Обучение видеоиграм и система вознаграждения (2015)

Перейти к:

Абстрактные

Видеоигры содержат сложные подкрепления и графики вознаграждений, которые могут максимизировать мотивацию. Исследования нейровизуализации показывают, что видеоигры могут влиять на систему вознаграждения. Однако неясно, являются ли свойства, связанные с вознаграждением, предварительным условием, которое подталкивает человека к игре в видеоигры, или если эти изменения являются результатом игры в видеоигры. Поэтому мы провели продольное исследование для изучения функциональных предикторов, связанных с наградами, в отношении опыта видеоигр, а также функциональных изменений в мозге в ответ на обучение видеоиграм. Пятьдесят здоровых участников были случайным образом назначены для обучения видеоиграм (TG) или контрольной группе (CG). До и после тренировочного / контрольного периода функциональная магнитно-резонансная томография (fMRI) проводилась с использованием задания вознаграждения, не связанного с видеоигрой. При предварительном осмотре обе группы проявляли самую сильную активацию в брюшном полосатом (ВС) во время предвкушения вознаграждения. В posttest TG показал очень сходную активность VS по сравнению с предварительным тестированием. В CG активность VS была значительно ослаблена. Это продольное исследование показало, что обучение видеоиграм может сохранять отзывчивость вознаграждения в ВС в ситуации повторного тестирования с течением времени. Мы предлагаем, чтобы видеоигры могли поддерживать стриатальные реакции, чтобы вознаграждать гибкость, механизм, который может иметь критическое значение для таких приложений, как терапевтическое когнитивное обучение.

Ключевые слова: видеоигра, обучение, поощрение вознаграждения, продольный, fMRI

ВВЕДЕНИЕ

За последние десятилетия индустрия видеоигр превратилась в одну из крупнейших мультимедийных индустрий в мире. Многие люди играют в видеоигры каждый день. Например, в Германии 8 из 10 людей между 14 и 29 годами, как сообщается, играли в видеоигры, а 44% выше возраста 29 по-прежнему играют в видеоигры. Взятые вместе, основанные на данных опроса, примерно на 25 миллионов человек старше 14 лет (36%) играют в видеоигры в Германии (Иллек, 2013).

Кажется, что у людей есть действительно высокая мотивация играть в видеоигры. Чаще всего видеоигры воспроизводятся для простой цели «забавы» и краткосрочного увеличения субъективного благополучия (Przybylski et al., 2010). Действительно, игра в видеоигры может удовлетворить различные основные психологические потребности, возможно, также зависящие от конкретной видеоигры и ее жанра. Осознание психологических потребностей, таких как компетентность (чувство самоэффективности и приобретения новых навыков), автономия (личное целевое поведение в новых фиктивных средах) и связанные с ними (социальные взаимодействия и сравнения) были связаны с видеоиграми (Przybylski et al., 2010). В частности, удовлетворение психологических потребностей может быть в основном связано с различными механизмами обратной связи, предоставляемыми игроку в игре. Этот подробный график подкрепления и вознаграждения может максимизировать мотивацию (Зеленый и Бавелье, 2012).

Из-за высокого использования видеоигры пришли в исследовательский центр дисциплин, таких как психология и нейронаука. Было показано, что обучение видеоиграм может привести к улучшению познавательной способности (Зеленый и Бавелье, 2003, 2012; Basak et al., 2008), а также в отношении поведения, связанного со здоровьем (Baranowski et al., 2008; Primack и др., 2012). Кроме того, было показано, что видеоигры могут использоваться при обучении хирургов (Boyle et al., 2011), что они связаны с более высоким психологическим качеством жизни у пожилых участников (Allaire и др., 2013; Keogh et al., 2013), и что они могут облегчить снижение веса (Staiano et al., 2013). Хотя известно, что видеоигры призваны максимально вознаграждать разработчиков игр, а видео-геймеры получают психологическую выгоду от игр, основные процессы, которые учитывают психологические выгоды, до конца не поняты. Зеленый и Бавелье (2012) пришли к выводу из своих исследований, что помимо улучшений в когнитивных характеристиках «истинным эффектом действия видеоигр может быть повышение способности изучать новые задачи». Иными словами, эффекты обучения видеоиграм могут не ограничиваться обученным сама игра; он может способствовать обучению по различным задачам или доменам. Фактически, игроки видеоигр узнали, как быстро выучить новые задачи и, следовательно, превзойти игроков, не являющихся игроками в видео, по крайней мере, в области контроля внимания (Зеленый и Бавелье, 2012).

Основные нейробиологические процессы, связанные с видеоиграми, были исследованы с использованием различных методов визуализации и экспериментальных проектов. Рактопид-позитронно-эмиссионная томография (ПЭТ) Koepp et al. (1998) показали, что видеоигры (точнее, имитация танков) связаны с эндогенным высвобождением дофамина в брюшном полосатом (VS). Кроме того, уровень потенциала связывания допамина связан с производительностью в игре (Koepp и др., 1998). VS является частью допаминергических путей и связан с обработкой вознаграждения и мотивацией (Кнутсон и Грир, 2008), а также приобретение обучения с точки зрения сигнала ошибки прогнозирования (O'Doherty и др., 2004; Atallah et al., 2006; Erickson et al., 2010). Используя магнитно-резонансную томографию (МРТ) для измерения объема серого вещества, Erickson et al. (2010) показало, что вентральный и дорзальный стриатальный объем может предсказать ранние показатели производительности в когнитивно-требовательной видеоигре (в частности, в двухмерном космическом шутере). Дополнительно, Kühn et al. (2011) обнаружили, что, с одной стороны, частые по сравнению с нечастой игрой видеоигры были связаны с более высоким объемом структурного серого вещества, а с другой стороны, были связаны с более сильной функциональной активацией при обработке потерь (Kühn et al., 2011). Кроме того, активность полосатого функционального магнитного резонанса (fMRI) во время активной игры или пассивного просмотра видеоигры (имитация космического шутера, Erickson et al., 2010) или во время выполнения другой задачи, связанной с неигровой игрой (в частности, с нечеткой задачей), предсказал последующее улучшение обучения (Vo et al., 2011). В совокупности эти исследования показывают, что нейронные процессы, связанные с видеоиграми, скорее всего, будут связаны с изменениями нейронной обработки в ВС, основной области обработки вознаграждения. Более того, видеоигры, похоже, связаны с функциональными изменениями структурной и вознаграждающей обработки в этой области. Тем не менее, неясно, связаны ли связанные с видеоий структурные и функциональные свойства в предыдущих исследованиях предварительное условие, который подталкивает человека к игре в видеоигры или если эти изменения являются результат игры в видеоигры.

Таким образом, видеоигры довольно популярны и часто используются. Одной из причин этого может быть то, что видеоигры могут удовлетворить общие потребности человека (Przybylski et al., 2010). Удовлетворенные потребности повышают психологическое благополучие, которое, в свою очередь, вероятно, ощущается как вознаграждение. Исследования Neuroimaging поддерживают эту точку зрения, показывая, что видеоигры связаны с изменениями в системе полосатой награды. Обработка вознаграждения, с другой стороны, является важным механизмом для любого процесса обучения стимулу-ответу человека. Зеленый и Бавелье (2012) описанное обучение видеоигр в качестве учебного курса для обучения тому, как учиться (изучение шаблонов стимулов-ответов имеет решающее значение для успешного завершения видеоигры). Мы считаем, что подготовка видеоигр нацелена на систему стриарных вознаграждений (среди других областей) и может привести к изменениям в обработке вознаграждений. Таким образом, в этом исследовании мы фокусируемся на обработке полосатой награды до и после обучения видеоиграм.

Здесь мы провели продольное исследование, чтобы иметь возможность исследовать функциональные предсказатели, связанные с наградами, в отношении производительности и опыта в игре, а также функциональные изменения в мозге в ответ на обучение видеоиграм. Мы использовали успешную коммерческую видеоигру, потому что коммерческие игры специально предназначены для повышения субъективного благополучия (Ryan et al., 2006), и поэтому игровое наслаждение и опытная награда во время игры могут быть увеличены. Согласно гипотезе прогнозирования, мы ожидаем, что вентральный стриатальный ответ в задаче вознаграждения перед обучением видеоигр предсказывает эффективность, как уже показано в предыдущем исследовании с другой задачей (Vo et al., 2011). Кроме того, мы хотим выяснить, связана ли реакция вентральной стриатальной реакции с опытным весельем, желанием или разочарованием в тренировочной группе во время тренировочного эпизода. Чтобы исследовать влияние обучения видеоиграм, мы провели второе МРТ-сканирование после тренировки видеоигр. Основываясь на выводах Kühn et al. (2011) демонстрируя измененную обработку вознаграждения в частых по сравнению с нечастыми игроками видеоигр, мы ожидали, что во время предвкушения вознаграждения у участников, прошедших обучение, по сравнению с контрольными, мы ожидали измененный сигнал о полосатой боли. Если в системе полосатой награды есть функциональные изменения, они должны быть связаны с эффектом обучения видеоиграм. Если нет, наблюдаемые изменения в исследовании Kühn et al. (2011) скорее могут относиться к предусловию частых игроков видеоигр.

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ

УЧАСТНИКИ

Пятьдесят здоровых молодых людей были набраны через газетную и интернет-рекламу и случайным образом назначены на группу подготовки видеоигр (TG) или контрольную группу (CG). Предпочтительно, мы набирали только участников, которые играли мало или вообще не играли в видео за последние 6 месяцев. Ни один из участников не сообщил о том, что в течение последних 1 месяцев (в среднем 6 h в месяц, SD = 0.7) больше не играл в видеоигры больше 1.97 в неделю и никогда не играл в обучающую игру [Super Mario 64 (DS) ». Кроме того, участники были свободны от психических расстройств (в соответствии с личным собеседованием с использованием Mini-International Neuropsychiatric Interview), правша и пригодны для процедуры сканирования МРТ. Исследование было одобрено местным комитетом по этике Charité - Universitätsmedizin Berlin, и письменное информированное согласие было получено от всех участников после того, как участники были полностью проинструктированы о процедурах исследования. Данные анатомических карт серого вещества этих участников были ранее опубликованы (Kühn et al., 2013).

ПРОЦЕДУРА ОБУЧЕНИЯ

TG (n = 25, средний возраст = 23.8 лет, SD = 3.9 лет, женщины 18) было поручено сыграть «Super Mario 64 DS» на переносной консоли «Nintendo Dual-Screen (DS) XXL» по меньшей мере на 30 мин в день за период 2 месяцев. Эта чрезвычайно успешная игра-платформа была выбрана на основе ее высокой доступности для наивных участников видеоигр, так как она предлагает хорошо подходящий баланс между доставкой вознаграждения и сложностью и пользуется популярностью среди участников мужского и женского пола. В игре игрок должен перемещаться по сложной среде 3D с помощью кнопок, прикрепленных к консоли, используемой для перемещения, прыжка, ношения, удара, полета, топания, чтения и персонажа. До тренинга участники были проинструктированы об общем контроле и игровых механизмах стандартизированным образом. В течение учебного периода мы предлагали различные виды поддержки (телефон, электронная почта и т. Д.) В случае возникновения разочарования или трудностей во время игры.

Бесконтактный CG (n = 25, средний возраст = 23.4 лет, SD = 3.7 лет, женщины 18), в частности, не выполняли никаких задач, но прошли ту же процедуру сканирования, что и TG. Все участники завершили сканирование fMRI в начале исследования (предварительный осмотр) и 2 месяцев после тренировки или после фазы пассивной задержки (posttest). Обучение видеоиграм для TG началось сразу же после предварительного тестирования и закончилось до проведения теста.

ВОПРОСНИКИ

Во время обучения участникам TG было предложено записать количество ежедневного игрового времени. Кроме того, участники оценили испытанное удовольствие, разочарование и желание играть во время видеоигр по шкале Likert 7 по шкале один раз в неделю в текстовом документе (см. Дополнительный материал для более подробной информации) и отправили электронные файлы данных по электронной почте экспериментаторам. Достигнутое вознаграждение, связанное с игрой (собранные звезды), было объективно оценено путем проверки игровой консоли видео после периода обучения. Максимальное абсолютное количество звезд было 150.

ПАРАДИГМА СЛОТНОЙ МАШИНЫ

Чтобы исследовать предвкушение вознаграждения, была использована слегка измененная парадигма игрового автомата, которая вызвала сильную полосатую реакцию (Лоренц и др., 2014). Участники должны были пройти через ту же самую парадигму игрового автомата до и после процедуры обучения видеоигр. Игровой автомат был запрограммирован с использованием программного обеспечения Presentation (версия 14.9, Neurobehavioral Systems Inc., Олбани, Калифорния, США) и состоял из трех колес, отображающих два разных набора фруктов (чередующиеся фрукты X и Y). В двух временных точках измерения игровой автомат с вишнями (X) и лимонами (Y) или дынями (X) и бананами (Y) отображался уравновешенным образом и равномерно распределялся для TG и CG. Цвет двух горизонтальных полос (выше и ниже игрового автомата) обозначил команды запуска и остановки машины.

В начале каждого испытания колеса не двигались, а серые полосы указывали на неактивное состояние. Когда эти столбцы стали синими (с указанием начала пробного периода), участнику было поручено запустить машину, нажав кнопку правой рукой. После нажатия кнопки полосы снова стали серыми (неактивное состояние), и три колеса начали вращаться вертикально с различными ускорениями (экспоненциальное увеличение слева направо, соответственно). Когда была достигнута максимальная скорость вращения колес (1.66 s после нажатия кнопки), цвет полос стал зеленым. Это изменение цвета показало, что участник может остановить машину, снова нажав кнопку. После нажатия другой кнопки три колеса последовательно прекращают вращение слева направо. Левое колесо остановилось после переменной задержки 0.48 и 0.61 s после нажатия кнопки, тогда как среднее и правое колесо все еще вращаются. Второе колесо остановилось после дополнительной переменной задержки 0.73 и 1.18 s. Правое колесо перестало вращаться после среднего колеса с переменной задержкой 2.63 и 3.24 s. Остановка третьего колеса прекратила пробную версию и обратную связь о текущей победе, и общая сумма вознаграждения была отображена на экране. В следующем испытании кнопка снова изменилась с серого на синий, и следующее испытание началось после переменной задержки, которая варьировалась между 4.0 и 7.73 s и характеризовалась экспоненциальной функцией уменьшения (см. фигура Figure11).

Рисунок 1 

Структура задачи игрового автомата. Анализ FMRI сфокусирован на остановке 2nd когда первые два колеса показывают один и тот же плод (XX_) или когда первые два колеса показывают разные фрукты (XY_), в то время как 3nd колесо все еще вращалось.

Эксперимент содержал испытания 60 в целом. Игровой автомат определялся с помощью псевдослучайного распределения испытаний на выигрыш 20 (XXX или YYY), испытаний на потерю 20 (XXY или YYX) и ранних испытаний 20 (XYX, YXY, XYY или YXX). Участники начали с суммы 6.00 евро, представляющей ставку за 0.10 евро за испытание (испытания 60 * 0.10 евро пари = 6.00 евро пари) и получил 0.50 евро за испытание, когда все фрукты подряд были идентичны (XXX или YYY); если нет, участники не выиграли (XXY, YYX, XYX, YXY, XYY, YYX), и ставка была вычтена из общей суммы денег. Участники не имели никакого влияния на выигрыш или проигрыш, и участники выиграли фиксированную сумму в размере 10.00 евро (прирост еврооблигаций 0.50 * 20 выиграть испытания = 10.00 евро) в конце задачи. Участникам было дано указание играть в игровой автомат 60 раз и что цель в каждом испытании - получить три плода одного и того же вида подряд. Кроме того, участники практиковали задачу игрового автомата перед входом в сканер для испытаний 3-5. Никакой информации не было дано, что задача была случайной или любой навык.

ПРОЦЕДУРА СКАНИРОВАНИЯ

Сканирование магнитно-резонансной томографии проводилось на трех трехточечном сканере Тесла Siemens TIM (Siemens Healthcare, Эрланген, Германия), оборудованном катушкой с фазированной решеткой канала 12. Через видеопроектор парадигма игрового автомата была визуально представлена ​​через зеркальную систему, установленную на верхней части катушки головки. Функциональные изображения были записаны с использованием осевого выравнивания T2*(EPI) со следующими параметрами: 36-фрагменты, чередующийся порядок восходящего среза, время повторения (TR) = 2 s, время для эха (TE) = 30 ms, поле зрения (FoV) = 216 × 216, угол поворота = 80 °, размер вокселя: 3 мм × 3 мм × 3.6 мм. Для анатомической ссылки, 3D анатомические изображения всего мозга были получены с помощью трехмерной взвешенной на основе T1 намагниченности, полученной градиентно-эхо-последовательности (MPRAGE; TR = 2500 ms; TE = 4.77 ms, время инверсии = 1100 мс, матрица получения = 256 × 256 × 176, угол поворота = 7 °, размер воксела: 1 мм × 1 мм × 1 мм).

АНАЛИЗ ДАННЫХ

Обработка изображений

Данные магнитно-резонансной томографии были проанализированы с использованием программного пакета статистического параметрического картографирования (SPM8, Wellcome Department of Imaging Neuroscience, Лондон, Великобритания). EPI были скорректированы на временную задержку обнаружения и движение головы, а затем преобразованы в стереотаксическое нормализованное стандартное пространство Монреальского института нейровизуализации с использованием унифицированного алгоритма сегментации, реализованного в SPM8. Наконец, EPI были передискретизированы (размер воксела = 3 мм × 3 мм × 3 мм) и пространственно сглажены с гауссовским ядром 3D с шириной 7 мм с половиной максимума.

статистический анализ

Проведена двухступенчатая общая линейная модель смешанных эффектов (GLM). На одном уровне субъекта модель содержала данные обоих измерений МРТ, которые были реализованы путем подгонки данных в разные сеансы. Этот GLM включал отдельные регрессоры на сессию для прогноза выигрыша (XX_ и YY_) и отсутствие ожидаемого выигрыша (XY_ и YX_), а также следующие регрессоры, не представляющие интереса: прибыль (XXX и YYY), убыток (XXY и YYX), ранние убытки (XYX, XYY, YXY и YXX), нажатия кнопок (после того, как полоска изменилась на синий, а также зеленый), визуальный поток (вращение колес) и шесть параметров движения жесткого тела. Дифференциальные контрастные изображения для прогнозирования усиления без ожидания усиления (XX_ против XY_) были рассчитаны для предварительного и посттеста и взяты для группового анализа уровня. На втором уровне эти дифференциальные T-контрастные изображения были введены в гибкий факториальный анализ дисперсии (ANOVA) с группой факторов (TG против CG) и временем (pre-vs. posttest).

Целые эффекты мозга были исправлены для множественных сравнений с использованием коррекции размера кластеров на основе моделирования на основе Монте-Карло (AlphaSim, Song et al., 2011). Одна тысяча симуляций Монте-Карло выявила соответствующую вероятность альфа-ошибки p <0.05, при использовании минимального размера кластера 16 смежных вокселей со статистическим порогом p <0.001. Согласно метаанализу, проведенному Кнутсон и Грир (2008), различия в активах в ожидании вознаграждения ожидались в VS. Исходя из этой априорной гипотезы, мы также сообщили Постфактум анализ в пределах этой области мозга с использованием анализа области интереса (ROI). С этой целью мы использовали литературный ROI для VS (Schubert и др., 2008). Эти коэффициенты рентабельности были созданы путем объединения предыдущих функциональных выводов в отношении обработки вознаграждения (преимущественно заданий с заданиями о денежном стимулировании) с анатомическими ограничениями на ткань головного мозга серого вещества. Подробная информация о расчете VS ROI описана в дополнительном материале. Кроме того, мы провели контрольный анализ с извлеченными средними параметрами из первичной слуховой коры, поскольку этот регион должен быть независим от экспериментальной манипуляции в задаче вознаграждения. Поэтому мы использовали анатомический ROI гири Heschl, как описано в атласе мозга анатомической маркировки (AAL) (Tzourio-Mazoyer и др., 2002).

РЕЗУЛЬТАТЫ

РЕЗУЛЬТАТЫ, СВЯЗАННЫЕ С ПРОГНОЗИРОВАНИЕМ (PRETEST)

Реакция головного мозга при ожидании усиления

При предварительном тестировании во время задачи игрового автомата в обеих группах ожидание (против отсутствия ожидаемого усиления) вызвало активацию в лобно-полосатой сети, включая подкорковые области (двусторонний ВС, таламус), префронтальные области (дополнительная моторная область, предцентральная извилина и средняя фронтальная извилина, верхняя лобная извилина) и островной коры. Кроме того, наблюдалась повышенная активация в затылочной, теменной и височной долях. Все области мозга, характеризующиеся значительными различиями, перечислены в дополнительных таблицах S1 (для ТГ) и S2 (для КГ). Обратите внимание, что самые сильные различия в активации наблюдались в ВС в обеих группах (см. Настольные Table11; фигура Figure22). Для контраста TG> CG, более сильная активация в правой дополнительной моторной области [SMA, размер кластера 20 вокселей, T(48) = 4.93, MNI-координаты [xyz] = 9, 23, 49] и для CG> TG более сильная активация в правом паллидуме (размер кластера 20 вокселей, T(48) = 5.66, MNI-координаты [xyz] = 27, 8, 7). Оба региона, вероятно, не связаны с функциями, связанными с вознаграждением, как показано в метаанализе Liu et al. (2011) через исследования вознаграждения 142.

Таблица 1 

Группировка по времени взаимодействия (TG: Post> Pre)> (CG: Post> Pre) эффекта ожидания усиления против ожидания отсутствия усиления во всем анализе мозга с использованием скорректированного Монте-Карло порога значимости p <0.05. ТГ, ...
Рисунок 2 

Предикторы опытного веселья. Эффект ожидаемого усиления (XX_) против ожидаемого усиления (XY_) показан на корональном срезе (Y = 11) в верхнем ряду для контрольной группы (CG) и тренировочной группы (TG). Групповое сравнение (CG <> ...

Ассоциация между вентральной полосатой деятельностью и связанным с ней поведением в отношении видеоигр

Чтобы проверить гипотезу о прогнозирующих свойствах сигнала стриатального вознаграждения в отношении видеоигр, вентральный полосатый сигнал был индивидуально экстрагирован с использованием окупаемости на основе литературы и коррелировал с предметами вопросника, а также с успехом игры, который оценивался путем проверки игровой консоли. Из-за отсутствия соответствия участников, отсутствовали еженедельные данные опроса четырех участников. Еженедельные вопросы о опытных развлечениях (M = 4.43, SD = 0.96), фрустрация (M = 3.8, SD = 1.03) и желание видеоигр (M = 1.94, SD = 0.93) были усреднены в течение 2 месяцев. Участники собрали звезды 87 (SD = 42.76) в среднем за время обучения.

При применении поправки Бонферрони к расчетным корреляциям (равным значению порога p <0.006), ни одна из корреляций не была значимой. Ни желания видеоигр [оставил VS: r(21) = 0.03, p = 0.886; правый ВС: r(21) = -0.12, p = 0.614] или разочарование [left VS: r(21) = -0.24, p = 0.293; правый ВС: r(21) = -0.325, p = 0.15] и не выполнили вознаграждение, связанное с игрой [left VS: r(25) = -0.17, p = 0.423; правый ВС: r(25) = -0.09, p = 0.685] были связаны с связанной с родами стриарной активностью. Интересно, что при использовании некорректированного значения порог, испытанный во время видеоигра, был положительно коррелирован с активностью во время ожидания выигрыша в правильном VS [r(21) = 0.45, p = 0.039], и тренд наблюдался в левом VS [r(21) = 0.37, p = 0.103], как показано в фигура Figure22 (нижняя правая панель). Однако при применении поправки Бонферрони к этому поисковому анализу корреляции между опытным весом и вентральной полосатой деятельностью оставались незначительными.

Мы также провели контрольный анализ для исследования того, является ли этот вывод специфичным для ВС. Мы сопоставили одни и те же поведенческие переменные с оцененными параметрическими оценками гироскопии Хешля (первичной слуховой коры). Анализ не выявил существенной корреляции (все ps> 0.466).

ВЛИЯНИЕ ПОДГОТОВКИ ВИДЕО ИГРЫ (ПРЕДВАРИТЕЛЬНЫЙ И ПОСТЕСТ)

Анализ ожидаемого выигрыша от отсутствия ожидаемого выигрыша во время задачи игрового автомата в posttest выявил различия в активации TG в той же самой полосе полосатой сети, что и при предварительном осмотре (подробности см. В таблице S3). В CG этот эффект был подобным, но ослабленным (см. фигура Figure33; Таблица S4). Эффект взаимодействия группы по времени выявил значительную разницу в областях, связанных с наградами (правый ВС и двусторонняя изоляция / нижняя лобная извилина, pars orbitalis) и связанные с двигателем области (правая SMA и правая предцентральная извилина), указывающая на сохраненную активность VS в TG между точками времени, но не в CG. Post hoc Анализ ROI с использованием литературного VS ROI подтвердил результат взаимодействия [Группа взаимодействия по времени: F(48,1) = 5.7, p = 0.021]. ROI-анализ в области управления (гир) Хесля был несущественным. дополнительный t- тесты выявили значительную разницу между временными точками в группе CG [t(24) = 4.6, p <0.001], а также значительную разницу между группами при послетестировании [t(48) = 2.27, p = 0.028]. Результаты для группы взаимодействия по времени суммированы в Настольные Table11 и проиллюстрированы в фигура Figure33.

Рисунок 3 

Результаты эффекта обучения видеоиграм. Для посттеста эффект ожидаемого усиления (XX_) против ожидаемого усиления (XY_) показан с использованием коронального разреза (Y = 11) в верхней строке для контрольной группы (CG) и тренировочной группы (TG). Результаты визуализации ...

ОБСУЖДЕНИЕ

Цель настоящего исследования была двоякой: мы стремились исследовать, насколько быстро реагирует стригальная награда предсказывает поведение и опыт в отношении видеоигр, а также влияние обучения видеоиграм на функциональные аспекты системы вознаграждения. Что касается предсказания, мы обнаружили положительную связь между сигналом о полосатой травме при предварительном тестировании и опытным приемом во время последующего обучения видеоиграм. Что касается влияния видеоигр, то наблюдалось значительное взаимодействие по времени во времени, вызванное уменьшением сигнала о полосатой награде в КГ.

STRIATAL REWARD RESPONSIVENESS И ЕГО ПРОГНОЗИРУЮЩИЕ СВОЙСТВА ДЛЯ ОПЫТА ВИДЕО ИГРОВОЙ

Связь между полосатым сигналом вознаграждения и игрой или испытываемым желанием и расстройством не наблюдалась. Тем не менее, мы смогли продемонстрировать положительную связь сигнала о полосатой награде с опытным удовольствием во время обучения видеоиграм. Таким образом, мы полагаем, что величина стриатальной активности во время обработки вознаграждения в задаче вознаграждения, не связанной с видеоиграми, является прогностической для опытного развлечения во время игры. Однако этот вывод следует интерпретировать с осторожностью, поскольку наблюдаемая корреляция не оставалась значительной после коррекции для множественного тестирования.

Возможное объяснение корреляции между сигналом побочной реакции полос и опытным развлечением во время видеоигр может заключаться в том, что измеренный сигнал о полосатом ритме во время азартных игр в игровых автоматах отражает отзывчивость вознаграждения индивидуумов, которые могут быть связаны с допаминергической нейротрансмиссией в полосатом теле. В соответствии с предыдущими исследованиями было показано, что активность VS во время ожидаемого вознаграждения связана с высвобождением допамина в этом регионе (Schott и др., 2008; Buckholtz и др., 2010). Далее было показано, что также видеоигры были связаны с высвобождением дофамина в той же области (Koepp и др., 1998). Таким образом, VS, по-видимому, играет решающую роль в обработке нейронных вознаграждений, а также в видеоиграх, что связано с множеством мотивационных и полезных факторов. В частности, мы убеждены, что наблюдаемая взаимосвязь между активностью VS и испытанным весельем может быть связана с общей реактивностью связанной с наградами системы полосатого дофамина к гедонистическим стимулам. VS был связан с мотивационными и радостными реакциями в недавнем обзоре Крингельбах и Берридж (2009), Таким образом, наблюдаемая связь между вентральной полосатой активностью и весельем, которая относится к гедоническому и радостному опыту во время игр, кажется вполне обоснованной. В будущих исследованиях следует дополнительно исследовать взаимосвязь между отзывчивостью стригальной награды и испытанным весельем во время видеоигра, чтобы более глубоко изучить эти отношения.

Как упоминалось выше, высвобождение полосатого дофамина (Koepp и др., 1998), объем (Erickson et al., 2010), и активность во время игр (Vo et al., 2011) ранее были связаны с производительностью видеоигр. Результаты текущего исследования не показали связи между производительностью видеоигр и активностью VS. Достигнутая награда была введена в действие количеством выполненных миссий / задач в игре. Типичные миссии в игре проиллюстрированы победой босса, решением головоломок, поиском секретных мест, мчащими противником или сбором серебряных монет. Эти миссии представляют собой прогресс в игре, а не фактическую производительность игры. Таким образом, эти переменные могут не быть достаточно точной зависимой переменной производительности. Однако мы не смогли собрать больше связанных с игрой переменных, потому что «Super Mario 64 DS» является коммерческой видеоигрой, и манипулирование этой автономной видеоигрой было невозможно.

Мы дополнительно исследовали взаимосвязь между сигналом о полосатой награде и опытным желанием играть во время обучения видеоиграм. Желание в этом контексте, вероятно, связано с потребностями и ожиданиями потенциального удовлетворения и награды видеоигр. Желание явно не отделяется от желания, потому что оно обычно возникает вместе с желанием. Нейробиологически желающий включает не только полосатые, но и префронтальные области, связанные с целенаправленным поведением (Cardinal et al., 2002; Berridge et al., 2010). Следовательно, нейронный коррелятор желания не может быть ограничен полосой поражений. В самом деле, Kühn et al. (2013) показали, что структурные изменения объема серого вещества в дорсолатеральной префронтальной коре, вызванной обучением видеоигр, положительно связаны с субъективным чувством желания во время обучения видеоиграм. Таким образом, в текущем исследовании отзывтельность стриатальной награды может не быть связана с желанием, потому что желание скорее может быть связано с префронтальными направленными на ней нервными коррелятами. Будущие исследования могут подробно изучить это.

Мы ожидали отрицательной корреляции между отзывчивостью стриарных вознаграждений и ощущением разочарования во время обучения видеоиграм, поскольку деятельность VS снижается при отсутствии вознаграждения относительно получения вознаграждения (Abler et al., 2005). Однако это соотношение не наблюдалось. Предыдущие исследования показали, что изоляция избирательно активируется в контексте расстройства (Abler et al., 2005; Yu et al., 2014). Таким образом, будущие исследования могут также исследовать островную деятельность в контексте пропущенной награды.

ВЛИЯНИЕ ПОДГОТОВКИ ВИДЕОГЛАЗИРОВАНИЯ НА СИСТЕМУ ПЕРЕВОЗКИ

Kühn et al. (2011) в поперечном исследовании показали, что частые игроки в видеоигры (> 9 часов в неделю) демонстрируют большую стриатальную активность, связанную с вознаграждением, по сравнению с нечастыми игроками в видеоигры. Однако оставался вопрос, было ли это открытие предрасположенностью к видеоиграм или результатом. В нашем настоящем лонгитюдном исследовании ожидание выигрыша во время задания игрового автомата выявило активность VS, которая сохранялась в TG в течение 2 месяцев, но не в CG. Мы предполагаем, что сигнал вознаграждения в полосатом теле может отражать мотивационное взаимодействие во время выполнения задачи на игровом автомате, которое на момент посттеста все еще было высоким в TG. Участники TG могут сохранить отзывчивость в обработке вознаграждения и мотивационную готовность выполнить задачу игрового автомата во второй момент времени в таком же занятом состоянии, как и в первый раз. Объяснение этого открытия может заключаться в том, что обучение видеоиграм влияет на обработку вознаграждений, связанных с дофамином, во время игры (Koepp и др., 1998). Наши результаты подтверждают эту точку зрения, поскольку этот эффект может временно не ограничиваться игровым сеансом, а скорее может влиять на общую отзывчивость в отношении стригальных вознаграждений в ситуациях вознаграждения, не связанных с видеоиграми. Крингельбах и Берридж (2009) показал, что активность в VS может представлять собой функцию усиления вознаграждения, и, таким образом, видеоигры могут сохранять отзывчивость вознаграждения во время самой игры и даже в контексте других полезных задач посредством усиления активности, связанной с удовольствием. Таким образом, обучение видеоиграм может рассматриваться как вмешательство, нацеленное на допаминергическую нейротрансмиттерную систему, которая может быть исследована в будущем. Имеются данные о том, что дофаминергические вмешательства в контексте фармакологических исследований могут иметь характер изменения терапевтического поведения. Недавнее фармакологическое исследование с использованием дофаминергического вмешательства у пожилых здоровых взрослых путем Chowdhury et al. (2013) показали, что связанный с возрастом сигнал о нарушении полосатой награды может быть восстановлен допамин-целевыми препаратами. В будущих исследованиях следует исследовать потенциальные терапевтические эффекты обучения видеоиграм по когнитивным задачам, связанным с дофаминергическим полосатым сигналом. Было бы очень полезно выявить специфический эффект видеоигр в рамках фронтальной полосатой цепи. Наши результаты свидетельствуют о влиянии на обработку вознаграждений, что, в свою очередь, имеет важное значение для формирования целенаправленного поведения и гибкой адаптации к изменчивой среде (Cools, 2008). Таким образом, задачи, связанные с решениями, связанными с вознаграждением, такие как обратное обучение, должны быть исследованы в будущих продольных исследованиях в сочетании с обучением видеоиграм. Многочисленные фармакологические исследования показали, что дофаминергическая манипуляция может привести к увеличению или уменьшению эффективности реверсивного обучения, что, вероятно, зависит от потребности в задаче и отдельных уровней допамина в исходном состоянии (Klanker et al., 2013).

Наблюдаемый эффект обучения видеоиграм на систему вознаграждения также был обусловлен уменьшением полосатой активности в КГ во время посттеста, что частично можно объяснить мотивационным снижением готовности завершить задачу игрового автомата при повторном тестировании , Исследование Shao et al. (2013) продемонстрировал, что даже один тренировочный сеанс с задачей игрового автомата перед фактическим сеансом сканирования привел к уменьшению активности стригальной награды во время обработки выигрыша по сравнению с группой, которая не проходила тренировку. Дальнейшее исследование Fliessbach et al. (2010) исследовали надежность повторного испытания трех задач награды и показали, что надежность повторного тестирования в ВС во время прогнозирования усиления была довольно низкой, в отличие от надежности двигателя в первичной моторной коре, которые характеризовались как хорошие. Возможным объяснением этих выводов может быть характер таких задач вознаграждения. Точная награда в оба момента времени может не привести к тому же сигналу вознаграждения во второй раз выполнения задания, потому что субъективное чувство вознаграждения может быть ослаблено из-за отсутствия новизны.

Очевидно, что в настоящем исследовании повторная проверка была завершена обеими группами, но снижение активности стригальной награды наблюдалось только в КГ, а не в ТГ. Этот результат сохранения в TG может быть частично связан с обучением видеоигр, как обсуждалось выше. Тем не менее, CG была бесконтактной группой и не завершила активного состояния контроля, и, таким образом, результаты могут также представлять собой чисто плацебоподобный эффект в TG. Однако, даже если не конкретная подготовка видеоигр сама по себе была основной причиной сохраненного полосатого ответа, наше исследование может быть истолковано как доказательство, доказывающее, что видеоигры приводят к довольно сильному эффекту плацебо в терапевтических или учебных условиях. Если видеоигры будут представлять собой более сильный эффект плацебо, чем препарат плацебо или другие плацебоподобные задачи, это открытый вопрос. Более того, во время сеанса сканирования участники находились в одной и той же ситуации в сканере, и можно ожидать, что обе группы будут оказывать одинаковые социальные желательности. Тем не менее, эффект сохранения следует интерпретировать очень осторожно, поскольку эффект плацебо может привести к смещению результата (Boot и др., 2011). В будущих исследованиях, посвященных системе вознаграждения, должны быть включены условия активного контроля в проекте исследования.

Другим возможным ограничением исследования может быть то, что мы не контролировали поведение видеоигр в CG. Мы поручили участникам CG не менять свое поведение в отношении видеоигр в период ожидания, а не играть в Super Mario 64 (DS). Однако поведение видеоигр в CG могло измениться и могло повлиять на результаты. Будущие исследования должны включать активные контрольные группы и подробно оценивать поведение видеоигр в течение периода исследования.

В этом исследовании мы сосредоточились на VS. Тем не менее, мы наблюдали значительный эффект, связанный с обучением, также в островковых коре, SMA и предцентральной извилине. Недавний метаанализ Liu et al. (2011) в том числе исследования награды 142 показали, что помимо «основной области награды» VS также insula, врожденная префронтальная кора, передняя кору головного мозга, дорсолатеральная префронтальная кора и нижняя теменная долька являются частью сети вознаграждений во время предвкушения вознаграждения. Insula участвует в субъективной интеграции аффективной информации, например, во время обучения с ошибкой в ​​контексте эмоционального возбуждения и осознания (Крейг, 2009; Сингер и др., 2009). Активация в ожидании вознаграждения в задаче игрового автомата может отражать субъективное возбуждение и мотивационное участие в задаче. Мы полагаем, что этот значительный тренировочный эффект в insula мог бы, подобно эффекту в VS, представлять собой мотивационное взаимодействие, которое было сохранено в TG на посттесте. Будущие исследования могут проверить это, например, путем применения шкал оценки возбудимости и соотнести эти значения с изолирующей активностью. В соответствии с различиями в SMA и предцентральной извилине мы хотим подчеркнуть, что эти области могут не участвовать в ожидании вознаграждения, поскольку они не являются частью предлагаемой сети упомянутого метаанализа (Liu et al., 2011). Вместо этого SMA участвует в изучении ассоциаций стимула-ответа, связанных с двигателем, среди других функций (Nachev и др., 2008). Что касается текущего исследования, активность SMA может отражать процесс обновления стимула (игровой автомат с тремя вращающимися колесами) - ответ (нажатие кнопки для остановки игрового автомата) - следствие (здесь обновление остановки второго колеса: XX_ и XY_) - цепочка. В частности, участники тренировочной группы понимают игровой автомат после обучения в качестве видеоигры, в котором они могут улучшить свою производительность, например, нажав кнопку в нужное время. Другими словами, участники TG могли подумать, что они могут повлиять на результат игрового автомата, адаптировав их шаблон ответа. Обратите внимание, что участники не знали, что игровой автомат имеет детерминированный характер. Поскольку предцентральная извилина также является частью моторной системы, интерпретация функционального значения обнаружения SMA может быть также действительной для предцентральной извилины. Будущие исследования могут подтвердить эти интерпретации различий в SMA и прецентральных активах путем систематического изменения ассоциаций ответ-следствие.

ВИДЕО ИГРЫ, СУПЕР МАРИО, МОТИВАЦИЯ, СУБЪЕКТИВНОЕ ХОРОШЕЕ И НАХОДЯЩАЯ СИСТЕМА

С психологической точки зрения, радостные видеоигры обеспечивают высокоэффективные графики вознаграждений, отлично отрегулированные уровни сложности и сильное взаимодействие (Зеленый и Бавелье, 2012). Эти специфические свойства потенциально содержат возможность удовлетворить основные психологические потребности, такие как компетентность, автономия и связанные с ними (Przybylski et al., 2010). Исследование Ryan et al. (2006) показали, что у участников, воинственно мотивированных 20 минут тренировки Super Mario 64, было повышенное благополучие после игры. Это повышенное благосостояние также ассоциировалось с повышением чувства компетентности (например, опытной самоэффективностью) и автономией (например, действующим на основе интересов). Вместе с нынешним нахождением сохранения сигнала вознаграждения в непрофессиональной задаче мы считаем, что видеоигры обладают потенциалом мощного инструмента для конкретного (когнитивного) обучения. В зависимости от жанра видеоигр и индивидуальных свойств игры, видеоигры требуют очень сложных когнитивных и моторных взаимодействий от игроков, чтобы иметь возможность достичь цели игры и, таким образом, конкретного тренировочного эффекта. Привлекательный характер видеоигр может привести к постоянному высокому мотивационному уровню в рамках тренинга.

Заключение

Нынешнее исследование показало, что реакция стригальной награды предсказывает последующие впечатления от видеоигр, предполагающие, что индивидуальные различия в отзывчивости вознаграждения могут повлиять на мотивационное участие в видеоиграх, но эта интерпретация нуждается в подтверждении в будущих исследованиях. Кроме того, это продольное исследование показало, что обучение видеоигре может сохранить отзывчивость вознаграждения в ВС в повторном испытании. Мы считаем, что видеоигры способны удерживать стригальные реакции, чтобы вознаграждать гибкость, механизм, который может быть чрезвычайно важен для поддержания высокой мотивации и, следовательно, может иметь решающее значение для многих различных приложений, включая когнитивные тренировки и терапевтические возможности. Поэтому в будущих исследованиях следует изучить, может ли обучение видеоигр повлиять на принятие решений на основе вознаграждения, что является важной способностью в повседневной жизни.

Заявление о конфликте интересов

Авторы заявляют, что исследование проводилось в отсутствие каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могут быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Благодарности

Это исследование было поддержано Министерством образования и исследований Германии (BMBF 01GQ0914), Немецким исследовательским фондом (DFG GA707 / 6-1) и грантом немецкого национального академического фонда RCL. Мы благодарны за помощь Сонали Бекманн, которая работает с сканером, а также Дэвид Штайнигер и Ким-Джон Шлютер для тестирования участников.

ДОПОЛНИТЕЛЬНЫЙ МАТЕРИАЛ

Дополнительный материал для этой статьи можно найти в Интернете по адресу: http://www.frontiersin.org/journal/10.3389/fnhum.2015.00040/abstract

Ссылки

  1. Abler B., Walter H., Erk S. (2005). Нейронные корреляции расстройств. Neuroreport 16 669–672 10.1097/00001756-200505120-00003 [PubMed] [Крест Ref]
  2. Allaire JC, McLaughlin AC, Trujillo A., Whitlock LA, LaPorte L., Gandy M. (2013). Успешное старение через цифровые игры: социально-эмоциональные различия между взрослыми игроками и не-игроками. Вычи. Hum. Behav. 29 1302-1306 10.1016 / j.chb.2013.01.014 [Крест Ref]
  3. Atallah HE, Лопес-Paniagua D., Руди JW, O'Reilly RC (2006). Отдельные нейронные субстраты для обучения навыкам и эффективности в брюшном и дорзальном полосатом теле. Туземный Neurosci. 10 126-131 10.1038 / nn1817 [PubMed] [Крест Ref]
  4. Барановский Т., Будай Р., Томпсон Д. И., Барановский Ю. (2008). Игра для реального: видеоигры и истории для изменения поведения, связанного со здоровьем. Am. J. Prev. Med. 34 74-82e10 10.1016 / j.amepre.2007.09.027 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Крест Ref]
  5. Basak C., Boot WR, Voss MW, Kramer AF (2008). Могут ли тренировки в видеоиграх в режиме реального времени ослабить когнитивный спад у пожилых людей? Psychol. старение 23 765-777 10.1037 / a0013494 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Крест Ref]
  6. Berridge KC, Ho C.-Y., Richard JM, Di Feliceantonio AG (2010). Искушенный мозг ест: схемы удовольствия и желания при ожирении и нарушениях питания. Brain Res. 1350 43-64 10.1016 / j.brainres.2010.04.003 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Крест Ref]
  7. Boot WR, Blakely DP, Simons DJ (2011). Улучшают ли восприятие и познание действия видеоигр? Фронт. Psychol. 2: 226 10.3389 / fpsyg.2011.00226 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Крест Ref]
  8. Boyle E., Kennedy A.-M., Traynor O., Hill ADK (2011). Обучение хирургическим навыкам с использованием нехирургических задач - может Nintendo WiiTM улучшить хирургические показатели? J. Surg. Образа. 68 148-154 10.1016 / j.jsurg.2010.11.005 [PubMed] [Крест Ref]
  9. Buckholtz JW, Treadway MT, Cowan RL, Woodward ND, Benning SD, Li R., et al. (2010). Мезолимбическая допамин компенсирует гиперчувствительность у лиц с психопатогенными признаками. Туземный Neurosci. 13 419-421 10.1038 / nn.2510 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Крест Ref]
  10. Кардинал Р.Н., Паркинсон Ю.А., Холл Дж., Эверетт Б.Ю. (2002). Эмоция и мотивация: роль миндалины, вентральной полосатой и префронтальной коры. Neurosci. Biobehav. Rev. 26 321–352 10.1016/S0149-7634(02)00007-6 [PubMed] [Крест Ref]
  11. Chowdhury R., Guitart-Masip M., Lambert C., Dayan P., Huys Q., Düzel E., et al. (2013). Допамин восстанавливает ошибки прогнозирования вознаграждения в старости. Туземный Neurosci. 16 648-653 10.1038 / nn.3364 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Крест Ref]
  12. Cools R. (2008). Роль допамина в мотивационном и когнитивном контроле поведения. Невролог 14 381-395 10.1177 / 1073858408317009 [PubMed] [Крест Ref]
  13. Craig AD (2009). Как ты себя сейчас чувствуешь? Передняя изоляция и человеческое сознание. Туземный Rev. Neurosci. 10 59-70 10.1038 / nrn2555 [PubMed] [Крест Ref]
  14. Erickson KI, Boot WR, Basak C., Neider MB, Prakash RS, Voss MW и др. (2010). Объем полового члена предсказывает уровень приобретения навыков видеоигр. Cereb. кора головного мозга 20 2522-2530 10.1093 / cercor / bhp293 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Крест Ref]
  15. Fliessbach K., Rohe T., Linder NS, Trautner P., Elger CE, Weber B. (2010). Проверяйте надежность сигналов BOLD, связанных с вознаграждением. Neuroimage 50 1168-1176 10.1016 / j.neuroimage.2010.01.036 [PubMed] [Крест Ref]
  16. Зеленый CS, Bavelier D. (2003). Действие видеоигры изменяет зрительное избирательное внимание. природа 423 534-537 10.1038 / nature01647 [PubMed] [Крест Ref]
  17. Зеленый CS, Bavelier D. (2012). Обучение, контроль внимания и видеоигры. Тек. Biol. 22 R197-R206 10.1016 / j.cub.2012.02.012 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Крест Ref]
  18. Illek C. (2013). Für die junge Generation gehören Computerspiele zum Alltag - БИТКОМ, Доступно по адресу: http://www.bitkom.org/77030_77024.aspx [обратился к августу 21 2013].
  19. Keogh JWL, Power N., Wooller L., Lucas P., Whatman C. (2013). Физическая и психосоциальная функция пожилых старшеклассников: влияние спортивных игр Nintendo Wii. J. Aging Phys. Закон. 22 235-44 10.1123 / JAPA.2012-0272 [PubMed] [Крест Ref]
  20. Klanker M., Feenstra M., Denys D. (2013). Допаминергический контроль над когнитивной гибкостью у людей и животных. Фронт. Neurosci. 7: 201 10.3389 / fnins.2013.00201 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Крест Ref]
  21. Кнутсон Б., Грир С.М. (2008). Прогнозирующий аффект: нейронные корреляты и последствия для выбора. Philos. Сделка R. Soc. B Biol. Sci. 363 3771-3786 10.1098 / rstb.2008.0155 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Крест Ref]
  22. Koepp MJ, Gunn RN, Lawrence AD, Cunningham VJ, Dagher A., ​​Jones T., et al. (1998). Доказательства выхода полосатого дофамина во время видеоигры. природа 393 266-268 10.1038 / 30498 [PubMed] [Крест Ref]
  23. Kringelbach ML, Berridge KC (2009). К функциональной нейроанатомии удовольствия и счастья. Тенденции Cogn. Sci. 13 479-487 10.1016 / j.tics.2009.08.006 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Крест Ref]
  24. Kühn S., Gleich T., Lorenz RC, Lindenberger U., Gallinat J. (2013). Игра Super Mario вызывает структурную пластичность мозга: изменения серого вещества в результате обучения с помощью коммерческой видеоигры. Mol. Psychiatry. 19 265-271 10.1038 / mp.2013.120 [PubMed] [Крест Ref]
  25. Kühn S., Romanowski A., Schilling C., Lorenz R., Mörsen C., Seiferth N., et al. (2011). Нейронная основа видеоигр. Перев. Психиатрия 1: e53 10.1038 / tp.2011.53 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Крест Ref]
  26. Лю Х., Хейрстон Дж., Ширье М., Фан Дж. (2011). Общие и отдельные сети, лежащие в основе валентности и стадии обработки: метаанализ функциональных исследований нейровизуализации. Neurosci. Biobehav. Rev. 35 1219-1236 10.1016 / j.neubiorev.2010.12.012 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Крест Ref]
  27. Lorenz RC, Gleich T., Beck A., Pöhland L., Raufelder D., Sommer W., et al. (2014). Вознаграждение ожидания в подростковом и стареющем мозге. Hum. Мозг Мапп. 35 5153-5165 10.1002 / hbm.22540 [PubMed] [Крест Ref]
  28. Начев П., Кеннард С., Хусейн М. (2008). Функциональная роль дополнительных и предварительных моторных зон. Туземный Rev. Neurosci. 9 856-869 10.1038 / nrn2478 [PubMed] [Крест Ref]
  29. O'Doherty J., Dayan P., Schultz J., Deichmann R., Friston K., Dolan RJ (2004). Диссоциативные роли вентрального и дорзального стриатума в инструментальном обучении. Наука 304 452-454 10.1126 / science.1094285 [PubMed] [Крест Ref]
  30. Примак Б.А., Кэрролл М.В., Макнамара М., Клем М.Л., Король Б., Рич М., и др. (2012). Роль видеоигр в улучшении результатов, связанных со здоровьем: систематический обзор. Am. J. Prev. Med. 42 630-638 10.1016 / j.amepre.2012.02.023 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Крест Ref]
  31. Пшибыльский А.К., Скотт С., Райан Р.М. (2010). Мотивационная модель взаимодействия видеоигр. Преподобный генерал. 14 154-166 10.1037 / a0019440 [Крест Ref]
  32. Райан Р.М., Ригби К.С., Пшибыльский А. (2006). Мотивационное притяжение видеоигр: подход теории самоопределения. Motiv. Emot. 30 344–360 10.1007/s11031-006-9051-8 [Крест Ref]
  33. Schott BH, Minuzzi L., Krebs RM, Elmenhorst D., Lang M., Winz OH, et al. (2008). Мезолимбическая функциональная активация магнитно-резонансной томографии в ожидании вознаграждения коррелирует с выпуском дофамина в брюшном полосатом дораме. J. Neurosci. 28 14311-14319 10.1523 / JNEUROSCI.2058-08.2008 [PubMed] [Крест Ref]
  34. Schubert R., Ritter P., Wüstenberg T., Preuschhof C., Curio G., Sommer W., et al. (2008). Измерение пространственной чувствительности SEP амплитудной модуляции covary с BOLD-сигналом в S1-A одновременном исследовании EEG-fMRI. Cereb. кора головного мозга 18 2686-2700 10.1093 / cercor / bhn029 [PubMed] [Крест Ref]
  35. Шао Р., Рид Дж., Беренс Т.Е., Роджерс Р.Д. (2013). Сдвигает сигнализацию усиления во время игры в игровые автоматы в зависимости от предшествующего опыта и импульсивности. Перев. Психиатрия 3: e235 10.1038 / tp.2013.10 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Крест Ref]
  36. Певец Т., Кричли Х.Д., Преушофф К. (2009). Общая роль insula в чувствах, эмпатии и неопределенности. Тенденции Cogn. Sci. 13 334-340 10.1016 / j.tics.2009.05.001 [PubMed] [Крест Ref]
  37. Песня X.-W., Dong Z.-Y., Long X.-Y., Li S.-F., Zuo X.-N., Zhu C.-Z., et al. (2011). REST: инструментарий для обработки данных функционального магнитного резонанса в режиме покоя. PLoS ONE 6: e25031 10.1371 / journal.pone.0025031 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Крест Ref]
  38. Staiano AE, Abraham AA, Calvert SL (2013). Подросток exergame играет за потерю веса и психосоциальное улучшение: контролируемое вмешательство в физическую активность. Ожирение (Серебряная весна) 21 598-601 10.1002 / oby.20282 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Крест Ref]
  39. Tzourio-Mazoyer N., Landeau B., Papathanassiou D., Crivello F., Etard O., Delcroix N., et al. (2002). Автоматизированная анатомическая маркировка активации в СЗМ с использованием макроскопической анатомической парсерации одномоментного мозга MNI MRI. Neuroimage 15 273-289 10.1006 / nimg.2001.0978 [PubMed] [Крест Ref]
  40. Vo LTK, Walther DB, Kramer AF, Erickson KI, Boot WR, Voss MW и др. (2011). Прогнозирование успеха обучения физических лиц из шаблонов обучения MRI. PLoS ONE 6: e16093 10.1371 / journal.pone.0016093 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Крест Ref]
  41. Yu R., Mobbs D., Seymour B., Rowe JB, Calder AJ (2014). Нейронная подпись об эскалации фрустрации у людей. Кора 54 165-178 10.1016 / j.cortex.2014.02.013 [PubMed] [Крест Ref]