ความสัมพันธ์ทางประสาทของอคติทางปัญญาโดยนัยต่อการชี้นำทางอินเทอร์เน็ตในการติดอินเทอร์เน็ต: การศึกษา ERP (2018)

เผยแพร่ออนไลน์ 2018 ก.ย. 7 ดอย:  10.3389 / fpsyt.2018.00421
PMCID: PMC6137619
PMID: 30245642

นามธรรม

การติดอินเทอร์เน็ตนั้นเป็นการพึ่งพาสารที่ไม่ออกฤทธิ์ทางจิต การทดสอบการเชื่อมโยงโดยนัย (IAT) ใช้เพื่อวัดความรู้ความเข้าใจโดยนัย ศักยภาพที่เกี่ยวข้องกับเหตุการณ์ (ERP) เป็นหนึ่งในวิธีการที่ใช้กันอย่างแพร่หลายที่สุดในการวิจัยเกี่ยวกับความรู้ความเข้าใจเกี่ยวกับความรู้ความเข้าใจในการตรวจสอบความสัมพันธ์ทางสรีรวิทยาของกิจกรรมทางความคิดที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลการประมวลผล การตรวจสอบเพิ่มเติมลักษณะ ERP ของอคติทางปัญญาในการติดอินเทอร์เน็ตจะเป็นประโยชน์ในการทำความเข้าใจธรรมชาติของการติดอินเทอร์เน็ต การศึกษานี้ศึกษาลักษณะของ ERP ของอคติทางปัญญาในการติดอินเทอร์เน็ต ผู้เข้าร่วมรวมถึงบุคคลที่ติดอินเทอร์เน็ต 60 (IAG) และตัวควบคุมปกติ 60 (NCG) ผู้เข้าร่วมทั้งหมดวัดด้วย ERP โดยใช้ IAT ผลการศึกษาพบว่ามีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญในผลกระทบ IAT ที่เกี่ยวข้องกับอินเทอร์เน็ตสำหรับเวลาปฏิกิริยาระหว่าง IAG และ NCG และมีความสัมพันธ์เชิงบวกที่แข็งแกร่งโดยนัยต่อสัญญาณที่เกี่ยวข้องกับอินเทอร์เน็ตใน IAG กว่า NCG การใช้ P1, N2, P3 และ N4 เป็นตัวแปรตามการวิเคราะห์ความแปรปรวน (ANOVA) แบบผสมซ้ำหลายครั้งในระยะเวลาเฉลี่ยและแอมพลิจูดเฉลี่ยแสดงให้เห็นการทำงานร่วมกันอย่างมีนัยสำคัญระหว่างกลุ่ม (IAG กับ NCG) และสภาพกระตุ้น เทียบกับการทดลองที่เข้ากันไม่ได้) สำหรับแอมพลิจูด N2 และ P3; การวิเคราะห์เอฟเฟ็กต์อย่างง่ายแสดงให้เห็นว่าแอมพลิจูดของ N2 และ P3 นั้นใหญ่กว่าภายใต้เงื่อนไขการทดลองใช้กับ IAG ที่เข้ากันได้ดีกว่าภายใต้เงื่อนไขการทดลองที่เข้ากันไม่ได้ของ IAG ในกลุ่ม IAG ความสัมพันธ์โดยนัยเชิงบวกกับตัวชี้นำที่เกี่ยวข้องกับอินเทอร์เน็ตได้นำแอมพลิจูด N2 และ P3 ขนาดใหญ่ที่ไซต์กลีบท้ายทอย ผลลัพธ์เหล่านี้ชี้ให้เห็นว่าบุคคลที่เสพติดอินเทอร์เน็ตจะแสดงความสัมพันธ์เชิงบวกเชิงบวกที่มากขึ้นไปยังตัวชี้นำที่เกี่ยวข้องกับอินเทอร์เน็ตและความสัมพันธ์เชิงบวกเชิงบวกต่อตัวชี้นำที่เกี่ยวข้องกับอินเทอร์เน็ตทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลง ERP ที่ไซต์ท้ายทอย

คำสำคัญ: การติดอินเทอร์เน็ตความรู้ความเข้าใจโดยนัยการทดสอบการเชื่อมโยงโดยนัยศักยภาพที่เกี่ยวข้องกับเหตุการณ์ความหมายที่เกี่ยวข้องกับอินเทอร์เน็ต

บทนำ

การติดอินเทอร์เน็ตหมายถึงการใช้อินเทอร์เน็ตมากเกินไปซึ่งส่งผลเสียอย่างมากต่อชีวิตประจำวันของแต่ละบุคคล จากการศึกษาก่อนหน้านี้โดยใช้วิธีการทางประสาทวิทยาและระบบประสาทการติดอินเทอร์เน็ตเป็นการพึ่งพาสารที่ไม่ออกฤทธิ์ต่อจิตประสาท (กล่าวคือการเสพติดพฤติกรรมประเภทหนึ่ง) (-) จนถึงปัจจุบันมีข้อตกลงว่าการติดอินเทอร์เน็ตรวมถึงสี่ประเภทย่อย: เกมอินเทอร์เน็ต, เครือข่ายสังคมออนไลน์, สื่อลามกทางอินเทอร์เน็ตและการซื้อทางอินเทอร์เน็ต (, ); แม้กระนั้นกลไกทางจิตพยาธิวิทยาหรือ aetiological ของการติดอินเทอร์เน็ตยังไม่ชัดเจน การใช้การวัดทางจิตวิทยาและวิธีการทางระบบประสาทอาจทำให้ธรรมชาติของการเสพติดอินเทอร์เน็ตชัดเจนขึ้น

ความรู้ความเข้าใจโดยนัยเป็นคำสำคัญในจิตวิทยาความรู้ความเข้าใจ; ส่วนใหญ่หมายถึงกระบวนการรับรู้, ความเข้าใจ, ความจำ, ความเข้าใจ, การใช้เหตุผลและประสิทธิภาพที่เกิดขึ้นจากการรับรู้ที่ไม่ได้สติ () การศึกษาก่อนหน้านี้ได้ชี้ให้เห็นว่าการเชื่อมโยงที่เกี่ยวข้องกับพฤติกรรมบางอย่างอาจได้รับการประเมินด้วยการประเมินหน่วยความจำแบบเชื่อมโยงที่ผ่านการรับรองซึ่งใกล้เคียงและเปิดใช้งานการเชื่อมโยงที่มีอยู่ก่อนหน้า, ) การทดสอบการเชื่อมโยงโดยนัย (IAT) ใช้เพื่อวัดความรู้ความเข้าใจโดยนัย IAT หมายถึงภารกิจการจัดหมวดหมู่ตามเวลาปฏิกิริยาที่ตรวจสอบความแข็งแรงของการเชื่อมโยงที่แตกต่างกันระหว่างเป้าหมายสองขั้วและการประเมินแนวคิดเกี่ยวกับคุณลักษณะเป็นวิธีการจัดทำดัชนีอคติโดยปริยาย () IAT เป็นการทดสอบความสัมพันธ์ทางอ้อมที่ใช้กันทั่วไปในหน่วยความจำ (, ) การศึกษาจำนวนมากได้รายงานว่าการรับรู้โดยนัยเป็นตัวทำนายความผิดปกติทางจิตบางอย่างเช่นการพึ่งพาแอลกอฮอล์และการพึ่งพายาสูบ, ) ตัวอย่างเช่นการศึกษาก่อนหน้านี้ซึ่งใช้ IAT เพื่อประเมินความสัมพันธ์โดยนัยในยาสูบแอลกอฮอล์กัญชาและการใช้โคเคนแสดงให้เห็นว่า IAT แตกต่างจากผู้ใช้สารที่ไม่ใช่ผู้ใช้อย่างมีประสิทธิภาพ (-).

เนื่องจากบทบาทที่มีศักยภาพสำหรับพยาธิวิทยาหรือสาเหตุการวิจัยของความรู้ความเข้าใจโดยนัยได้เพิ่มขึ้นโดยเฉพาะอย่างยิ่งในความผิดปกติท การศึกษาล่าสุดรายงานว่าความสัมพันธ์เชิงลบระหว่างการติดอินเทอร์เน็ตและความสามารถในการเรียนรู้โดยนัย () เพื่อระบุกลไกที่เป็นไปได้ของการใช้อินเทอร์เน็ตที่ไม่สามารถควบคุมได้ในบุคคลที่ติดการเล่นเกมทางอินเทอร์เน็ตการศึกษาได้ตรวจสอบการตอบสนองโดยนัยของการสร้างแรงจูงใจเชิงบวกต่อการชี้นำเกมบนอินเทอร์เน็ตและสรุปว่าบุคคลที่ติดการเล่นเกมทางอินเทอร์เน็ต ความรู้ความเข้าใจโดยนัยอาจเกี่ยวข้องกับการเล่นเกมออนไลน์ที่ควบคุมไม่ได้ ().

ในทศวรรษที่ผ่านมากลไกของการรับรู้โดยปริยายในการติดสารได้รับการประเมินด้วยวิธีการ neuroimaging เช่นการถ่ายภาพด้วยคลื่นสนามแม่เหล็กทำงาน (fMRI) และศักยภาพที่เกี่ยวข้องกับเหตุการณ์ (ERP) ตัวอย่างเช่นการศึกษาก่อนหน้านี้ประเมินการเปิดใช้งานในสารตั้งต้นประสาทที่เกี่ยวข้องกับกระบวนการเชื่อมโยงโดยนัยผ่าน fMRI ของแอลกอฮอล์ - IAT ที่มุ่งเน้นผลลัพธ์เชิงบวกของการใช้แอลกอฮอล์และผลแสดงให้เห็นว่า striatum มีหน้าที่รับผิดชอบในการไกล่เกลี่ย และเยื่อหุ้มสมองส่วนหน้ามีหน้าที่รับผิดชอบในการไกล่เกลี่ยพฤติกรรมควบคุม () การศึกษาอื่นใช้ ERP เพื่อตรวจสอบการตอบสนองของนักดื่มที่ดื่มสุรากับภาพที่เกี่ยวข้องกับแอลกอฮอล์และแสดงให้เห็นว่าแอมพลิจูดของ P100 ที่นำเสนอโดยรูปภาพที่เกี่ยวข้องกับแอลกอฮอล์นั้นมีขนาดใหญ่กว่าภาพที่ไม่ใช่แอลกอฮอล์).

ERP เป็นหนึ่งในวิธีการที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในการวิจัยเกี่ยวกับความรู้ความเข้าใจทางประสาทวิทยาศาสตร์เพื่อตรวจสอบความสัมพันธ์ทางสรีรวิทยาของกิจกรรมการเรียนรู้ที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลการประมวลผล โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ERP เหมาะที่จะศึกษารายการเกี่ยวกับความเร็วของกิจกรรมของระบบประสาท การตรวจสอบเพิ่มเติมคุณสมบัติ ERP ของอคติทางปัญญาในการติดอินเทอร์เน็ตจะเป็นประโยชน์ในการทำความเข้าใจธรรมชาติของการติดอินเทอร์เน็ต จนถึงปัจจุบันยังไม่มีการศึกษารายงานการตรวจสอบลักษณะ ERP ของอคติทางปัญญาโดยนัยในการติดอินเทอร์เน็ต ในการศึกษานี้ผู้เข้าร่วมประกอบด้วยกลุ่มบุคคลติดยาเสพติดอินเทอร์เน็ต (IAG) และกลุ่มควบคุมปกติ (NCG) ผู้เข้าร่วมทั้งหมดถูกวัดด้วย ERP โดยใช้ IAT ที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลทางอินเทอร์เน็ต การศึกษาลักษณะของ ERP ของอคติทางปัญญาโดยนัยในการติดอินเทอร์เน็ต

วิธีการ

เวลาและการตั้งค่า

การศึกษานี้ดำเนินการที่ศูนย์สุขภาพจิต Wuxi จังหวัดมณฑลเจียงซูประเทศจีนตั้งแต่เดือนมกราคม 2015 ถึงกุมภาพันธ์ 2018

ลักษณะของกลุ่มตัวอย่าง

กลุ่มติดอินเทอร์เน็ต

เกณฑ์การวินิจฉัยที่ใช้สำหรับการติดอินเทอร์เน็ตประกอบด้วยห้ารายการต่อไปนี้: (I) บุคคลที่ติดอินเทอร์เน็ตควรตรงตามเกณฑ์ของแบบสอบถามการวินิจฉัยที่แก้ไขแล้วสำหรับการติดอินเทอร์เน็ต (); (II) อายุ 18 ปีขึ้นไป (III) ไม่เป็นไปตามเกณฑ์ของคู่มือการวินิจฉัยและสถิติของความผิดปกติทางจิต -5 (DSM-5) แกน I หรือความผิดปกติทางบุคลิกภาพใด ๆ (IV) ไม่ได้รับการวินิจฉัยว่าติดยาสูบหรือแอลกอฮอล์ และ (V) ไม่ได้รับการวินิจฉัยว่าเป็นโรคทางระบบประสาทส่วนกลาง การประเมินทางคลินิกของทุกคนดำเนินการโดยผู้ป่วยจิตเวชสองคนเพื่อรวบรวมยาของผู้ป่วยและข้อมูลทางสังคมวิทยาและเพื่อยืนยันหรือไม่รวมเกณฑ์การวินิจฉัย DSM-5 สำหรับความเจ็บป่วยทางจิตใด ๆ และเกณฑ์การวินิจฉัยสำหรับการติดอินเทอร์เน็ต ระยะเวลาของการติดอินเทอร์เน็ตของแต่ละคนถูกกำหนดโดยการวินิจฉัยย้อนหลัง นักวิจัยต้องการให้ผู้เสพติดอินเทอร์เน็ตระลึกถึงวิถีชีวิตของตน ผู้เข้าร่วม IAG ได้รับคัดเลือกจากศูนย์สุขภาพจิตอู๋ซีประเทศจีน มีการคัดเลือกบุคคลที่เสพติดอินเทอร์เน็ตทั้งหมด 60 คนเข้าสู่กลุ่ม IAG ซึ่งรวมถึงผู้ป่วยนอก 51 คนและผู้ป่วยใน 9 คน ความน่าเชื่อถือของรายงานตนเองเหล่านี้จากบุคคลที่ติดอินเทอร์เน็ตนั้นพิจารณาจากการไปเยี่ยมเพื่อนร่วมห้องและเพื่อนสนิท บุคคลที่ติดอินเทอร์เน็ตใช้เวลา 11.48 ชั่วโมง / วัน (ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน = 2.07) ในกิจกรรมออนไลน์ ระยะเวลาในการออนไลน์ในแต่ละสัปดาห์คือ 6.29 วัน (ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน = 0.57)

กลุ่มควบคุมปกติ

การควบคุมปกติถูกเลือกจากชุมชนท้องถิ่นผ่านโฆษณาท้องถิ่น การควบคุมปกติทั้งหมดได้รับการประเมินทางคลินิกโดยผู้อยู่อาศัยจิตเวชสองรายเพื่อรวบรวมยาของผู้ป่วยและข้อมูลโซโนเดโมกราฟิกและเพื่อยืนยันหรือยกเว้นเกณฑ์การวินิจฉัย DSM-5 สำหรับความเจ็บป่วยทางจิตใด ๆ การควบคุมปกติได้รับการทดสอบด้วยแบบสอบถามการวินิจฉัยที่แก้ไขแล้วสำหรับการติดอินเทอร์เน็ตเพื่อไม่รวมการวินิจฉัยการติดอินเทอร์เน็ต การควบคุมปกติไม่รวมอยู่ในการวิจัยหากพวกเขาเป็นผู้อยู่ในสารพึ่งพาหรือถูกวินิจฉัยว่าเป็นโรคทางระบบประสาทส่วนกลาง บุคคลหกคนถูกจับคู่โดยเพศและอายุกับผู้เข้าร่วม IAG และทำหน้าที่เป็น NCG อ้างถึงการศึกษาการติดอินเทอร์เน็ตครั้งก่อน () มีเพียงการควบคุมปกติที่ใช้เวลาน้อยกว่า 2 ชั่วโมง / วันบนอินเทอร์เน็ตใน NCG

ก่อนการทดลองหัวหน้าแพทย์จิตเวชได้ตรวจสอบโปรไฟล์ของผู้เข้าร่วมอีกครั้ง สถานะทางอารมณ์ของผู้เข้าร่วมทั้งหมดได้รับการทดสอบด้วย Hamilton Depression Scale (HAMD รุ่น 17 รายการ) และ Hamilton Anxiety Scale (HAMA) ระดับความถนัดมือของ Annett () ใช้เพื่อประเมินความถนัดมือของผู้เข้าร่วมทั้งหมด

ผู้เข้าร่วมการวิจัยและการควบคุมตามปกติได้รับแบบฟอร์มแจ้งความยินยอมเป็นลายลักษณ์อักษรและให้ความยินยอมเป็นลายลักษณ์อักษรเพื่อเข้าร่วมในการวิจัยนี้ ผู้เข้าร่วมทั้งหมดได้รับเงิน $ 48.39 บวกค่าเดินทาง คณะกรรมการจริยธรรมของศูนย์สุขภาพจิตอู๋ซีประเทศจีนอนุมัติโครงการวิจัยสำหรับโครงการนี้

การทดสอบทางประสาทวิทยา

การทดสอบการเชื่อมโยงโดยนัยที่เกี่ยวข้องกับอินเทอร์เน็ต

วิชาและการควบคุมปกติทำ IAT ที่เกี่ยวข้องกับอินเทอร์เน็ต IAT ที่เกี่ยวข้องกับอินเทอร์เน็ตถูกอ้างถึงจาก IAT แอลกอฮอล์ที่ใช้ในการศึกษาก่อนหน้านี้โดย Ames et al () วิชาหรือตัวควบคุมปกติไม่ได้รับคำแนะนำใด ๆ ในระหว่างการทดสอบ ผู้เข้าร่วมทั้งหมดถูกขอให้ไปเร็วที่สุดเท่าที่จะทำได้ (ถูกต้อง) สิ่งเร้าที่จะแบ่งออกเป็นหมวดหมู่เป้าหมายแบบสุ่ม (รูปภาพที่เกี่ยวข้องกับอินเทอร์เน็ตเทียบกับภาพสัตว์เลี้ยงลูกด้วยนม) และหมวดหมู่แอตทริบิวต์ (คำบวกกับคำที่เป็นกลาง) หมวดหมู่เป้าหมาย (สิ่งเร้ายอดเยี่ยม) คือรูปภาพที่เกี่ยวข้องกับอินเทอร์เน็ตหกรูปและรูปสัตว์เลี้ยงลูกด้วยนมหกรูปแบบและหมวดหมู่คุณลักษณะเป็นหมวดหมู่คำบวกและคำกลางหกคำ (ตัวอักษรภาษาจีนสองตัว) จำนวนหกคำซึ่งถูกระบุผ่านแบบสอบถามปลายเปิดจากนักศึกษาระดับปริญญาตรี 180 นักศึกษาระดับมัธยม 40 นักเรียนระดับปริญญาตรี 101 และนักศึกษาระดับบัณฑิตศึกษา 39) เลือกรูปภาพที่เกี่ยวข้องกับอินเทอร์เน็ตหกภาพสัตว์เลี้ยงลูกด้วยนมหกภาพบวกหมวดหมู่คำหกคำและหมวดกลางหกหมวดหมู่ตามความถี่ นักเรียนสามสิบคนใช้รูปแบบการตอบสนอง 7 จุด Likert เพื่อจัดอันดับรูปภาพที่เกี่ยวข้องกับอินเทอร์เน็ตหกรูปบนการรับรู้ความเกี่ยวข้องกับอินเทอร์เน็ตและคะแนนเฉลี่ยคือ 6.09 (ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน = 0.51) รูปภาพที่เกี่ยวข้องกับอินเทอร์เน็ตประกอบด้วยไอคอน WeChat, ไอคอน King of Glory (เกมออนไลน์), ไอคอน Taobao, ไอคอน Google Chrome, ไอคอน Internet explorer และไอคอน Tencent QQ; รูปสัตว์เลี้ยงลูกด้วยนมรวมถึงสุนัข, ลิง, ม้า, หมู, แกะและโลมา คำในเชิงบวกรวมถึงคำที่มีความสุข, ดึงดูด, ผ่อนคลาย, ตื่นเต้น, เป็นมิตรและเป็นมิตรและเป็นกลางรวมถึงคำทั่วไป, ความสงบ, ความเป็นกลาง, สีน้ำตาล, เครื่องเขียนและวัตถุประสงค์ นักเรียนสามสิบคนใช้ระดับคะแนน 7 ตั้งแต่ 1 (อนุมัติมาก) ถึง 7 (ไม่อนุมัติมาก) เพื่อจัดอันดับความรุนแรงทางอารมณ์ของคำที่เป็นบวกหกคำและหกคำที่เป็นกลาง คะแนนเฉลี่ยของคำบวกคือ 6.33 (ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน = 0.71) คะแนนเฉลี่ยของคำกลางคือ 3.55 (ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน = 0.30)

การรวมกันของรูปภาพที่เกี่ยวข้องกับอินเทอร์เน็ต + คำบวกกับสัตว์เลี้ยงลูกด้วยนม + คำกลางนั้นเป็นการทดลองที่เข้ากันได้ในขณะที่การรวมกันของรูปภาพสัตว์เลี้ยง + คำบวกกับรูปภาพที่เกี่ยวข้องกับอินเทอร์เน็ต + คำกลางเป็นการทดลองที่เข้ากันไม่ได้

หมวดหมู่เป้าหมาย (สิ่งเร้ายอดเยี่ยม) และหมวดหมู่คุณสมบัติถูกนำเสนอบนหน้าจอคอมพิวเตอร์ 17 นิ้วโดยใช้ซอฟต์แวร์ E-Prime 2.0 คำคุณลักษณะ (ขนาด 40) และสีแดง“ +” (1.0 × 1.0 cm) ถูกนำเสนอบนหน้าจอจากส่วนกลาง

ใน IAT นี้มีการเปิดรับ 80 ในบล็อกที่เข้ากันได้และ 80 ในบล็อกที่เข้ากันไม่ได้ บล็อกของการทดลองที่เข้ากันได้และการทดลองที่เข้ากันไม่ได้นั้นเป็นการยกและการทดลองภายในบล็อกนั้นได้รับคำสั่งแบบสุ่ม การทดลองจุดตรึงเป็นพื้นฐาน มีการใช้เครื่องหมาย“ +” สีแดงในการนำเสนอการกำหนดเวลาเริ่มตั้งแต่ 1.0 ถึง 4.5 s ตามด้วยการนำเสนอสิ่งเร้า ค่าการเปิดรับการกระตุ้นสูงสุดทดสอบสำหรับ 2 s มีช่วงเวลาระหว่างผู้สอน (2 s) หลังจากผู้เข้าร่วมกดคีย์การตอบกลับจากนั้นการทดลองสิ้นสุดลงและตามด้วยการทดลองครั้งถัดไป

อ้างจาก Ames และคณะ () IAT ที่เกี่ยวข้องกับอินเทอร์เน็ตประกอบด้วยบล็อกต่อไปนี้: (I) การฝึกหมวดหมู่เป้าหมาย (การทดลอง 20) ในระหว่างการทดลองผู้เข้าร่วมทั้งหมดได้รับการร้องขอให้กดปุ่ม A สำหรับรูปภาพที่เกี่ยวข้องกับอินเทอร์เน็ตและกดปุ่ม L สำหรับ ภาพสัตว์เลี้ยงลูกด้วยนม; (II) การฝึกหมวดหมู่คุณลักษณะ (การทดลอง 20) ในระหว่างการทดลองผู้เข้าร่วมทุกคนจะต้องกดปุ่ม A สำหรับคำบวกและกดปุ่ม L สำหรับคำกลาง (III) บล็อกที่เข้ากันได้กับทั้งการปฏิบัติตามหมวดหมู่เป้าหมายและแอตทริบิวต์ (การทดลอง 20) ในระหว่างการทดลองผู้เข้าร่วมทั้งหมดได้รับการร้องขอให้กดปุ่ม A สำหรับการรวมกันของรูปภาพที่เกี่ยวข้องกับอินเทอร์เน็ต + คำบวกและกดปุ่ม L สำหรับ คำสัตว์เลี้ยงลูกด้วยนม + เป็นกลาง (IV) บล็อกที่เข้ากันได้กับการทดสอบหมวดหมู่เป้าหมายและแอตทริบิวต์ (การทดลอง 60) ในระหว่างการทดลองผู้เข้าร่วมทั้งหมดได้รับการร้องขอให้กดปุ่ม A สำหรับการรวมกันของรูปภาพที่เกี่ยวข้องกับอินเทอร์เน็ต + คำบวกและกดปุ่ม L สำหรับ คำสัตว์เลี้ยงลูกด้วยนม + เป็นกลาง (V) หมวดหมู่เป้าหมายที่ใช้ในการฝึกตำแหน่งย้อนกลับเท่านั้น (การทดลอง 20); (VI) บล็อกที่เข้ากันไม่ได้พร้อมทั้งหมวดหมู่เป้าหมายที่กลับด้านและการฝึกปฏิบัติหมวดหมู่แอตทริบิวต์ (การทดลอง 20) และ (VII) บล็อกที่เข้ากันไม่ได้กับทั้งประเภทเป้าหมายที่กลับด้านและการทดสอบหมวดหมู่แอตทริบิวต์ (การทดลอง 60) (รูปที่ †<(Figure1)1) ใช้ข้อมูลจากบล็อก IV และบล็อก VII เท่านั้นสำหรับการวิเคราะห์ ตามอัลกอริทึมก่อนหน้านี้ใช้สำหรับการวัด D-600 () เวลาในการตอบสนองของ IAG และ NCG ถูกคำนวณแยกกัน

ไฟล์ภายนอกที่เก็บรูปภาพภาพประกอบ ฯลฯ ชื่อวัตถุคือ fpsyt-09-00421-g0001.jpg

การ์ตูนที่แสดง IAT ที่เกี่ยวข้องกับอินเทอร์เน็ต 愉快มีความสุข; 平静สงบ ITI, ช่วงเวลาของการกระทำ; ms, มิลลิวินาที

การวัดศักยภาพที่เกี่ยวข้องกับเหตุการณ์

การอ้างอิงระบบ 10 / 20 ระหว่างประเทศบันทึกอิเล็คโทรโฟนิกส์ด้วยอุปกรณ์ Stellate Harmonie Electroencephalogram (Physiotec Electronics Ltd. , แคนาดา) โดยใช้ระบบ Electro-Cap Electrode (ECITM Electro-Caps International, INL, USA) หูอิเล็กโทรดแบบรวมทำหน้าที่เป็นข้อมูลอ้างอิงและมีขั้วอิเล็กโทรดกราวด์แนบกับหน้าผาก อิเลคโตรโฟแกรมแนวตั้งและแนวนอนถูกบันทึกจากด้านบนและด้านล่างของตาขวาและที่คานด้านนอกด้านซ้ายและด้านขวา อิมพีแดนซ์ระหว่างอิเล็กโทรดต่ำกว่า 5 kΩ ตัวกรอง band-pass คือ 0.05 – 100 Hertz (Hz) และอัตราตัวอย่างคือ 250 Hz อิเลคโทรโฟนิคฮาโลแกรมและอิเล็กโตรคูโลแกรมรูปคลื่นถูกกรองด้วยตัวกรองแบนด์ 0.01 – 40 Hz, 24 dB / ตุลาคม เงื่อนไขการกระตุ้นเศรษฐกิจของ ERP รวมอยู่ในการทดลองสองครั้ง: การทดลองที่เข้ากันได้ (การรวมกันของรูปภาพที่เกี่ยวข้องกับอินเทอร์เน็ต + คำบวกกับสัตว์เลี้ยงลูกด้วยนม + คำกลาง) และการทดลองที่เข้ากันไม่ได้ (การรวมกันของรูปภาพสัตว์เลี้ยง + คำบวกกับรูปภาพที่เกี่ยวข้องกับอินเทอร์เน็ต + คำกลาง) การทดลองในบล็อก 3, 4, 6 และ 7 สำหรับ IAT ที่เกี่ยวข้องกับอินเทอร์เน็ตถูกนำมาใช้สำหรับการวิเคราะห์ ERP การยืนยันของส่วนประกอบ ERP ขึ้นอยู่กับเวลาแฝงหลังจากเริ่มการกระตุ้นและส่วนประกอบ ERP รวมถึงแอมพลิจูดสูงสุดของ P1, N2, P3 และ N4 ข้อมูล ERP จากหกภูมิภาคหนังศีรษะต่อไปนี้ไซต์ 14 อิเล็กโทรดทั้งหมดได้รับการวิเคราะห์: ไซต์กลีบหน้า (F3, Fz และ F4); ไซต์กลีบขม่อม (P3, Pz และ P4); ไซต์กลีบกลาง (C3, Cz และ C4); ซ้ายเว็บไซต์กลีบขมับ (T3) และไซต์กลีบขมับขวา (T4); และไซต์กลีบท้ายทอย (O1, Oz และ O2) ยุค ERP ในแต่ละเงื่อนไขการกระตุ้นคือ 1000 มิลลิวินาที (ms) (รวมถึง 200 ms ก่อนที่จะเริ่มการกระตุ้นและ 800 ms หลังจากการกระตุ้นเริ่มต้น) ส่วนประกอบ ERP P1 ถูกกำหนดให้เป็นค่าลบสูงสุดภายในหน้าต่างเวลาหน่วง 0 – 150 ms, N2 ถูกกำหนดให้เป็นค่าลบสูงสุดในหน้าต่างเวลาแฝง 150 – 250 ms, P3 ถูกกำหนดให้เป็นค่าบวกสูงสุดภายในหน้าต่าง 250 – 350 ms และ N4 ถูกกำหนดให้เป็นค่าลบสูงสุดในหน้าต่างเวลาแฝง 350 – 450 ms

การวิเคราะห์ทางสถิติ

วิเคราะห์ข้อมูลทั้งหมดด้วยซอฟต์แวร์ผลิตภัณฑ์และบริการทางสถิติ 18.0 โซลูชันทางสถิติ (SPSS 18.0 รุ่น WIN, Inc. , Chicago, IL, USA) การเปรียบเทียบลักษณะทางประชากรและลักษณะทางคลินิก (ปีการศึกษาคะแนน HAMA และคะแนน HAMD) ระหว่าง IAG และ NCG ดำเนินการโดยใช้ตัวอย่างอิสระ t-tests การเปรียบเทียบความถนัดมือระหว่าง IAG และ NCG ดำเนินการโดยใช้การทดสอบไคสแควร์ การเปรียบเทียบข้อมูล ERP ระหว่าง IAG และ NCG ได้ดำเนินการโดยใช้การวิเคราะห์การวัดซ้ำแบบผสมของความแปรปรวน (ANOVA) องศาความอิสระของอัตราส่วน F ได้รับการแก้ไขตามวิธีการเรือนกระจก - Geisser ทดสอบความแตกต่างกำลังสองน้อยที่สุดคือ โพสต์-hoc การวิเคราะห์ถ้าระบุ

ผลสอบ

ลักษณะทางประชากรและทางคลินิกของกลุ่มตัวอย่าง

ลักษณะทางประชากรของกลุ่มตัวอย่างทั้งหมดได้อธิบายไว้ในตาราง †<Table11. ไม่มีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญในอัตราส่วนเพศอายุอายุช่วงอายุการศึกษาเฉลี่ยและความถนัดระหว่างคนทั้งสองกลุ่ม แม้ว่าคะแนนเฉลี่ยของ HAMA และ HAMD ของ IAG สูงกว่าของ NCG แต่ก็ไม่พบความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญระหว่างทั้งสองกลุ่ม

1 ตาราง

ลักษณะทางประชากรและทางคลินิกของกลุ่มตัวอย่าง

ไอเอจีNCGสถิติทดสอบ
อัตราส่วนเพศ (M / F)60 (32 / 28)60 (32 / 28)-
อายุเฉลี่ย (SD)23 (5)23 (5)-
ถนัด (R / M / L)23/15/2222/17/21x2 = 3.60, p = 0.18, NS
ช่วงอายุ18 28-18 28--
ปีการศึกษา (SD)10.3 (2.2)10.1 (2.2)t = 0.585, p = 0.560, NS
ระยะเวลาการพึ่งพา (เดือน, SD)35.1 (11.0)--
HAMA (SD)9.4 (3.2)8.4 (2.8)t = 1.762, p = 0.081, NS
แฮม (SD)15.2 (4.8)13.5 (5.1)t = 1.928, p = 0.056, NS

IAG กลุ่มเพิ่มเติมทางอินเทอร์เน็ต NCG, กลุ่มควบคุมปกติ; M ชาย; F, เพศหญิง; SD, ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน; HAMA ระดับความวิตกกังวลของแฮมิลตัน; HAMD, Hamilton Depression Scale; NS ไม่สำคัญ.

ผลกระทบ IAT ที่เกี่ยวข้องกับอินเทอร์เน็ต

ค่าเฉลี่ยของการวัด D-600 สำหรับ IAG คือ 0.3152 (ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน = 0.3440) และค่าเฉลี่ยการวัด D-600 สำหรับ NCG คือ 0.0625 (ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน = 0.2063) สอดคล้องกับตัวอย่างอิสระ t- การทดสอบมีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญในผลกระทบของ IAT ที่เกี่ยวข้องกับอินเทอร์เน็ตสำหรับเวลาปฏิกิริยาระหว่าง IAG และ NCG และมันแสดงให้เห็นถึงความสัมพันธ์เชิงบวกที่แข็งแกร่งโดยนัยต่อความหมายที่เกี่ยวข้องกับอินเทอร์เน็ตใน IAG มากกว่าใน NCG (t = 6.901, p = 0.001)

อัตราข้อผิดพลาดสำหรับ IAG คือ 0.0251 (ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน = 0.0187) และอัตราข้อผิดพลาดสำหรับ NCG คือ 0.0260 (ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน = 0.0191) ตามตัวอย่างอิสระ t- การทดสอบไม่พบความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญในอัตราความผิดพลาดของ IAT ที่เกี่ยวข้องกับอินเทอร์เน็ตพบว่าระหว่าง IAG และ NCG (t = −0.356 p = 0.672)

การวิเคราะห์ข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับเหตุการณ์ที่อาจเกิดขึ้น

เวลาเฉลี่ยและความกว้างเฉลี่ยของส่วนประกอบ ERP (P1, N2, P3 และ N4) ของผู้เข้าร่วมทั้งหมดจะแสดงในตาราง †<Tables22-5 และตัวเลข †<Figures22-5. แผนที่ร่างของรูปแบบคลื่นเฉลี่ยที่ยิ่งใหญ่ที่นำเสนอโดยสิ่งกระตุ้นการทดลองที่เข้ากันได้กับ IAG, การทดลองใช้ที่ไม่สอดคล้องกับ IAG, สิ่งเร้าการทดลองที่เข้ากันได้กับ NCG และสิ่งเร้าการทดลองที่เข้ากันไม่ได้ของ NCG ที่ Fz, Cz, Pz, T3, T4 แสดงเป็นรูป †<Figure66.

2 ตาราง

ERP P1 ของผู้เข้าร่วมทั้งหมดหมายถึงเวลาแฝง [ค่าเฉลี่ย (SD), มิลลิวินาที] และแอมพลิจูดเฉลี่ย [ค่าเฉลี่ย (SD), μV] *.

ภูมิภาคหนังศีรษะไอเอจีNCG
การทดลองที่เข้ากันได้การทดลองที่เข้ากันไม่ได้การทดลองที่เข้ากันได้การทดลองที่เข้ากันไม่ได้
แฝงช่วงกว้างของคลื่นแฝงช่วงกว้างของคลื่นแฝงช่วงกว้างของคลื่นแฝงช่วงกว้างของคลื่น
กลีบหน้าผาก136 (10)3.5 (0.4)133 (10)3.4 (0.4)135 (10)3.3 (0.4)139 (12)3.5 (0.3)
กลีบข้างขม่อม130 (15)3.5 (0.5)134 (9)3.5 (0.6)138 (11)3.5 (0.5)136 (11)3.7 (0.6)
กลีบกลาง137 (12)3.6 (0.5)136 (16)3.3 (0.6)141 (12)3.6 (0.4)133 (11)3.6 (0.6)
กลีบชั่วคราว (T3)130 (15)3.4 (0.5)140 (13)3.5 (0.5)134 (12)3.4 (0.5)136 (10)3.3 (0.8)
กลีบชั่วคราว (T4)135 (10)3.5 (0.4)135 (10)3.6 (0.5)133 (13)3.5 (0.6)135 (11)3.7 (0.6)
กลีบท้ายทอย134 (11)3.6 (0.7)132 (11)3.5 (0.6)138 (10)3.3 (0.5)132 (12)3.6 (0.6)
*ผลรวมของเวลาแฝงและแอมปลิจูดของหนังศีรษะที่สอดคล้องกันทั้งหมดหารด้วยจำนวนของไซต์อิเล็กโทรดคือความหน่วงเฉลี่ยและแอมพลิจูดเฉลี่ยตามลำดับ.

5 ตาราง

ERP N4 เฉลี่ยเวลาแฝงของผู้เข้าร่วมทั้งหมด [ค่าเฉลี่ย (SD), มิลลิวินาที] และแอมพลิจูดเฉลี่ย [ค่าเฉลี่ย (SD), μV] *.

ภูมิภาคหนังศีรษะไอเอจีNCG
การทดลองที่เข้ากันได้การทดลองที่เข้ากันไม่ได้การทดลองที่เข้ากันได้การทดลองที่เข้ากันไม่ได้
แฝงช่วงกว้างของคลื่นแฝงช่วงกว้างของคลื่นแฝงช่วงกว้างของคลื่นแฝงช่วงกว้างของคลื่น
กลีบหน้าผาก405 (14)−4.0 (0.6)403 (15)−3.9 (0.7)403 (15)−4.1 (0.8)400 (19)−4.3 (1.0)
กลีบข้างขม่อม400 (19)−4.1 (0.8)402 (19)−4.2 (0.9)401 (11)−4.1 (0.7)405 (17)−4.5 (0.8)
กลีบกลาง401 (17)−4.0 (0.5)402 (17)−4.2 (0.6)400 (19)−4.3 (0.6)406 (14)−4.6 (0.7)
กลีบชั่วคราว (T3)406 (15)−4.3 (0.6)401 (13)−4.1 (0.5)404 (16)−4.2 (0.8)402 (18)−4.1 (0.9)
กลีบชั่วคราว (T4)399 (17)−4.1 (1.0)407 (18)−4.2 (0.5)401 (17)−4.0 (0.6)400 (16)−4.0 (0.6)
กลีบท้ายทอย402 (18)−4.3 (0.8)402 (17)−4.0 (0.6)405 (18)−4.1 (0.8)406 (16)−4.2 (0.6)
*ผลรวมของเวลาแฝงและแอมปลิจูดของหนังศีรษะที่สอดคล้องกันทั้งหมดหารด้วยจำนวนของไซต์อิเล็กโทรดคือความหน่วงเฉลี่ยและแอมพลิจูดเฉลี่ยตามลำดับ.
ไฟล์ภายนอกที่เก็บรูปภาพภาพประกอบ ฯลฯ ชื่อวัตถุคือ fpsyt-09-00421-g0002.jpg

ERP P1 เป็นองค์ประกอบเวลาและแอมพลิจูด

ไฟล์ภายนอกที่เก็บรูปภาพภาพประกอบ ฯลฯ ชื่อวัตถุคือ fpsyt-09-00421-g0005.jpg

ERP N4 เป็นองค์ประกอบเวลาและแอมพลิจูด

ไฟล์ภายนอกที่เก็บรูปภาพภาพประกอบ ฯลฯ ชื่อวัตถุคือ fpsyt-09-00421-g0006.jpg

แผนที่ร่างของรูปแบบคลื่นเฉลี่ยที่ยิ่งใหญ่ที่นำเสนอโดยสิ่งกระตุ้นการทดลองที่เข้ากันได้กับ IAG, การทดลองใช้ที่ไม่สอดคล้องกับ IAG, สิ่งเร้าการทดลองที่เข้ากันได้กับ NCG และสิ่งเร้าการทดลองที่เข้ากันไม่ได้ของ NCG ที่ Fz, Cz, Pz, T3, T4 . ใน IAG ที่ไซต์ Oz, O1 และ O2 ความสัมพันธ์ทางบวกที่เป็นบวกกับสัญญาณที่เกี่ยวข้องกับอินเทอร์เน็ตทำให้แอมพลิจูด N1 และ P2 มีขนาดใหญ่ขึ้น

3 ตาราง

ERP N2 เฉลี่ยเวลาแฝงของผู้เข้าร่วมทั้งหมด [ค่าเฉลี่ย (SD), มิลลิวินาที] และแอมพลิจูดเฉลี่ย [ค่าเฉลี่ย (SD), μV] *.

ภูมิภาคหนังศีรษะไอเอจีNCG
การทดลองที่เข้ากันได้การทดลองที่เข้ากันไม่ได้การทดลองที่เข้ากันได้การทดลองที่เข้ากันไม่ได้
แฝงช่วงกว้างของคลื่นแฝงช่วงกว้างของคลื่นแฝงช่วงกว้างของคลื่นแฝงช่วงกว้างของคลื่น
กลีบข้างขม่อม196 (14)−3.6 (0.7)200 (12)−3.7 (0.6)201 (8)−3.6 (0.7)195 (13)−4.2 (0.6)
กลีบกลาง203 (16)−3.5 (0.9)199 (10)−4.0 (0.8)197 (11)−3.7 (0.5)197 (13)−3.7 (0.8)
กลีบชั่วคราว (T3)195 (11)−3.8 (0.5)198 (10)−3.9 (0.9)199 (16)−3.8 (0.7)202 (8)−3.9 (0.9)
กลีบชั่วคราว (T4)194 (15)−4.0 (0.8)195 (16)−3.8 (0.6)201 (12)−4.0 (0.4)198 (14)−4.0 (0.8)
กลีบท้ายทอย197 (13)−6.2 (0.9)196 (15)−4.1 (0.5)197 (10)−3.6 (0.6)194 (16)−4.2 (0.8)
*ผลรวมของเวลาแฝงและแอมปลิจูดของหนังศีรษะที่สอดคล้องกันทั้งหมดหารด้วยจำนวนของไซต์อิเล็กโทรดคือความหน่วงเฉลี่ยและแอมพลิจูดเฉลี่ยตามลำดับ.

4 ตาราง

ERP P3 ของผู้เข้าร่วมทั้งหมดหมายถึงเวลาแฝง [ค่าเฉลี่ย (SD), มิลลิวินาที] และแอมพลิจูดเฉลี่ย [ค่าเฉลี่ย (SD), μV] *.

ภูมิภาคหนังศีรษะไอเอจีNCG
การทดลองที่เข้ากันได้การทดลองที่เข้ากันไม่ได้การทดลองที่เข้ากันได้การทดลองที่เข้ากันไม่ได้
แฝงช่วงกว้างของคลื่นแฝงช่วงกว้างของคลื่นแฝงช่วงกว้างของคลื่นแฝงช่วงกว้างของคลื่น
กลีบหน้าผาก297 (18)4.5 (0.6)296 (15)4.4 (0.7)296 (18)4.5 (0.8)300 (9)4.8 (1.0)
กลีบข้างขม่อม296 (19)4.6 (0.8)302 (12)4.7 (0.9)301 (11)4.6 (0.7)305 (17)4.9 (0.6)
กลีบกลาง301 (16)4.5 (0.9)299 (17)4.7 (0.8)297 (15)4.7 (0.6)297 (13)4.7 (0.7)
กลีบชั่วคราว (T3)295 (14)4.8 (0.7)298 (13)4.9 (0.9)304 (16)4.8 (0.7)302 (18)4.9 (0.9)
กลีบชั่วคราว (T4)294 (17)4.5 (1.0)303 (16)4.8 (0.6)301 (12)5.0 (0.6)298 (16)5.0 (0.6)
กลีบท้ายทอย299 (16)6.8 (0.9)302 (17)4.8 (0.8)297 (18)4.6 (0.9)306 (16)4.8 (0.8)
*ผลรวมของเวลาแฝงและแอมปลิจูดของหนังศีรษะที่สอดคล้องกันทั้งหมดหารด้วยจำนวนของไซต์อิเล็กโทรดคือความหน่วงเฉลี่ยและแอมพลิจูดเฉลี่ยตามลำดับ.
ไฟล์ภายนอกที่เก็บรูปภาพภาพประกอบ ฯลฯ ชื่อวัตถุคือ fpsyt-09-00421-g0003.jpg

ERP N2 เป็นองค์ประกอบเวลาและแอมพลิจูด

ไฟล์ภายนอกที่เก็บรูปภาพภาพประกอบ ฯลฯ ชื่อวัตถุคือ fpsyt-09-00421-g0004.jpg

ERP P3 เป็นองค์ประกอบเวลาและแอมพลิจูด

การใช้ P1, N2, P3 และ N4 เป็นตัวแปรตาม, 2 × 2 × 6 ผสมซ้ำมาตรการ ANOVA ในเวลาแฝงเฉลี่ยและแอมพลิจูดเฉลี่ยกับกลุ่ม (IAG vs. NCG) เป็นปัจจัยระหว่างเรื่องและเงื่อนไขกระตุ้น การทดลองเปรียบเทียบกับการทดลองที่เข้ากันไม่ได้) และบริเวณหนังศีรษะ (กลีบด้านหน้า, กลีบขม่อม, กลีบกลาง, กลีบขมับ (T3), กลีบขมับ (T4) และกลีบท้ายทอย) เป็นปัจจัยภายในวิชา

องค์ประกอบ P1

ไม่มีผลกระทบที่สำคัญสำหรับ P1 latency และ amplitude

องค์ประกอบ N2

ไม่มีผลกระทบที่สำคัญสำหรับความหน่วงแฝงของ N2 ผลการวิจัยพบว่าการมีปฏิสัมพันธ์ที่สำคัญระหว่างกลุ่ม (IAG กับ NCG) และเงื่อนไขการกระตุ้น (การทดลองที่เข้ากันได้กับการทดลองที่เข้ากันไม่ได้) [F(1, 119) = 32.76, p = 0.000] การวิเคราะห์เอฟเฟ็กต์อย่างง่ายแสดงให้เห็นว่าแอมพลิจูด N2 นั้นใหญ่กว่าภายใต้เงื่อนไขการทดลองใช้งานร่วมกับ IAG กว่าภายใต้เงื่อนไขการทดลองที่ไม่เข้ากันของ IAG [F(1, 119) = 5.10, p = 0.018] ใน IAG ความสัมพันธ์เชิงบวกที่มีนัยต่อการชี้นำที่เกี่ยวข้องกับอินเทอร์เน็ตทำให้แอมพลิจูดของ N2 มีขนาดใหญ่ขึ้น มีการโต้ตอบสามทางที่สำคัญระหว่างกลุ่ม (IAG กับ NCG), สภาพการกระตุ้น (การทดลองที่เข้ากันได้กับการทดลองที่เข้ากันไม่ได้) และบริเวณหนังศีรษะ (กลีบด้านหน้า, กลีบข้างขม่อม, กลีบกลาง, กลีบกลาง (T3), กลีบขมับ (T4) ) และกลีบท้ายทอย) [F(4, 236) = 9.35, p = 0.000] การวิเคราะห์ผลกระทบอย่างง่ายแสดงให้เห็นการทำงานร่วมกันอย่างมีนัยสำคัญระหว่างกลุ่ม (IAG กับ NCG) และเงื่อนไขการกระตุ้น (การทดลองที่เข้ากันได้กับการทดลองที่เข้ากันไม่ได้) บนเว็บไซต์กลีบท้ายทอย [F(1, 119) = 29.78, p = 0.000] ที่ไซต์กลีบท้ายทอยการทดลองที่เข้ากันได้กับ IAG ทำให้เกิดแอมพลิจูด N2 ที่ใหญ่กว่าการทดลอง IAG ที่เข้ากันไม่ได้ ไม่มีผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญในกลีบหน้าผาก, กลีบขม่อม, กลีบกลาง, กลีบขมับ (T3), และกลีบขมับเว็บไซต์ (T4)

องค์ประกอบ P3

ไม่มีผลกระทบที่สำคัญสำหรับ P3 เวลาแฝง ผลการวิจัยพบว่าการมีปฏิสัมพันธ์ที่สำคัญระหว่างกลุ่ม (IAG กับ NCG) และเงื่อนไขการกระตุ้น (การทดลองที่เข้ากันได้กับการทดลองที่เข้ากันไม่ได้) [F(1, 119) = 35.86, p = 0.000] การวิเคราะห์ผลกระทบอย่างง่ายแสดงให้เห็นว่าแอมพลิจูดของ P3 มีขนาดใหญ่กว่าภายใต้เงื่อนไขการทดลองใช้งานร่วมกับ IAG กว่าภายใต้เงื่อนไขการทดลองที่ไม่เข้ากันของ IAG [F(1, 119) = 6.47, p = 0.025] ใน IAG ความสัมพันธ์โดยนัยเชิงบวกกับความหมายที่เกี่ยวข้องกับอินเทอร์เน็ตทำให้แอมพลิจูดของ P3 มีขนาดใหญ่ขึ้น มีการโต้ตอบสามทางที่สำคัญระหว่างกลุ่ม (IAG กับ NCG), สภาพการกระตุ้น (การทดลองที่เข้ากันได้กับการทดลองที่เข้ากันไม่ได้) และบริเวณหนังศีรษะ (กลีบด้านหน้า, กลีบข้างขม่อม, กลีบกลาง, กลีบกลาง (T3), กลีบขมับ (T4) ) และกลีบท้ายทอย) [F(4, 236) = 8.65, p = 0.000] การวิเคราะห์ผลกระทบอย่างง่ายแสดงให้เห็นการมีปฏิสัมพันธ์ที่สำคัญระหว่างกลุ่ม (IAG กับ NCG) และเงื่อนไขการกระตุ้น (การทดลองที่เข้ากันได้กับการทดลองที่เข้ากันไม่ได้) ที่บริเวณกลีบท้ายทอย [F(1, 119) = 30.42, p = 0.000] ที่ไซต์กลีบท้ายทอยการทดลองที่เข้ากันได้กับ IAG ทำให้เกิดแอมพลิจูด p3 ที่ใหญ่กว่าการทดลองที่ไม่ลงรอยกันของ IAG ไม่มีผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญในกลีบหน้าผาก, กลีบขม่อม, กลีบกลาง, กลีบขมับ (T3), และกลีบขมับเว็บไซต์ (T4)

องค์ประกอบ N4

ไม่มีผลกระทบที่สำคัญสำหรับความหน่วงแฝงและแอมพลิจูดของ N4

การสนทนา

การศึกษาครั้งนี้เป็นครั้งแรกที่ใช้ ERPs เพื่อตรวจสอบความสัมพันธ์ของระบบประสาทของอคติทางปัญญาโดยนัยต่อการชี้นำที่เกี่ยวข้องกับอินเทอร์เน็ตในการติดอินเทอร์เน็ต ผลการศึกษาของเราแสดงให้เห็นถึงความสัมพันธ์เชิงบวกที่มีนัยยะบวกต่อตัวชี้นำที่เกี่ยวข้องกับอินเทอร์เน็ตใน IAG มากกว่าใน NCG และใน IAG ความสัมพันธ์เชิงบวกเชิงบวกต่อตัวชี้นำที่เกี่ยวข้องกับอินเทอร์เน็ตได้นำแอมพลิจูด N2 และ P3 ขนาดใหญ่ที่ท้ายทอย

การศึกษาก่อนหน้านี้ได้ชี้ให้เห็นว่าในฐานะที่เป็นพฤติกรรมการเสพติดอินเทอร์เน็ตติดยาเสพติดแบ่งปันคุณสมบัติทางจิตวิทยาหลายที่มีการพึ่งพาสาร (, ) การศึกษาการพึ่งพาสารได้แสดงให้เห็นว่ากระบวนการสำคัญที่เกี่ยวข้องกับการเสริมแรงและความรู้ความเข้าใจในการพัฒนาและการบำรุงรักษาของการพึ่งพาสารโดยเฉพาะอย่างยิ่งกระบวนการรับรู้เป็นตัวแทนเป้าหมายการรักษาที่ทำงานได้สำหรับการแทรกแซงทางจิตสังคมและเภสัชวิทยา).

นักวิชาการหลายคนแนะนำว่าการเชื่อมโยงโดยนัยมีบทบาทสำคัญในการติดสารและพฤติกรรม () ในทศวรรษที่ผ่านมาการศึกษาจำนวนมากโดยใช้ IAT ได้ตรวจสอบว่าสารหรือพฤติกรรมติดยาเสพติดนำเสนออคติความรู้ความเข้าใจโดยปริยาย ตัวอย่างเช่นการศึกษาใช้ IAT-Recoding Free (IAT-RF) เพื่อวัดความถูกต้องที่คาดการณ์ได้ของการเชื่อมโยงแอลกอฮอล์โดยนัยที่ไม่มีการ recoding โดยมีความสัมพันธ์เชิงบวก (); อีกการศึกษาก่อนหน้าซึ่งใช้ IAT แก้ไขด้วยภาพลามกอนาจารตรวจสอบว่าผู้เข้าร่วมเพศตรงข้ามมีแนวโน้มที่จะติดยาเสพติดไซเบอร์หรือไม่ () จากการศึกษาสองชิ้นข้างต้นแสดงให้เห็นว่าการเชื่อมโยงโดยนัยกับความเร้าอารมณ์ในเชิงบวกอาจมีบทบาทสำคัญในการติดสารและพฤติกรรม

สอดคล้องกับการศึกษาก่อนหน้านี้ผลของเราระบุว่าผู้เสพติดอินเทอร์เน็ตมีแนวโน้มที่มีต่อสัญญาณที่เกี่ยวข้องกับอินเทอร์เน็ต

ศักยภาพที่เกี่ยวข้องกับเหตุการณ์เป็นวิธีการแก้ปัญหาทางสมองในมนุษย์ เนื่องจาก ERPs นำเสนอความผันผวนอย่างรวดเร็วที่เกี่ยวข้องกับกระบวนการ neurocognitive ที่สำคัญจึงเหมาะที่จะขยายความเข้าใจของเราเกี่ยวกับกลไกการเปลี่ยนแปลงของระบบประสาทในระหว่างการโจมตีของสารและการติดพฤติกรรม ().

การศึกษาจำนวนมากได้ตรวจสอบตัวละคร ERP เมื่ออาสาสมัครมีส่วนร่วมในงาน IAT ในการศึกษาก่อนหน้านี้มีการใช้สองสิ่งกระตุ้นที่มีความสามารถในเชิงบวกและสองสิ่งเร้าที่มีความสามารถในเชิงลบถูกใช้เป็นป้ายกำกับหมวดหมู่ ผลลัพธ์แสดงเวลาตอบสนองที่สั้นกว่าสำหรับการทดลองที่เข้ากันได้เมื่อเทียบกับการทดลองที่เข้ากันไม่ได้และการทดลองที่เข้ากันได้มีแนวโน้มที่จะสร้างรูปคลื่นที่เป็นบวกมากขึ้นในพื้นที่ส่วนกลางและข้างขม่อมเปรียบเทียบกับการทดลองที่ไม่เข้ากัน) การศึกษาแสดงให้เห็นว่าเมื่อผู้เข้าร่วมปฏิบัติภารกิจ IAT, ERP ที่บันทึกไว้นำเสนอ N2 ซึ่งมีขนาดใหญ่กว่าในสิ่งกระตุ้นที่เข้ากันไม่ได้และพวกเขาอนุมานว่าแอมพลิจูด ERP N2 สะท้อนการตรวจสอบการตอบสนองมากขึ้น) การศึกษาอื่นแสดงให้เห็นว่าหลาย ๆ พื้นที่ของสมองรวมถึงส่วนหน้าตรงกลาง, cingulate, insular, left-temporal และ parietal cortex มีหน้าที่รับผิดชอบ ERP N2- และ P3 ที่เกี่ยวข้องกับกิจกรรมในระหว่างการทำ IAT ().

ในการศึกษานี้ภายใต้เงื่อนไขการกระตุ้นของการทดลองที่เข้ากันได้ความสัมพันธ์ทางบวกที่เป็นบวกต่อตัวชี้นำที่เกี่ยวข้องกับอินเทอร์เน็ตทำให้แอมพลิจูด N2 และ P3 ขนาดใหญ่ขึ้นที่ไซต์กลีบท้ายทอยในบุคคลที่ติดอินเทอร์เน็ต แม้ว่า ERP นั้นยากจนในการแก้ปัญหาเชิงพื้นที่ แต่ก็อาจให้หลักฐานว่าเยื่อหุ้มสมองสมองบางส่วน (เช่นเยื่อหุ้มสมองด้านหลัง cingulate) ที่ไซต์กลีบท้ายทอยมีหน้าที่รับผิดชอบต่อความลำเอียงทางนัยต่ออินเทอร์เน็ตในบุคคลที่ติดอินเทอร์เน็ต

สรุปบุคคลที่ติดอินเทอร์เน็ตจะแสดงความสัมพันธ์เชิงบวกที่แข็งแกร่งไปยังตัวชี้นำที่เกี่ยวข้องกับอินเทอร์เน็ตและความสัมพันธ์เชิงบวกที่เกี่ยวข้องกับตัวชี้นำที่เกี่ยวข้องกับอินเทอร์เน็ตทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงใน ERPs (เช่น N2 และ P3 ขนาดใหญ่ที่เว็บไซต์กลีบท้ายทอย)

การกำหนดลักษณะของ ERP ของอคติทางปัญญาในการติดอินเทอร์เน็ตจะเป็นประโยชน์ในการทำความเข้าใจธรรมชาติของการติดอินเทอร์เน็ต นอกจากนี้ผลลัพธ์ยังสามารถให้พื้นฐานทางทฤษฎีสำหรับการพัฒนากลยุทธ์การป้องกันและการรักษาที่เป็นไปได้สำหรับการติดอินเทอร์เน็ต

การศึกษานี้มีข้อ จำกัด บางประการ ในอีกด้านหนึ่งการใช้แบบสอบถามการวินิจฉัยที่แก้ไขแล้วสำหรับ Internet Addiction เป็นเครื่องมือวินิจฉัยสำหรับการติดอินเทอร์เน็ตนั้นไม่ถูกต้องเพราะความถูกต้องในฐานะเครื่องมือวินิจฉัยนั้นยังไม่ได้รับการยืนยัน ในอีกทางหนึ่งเพื่อตรวจสอบกลไกประสาทของอคติทางปัญญาโดยนัยต่อตัวชี้นำที่เกี่ยวข้องกับอินเทอร์เน็ตในการติดอินเทอร์เน็ตขึ้นอยู่กับการรวมระหว่างการแก้ปัญหาชั่วคราวและการแก้ปัญหาเชิงพื้นที่ใน neuroimaging; อย่างไรก็ตาม ERP จะให้การแก้ปัญหาชั่วคราวที่ยอดเยี่ยมเท่านั้น การศึกษาในอนาคตควรใช้เครื่องมือวินิจฉัยที่เชื่อถือได้สำหรับการติดอินเทอร์เน็ตและ fMRI เพื่อวัดกลไกการเกิดอาการทางประสาทของอคติทางปัญญาในการติดอินเทอร์เน็ต

ผลงานผู้แต่ง

ZZ และ HZhou ออกแบบการศึกษา LC, HZhou, YG, SW, JW, LT, HZhu และ ZZ ทำการทดสอบ LC, HZhou, YG, SW, JW, LT, HZhu และ ZZ วิเคราะห์ข้อมูลและเขียนต้นฉบับ ผู้เขียนทั้งหมดได้อนุมัติต้นฉบับฉบับสุดท้ายสำหรับการตีพิมพ์

คำชี้แจงความขัดแย้งทางผลประโยชน์

ผู้เขียนประกาศว่าการวิจัยได้ดำเนินการในกรณีที่ไม่มีความสัมพันธ์ทางการค้าหรือทางการเงินใด ๆ ที่อาจตีความได้ว่าเป็นความขัดแย้งทางผลประโยชน์ที่อาจเกิดขึ้น

กิตติกรรมประกาศ

การศึกษาครั้งนี้ได้รับการสนับสนุนโดยมูลนิธิวิทยาศาสตร์ธรรมชาติแห่งชาติจีน (หมายเลข 81471354) และมูลนิธิโครงการพรสวรรค์ที่สำคัญสำหรับการบริการทางการแพทย์และสุขภาพจังหวัดมณฑลเจียงซู (หมายเลข ZDRCC2016019)

อ้างอิง

1. Zhou ZH, หยวน GZ, Yao JJ, Li C, Cheng ZH การตรวจสอบศักยภาพที่เกี่ยวข้องกับเหตุการณ์ของการควบคุมการยับยั้งการขาดในผู้ที่มีการใช้งานอินเทอร์เน็ตพยาธิวิทยา. Acta Neuropsychiatr (2010) 22:228–36. 10.1111/j.1601-5215.2010.00444.x [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
2. Zhou ZH, หยวน GZ, Yao JJ อคติเกี่ยวกับความรู้ความเข้าใจเกี่ยวกับรูปภาพที่เกี่ยวกับเกมอินเทอร์เน็ตและการขาดดุลของผู้บริหารในบุคคลที่ติดเกมอินเทอร์เน็ต. PLoS ONE (2012) 7: e48961 10.1371 / journal.pone.0048961 [บทความฟรี PMC] [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
3. Zhou ZH, Li C, Zhu HM การตรวจจับเชิงลบที่เกี่ยวข้องกับข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้นของฟังก์ชั่นตรวจสอบการตอบสนองในบุคคลที่มีความผิดปกติของการเสพติดอินเทอร์เน็ต. ด้านหน้า Behav Neurosci. (2013) 7: 1 8- 10.3389 / fnbeh.2013.00131 [บทความฟรี PMC] [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
4. ยี่ห้อ M, Laier C, Young KS การติดอินเทอร์เน็ต: สไตล์การเผชิญปัญหา, ความคาดหวังและผลกระทบจากการรักษา. ด้านหน้า Psychol (2014) 5: 1256 10.3389 / fpsyg.2014.01256 [บทความฟรี PMC] [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
5. Kuss DJ, โลเปซเฟอร์นานเดซ โอ. การติดอินเทอร์เน็ตและการใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหา: การทบทวนการวิจัยทางคลินิกอย่างเป็นระบบ. จิตเวชศาสตร์โลก (2016) 6:143–76. 10.5498/wjp.v6.i1.143 [บทความฟรี PMC] [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
6. โมเรโน แมสซาชูเซตส์, Arseniev-Koehler A, Selkie E. การพัฒนาและทดสอบเครื่องมือคัดกรองรายการ 3 สำหรับการใช้งานอินเทอร์เน็ตที่มีปัญหา. J Pediatr (2016) 176:167–172.e1. 10.1016/j.jpeds.2016.05.067 [บทความฟรี PMC] [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
7. Schnabel K, Asendorpf JB, Greenwald AG การประเมินความแตกต่างของบุคคลในการรับรู้โดยปริยาย: การทบทวนมาตรการ IAT. Eur J Psychol ประเมิน (2016) 24:210–7. 10.1027/1015-5759.24.4.210 [ข้ามอ้างอิง]
8. Stacy AW, Ames SL, Knowlton BJ ความแตกต่างที่เป็นไปได้ทางระบบประสาทในความรู้ความเข้าใจที่เกี่ยวข้องกับสาเหตุการใช้ยาและการป้องกัน. การใช้งานในทางที่ผิด (2004) 39: 1571 623- 10.1081 / JA-200033204 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
9. Ames SL, Grenard JL, He Q, Stacy AW, Wong SW, Xiao L, et al . ฟังก์ชั่นการถ่ายภาพของการทดสอบการเชื่อมโยงแอลกอฮอล์ - นัย (IAT). ติดยาเสพติด Biol (2014) 19: 467 81- 10.1111 / adb.12071 [บทความฟรี PMC] [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
10. Healy GF, Boran L, Smeaton AF รูปแบบทางประสาทของการทดสอบการเชื่อมโยงโดยนัย. ด้านหน้า Hum Neurosci (2015) 9: 229 10.3389 / fnhum.2015.00605 [บทความฟรี PMC] [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
11. Greenwald AG, Mcghee DE, ชวาร์ตษ์ เจแอล การวัดความแตกต่างของบุคคลในการรับรู้โดยนัย: การทดสอบการเชื่อมโยงโดยนัย. J Soc Socol บุคคล (1998) 74:1464–80. 10.1037/0022-3514.74.6.1464 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
12. Greenwald AG, Poehlman TA, Uhlmann EL, Banaji มร. ทำความเข้าใจและใช้การทดสอบการเชื่อมโยงโดยนัย: iii. การวิเคราะห์เมตาของความถูกต้องเชิงทำนาย. J Pers Soc Psychol. (2009) 97: 17 41- 10.1037 / a0015575 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
13. Stacy AW, Wiers RW การรับรู้และการเสพติดโดยนัย: เครื่องมือสำหรับอธิบายพฤติกรรมที่ขัดแย้ง. Annu Rev Clin Psychol (2010) 6: 551 75- 10.1146 / annurev.clinpsy.121208.131444 [บทความฟรี PMC] [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
14. Wiers RW, Boelema SR, Nikolaou K, Gladwin TE เกี่ยวกับการพัฒนาของกระบวนการทางอ้อมและการควบคุมที่เกี่ยวข้องกับการใช้สารในวัยรุ่น. ตัวแทนติดยาเสพติด. (2015) 2:141–55. 10.1007/s40429-015-0053-z [บทความฟรี PMC] [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
15. Macy JT, Chassin L, Presson CC ความสัมพันธ์ระหว่างทัศนคติที่ชัดเจนและชัดเจนต่อการสูบบุหรี่และการสนับสนุนมาตรการควบคุมยาสูบ. นิโคติน Tob Res. (2013) 15: 291 6- 10.1093 / ntr / nts117 [บทความฟรี PMC] [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
16. Wiers RW, เบ็คเกอร์ส L, Houben K, Hofmann W. ฟิวส์สั้น ๆ หลังจากแอลกอฮอล์: สมาคมพลังงานโดยนัยทำนายความก้าวร้าวหลังจากการบริโภคเครื่องดื่มแอลกอฮอล์ในผู้ที่ดื่มหนักที่มีการควบคุม จำกัด. Pharmacol Biochem Behav (2009) 93: 300 5- 10.1016 / j.pbb.2009.02.003 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
17. Ames SL, Grenard JL, Stacy AW, Xiao L, He Q, Wong SW, และคณะ . ฟังก์ชั่นการถ่ายภาพของการเชื่อมโยงกัญชาโดยปริยายระหว่างการปฏิบัติงานในการทดสอบการเชื่อมโยงโดยนัย (IAT). Behav Brain Res (2013) 256: 494 502- 10.1016 / j.bbr.2013.09.013 [บทความฟรี PMC] [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
18. วาร์โก อีเจ, เปโตรซี เอ. การตรวจจับโคเคนใช้หรือไม่ การทดสอบความสัมพันธ์โดยนัยเกี่ยวกับอัตชีวประวัติ (aiat) สร้างผลบวกปลอมในสภาพแวดล้อมจริง. นโยบายการปฏิบัติที่ผิดต่อ Subst (2013) 8:22. 10.1186/1747-597X-8-22 [บทความฟรี PMC] [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
19. ซาริสกา อาร์, ลาคมันน์ บี, มาร์เก็ตต์ เอส, รอยเตอร์ เอ็ม, มอนแท็ก ซี. ความแตกต่างส่วนบุคคลในความสามารถในการเรียนรู้โดยนัยและพฤติกรรมหุนหันพลันแล่นในบริบทของการเสพติดอินเทอร์เน็ตและความผิดปกติของการพนันทางอินเทอร์เน็ตภายใต้การพิจารณาเพศ. ติดยาเสพติด Behav ตัวแทน. (2017) 5: 19 28- 10.1016 / j.abrep.2017.02.002 [บทความฟรี PMC] [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
20. Yen JY, Yen CF, Chen CS, Tang TC, Huang TH, Ko CH การตอบสนองโดยนัยที่สร้างแรงบันดาลใจเชิงบวกโดยนัยในคนหนุ่มสาวที่มีการติดเกมบนอินเทอร์เน็ต. จิตเวชศาสตร์ Res. (2011) 190: 282 6- 10.1016 / j.psychres.2011.07.003 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
21. Petit G, Kornreich C, Maurage P, Noël X, Letesson C, Verbanck P และอื่น ๆ . การปรับความตั้งใจในช่วงต้นโดยตัวชี้นำที่เกี่ยวข้องกับแอลกอฮอล์ในนักดื่มที่ดื่มสุรา: การศึกษาศักยภาพที่เกี่ยวข้องกับเหตุการณ์. Clin Neurophysiol (2012) 123: 925 36- 10.1016 / j.clinph.2011.10.042 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
22. เครา KW, Wolf EM การปรับเปลี่ยนในเกณฑ์การวินิจฉัยที่เสนอสำหรับการติดอินเทอร์เน็ต. ไซเบอร์สปิลโซลเบฟ (2001) 4: 377 83- 10.1089 / 109493101300210286 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
23. Greenwald AG, Nosek BA, Banaji MR ความเข้าใจและการใช้การทดสอบการเชื่อมโยงโดยนัย: I. อัลกอริทึมการให้คะแนนที่ดีขึ้น. J Pers Soc Psychol. (2003) 85:197–216. 10.1037/0022-3514.85.2.197 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
24. Zhou Z, Zhu H, Li C, วังเจ บุคคลที่เสพติดอินเทอร์เน็ตจะแบ่งปันความกระฉับกระเฉงและความผิดปกติของผู้บริหารกับผู้ป่วยติดสุรา. ด้านหน้า Behav Neurosci (2014) 8: 288 10.3389 / fnbeh.2014.00288 [บทความฟรี PMC] [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
25. ฮุสตัน RJ, Schlienz N. ศักยภาพที่เกี่ยวข้องกับเหตุการณ์ในฐานะผู้ตรวจสอบทางชีวภาพของกลไกการเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมในการใช้สารรักษาผิดปกติ. จิตเวช Biol Cogn Neurosci Neuroimaging (2018) 3: 30 40- 10.1016 / j.bpsc.2017.09.006 [บทความฟรี PMC] [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
26. Snagowski J, Wegmann E, Pekal J, Laier C, ยี่ห้อ M. การเชื่อมโยงโดยนัยในการติดไซเบอร์เท็กซ์: การดัดแปลงการทดสอบการเชื่อมโยงโดยนัยด้วยภาพลามกอนาจาร. ติดยาเสพติด Behav (2015) 49: 7 12- 10.1016 / j.addbeh.2015.05.009 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
27. Houben K, Rothermund K, Wiers RW การทำนายการใช้แอลกอฮอล์ด้วยตัวแปรฟรีสำหรับการทดสอบการเชื่อมโยงโดยนัย. ติดยาเสพติด Behav (2009) 34: 487 9- 10.1016 / j.addbeh.2008.12.012 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
28. O'Toole C, Barnes-Holmes D. กิจกรรม electrophysiological สร้างขึ้นในระหว่างการทดสอบการเชื่อมโยงโดยนัย: การศึกษาโดยใช้ศักยภาพที่เกี่ยวข้องกับเหตุการณ์. Psychol Rec (2009) 59: 207 19- 10.1007 / BF03395659 [ข้ามอ้างอิง]
29. Coates MA, Campbell KB มาตรการที่เป็นไปได้ที่เกี่ยวข้องกับเหตุการณ์ของการประมวลผลระหว่างการทดสอบการเชื่อมโยงโดยนัย. Neuroreport (2010) 21:1029–33. 10.1097/WNR.0b013e32833f5e7d [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]