Efeitos da emoção e da relação semântica na memória de reconhecimento: evidências comportamentais e eletrofisiológicas, parte 2

2.1|Método

2.1.1|Participantes

Para determinar o tamanho amostral necessário, primeiro extraímos o tamanho do efeito comportamental obtido por Pierce & Kensinger (2011; N = 32, f = 0.42 de Cohen), que empregou um desenho experimental semelhante ao usado no estudo atual.

Existe uma relação entre o tamanho da amostra e a memória. Esta relação pode não ser direta, mas é muito importante. Simplificando, quanto maior o tamanho da amostra, mais coisas lembraremos. Portanto, precisamos coletar constantemente informações novas e significativas em nosso dia a dia para melhorar nossa memória.

A investigação científica mostra que a utilização de diferentes métodos e canais para obter informações pode estimular a nossa memória e melhorar a nossa capacidade de memória. Procurar interagir com pessoas de diferentes idades, realizar diversas atividades de lazer e vivenciar diferentes culturas, ambientes e pessoas, para que possamos tornar nosso conhecimento mais completo, amplo e profundo.

Romper o escopo do seu conhecimento e aprender a memorizar informações rapidamente também é uma forma importante de melhorar a sua memória. Você pode tentar treinar seu cérebro por meio de alguns jogos de memória, consolidar sua memória por meio de memorizações e revisões repetidas e ajudá-lo a dominar rapidamente novos conhecimentos. Melhorar a memória não requer muito custo ou tempo, basta manter uma atitude positiva e continuar tentando.

Em suma, através da acumulação contínua, treino, aprendizagem e tentativa, todos podem melhorar a sua memória, adquirir mais conhecimentos e enriquecer a sua experiência de vida. Nesta era de explosão de informação, é muito importante ter uma memória forte. Temos a responsabilidade e a obrigação de melhorar nossa memória sob todos os ângulos e nos tornarmos uma versão melhor de nós mesmos. Percebe-se que precisamos melhorar a memória, e a Cistanche deserticola pode melhorar significativamente a memória, pois a Cistanche deserticola também pode regular o equilíbrio dos neurotransmissores, como aumentar os níveis de acetilcolina e fatores de crescimento. Essas substâncias são muito importantes para a memória e o aprendizado. Além disso, a carne também pode melhorar o fluxo sanguíneo e promover o fornecimento de oxigênio, o que pode garantir que o cérebro receba nutrientes e energia suficientes, melhorando assim a vitalidade e a resistência do cérebro.

Clique em Saber para melhorar a memória de curto prazo

Em seguida, extraímos os efeitos associativos da memória ERP (para os componentes iniciais e tardios do ERP) de vários estudos que usaram um paradigma de memória associativa (Bader & Mecklinger, 2017; Kamp et al., 2016; Liet al., 2017; Li et al., 2019; Rhodes & Donaldson, 2008;Tibon, Gronau, et al., 2014; Zhao et al., 2020; Zheng, Li,Xiao, Broster, Jiang, & Xi, 2015).

Os tamanhos de efeito para o componente de memória associativa relatados nesses estudos foram todos médio-grandes, variando de f =  0,3 a 10,7 de Cohen (N variando entre 17 e 46).

Nevertheless, to avoid an overinflated estimation of effect size, we set f = 0.25 as a lower, more conservative value. Based on this effect size, we estimated that power>.8 (=.01) exigiria pelo menos 39 participantes (poder real=.81) e, portanto, recrutou 47 participantes para o estudo.

Quarenta e sete falantes nativos de chinês, saudáveis ​​e destros (30 mulheres; idade média de 22,4 ± 2 anos) da CapitalNormal University participaram do experimento e receberam ¥ 30/h.

Todos os participantes tinham visão normal ou corrigida para normal e foram pré-selecionados quanto a histórico de distúrbios neurológicos ou psiquiátricos, distúrbios de aprendizagem, traumatismo cranioencefálico ou uso de drogas psicotrópicas. O consentimento informado, aprovado pelo Conselho de Revisão Institucional da Capital Normal University, foi coletado de cada participante.

Os dados de cinco participantes foram descartados, incluindo um participante com desempenho de tarefa muito ruim (associativePr<0), and four participants with insufficient number of artifact-free ERP trials in one or more experimental conditions (N trial <16). Our final sample therefore included 42 participants (27 females; mean age 22.4 ±2 years).

Photoshop 8.0, e foram apresentados no centro da imagem em um fundo cinza (RGB: 150; veja exemplos na Figura 1).

Uma amostra independente (N = 12) forneceu classificações das imagens nas dimensões de valência, excitação e familiaridade, usando uma escala que varia de 1 (muito negativo/calmo/desconhecido) a 9 (muito positivo/excitante/familiar). Fotos com índices de familiaridade abaixo de 4 foram removidas do pool.

1272 imagens, incluindo 646 imagens negativas (com pontuações de valência abaixo de 4) e 625 imagens neutras (com pontuações de valência entre 4 e 7), foram escolhidas e combinadas para formar pares de imagens negativas/negativas ou pares de imagens neutras/neutras, resultando em 166 imagens negativas semanticamente não relacionadas, 150 pares de imagens neutras semanticamente não relacionadas, 157 negativas semanticamente relacionadas e 162 pares de imagens neutras semanticamente relacionadas.
Outra amostra independente (N =  10) forneceu classificações dos pares na dimensão de parentesco. Foi-lhes pedido que avaliassem a probabilidade de os dois objetos aparecerem juntos (Tibon, Gronau, et al., 2014), respondendo numa escala que varia de 1 (muito improvável) a 9 (muito provável).

Somente pares para os quais o status de parentesco pré-atribuído foi verificado (ou seja, estímulos não relacionados com pontuação de parentesco<5, and related stimuli with a relatedness score≥5) by the majority of the raters (at least 6/10 raters) were included in the study. 

Com base nas classificações, foram selecionados 600 pares, incluindo 150 pares negativos semanticamente relacionados, 150 pares neutros semanticamente relacionados, 150 pares negativos semanticamente não relacionados e 150 pares neutros semanticamente não relacionados. Pares semanticamente relacionados pertenciam à mesma categoria (por exemplo, “mesa-sofá”) ou eram funcionalmente relacionados (por exemplo, “coelho-cenoura”).

As pontuações de parentesco de pares relacionados [Média (DP) = 6 0,61 (1,25)] foram significativamente maiores do que as de pares não relacionados [Média (DP) =  1 0,61 (0,41); t (299) =  64.20, pág.<.001]. 

As imagens negativas foram significativamente mais negativas e excitantes do que as imagens neutras [valência: Significado (SD) {{0}}.05 (0,66), Meanneu (SD) =  5,06 (0,31) , t (599)=−59,22, p<.001; arousal: Meaning (SD) =  5.43 (1.23), Meanneu (SD) =  2.41 (0.63), t (599) = 45.77, p<.001], but equal to neutral pictures on familiarity (p>.05).

Posteriormente, construímos 200 pares reorganizados combinando imagens pertencentes a pares diferentes, mas mantendo seu tipo e localização inalterados, de modo que havia 50 pares reorganizados para cada tipo. Por exemplo, dois pares neutros relacionados AB (por exemplo, coelho-cenoura) e CD (por exemplo, cabra-repolho) poderiam ser recombinados para formar outro par neutro relacionado AD (coelho-repolho).

B e C também seriam combinados com outros itens (pertencentes a pares neutros relacionados) para formar pares reorganizados. A mesma amostra (N =  10) de participantes em classificações de parentesco anteriores foi recrutada novamente e forneceu classificações de parentesco.

Os resultados confirmaram nossa atribuição inicial de pares e mostraram que as pontuações de parentesco de pares relacionados [Média (DP) = 6,67 (1,23)] foram significativamente maiores do que as de pares não relacionados [Média (DP) =  1 0,65 (0,57); t (99) =  64.90,p<.001]. Importantly, there was no difference in relatedness between the rearranged pairs and the original pairs [Unrelated pairs: t (99)  =  1.07, p =.29; Related pairs: t (99) = 0.76, p =.35].

Um total de 400 pares de imagens foram codificados na fase de estudo (100 pares negativos relacionados, 100 pares neutros relacionados, 100 pares negativos não relacionados e 100 pares neutros não relacionados), com os 200 pares restantes servindo como novos pares durante a fase de teste. No teste, foram apresentados 200 pares intactos (os mesmos pares mostrados no estudo), 200 pares reorganizados (fotos pertencentes a diferentes pares de estudo que foram recombinados) e 200 novos pares, com cada condição contendo 50 negativos relacionados, 50 neutros relacionados, 50 pares neutros relacionados. negativo não relacionado e 50 pares neutros não relacionados. Os pares de teste foram contrabalançados entre os sujeitos, com cada imagem apresentada com igual frequência como parte de um emparelhamento intacto, reorganizado ou novo.

2.1.3|Procedimento

Os participantes estavam sentados a uma distância de 70 cm de um monitor Dell em uma sala eletricamente blindada. Pares de imagens, com uma área visual de 10 graus x 5 graus, foram exibidos (usando Apresentação da Neurobehavioral Systems, Inc.) horizontalmente no centro do monitor contra um fundo preto. Foi adotado um paradigma padrão de estudo-teste, com a fase de estudo seguida pela fase de teste após um atraso de 10-minutos. Quatro pausas individualizadas foram fornecidas durante a fase de estudo e a fase de teste. Os estímulos foram apresentados pseudo-aleatoriamente para garantir que não mais do que três tentativas consecutivas fossem da mesma condição.

No estudo, cada tentativa começou com uma cruz de fixação cinza por 1.000 a 1.500 ms, seguida pela apresentação de um par de imagens por 2.000 ms, durante o qual os participantes foram solicitados a memorizar os pares e realizar uma tarefa de julgamento de valência, ou seja, julgar qual dos dois objetos são mais negativos (Figura 1b). Eles foram solicitados a pressionar a tecla 'seta para a esquerda' no teclado se achassem que o objeto da esquerda era mais negativo, a pressionar a tecla 'seta para a direita' se achassem que o objeto da direita era mais negativo, e a pressionar a tecla 'seta para baixo' tecla de seta se eles pensassem que os dois objetos tinham valência semelhante.

Concluída a fase de estudo, foi concedido um intervalo de 10-minutos. Durante esse período, os participantes realizaram uma tarefa distratora de 3-3-contagem regressiva de dígitos por 5 minutos e depois descansaram por mais cinco minutos.

No teste, cada tentativa começou com uma apresentação cruzada de fixação jittered por 1.000 a 1.500 ms, seguida pela apresentação de um par de imagens por 2.000 ms. Os participantes foram solicitados a indicar se o par está “intacto”, “reorganizado” ou “novo” da forma mais precisa e rápida possível. As respostas foram fornecidas por meio de teclas do teclado, contrabalançadas entre os participantes.

Metade dos participantes respondeu “intacto” e “reorganizado” pressionando as teclas “F” e “G” com a mão esquerda, e “novo” pressionando a tecla “J” com a mão direita. A outra metade dos participantes respondeu “intacto” e “reorganizado” pressionando as teclas “H” e “J” com a mão direita, e “novo” pressionando a tecla “F” com a mão esquerda.

Um bloco de estudo prático de 12 tentativas foi fornecido no início do experimento, antes da fase de estudo. Um bloco adicional de prática de teste de 18 tentativas foi fornecido antes da fase de teste. Durante essas sessões práticas, o experimentador verificou se os participantes compreenderam a tarefa.

2.1.4|Gravação e pré-processamento de EEG

O EEG foi registrado usando um sistema Neuroscan de {{0}} canais e as localizações dos eletrodos aderiram ao sistema internacional estendido 10–20. A taxa de amostragem foi de 500 Hz com um filtro passa-banda de 0,05–100 Hz. O eletrooculograma (EOG) foi registrado usando dois eletrodos colocados fora do canto externo de cada olho e um infraorbital no olho esquerdo.

A mastoide esquerda foi usada como local de referência on-line, e os sinais de EEG foram re-referenciados off-line à média dos registros da mastoide esquerda e direita. A impedância foi mantida abaixo de 5 kΩ. Os sinais EEG/EOG foram filtrados com uma passagem de banda de 0,05–40Hz. Os dados de EEG da fase de teste foram segmentados em épocas de 1100 ms, corrigidas para a linha de base pré-estímulo de 100 ms. Foram excluídas épocas com tensão superior a ± 75 μV.

A análise de componentes independentes (ICA) conduzida com o algoritmo rúnico disponível através da caixa de ferramentas EEGLAB para MATLAB (v.2019.0, Delorme & Makeig, 2004), foi usada para isolar e remover artefatos de piscar EOG. Foi necessário um mínimo de 16 tentativas para cada condição para garantir uma relação sinal-ruído aceitável, e quatro participantes foram excluídos por não atingirem o número mínimo de tentativas.

Os números médios de ensaios relacionados analisados ​​foram 39 (intactos), 26 (reorganizados) e 38 (novos) para pares negativos, e 37 (intactos), 26 (reorganizados) e 43 (novos) para pares neutros. Os números médios de ensaios não relacionados analisados ​​foram 25 (intactos), 30 (reorganizados) e 37 (novos) para pares negativos, e 27 (intactos), 30 (reorganizados) e 41 (novos) para pares neutros.

2.1.5|Análises estatísticas: Abordagem geral

Os dados foram extraídos apenas para ensaios corretos (por exemplo, Donaldson & Rugg, 1998; Paller et al., 2003). Análises de variância de medidas repetidas (ANOVAs) foram conduzidas para estatísticas inferenciais, com correção de Greenhouse-Geisser para não esfericidade quando necessário. As análises de acompanhamento foram realizadas usando ANOVAs de medidas repetidas ou testes, conforme apropriado.

Para controlar as taxas de erro Tipo I, os valores de p foram corrigidos para a taxa de falsa descoberta (FDR) com o procedimento de Benjamini-Hochberg (Benjamini & Hochberg, 1995) em p<.05. Because the current study focuses on mnemonic effects, only main effects and interactions that included the factor of response type are reported.

Análises comportamentais

A medida comportamental de interesse foi Pr associativa: uma medida de discriminação de efeitos antigos/novos para memória associativa, definida pela subtração das taxas de falsos alarmes para pares reorganizados das taxas de acerto para pares intactos (Jägeret al., 2006; Snodgrass & Corwin, 1988). Esta medida foi usada para dissociar o potencial viés de resposta (por exemplo, para pares relacionados; Ahmad & Hockley, 2014; Liu & Guo, 2019; Tibon, Gronau, et al., 2014; ver Informações de Apoio 1 para uma análise auxiliar do viés de resposta) de um verdadeiro viés de resposta. vantagem de memória. Os escores de Pr foram analisados ​​usando uma ANOVA de medidas repetidas com parentesco (relacionado ou não relacionado) e valência (negativa ou neutra) como fatores repetidos e com o escore de Pr como medida dependente.

Dado o nosso interesse na memória associativa e na separação dos efeitos da memória verdadeira do viés de resposta, analisamos ainda as taxas de precisão (% corretas) para pares intactos e pares reorganizados usando uma ANOVA repetida com parentesco (relacionado ou não relacionado) e valência (negativa ou neutra) como fatores repetidos, e taxa de precisão como medida dependente. Uma ANOVA completa 3-que inclui todos os fatores (relacionamento, valência e tipo de resposta) e níveis (intactos, reorganizados, novos) dentro do mesmo modelo, está incluída nas Informações de Apoio 2.

Análises de ERP

Tanto os pares intactos quanto os rearranjados são compostos pelos itens estudados. No entanto, embora os pares intactos contenham ainda informações associativas estudadas, os pares reorganizados contêm novas informações associativas que não foram apresentadas no estudo. Portanto, os efeitos intactos/reorganizados, ou seja, diferenças entre ERPs associados a julgamentos "intactos" corretos versus julgamentos "reorganizados" corretos, são indicativos de reconhecimento associativo. (por exemplo, Li et al., 2017; Rhodes e Donaldson, 2008; Zheng, Li, Xiao, Broster, Jiang, & Xi, 2015).

Assim, focamos na comparação entre pares intactos e reorganizados para indexar a memória associativa. Para completar, também incluímos a comparação entre pares reorganizados e novos como um índice de memória de item na Informação de Apoio 3.

Para os efeitos de memória frontal e parietal, segmentos de tempo e regiões de interesse foram definidos com base em estudos anteriores de ERP (Bader et al., 2010; Han et al., 2018; Li et al., 2017,2019; Rugg & Curran, 2007; Speer & Curran, 2007; Wolket al., 2006; Zheng et al., 2016). Assim, duas janelas de tempo, 300-550ms e 550-800ms, foram usadas para capturar os efeitos de memória frontal e parietal, respectivamente. As amplitudes médias para análises estatísticas nessas janelas foram obtidas de localizações frontais (desmoronadas em F3, Fz e F4), centrais (desmoronadas em C3, Cz e C4) e parietais (desmoronadas em P3, Pz e P4) do couro cabeludo (Han et al. ., 2018; Houet al., 2013; Molinaro et al., 2011).

ANOVA de medidas repetidas foi realizada separadamente para cada janela de tempo e incluiu quatro fatores dentro dos sujeitos: parentesco (relacionado ou não relacionado), valência (negativa ou neutra), tipo de resposta (intacta ou reorganizada) e localização (frontal, central ou parietal).

2.2|Resultados

2.2.1|Resultados comportamentais

Médias e DPs para as várias medidas comportamentais do Experimento 1 são mostradas na Tabela 1. A ANOVA para Pr associativo (relacionamento × valência) revelou um efeito principal significativo de valência, F (1, 41) =  24.28, p<.001, 휂2 p =0.37 (greater Pr scores for neutral vs. negative pairs), and of relatedness, F (1, 41) = 120.01, p <.001, 휂2 p =0.75 (greater Pr scores for related vs. unrelated pairs). 

A análise revelou ainda uma interação significativa de 2-forma entre parentesco e valência, F (1, 41) = 6.61, p =.014,휂2p =0.14, com menor Pr associativo para pares negativos (vs.neutro) na condição não relacionada, t (41) = 5.38, p<.001, d = 0.83, but not in the related condition, t (41) = 1.65, p =.107, d = 0.25.

A análise das taxas de precisão para pares intactos ("acertos") revelou um efeito principal de parentesco, F (1, 41) = 361.91,p<.001, 휂2 p =0.90, and a 2-way interaction between the two factors, F (1, 41) =  17.35, p <.001, 휂2 p =0.30, resulting from lower accuracy rates for negative pairs (vs. neutral) in the unrelated condition, t (41) =  2.78, p =.008, d = 0.43, but greater accuracy rates for negative pairs (vs. neutral) in the related condition, t (41) = 2.31, p =.026, d =  0.36. The analysis of accuracy rates for rearranged pairs ("correct rejections") only revealed a main effect of relatedness, F (1, 41) = 22.70, p <.001, 휂2 p =0.36, with greater accuracy rates for unrelated vs. related pairs.

Tomados em conjunto, os resultados comportamentais retratam o efeito de interferência associativa emocional previsto, indicado por pontuações reduzidas de Pr e taxas de precisão para pares negativos versus neutros. Além disso, esse efeito foi atenuado pelo relacionamento semântico, com maior interferência emocional observada para pares não relacionados versus pares relacionados.

2.2.2|Resultados de ERP

As formas de onda e a distribuição topográfica do efeito de memória associativa nas diversas condições experimentais são mostradas na Figura 2. Na janela de tempo inicial (300-550 ms), a ANOVA para o efeito de memória associativa revelou uma interação 2-way entre valência e tipo de resposta, F (1, 41) = 9.29, p =.004, 휂2p =0.19.

A decomposição da interação usando testes t pareados em cada nível de valência revelou um efeito de memória associativa significativo (formas de onda mais positivas para intactas vs. reorganizadas) para pares negativos, t (41) = 3.13, p {{5 }}.003,d =  0.48, mas não para pares neutros (p =.29). Assim, na janela de tempo inicial, o efeito de memória associativa emergiu para pares negativos, independentemente do seu parentesco, e teve ampla distribuição.

Na janela de tempo tardia (550–800 ms), a ANOVA revelou apenas um efeito principal do tipo de resposta, F (1, 41) = 38.84, p<.001, 휂2 p =0.49, suggesting that the late associative memory effect was similarly observed in all conditions and all locations. Exploratory analysis of a later associative memory effect (800–1000 ms), which resembled the pattern observed in the 550–800 ms time window, is included in Supporting Information 4.

For more information:1950477648nn@gmail.com