Višje medijske aktivnosti z več opravili so povezane z manjšo gostoto sive snovi v sprednjem predelu cingulata (2014)

Navedba: Loh KK, Kanai R (2014) Višja medijska aktivnost z več nalogami je povezana z manjšo gostoto sive snovi v korteksu sprednjega cingulata. PLOŠI EN 9 (9): e106698. doi: 10.1371 / journal.pone.0106698

Minimalizem

Medijska večopravilnostali sočasno uživanje več medijskih oblik je v današnji družbi vse bolj razširjeno in je povezano z negativnimi psihosocialnimi in kognitivnimi vplivi. Za posameznike, ki se ukvarjajo z večjo večopravilnostjo medijev, je ugotovljeno, da slabše opravljajo naloge kognitivnega nadzora in imajo večje socialno-čustvene težave. Nevronski procesi, povezani z večkratnim zadolževanjem medijev, pa ostajajo neraziskani.

V tej študiji so preučevali povezave med večopravilnostjo medijev in zgradbo možganov. Raziskave so pokazale, da se možganska struktura lahko spremeni pri dolgotrajni izpostavljenosti novemu okolju in izkušnjam. Tako smo pričakovali, da bodo različna prizadevanja v večopravilnosti medijev korelirala s spremenljivostjo možganske strukture.

To je bilo potrjeno z analizami morfometrije na osnovi Voxla (VBM): Posamezniki z višjimi ocenami multitasking indeksa medija (MMI) so imeli manjšo gostoto sive snovi v korteksu sprednjega cingulata (ACC). FNefunkcionalna povezanost med tem ACC območjem in precuneusom je bila negativno povezana z MMI. Naše ugotovitve kažejo na možno strukturno korelacijo za opaženo zmanjšano delovanje kognitivnih kontrol in socialno-čustveno uravnavanje pri težkih medijskih multitaskerjih. Medtem ko nam prečni prerez ne omogoča natančneje določiti smeri vzročnosti, so naši rezultati pokazali nove povezave med posameznimi medijskimi večkratnimi vedenji in razlikami v strukturi ACC.

Številke

Navedba: Loh KK, Kanai R (2014) Višja medijska aktivnost z več nalogami je povezana z manjšo gostoto sive snovi v korteksu sprednjega cingulata. PLOŠI EN 9 (9): e106698. doi: 10.1371 / journal.pone.0106698

Editor: Katsumi Watanabe, Univerza v Tokiu, Japonska

Prejeto: Februar 25, 2014; Sprejeto: Avgust 8, 2014; Objavljeno: September 24, 2014

Avtorske pravice: © 2014 Loh, Kanai. To je članek z odprtim dostopom, ki se distribuira pod pogoji Licenca za priznanje Creative Commons, ki dovoljuje neomejeno uporabo, distribucijo in reprodukcijo v katerem koli mediju, če sta avtorju in viru pripisana vrednost.

Financiranje: Financiranje tega projekta je bilo dodeljeno iz nepovratnih sredstev Japonske agencije za znanost in tehnologijo PRESTO. Finančniki niso imeli nobene vloge pri načrtovanju študije, zbiranju in analiziranju podatkov, odločitvi za objavo ali pripravi rokopisa.

Konkurenčne koristi: Avtorji so izjavili, da ne obstajajo konkurenčni interesi.

Predstavitev

Medijska večopravilnostali hkratna poraba več medijskih oblik je v sodobni družbi vse bolj razširjena [1] in je bila povezana z zmanjšanimi kognitivnimi nadzornimi sposobnostmi [2] pa tudi negativni psihosocialni vplivi, kot sta depresija in socialna tesnoba [3], negativno socialno počutje [4], in slabe akademske uspešnosti [5]. Vendar je na tem mestu malo znan o nevronskih procesih, povezanih z večopravilnostjo medijev. V tej študiji so preučevali povezave med večopravilnostjo medijev in spremenljivostjo možganske strukture. Raziskave so pokazale, da lahko možgansko strukturo spremenimo s podaljšano izpostavljenostjo novim okoljem [6] pa tudi usposabljanje in izkušnje [7], [8]. Poleg tega regionalna spremenljivost sive in bele snovi, ocenjena z Voxel-temelječo morfometrijo (VBM) zanesljivo napoveduje posamezne razlike v številnih kognitivnih funkcijah (glejte [9] za pregled). Na podlagi zgornjih ugotovitev smo domnevali, da bi različni angažmaji v večopravilnosti medijev prav tako odražali razlike v regionalnih možganskih strukturah.

V trenutni preiskavi je indeks za večopravilnost medijev (MMI, [2]) je sprejet kot merilo za večpredstavnostno medijsko lastnost. Rezultati MMI so bili dosledno povezani z uspešnostjo posameznika pri nalogah kognitivnega nadzora [2], [10],[11]. Kot takšni služijo kot zanesljiv vedenjski korelat s spremenljivostjo strukture možganov. Pričakovali smo, da bo posameznikova ocena MMI odražala razlike v strukturi možganov, zlasti v regijah kognitivnega nadzora in večopravilnosti. Dosedanje raziskave so se zbližale o vlogi predfrontalnih kortikalnih regij pri kognitivnem nadzoru [12], [13], [14], [15]. Na podlagi študije lezij s strani [16]ločene regije večopravilnosti vključujejo različne regije: sprednji in zadnji cingulati so vključeni v retrospektivni spomin, predfrontalna področja pa so vključena v bodoči spomin in načrtovanje. Kot tak smo pričakovali, da bomo v teh regijah našli povezavo med večopravilnostjo medijev in strukturno spremenljivostjo. Medijska večopravilnost je tesno povezana z osebnostnimi lastnostmi (tj. Nevrotičnostjo in ekstraverzijo [3]), ki pa napovedujejo strukturne razlike v možganih [17]. Te razlike v lastnostih bi lahko bile zmedene med večopravilnostjo medijev in strukturo možganov. Za preučitev te možnosti se preučijo tudi povezave med MMI in Big Five osebnostnimi lastnostmi.

Pri zdravih odraslih osebah 75, ki so bili relativno dobro seznanjeni z računalniki in medijskimi tehnologijami, smo dobili MMI rezultate, meritve osebnosti v velikih petih in slikanje z magnetno resonanco (MRI). Da bi preučili razmerje med večopravilnostjo medijev in spremenljivostjo strukture možganov, smo najprej povezali posamezne ocene MMI z regionalno gostoto sive snovi na ravni celotnega možganov s pomočjo optimiziranega VBM [18]. Pregledali smo tudi povezave med lastnostmi velikih pet in MMI točk. Da bi osvetlili funkcionalni pomen naših dobljenih strukturnih razlik, smo analizirali možgansko aktivnost v mirovanju, da bi razjasnili povezave med rezultati MMI in funkcionalno povezanostjo v možganih.

Metode

udeleženci

Zdravstveni odrasli 75 (povprečna starost = 24.6, SD = 5.0, moški 38), ki so bili rekrutirani iz skupine udeležencev psihologije University College London (UCL), so sodelovali v trenutni študiji, potem ko so predložili informirano pisno soglasje. Študijo je odobril lokalni odbor za etiko UCL (koda prijave etike: 2213 / 002). Prikazali smo udeležence, da bi vključili študente in osebje, ki so bili dobro seznanjeni z računalniki in medijskimi tehnologijami. Za udeležbo so jim bili povrnjeni v gotovini. Med udeleženci 75, ki so sodelovali v študiji VBM, so bili podatki o fMRI zbrani iz podskupine udeležencev 40. Spol, starost, stopnja izobrazbe in ocene MMI se v obeh vzorcih niso bistveno razlikovale (Tabela 1).

thumbnail

Tabela 1. Primerjave med demografskimi značilnostmi in rezultati MMI udeležencev, vključenih v analize VBM in analiz funkcionalne povezanosti.

doi: 10.1371 / journal.pone.0106698.t001

Spremenjen vprašalnik o večopravilnosti za medije

Spremenjena različica vprašalnika o večopravilnosti za medije [2] vsem uporabnikom. MMI je zagotovil stabilno merilo posameznikove večvrstne dejavnosti v medijih. Vprašalnik je bil sestavljen iz dveh glavnih sklopov: V prvem razdelku so bile navedene skupne vrste medijev 12 in udeleženci so poročali o skupnem številu ur na teden, ki so jih porabili z uporabo vsakega medija. V spremenjeni različici, uporabljeni v tej študiji, so bile ohranjene vrste medijev 10 [2]: Tiskalni mediji, televizija, računalniški video, glasba, glasovni klici z mobilnim ali telefonskim sporočilom, takojšnje sporočanje, storitve kratkih sporočil (SMS), e-pošta, spletno brskanje in druge računalniške aplikacije. Postavka »video ali računalniške igre« je bila spremenjena tako, da je vključevala igre na mobilnih telefonih. Postavka »ne-glasbeni zvok« je bila zamenjana z »z uporabo spletnih mest v družabnih omrežjih«. Spremembe so bile izvedene, da bi bolje odražale trenutne trende v porabi medijev. Drugi odsek je vseboval matrico, ki je vključevala udeležence in navajala, koliko so hkrati uporabili vse druge vrste medija, ko so uporabljali primarni medij. Količina sočasne uporabe je bila navedena na lestvici od 1 do 4 (1 = "Nikoli", 2 = "Malo časa", 3 = "Nekaj ​​časa" in 4 = "Večino časa"). Odgovori udeležencev so bili najprej narejeni na naslednji način: "Nikoli" = 0, "Malo časa" = 0.33, "Nekaj ​​časa" = 0.67 in "Večino časa" = 1. Če povzamemo zakodirane odzive za vsak primarni medij, dobimo povprečno število medijev, hkrati uporabljenih pri uporabi primarnega medija. MMI je bil izračunan na podlagi naslednje formule: Kjer mi je povprečno število medijev, ki se hkrati uporabljajo med uporabo primarnega medija, i; hi je število ur na teden, porabljenih z uporabo primarnega medija, i; in hSkupaj je skupno število ur na teden, porabljenih z uporabo vseh medijskih obrazcev.

Veliki pet zalog

Popis velikih pet (BFI; [19]) je zagotovil kratek in zanesljiv ukrep z oznako 44 za osebnosti velikih pet dejavnikov: ekstraverzijo (artikli 8), prijaznost (predmeti 9), vestnost (predmeti 9), nevrotičnost (artikli 8) in odprtost za izkušnje (predmeti 10). BFI smo sprejeli za pregled povezav med MMI in Big Five osebnostnimi lastnostmi v našem vzorcu.

MRI pridobivanje podatkov

Za pridobitev strukturnih slik visoke ločljivosti T1.5, uteženih strukturnih slik za vsakega udeleženca (MPRAGE; 1 mm), smo uporabili skener 1 T Siemens Avanto (Siemens Medical, Erlangen, Nemčija).3 kubični vokseli; 160 rezine; TR = 2730 ms; TE = 3.57 ms). Podatki o funkcionalni MRI so bili pridobljeni z naraščajočimi zaporedji T2 *-tehtanega gradient-eho-eho-planarnega slikanja (EPI), občutljivih na BOLD kontrast. Vsaka pridobitev je bila sestavljena iz 32 poševnih rezin, ločljivosti 3.0 × 3.0 mm, debeline 2.0 mm in reže rezine 1.0 mm. Rezine EPI so bile posamezno postavljene pod kotom, da se zmanjšajo artefakti občutljivosti iz nosne votline in da se poveča pokritost za orbitofrontalna področja in zadnjo parietalno skorjo, obenem pa se žrtvuje pokritje nad temporalnim polom. Kot takšna se je končna orientacija gibala med 8 ° do 16 °. Časovni interval med dvema zaporednima pridobitvama iste rezine je bil 2528 ms s kotom zasuka 90 stopinj in odmevnim časom 44 ms. Vidno polje je bilo 192 × 192 mm. Digitalna ločljivost v ravnini je bila 64 × 64 slikovnih pik z dimenzijo slikovnih pik 3.0 × 3.0 mm. Vsi podatki so bili pridobljeni z glavno tuljavo s kanalom 32. Med funkcionalnim skeniranjem MRI so udeleženci dobili navodilo, naj preprosto ostanejo mirne, imajo odprte oči in ne razmišljajo o ničemer posebej. Ena izvedba je bila sestavljena iz količinskih količin 180 in začetne količine 6 so bile zavržene iz analize, da se prepreči neomejeno magnetiziranje. Zagon fMRI v mirovanju je trajal približno 7.5 minut.

Analiza morfometrije na osnovi voksela (VBM)

Morfometrija na osnovi voxla (VBM; [20]) je najpogosteje uporabljena tehnika nevro-slikanja, ki omogoča vokselsko statistične analize predhodno obdelanih slik MRI. Strukturne preiskave z visoko ločljivostjo T1 smo analizirali z VBM s pomočjo statističnega parametričnega preslikavanja (SPM8, oddelek za kognitivno nevrologijo Wellcome). Slike so bile najprej segmentirane zaradi sive in bele snovi. Nato je bila izvedena diffeomorfna anatomska registracija s pomočjo eksponentne algebre Lie (DARTEL) za soregistracijo slik sive snovi. Da bi zagotovili ohranitev regionalne količine sive snovi po registraciji, so registrirane slike modulirali z Jakobovo določitvijo pretočnih polj, ki jih je izračunal DARTEL. Registrirane slike sive snovi so bile zglajene z Gaussovim jedrom (polna širina na polovici največ = 10 mm), nato pa so bile transformirane in normalizirane v stereotaktični prostor Montreal Neurological Institute (MNI) za nadaljnjo večkratno regresijsko analizo.

Na normaliziranih slikah sive snovi z glavnimi regresorji smo izvedli več regresijsko analizo. Starost, spol in celotni obseg možganov so bili vključeni kot kovarijati, ki ne zanimajo vseh regresij. Za odkrivanje vokselov, pri katerih je bila regionalna gostota sive snovi povezana z rezultati MMI, smo sprejeli strog prag p <.05 z napako družinske napake, ki se popravi v celotnih možganih.

Analiza funkcionalne povezanosti

Za izvedbo analize funkcionalne povezljivosti smo uporabili Conn funkcionalno povezovalno orodje različice 13 (http://www.nitrc.org/projects/conn; [21]) v kombinaciji s postopki predhodne obdelave SPM8. Korak predhodne obdelave, naveden po vrstnem redu, je vključeval korekcijo časovnega dela rezine, prilagoditev podatkov časovnih vrst na prvi volumen (tj. Popravek gibanja), soregistracija funkcionalnih časovnih vrst MRI ustrezni strukturni MRI, segmentacijo slik v ločeno tkivo vrste, kot so siva snov, bela snov in cerebrospinalna tekočina (CSF) ter normalizacija na standardno MNI predlogo in prostorsko glajenje z Gaussovim filtrom (FWHM = 8 mm). Podatki časovne serije so nato filtrirali pasovno frekvenco do 0.01 Hz – 0.1 Hz.

Za analizo funkcionalne povezanosti, ki temelji na semenu, smo uporabili en pomemben grozd, ki ga najdemo v analizi VBM kot semensko območje zanimanja (ROI). Povprečni časovni niz, pridobljen iz ROI, je bil uporabljen regresor v modelu z več regresijami pri analizi posameznih ravni. Da bi zmanjšali vpliv zmede dejavnikov, smo vključili regresorje za šest parametrov popravljanja gibanja iz predobdelave. Poleg tega so bili srednji BOLD signali za sivo snov, belo snov in CSF izločeni iz mask, ustvarjenih s postopkom segmentacije, in so bili vključeni tudi kot regresorji za zmanjšanje odstopanj, povezanih s temi globalnimi signali. Izračunane so bile časovne korelacije med ROI signalom in preostalimi možgani, korelacije s semenskim ROI pa so bile pretvorjene v Z rezultate z uporabo Fisherjeve transformacije za drugostopenjske pomembne analize.

S statistično sliko, preoblikovano z Z, smo najprej določili možganske regije, ki prikazujejo funkcionalno povezanost s semenskim ROI s pomočjo praga, ki temelji na voxlu pFWE-popravljeno<0.05. Nato smo uporabili manj strog prag p<0.001 (nepopravljeno) kot maska ​​za zajemanje regij, povezanih z ACC, za analizo druge stopnje, v kateri smo želeli najti možganske regije, povezane z ocenami MMI. Kot kovariate smo vključili starost, spol in skupni intrakranialni volumen ter sprejeli prag p <0.05 z družinsko napako, popravljeno za glasnost, določeno z začetno masko. Začetno prikrivanje je bilo treba zagotoviti, da je bila naša analiza omejena na možganske regije, ki kažejo korelirano aktivnost s semensko regijo. Tudi če bi našli povezavo s posameznimi razlikami zunaj teh regij, bi takšne ugotovitve verjetno odražale lažne korelacije. Sprejeli smo manj strog prag za prikrivanje, da bi povečali moč analiz na drugi ravni.

Podatki o obdelani sliki in zbirke podatkov, ki vsebujejo spremenljivke tako za VBM kot tudi za regresijsko analizo funkcionalne povezljivosti, so javno dostopni na: http://dx.doi.org/10.6084/m9.figshare.10​30286.

Rezultati

Analiza VBM je pokazala negativno povezavo med rezultatom MMI in gostoto sive snovi v skorji prednjega cingulata (Slika 1; ACC; t (70) = 5.16, PFWE-popravljeno <.05, Velikost gruče = 158 slikovnih pik × 1.53 = 533 mm3; največja koordinata MNI: x = 12, y = 41, z = 3). Nobena druga regija možganov ni pokazala pomembne korelacije z rezultati MMI. Tako je bila večja večopravilnost medijev povezana z manjšimi količinami sive snovi v ACC. Vendar so korelacijske analize med rezultati MMI in BFI pokazale zelo pomembno povezavo med rezultatom Extraverzije in MMI (Tabela 2; r = 0.347, p = 0.002). Kot tak smo sumili, da bi lahko opaženo združitev sive snovi MMI-ACC zmedle posamezne razlike v rezultatih ekstraverzije. Glede na to smo ponovili prejšnjo VBM analizo, ki nadalje nadzira rezultate BFI kot dodatne kovarijate. Izvedli smo večkratno regresijo (z gostoto sive snovi kot odvisne spremenljivke), vključno z MMI in vsemi ocenami petih lastnosti Big Five kot napovedovalcev, skupaj z demografskimi kovarijati. Ugotovljeno je bilo pomembno negativno razmerje med količino MMI in količino sive snovi v identičnem območju ACC (t (65) = 5.08, PFWE-popravljeno<.05, Velikost gruče = 74 slikovnih pik × 1.53 = 250 mm3; največja koordinata MNI: x = 12, y = 40, z = 3). To je nakazovalo, da obstaja edinstvena povezava med gostoto MMI in gostoto sive snovi v ACC, neodvisno od variacij osebnosti Big Five.

thumbnail

Slika 1. Regresijske analize VBM so pokazale, da so bili rezultati MMI pomembno povezani z gostoto sive snovi v ACC (t (70) = 5.16, PFWE-popravljeno <0.05, velikost gruče = 158 vokslov x 1.53 = 533 mm3; največja koordinata MNI: x = 12, y = 41, z = 3).

Prilagojena gostota sive snovi v najvišjem voxlu (os Y) je bila negativno povezana (r = −0.54, p<0.001) z ocenami MMI (os X).

doi: 10.1371 / journal.pone.0106698.g001

thumbnail

Tabela 2. Povezanosti med indeksnimi rezultati večopravilnosti v medijih in rezultati velikih petih popisov.

doi: 10.1371 / journal.pone.0106698.t002

Da bi osvetlili funkcionalni pomen naših rezultatov VBM, smo s pomočjo funkcionalnih analiz povezljivosti poskušali določiti možganske regije, ki so pokazale pomembno povezanost z našo pridobljeno regijo zanimanja ACC (ROI). Ta analiza je pokazala, da je bila aktivnost v dobljenem ACC ROI povezana z več možganskimi regijami, ki jih običajno označujemo kot privzeto omrežje, vključno z dvostranskimi temporo-parietalnimi stičišči (TPJ; desna polobla, x = 48, y = −64, z = 36, pFWE-popravljeno<0.05; leva polobla, x = −44, y = −70, z = 36) in prekuneus (x = 4, y = −68, z = 30, pFWE-popravljeno<0.05) med drugimi regijami (Tabela 3). Ti rezultati kažejo, da bo donosnost naložbe ACC, ki smo jo ugotovili z analizo VBM, verjetno spadala med DMN. Nato smo raziskali, ali so bili rezultati MMI povezani s povezljivostjo med našimi ACC ROI in DMN regijami. Regresijske analize so bile izvedene na z-transformiranih korelacijah med ACC in DMN regijami, pri čemer je MMI glavni napovedovalec ter starost, spol in skupni volumen možganov kot kovariati. Ob tej priložnosti ni nastalo nobenih pomembnih združenj pFWE-popravljeno<0.05. Vendar pa pri manj strogem pragu od pnepopravljen<0.001, višji rezultati MMI so bili povezani s šibkejšo povezanostjo med ACC ROI in precuneusom (Slika 2; precuneus; t (40) = 5.22, pnepopravljen<0.001, velikost grozda = 159 mm3; Najvišja koordinata MNI: x = 10, y = −50, z = 18). Poudarjamo, da so bili naši rezultati povezovanja dobljeni na manj strogem pragu in so nam zagotovili omejene dokaze za sklepanje o MMI in funkcionalnih povezavah povezljivosti. Ta vrsta ugotovitev je služila izključno funkcionalni razlagi naših rezultatov VBM.

thumbnail

Slika 2. Regresijske analize so pokazale, da je bila povezanost med ACC ROI in Precuneusom (presečišče modrih črt) negativno povezana z MMI točkami (Precuneus; t (40) = 5.22, PFWE-nepopravljen<0.001, velikost grozda = 159 mm3; Najvišja koordinata MNI: x = 10, y = −50, z = 18).

Prišlo je do negativnega odnosa (r = −0.68, p<0.001) med prilagojenimi Z-transformiranimi korelacijami ACC-Precuneus (os Y) in rezultati MMI (os X).

doi: 10.1371 / journal.pone.0106698.g002

thumbnail

Tabela 3. Možganske regije, ki kažejo funkcionalno povezanost z ACC ROI.

doi: 10.1371 / journal.pone.0106698.t003

Razprava

Kot hipotetizirano, je ta študija razkrila pomembno razmerje med večopravilnostjo medijev in spremembami možganske strukture: Posamezniki, ki so poročali o večjih količinah večopravilnosti medijev, so imeli manjše gostote sive snovi v ACC. Ta povezava je bila pomembna pri strogem pragu (pFWE-popravljeno<0.05) in je bil neodvisen od razlik v lastnostih velikih pet oseb. Razpravljamo o možnih razlagah naših strukturnih korelatov ob upoštevanju nedavnih dokazov o funkcijah ACC in vedenjskih korelatih MMI.

ACC služi kot ključni sklop poti obdelave informacij v možganih in je vključen v senzimotorne, nociceptivne, višje kognitivne in čustveno / motivacijske procese [22], [23]. Od tega trdimo, da je naše pridobljeno območje ACC najverjetneje povezano z višjimi kognitivnimi procesi, saj je multitasking medijev dosledno povezan z uspešnostjo kognitivnega nadzora [2], [10], [11], [24]. Poleg tega je imel ACC ROI pomembno funkcionalno povezanost z možganskimi regijami DMN, ki so bile običajno povezane tudi z višjimi kognitivnimi operacijami [25], [26].

V smislu kognitivne obdelave velja, da je ACC na splošno vključen v odkrivanje napak ali konfliktov [27], [28]. Aktiviranje ACC običajno opazimo pri nalogah, ki sočasno aktivirajo nezdružljive odzive, tj. Stroop Task [29], [30], selektivna pozornost [31] in flanker naloga [32], [33]. Zlasti je ACC vključen v paradigme z dvema nalogama [34], [35] kadar se posameznik spopada s konkurenčnimi dražljaji in odzivi, povezanimi z dvema ali več nalogami. Po analogiji s tem se pri večopravilnosti medijev posamezniki spopadajo z različnimi zahtevami nalog, povezanimi z več vrstami medijev, ki jih uporabljajo hkrati. Kot tako bi lahko naš dobljeni ROI vključil v funkcije kognitivnega nadzora, povezane z dvojno nalogo. Pomembno opozorilo je, da se zgoraj omenjene funkcije običajno pripišejo hrbtnemu ACC-ju v nasprotju z rostralno regijo, kjer je naš ROI [23], [32], [35], [36]. Vendar so raziskovalci ugotovili, da ta razmejitev ni absolutna [23], [34], [37]. Zlasti v podporo naši sedanji razlagi, Dreher in sodelavci [34] sporočil, da je rostral ACC edinstveno vključen v odkrivanje konfliktov v okviru dvojnega opravila.

Naša glavna ugotovitev je pokazala, da imajo težje medijske multitaskerje manjše količine ACC. Za razjasnitev možnih vedenjskih posledic zmanjšanega obsega ACC pri težkih multitaskerjih smo preučili vedenjske študije, ki povezujejo MMI in kognitivni nadzor. Značilna študija Ophir in sod. [2] je najprej razkril odnos med večjo večpredstavnostno medijsko aktivnostjo in slabšim kognitivnim nadzorom. Udeleženci so vključili v številne kognitivne nadzorne naloge, kot so naloga Stroop, preklapljanje opravil, filtriranje distraktorjev in naloge n-back. Ob motečih težavah so težke večopravilne osebe (v primerjavi z lažjimi večopravilniki) počasneje zaznavale spremembe vizualnih vzorcev, bolj dovzetne za napačne spomine distraktorjev med spominsko nalogo in so bile počasnejše pri preklopu opravil. Avtorja sta predlagala, da so težke večopravilne osebe lahko na voljno omejile pozornost le na naloge, ki so pomembne. Lui in Wong [24] predložili nadaljnje dokaze, da so težji večopravilniki slabše zavirali nepomembne dražljaje in so bili zato sposobni bolje delovati pri nalogah večsezonske integracije. Naslednja študija [11] pokazali, da so težke večopravilneži slabše opravile nalogo Operation Span (OSPAN), ki je bila zelo podobna paradigmi z dvojnimi nalogami, saj so morali udeleženci hkrati reševati matematične težave in si zapomniti predstavljena pisma. Težke večopravilnosti so poročale tudi o več neuspehih pozornosti v vsakdanjem življenju [38]. Vendar pa je nedavna študija Alzahabija in Beckerja [10] poročali o nasprotnih ugotovitvah: težji večopravilni niso bili slabši pri izvajanju dvojnih nalog in so bili boljši pri menjavi nalog. Prav tako niso mogli ponoviti ugotovitev Ophirja in drugih, čeprav so uporabili identične naloge. Avtorji so ugotovili, da je bil njihov vzorec predvsem ženskega spola in to bi lahko povzročilo njihovo neskladno ugotovitev. Izpostavili so pomen longitudinalnih študij, da bi razkrili trdne povezave med MMI in kognitivnim nadzorom.

Če povzamemo, obstoječa MMI literatura na splošno kaže, da posamezniki, ki se ukvarjajo z večjimi večopravilnostmi medijev, kažejo slabše kognitivne nadzorne sposobnosti. Naše sedanje ugotovitve razširijo to literaturo s povezovanjem težjih medijsko-večopravilnosti z manjšimi količinami v ACC: možganskem predelu, ki je vključen v kognitivni nadzor, ki temelji na zbliževanju nevrovizijskih dokazov. Poudarjamo pa, da je za vzpostavitev povezave med strukturo ACC in sposobnostmi kognitivnega nadzora potrebno več dela. Študije bolnikov z lezijami ACC so dale zelo mešana stališča o nujnosti ACC v njegovih povezanih kognitivnih funkcijah [39], [40], [41].

Obstaja tudi možnost, da je naše pridobljeno območje ACC vključeno v čustveno / motivacijske procese, saj se nahaja v rostralnem ACC, ki je običajno povezano z motivacijo in obdelavo čustev [23]. Zmanjšan obseg ACC je pogosto vpleten v motnje, ki vključujejo odkrite čustveno-motivacijske procese, kot je obsesivno-kompulzivna motnja [42], posttravmatska stresna motnja [43], depresija [44] ter odvisnosti od drog in drog [45], [46]. Glede na to perspektivo je verjetno, da bodo težje medijske multitaskerje z zmanjšano količino ACC morda manj razpolagale s čustveno in motivacijsko ureditvijo. Dejansko so višji rezultati MMI v korelaciji s povečanim nevrotizmom, iskanjem občutkov in impulzivnostjo [3], [11] negativni socialno-čustveni izidi [4]. Zanimivo je, da je bil vzorec strukturnih razlik v možganih, pridobljen v tej študiji, podoben nevronskim korelatom internetne zasvojenosti (IA). Ugotovljeno je bilo, da so se pri posameznikih z IA, ki so preprosto opredeljeni kot patološka prekomerna uporaba interneta ali računalnikov, zmanjšala gostota sive in bele snovi v ACC [46], [47], [48]. Obstaja možnost, da se dva konstrukta, multitasking medijev in IA, prekrivata: MMI je zagotovil merilo, koliko ljudi uporablja več naprav hkrati, in to bi lahko bilo povezano z IA, kar pomeni prekomerno uporabo računalnikov in interneta.

Pomembna omejitev tega dela je, da so naši rezultati pridobljeni iz medsektorske študije o odnosu med večdržavnim vedenjem medijev in zgradbo možganov. Smer vzročne zveze med njimi ni mogoče določiti. Čeprav je mogoče, da so posamezniki z manjšim številom ACC bolj dovzetni za večopravilnost zaradi šibkejših sposobnosti kognitivnega nadzora ali socialno-čustvene regulacije, je enako verjetno, da višja stopnja izpostavljenosti večkratnim situacijam vodi do strukturnih sprememb v ACC. Za nedvoumno določitev smeri vzroka je potrebna vzdolžna študija. Naše trenutne ugotovitve odpirajo pot do takšnih raziskav z zagotavljanjem empirične povezave med večstransko dejavnostjo medijev in strukturnimi razlikami v ACC. Druga možnost je, da sedanje ugotovitve morda ne presegajo naše raziskane populacije, ki je relativno visoko izobražena in je dobro izpostavljena tehnologiji. Dejansko lahko na vzorce potrošnje medijev močno vplivajo demografski dejavniki [1]. Prihodnje študije bi morale zato preučiti vlogo demografskih dejavnikov, kot sta izobrazba in socialno-ekonomski status pri moderiranju odnosa med večpredstavnostmi medijev, kognitivno uspešnostjo in možganskimi strukturami.

Za zaključek so imeli posamezniki, ki so se ukvarjali z več multimedijskimi dejavnostmi v medijih, manjše količine sive snovi v ACC. To bi lahko pojasnilo tudi slabše rezultate kognitivne kontrole in negativne socialno-čustvene izide, povezane s povečano večopravilnostjo medijev. Medtem ko nam prečni prerez ne omogoča natančneje določiti smeri vzročnosti, so naši rezultati pokazali nove povezave med posameznimi medijskimi večkratnimi vedenji in razlikami v strukturi ACC.

Prispevki avtorjev

Zasnovali in zasnovali poskuse: KL RK. Izvedli poskuse: KL RK. Analizirani podatki: KL RK. Prispevani reagenti / materiali / orodja za analizo: KL RK. Napisal papir: KL RK.

Reference

  1. 1. Rideout VJ, Foehr UG, Roberts DF (2010) Generacija M2: Mediji v življenju 8- do 18-letnikov. Menlo Park, CA.
  2. 2. Ophir E, Nass C, Wagner AD (2009) Kognitivni nadzor v večpredstavnostnih medijih. Zbornik Nacionalne akademije znanosti Združenih držav Amerike 106: 15583 – 15587. doi: 10.1073 / pnas.0903620106
  3. 3. Becker MW, Alzahabi R, Hopwood CJ (2013) Medijska večopravilnost je povezana s simptomi depresije in socialne tesnobe. Kiberpsihologija, vedenje in socialna omrežja 16: 132 – 135. doi: 10.1089 / cyber.2012.0291
  4. Poglej članek
  5. PubMed / NCBI
  6. Google Scholar
  7. Poglej članek
  8. PubMed / NCBI
  9. Google Scholar
  10. Poglej članek
  11. PubMed / NCBI
  12. Google Scholar
  13. Poglej članek
  14. PubMed / NCBI
  15. Google Scholar
  16. Poglej članek
  17. PubMed / NCBI
  18. Google Scholar
  19. Poglej članek
  20. PubMed / NCBI
  21. Google Scholar
  22. Poglej članek
  23. PubMed / NCBI
  24. Google Scholar
  25. Poglej članek
  26. PubMed / NCBI
  27. Google Scholar
  28. Poglej članek
  29. PubMed / NCBI
  30. Google Scholar
  31. Poglej članek
  32. PubMed / NCBI
  33. Google Scholar
  34. Poglej članek
  35. PubMed / NCBI
  36. Google Scholar
  37. Poglej članek
  38. PubMed / NCBI
  39. Google Scholar
  40. Poglej članek
  41. PubMed / NCBI
  42. Google Scholar
  43. Poglej članek
  44. PubMed / NCBI
  45. Google Scholar
  46. Poglej članek
  47. PubMed / NCBI
  48. Google Scholar
  49. Poglej članek
  50. PubMed / NCBI
  51. Google Scholar
  52. 4. Pea R, Nass C, Meheula L, Rance M, Kumar A et al. (2012) Uporaba medijev, osebna komunikacija, večopravilnost medijev in socialno blaginjo med deklicami, starimi od 8 do 12. Razvojna psihologija 48: 327 – 336. doi: 10.1037 / a0027030
  53. Poglej članek
  54. PubMed / NCBI
  55. Google Scholar
  56. Poglej članek
  57. PubMed / NCBI
  58. Google Scholar
  59. Poglej članek
  60. PubMed / NCBI
  61. Google Scholar
  62. Poglej članek
  63. PubMed / NCBI
  64. Google Scholar
  65. Poglej članek
  66. PubMed / NCBI
  67. Google Scholar
  68. Poglej članek
  69. PubMed / NCBI
  70. Google Scholar
  71. Poglej članek
  72. PubMed / NCBI
  73. Google Scholar
  74. Poglej članek
  75. PubMed / NCBI
  76. Google Scholar
  77. Poglej članek
  78. PubMed / NCBI
  79. Google Scholar
  80. Poglej članek
  81. PubMed / NCBI
  82. Google Scholar
  83. Poglej članek
  84. PubMed / NCBI
  85. Google Scholar
  86. Poglej članek
  87. PubMed / NCBI
  88. Google Scholar
  89. Poglej članek
  90. PubMed / NCBI
  91. Google Scholar
  92. Poglej članek
  93. PubMed / NCBI
  94. Google Scholar
  95. Poglej članek
  96. PubMed / NCBI
  97. Google Scholar
  98. Poglej članek
  99. PubMed / NCBI
  100. Google Scholar
  101. Poglej članek
  102. PubMed / NCBI
  103. Google Scholar
  104. Poglej članek
  105. PubMed / NCBI
  106. Google Scholar
  107. Poglej članek
  108. PubMed / NCBI
  109. Google Scholar
  110. Poglej članek
  111. PubMed / NCBI
  112. Google Scholar
  113. Poglej članek
  114. PubMed / NCBI
  115. Google Scholar
  116. Poglej članek
  117. PubMed / NCBI
  118. Google Scholar
  119. Poglej članek
  120. PubMed / NCBI
  121. Google Scholar
  122. Poglej članek
  123. PubMed / NCBI
  124. Google Scholar
  125. Poglej članek
  126. PubMed / NCBI
  127. Google Scholar
  128. Poglej članek
  129. PubMed / NCBI
  130. Google Scholar
  131. Poglej članek
  132. PubMed / NCBI
  133. Google Scholar
  134. Poglej članek
  135. PubMed / NCBI
  136. Google Scholar
  137. 5. Junco R, Bombaž SR (2010) Zaznani akademski učinki uporabe takojšnjih sporočil. Računalniki in izobraževanje 56: 370 – 378. doi: 10.1016 / j.compedu.2010.08.020
  138. 6. Blakemore C, Van Sluyters RC (1975) Prirojeni in okoljski dejavniki pri razvoju vidne skorje mačk. Časopis za fiziologijo 248: 663–716.
  139. 7. Draganski B, Gaser C, Busch V, Schuierer G, Bogdahn U in sod. (2004) Nevroplastičnost: spremembe sive snovi, ki nastanejo pri treningu. Narava 427: 311 – 312. doi: 10.1038 / 427311a
  140. 8. Boyke J, Driemeyer J, Gaser C, Buchel C, maj A (2008) Spremembe strukture možganov pri starejših. Časopis za neznanost: uradna revija Društva za nevroznanost 28: 7031 – 7035. doi: 10.1523 / jneurosci.0742-08.2008
  141. 9. Kanai R, Rees G (2011) Strukturna osnova medosebnih razlik v človekovem vedenju in spoznavanju. Narava recenzije Nevroznanost 12: 231 – 242. doi: 10.1038 / nrn3000
  142. 10. Alzahabi R, Becker MW (2013) Povezava med večopravilnostjo medijev, preklopom opravil in uspešnostjo z dvema nalogama. Časopis za eksperimentalno psihologijo Človeško dojemanje in uspešnost 39: 1485 – 1495. doi: 10.1037 / a0031208
  143. 11. Sanbonmatsu DM, Strayer DL, Medeiros-Ward N, Watson JM (2013) Kdo ima več nalog in zakaj? Sposobnost več nalog, zaznana večopravilnost, impulzivnost in iskanje občutkov. PloS en 8: e54402. doi: 10.1371 / journal.pone.0054402
  144. 12. Koechlin E, Ody C, Kouneiher F (2003) Arhitektura kognitivnega nadzora v človekovi prefrontalni skorji. Znanost 302: 1181 – 1185. doi: 10.1126 / znanost.1088545
  145. 13. Marois R, Ivanoff J (2005) Mejne zmogljivosti za obdelavo informacij v možganih. Trendi kognitivnih znanosti 9: 296 – 305. doi: 10.1016 / j.tics.2005.04.010
  146. 14. Dux PE, Ivanoff J, Asplund CL, Marois R (2006) Izolacija osrednjega ozkega grla obdelave informacij s časovno rešenim FMRI. Nevron 52: 1109 – 1120. doi: 10.1016 / j.neuron.2006.11.009
  147. 15. Miller EK, Cohen JD (2001) Integrativna teorija funkcije predfrontalne skorje. Letni pregled nevroznanosti 24: 167 – 202.
  148. 16. Burgess PW, Veitch E, de Lacy Costello A, Shallice T (2000) Kognitivni in nevroanatomski korelati večopravilnosti. Nevropsihologija 38: 848 – 863. doi: 10.1016 / s0028-3932 (99) 00134-7
  149. 17. DeYoung CG, Hirsh JB, Shane MS, Papademetris X, Rajeevan N in sod. (2010) Preizkušanje napovedi osebnostne nevroznanosti. Možganska struktura in velika petica. Psihološka znanost 21: 820 – 828. doi: 10.1177 / 0956797610370159
  150. 18. Ashburner J (2007) Hiter algoritem za registracijo slike. NeuroImage 38: 95 – 113. doi: 10.1016 / j.neuroimage.2007.07.007
  151. 19. John OP, Srivastava S (1999) Taksonomija velikih petih lastnosti: zgodovina, merjenje in teoretske perspektive. V: Pervin LA, John OP, uredniki. Priročnik osebnosti: Teorija in raziskave. New York: Guilford Press. 102 – 138.
  152. 20. Ashburner J, Friston KJ (2000) morfometrija na osnovi voxla - metode. NeuroImage 11: 805 – 821. doi: 10.1006 / nimg.2000.0582
  153. 21. Whitfield-Gabrieli S, Moran JM, Nieto-Castanon A, Triantafyllou C, Saxe R in sod. (2011) Povezave in disociacije med privzetimi in samoreferenčnimi mrežami v človeških možganih. NeuroImage 55: 225 – 232. doi: 10.1016 / j.neuroimage.2010.11.048
  154. 22. Devinsky O, Morrell MJ, Vogt BA (1995) Prispevki sprednje cingulatske skorje k vedenju. Možgani: revija nevrologije 118 (Pt 1): 279 – 306. doi: 10.1093 / možgani / 118.1.279
  155. 23. Bush G, Luu P, Posner MI (2000) Kognitivni in čustveni vplivi v prednji cingulatski skorji. Trendi kognitivnih znanosti 4: 215 – 222. doi: 10.1016 / s1364-6613 (00) 01483-2
  156. 24. Lui KF, Wong AC (2012) Ali večopravilnost medijev vedno boli? Pozitivna povezava med večopravilnostjo in večsenzorično integracijo. Psihonomski bilten in pregled 19: 647–653. doi: 10.3758 / s13423-012-0245-7
  157. 25. Raichle ME, MacLeod AM, Snyder AZ, Powers WJ, Gusnard DA in sod. (2001) Privzeti način delovanja možganov. Zbornik Nacionalne akademije znanosti Združenih držav Amerike 98: 676 – 682. doi: 10.1073 / pnas.98.2.676
  158. 26. Buckner RL, Andrews-Hanna JR, Schacter DL (2008) Privzeta mreža možganov: anatomija, delovanje in pomen bolezni. Anali Newyorške akademije znanosti 1124: 1–38. doi: 10.1196 / anali.1440.011
  159. 27. Carter CS, Macdonald AM, Botvinick M, Ross LL, Stenger VA in sod. (2000) Razporeditev izvajalskih procesov: strateške v primerjavi z ocenjevalnimi funkcijami prednjega cingulatskega korteksa. Zbornik Nacionalne akademije znanosti Združenih držav Amerike 97: 1944 – 1948. doi: 10.1073 / pnas.97.4.1944
  160. 28. Botvinick MM, Braver TS, Barch DM, Carter CS, Cohen JD (2001) Spremljanje konfliktov in kognitivni nadzor. Psihološki pregled 108: 624 – 652. doi: 10.1037 // 0033-295x.108.3.624
  161. 29. Bush G, Whalen PJ, Rosen BR, Jenike MA, McInerney SC, et al. (1998) Stroop za štetje: interferenčna naloga, specializirana za funkcionalno-nevro-slikovno-validacijsko študijo s funkcionalno magnetno resonanco. Kartiranje človeških možganov 6: 270–282. doi: 10.1002 / (sici) 1097-0193 (1998) 6: 4 <270 :: aid-hbm6> 3.3.co; 2-h
  162. 30. Leung HC, Skudlarski P, Gatenby JC, Peterson BS, Gore JC (2000) Z dogodkom povezana funkcionalna MRI raziskava naloge barvne besede vmešavanja v stroop. Cerebralna skorja 10: 552 – 560. doi: 10.1093 / cercor / 10.6.552
  163. 31. Corbetta M, Miezin FM, Dobmeyer S, Shulman GL, Petersen SE (1991) Selektivna in deljena pozornost med vizualnimi razlikovanjem oblike, barve in hitrosti: funkcionalna anatomija s pozitronsko-emisijsko tomografijo. Časopis za neznanost: uradna revija Društva za nevroznanost 11: 2383 – 2402.
  164. 32. Botvinick M, Nystrom LE, Fissell K, Carter CS, Cohen JD (1999) Spremljanje konfliktov v primerjavi z izbiro za ukrepanje v sprednji možganski skorji. Narava 402: 179 – 181. doi: 10.1038 / 46035
  165. 33. Casey BJ, Thomas KM, valižanski TF, Badgaiyan RD, Eccard CH in sod. (2000) Disociacija odziva med konfliktom odziva, pozorna izbira in pričakovana doba s funkcijskim slikanjem magnetne resonance. Zbornik Nacionalne akademije znanosti Združenih držav Amerike 97: 8728 – 8733. doi: 10.1073 / pnas.97.15.8728
  166. 34. Dreher JC, Grafman J (2003) Ločujejo vloge rostralnega prednjega cingulata in stranskih prefrontalnih kortikatov pri opravljanju dveh nalog hkrati ali zaporedoma. Cerebralna skorja 13: 329 – 339. doi: 10.1093 / cercor / 13.4.329
  167. 35. Erickson KI, Colcombe SJ, Wadhwa R, Bherer L, Peterson MS et al. (2005) Nevronski korelati uspešnosti z dvema nalogama po zmanjšanju priprave naloge. NeuroImage 28: 967 – 979. doi: 10.1016 / j.neuroimage.2005.06.047
  168. 36. Milham MP, Banich MT, Webb A, Barad V, Cohen NJ in sod. (2001) Relativna udeležba sprednjega cingulata in prefrontalne skorje pri skrbnem nadzoru je odvisna od narave konflikta. Raziskave možganov Kognitivne raziskave možganov 12: 467 – 473. doi: 10.1016 / s0926-6410 (01) 00076-3
  169. 37. Kiehl KA, Liddle PF, Hopfinger JB (2000) Napaka pri obdelavi in ​​rostralnem prednjem cingulatu: z dogodkom povezana fMRI študija. Psihofiziologija 37: 216 – 223. doi: 10.1111 / 1469-8986.3720216
  170. 38. Ralph BC, Thomson DR, Cheyne JA, Smilek D (2013) Medijska večopravilnost in neuspehi pozornosti v vsakdanjem življenju. Psihološke raziskave. doi: 10.1007 / s00426-013-0523-7
  171. 39. Štipendisti LK, Farah MJ (2005) Ali je sprednji cingulatni korteks potreben za kognitivni nadzor? Možgani: revija nevrologije 128: 788 – 796. doi: 10.1093 / možgani / awh405
  172. 40. Swick D, Turken AU (2002) Disocijacija med odkrivanjem konfliktov in nadzorom napak v možganski skorji prednjega cingulata. Zbornik Nacionalne akademije znanosti Združenih držav Amerike 99: 16354 – 16359. doi: 10.1073 / pnas.252521499
  173. 41. Swick D, Jovanovic J (2002) Prednja cingulatna skorja in Stroopova naloga: nevropsihološki dokazi za topografsko specifičnost. Nevropsihologija 40: 1240 – 1253. doi: 10.1016 / s0028-3932 (01) 00226-3
  174. 42. Rotge JY, Guehl D, Dilharreguy B, Tignol J, Bioulac B in sod. (2009) Metaanaliza možganskega obsega možganov v obsesivno-kompulzivni motnji. Biološka psihiatrija 65: 75 – 83. doi: 10.1016 / j.biopsych.2008.06.019
  175. 43. Yamasue H, Kasai K, Iwanami A, Ohtani T, Yamada H et al. (2003) Analiza MRI, ki temelji na voxlu, razkriva zmanjšanje volumna sprednjega cingulata v posttraumatski stresni motnji zaradi terorizma. Zbornik Nacionalne akademije znanosti Združenih držav Amerike 100: 9039 – 9043. doi: 10.1073 / pnas.1530467100
  176. 44. Caetano SC, Kaur S, Brambilla P, Nicoletti M, Hatch JP, et al. (2006) Manjši volumen cingulatov pri unipolarnih depresivnih bolnikih. Biološka psihiatrija 59: 702 – 706. doi: 10.1016 / j.biopsych.2005.10.011
  177. 45. Franklin TR, Acton PD, Maldjian JA, Gray JD, Croft JR in sod. (2002) Zmanjšana koncentracija sive snovi v izolacijskih, orbitofrontalnih, cingulatskih in časovnih korteksah bolnikov s kokainom. Biološka psihiatrija 51: 134 – 142. doi: 10.1016 / s0006-3223 (01) 01269-0
  178. 46. Zhou Y, Lin FC, Du YS, Qin LD, Zhao ZM in sod. (2011) Nenormalnosti sive snovi v odvisnosti od interneta: študija morfometrije na osnovi voxlov. Evropska revija za radiologijo 79: 92 – 95. doi: 10.1016 / j.ejrad.2009.10.025
  179. 47. Yuan K, Qin W, Wang G, Zeng F, Zhao L in sod. (2011) Nenormalnosti mikrostrukture pri mladostnikih z motnjo zasvojenosti z internetom. PloS en 6: e20708. doi: 10.1371 / journal.pone.0020708
  180. 48. Lin F, Zhou Y, Du Y, Qin L, Zhao Z et al. (2012) Nenormalna celovitost bele snovi pri mladostnikih z motnjo odvisnosti od interneta: študija prostorske statistike na osnovi trakta. PloS en 7: e30253. doi: 10.1371 / journal.pone.0030253