londra) in Matlab (versione 7.11). Le immagini EPI sono state interpolate nel tempo per correggere le differenze di temporizzazione delle sezioni e riallineate alla prima scansione mediante trasformazioni del corpo rigido per correggere i movimenti della testa. Il toolbox ArtRepair (versione 4; http://spnl.stanford.edu/tools/ArtRepair; Mazaika et al., 2009) è stato utilizzato per correggere gli artefatti da movimento. I volumi funzionali riallineati sono stati prima regolati dal movimento e i volumi anomali (variazione della posizione della testa superiore a 0.5 mm o variazione del segnale BOLD medio globale superiore all'1.3%) sono stati quindi sostituiti dall'interpolazione lineare tra i volumi non anomali più vicini. Quattro partecipanti con più del 10% di volumi anomali sono stati rimossi da ulteriori analisi. In media, il 2.5% dei volumi durante la sessione di gioco del videogioco e l'1.5% dei volumi durante la visione del videogioco sono stati classificati come valori anomali: il numero di valori anomali non era significativamente diverso tra queste condizioni (T (10) di Wilcoxon = 0.77, p = ns). Le immagini EPI e strutturali sono state coregistrate e normalizzate al modello standard ICBM152 nello spazio del Montreal Neurological Institute (MNI) (risoluzione 2 × 2 × 2 mm3) utilizzando trasformazioni lineari e non lineari e levigate spazialmente con un kernel isotropo gaussiano di 6 mm a metà larghezza intera massimo. I dati funzionali sono stati filtrati temporalmente utilizzando un modello autoregressivo (AR-1) e un filtro passa-alto con cut-off di 171.5 s (corrispondente alla durata dei round di gioco più lunghi).
analisi statistiche

Abbiamo analizzato i dati di riproduzione dei nostri videogiochi senza vincoli utilizzando la fMRI correlata agli eventi concentrando le analisi sugli eventi di vittoria e sconfitta, i cui tempi sono stati annotati automaticamente per ogni partecipante. Nello specifico, è stato implementato un modello a effetti casuali utilizzando un processo a due fasi. Al primo livello, le risposte emodinamiche di ogni partecipante alle vittorie e alle sconfitte durante il gioco attivo e indiretto sono state modellate come funzioni delta (stick), che sono state convolte con la funzione di risposta emodinamica (HRF). I percorsi della posizione del joystick e del tempo di velocità sono stati inclusi come regressori fastidiosi - i regressori del movimento della testa non sono stati inclusi dato che la procedura di regolazione del movimento del toolbox ArtRepair (Mazaika et al., 2009) li aveva già tenuti in considerazione. Sono state quindi generate immagini di contrasto individuali per le condizioni "vincere durante il gioco", "vincere durante la visione", "perdere durante il gioco" e "perdere durante la visione". Al secondo livello, le immagini di contrasto di primo livello sono state sottoposte ad un'analisi fattoriale 2 (vittoria vs sconfitta) × 2 (gioco vs orologio), assumendo dipendenza e varianze disuguali tra i livelli di entrambe le variabili. Con disegni bilanciati al primo livello (cioè, eventi simili per ogni soggetto, in numeri simili), questa analisi di secondo livello ha approssimato da vicino un vero disegno a effetti misti, con varianza sia all'interno che tra i soggetti. Al secondo livello, abbiamo testato gli effetti principali dei contrasti "vittoria> sconfitta", "sconfitta> vittoria", "gioca> guarda" e "guarda> gioca" con i test t. Per identificare le regioni del cervello che mostrano sensibilità diverse alle vittorie e alle sconfitte durante il gioco attivo e indiretto, abbiamo specificato contrasti di interazione aggiuntivi "(gioco: vittoria> sconfitta)> (guarda: vittoria> sconfitta)" e "(gioco: sconfitta> vittoria)> ( guarda: sconfitta> vittoria). " La soglia statistica in queste analisi è stata impostata su un errore familiare (FWE) corretto P <0.05.

Abbiamo definito a priori le regioni di interesse (ROI) per testare le attivazioni all'interno delle parti mesiali, striatali e frontali del circuito della ricompensa (Figura 2). Dato che lo striato comprende diverse regioni anatomicamente e funzionalmente segregate (cfr Haber e Knutson, 2010), lo abbiamo diviso nelle seguenti sei sottoregioni utilizzando la stessa classificazione del nostro studio precedente (Kätsyri et al., 2012): nucleus accumbens ( NAcc), ventrale caudato (vCaud), dorsale caudato (dCaud), putamen anteriore ventrale (vaPut), putamen anteriore dorsale (daPut) e putamen posteriore (pPut). Una ROI sferica di 10 mm è stata definita per VTA / SN (coordinate MNI 0, −22, −18) sulla base di uno studio precedente (O'Doherty et al., 2002). Una ROI sferica di 10 mm è stata derivata per vmPFC (MNI 0, 46, 18) sulla base di una precedente meta-analisi (Steele e Lawrie, 2004). Dato che alcuni studi fMRI sull'elaborazione della ricompensa hanno riportato cluster di attivazione sensibili alla ricompensa più inferiori, un ROI sferico aggiuntivo di 10 mm è stato estratto per l'omPFC (MNI 0, 58, -6) da uno studio precedente (Xue et al., 2009 ).
FIGURA 2
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Figura 2. Regioni di interesse (ROI) nel (striato) (striato) e (B) mesencefalo e corteccia frontale. NAcc, nucleo accumbens; vCaud, caudato ventrale; dCaud, caudato dorsale; vaPut, putamen ventrale anteriore; daPut, putamen dorsale anteriore; pPut, putamen posteriore; VTA / SN, area tegmentale ventrale / substantia nigra; omPFC, corteccia prefrontale orbitomediale; vmPFC, corteccia prefrontale ventromediale.

Le correlazioni tra l'auto-valutazione e le risposte beta medie nelle nostre ROI predefinite, durante il gioco attivo rispetto a quello indiretto, sono state testate con test di correlazione del rango di Spearman non parametrici. Le correlazioni tra le valutazioni di piacevolezza per specifici eventi di gioco e le valutazioni complessive dell'esperienza di gioco sono state testate in modo simile. Per queste analisi, sono stati prima calcolati i punteggi di differenza tra le condizioni di gioco e di visione per le coppie di variabili in questione e sono state quindi testate le correlazioni tra loro (RPlay-Watch). Dato che tali punteggi di differenza possono produrre correlazioni spurie (Cohen et al., 1983), abbiamo inoltre calcolato coefficienti di correlazione separati per le variabili che costituiscono i punteggi di differenza (RPlay e RWatch) e stabilito un criterio in base al quale le loro grandezze relative dovrebbero seguire quelle della differenza punteggi (cioè, RPlay> RWatch quando RPlay-Watch> 0; e RPlay <RWatch quando RPlay-Watch <0) per una correlazione del punteggio di differenza da considerare significativa. Le soglie del livello di significatività per le correlazioni del punteggio di differenza, quando non erano pianificate, sono state aggiustate usando la correzione del tasso di falsa scoperta (FDR) (Benjamini e Hochberg, 1995) a P <0.05.

Risultati
Valutazioni comportamentali

La tabella 1 mostra i risultati delle auto-segnalazioni per condizioni di gioco attive e indirette. Le valutazioni di piacevolezza per vittorie e sconfitte erano significativamente diverse dal punto medio della scala (stato emotivo neutro) sia durante i test attivi (Wilcoxon hanno firmato i test dei ranghi: Z = 3.0 e −2.8, P = 0.003 e 0.004; dimensioni dell'effetto: R di Pearson = 0.64 e - 0.61) e la riproduzione vicaria (Z = 2.9 e −2.9, P = 0.004 e 0.004, R = 0.62 e −0.61). Il gioco attivo contro il gioco indiretto non differiva per quanto riguarda il numero di vittorie (R = −0.31), il numero di sconfitte (R = −0.35) o i punteggi di fine partita (numero di vittorie meno perdite; R = 0.01). Questi controlli di manipolazione hanno confermato che i giocatori associavano vincite e sconfitte a premi e punizioni, rispettivamente, e che il numero di vittorie e sconfitte non differiva tra le condizioni di gioco attive e indirette.

In contrasto con le misure di cui sopra, le esperienze dei partecipanti erano chiaramente diverse durante il gioco attivo e vicario, con un'esperienza di flusso più elevata (R = 0.57), minore affetto negativo (R = −0.52), maggiore immersione (R = 0.49) e maggiore spazialità presenza (R = 0.57) durante la riproduzione attiva. Allo stesso modo, i giocatori hanno valutato gli eventi di perdita come più spiacevoli durante il gioco attivo rispetto a quello indiretto (R = 0.57). Seguendo le linee guida generali di Cohen (1992), questi risultati rappresentano dimensioni di effetto da medie (R> 0.3) a grandi (R> 0.5). Inoltre, abbiamo osservato effetti borderline (P <0.10) per una sfida più alta (R = 0.41) e un effetto positivo più alto (R = 0.38) durante il gioco attivo con dimensioni di effetto medie. Al contrario, i giocatori non hanno segnalato una presenza sociale significativamente diversa tra il gioco attivo e quello indiretto (R = 0.08 per l'empatia, 0.32 per il coinvolgimento e 0.18 per i sentimenti negativi): apparentemente, guardare la partita e giocarci contro un presunto avversario controllato dal computer era associati a simili bassi livelli di presenza sociale.

Abbiamo anche verificato se le valutazioni di gradimento dei partecipanti per specifici eventi di gioco durante le condizioni di gioco attive e indirette fossero associate alle loro esperienze di gioco complessive o ai punteggi BIS / BAS. I risultati hanno mostrato che i punteggi della differenza di piacevolezza per gli eventi di vittoria (gioco attivo meno il gioco vicario) erano correlati positivamente con i punteggi di ricerca di divertimento BAS (RPlay-Watch = 0.79, P = 0.004, Pthr corretto da FDR = 0.010) e che le correlazioni per il costituente i punteggi erano significativi (RPlay = 0.74> RWatch = −0.21). Sono state osservate correlazioni significative del punteggio di differenza anche tra valutazioni di gradimento per eventi vincenti e competenza, affetto negativo e affetto positivo; tuttavia, questi risultati sono stati respinti come falsi dato che i loro punteggi costitutivi mostravano correlazioni le cui magnitudini relative erano opposte a quelle attese.
Analisi del volume completo dei dati fMRI

Il contrasto vicario con il gioco attivo ha rivelato gruppi di attivazione nello striato bilaterale, nel mesencefalo (incluso VTA / SN), cortecce sensomotorie (circonvoluzione pre e postcentrale) e flusso visivo ventrale (p. Es., Giro temporale inferiore; Figura 3 e Tabella 2). Per verificare se questi cluster riflettessero le attivazioni durante la riproduzione attiva o le disattivazioni durante la riproduzione indiretta (o entrambe), abbiamo definito i contrasti per questi effetti (cioè, "guarda +" e "riproduci-") e li abbiamo usati come maschere implicite (P <0.001) per il contrasto tra gioco vicario e gioco attivo. Tutti i cluster identificati nella Tabella 2 sono sopravvissuti al mascheramento implicito da disattivazioni durante la riproduzione attiva ("play−"), mentre nessuno di loro è sopravvissuto al mascheramento implicito da attivazioni durante la riproduzione indiretta ("watch +"), confermando che i risultati riflettono disattivazioni sistematiche durante la riproduzione attiva eventi di gioco.
FIGURA 3
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Figura 3. Le regioni del cervello che mostrano effetti significativamente più forti durante il gioco vicario rispetto a quello attivo (durante eventi di gioco vincenti o persi). I dati sono stati limitati a P <0.05 (corretto FWE; dimensione minima del cluster 50 voxel). La linea orizzontale nera sulla barra dei colori (a destra) illustra il valore T significativo più basso. Metà, mesencefalo; ITG, giro temporale inferiore; Metti, putamen; PoG, giro post-centrale.
TABELLA 2
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Tabella 2. Regioni cerebrali che rispondono al gioco vicario rispetto a quello attivo (raggruppate su eventi di vittoria e perdita).

Non sono stati osservati cluster di attivazione o disattivazione significativi utilizzando la soglia di significatività a priori per gli effetti principali di vittoria contro sconfitta o viceversa, o per gli effetti di interazione tra vittorie contro sconfitte e gioco attivo contro vicario o viceversa. Tuttavia, utilizzando una correzione di piccolo volume per le nostre regioni di interesse a priori (soglia corretta FWE P <0.05 a livello di cluster) e una soglia leggermente più indulgente P <0.001 (non corretta) a livello di voxel, abbiamo trovato attivazioni più forti per vince contro le perdite in omPFC e striato ventrale bilaterale. Inoltre, le attivazioni striatali ventrali per vittorie contro sconfitte erano più forti durante il gioco attivo rispetto a quello indiretto (Tabella 3). Usando la procedura di mascheramento simile come sopra, abbiamo scoperto che anche se le vittorie hanno evocato risposte relativamente più forti delle sconfitte durante il gioco attivo, entrambi gli eventi hanno evocato le diminuzioni del segnale BOLD rispetto alla linea di base del gioco attivo. Successivamente abbiamo utilizzato analisi dettagliate della regione di interesse come descritto di seguito per scomporre questi effetti.
TABELLA 3
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Tabella 3. Le regioni cerebrali mostrano cluster di attivazione statisticamente significativi dopo correzione di piccoli volumi per tutte le regioni di interesse.
Analisi della regione di interesse nel circuito premio

Abbiamo calcolato i valori beta medi nelle nostre ROI a priori e li abbiamo sottoposti ad analisi della varianza (ANOVA). Per prima cosa, abbiamo utilizzato l'analisi omnibus con 9 (Regione: tutte ROI striatali, frontali e mesiali) × 2 (Attività: giocare, guardare) × 2 (Evento: vittoria, sconfitta) misure ripetute ANOVA per confermare che le seguenti interazioni con la regione erano statisticamente significativi: regione × attività (F (8, 80) = 12.08, P <0.001, η2 = 0.07), regione × evento [F (8, 80) = 8.89, P <0.001, η2 = 0.06] e regione × attività × evento [F (8, 80) = 3.45, P = 0.002, η2 = 0.01]. Per suddividere queste interazioni regionali, abbiamo condotto 2 (attività) × 2 (evento) misure ripetute ANOVA separatamente in tutte le regioni.

La Figura 4 mostra le risposte beta medie per eventi di vittoria e sconfitta durante condizioni di gioco attive e indirette in tutti i ROI. I grafici a barre individuali illustrano le direzioni di attivazione (ad esempio, attivazioni o disattivazioni) durante eventi di vincita e sconfitta e gli asterischi evidenziano differenze significative tra vincite e sconfitte. Le vittorie contro le sconfitte hanno provocato effetti significativamente maggiori, indipendentemente dall'attività, in NAcc [giocando: F (1, 10) = 6.01, P = 0.03, η2 = 0.34; guardare: F (1, 10) = 6.14, P = 0.03, η2 = 0.31] e omPFC [riproduzione: F (1, 10) = 8.85, P = 0.014, η2 = 0.69; guardare: F (1, 10) = 24.77, P = 0.001, η2 = 0.71]. Al contrario, le vittorie contro le sconfitte hanno evocato effetti significativamente maggiori solo durante il gioco attivo in vaPut [F (1, 10) = 44.22, P <0.001, η2 = 0.77] e daPut [F (1, 10) = 70.08, P <0.001, η2 = 0.81]. L'interazione tra azione ed evento ha raggiunto la significatività statistica in vaPut [F (1, 10) = 8.09, P = 0.02, η2 = 0.03] e daPut [F (1, 10) = 13.35, P = 0.004, η2 = 0.04]. L'effetto principale dell'attività è stato significativo in tutte le regioni striatali (Fs> 11.45, Ps <0.007, η2> 0.38) e, come si può vedere nella Figura 4, questo è chiaramente il risultato di disattivazioni durante la riproduzione attiva. Una tendenza simile era evidente anche in VTA / SN [F (1, 10) = 5.08, P = 0.048, η2 = 0.23]. Presi insieme, questi risultati dimostrano che sebbene sia gli eventi di vittoria che quelli di sconfitta abbiano suscitato disattivazioni nello striato durante il gioco attivo, le attivazioni in NAcc e aPut (sia vaPut che daPut) sono tornate più vicine ai livelli di base durante gli eventi di vittoria; inoltre, le vittorie contro le sconfitte hanno provocato maggiori cambiamenti di attivazione in aPut durante il gioco attivo rispetto a quello indiretto. L'ispezione delle risposte beta medie individuali ha dimostrato che quest'ultimo risultato era robusto; cioè, le risposte beta medie alle vittorie rispetto alle sconfitte in aPut erano maggiori durante il gioco attivo rispetto al gioco indiretto con nove partecipanti su undici. A differenza della regione aPut, l'omPFC ha mostrato maggiori attivazioni durante gli eventi vincenti indipendentemente dal gioco attivo e indiretto.
FIGURA 4
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Figura 4. Analisi della regione di interesse nei nodi striatale (riga superiore) e mesiale e frontale (riga inferiore) del circuito di ricompensa. Le barre di errore indicano gli intervalli di confidenza del 95%. Gli asterischi denotano effetti semplici significativi (differenze significative tra vittorie e sconfitte durante il gioco o la visione) o interazioni significative tra eventi e attività di gioco. * P <0.05. ** P <0.001. *** P <0.001. NAcc, nucleo accumbens; vCaud, ventrale caudato; dCaud, caudato dorsale; vaPut, putamen ventrale anteriore; daPut, putamen dorsale anteriore; pPut, putamen posteriore; VTA / SN, area tegmentale ventrale e substantia nigra; vmPFC, corteccia prefrontale ventromediale; omPFC, corteccia prefrontale orbitomediale.
Correlazioni tra risposte comportamentali e fMRI

Abbiamo previsto che l'autovalutazione dei giocatori per quanto riguarda la gradevolezza delle vittorie rispetto alle sconfitte durante il gioco attivo o indiretto sarebbe stata associata ai corrispondenti cambiamenti del segnale BOLD nello striato. Per testare questa ipotesi, abbiamo calcolato le differenze tra le vittorie e le sconfitte durante il gioco attivo rispetto a quello indiretto [cioè, contrasto “(gioco: vittoria> sconfitta)> (guarda: vittoria> sconfitta)”] sia per le valutazioni di gradevolezza che per i valori beta medi. Contrariamente alle nostre previsioni, nessuna correlazione statisticamente significativa tra queste variabili è stata trovata in nessuna regione striatale (Rs <0.51; Ps> 0.11). Allo stesso modo, non siamo riusciti a trovare correlazioni statisticamente significative tra le valutazioni di piacevolezza e i valori beta medi per vittorie contro sconfitte, raggruppate su gioco attivo e vicario, in nessuno dei ROI frontali (Rs <0.18, Ps> 0.59).

Una possibilità per spiegare le disattivazioni sistematiche nel mesencefalo e nello striato durante il gioco attivo contro vicario (vedi Figura 4) è che le loro attivazioni sono rimaste elevate durante il gioco attivo a causa dell'elaborazione anticipatoria o edonica della ricompensa, ma sono tornate più vicine ai livelli di base sia durante la vittoria che durante la sconfitta eventi. Per verificarlo, abbiamo calcolato i punteggi di differenza tra gioco attivo e vicario per misure di affetto positivo e negativo e li abbiamo confrontati con i valori beta medi per gioco attivo e vicario (raggruppati su vittorie e sconfitte) nelle nostre ROI predefinite. Coerentemente, i punteggi della differenza affettiva positiva hanno mostrato una correlazione significativa con i punti di disattivazione in VTA / SN, dCaud e vaPut, e una correlazione marginalmente significativa con le disattivazioni in vCaud (Tabella 4); tutti questi effetti erano ampi (R> 0.50). Quando calcolati separatamente, i coefficienti di correlazione in queste ROI erano più negativi durante la riproduzione attiva rispetto a quella indiretta (cioè, RPlay <RWatch). Grafici a dispersione bivariati per queste correlazioni sono mostrati nella Figura 5. In altre parole, maggiori sono le disattivazioni mostrate da queste regioni durante gli eventi di gioco di vincita e sconfitta, maggiore è l'effetto positivo sui giocatori segnalati dopo una partita attiva rispetto a quella indiretta.
TABELLA 4
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Tabella 4. Correlazioni tra punteggi di differenza (attivo meno vicario) per misure di affetti positivi e negativi e valori medi di beta (gioco attivo e vicario) nelle regioni mesiale e striatale (RPlay-Watch).
FIGURA 5
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Figura 5. Diagrammi di dispersione bivariati per le valutazioni degli effetti positivi rispetto alle risposte beta medie nelle regioni di interesse, per condizioni di gioco attive e vicarie. Le linee solide e tratteggiate rappresentano i migliori adattamenti lineari ai dati. VTA / SN, area tegmentale ventrale e substantia nigra; NAcc, nucleo accumbens; vCaud, caudato ventrale; dCaud, caudato dorsale; vaPut, putamen ventrale anteriore; daPut, putamen dorsale anteriore; pPut, putamen posteriore.

Discussione

Nella presente indagine abbiamo studiato le risposte fMRI a eventi di gioco di vittoria e sconfitta (relativi ai livelli di attivazione durante la riproduzione di videogiochi generici) durante il gioco attivo e vicario. I nostri risultati hanno rivelato due effetti principali nello striato. Innanzitutto, replicando risultati precedenti simili (Mathiak et al., 2011), sia gli eventi di vittoria che quelli di sconfitta hanno evocato disattivazioni rispetto ai livelli di gioco generici durante il gioco attivo ma non durante il gioco vicario. In secondo luogo, oltre a questo effetto principale dell'attività di gioco, gli eventi di vittoria hanno evocato livelli di attivazione più elevati (cioè, disattivazioni più deboli durante il gioco attivo e attivazioni più forti durante il gioco vicario) rispetto agli eventi di perdita. Inoltre, i nostri risultati hanno mostrato un'interazione tra questi due effetti; cioè, i cambiamenti di attivazione dovuti alle vittorie rispetto alle sconfitte nello striato, in particolare nel putamen anteriore, erano maggiori durante il gioco attivo rispetto a quello indiretto. Questo effetto di interazione dimostra per la prima volta che vincere contro perdere in un videogioco complesso evoca effetti più forti nello striato durante il gioco attivo rispetto a quello vicario. Questo risultato è coerente sia con l'elettrofisiologia animale (Kawagoe et al., 1998; Schultz et al., 2000) che con il neuroimaging umano (Elliott et al., 2004; O'Doherty et al., 2004; Tricomi et al., 2004; Zink et al., 2004; Guitart-Masip et al., 2011), dimostrando che le risposte di ricompensa striatale dipendono in modo critico dalle azioni proprie dei destinatari. Questi studi precedenti hanno impiegato compiti semplici in cui le ricompense erano associate ad azioni motorie specifiche (p. Es., Premendo uno dei due pulsanti), mentre il presente studio estende questi risultati dimostrando la contingenza azione-ricompensa nello striato durante un compito complesso ed ecologicamente valido (video gioco) che simula un comportamento umano motivato.

Siamo anche stati in grado di dissociare la codifica di attivamente rispetto ai premi ottenuti passivamente nello striato e nella corteccia frontale: mentre il putamen anteriore era più sensibile alle vittorie che alle perdite solo durante il gameplay attivo, l'omPFC ha mostrato maggiore attivazione a vincere che perdere durante sia attivo che gioco indiretto. Attivazioni di ricompensa indipendenti dall'azione nell'omPFC sono state osservate precedentemente sia negli studi sugli animali (Schultz et al., 2000) che sugli studi di neuroimaging umano (Elliott et al., 2004). Dato che gli eventi di vincita e perdita erano associati a premi e punizioni monetarie esterne, le attivazioni omPFC sono anche coerenti con il ruolo noto di omPFC nell'elaborazione di guadagni monetari e altri vantaggi secondari (Xue et al., 2009). Tuttavia, il nucleo accumbens nello striato ha anche mostrato maggiori attivazioni alle vittorie rispetto alle perdite durante il gameplay sia attivo che vicario. È possibile che, a differenza del putamen anteriore, il nucleo accumbens fosse generalmente sensibile a ricevere ricompense in modo simile a omPFC. I modelli di risposta dissociabili dei risultati del putamen anteriore e del nucleo accumbens potrebbero derivare dai diversi modelli di connettività dello striato ventromediale (compreso il nucleo accumbens) e dallo striato dorsolaterale (incluso il putamen): mentre lo striato ventromediale riceve afferenze viscerali, le regioni dorsolaterali sono maggiormente collegate regioni associative e sensomotorie di ordine superiore (Voorn et al., 2004).

Le disattivazioni striatali osservate durante entrambe le vittorie e le perdite durante il gioco attivo hanno esteso significativamente i nostri risultati precedenti (Kätsyri et al., 2012). Sebbene in precedenza siano state osservate simili disattivazioni striatali (Mathiak et al., 2011), la disattivazione dei circuiti di ricompensa associata ad eventi di gameplay gratificanti merita comunque considerazione. Una possibile spiegazione è che lo striato mostrasse attivazioni toniche quando il giocatore stava attivamente gareggiando contro il suo avversario, e che queste attivazioni tornavano più vicine ai livelli di base ogni volta che una pausa nel gioco gli impediva di perseguire questo obiettivo; cioè, sia dopo che è diventato incapacitato (eventi di perdita) sia dopo che è riuscito a eliminare il suo avversario (vincere eventi). Sfortunatamente, non siamo stati in grado di testare direttamente questa ipotesi: poiché la forza di un segnale BOLD grezzo è arbitraria, il confronto tra le intercettazioni di sessioni di gioco attive e vicarie sottoposte a scansione indipendente sarebbe stato privo di senso. Tuttavia, studi precedenti su fMRI e PET hanno già dimostrato che il gameplay attivo evoca aumenti tonici nelle attivazioni striatali (Koepp et al., 1998; Hoeft et al., 2008), e uno studio precedente ha dimostrato che gameplay e offset attivi del gameplay evocano fMRI striatali attivazioni e disattivazioni, rispettivamente (Cole et al., 2012).

Sopra abbiamo suggerito che le disattivazioni striatali che si verificano al momento delle vittorie e delle sconfitte potrebbero essere causate da livelli di attivazione tonica durante il gameplay generico, che tornavano più vicini ai livelli di base quando l'attività di gioco veniva interrotta. Sebbene questo suggerimento sia speculativo, ci sono almeno due potenziali spiegazioni del motivo per cui la riproduzione di videogiochi evocherebbe attivazioni toniche nello striato. In primo luogo, tali attivazioni, in particolare durante il gioco attivo, potrebbero riflettere la natura intrinsecamente gratificante del gioco di per sé (cfr. Przybylski et al., 2010; vedere anche Koepp et al., 1998). I nostri risultati supportano provvisoriamente questo punto di vista, dato che le disattivazioni striatali e mesiali causate da eventi di gioco (vittorie e sconfitte) durante il gioco attivo e vicario erano correlate con l'auto-valutazione degli effetti positivi dei giocatori per le sessioni intere corrispondenti. In secondo luogo, è possibile che le attivazioni toniche striatali riflettano processi di ricompensa anticipatori sostenuti piuttosto che edonici, ovvero componenti di ricompensa "volentieri" anziché "graditi" (vedere Berridge, 2007; Diekhof et al., 2012). Questa è una spiegazione plausibile, dato che nel nostro videogioco dal ritmo serrato (con 20-30 secondi di durata media dei round; vedere la Tabella 1), tutte le attività che seguono l'inizio di un nuovo round di gioco (cioè trovare e coinvolgere l'avversario) sono stati infine associati alla ricerca di ricompense. Tuttavia, non è chiaro il motivo per cui tali risposte anticipatorie dovrebbero essere maggiori durante il gioco attivo rispetto a quello indiretto. Inoltre, il putamen anteriore (durante il gioco attivo) e il nucleo accumbens (sia durante il gioco attivo che per quello indiretto) erano sensibili anche ai risultati di ricompensa, poiché le loro risposte erano maggiori per le vittorie che per le sconfitte. I suggerimenti sulle risposte striatali ai premi previsti e ottenuti non si escludono a vicenda. Infatti, una recente meta-analisi di studi di imaging cerebrale ha dimostrato che lo striato ventrale, a differenza dell'mPFC, è sensibile sia alle ricompense previste che a quelle ricevute (Diekhof et al., 2012).

Oltre alle valutazioni affettive, le condizioni di gioco attive e vicarie evocavano la presenza spaziale differenziale e le esperienze di flusso. La presenza spaziale è stata associata ad attivazioni in un'ampia rete tra cui il flusso visivo ventrale, la corteccia parietale, la corteccia premotoria e il tronco cerebrale (Jäncke et al., 2009). È interessante notare che i nostri risultati hanno dimostrato che oltre allo striato, anche queste regioni hanno mostrato forti disattivazioni durante gli eventi di vittoria e perdita durante la riproduzione attiva (cfr. Tabella 2). Quindi, è possibile che anche la rete che contribuisce all'esperienza della presenza spaziale abbia mostrato attivazioni toniche durante il gioco attivo, che è tornato ai livelli di base dopo eventi di vittoria e perdita. Tuttavia, è chiaro che sono necessari studi futuri per diffondere le attivazioni fMRI tonica e fasica e i loro correlati comportamentali (ad esempio, presenza spaziale) durante la riproduzione di videogiochi.

In linea con la teoria dell'attribuzione (Weiner, 1985), l'autovalutazione dei giocatori ha confermato che le perdite erano vissute come più spiacevoli durante il gioco attivo rispetto a quello indiretto, anche se le ricompense monetarie esterne e le punizioni per le vittorie e le sconfitte erano identiche durante il gioco attivo e indiretto condizioni. La piacevolezza percepita degli eventi di vittoria durante il gioco attivo era anche collegata alle differenze individuali nella motivazione appetitiva (cioè, tendenza alla ricerca del divertimento). I nostri risultati, tuttavia, non hanno fornito prove di associazioni tra l'auto-valutazione della piacevolezza dei giocatori e le loro risposte fMRI agli eventi di vittoria e sconfitta in generale, o tra le attività di gioco attive e indirette. Tuttavia, va notato che i giocatori hanno effettuato solo due valutazioni rispetto a tutti gli eventi di vittoria e sconfitta di una partita, rispettivamente, ed è possibile che tali valutazioni complessive potrebbero non essere state accurate come le valutazioni post-hoc per tutti gli eventi di gioco sarebbe stato. In futuro, questo problema potrebbe essere risolto mostrando ai partecipanti la registrazione video delle loro sessioni di gioco e chiedendo loro di valutare continuamente le proprie sensazioni emotive durante il gioco; questa tecnica si è dimostrata efficace, ad esempio, quando si studia la base cerebrale delle emozioni suscitate dai film (Nummenmaa et al., 2012) e già utilizzata in precedenti studi sui giochi fMRI (Klasen et al., 2008).

I nostri soggetti hanno usato azioni manuali di precisione per manipolare il joystick, e quindi è fondamentale controllare i processi sensorimotori legati all'acquisizione di ricompense, specialmente perché lo striato è anche coinvolto nel controllo sensomotorio sui movimenti correttivi delle mani (Siebner et al., 2001; Turner et al., 2003). Questo problema è particolarmente importante per gli eventi di vittoria e perdita, dato che questi eventi sono in genere seguiti da diversi cambiamenti nelle richieste di movimento (ad esempio, la continuazione del gameplay rispetto all'immobilità totale). A nostra conoscenza, tuttavia, precedenti studi di imaging cerebrale non hanno cercato esplicitamente di controllare i confusi del movimento del joystick. Anche dopo aver incluso i regressori confusi continui sia per i movimenti generali che per i cambi di direzione del movimento, i nostri risultati hanno chiaramente dimostrato effetti striatali simili per gli eventi di videogioco come riportato in precedenza (Klasen et al., 2012), il che implica che tali risultati non possono essere spiegati da effetti sensorimotori. Tuttavia, gli effetti delle diverse richieste di movimento in seguito a eventi di vittoria e perdita potrebbero essere studiati in modo più esplicito in futuro; ad esempio, manipolando se il giocatore è in grado di muovere dopo specifici eventi di gioco o meno. Dovrebbero essere condotti anche studi futuri con esplicita attenzione alla verifica del ruolo dell'anticipazione della ricompensa rispetto all'accoglimento della ricompensa nelle risposte striatali. Tali studi dovrebbero utilizzare videogiochi a ritmo lento con durate sufficientemente lunghe tra azioni critiche (come le riprese) e i loro risultati.

Sebbene le dimensioni attuali del campione fossero paragonabili a quelle di numerosi recenti studi fMRI che utilizzano stimoli di videogiochi (Mathiak e Weber, 2006; Weber et al., 2006; Mobbs et al., 2007; Ko et al., 2009; Mathiak et al. , 2011; Klasen et al., 2012), studi futuri dovrebbero prendere in considerazione l'utilizzo di campioni di dimensioni maggiori per rilevare differenze potenzialmente più a grana fine tra il gameplay attivo e vicario. Abbiamo condotto analisi di potenza retrospettiva per i nostri dati utilizzando il software G * Power (Faul et al., 2007) per stimare le dimensioni minime del campione che dovrebbero essere utilizzate in studi futuri per rilevare effetti simili con il potere statistico 80% (a 5% livello di significatività). Questi calcoli hanno mostrato che cinque partecipanti sarebbero stati sufficienti per rilevare la vittoria simile rispetto alle risposte di perdita nel putamen ventrale anteriore (M = 1.90, SD = 0.95 e γ = 2.0). Tuttavia, per replicare la vittoria differenziale rispetto alle risposte di perdita durante la riproduzione attiva e vicaria nella stessa regione, è necessario utilizzare un campione più ampio di almeno tredici partecipanti (M = 1.16, SD = 1.35, γ = 0.86). Come dimostrato dal presente studio, l'annotazione automatica degli eventi di gioco consente di acquisire facilmente set di dati di grandi dimensioni da attività di gioco di videogiochi naturalistiche.

In conclusione, abbiamo dimostrato, utilizzando nuovi compiti di gioco di videogiochi, che i nodi del circuito di ricompensa dopaminergico striatale e frontale rispondono alle vittorie e alle sconfitte in modo differenziale durante il gioco attivo e vicario. Nello specifico, il nodo striatale (in particolare il putamen anteriore) era più sensibile alle vittorie che alle sconfitte solo durante il gioco attivo, mentre il nodo frontale (omPFC) mostrava risposte più forti alle vittorie rispetto alle sconfitte indipendentemente dall'attività. Questi risultati evidenziano il ruolo dello striato nella codifica delle ricompense auto-acquisite rispetto a quelle ottenute passivamente durante il comportamento motivato di libertà. Sebbene la stimolazione audiovisiva fornita dai videogiochi moderni possa essere di per sé gratificante, le basi neurali delle esperienze edoniche e avversive durante la riproduzione di videogiochi dipendono chiaramente anche dal coinvolgimento attivo dei giocatori nel gioco. Il circuito di elaborazione della ricompensa striatale esplorato nel presente studio probabilmente contribuisce all'attrazione motivazionale del gioco dei videogiochi.

Dichiarazione di conflitto di interessi

Gli autori dichiarano che la ricerca è stata condotta in assenza di relazioni commerciali o finanziarie che potrebbero essere interpretate come un potenziale conflitto di interessi.
Ringraziamenti

Ringraziamo Marita Kattelus per il suo aiuto con l'acquisizione di dati fMRI e per i partecipanti volontari per aver reso possibile questo studio. Questo lavoro ha ricevuto il sostegno finanziario dal progetto di ricerca aivoAALTO dell'Università Aalto, Accademia di Finlandia (numero di sussidio #129678, #131483 a Riitta Hari, #251125 a Lauri Nummenmaa), Consiglio europeo della ricerca (#232946 a Riitta Hari) ed Emil Fondazione Aaltonen (#595100 a Jari Kätsyri).

Riferimenti