높은 미디어 멀티 태스킹 활동은 전치부 대뇌 피질 (2014)에서보다 작은 회색 - 물질 밀도와 관련됩니다.

인용 : Loh KK, Kanai R (2014) 높은 미디어 멀티 태스킹 활동은 앞쪽 피질 피질에서 더 작은 그레이 매터 밀도와 관련이 있습니다. ONE 9 (9) : e106698를 선택하십시오. doi : 10.1371 / journal.pone.0106698

추상

미디어 멀티 태스킹, 또는 여러 매체 형태의 동시 소비는 오늘날 사회에서 점점 더 널리 퍼져 있으며 부정적인 심리 사회적,인지 적 영향과 관련이있다. 더 무거운 미디어 멀티 태스킹에 관여하는 개인은인지 제어 작업에서 더 나쁘게 수행하고 더 많은 사회 정서적 어려움을 나타냅니다.. 그러나, 미디어 멀티 태스킹과 관련된 신경 과정은 아직 연구되지 않았다.

본 연구는 미디어 멀티 태스킹 활동과 뇌 구조 사이의 관계를 조사했다. 연구에 따르면 뇌 구조는 새로운 환경과 경험에 장기간 노출되면 변경 될 수 있습니다. 따라서, 우리는 미디어 멀티 태스킹의 차등 참여가 뇌 구조 변동성과 상관 관계가있을 것으로 예상했다.

이것은 Voxel-Based Morphometry (VBM) 분석을 통해 확인되었습니다. MMI (Media Multitasking Index) 점수가 높은 개인은 전 치질 피질 (ACC)에서 회백질 밀도가 더 작습니다. 에프이 ACC 영역과 precuneus 사이의 비 실제적인 연결성은 MMI와 부정적으로 관련되었다. 우리의 연구 결과 무거운 미디어 멀티 태스킹에서 관찰 된 감소 된인지 제어 성능 및 사회 감정 규정에 대 한 가능한 구조적 상관 관계를 제안합니다. 우리 연구의 단면적 특성으로 인해 인과 관계의 방향을 지정할 수는 없지만, 우리의 결과는 개별 미디어 멀티 태스킹 동작과 ACC 구조 차이 사이에 새로운 연관성을 가져 왔습니다.

도

인용 : Loh KK, Kanai R (2014) 높은 미디어 멀티 태스킹 활동은 앞쪽 피질 피질에서 더 작은 그레이 매터 밀도와 관련이 있습니다. ONE 9 (9) : e106698를 선택하십시오. doi : 10.1371 / journal.pone.0106698

에디터 : 일본 동경 대학 와타나베 카츠미

수신 : 2 월 25, 2014; 수락 : 8 월 8, 2014; 게시 : 2014 년 9 월 24 일

저작권 : © 2014 Loh, Kanai. 이 문서는 크리에이티브 커먼즈 저작자 표시 라이선스원본 저작자 및 출처를 기재 한 경우 모든 매체에서 무제한 사용, 배포 및 복제가 가능합니다.

기금 : 이 프로젝트에 대한 자금은 일본 과학 기술기구의 PRESTO 보조금에서 비롯되었습니다. 연구자들은 연구 설계, 데이터 수집 및 분석, 출판 결정 또는 원고 준비에 아무런 역할을하지 않았습니다.

경쟁 관심: 저자는 경쟁적 이익이 없다고 선언했다.

개요

미디어 멀티 태스킹또는 현대 사회에서 여러 매체 형태의 동시 소비가 점차 확산되고 있습니다. [1] 인지 제어 능력 감소와 관련이 있습니다 [2] 우울증 및 사회적 불안과 같은 부정적인 심리 사회적 영향뿐만 아니라 [3]부정적인 사회 복지 [4]학업 성과 [5]. 그러나이 시점에서 미디어 멀티 태스킹과 관련된 신경 프로세스에 대해서는 알려진 바가 거의 없습니다. 현재의 연구는 미디어 멀티 태스킹 활동과 뇌 구조 변화 간의 관계를 조사했습니다. 연구에 따르면 새로운 환경에 장기간 노출되면 뇌 구조가 변경 될 수 있음이 밝혀졌습니다 [6] 훈련과 경험뿐만 아니라 [7], [8]. 또한 VBM (Voxel-Based Morphometry)을 통해 평가 된 회백질의 지역적 변동성은인지 기능의 범위에서 개인차를 안정적으로 예측합니다 (참조) [9] 검토를 위해). 위의 결과를 바탕으로, 우리는 미디어 멀티 태스킹에서의 차등 참여가 마찬가지로 지역 뇌 구조의 차이를 반영 할 것이라는 가설을 세웠다.

현재 조사에서 MMI (Media-Multitasking Index) [2])는 특성 미디어 멀티 태스킹의 척도로 채택됩니다. MMI 점수는인지 제어 작업에 대한 개별 성과와 일관되게 연관되어 있습니다. [2], [10],[11]. 따라서, 그들은 뇌의 구조 변화와 신뢰할 수있는 행동으로 작용합니다. 우리는 개인의 MMI 점수가 특히인지 제어 및 멀티 태스킹 영역에서 뇌 구조 차이를 반영 할 것으로 예상했습니다. 과거 연구는인지 제어에서 전전두엽 피질 영역의 역할에 수렴했습니다. [12], [13], [14], [15]. 에 의해 병변 연구를 기반으로 [16], 별개의 영역은 멀티 태스킹의 분리 할 수없는 측면에 관여한다 : 전방 및 후방 싱귤 레이터는 후향 기억에 관여하고, 전전 두 영역은 예비 기억 및 계획에 연루된다. 따라서 우리는 미디어 멀티 태스킹 활동과 이러한 지역의 구조적 변동성 사이의 연관성을 찾을 것으로 기대했습니다. 미디어 멀티 태스킹 활동은 성격 특성 (예 : 신경증 및 외전)과 밀접한 관련이 있습니다. [3]), 뇌의 구조적 차이를 예측 함 [17]. 따라서, 미디어 멀티 태스킹과 뇌 구조 사이의 연관성은 이러한 특성 차이에 의해 혼란 스러울 수 있습니다. 이 가능성을 조사하기 위해 MMI와 Big Five 성격 특성 간의 관계도 검사합니다.

컴퓨터와 미디어 기술에 대해 잘 알고있는 75 건강한 성인의 MMI 점수, Big Five 성격 특성 측정 및 자기 공명 영상 (MRI) 스캔을 획득했습니다. 미디어 멀티 태스킹 활동과 뇌 구조 가변성 사이의 관계를 조사하기 위해, 우리는 먼저 최적화 된 VBM을 통해 개별 MMI 점수를 전체 뇌 수준에서 지역 회백질 밀도와 상관시켰다 [18]. 또한 Big Five 특성과 MMI 점수 간의 상관 관계를 조사했습니다. 우리의 구조적 차이의 기능적 중요성에 빛을 비추기 위해, 우리는 휴식 상태의 뇌 활동을 분석하여 MMI 점수와 뇌 내의 기능적 연결성 사이의 연관성을 밝힙니다.

행동 양식

참가자

University College London (UCL) 심리학 참가자 풀에서 모집 한 75 건강한 성인 (평균 연령 = 24.6, SD = 5.0, 38 남성)은 사전 서면 동의를 제공 한 후 현재 연구에 참여했습니다. 이 연구는 지역 UCL 윤리위원회 (윤리 적용 코드 : 2213 / 002)의 승인을 받았습니다. 우리는 참가자들에게 컴퓨터와 미디어 기술에 정통한 대학생과 교직원을 포함 시켰습니다. 그들은 참여에 대해 현금으로 상환했다. VBM 연구에 참여한 75 참가자 중, 40 참가자의 하위 집합에서 fMRI 데이터가 수집되었습니다. 성별, 연령, 교육 수준 및 MMI 점수는 두 표본간에 크게 다르지 않았습니다 (표 1).

미리보기

표 1. VBM 분석 및 기능적 연결 분석에 관련된 참가자의 인구 통계 학적 특성과 MMI 점수 비교

doi : 10.1371 / journal.pone.0106698.t001

수정 된 미디어 멀티 태스킹 설문지

미디어 멀티 태스킹 설문지의 수정 된 버전 [2] 모든 참가자에게 관리되었습니다. MMI는 개인의 특성 미디어 멀티 태스킹 활동을 안정적으로 측정했습니다. 설문지는 두 가지 주요 섹션으로 구성되어 있습니다. 첫 번째 섹션에는 12 일반 미디어 유형과 참가자가 각 미디어를 사용하는 데 주당 총 시간이보고되었습니다. 본 연구에 사용 된 수정 버전에서 10 미디어 유형은 [2]: 인쇄 매체, 텔레비전, 컴퓨터 기반 비디오, 음악, 모바일 또는 전화를 사용한 음성 통화, 인스턴트 메시징, SMS (Short Messaging Service) 메시징, 이메일, 웹 서핑 및 기타 컴퓨터 기반 응용 프로그램. “비디오 또는 컴퓨터 게임”항목은 휴대폰 게임을 포함하도록 수정되었습니다. "비 음악 오디오"항목이 "소셜 네트워킹 사이트 사용"으로 대체되었습니다. 미디어 소비의 현재 추세를 더 잘 반영하도록 변경되었습니다. 두 번째 섹션은 1 차 매체를 사용할 때 다른 모든 유형의 매체를 동시에 얼마나 많이 사용했는지를 나타내는 참여자가 참여하는 매트릭스로 구성되었습니다. 동시 사용량은 1 ~ 4 (1 = "Never", 2 = "약간", 3 = "일부"및 4 = "Most of Time")로 표시되었습니다. 참가자들의 응답은“Never”= 0,“약간”= 0.33,“때때로”= 0.67 및“Most of time”= 1로 처음 기록되었습니다. 각각의 1 차 매체에 대한 기록 된 반응의 요약은 1 차 매체를 사용할 때 동시에 사용 된 평균 매체 수를 산출했다. MMI는 다음 공식을 기반으로 계산되었습니다. 어디 mi 1 차 매체를 사용하는 동안 동시에 사용되는 평균 매체 수 i hi 1 차 매체를 사용하여 주당 소비 한 시간 수, i; 그리고 h합계 모든 미디어 양식을 사용하는 주당 총 시간입니다.

빅 5 인벤토리

빅 5 인벤토리 (BFI; [19])은 Big Five 성격 요소에 대한 간단하고 신뢰할 수있는 44- 항목 측정 값을 제공했습니다 : 추방 (8 항목), 긍정 성 (9 항목), 양심 (9 항목), 신경증 (8 항목) 및 경험의 개방성 (10 항목). 샘플에서 MMI와 Big Five 성격 특성 간의 연관성을 조사하기 위해 BFI를 채택했습니다.

MRI 데이터 수집

1.5 T Siemens Avanto 스캐너 (Siemens Medical, Erlangen, Germany)를 사용하여 각 참가자 (MPRAGE; 1 mm)에 대한 고해상도 T1 가중치 구조 이미지를 획득했습니다.3 입방 복셀; 160 슬라이스; TR = 2730 ms; TE = 3.57 ms). 기능성 MRI 데이터는 BOLD 대비에 민감한 오름차순 T2 *-가중 구배 에코 에코 평면 이미징 (EPI) 시퀀스를 사용하여 획득되었습니다. 각 획득은 32 오블 리크 슬라이스, 3.0 × 3.0 mm 해상도, 2.0 mm 슬라이스 간격을 가진 1.0 mm 두께로 구성되었습니다. EPI 슬라이스는 비강으로부터의 감수성 아티팩트를 감소시키고 안와 전방 영역 및 후방 정수리 피질에 대한 커버리지를 최대화하면서 측두 대에 걸친 커버리지를 희생시키기 위해 각 피험자에 대해 개별적으로 기울어졌다. 따라서 최종 방향은 8 °에서 16 ° 사이입니다. 동일한 슬라이스의 두 개의 연속적인 획득 사이의 시간 간격은 2528 도의 플립 각도와 90 ms 에코 시간을 가진 44 ms입니다. 시야각은 192 × 192 mm였다. 디지털 평면 내 해상도는 픽셀 크기가 64 × 64 mm 인 3.0 × 3.0 픽셀입니다. 모든 데이터는 32 채널 헤드 코일로 수집되었습니다. 기능적 MRI 스캔 동안 참가자는 단순히 정지 상태를 유지하고 눈을 뜨고 특히 아무것도 생각하지 않도록 지시받습니다. 한 번의 실행은 180 볼륨 획득으로 이루어졌으며 초기 6 볼륨은 분석에서 버려 져서 불안정한 자화의 혼란을 피했습니다. 휴지 상태 fMRI 실행에는 약 7.5 분이 걸렸습니다.

복셀 기반 Morphometry (VBM) 분석

복셀 기반 형태 측정법 (VBM); [20])은 전처리 된 MRI 이미지의 복셀 단위 통계 분석을 가능하게하는 일반적으로 사용되는 신경 영상 분석 기법입니다. 고해상도 T1 가중 구조 스캔은 통계 파라 메트릭 매핑 (SPM8, Wellcome Department of Cognitive Neurology)을 통해 VBM으로 분석되었습니다. 이미지는 먼저 회색과 흰색 물질로 분할되었습니다. 지수화 된 Lie Algebra (DARTEL)를 통한 Diffeomorphic 해부학 적 등록은 이후 회색 물질 이미지를 공동 등록하기 위해 수행되었습니다. 등록 후 지역 회백질 양을 유지하기 위해 DARTEL에 의해 계산 된 유동장의 Jacobian 결정에 의해 등록 된 이미지가 변조되었습니다. 등록 된 회백질 이미지는 가우스 커널 (최대 너비의 절반 = 10 mm)로 평활화 한 다음 추가 다중 회귀 분석을 위해 Montreal Neurological Institute (MNI) 정위 공간으로 변환 및 정규화했습니다.

다중 회귀 분석을 주 회귀 분석기로서 MMI 점수를 갖는 표준화 된 회백질 이미지에 대해 수행 하였다. 연령, 성별 및 총 뇌량은 모든 회귀에 대해 관심없는 공변량으로 포함되었습니다. 지역 회백질 밀도가 MMI 점수와 상관 관계가있는 복셀을 탐지하기 위해 엄격한 임계 값을 채택했습니다. p <.05 가족 현명한 오류 전체 뇌와 함께.

기능적 연결성 분석

기능 연결 분석을 수행하기 위해 Conn 기능 연결 도구 상자 버전 13 (http://www.nitrc.org/projects/conn; [21])는 SPM8의 전처리 절차와 결합되었습니다. 순서대로 나열된 전처리 단계에는 슬라이스 타이밍에 대한 수정, 첫 번째 볼륨에 시계열 데이터를 다시 정렬 (즉, 모션 수정), 기능적 MRI 시계열을 해당 구조 MRI에 공동 등록, 이미지를 별도의 조직으로 분할하는 것이 포함됩니다. 회백질, 백질 및 뇌척수액 (CSF)과 같은 유형, 표준 MNI 템플릿에 대한 정규화 및 가우시안 필터 (FWHM = 8 mm)로 공간 평활화. 시계열 데이터는 0.01 Hz–0.1 Hz로 대역 통과 필터링되었습니다.

시드 기반 기능 연결 분석을 위해 VBM 분석에서 발견 된 중요한 단일 클러스터를 시드 관심 영역 (ROI)으로 사용했습니다. ROI에서 추출 된 평균 시계열은 개별 수준 분석에서 다중 회귀 모델의 회귀를 사용했습니다. 혼란스러운 요인의 영향을 최소화하기 위해 전처리 과정에서 6 가지 움직임 보정 파라미터에 대한 회귀 분석기가 포함되었습니다. 또한, 회 분화 과정에서 생성 된 마스크에서 회백질, 백질 및 CSF에 대한 평균 BOLD 신호를 추출하고 이러한 전역 신호와 관련된 분산을 최소화하기 위해 회귀 자로 포함되었습니다. ROI 신호와 뇌의 나머지 부분 사이의 시간적 상관 관계가 계산되었고 시드 ROI와의 상관 관계는 2 단계 유의성 분석을 위해 Fisher 변환을 사용하여 Z 점수로 변환되었습니다.

Z- 변환 된 통계 이미지를 사용하여, 우리는 먼저 복셀 단위의 임계 값을 사용하여 시드 ROI와 기능적 연결성을 보여주는 뇌 영역을 결정했습니다. pFWE 수정<0.05. 그 후, 우리는 덜 엄격한 임계 값을 사용했습니다. p<0.001 (보정되지 않음)은 MMI 점수와 상관 관계가있는 뇌 영역을 찾기위한 두 번째 수준 분석을 위해 ACC 연결 영역을 캡처하기위한 마스크로 사용되었습니다. 연령, 성별 및 총 두개 내 용적을 공변량으로 포함하고 임계 값을 채택했습니다. p <0.05 초기 마스크로 정의 된 볼륨에 대해 가족 별 오류가 수정되었습니다. 초기 마스킹의 이론적 근거는 우리의 분석이 시드 영역과 상관 된 활동을 보여주는 뇌 영역으로 제한되도록하는 것이 었습니다. 비록 우리가이 지역 이외의 개인차와 상관 관계를 찾았더라도, 그러한 발견은 가짜 상관 관계를 반영 할 것입니다. 우리는 두 번째 수준 분석의 힘을 높이기 위해 마스킹에 대해 덜 엄격한 임계 값을 채택했습니다.

처리 된 이미징 데이터와 VBM 및 기능적 연결 회귀 분석에 대한 변수를 포함하는 데이터 세트는 다음에서 공개적으로 제공됩니다. http://dx.doi.org/10.6084/m9.figshare.10​30286.

결과

VBM 분석은 앞쪽 피질 피질에서 MMI 점수와 회백질 밀도 사이의 음의 연관성을 밝혀 냈습니다 (그림 1; ACC; t (70) = 5.16, PFWE 수정 <.05, 클러스터 크기 = 158 복셀 × 1.53 = 533mm3; 최대 MNI 좌표 : x = 12, y = 41, z = 3). 다른 뇌 영역은 MMI 점수와 유의 한 상관 관계를 보이지 않았다. 따라서, 더 높은 매체 멀티 태스킹은 ACC에서 더 작은 회백질 부피와 관련이 있었다. 그러나 MMI와 BFI 점수 간의 상관 관계 분석은 Extraversion과 MMI 점수 사이에 매우 중요한 연관성을 보여주었습니다.표 2; r = 0.347, p = 0.002). 따라서, 우리는 관찰 된 MMI-ACC 회백질 회합이 외향성 점수의 개인차에 의해 혼란 스러울 수 있다고 의심했다. 이를 고려하여, 추가 공변량으로 BFI 점수를 추가로 제어하는 ​​이전 VBM 분석을 반복했습니다. MMI 및 인구 통계 학적 공변량과 함께 예측 변수로 모든 Big Five 특성 점수를 포함한 다중 회귀 분석 (회색 물질 밀도를 종속 변수로 사용)을 실행했습니다. 동일한 ACC 영역에서 MMI와 회백질 부피간에 유의 한 음의 관계가 관찰되었습니다 (t (65) = 5.08, PFWE 수정<.05, 클러스터 크기 = 74 복셀 × 1.53 = 250mm3; 최대 MNI 좌표 : x = 12, y = 40, z = 3). 이것은 Big Five 성격 특성의 변화와 무관하게 ACC에서 MMI와 회백질 밀도 사이에 고유 한 연관성이 있음을 시사했다.

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그림 1. VBM 회귀 분석은 MMI 점수가 ACC에서 회백질 밀도와 유의하게 관련되어 있음을 밝혀냈다 (t (70) = 5.16, PFWE 수정 <0.05, 클러스터 크기 = 158 복셀 x 1.53 = 533mm3; 최대 MNI 좌표 : x = 12, y = 41, z = 3).

피크 복셀 (Y 축)에서 조정 된 회백질 밀도는 음의 상관 관계가있었습니다 (r = -0.54, p<0.001) MMI 점수 (X 축).

doi : 10.1371 / journal.pone.0106698.g001

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표 2. 미디어 멀티 태스킹 지수 점수와 Big Five Inventory 점수 사이의 상관 관계.

doi : 10.1371 / journal.pone.0106698.t002

우리의 VBM 결과의 기능적 중요성을 밝히기 위해, 우리는 기능적 연결성 분석을 통해, 우리의 획득 된 ACC 관심 영역 (ROI)과 유의 한 연결성을 나타내는 뇌 영역을 정확하게 찾아 내려고 노력했다. 이 분석은 획득 된 ACC ROI에서의 활성이 전형적으로 양측 측두엽-정맥 접합 (TPJ; 우반구, x = 48, y = -64, z = 36, pFWE 수정<0.05; 왼쪽 반구, x = −44, y = −70, z = 36) 및 precuneus (x = 4, y = −68, z = 30, pFWE 수정<0.05) 다른 지역 (표 3). 이러한 결과는 VBM 분석에서 찾은 ACC ROI가 DMN에 속할 가능성이 있음을 나타냅니다. 다음으로, 우리는 MMI 점수가 ACC ROI와 DMN 지역 간의 연결성과 관련이 있는지 더 조사했습니다. 회귀 분석은 주 예측 인자로서 MMI 및 공변량으로서 연령, 성별 및 총 뇌 부피를 갖는 ACC와 DMN 영역 사이의 z- 변환 된 상관 관계에 대해 수행되었다. 중요한 협회가 등장하지 않았습니다. pFWE 수정<0.05. 그러나 덜 엄격한 임계 값에서 p보정되지 않은<0.001, MMI 점수가 높을수록 ACC ROI와 precuneus 간의 연결성이 약화되었습니다 (그림 2; 프리 큐뉴; t (40) = 5.22, p보정되지 않은<0.001, 클러스터 크기 = 159mm3; 피크 MNI 좌표 : x = 10, y = −50, z = 18). 우리는 연결성 결과가 덜 엄격한 임계 값으로 얻어졌으며 MMI 및 기능적 연결성 연관성에 대한 결론을 내릴 수있는 제한된 증거를 제공했다고 강조합니다. 따라서이 결과는 VBM 결과의 기능적 해석에만 사용되었습니다.

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그림 2. 회귀 분석은 ACC ROI와 Precuneus (파란색 선의 교차점) 사이의 연결이 MMI 점수와 부정적으로 연관되어 있음을 나타 냈습니다 (Precuneus; t (40) = 5.22, PFWE 수정되지 않은<0.001, 클러스터 크기 = 159mm3; 피크 MNI 좌표 : x = 10, y = −50, z = 18).

부정적인 관계가 있었다r = -0.68, p조정 된 Z 변환 ACC-Precuneus 상관 관계 (Y 축)와 MMI 점수 (X 축) 사이에 <0.001).

doi : 10.1371 / journal.pone.0106698.g002

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표 3. ACC ROI와 기능적 연결성을 나타내는 뇌 영역.

doi : 10.1371 / journal.pone.0106698.t003

토론

가설이 제시된 바와 같이, 본 연구는 미디어 멀티 태스킹과 뇌 구조 변화 사이에 중요한 관계를 밝혀냈다. 이 연관성은 엄격한 임계 값에서 중요했습니다 (pFWE 수정<0.05) 및 Big Five 성격 특성 차이와 무관합니다. 우리는 ACC 기능 및 MMI 행동 상관 관계에 관한 최근의 증거에 비추어 우리의 구조적 상관 관계의 가능한 해석에 대해 논의합니다.

ACC는 뇌에서 정보 처리 경로의 중요한 넥서스 역할을하며 감각 운동, 침해 수용성, 더 높은인지 적, 정서적 / 동 기적 과정에 연루되어있다 [22], [23]. 이 중 미디어 멀티 태스킹이인지 제어 성능과 일관되게 연관되어 있기 때문에 획득 한 ACC 영역이 더 높은인지 프로세스와 연결되어있을 가능성이 높습니다 [2], [10], [11], [24]. 또한, ACC ROI는 일반적으로 더 높은인지 적 조작과 관련이있는 DMN 뇌 영역과 유의 한 기능적 연결성을 나타냈다 [25], [26].

인지 처리 측면에서 ACC는 일반적으로 오류 또는 충돌 감지에 관여하는 것으로 생각됩니다. [27], [28]. ACC 활성화는 일반적으로 호환되지 않는 응답을 동시에 활성화 한 작업 (예 : Stroop 작업)에서 관찰됩니다. [29], [30]선택적 관심 [31] 플 랑커 작업 [32], [33]. 특히 ACC는 이중 작업 패러다임에 연루되어 있습니다. [34], [35] 개인이 경쟁 자극 및 둘 이상의 작업과 관련된 반응에 직면하는 경우. 이와 유사하게 미디어 멀티 태스킹에서 개인은 동시에 사용하는 여러 미디어 유형과 관련된 고유 한 작업 요구에 직면합니다. 따라서, 우리의 획득 한 ROI는 이중 작업 관련인지 제어 기능에 관련 될 수 있습니다. 한 가지 중요한 경고는 위에서 언급 한 기능이 일반적으로 ROI가 위치한 주둥이 영역이 아닌 등 ACC에 기인한다는 것입니다. [23], [32], [35], [36]. 그러나 연구원들은이 묘사가 절대적이지 않다고 지적했습니다. [23], [34], [37]. 특히, 현재 통역을 지원하기 위해 Dreher와 동료들은 [34] 로스트 ACC가 이중 태스킹의 맥락에서 충돌 감지에 유일하게 관여한다고보고했다.

우리의 주요 발견은 더 무거운 매체 멀티 태 스커는 더 작은 ACC 볼륨을 가졌다는 것을 나타 냈습니다. 무거운 멀티 태 스커에서 감소 된 ACC 볼륨의 가능한 행동 영향을 설명하기 위해 MMI와인지 제어를 연결하는 행동 연구를 조사했습니다. Ophir 등의 획기적인 연구. [2] 먼저 증가 된 미디어 멀티 태스킹 활동과 더 나쁜인지 제어 사이의 관계를 밝혔다. 그들은 Stroop 작업, 작업 전환, 분산기 필터링 및 n-back 작업과 같은 다양한인지 제어 작업에 참여했습니다. 주의가 산만 해졌을 때, 무거운 멀티 태 스커 (가벼운 멀티 태 스커에 비해)는 시각적 패턴의 변화를 감지하는 데 느리고 메모리 작업 중에주의가 산만하게 잘못 기억 될 수 있으며 작업 전환이 느려졌습니다. 저자는 무거운 멀티 태스킹 담당자가 작업 관련 정보에 대해서만주의를 기울이지 않을 수 있다고 제안했습니다. 루이와 Wong [24] 더 많은 멀티 태 스커가 태스크와 관련이없는 자극을 억제하는 데 더 나쁘고 결과적으로 멀티 센서 통합 태스크에서 더 잘 수행 할 수 있다는 추가 증거를 제공했습니다. 후속 연구 [11] 참가자는 수학 문제를 해결하고 제시된 문자를 암기해야하므로 이중 작업 패러다임과 매우 유사한 OSPAN (Operation Span Task)에서 무거운 멀티 태스킹 작업이 더 나빴습니다. 무거운 멀티 태스킹 담당자도 일상 생활에서 더 많은주의를 기울이지 않음을보고했습니다 [38]. 그러나 Alzahabi와 Becker의 최근 연구 [10] 반대의 결과가보고되었다 : 더 큰 멀티 태 스커는 이중 작업 성능에서 나쁘지 않았고 작업 전환에서 더 우수했다. 또한 동일한 작업에도 불구하고 Ophir 등의 연구 결과를 재현 할 수 없었습니다. 저자들은 그들의 표본이 주로 여성이며 이로 인해 불일치 한 결과가 나올 수 있다고 지적했다. 그들은 MMI와인지 조절 사이의 강력한 관계를 밝혀 내기 위해 종단 연구의 중요성을 강조했다.

요약하면, 기존의 MMI 문헌은 일반적으로 더 무거운 매체 멀티 태스킹에 관여하는 개인이 더 나쁜인지 제어 능력을 나타낸다고 제안한다. 우리의 현재 연구 결과 ACC에서 더 작은 볼륨으로 무거운 미디어 멀티 태스킹 활동을 연결 하 여이 문학을 확장합니다 : 뇌 영상 증거에 따라인지 제어에 연루 된 뇌 영역. 그러나 ACC 구조와인지 제어 능력 사이의 관계를 확립하기 위해서는 더 많은 작업이 필요하다는 점을 강조합니다. ACC 병변 환자에 대한 연구는 연루된인지 기능에서 ACC의 필요성에 대해 매우 혼합 된 관점을 보여 주었다 [39], [40], [41].

우리의 획득 한 ACC 지역이 일반적으로 동기 부여와 감정 처리와 연결된 연쇄 ACC에 위치하기 때문에 정서적 / 동기화 과정에 관여 할 가능성이있다 [23]. ACC 양의 감소는 강박 장애와 같은 비정상적인 정서적 동기 처리와 관련된 장애에 종종 관련되어 있습니다. [42]외상 후 스트레스 장애 [43], 우울증 [44] 마약 및 비 약물 관련 중독 [45], [46]. 이러한 관점에서 볼 때, ACC 양이 줄어든 무거운 미디어 멀티 태 스커는 정서적이고 동기 부여적인 규제에 덜 배치 될 가능성이 높습니다. 실제로, 높은 MMI 점수는 증가 된 신경증, 감각 추구 및 충동과 관련이있는 것으로 밝혀졌다 [3], [11] 부정적인 사회 정서적 결과 [4]. 흥미롭게도, 본 연구에서 얻은 뇌 구조적 차이의 패턴은 인터넷 중독 (IA)의 신경 상관과 유사했다. 단순히 인터넷이나 컴퓨터의 병리학적인 남용으로 정의 된 IA 환자는 ACC에서 그레이 및 화이트 물질 밀도가 감소한 것으로 밝혀 [46], [47], [48]. 미디어 멀티 태스킹과 IA라는 두 가지 구성이 겹칠 수 있습니다. MMI는 한 번에 여러 장치를 얼마나 많이 사용했는지 측정했으며 이는 컴퓨터와 인터넷의 과도한 사용을 의미하는 IA와 관련이있을 수 있습니다.

현재 연구에 대한 중요한 한계는 우리의 결과가 미디어 멀티 태스킹 행동과 뇌 구조 사이의 관계에 대한 단면 연구에서 얻어진다는 것입니다. 따라서, 그들 사이의 인과 관계의 방향을 결정할 수 없습니다. ACC가 더 작은 개인은인지 제어 또는 사회 정서 조절 능력이 약하기 때문에 멀티 태스킹에 더 취약 할 수 있지만, 멀티 태스킹 상황에 대한 노출 수준이 높을수록 ACC의 구조적 변화를 초래할 수 있습니다. 원인의 방향을 분명하게 결정하기 위해서는 종단 연구가 필요하다. 우리의 현재 연구 결과는 미디어 멀티 태스킹 활동과 ACC의 구조적 차이 사이의 경험적 연결을 제공함으로써 그러한 연구에 대한 길을 열어줍니다. 또 다른 경고는 현재의 연구 결과가 상대적으로 교육 수준이 높고 기술에 잘 노출 된 연구 대상을 넘어 확장되지 않을 수 있다는 것입니다. 실제로 미디어 소비 패턴은 인구 통계 학적 요인에 의해 크게 영향을받을 수 있습니다 [1]. 따라서, 미래의 연구는 미디어 멀티 태스킹,인지 능력 및 뇌 구조 사이의 관계를 완화시키는 데있어서 교육 및 사회 경제적 상태와 같은 인구 학적 요인의 역할을 조사해야합니다.

결론적으로, 더 많은 미디어 멀티 태스킹 활동에 종사하는 개인은 ACC에서 더 작은 회백질 양을 가졌습니다. 이것은 또한 미디어-멀티 태스킹 증가와 관련된 나쁜인지 제어 성능 및 부정적인 사회-감정적 결과를 설명 할 수있다. 우리 연구의 단면적 특성으로 인해 인과 관계의 방향을 지정할 수는 없지만, 우리의 결과는 개별 미디어 멀티 태스킹 동작과 ACC 구조 차이 사이에 새로운 연관성을 가져 왔습니다.

작성자 기여

실험을 생각하고 설계했습니다 : KL RK. KL RK 실험을 수행했습니다. 데이터 분석 : KL RK. 제공되는 시약 / 재료 / 분석 도구 : KL RK. 논문을 썼습니다 : KL RK.

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