खेल मात्र हेर्नु पर्याप्त छैन: सक्रिय र अपमानजनक खेल (२०१ 2013) को दौरान भिडियो गेममा सफलताहरू र असफलताहरूको लागि स्ट्रिटल एफएमआरआई इनाम प्रतिक्रिया।

परिचय

भिडियो खेल खेल्न आवाश्यक रूपमा प्रेरणादायी छ (सीएफ। रायन र डेसी, २०००): धेरै व्यक्तिहरू भिडियो गेमहरू खेल्छन् किनभने तिनीहरू स्वाभाविक रूपमा रोचक र रमाइलो छन् बरु उनीहरूले आर्थिक इनाम वा अन्य बाह्य परिणामहरू प्रदान गर्छन् (रायन एट अल।, २००;; प्रिज्बिलस्की एट अल ।, २००,, २०१०) तसर्थ, मस्तिष्क इमेजिंग अध्ययनहरूले देखायो कि भिडियो गेम खेल्दा मस्तिष्कको प्रमुख प्रेरणा प्रणालीहरू संलग्न हुन्छन्, डोपामाइन रिलीज (कोपे एट अल।, १ 2000 2006)) र स्ट्रोटममा हेमोडायनामिक एक्टिभेशन्स (Hoeft et al।, २००)) मा बढेकोबाट प्रमाणित हुन्छ (हेर्नुहोस्) Kätsyri एट अल।, २०१२)। गेमप्लेको समयमा प्रमुख प्रेरणादायी घटनाहरूमा सफलता र असफलता समावेश हुन्छन् विशिष्ट खेल लक्ष्यहरू प्राप्त गर्न को लागी, जस्तै आफ्नो प्रतिद्वन्द्वीलाई हटाउनको लागि प्रबन्ध गर्ने वा आफैलाई हटाउनबाट जोगिने जस्ता। सफलताहरू र असफलताहरू रमाईलो र अप्रिय भावनाहरू (नुमेन्मा र नीमी, २०० 2009) को लागि सबैभन्दा शक्तिशाली ट्रिगरहरू हुन्, र तिनीहरूको स्नेहपूर्ण शल्यता विस्तार गरिएको छ जब तिनीहरू बाहिरी कारणहरूको सट्टा आन्तरिक (सक्रिय गेमप्लेको रूपमा) श्रेय दिन सकिन्छ (वाइनर, १ 2010 1998) । यसको अनुरूप, ब्रेन इमेजिंग अध्ययनहरूले देखाए कि आत्म-प्राप्त पुरस्कारहरू - जस्तै सही मोटर प्रतिक्रियाहरूमा ती आकस्मिकहरू - बरु यादृच्छिक रूपमा वितरितको भन्दा स्ट्राइटममा कडा तंत्रिका प्रतिक्रियाहरू पैदा हुन्छन् (उदाहरणका लागि, Zink et al।, २००))। फलस्वरूप, यो सम्भव छ कि भिडियो गेमहरूको उत्प्रेरक पुललाई सक्रिय गरिएको गेमप्लेको बेला पुरस्कार प्राप्त गरेर सुरु गरिएको एम्प्लिफाइड इनाम प्रतिक्रियाहरू द्वारा वर्णन गर्न सकिन्छ। यहाँ हामीले सक्रिय र विकराय भिडियो गेम खेलको क्रममा सफलता- र असफलता-सम्बन्धित गेमप्ले घटनाहरूको इनाम सर्किट प्रतिक्रियाहरू फरक गरी यो परिकल्पना परीक्षण गरेका छौं - त्यो हो, जसमा खेलाडीहरूसँग पूर्ण खेल बनाउने तिनीहरूको खेल चरित्रमा कुनै नियन्त्रण छैन।

सफलता र असफलता सम्बन्धी गेमप्ले घटनाहरूले पशु शिक्षामा सम्मानित पुरस्कार र सजायका तीन विशेषताहरु पूरा गर्दछन् (शुल्ट्ज, २०० 2004, २००;; बेरिज र क्रिन्जलबाच, २००।)। पहिलो, तिनीहरू खेलाडीको प्रदर्शन मा प्रत्यक्ष प्रतिक्रिया प्रदान गरेर सिक्न योगदान। दोस्रो, तिनीहरू दृष्टिकोण र निकासी व्यवहारहरूसँग सम्बन्धित छन्, जुन खेलाडीहरू सफल हुन प्रयास गर्छन् र खेलमा असफल हुनबाट बच्न (क्लार्क र डुइमरिंग, २०० 2006 हेर्नुहोस्)। तेस्रो, सफलताहरू सामान्यतया रमाइलो र अप्रिय भावनात्मक प्रतिक्रियाहरूका साथ असफलताहरूसँग सम्बन्धित हुन्छन् - यद्यपि केही खेलहरूमा यो म्यापि। बढी जटिल हुन सक्छ (रजाजा एट अल।, २००,, २००))। डोपामिनर्जिक मार्ग मध्यब्रिन (भेन्ट्रल टेगमेन्टल क्षेत्र र सबस्टानिया निग्रा, VTA / SN) बाट ventral र पृष्ठीय स्ट्र्याटम (न्यूक्लियस एग्म्बेंस, caudate न्यूक्लियस, र पुटमेन) सम्म फैलाउन र फ्रन्टल कोर्टेक्स (orbitomedial and medial prefrontal cortex; ओएमएफसी) र vPP शामिल; पुरस्कृत पुरस्कार र सजायहरुमा (केल्ली, २०० 2008; ओ'डोहर्टी, २०० 2006; ब्रेसन एण्ड क्रिपा, २००;; नटसन र कूपर, २०० 2006; स्ल्ट्ज, २००;; बेरिज र क्रिन्जलबाच, २०० 2008; हिकोसाका एट अल। २०० 2004; हबर एण्ड नटसन, २०१० ; कूब र भोल्को, २०१०) यस डोपामिनर्जिक सर्किट्रीले सम्भावित भिडियो गेम खेल्ने क्रममा स enc्केतन सफलताहरू र असफलताहरूमा योगदान गर्दछ। उदाहरण को लागी, बाँदर पार्श्व पीएफसी मा न्यूरन्स भिन्न प्रतिस्पर्धी शूटिंग खेल मा सफलताहरु र असफलता द्वारा सक्रिय छन् (होसोकावा र Watanabe, २०१२)। यसबाहेक, मानवमा कार्यात्मक चुम्बकीय अनुनाद इमेजिंग (एफएमआरआई) अध्ययनले देखाएअनुसार भिडियो गेममा सफलताहरूले न्यूक्लियस एम्ब्याम्बन्स, काउडेट र एन्टेरियर पुटमेनमा असफलताका साथै एमपीएफसी (मथियाक एट अल।, २०११; Kätsyri एट) को तुलनामा कडा गतिविधि सक्रिय पार्छ। अल।, २०१२; क्लासेन एट अल।, २०१२), र ती सबै भन्दा पूर्ववर्ती स्ट्रिटल सक्रियताहरू यी घटनाहरूको बखत खेलाडीहरूको स्व-मूल्या rated्कन हेडोनिक अनुभवहरूसँग सम्बन्धित छ (Kätsyri et al।, २०१२)।

स्ट्रियाटम विस्तृत रूपमा एसोसिएटिभ, मोटर, र लिम्बिक सर्किटसँग जोडिएको छ, यसरी मोटर र संवेदनशील जानकारी (हबर र नटसन, २०१०) को संयोजन गर्न एक आदर्श शारीरिक स्थितिमा हुन्छ। दुबै जनावर र मानव अध्ययनले निरन्तर संकेत गर्यो कि स्ट्राइटल इनाम प्रतिक्रिया आफैंको इनाममा आकस्मिक हुन्छ साथै उनीहरूलाई प्राप्त गर्नका लागि कार्यहरू पनि गरिन्छ (सीएफ डेलगाडो, २०० 2010)। बाँदर काउडेटे न्यूरन्स मोटर गतिविधिले गर्दा प्राय: आगोले आगो प्रत्याशित कार्यहरू भन्दा बढि अपेक्षित इनाममा अग्रसर हुन्छन् (कावागो एट अल।, १ 2007 1998;; शूल्ट्ज एट अल। मानव एफएमआरआई अध्ययनले स्ट्राइटममा कार्य र इनामको बीच आकस्मिकता प्रदर्शन गरेको छ। उदाहरण को लागी, पृष्टार्थी काउडेटले पुरस्कार र सजायहरु लाई फरक प्रतिक्रिया गर्दछ मात्र जब उनीहरु सहभागीको बटन थिच्दछन् (Tricomi एट अल।, २००))। त्यस्तै गरी, पुटमेनमा पुरस्कृत गतिविधिहरू केवल बढाइन्छ जब पुरस्कार बटनहरू प्रेसहरूमा आकस्मिक हुन्छन् (इलियट एट अल।, २००))। यसबाहेक, पूरै स्ट्रिटममा सक्रियताहरू बटन प्रेसहरूको लागि फेला परेको छ जुन पुरस्कारहरू पाउन वा सजायबाट बच्न (गिटार्ट-मसिप एट अल।, २०११) निष्पादित गरिएको थियो। विशेष गरी भेन्ट्रल स्ट्र्याटमले मौखिक प्रतिक्रिया पछि सक्रिय सक्रियता प्रदर्शन गर्दछ सफल मोटार प्रदर्शनको पछि, अनुपस्थिति र मौद्रिक पुरस्कारको उपस्थिति दुवैमा (लुत्ज एट अल।, २०१२)। स्ट्राइटमको विपरीत, ओएमपीएफसीले मोनरेको कार्य स्वतन्त्र रूपमा पुरानो गर्दछ बन्दर (शल्त्ज एट अल।, २०००) र मानव (इलियट एट अल।, २००)) मा। यी निष्कर्षहरू पछ्याई, सफलताहरूले स्ट्रियाटममा सक्रिय सक्रिय खेल खेल खेल्ने क्रममा विफलता भन्दा कडा गतिविधिहरू पैदा गर्नुपर्दछ, जबकि ओएमपीएफसीले सक्रिय र विकराल खेल दुबै सफलताको लागि बलियो सक्रियता देखाउनु पर्छ।

आजको मिति, केहि मस्तिष्क इमेजिंग अध्ययनहरूले सक्रिय र विकरियस भिडियो खेल खेल्ने क्रममा न्यूरल एक्टिभेसनसँग तुलना गरेको छ। इलेक्ट्रोएन्सेफालोग्राफी प्रयोग गरिएको एक अध्ययनले देखायो कि सक्रिय बनाम विकरियस प्लेइ frले फ्रन्टो-पेरिएटल कर्टिकल एक्टिवेशन बढाउँदछ, साथै खेलमा उच्च स्व-रिपोर्ट गरिएको स्थानिक उपस्थिति (हभ्रनेक एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स)। सक्रिय र अपमानजनक खेलको लागि हेमोडायन्यामिक प्रतिक्रियाहरू केवल एउटा अध्ययनमा स्पष्टसँग तुलना गरिएको छ (कोल एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स): भिडियो गेमको सुरूवात स्ट्रिएटम (न्यूक्लियस एम्बम्बन्स, क्युडेट र पुटमेन) सक्रिय भयो र फ्रन्टल नोड्स एमपीएफसीको नजिकै (जस्तै, पूर्वकालिक सिulate्गुलेल कर्टेक्स), भियर्सिय गेमप्ले भन्दा सक्रियको बखत कडा सक्रियताका साथ। स्ट्रिटियल सक्रियताहरू प्ले अफसेट पछि घट्यो। यद्यपि, खेलमा सफलताका घटनाहरूका लागि एफएमआरआई प्रतिक्रियाहरू सक्रिय र अपमानजनक खेलको बीचमा भिन्न थिएनन्; यसबाहेक, असफलताका घटनाहरू खेलमा समावेश गरिएका थिएनन्। यो सम्भव छ कि बिषयवस्तु डिजाइनको बीचमा लागू (जस्तै, सहभागी भिडियोहरू खेल्ने र भिडियो गेम हेर्ने बिचको तुलना) सक्रिय र अपमानजनक खेलको बिचमा सफलता सम्बन्धित भिन्नताहरू प्रकट गर्न पर्याप्त शक्तिशाली थिएन। यसका साथै, अध्ययनले विफलता घटनाहरूले सक्रिय र अपमानजनक गेमप्लेको समयमा विभेदक गतिविधिहरू उत्पन्न गर्दछ कि गर्दैन भन्ने स्वाभाविक रूपमा प्रश्न सोध्छ।

यहाँ हामीले अनुसन्धान गर्‍यौं कि एक प्रतिस्पर्धी भिडियो खेलमा सफलताहरू र असफलता द्वारा प्राप्त इनाम-प्रणाली गतिविधिहरू सक्रिय र विकरियस भिडियो-खेलको बीचमा भिन्न हुन्छन् जुन पूर्ण-विषय डिजाइनमा प्ले हुन्छ। हामीले सरलीकृत ट्या tank्क शूटर खेल प्रयोग गर्‍यौं जुन एफएमआरआई सेटिंग (cf. Kätsyri et al।, २०१२) को लागि अनुकूलित गरिएको थियो। खेलमा प्रमुख सफलता र विफलताका घटनाहरू विजयीहरू हुन् (विपक्षीलाई हटाउँदै) र घाटा (आफैलाई हटाउँदा) आफ्नो विपक्षीको बिरूद्ध। हामीले सक्रिय गेमप्ले (Kätsyri et al।, २०१२) मा हाम्रा पहिले प्रकाशित डाटाको अंशहरू पुन: विश्लेषण गर्‍यौं, र उनीहरूलाई उही खेल देखेर उपन्यास डाटासँग तुलना गर्‍यौं। हाम्रो सक्रिय गेमप्ले डाटा को विगतको विश्लेषण भन्दा फरक, अब हामी जीत र हानि घटनाहरु अलग अलग तुलना, अब दिएका प्रमाणहरु बाट सुझाव दिएका छ कि स्ट्राइटल सक्रियणहरु जीतको समयमा र हानि दुवै सक्रिय गेमप्लेको समयमा घट्छन् (मथियाक एट अल।, २०११)। हामीले सक्रिय र विकराल खेल दुबै समयमा सममित मौद्रिक पुरस्कार र सजायका साथ जीत र हानि कार्यक्रमहरू जोडी, ताकि जीत र हानिका लागि बाह्य पुरस्कार दुबै सर्तहरूमा समान रहन। अघिल्लो साहित्यको आधारमा हामीले पूर्वानुमान गरेका थिए कि स्ट्रिटम (विशेष गरी न्यूक्लियस एक्म्बम्न्स, भेन्ट्र क्युडेट र एन्टेरियर पुटमेन) विकरियस गेमप्ले भन्दा सक्रिय हुँदा जीत र घाटामा कडा भिन्नता देखाउँदछ, र ती प्रभावहरू संगत विस्तारसँग सम्बन्धित हुन्छन्। रमाईलो र अप्रिय भावनाहरूको। हामीले यो पनि भविष्यवाणी गरेका थियौं कि जीतले एमपीएफसीमा (विशेष गरी, ओएमपीएफसी) दुबै सक्रिय र विकरासी खेलको समयमा हुने नोक्सानको तुलनामा बढी प्रतिक्रिया दिनेछ, र यी भिन्नतावादी क्रियाकलापहरू स्व-रेटेड रमाइलोपन र अप्रिय मूल्यांकनको साथ सम्बन्धित हुनेछ।

सामग्री र विधिहरू
सहभागीहरू

सहभागीहरु 25.6 वर्षको औसत उमेर (दायरा 22 – 33 वर्ष) को साथ एघार दायाँ-पुरूष स्वयंसेवकहरू थिए र गेमि inको प्रचुर अनुभवको साथ (जस 7.8 h / हप्ता, दायरा 1 – 20 h / हप्ता)। थप छ जना सहभागी स्क्यान गरियो तर प्राविधिक समस्याहरू (एक सहभागी), विचलित खेल्ने रणनीतिहरू (विस्तृत बटन थिच्ने; एक सहभागी), वा अत्यधिक टाउको चाल (चार सहभागी) को कारण विश्लेषणबाट हटाइयो। सबै सहभागीहरू द्वारा रिपोर्ट गरिएको खेलको समय 30 घ / हप्ता भन्दा कम थियो, जुन व्यसन भिडियो गेम खेल्नको लागि प्राय: प्रयोग हुने मापदण्ड हो (को एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स; हान एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स)। कुनै पनि सहभागीले हालको अध्ययनमा खेलेको खेलको पहिलेको अनुभव थिएन। सबै तर एक जना सहभागीले सामान्य व्यक्ति शूटर खेलहरू नियमित रूपमा सामान्य साप्ताहिक प्ले समयहरूसँग खेल्ने रिपोर्ट गरे (जसको अर्थ 2009 h / हप्ता, दायरा 2010 – 3.2 h / हप्ता)। सबै सहभागीहरू फिनिश अन्डर वा स्नातकोत्तर विश्वविद्यालयका विद्यार्थीहरू थिए। केवल पुरुष सहभागीहरूलाई भर्ती गरिएको थियो किनभने पुरुषहरूसँग भिडियो गेमहरूको अधिक अनुभव हुन्छ, सामान्यतया त्यस्ता खेलहरूबाट बढी अभिप्रेरित हुन्छन्, र प्रतिस्पर्धी भिडियो गेम (लुकास, एक्सएनयूएमएक्स) को लागि महिलाहरू भन्दा बढी प्राथमिकता देखाउँछन्। न्युरोलॉजिकल वा साइकियट्रिक डिसअर्डरको स्व-रिपोर्ट गरिएको ईतिहासको साथ सहभागीहरूलाई समावेश गरिएको थिएन। सबै सहभागीहरूले हेलसिंकी र Uusimaa विश्वविद्यालय जिल्लाको नैतिक समितिले अनुमोदन गरेको प्रोटोकोलको रूपमा लिखित सूचित सहमति प्रदान गर्‍यो र उनीहरूको कामको घण्टाको लागि मौद्रिक क्षतिपूर्ति प्राप्त भयो।
सांख्यिकीय शक्ति

सांख्यिकीय शक्ति गणनाको लागि, हामीले कोल एट अलबाट अघिल्लो सक्रिय गेमप्ले डाटा (N = 43 सहभागीहरू) प्रयोग गर्‍यौं। (2012) दिईयो कि उनीहरूको प्रयोगले जीत र हानि बिरूद्ध सक्रिय बनाम गेमप्लेमा स्पष्ट तुलना समावेश गर्दैन, हामीले सट्टामा उनीहरूले रिपोर्ट गरेका तथ्या NA्कहरू सक्रिय गेमप्ले अनसेट (M = 0.234 र SD = 0.2015) लाई NAcc प्रतिक्रियाहरूमा अपनाएका छौं। अर्को, G * पावर सफ्टवेयरको प्रयोग गरेर (फाउल एट अल।, 2007), हामीले वर्तमान प्रयोगको एक प्राथमिक सांख्यिकीय शक्ति समान प्रभाव आकारहरू (γ = 0.234 / 0.2015 = 1.16) पत्ता लगाउन अनुमान लगायौं। अनुमानित पावर 93% थियो, जुन हालका उद्देश्यहरूको लागि सन्तोषजनक मानिन्थ्यो।
प्रायोगिक प्रक्रिया

हाम्रो प्रयोगात्मक सेटिंग मा विस्तार मा वर्णन गरिएको छ (Kätsyri एट अल।, 2012)। संक्षेपमा, स्क्यान गर्दा सहभागीहरूले पहिलो व्यक्ति ट्या tankक-शूटर खेल "BZFlag" (2.0.14 को एक घर संशोधित संस्करण; http://bzflag.org) क्रमशः मानव र कम्प्युटरको बिरूद्ध विरोध गरे, र हेर्यो एउटा पूर्व रेकर्ड गरिएको गेमप्ले भिडियो। सत्रहरू प्रत्येक 10 मिनेट चल्‍यो र काउन्टरब्यालेन्स क्रममा प्रस्तुत गरियो। जहाँसम्म, अर्को मानव (cf. Kätsyri एट अल, 2012) को बिरूद्ध प्रतिस्पर्धाको कारण सम्भव इनाम-प्रतिक्रिया पूर्वाग्रहहरू जोगिनको लागि, हामी यहाँ केवल कम्प्युटर-विरोधी सत्रको विश्लेषण गर्दछौं। एक सहभागी जसको भिडियो अवलोकन डाटा हराइरहेको थियो नयाँ सहभागीको साथ बदलियो; अन्यथा, कम्प्युटर-विरोधी डेटा हाम्रो अघिल्लो डाटा जस्तै थियो (Kätsyri एट अल।, 2012)।

Win- र हानि सम्बन्धी गतिविधिहरूमा सक्रिय बनाम भ्वाइरियस गेमप्लेका प्रभावहरू २ - (जीत बनाम हार) × २ (खेल बनाम हेर्नुहोस्) मूल्या -्कन गरियो-विषय डिजाइन भित्र। सक्रिय खेल्ने क्रममा, सहभागीको कार्य भनेको युद्धको मैदानबाट प्रतिद्वन्द्वीको ट्या tank्क खोज्नु र नष्ट गर्नु थियो आफूलाई चित्त नबुझीकन (चित्र १)। सम्बन्धित जीत र हानि घटनाहरू, र साथ साथै जोइस्टिक स्टिकम्स, समय-समय एफएमआरआई स्क्यानमा सन्दर्भ गरिएको थियो र तथ्याist्कगत विश्लेषणहरूको लागि स्वचालित रूपमा लग इन गरियो। बदमाश गेमप्लेको बखत, सहभागीको काम भनेको एक प्लेयरबाट भिडियो क्याप्चर सफ्टवेयर FrapS (http://www.fraps.com) सँग रेकर्ड गरिएको गेमप्ले भिडियो अनुसरण गर्नु थियो, जसले वास्तविक अध्ययनमा भाग लिएन। गेमप्ले भिडियोमा जीत र घाटाको फ्रिक्वेन्सीहरू गेमप्ले सत्रहरू (सीएफ तालिका १) मा जस्तै थिए। अन्तिम भिडियोसँग त्यस्तै रिजोलुसन थियो (भिडियो: १०२2 × 2 p पिक्सेल f० एफपीएसमा नमूना, अडियो k 1 केएचजेटमा नमूना) र दृश्य गुणवत्ता (१ M Mbit / s XVID कोडेकको साथ भिडियो कम्प्रेसन पछि; http://www.xvid.com) वास्तविक भिडियो खेल। गेमप्ले भिडियो प्रस्तुतीकरण सफ्टवेयर (http://www.neurobs.com) को प्रयोग गरेर प्रस्तुत गरिएको थियो।
दृश्यात्मक 1
www.frontiersin.org

फिगर 1। गेमप्ले घटनाहरूको नमूना अनुक्रम: प्लेयरले रणभूमिमा अनियमित स्थानमा स्पन्न्स गर्दछ र विपक्षी (ए) को लागि खोजी गर्न थाल्छ, खेलाडी र विपक्षीले एक अर्का (बी) लाई संलग्न गर्छन्, जबसम्म खेलाडीले विपक्षी (सी) लाई हटाउनको लागि व्यवस्थित गर्दैन वा आफैलाई हटाउँछ (डी)।
तालिका 1
www.frontiersin.org

तालिका 1। मी± ± सेईएम व्यवहार र स्व-रिपोर्ट उपायहरू सक्रिय (खेल्दै) र विकरियस (हेर्दै) भिडियो-खेल खेल्ने सत्रहरूबाट।

सक्रिय र विकराय खेल अवस्थाहरूको लागि बाह्य पुरस्कार सन्दर्भको लागि नियन्त्रण गर्न, हामीले क्रमशः जीत र घाटामा सममित मौद्रिक पुरस्कार र सजायहरू पेश गर्‍यौं। सहभागीहरूलाई भनिएको थियो कि निश्चित क्षतिपूर्ति (20 यूरो) को थपमा, उनीहरूले पैसा कमाउँदछन् (+ 0.33 यूरो) जब जित्ने र हराउने पैसा (−0.33 यूरो) जब खेल्दा खेल्दा वा हराउँदा वा भिडियोमा हराएको वा हराइरहेको जब । वास्तविकतामा, सबै सहभागीहरूले बराबर मौद्रिक क्षतिपूर्ति (30 यूरो) प्राप्त गर्‍यो, जसले तिनीहरू मध्येको कुनैले प्राप्त गरेको भन्दा बढि रकम पार गर्‍यो।
आत्म-रिपोर्ट

प्रयोग हुनु अघि, सहभागीहरूले 20 आइटम आत्म-मूल्यांकन प्रश्नावली भरिए उनीहरूको स्वभावगत व्यवहार निषेध र सक्रियता प्रणाली (BIS / BAS) संवेदनशीलता (कारभर र व्हाइट, 1994) सम्बन्धित। बीआईएस र बीएएस एरर्सिव र एपेटीभिव प्रेरणाको नियमन गर्दछ, सजाय र इनाम प्रति क्रमशः ब्यवहारात्मक र स्नेहपूर्ण प्रतिक्रियाहरू क्रमशः (कारभर र व्हाइट, एक्सएनयूएमएक्स)। बीआईएस स्केल सात वटा वस्तुहरू मिलेर बनेको छ (उदाहरणका लागि, "जब म सोच्दछु वा कोही मसँग रिसाएको छ भनेर थाहा पाउँदा म धेरै चिन्तित वा अप्ठ्यारो महसुस गर्छु")। बीएएस स्केल तीनवटा सब्सकलहरू मिलेर बनेको छ: ड्राइव (एक्सएनयूएमएक्स आईटमहरू; उदाहरणका लागि, "म आफैंले चाहेको चीजहरू पाउनको लागि बाहिर जान्छु"), इनाम उत्तरदायीता (एक्सएनयूएमएक्स आईटमहरू; उदाहरणका लागि, "जब म केही चाहन्छु, म उत्साहित हुन्छु) र उत्साहित "), र रमाईलो खोज (1994 आईटमहरू; उदाहरणका लागि," म उत्साह र नयाँ अनुभूतिहरू चाहन्छु ")। प्रत्येक आईटमलाई 4 पोइन्ट स्केलमा मूल्या was्कन गरिएको थियो, 5 (मसँग धेरै गलत) बाट 4 (मेरो लागि धेरै सत्य) सम्म। इन्स्ट्रुमेन्टको साइकोमेट्रिक गुणहरू स्वीकार्य रूपमा देखाइएको छ (कारभर र व्हाइट, 4)।

सक्रिय र अपमानजनक खेलको अवधिमा सहभागीहरूको व्यक्तिपरक अनुभवहरूको मूल्या .्कन गर्न हामीले उनीहरूलाई दुबै गेमप्ले सत्रहरू पछि सेल्फ-रिपोर्टको श्रृंखला पूरा गर्न भन्यौं। प्रश्नहरूको क्रम अनियमित थियो, र प्रतिक्रिया जॉयस्टिकमा सारेर दिइयो। हामीले खेल अनुभव प्रश्नावली (Ijsselteijn एट अल।, २००)) प्रयोग गर्ने खेल को अनुभव को निम्नलिखित पक्षहरु मापन गर्न: चुनौती, योग्यता, प्रवाह, सकारात्मक असर, नकारात्मक असर, विसर्जन, र तनाव (दुई वस्तुहरु प्रति मापदण्ड)। स्थानिक उपस्थिति - खेल वातावरणमा शारीरिक रूपमा उपस्थित हुने अनुभव (लोम्बार्ड र डिटन, १ 2008 1997)) - ITC सेन्स अफ प्रेजेंस इन्भेन्टरी (लेसिटर एट अल।, २००१) को स्थानिक उपस्थिति मापनसँग मापन गरिएको। स्थानिक उपस्थिति मापन १ items आईटमहरू बाट बनिएको छ (उदाहरणका लागि, "म खेल दृश्यहरूमा भएको महसुस गर्थें")। उनीहरूको विपक्षीसँग सामाजिक कुराकानीमा भाग लिने सहभागीहरूको अनुभव मापन गर्न, हामी गेमि Question प्रश्नावली (डे कोर्ट एट अल।, २००)) मा सामाजिक उपस्थिति प्रयोग गर्‍यौं, जसमा समानुभूति सम्बन्धी १ items आईटमहरू छन् (जस्तै, " अर्को "), अन्य खेलाडीको कार्यहरूमा संलग्नता (उदाहरणका लागि," मेरा कार्यहरू अर्कोको कार्यहरूमा निर्भर थिए "), र उहाँ प्रति नकारात्मक भावनाहरू (जस्तै," मैले बदला लिने महसुस गरे ")। दुई अतिरिक्त प्रश्नहरू एक सत्रमा सबै जीत र सबै घाटा घटनाहरूको समग्र सुखद मूल्यांकन गर्नका लागि प्रयोग गरिएको थियो, १ (अत्यन्त अप्रिय) देखि (सम्म (अत्यधिक सुखद वा नराम्रो पनि होइन) 2001 (अत्यन्त सुखद)।
Joystick Reg Regors

क्षैतिज र ठाडो जोइस्टिक स्टिक निर्देशहरू २०० हर्ट्जमा डिजिटलाइज गरिएको थियो र जोइस्टिकको केन्द्रीय स्थानबाट युक्लिडियन दूरीमा गिराइयो। नतिजा स्थिति र वेग (अर्थात स्थिति को पहिलो व्युत्पन्न) ट्र्याक पहिलो-अर्डर स्मूथिंग फिल्टर (सविट्स्की र गोले, १ 200 5) प्रयोग गरी H हर्ट्जमा कम-पास फिल्टर गरिएको थियो। मीन जोइस्टिक स्टिक स्थिति र वेग मानहरू प्रत्येक सहभागीको प्रत्येक एफएमआरआई स्क्यानको लागि छुट्याइएको थियो। अन्तमा, यी पाठ्यक्रमहरू बीच कुनै ओभरल्याप हटाउन, जोइस्टिक स्ट्रिक समय पाठ्यक्रम जॉयस्टिक स्टिक ट्र्याकको सन्दर्भमा orthogonalized थियो। फलस्वरूप, जोइस्टिक स्टिक रेजिसरले समग्र ट्या tank्की आन्दोलन मापन गर्‍यो, जबकि जोइस्टिक स्टिक रेग्रेसरले मापन गरे कि प्रत्येक एफएमआरआई स्क्यानको क्रममा प्लेयरले ट्या tank्कको आन्दोलनमा कत्ति नियन्त्रण राख्यो। उस्तै रेजिस्टरहरू प्लेयरको गेम लगबाट अवलोकन शर्तका लागि निकालेका थिए जसको गेमप्ले सत्र भिडियोमा देखाइएको थियो। यी चरहरू पछि एफएमआरआई डाटा विश्लेषणमा उपद्रवी सह-रूपका रूपमा प्रयोग भए।

एफएमआरआई डाटाको अधिग्रहण र विश्लेषण
डाटा अधिग्रहण र प्रीप्रोसेसिंग

Aalto विश्वविद्यालयको उन्नत चुंबकीय इमेजि Center केन्द्रमा सामान्य इलेक्ट्रिक Signa 3.0 T MRI स्क्यानरको साथ कार्यात्मक र एनाटॉमिकल खण्डहरू संकलन गरिएको थियो। पूर्ण मस्तिष्क फंक्शनल छविहरू भारित ग्रेडिएन्ट-इको प्लानर इमेजि usingको प्रयोग गरेर प्राप्त गरिएको थियो, बोल्ड सिग्नल कन्ट्रास्टको लागि संवेदनशील (खाली ठाउँ बिना 35 तिरछा टुक्रा, टुक्रा मोटाई = 4 मिमी, TR = 2070 एमएस, TE = 32 एमएस, FOV = 220 मिमी, फ्लिप ए angle्गल = 75 °, ईन्टर्लीवेड स्लाइस अधिग्रहण, 293 session 3.4 mm3.4 को रिजोलुसनको साथ प्रति सत्र 2 खण्डहरू)। पहिलो तीन खण्डहरू संतुलन प्रभावहरूको लागि अनुमति दिन खारेज गरियो। T1 - भारित स्ट्रक्चरल छविहरू 1 × 1 × 1 mm3 को एक ASSET क्यालिब्रेसनको साथ अनुक्रम प्रयोग गरेर एक रिजोलुसनमा प्राप्त गरियो।

एफएमआरआई डाटाको पूर्वप्रसंस्करण र विश्लेषण एसपीएम software सफ्टवेयर प्याकेज (वेलकम डिपार्टमेन्ट इमेजिंग न्यूरोसाइन्स, लन्डन) मा मतलाबमा (संस्करण .8.११) प्रयोग गरी गरिएको थियो। EPI छविहरू sice समय फरक फरक गर्न को लागी सही समय मा समातिएको थियो र टाउको चालहरु को लागी सही गर्न कठोर-बडी रूपान्तरण द्वारा पहिलो स्क्यान गर्न को लागी हस्ताक्षर। आर्टRepair टूलबक्स (संस्करण;; http://spnl.stanford.edu/tools/ArtRepair; माजाइका एट अल।, २००)) आन्दोलन कलाकृतियों को लागी सही गर्न प्रयोग गरिएको थियो। वास्तविक कार्यात्मक खण्डहरू पहिलो गति-समायोजित र आउटलेटर खण्डहरू थिए (हेड स्थिति परिवर्तन ०. mm मिमी वा ग्लोबल मतलब बोल्ड सिग्नल परिवर्तन १.7.11% भन्दा बढी) त्यसपछि नजिकको गैर-आउटलेटर खण्डहरू बीच रेखीय प्रक्षेप द्वारा प्रतिस्थापित गरियो। १०% भन्दा बढी आउटलर खण्डहरूसहित चार सहभागीहरूलाई थप विश्लेषणबाट हटाइयो। औसतमा, भिडियो गेम प्ले गर्ने सत्रमा भोल्युमको २.%% र भिडियो गेम हेर्ने क्रममा १.%% भोल्युमलाई आउटलीयरको रूपमा वर्गीकृत गरिएको थियो out आउटिलीयरहरूको संख्या यी सर्तहरूको बीचमा खास फरक थिएन (विल्कोक्सनको टी (१०) = ०.4, पी = एनएस) ईपीआई र स्ट्रक्चरल छविहरू मोन्ट्रियल न्यूरोलॉजिकल इन्स्टिच्युट (MNI) स्पेस (रेजोलुसन २ × २ mm २ मिमी)) मा आईसीबीएम १2009२ मानक टेम्पलेटमा कोरगिजर्ड र सामान्य गरिएको थियो र line-मिमी पूर्ण चौडाइको आधा गाउसियन आइसोट्रोपिक कर्नेलको साथ स्थानिय रूपमा स्मूथ गरिएको थियो। अधिकतम कार्यात्मक डेटा अस्थायी रूपमा अटोरिगेसिभ मोडल (एआर -१) र १0.5१..1.3 को कट-अफ (सब भन्दा लामो खेल राउन्डको अवधि अनुरूप) को साथ एक उच्च-पास फिल्टर प्रयोग गरी फिल्टर गरिएको थियो।
सांख्यिकीय विश्लेषण

हामीले जीत र हानि घटनाहरूमा विश्लेषण केन्द्रित गर्दै घटनासँग सम्बन्धित एफएमआरआई प्रयोग गरी हाम्रो अनियन्त्रित भिडियो गेम खेल्ने डेटाको विश्लेषण ग whose्यौं, जसको समय प्रत्येक सहभागीको लागि स्वचालित रूपमा एनोटेट गरिएको थियो। विशेष रूपमा, एक यादृच्छिक प्रभाव मोडेल दुई चरण प्रक्रिया प्रयोग गरी लागू गरिएको थियो। पहिलो तहमा, सक्रिय र विकराय खेलको दौरान जीत र हानिमा प्रत्येक सहभागीको हेमोडायनामिक प्रतिक्रियाहरू डेल्टा (स्टिक) प्रकार्यका रूपमा देखाइन्थ्यो, जुन हेमोडायनामिक प्रतिक्रिया समारोह (एचआरएफ) सँग मिल्दोजुल्दो थियो। जॉयस्टिक स्थिति र वेग समय पाठ्यक्रमहरूलाई उपद्रवी रेग्रेसरहरूको रूपमा समावेश गरिएको थियो — हेड मोशन रेजिस्टरहरू समावेश नगरेका थिए जुन आर्टरेपेर उपकरण बक्स (माजाइका एट अल।, २००)) को गति समायोजन प्रक्रिया पहिले नै यसका लागि जिम्मेवार थियो। सर्तहरूको लागि व्यक्तिगत कन्ट्रास्ट छविहरू "खेल खेल्दा जित्दै," "हेर्दा विजयी," "खेल्ने क्रममा हार्दै," र "हेर्दा हार्दै" तब उत्पन्न गरियो। दोस्रो स्तरमा, पहिलो-स्तर कन्ट्रास्ट छविहरू २ (विन बनाम घाटा) × २ (खेल बनाम हेर्नुहोस्) तथ्या analysis्क विश्लेषण, दुवै चरका स्तरहरू बीच निर्भरता र असमान भिन्नताहरू मानीएको थियो। पहिलो स्तरमा सन्तुलित डिजाइनहरूको साथ (उदाहरणका लागि, प्रत्येक विषयको लागि समान घटनाहरू, समान नम्बरहरूमा), यो दोस्रो-स्तर विश्लेषणले नजिक र एक-दुई-विषय भिन्नताको साथ, एक साँचो मिश्रित-प्रभाव डिजाइनको करीव नजिकै आयो। दोस्रो-स्तरमा, हामीले विरोधाभासहरूको "प्रभाव> हानि", "" हानि> जीत, "" खेल> हेर्नुहोस्, "र" हेर्नुहोस् "प्ले" टी-परीक्षणहरूको साथ मुख्य प्रभावहरूको परीक्षण गर्‍यौं। सक्रिय र विकराय खेलको दौरान जीत र हानिलाई विभेदक संवेदनशीलता देखाउने मस्तिष्क क्षेत्र पहिचान गर्नका लागि, हामीले थप अन्तर्क्रिया विरोधाभासहरू निर्दिष्ट गर्‍यौं "(खेल्नुहोस्: जीत> हानि)> (हेर्नुहोस्: जित> हार)" र "(प्ले: हार> जीत)> ( हेर्नुहोस्: हार> जित) यी विश्लेषणहरूमा सांख्यिकीय थ्रेसोल्ड पारिवारिक वार त्रुटि (FWE) P P ०.० to मा ठीक भयो।

हामीले मेसीअल, स्ट्र्याटल र इनाम सर्किट (चित्र २) को अगाडिका भागहरूको गतिविधिहरूको परीक्षणका लागि रूचिका प्राथमिक क्षेत्रहरू (आरओआई) परिभाषित गर्‍यौं। यो दिईयो कि स्ट्राइटमले धेरै एनाटॉमिकली र फंक्शनली सेग्ग्रेटेटेड क्षेत्रहरू समेटेका छन् (सीएफ। हेबर एण्ड नट्सन, २०१०), हामीले यसलाई निम्न छवटा उप-विभागहरूमा विभाजन गर्‍यौं जुन हाम्रो अघिल्लो अध्ययन (Kätsyri et al।, २०१२) मा समान वर्गीकरण प्रयोग गर्दै थियो: न्यूक्लियस एक्म्बम्ब्स ( एनएसीसी), ventral caudate (vCaud), dorsal caudate (dCaud), ventral anterior putamen (vaPut), dorsal anterior putamen (daPut) र पोस्टरियर पुटमेन (pPut)। गोलाकार १०-एमएम आरओआई VTA / SN (MNI निर्देशांक ०, −२२, −१)) को लागि अघिल्लो अध्ययन (O'Doherty एट अल, २००२) को आधारमा परिभाषित गरिएको थियो। गोलाकार १०-मिमी आरओआई vmPFC (MNI ०,, 2, १ 2010) को लागी अघिल्लो मेटा-विश्लेषण (स्टिल र लउरी, २०० 2012) मा आधारित थियो। दिइएको कि इनाम प्रक्रियामा केहि एफएमआरआई अध्ययनले अधिक निकृष्ट इनाम-संवेदनशील सक्रियता क्लस्टरहरूको रिपोर्ट गरेको छ, अघिल्लो अध्ययन (Xue ET अल।, २०० from) बाट ओम्पीएफसी (MNI ०,, 10, −−) को लागि अतिरिक्त १०-मिमी गोलाकार आरओआई निकाला गरिएको थियो। )।
दृश्यात्मक 2
www.frontiersin.org

फिगर 2। (A) स्ट्र्याटममा ब्याज (ROIs) क्षेत्रहरू, र (B) मिडब्रेन र फ्रन्टल कॉर्टेक्स। NAcc, न्यूक्लियस उपत्यका; vCaud, ventral caudate; dCaud, dorsal caudate; vaPut, ventral anterior putamen; daPut, dorsal anterior putamen; pPut, पोस्टरियर पुटमेन; VTA / SN, ventral tementedal क्षेत्र / substantia nigra; ओएमपीएफसी, अर्बिटोमेडियल प्रिफ्रन्टल कोर्टेक्स; vmPFC, ventromedial prefrontal प्रांतस्था।

सेल्फ-रेटिंग्स र मिटर बीटा प्रतिक्रियाहरू बीचको सम्बन्धहरू, पूर्वनिर्धारित आरओआईहरूमा सक्रिय बनाम विकरियस खेलको समयमा, गैर-प्यारामेट्रिक स्पीयरम्यानको रैंक सहसंबंध परीक्षणको साथ परीक्षण गरियो। विशिष्ट खेल घटनाहरू र समग्र खेल अनुभव मूल्याations्कनहरूको लागि सुखद मूल्यांकन बीचको सहसंबंधहरू त्यस्तै परीक्षण गरियो। यी विश्लेषणहरूको लागि, फरक स्कोरहरू पहिले प्रश्नको चरको जोडीको लागि प्लेइ watching र अवलोकन शर्तहरूको बीचमा गणना गरिएको थियो, र तिनीहरू (RPlay- वाच) बीचको सहसंबंधहरू त्यसपछि परीक्षण गरियो। यस्तो भिन्नता स्कोरले स्पुरियस सहसंबंध उत्पन्न गर्न सक्दछ (कोहेन एट अल।, १ 1983 0), हामी थप भिन्नता स्कोर (RPlay र RWatch) गठन गर्ने चरहरूको लागि अलग सहसंबंध गुणांक गणना गर्‍यौं र एक मापदण्ड सेट गर्‍यौं कि उनीहरूको सापेक्ष परिमाणले फरकको पालना गर्नुपर्नेछ। स्कोरहरू (उदाहरणका लागि, RPlay> RWatch जब RPlay- हेर्नुहोस्> ०; र RPlay <RWatch जब RPlay- वाच <०) फरक स्कोर सहसंबंधको लागि महत्वपूर्ण मानिन्छ। फरक स्कोर सहरहरूका लागि महत्व स्तर थ्रेसोल्डहरू, जब तिनीहरू अनियोजित थिए, P <००0 मा झूटा खोज दर (FDR) सुधार (बेन्जामिनी र होचबर्ग, १ 1995 0.05।) प्रयोग गरेर समायोजित गरियो।

परिणाम
व्यवहार मूल्यांकन

तालिका १ ले सक्रिय र अपराधी खेल्ने अवस्थाको लागि स्व-रिपोर्टहरूबाट परिणामहरू देखाउँदछ। जीत र घाटाका लागि सुखद रेटिंग मापनको मध्यम बिन्दु (तटस्थ भावनात्मक राज्य) भन्दा दुवै फरक सक्रिय थिए सक्रिय (विल्कोक्सनमा हस्ताक्षर गरिएको रैंक परीक्षणहरू: Z = and.० र −२..1, P = ०.०3.0 र ०.००2.8; प्रभाव आकारहरू: Pearon's R = ०..0.003 र - ०..0.004१) र भिक्रीस प्ले (Z = २.0.64 र −२..0.61, पी = ०.०2.9 र ०.० 2.9., आर = ०.0.004२ र −०..0.004१)। सक्रिय बनाम भिकारियस खेल्ने जीतको संख्या (R = −0.62), घाटाहरूको संख्या (R = −0.61), वा खेल अन्त्य स्कोरहरू (जीत माइनस घाटाहरूको संख्या; आर = ०.०१) को सन्दर्भमा फरक थिएन। यी हेरफेर जाँचहरूले पुष्टि गर्दछ कि खेलाडीले क्रमशः पुरस्कार र दण्डसँग जीत र हानि सम्बन्धित छ, र जीत र घाटाको स numbers्ख्या सक्रिय र अपमानजनक खेल अवस्थाहरू बीच भिन्न छैन।

माथिको उपायहरूको विपरित, सहभागीहरूको अनुभवहरू सक्रिय र विकराल गेमप्लेको समयमा स्पष्ट भिन्न थिए, उच्च प्रवाह अनुभव (आर = ०.0.57), कम नकारात्मक असर (आर = ०..0.52२), उच्च विसर्जन (आर = ०.0.49)), र उच्च स्थानिक सक्रिय खेलको क्रममा उपस्थिति (R = 0.57)। यसै गरी, खेलाडीहरूले हानि घटनाहरू विकेरीस प्लेइ ((R = 0.57) भन्दा सक्रियको बखतमा बढी अप्रियको रूपमा मूल्या rated्कन गरे। कोहेन (१ 1992 0.3 २) को सामान्य दिशानिर्देश पछ्याई, यी नतिजाले मध्यम (R> ०.०) लाई ठूलो प्रभाव आकार (R> ०.०) मा प्रतिनिधित्व गर्दछ। थप रूपमा, हामीले मध्यम चुनौती आकारहरूसँग सक्रिय खेलको क्रममा उच्च चुनौती (आर = ०.0.5१) र उच्च सकारात्मक प्रभाव (आर = ०.0.10) को लागि सीमा रेखा प्रभावहरू (पी <०.०१) अवलोकन गर्‍यौं। यसको विपरित, खेलाडीहरूले सक्रिय र विकराय खेल (आर = ०.०0.41, समानुभूतिको लागि ०.०२, र नकारात्मक भावनाहरूका लागि ०.०0.38) को बिच फरक भिन्न सामाजिक उपस्थितिको रिपोर्ट गरेन - स्पष्ट रूपमा, खेल हेरेर र कथित कम्प्युटर नियन्त्रित विपक्षीको बिरूद्ध खेल्दै थिए। समान उपस्थितिको सामाजिक उपस्थितिको साथ सम्बन्धित।

हामीले सक्रिय परम्परागत खेलाडी गेमप्ले सर्तहरूको बखत विशिष्ट खेल घटनाहरूको लागि सहभागीहरूका सुखद मूल्यांकनहरू उनीहरूको समग्र खेलका अनुभवहरू वा बीआईएस / बीएएस स्कोरहरूसँग सम्बन्धित छ कि भनेर पनि जाँच गर्‍यौं। परिणामले देखायो कि जीत घटनाहरूका लागि सक्रियता भिन्नता स्कोरहरू (सक्रिय माइनस विकरियस प्लेइ)) BAS रमाईलो खोज्ने अंकहरू (RPlay- वाच = ०.0.79,, पी = ०.०0.004, FDR- सुधार गरिएको Pthr = ०.०१०) सँग सकारात्मक रूपमा सहकार्य भएको थियो र घटकका लागि सहकार्य। स्कोर अर्थपूर्ण थिए (RPlay = 0.010> RWatch = −0.74)। महत्वपूर्ण अन्तर स्कोर सहसंबंधहरु पनि जीत घटनाहरु र योग्यता को लागी सुखद मूल्यांकन, नकारात्मक असर, र सकारात्मक असर बीच साजरा; यद्यपि, यी निष्कर्षहरूलाई प्रेरणाको रूपमा अस्वीकार गरियो किनभने उनीहरूको घटक स्कोरहरूले सहकार्य देखायो जसको सापेक्ष परिमाण अपेक्षित विपरीत थियो।
एफएमआरआई डाटा को पूर्ण मात्रा विश्लेषण

द्विपक्षीय स्ट्राइटम, मिडब्रेन (VTA / SN सहित), सेन्सरिमोटर कोर्टिस (प्री- र पोस्टसेन्ट्रल gyri), र भेन्ट्रल भिजुअल स्ट्रिम (उदाहरणका लागि, अस्थायी टेम्पोरल gyrus; चित्र and र तालिका २) मा सक्रिय खेलको साथ सक्रिय खेलका साथ भेदभाव गर्ने भिन्नता। जाँच गर्न कि यी क्लस्टरहरूले सक्रिय खेलको दौरान सक्रियताहरू प्रतिबिम्बित गर्दछन् वा भियर्सिय प्लेइ during (वा दुबै) मा निस्क्रियताका लागि, हामीले यी प्रभावहरूको लागि विरोधाभासहरू परिभाषित गर्‍यौं (उदाहरणका लागि, "हेर्नुहोस्" "र" प्ले− ") र तिनीहरूलाई निहित मास्कको रूपमा प्रयोग गर्‍यौं (पी <०.००१)। विकरियस र सक्रिय खेलको बिचमा भिन्नता। तालिका २ मा सबै पहिचान गरिएको क्लस्टरहरू सक्रिय खेल ("play−") को समयमा निस्क्रिय मास्किंगबाट बचेका थिए, जबकि तिनीहरूमध्ये कोही पनि विकरियस प्लेइ during ("हेर्नुहोस् +") को दौरान क्रियाकलापबाट निहित मास्किंगबाट बाँचेका थिएनन्, यसले पुष्टि गर्दछ कि निष्कर्षहरू सक्रिय समयमा व्यवस्थित निष्क्रियताहरू प्रतिबिम्बित गर्दछ। गेमप्ले घटनाहरू।
दृश्यात्मक 3
www.frontiersin.org

चित्र 3.. मस्तिष्क क्षेत्रहरूले सक्रिय खेल (जीत वा हार्ने गेमप्ले घटनाहरूको समयमा) भन्दा विकरियसको बखत महत्त्वपूर्ण प्रभावहरू देखाउँदै। डाटा P <००ed (FWE- सही; न्यूनतम। क्लस्टर आकार v० voxels) मा थ्रेसोल्ड होल्ड गरिएको छ। कलरबारमा कालो तेर्सो रेखा (दायाँ तर्फ) सबैभन्दा कम महत्त्वपूर्ण T-value चित्रण गर्दछ। मिड, मिडब्रेन; ITG, हीन टेम्पोरल गिरस; Put, putamen; PoG, पोस्ट केन्द्रीय gyrus।
तालिका 2
www.frontiersin.org

तालिका 2। मस्तिष्क क्षेत्र भिक्रीस विरुद्ध सक्रिय खेलको प्रतिक्रिया (दुबै जीत र हानि घटनाहरूमा पुल)।

कुनै महत्वपूर्ण सक्रियता वा निस्क्रियता क्लस्टरहरू प्राथमिकता महत्वको थ्रेसोल्ड प्रयोग गरी हराउने वा यसको विपरितको जीतको मुख्य प्रभावहरूको लागि, वा जीत बनाम घाटा र सक्रिय बनाम भ्वाइरियस प्लेइंग वा यसको विपरित अन्तर्क्रिया प्रभावहरूका लागि अवलोकन गरिएको थिएन। जहाँसम्म, हाम्रो चासोको प्राथमिक क्षेत्रहरू (एफडब्ल्यूई-सुधार थ्रेसोल्ड पी <००0.05 क्लस्टर-स्तरमा) र अलि बढी लेरेन्ट थ्रेशोल्ड पी <०.०१ (असुरक्षित) भक्सेल-स्तरमा हामीले सानो-भोल्युम सुधार प्रयोग गरेर, हामीले यसका लागि कडा सक्रियताहरू भेट्टायौं। ओएमपीएफसी र द्विपक्षीय भेन्ट्रल स्ट्रिटममा बनाम नोक्सान बिजयहरू। यसबाहेक, जीत बनाम घाटाका लागि भेन्ट्रल स्ट्राइटल एक्टिभेशन्स विकरियस खेल (तालिका)) भन्दा सक्रियको समयमा बलियो थिए। माथिको समान मास्किंग प्रक्रिया प्रयोग गरेर, हामीले पत्ता लगायौं कि जीतले सक्रिय गेमप्लेको समयमा घाटा भन्दा तुलनात्मक रूपमा कडा प्रतिक्रियाहरू उत्पन्न गरे पनि दुबै घटनाहरू बोल्छ बोल्ड सिग्नल सक्रिय गेमप्ले बेसलाइनसँग सम्बन्धित छ। अर्को हामीले यी प्रभावहरू विघटन गर्न तल वर्णन गरिएका विस्तृत क्षेत्र-ब्याज विश्लेषणहरू प्रयोग गर्‍यौं।
तालिका 3
www.frontiersin.org

तालिका 3। मस्तिष्क क्षेत्रहरू चासोको सबै क्षेत्रहरूको लागि सानो-भोल्युम सुधार पछि सांख्यिकीय रूपमा महत्वपूर्ण सक्रियता क्लस्टरहरू देखाउँदै।
पुरस्कार सर्किटमा क्षेत्र-ब्याज विश्लेषण

हामीले हाम्रो प्राथमिक ROIs मा माध्य बीटा मानहरू गणना गर्‍यौं र तिनीहरूलाई विचरण (ANOVAs) को विश्लेषणको अधीनमा राख्यौं। सर्वप्रथम, हामीले ओम्निबस विश्लेषणलाई ((क्षेत्र: सबै स्ट्राइटल, फ्रन्टल, र मेसियल आरओआई) को साथ प्रयोग गर्‍यौं × २ (गतिविधि: खेल्दै, हेर्दै) × २ (घटना: जीत, हार) अन्नोवालाई दोहोर्‍याउँदछ-अन्नोभालाई पुष्टि गर्दछ कि क्षेत्रसँगको निम्न अन्तरक्रियाहरू सांख्यिकीय रूपमा महत्वपूर्ण थिए: क्षेत्र × गतिविधि (एफ (,, )०) = १२.०9, पी <०.०१, η२ = ०.०2), क्षेत्र × घटना [एफ (,, )०) = 2,, पी <०.०११, η२ = ०.०8], र क्षेत्र × गतिविधि × घटना [एफ (,, )०) = 80, पी = ०.०२, η२ = ०.०१]। यी क्षेत्रीय अन्तर्क्रियाहरू भंग गर्न, हामीले २ (गतिविधि) × २ (घटना) दोहोर-उपाय गर्ने अन्ोभा सबै क्षेत्रहरूमा छुट्टाछुट्टै गरे।

चित्र shows ले सबै ROIs मा सक्रिय र विकरासी खेल सर्तहरूको समयमा जीत र हानि घटनाहरूको लागि बीटा प्रतिक्रियाहरूको अर्थ बुझाउँदछ। व्यक्तिगत बार प्लाटहरूले सक्रियता दिशाहरू चित्रण गर्दछ (उदाहरणका लागि सक्रियता वा निष्क्रियताहरू) जीत र हानि घटनाहरूको बखत, र ताराहरुले जीत र घाटा बीच महत्वपूर्ण भिन्नता हाइलाइट गर्दछ। जीत बनाम घाटाले एनएसीसीमा [गतिविधि: F (१, १०) = .4.०१, पी = ०.०1, η२ = ०.10; गतिविधिलाई ध्यान नदिई, महत्त्वपूर्ण रूपमा ठूलो प्रभाव पैदा गर्‍यो; अवलोकन गर्दै: F (१, १०) = .6.01.१0.03, पी = ०.०2, η२ = ०.०१] र ओमपीएफसी [प्ले गर्दै: एफ (१, १०) = 0.34, पी = ००१1, η२ = ०..10;; अवलोकन गर्दै: F (१, १०) = २..6.14,, पी = ०.०११, η२ = ०.0.03१]। यसको विपरित, हार बनाम नोक्सानीले भ्यापुत [एफ (१, १०) = .2 0.31.२२, पी <०.०१, η२ = ०.1] र डापुट [एफ (१, १०) = .10०.०8.85, पी <०.०१, η२ = ०.0.014१]। कार्य र घटना बीचको अन्तरक्रिया vaPut [एफ (१, १०) = .2.०,, पी = ०.०२, η२ = ०.०0.69] र daPut [एफ (१, १०) = १.1..10, पी = ०.०24.77, η२ = ००0.001] मा सांख्यिकीय महत्वमा पुगेको छ। गतिविधिको मुख्य प्रभाव सबै स्ट्राटाटल क्षेत्रहरूमा महत्वपूर्ण थियो (एफएस> ११.2, पीएस <०.००0.71, >२> ०. )1) र, चित्र 10 मा देख्न सकिन्छ, यो स्पष्ट रूपमा सक्रिय खेलको समयमा निष्क्रियताको परिणाम हो। त्यस्तै प्रवृत्ति भीटीए / एसएन [एफ (१, १०) = .44.22.०0.001, पी = ०.०2, η२ = ०.२0.77] मा पनि प्रस्ट थियो। सँगै लिइएको, यी परिणामहरू दुबै जीत र हानि घटनाहरू सक्रिय खेलको क्रममा स्ट्रियाटममा निष्क्रियता हुन भने पनि, एनएसीएक र aPut (दुवै vaPut र daPut) मा सक्रिय घटनाहरूका दौरान आधारभूत स्तरको नजिक फर्किए; यसबाहेक, जीत बनाम नोक्सान विट्रियस खेल्ने भन्दा सक्रिय समयमा aPut मा अधिक सक्रियता परिवर्तनहरू पैदा गर्‍यो। व्यक्तिगत मतलब बीटा प्रतिक्रियाहरूको निरीक्षणले देखायो कि पछिल्लो परिणाम बलियो थियो; त्यो हो, एटप्टमा हार बनाम हारमा बीटा प्रतिक्रियाहरू एघार मध्ये ११ जना सहभागीको साथ खेलाडी भन्दा पनि सक्रिय समयमा बढी थिए। APut क्षेत्रको विपरित, ओएमपीएफसीले जीत र इभन्टको बखत बढी सक्रियता देखायो जुन सक्रिय र विकराय खेलाडीको परवाह नगरि।
दृश्यात्मक 4
www.frontiersin.org

चित्र interest। ब्याजको क्षेत्र स्ट्राइटल (माथिल्लो प row्क्ति), र मेसियल र फ्रन्टल नोड्स (तल्लो प row्क्ति) इनाम सर्किटमा विश्लेषण गर्दछ। त्रुटि पट्टीहरूले 4%% विश्वास अन्तराललाई जनाउँछ। तारांकनले महत्त्वपूर्ण सरल प्रभावहरूलाई दर्साउँदछ (खेल बिचमा बनाउने हानि बिरूद्ध हानिकारक महत्वपूर्ण भिन्नता या त खेल्ने वा हेर्ने क्रममा) वा खेल घटनाहरू र गतिविधिहरू बीचको महत्त्वपूर्ण अन्तरक्रिया। * पी <००95। ** पी <०.०० ०। *** पी <०.०११। NAcc, न्यूक्लियस उपत्यका; vCaud, ventral caudate; dCaud, dorsal caudate; vaPut, पूर्वकालिक ventral putamen; daPut, पूर्ववर्ती पृष्ठीय putamen; pPut, पोस्टरियर पुटमेन; VTA / SN, ventral tementedal क्षेत्र र substantia nigra; vmPFC, ventromedial prefrontal प्रांतस्था; ओएमपीएफसी, ओर्बिटोमिडियल प्रिफ्रन्टल कोर्टेक्स।
व्यवहार र एफएमआरआई प्रतिक्रियाहरू बीच सहमति

हामीले भविष्यवाणी गरेका थियौं कि सक्रिय बनाम विकरियस खेलको समयमा हारको तुलनामा हारको खुशीको लागि खेलाडीहरूको आत्म-मूल्या्कन स्ट्रिएटममा सम्बन्धित बोल्ड सिग्नल परिवर्तनहरूसँग सम्बन्धित छ। यस परिकल्पनालाई परीक्षण गर्न, हामी सक्रिय बनाम भिक्रीयस खेलको समयमा जीत र घाटा बीचको भिन्नता गणना गर्‍यौं (उदाहरणका लागि यसको विपरित “(खेल्नुहोस्: जीत> हानि)> (हेर्नुहोस्: जीत> हानि)”] दुवै रमाइलोपन रेटिंगका लागि र बिटा मानहरू। हाम्रो पूर्वानुमानको विपरित, यी चरहरू बीच कुनै सांख्यिकीय महत्वपूर्ण सहकार्य कुनै स्ट्राइटल क्षेत्र (रु। ०.०१; PS> ०.११) मा भेटिएन। त्यसरी नै, हामी सुखद रेटिंगका बीच तथ्या .्कको रूपमा महत्त्वपूर्ण सहकार्यहरू फेला पार्न असफल भयौं र जीतको लागि बीटा मानहरू, सक्रिय र विकराल खेलमा पूल गरिएको, फ्रन्टल आरओआई मध्ये कुनै एकमा (रुपये ०.१,, PS> ०.०))।

सक्रिय बनाम विकरियस खेल (सीएफ। फिगर during) को समयमा मिडब्रेन र स्ट्राइटममा व्यवस्थित निष्क्रियताहरूको व्याख्याको लागि एक सम्भावना यो छ कि तिनीहरूका गतिविधिहरू पूर्वानुमान वा हेडोनिक पुरस्कार प्रसंस्करणका कारण सक्रिय गेमप्ले भर मा माथि रह्यो तर जीत र पराजय दुबै आधारभूत स्तरमा फर्कियो। घटनाहरू। यसको परीक्षणको लागि, हामीले सकारात्मक र नकारात्मक असर पार्ने उपायहरूको लागि सक्रिय र विकराय खेल बीचको भिन्नता स्कोरहरू गणना गर्‍यौं, र तिनीहरूलाई हाम्रो पूर्वनिर्धारित आरओआईमा सक्रिय बनाम भिएरियस प्लेइ ((जीत र घाटामा पुलिएको) को लागि मिटा बीटा मानको तुलनामा लियौं। लगातार, सकारात्मक प्रभाव भिन्नता स्कोर VTA / SN, dCaud, र vaPut मा निस्क्रिय शक्ति संग एक महत्वपूर्ण सहसंबन्ध देखा, र vCaud (तालिका 4) मा निष्क्रियता संग एक सीमान्त महत्त्वपूर्ण सहसंबंध देखायो; यी सबै प्रभावहरू ठूला (आर> ०.4०) थिए। जब छुट्टै गणना गरिन्छ, यी ROI हरूको सहसंबंध गुणांकहरू भिसीभियस प्लेइ ie (जस्तै, RPlay <RWatch) भन्दा सक्रियको बखत बढी नकारात्मक थिए। यी सहसंबंधहरूका लागि बिभिएरेट स्क्याटर प्लटहरू चित्र 0.50. मा देखाइएको छ। अर्को शब्दमा भन्नुपर्दा, यी क्षेत्रहरू जित र हानि गेमप्ले घटनाहरूको बखत प्रदर्शन हुने बढी निष्क्रियताहरू, खेलाडीहरूले खेल्ने खेलाडीहरू भन्दा सक्रिय पछि रिपोर्ट गरेका खेलाडीहरूलाई उच्च सकारात्मक देखाउँछ।
तालिका 4
www.frontiersin.org

तालिका 4। सकारात्मक र नकारात्मक असर पार्ने उपायहरूको लागि भिन्नता स्कोरहरू (सक्रिय माइनस भिक्वायरस प्लेइंग) को बीच सहसंबंधहरू, र मेसीअल र स्ट्रिटल क्षेत्रहरूमा (बीपीएल – वाच) बेटा मानहरू (सक्रिय बनाम विकरियस प्लेइ)) को अर्थ।
दृश्यात्मक 5
www.frontiersin.org

फिगर 5। सकारात्मक असर मूल्याations्कनको लागि बिभिएरेट स्क्याटर प्लॉटहरू बनाम ब्याट्स र ब्याटि of क्षेत्रहरूमा ब्याटा प्रतिक्रियाहरूको मतलब सक्रिय र विकराय खेल अवस्थाहरूको लागि। ठोस र ड्यास रेखाहरूले डाटामा उत्तम रेखीय फिट चित्रण गर्दछ। VTA / SN, ventral tementedal क्षेत्र र substantia nigra; NAcc, न्यूक्लियस उपत्यका; vCaud, ventral caudate; dCaud, dorsal caudate; vaPut, पूर्वकालिक ventral putamen; daPut, पूर्ववर्ती पृष्ठीय putamen; pPut, पोस्टरियर पुटमेन।

छलफल

वर्तमान अनुसन्धानमा हामीले सक्रिय र अपमानजनक गेमप्लेको समयमा जीत र हानि गेमप्ले घटनाहरू (जेनेरिक भिडियो खेल खेल्ने क्रममा सक्रियता स्तरसँग सापेक्ष) एफएमआरआई प्रतिक्रियाहरू अध्ययन गरेका थियौं। हाम्रो नतीजा स्ट्रिट्याममा दुई मुख्य प्रभावहरु प्रकट भयो। पहिले, उस्तै अघिल्लो खोजहरू (मथियाक एट अल। २०११) लाई दोहोर्याउँदै, दुबै जीत र हानि घटनाहरूले सक्रिय खेलमा खेल्ने तर खेल खेल्ने क्रममा नभई सामान्य खेल स्तरको सम्बन्धमा निष्क्रियता पैदा गर्‍यो। दोस्रो, गेमप्ले गतिविधिको यस मुख्य प्रभावको अतिरिक्त, जीत घटनाहरूले हानि कार्यक्रमहरू भन्दा उच्च सक्रियता स्तरहरू (उदाहरणका लागि, सक्रिय खेलको समयमा कमजोर निस्क्रियताहरू र विकरायस खेल्ने समयमा शक्तिशाली सक्रियताहरू) उत्पन्न गर्‍यो। यसका साथै, हाम्रो नतीजाले यी दुई प्रभावहरूका बीच अन्तर्क्रिया देखायो; त्यो हो, सक्रियण परिवर्तन स्ट्रिमटममा जीतको बिरूद्ध घाटाका कारण, विशेष गरी पूर्ववर्ती पुतमेनमा, सक्रिय समयमा खेलाडी भन्दा ठूलो थियो। यो अन्तर्क्रिया प्रभाव पहिलो पटक प्रदर्शन गर्दछ कि जटिल भिडियो गेममा हराउने बिरूद्ध जीतले विकारिय गेमप्ले भन्दा सक्रिय समयमा स्ट्रियाटममा अझ बढी प्रभाव पार्दछ। यो खोज दुबै जनावरको इलेक्ट्रोफिजीओलजी (कावागो एट अल।, १ 2011 Sch Sch; स्ल्ट्ज एट अल।, २०००) र मानव न्यूरोइमेजिंग (इलियट एट अल।, २००;; ओ 'डोहर्टी एट अल। २०० 1998; ट्राकोमी एट अल।, २०० with सँग मिल्दो छ)। Zink et al।, 2000; Guitart-Masip et al।, २०११) देखाउँदै, स्ट्रिटल इनाम प्रतिक्रियाहरू प्राप्तकर्ताहरूको आफ्नै कार्यहरूमा आलोचनात्मक रूपमा निर्भर छन्। यस अघिल्लो अध्ययनले साधारण कार्यहरू प्रयोग गरेको छ जहाँ पुरस्कार विशेष मोटर कार्यहरूसँग सम्बन्धित थिए (उदाहरणका लागि दुई मध्ये एक बटन थिच्दै), जबकि हालको अध्ययनले जटिल, पारिस्थितिक रूपमा मान्य कार्य (भिडियो) को क्रममा स्ट्रायटममा कार्य-इनामको आकस्मिकता प्रदर्शन गरेर यी खोजहरूलाई विस्तार गर्दछ। खेल खेल) जुन फ्रि-रेंजिंग मानव प्रेरित ब्यबहार अनुकरण गर्दछ।

हामी स्ट्रिटम र फ्रन्टल कोर्टेक्समा सक्रिय बनामको रूपमा निष्क्रिय प्राप्त इनामको कोडिंग अलग गर्न सक्षम भएका थियौं: जबकि पूर्ववर्ती पुतमेन सक्रिय खेलको समयमा मात्र हुने घाटाभन्दा जितको लागि बढी संवेदनशील थियो, ओएमपीएफसीले सक्रिय र दुवै दुबैमा हार्नु भन्दा जीतको लागि कडा सक्रियता देखायो। विकरियस खेल। ओएमपीएफसीमा कार्य स्वतन्त्र इनाम गतिविधिहरू दुवै जनावरहरू (स्ल्ट्ज एट अल।, 2000) र मानव न्यूरोइमेजिंग अध्ययनहरू (इलियट एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स) मा पहिले अवलोकन गरिएको छ। दिइएको कि जीत र हानि घटनाहरू बाह्य मौद्रिक पुरस्कारहरू र सजायहरूसँग सम्बन्धित थिए, ओएमपीएफसी सक्रियताहरू मौद्रिक लाभ र अन्य माध्यमिक पुरस्कारहरू प्रसंस्करणमा ओएमपीएफसीको ज्ञात भूमिकासँग सुसंगत छन् (क्वे एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स)। यद्यपि स्ट्राइटममा न्यूक्लियस एम्बम्बन्सले पनि सक्रिय र विकरियस गेमप्ले दुबै घाटामा भन्दा जीतलाई बढी सक्रियता देखायो। यो सम्भव छ कि, पूर्वकालको पुतमेन विपरीत, न्यूक्लियस अम्बम्ब्स सामान्यतया ओएमपीएफसीको रूपमा पुरस्कार प्राप्त गर्न संवेदनशील थियो। एन्टोरियर पुटमेन र न्यूक्लियस अकम्बन्स परिणामहरूको विच्छेदन प्रतिक्रिया पैटर्न भेंट्रोमिडियल स्ट्रियाटम (न्यूक्लियस एक्म्बेंस सहित) र डोरसोलट्रल स्ट्राइटम (पुटमेन सहित) को बिभिन्न कनेक्टिभिटी पैटर्नबाट उत्पन्न हुन सक्दछ: जबकि ventromedial स्ट्राइटमले भिज्रेल afferents प्राप्त गर्दछ, अधिक dorstlateral क्षेत्रहरू मुख्यतया जोडिएको छ उच्च-आदेश सहयोगी र सेन्सरिमोटर क्षेत्रहरू (Voorn एट अल।, 2004)।

सक्रिय खेलको क्रममा दुबै जीत र घाटामा अवलोकन गरिएको स्ट्र्याटल अक्षमताले हाम्रो अघिल्लो खोज (K findtsyri एट अल।, 2012) लाई विस्तारित गर्‍यो। यद्यपि उस्तै स्ट्र्याटल अक्षमताहरू पहिले अवलोकन गरिसकेका छन् (मथियाक एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स), पुरस्कृत गेमप्ले घटनाहरूसँग सम्बन्धित इनाम सर्किट निष्क्रियताहरूको बावजुद वारन्ट विचारलाई। एउटा सम्भावित स्पष्टीकरण यो हो कि स्ट्रिमटमले टॉनिक एक्टिभेसन देखायो जब खेलाडीले सक्रिय रूपमा आफ्नो प्रतिद्वन्द्वीको विरुद्ध प्रतिस्पर्धा गरिरहेका थिए, र जब यी खेलहरू बेसलाइन स्तरमा फर्कन्छन् जब पनि खेलमा ब्रेकले उनलाई यो लक्ष्यको पछि लाग्न रोक्दछ; त्यो हो, दुबै ऊ असक्षम भए पछि (घाटा घटनाहरू) र उसले आफ्नो प्रतिद्वन्द्वीलाई हटाउन सफल भयो (घटनाहरू जित्यो)। दुर्भाग्यवश, हामी यस परिकल्पनालाई सीधा जाँच्न सक्षम भएनौं: कच्चा बोल्ड सिग्नलको शक्ति स्वैच्छिक रूपमा छ, स्वतन्त्र रूपमा स्क्यान गरिएको सक्रिय र अपमानजनक खेल्ने सत्रहरूको अवरोधहरू तुलना गर्दा मूर्खता हुने थियो। यद्यपि अघिल्लो एफएमआरआई र पीईटी अध्ययनले देखाइसकेको छ कि सक्रिय गेमप्ले स्ट्राइटल एक्टिभेशन्स (कोएप एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स; ह्युफ्ट एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स) मा टॉनिक वृद्धि बढाउँदछ, र अघिल्लो एउटा अध्ययनले देखायो कि सक्रिय गेमप्ले अनसेट र अफसेटले स्ट्राइटल एफएमआरआई जगाउँदछ। सक्रियता र निष्क्रियता, क्रमशः (कोल एट अल।, 2011)।

माथि हामीले सुझाव दियौं कि जीत र घाटाको समयमा हुने स्ट्राइटल निष्क्रियताहरू सामान्य खेलको समयमा टोनिक एक्टिभेसन लेभलका कारण हुनसक्दछन्, जुन गेमप्ले गतिविधिमा अवरोध हुँदा आधारभूत स्तरहरू नजिक पुगेको थियो। यद्यपि यो सुझाव सट्टाको हो, भिडियो गेम खेल्दा स्ट्रियाटममा टोनिक एक्टिभेटेशनको लागि किन कमसेकम दुई सम्भावित स्पष्टीकरणहरू छन्। पहिलो, त्यस्ता गतिविधिहरू, विशेष गरी सक्रिय खेल्ने समयमा, प्रति से खेलको स्वाभाविक पुरस्कृत प्रकृति प्रतिबिम्बित गर्न सक्दछ (सीएफ। प्रिज्बिलस्की एट अल।, २०१०; कोएप एट अल।, १ 2010। See पनि हेर्नुहोस्)। हाम्रो परिणाम अस्थायी रूपमा यस दृश्यको समर्थन गर्दछ, जुन सक्रिय बनाम विकरियस गेमप्लेको समयमा गेमप्ले घटनाहरू (जीत र घाटा) को कारण हुने स्ट्रिट्याटल र मेसियल निष्क्रियताहरू सम्बन्धित सम्पूर्ण सत्रहरूको लागि खेलाडीहरूको सकारात्मक प्रभाव स्व-रेटिंग्ससँग सम्बन्धित थियो। दोस्रो, यो सम्भव छ कि टॉनिक स्ट्राइटल क्रियाकलापहरु हेडोनिक इनाम प्रक्रियाको सट्टा निरन्तर पूर्वानुमान प्रतिबिम्बित गर्दछ - जुन इनामका अवयवहरूलाई 'मनपर्ने' भन्दा 'चाहानुहुन्छ' (बेरिज, २०० 1998; डाइखोफ एट अल, २०१२ हेर्नुहोस्)। यो एउटा व्यावहारिक विवरण हो जुन हाम्रो द्रुत-गति भिडियो गेममा (२०––० सेकेन्डको मतलब गोल अवधिहरू; तालिका १ हेर्नुहोस्), नयाँ खेल राउन्डको सुरूवात पछि सबै गतिविधिहरू (उदाहरणका लागि, विपक्षीलाई भेट्टाउने र संलग्न गराउने) दिइएको छ। अन्ततः खोज इनामको साथ सम्बन्धित थिए। यद्यपि यो अनिश्चित छ कि किन यस्तो पूर्वानुमानित प्रतिक्रियाहरू खेलाडी खेल भन्दा सक्रिय समयमा अधिक हुनुपर्छ। यसबाहेक, एन्टेरियर पुटमेन (सक्रिय खेलको क्रममा) र न्यूक्लियस एक्म्बेंस (दुबै सक्रिय र विकरियस खेलको समयमा) पनि परिणामहरूलाई पुरस्कृत गर्न संवेदनशील थिए किनभने उनीहरूको प्रतिक्रिया घाटा भन्दा जीतको लागि बढी थियो। प्रत्याशित र प्राप्त पुरस्कारहरूको स्ट्रिटल प्रतिक्रियाहरूका सुझावहरू परस्पर बहिष्कृत छैनन्। वास्तवमा, ब्रेन इमेजिंग अध्ययनहरूको भर्खरको मेटा-विश्लेषणले देखायो कि भेन्ट्रल स्ट्र्याटम एमपीएफसी भन्दा भिन्न छ, दुबै प्रक्षेपित र प्राप्त पुरस्कारहरूप्रति संवेदनशील छ (डाइखोफ एट अल।, २०१२)।

सकारात्मक मूल्या .्कनको अतिरिक्त, सक्रिय र विकरियस खेल सर्तहरूले भिन्न स्थानिक उपस्थिति र बहाव अनुभवहरू पैदा गर्‍यो। स्थानिक उपस्थिति भेन्ट्रल दृश्य स्ट्रीम, प्यारीटल कॉर्टेक्स, प्रीमटर कर्टेक्स, र ब्रेनस्टेम (Jäncke एट अल।, 2009) सहित एक विस्तृत नेटवर्कमा सक्रियताहरूसँग सम्बन्धित छ। चाखलाग्दो कुरा, हाम्रो नतीजाले प्रदर्शन गरे कि स्ट्रिटमको अतिरिक्त यी क्षेत्रहरूले पनि सक्रिय खेल खेल्ने क्रममा जीत र हानी कार्यक्रमहरूको बखत कडा निस्क्रियता देखाए (सीएफ तालिका एक्सएनयूएमएक्स)। तसर्थ, यो सम्भव छ कि स्थानीय उपस्थितिको अनुभवमा योगदान पुर्‍याउने नेटवर्कले सक्रिय खेलको समयमा टोनिक सक्रियता देखायो, जुन जीत र हानी घटना पछि आधारभूत स्तरमा फर्कियो। जे होस्, यो स्पष्ट छ कि भविष्यका अध्ययनहरू टॉनिक र फासिक एफएमआरआई एक्टिभेटहरू र उनीहरूको व्यवहार सम्बन्धी (जस्तै, स्थानिक उपस्थिति) भिडियो गेम खेल्ने क्रममा फैलाउनको लागि आवश्यक छ।

एट्रिब्युसन थ्योरी (वाइनर, १ 1985 2012) को अनुरूप, खेलाडीहरूको स्वत: रेटिंग्सले पुष्टि गर्‍यो कि घाई vic खेलाडी भन्दा सक्रियको समयमा हानि बढी नै अप्रियको रूपमा अनुभव गरिएको थियो, यद्यपि बाह्य मौद्रिक पुरस्कार र जीत र क्षतिको लागि सजायहरू सक्रिय र अपमानजनक खेलको समयमा समान थिए। सर्तहरू। सक्रिय खेलको दौरान जीत घटनाहरूको कथित सुखदपन पनि भूख प्रेरणा (जस्तै, रमाइलो खोजीको प्रवृत्ति) मा व्यक्तिगत फरक संग जोडिएको थियो। यद्यपि हाम्रो नतिजाले खेलाडीहरूको रमाईलो स्व-रेटिंग्स र उनीहरूको एफएमआरआई प्रतिक्रियाहरू सामान्यतया जीत र हानि घटनाहरू, वा सक्रिय र अपमानजनक खेल गतिविधिहरू बीचको सम्बन्धको प्रमाण प्रदान गर्दैन। यद्यपि यो याद गर्नुपर्दछ कि खेलाडीहरूले खेलको सबै जीत र हानि घटनाहरूको क्रमशः दुई मात्र मूल्या made्कन गरे, र यो सम्भव छ कि यस्तो समग्र मूल्यांकन सबै खेल घटनाहरूको लागि पोस्ट-हक मूल्यांकन जत्तिकै सही नहुन सक्छ। भएको थियो। भविष्यमा, यस समस्यालाई उनीहरूको गेमप्ले सत्रहरूको भिडियो रेकर्डि showing देखाउँदै, र उनीहरूलाई प्लेप्लेटको बखत उनीहरूको भावनात्मक भावनाहरू मूल्या rate्कन गर्न सोधेर समाधान गर्न सकिन्छ; यो प्रविधिको उदाहरण को लागी सफल साबित भएको छ फिलिमहरु द्वारा प्रकाशित भावनाहरु को मस्तिष्क आधार अध्ययन गर्दा (Nummenmaa एट अल।, २०१२) र पहिले नै पछिल्लो fMRI खेल अध्ययन (Klasen एट अल।, २००)) मा प्रयोग गरीएको छ।

जोइस्टिक स्टिकमा हेरफेर गर्न हाम्रा विषयहरूले सटीक हात कार्यहरू प्रयोग गर्थे, र यसैले पुरस्कारको अधिग्रहण सम्बन्धी सेन्सरिमोटर प्रक्रियाहरूका लागि नियन्त्रण गर्न महत्वपूर्ण छ, खास गरी किनभने स्ट्र्याटम पनि सुधारात्मक हातको आन्दोलनहरूमा सेन्सरिमोटर नियन्त्रणमा संलग्न छ (सिबनेर एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स; टर्नर एट अल।, 2001)। जीत र हानी कार्यक्रमहरूका लागि यो मुद्दा विशेष रूपमा महत्त्वपूर्ण छ, यी घटनाहरू विशेष रूपमा आन्दोलनको मागहरू (उदाहरणका लागि, गेमप्लेको निरन्तरता। पूर्ण अस्थिरता) लाई पछ्याइन्छन्। हाम्रो ज्ञानको लागि, तथापि, अघिल्लो मस्तिष्क इमेजिंग अध्ययनहरूले जोइस्टिक स्टिक मूडमेन्ट कन्भन्ड्सका लागि स्पष्ट रूपमा नियन्त्रण गर्न खोजेका छैनन्। समग्र आन्दोलन र आन्दोलन दिशा परिवर्तनहरू दुबै निरन्तर कन्फाउन्ड रेजिस्टरहरू समावेश गरे पनी, हाम्रो नतिजाले स्पष्ट रूपमा भिडियो गेम खेल्ने घटनाहरूको लागि यस्तै स्ट्रिटल प्रभावहरू प्रदर्शन गर्‍यो जुन पहिले रिपोर्ट गरिएको थियो (क्लासेन एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स), त्यस्तै परिणामहरूको हिसाब गर्न सकिदैन भन्ने बुझाउँदै। सेन्सरिमोटर प्रभावहरू। यद्यपि, जीत र घाटा घटनाहरूको पछिल्लो बिभिन्न आन्दोलनको मागको प्रभावहरू भविष्यमा अझ स्पष्टसँग अध्ययन गर्न सकिन्छ; उदाहरण को लागी, खेलाडी विशिष्ट खेल घटनाहरु पछि सार्न सक्षम छ कि छैन हेरफेर द्वारा। भविष्यका अध्ययनहरू स्ट्रिटल प्रतिक्रियाहरूमा इनाम प्रत्याशिकाको विरूद्ध इनाम प्रत्याशाको भूमिकाको परीक्षणमा स्पष्ट ध्यान दिएर अध्ययन पनि गरिनु पर्छ। त्यस्ता अध्ययनहरूले महत्त्वपूर्ण कार्यहरू (जस्तै शुटि shooting) र तिनीहरूका परिणामहरू बीच पर्याप्त लामो अवधिको साथ ढिलो-गति भिडियो गेमहरू प्रयोग गर्नुपर्दछ।

यद्यपि हालको नमूना आकार भिडियो गेम उत्तेजनाहरू (मथियाक र वेबर, एक्सएनयूएमएक्स; वेबर एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स; मोब्स एट अल, एक्सएनयूएमएक्स; को एट अल। एक्सएनयूएमएक्स; म्याटिएक एट अल) प्रयोग गर्ने हालका एफएमआरआई अध्ययनहरूसँग तुलनात्मक थियो। , 2006; क्लासेन एट अल।, 2006), भविष्यका अध्ययनहरूले ठूलो र नमूना आकारहरू प्रयोग गर्ने बारे विचार गर्नुपर्दछ सक्रिय र अपमानजनक गेमप्लेको बिचमा सम्भावित रूपमा अझ राम्रा-ग्रेन्ड भिन्नताहरू पत्ता लगाउन। हामीले 2007% सांख्यिकीय शक्तिसँग 2009% सांख्यिकीय शक्तिसँग समान प्रभावहरू पत्ता लगाउन न्यूनतम नमूना आकारहरू अनुमान गर्न न्यूनतम नमूना आकारहरू अनुमान गर्न G * पावर सफ्टवेयर (फाउल एट अल।, 2011) को प्रयोग गरेर हाम्रो डाटाको लागि पूर्वव्यापी शक्ति विश्लेषण चलायौं। महत्व स्तर)। यी गणनाहरूले participants सहभागीहरूले भेला पूर्वकालिक पुटमेन (M = 2012, SD = 2007, र X = 80) मा समान जीत बनाम घाटा प्रतिक्रियाहरू पत्ता लगाउनको लागि पर्याप्त हुने देखाए। जहाँसम्म, उही क्षेत्रमा सक्रिय बनाम भोकियस खेलको समयमा भेदभाव बिरूद्ध हानि प्रतिक्रियाहरू प्रतिलिपि गर्न कम्तिमा तेह्र सहभागीको ठूलो नमूना प्रयोग गर्नुपर्नेछ (M = 5, SD = 1.90, γ = 0.95)। हालको अध्ययनले देखाएझैं, गेमप्ले घटनाहरूको स्वचालित एनोटेशनले प्राकृतिक भिडियो गेम खेल कार्यहरूबाट ठूलो डाटासेटको सजिलो अधिग्रहण अनुमति दिन्छ।

अन्तमा, हामीले देखाइएका छनौं, उपन्यास भिडियो गेम-खेल कार्यहरू प्रयोग गरेर, जुन स्ट्रिटल र फ्रन्टल डोपामिनर्जिक इनाम सर्किट नोड्स सक्रिय र विकरास गेमप्लेको समयमा जीत र घाटामा भिन्नता जनाउँछन्। विशेष रूपमा, स्ट्राइटल नोड (विशेष रूपमा, पूर्ववर्ती पुतमेन) सक्रिय खेल खेल्ने क्रममा मात्र घाटा भन्दा जीतको लागि बढी संवेदनशील थियो, जबकि फ्रन्टल नोड (ओएमपीएफसी) ले गतिविधिलाई ध्यान दिए बिना घाटा भन्दा जीतलाई कडा प्रतिक्रिया देखायो। यी परिणामहरूले स्वतन्त्र-अधिग्रहण बनाम एन्कोडिंगमा स्ट्रिटमको भूमिकालाई हाइलाइट गर्दछ र फ्रि-रेंजिभ ब्यवहारको बखत असक्रिय रूपमा प्राप्त पुरस्कारहरू। यद्यपि आधुनिक भिडियो गेमहरू द्वारा प्रदान गरिएको अडियोभिजुअल उत्तेजना आफैमा पुरस्कृत हुन सक्छ, भिडियो गेम खेल्ने क्रममा हेडोनिक र एभर्सिभ अनुभवहरूको न्यूरल इन्डिपिनिंगहरू खेलमा खेलाडीहरूको सक्रिय संलग्नतामा पनि स्पष्ट रूपमा निर्भर छन्। हालको अध्ययनमा अन्वेषण गरिएको स्ट्र्याटल इनाम प्रोसेसिंग सर्किटरीले सम्भावित भिडियो गेम खेल्ने उत्प्रेरणाको लागि योगदान पुर्‍याउँछ।

चासोको विवरण

लेखक घोषणा गरे कि कुनै पनि व्यावसायिक या वित्तीय सम्बन्ध को अनुपस्थिति मा अनुसन्धान आयोजित गरिएको थियो जुन रुचि को एक संभावित संघर्ष को रूप मा बनाया जान सक्छ।
Acknowledgments

हामी मारिटा कट्टेलसलाई एफएमआरआई डाटा प्राप्तिमा सहयोग पुर्‍याउनका लागि र यस अध्ययनलाई सम्भव बनाउनको लागि स्वयंसेवी सहभागीहरुलाई धन्यवाद दिन्छौं। यो कामले अलोटो विश्वविद्यालय, फिनल्याण्ड एकेडेमीको aivoAALTO अनुसन्धान परियोजनाबाट आर्थिक सहयोग प्राप्त भयो (अनुदान संख्या # 129678, रिट्ता हरिलाई #131483, LaX Nummenmaa लाई # 251125), यूरोपीय अनुसन्धान परिषद (#232946 देखि रित्त हरि), र Emil Aaltonen फाउंडेशन (# 595100 Jari Kätsyri गर्न)।

सन्दर्भ