Frontiers in Human Neuroscience

Introduction

Frauen wird eine Überlegenheit in der emotionalen Kompetenz zugeschrieben, wie z.B. das Verstehen der Emotionen anderer Menschen, die in Gesichtsausdrücken eingebettet sind (Hall, 1978; Hall und Matsumoto, 2004; Kret und De Gelder, 2012; Sawada et al, 2014; Weisenbach et al., 2014), sogar bei Jugendlichen und Kleinkindern (McClure, 2000; Lee et al., 2013). Es bleibt jedoch unklar, ob sich dieser Vorteil auf reale zwischenmenschliche Interaktionen erstreckt, da die Teilnehmer früherer Studien Emotionen aus statischen Bildern ohne einen naturalistischen sozial-emotionalen Kontext erkennen mussten (Hall, 1978; Filkowski et al., 2017). Dies ist von großer Bedeutung, da die Dekodierung von emotionalen Informationen immer in einem bestimmten Kontext stattfindet (Fukushima und Hiraki, 2006; Jack und Schyns, 2015; Wiggert et al., 2015; Pádua Júnior et al., 2016). Daher wurde in der vorliegenden Studie das Verhalten und die elektrophysiologischen Reaktionen aufgezeichnet, während die Teilnehmer ein interpersonelles Glücksspiel durchführten, bei dem die Gesichtsemotionen des Gegners als Feedback gegeben wurden (Chen et al., 2017).

Es wird vielfach berichtet, dass Frauen im Vergleich zu Männern sensibler auf Gesichtsemotionen reagieren (McClure, 2000; Donges et al., 2012; Erol et al., 2013; Lee et al., 2013; Weisenbach et al., 2014). So waren Frauen in einem Test zur Wahrnehmung von Gesichtsemotionen genauer bei der Kategorisierung von ängstlichen Ausdrücken als Männer (Weisenbach et al., 2014), und die Beurteilung der Entfernung durch Frauen wurde eher von Gesichtsemotionen beeinflusst (Kim und Son, 2015). Ein solcher Verhaltensvorteil wurde auch in der Adoleszenz beobachtet, wobei Mädchen sensibler auf Gesichtsemotionen reagieren als Jungen (Lee et al., 2013). Diese weibliche Überlegenheit bei der Entschlüsselung von Emotionen wurde auch auf unterschwelliger Ebene beobachtet. So berichteten Donges et al. (2012) in einem Experiment zum unterschwelligen affektiven Priming, dass Frauen ein stärkeres affektives Priming durch glückliche Gesichter zeigten als Männer. Ebenso fanden Hoffmann et al. (2010) heraus, dass Frauen bei der Erkennung subtiler Gesichtsausdrücke von Emotionen präziser waren als Männer. Darüber hinaus erstreckt sich dieser weibliche Vorteil bei der Erkennung von Gesichtsemotionen auch auf andere Materialien wie Stimme (Demenescu et al., 2014; Lambrecht et al., 2014), Punktlichtanzeigen (Alaerts et al., 2011), Musik (Hunter et al., 2011) und multisensorische Emotionsausdrücke (Collignon et al., 2010).

Die weibliche Überlegenheit bei der Emotionsdekodierung ist entsprechend der Verhaltensleistung mit unterschiedlichen neuronalen Bahnen und unterschiedlicher Neurodynamik verbunden. Eine aktuelle Meta-Analyse-Studie zeigte, dass der mediale präfrontale Kortex, der anteriore cinguläre Kortex, der frontale Pol und der Thalamus bei Männern im Vergleich zu Frauen während der Emotionswahrnehmung stärker rekrutiert wurden, während Frauen eine ausgeprägte Aktivierung in der bilateralen Amygdala, dem Hippocampus und einigen Regionen des dorsalen Mittelhirns zeigten (Filkowski et al, 2017), was darauf hindeutet, dass Männer dazu neigen, bilaterale präfrontale Regionen zu rekrutieren, die an rationalem Denken und kognitiver Kontrolle beteiligt sind, während Frauen dazu neigen, bilaterale Amygdala zu rekrutieren, die an einer schnellen emotionalen Bewertung beteiligt sind (AlRyalat, 2017). In Bezug auf die Neurodynamik wurde berichtet, dass Frauen bei der Emotionsdiskriminierung signifikant höhere P100-Werte für ängstliche Gesichter aufwiesen als Männer (Lee et al., 2017) und bei der expliziten Erkennung von glücklichen und traurigen Gesichtern unter neutralen Gesichtern eine längere Latenz und eine höhere Amplitude der P450-Komponente erzeugten als Männer (Orozco und Ehlers, 1998), was darauf hindeutet, dass der weibliche Vorteil bei der Emotionsverarbeitung in der frühen Phase der Verarbeitung von visuellen Merkmalen auf niedriger Ebene und in der späten Phase der eingehenden Bewertung der Emotionalität zum Tragen kommt. Ebenso zeigten Frauen (aber nicht Männer) auffällige N200- und P300-Reaktionen auf mäßig negative Bilder (Li et al., 2008; Yuan et al., 2009) und eine erhöhte N200 bei der Betrachtung unangenehmer Stimuli (Lithari et al., 2010), was darauf hindeutet, dass geschlechtsspezifische Unterschiede bei der Emotionsdekodierung in der anfänglichen Wahrnehmungskodierung und der abwägenden Kategorisierung der emotionalen Ausdrücke vorherrschen. Darüber hinaus fanden Güntekin und Başar (2007) heraus, dass Frauen während der Präsentation von Gesichtsausdrücken signifikant größere okzipitale Beta-Antworten (15-24 Hz) erzeugten als Männer, und argumentierten, dass die Beta-Synchronisation den weiblichen Vorteil bei der Emotionsverarbeitung vermitteln könnte.

Die oben genannten Studien lieferten wichtige Erkenntnisse über die weibliche Überlegenheit bei der Emotionsverarbeitung. Unseres Wissens nach wurde der Einfluss von Kontextfaktoren auf die Emotionsverarbeitung jedoch weitgehend vernachlässigt, obwohl diese Faktoren einen großen Einfluss darauf haben, wie Beobachter Gesichtsausdrücke letztlich erkennen (Barrett et al., 2011; Kring und Campellone, 2012). Aus diesem Grund hoffen wir, Licht in diese Angelegenheit zu bringen, indem wir die interpersonelle Version der Glücksspielaufgabe von Gehring und Willoughby (Gehring und Willoughby, 2002; Chen et al., 2017) verwenden, bei der die Teilnehmer zwischen zwei monetären Optionen wählen und orthogonal kombinierte monetäre und emotionale Hinweise als Feedback erhalten (Vrtička et al., 2014). Mit diesem zwischenmenschlichen Paradigma wollen wir den weiblichen Vorteil bei der Emotionsverarbeitung im naturalistischen Kontext bei gleichzeitigem emotionalem und monetärem Feedback untersuchen.

Die neurophysiologischen Studien zur Feedbackverarbeitung konzentrierten sich auf zwei Komponenten des ereigniskorrelierten Potenzials (ERP). Die eine ist die frontozentrale Peaking-Komponente etwa 250-300 ms nach dem Feedback, von der angenommen wird, dass sie die frühe Bewertung des Leistungsfeedbacks und die Handlungsüberwachung widerspiegelt (Zhou et al., 2010; Ullsperger et al., 2014; Proudfit, 2015; Sambrook und Goslin, 2015). Ursprünglich wurde er mit negativem Feedback in Verbindung gebracht und als feedbackbezogene Negativität (FRN; Gehring und Willoughby, 2002; Yeung et al., 2004) bezeichnet. Neuere Forschungen haben jedoch gezeigt, dass der FRN-Effekt eher durch eine belohnungsbezogene Positivität (RewP) angetrieben wird, die eine standardmäßige frontozentrale N2-Komponente abschwächt und die bei positiven, aber nicht bei negativen Ergebnissen vorhanden ist (Proudfit, 2015; Heydari und Holroyd, 2016). Die andere ist die Feedback-bezogene P300, eine positive Auslenkung mit parietaler Verteilung, die zwischen 300 ms und 600 ms nach dem Feedback auftritt. Diese positive Komponente, die mit einer detaillierteren und bewussteren Bewertung der motivierenden Bedeutung des Leistungsfeedbacks verbunden ist, ist Berichten zufolge bei positivem Feedback größer als bei negativem Feedback (Yeung et al., 2004; Leng und Zhou, 2010; Li et al., 2010; Ulrich und Hewig, 2014; Mason et al., 2016; Zhao et al., 2016). Darüber hinaus sind diese beiden Komponenten sowohl für monetäres als auch für emotionales Feedback empfindlich, da in einer früheren Studie berichtet wurde, dass emotionale und monetäre Belohnungen morphologisch ähnliche RewP (Ethridge et al., 2017) und feedbackbezogene P300 (Oumeziane et al, 2017).

Da emotionale Hinweise die Entscheidungsfindung beeinflussen können (van Kleef et al., 2004; Averbeck und Duchaine, 2009; Parkinson et al., 2012; Chen et al., 2017), sagten wir voraus, dass emotionale Hinweise mit monetären Hinweisen bei der Feedback-Verarbeitung interagieren würden. Insbesondere sollte der wütende Gesichtsausdruck des Gegners die Risikoneigung erhöhen und die mit Gewinnen und Verlusten verbundene RewP und feedbackbezogene P300 verringern, während glückliche Gesichtsausdrücke den gegenteiligen Effekt zeigen, wenn zwischenmenschliche Emotionen ihren Einfluss durch affektive Reaktionen ausüben (van Kleef, 2009). In Anbetracht der Tatsache, dass Frauen bei der Dekodierung von Emotionen besser abschneiden als Männer (Hall, 1978; Hall und Matsumoto, 2004; Kret und De Gelder, 2012; Sawada et al., 2014; Weisenbach et al., 2014) und dass man davon ausgeht, dass Frauen interpersonell sensibler sind als Männer (Briton und Hall, 1995; Spence et al, 1975), stellten wir die Hypothese auf, dass die Modulation zwischenmenschlicher Emotionen bei Frauen auffälliger ist als bei Männern.

Materialien und Methoden

Teilnehmer

Fünfzig rechtshändige Universitätsstudenten (25 Frauen) wurden für die Teilnahme an diesem Experiment rekrutiert. Alle Teilnehmer wiesen eine normale Hör- und normale oder korrigierte bis normale Sehschärfe auf und waren frei von neurologischen oder psychiatrischen Problemen. Vier Teilnehmer (zwei Frauen) wurden wegen übermäßiger EEG-Artefakte in den Aufzeichnungen von der Analyse ausgeschlossen. Bei den verbleibenden Teilnehmern zeigten sich keine signifikanten Unterschiede zwischen den Geschlechtern in Bezug auf Alter, Persönlichkeit und emotionale Intelligenz (EI; siehe Tabelle 1 zur Veranschaulichung). Diese Studie wurde in Übereinstimmung mit den Empfehlungen der Deklaration von Helsinki durchgeführt. Das Protokoll wurde von der Ethikkommission der Shaanxi Normal University genehmigt. Alle Probanden gaben ihre schriftliche Einwilligung gemäß der Deklaration von Helsinki.

Vorgang

Beim Betreten des Labors wurde den Teilnehmern ein gleichgeschlechtlicher Partner vorgestellt, der über ein Computernetz als Gegner in einem Glücksspiel auftreten würde. Ihnen wurde gesagt, dass sie als Konkurrenten spielen würden, d. h., ein Verlust für den Teilnehmer bedeutet einen Gewinn für seinen Gegner in gleicher Höhe und umgekehrt. Dann wurden ihre Gesichtsausdrücke (glücklich, wütend und neutral) mit einer Canon EOS 600D aufgezeichnet und als Feedback-Stimuli verwendet. Ohne Wissen des Teilnehmers wurde der Gesichtsausdruck des anderen Teilnehmers im Voraus aufgezeichnet und validiert. Unmittelbar nach der informierten Zustimmung wurden die Teilnehmer mit ¥40 ausgestattet. Es wurde ihnen gesagt, dass sie das Geld während der Studie riskieren könnten, und sie wurden gebeten, es in ihre Brieftasche zu stecken. Den Teilnehmern wurde gesagt, dass sie je nach ihren Leistungen zusätzliche Belohnungen oder Bestrafungen erhalten würden. Der tatsächliche Gewinn für jeden Teilnehmer lag zwischen ¥30 und ¥50.

In Anlehnung an unsere frühere Studie (Chen et al., 2017) wurde die Aufgabe in der vorliegenden Studie an die Glücksspielaufgabe von Gehring und Willoughby (Gehring und Willoughby, 2002) angepasst. Die wichtigste Anpassung war die Interaktivität (Chen et al., 2017) und das Feedback, das orthogonal mit monetären und emotionalen Hinweisen kombiniert wurde (Vrtička et al., 2008, 2014; Chen et al., 2017). Abbildung 1 zeigt ein schematisches Diagramm eines Versuchs in dieser Aufgabe. Nach einer Fixationsphase wurde den Teilnehmern mitgeteilt, dass der Computer den Ausführenden und den Beobachter für jede Spielrunde nach dem Zufallsprinzip auswählen würde. Die Person, die als Ausführender ausgewählt wurde, sollte die Zahl 10 oder 50 (Cent) sehen und so schnell wie möglich eine Wahl treffen, indem sie die entsprechende Taste drückt. Nachdem die Wahl für 300-1500 ms nach dem Zufallsprinzip präsentiert wurde, sah der Beobachter das monetäre Ergebnis und wählte einen seiner Gesichtsausdrücke, um seine Einstellung anzuzeigen: Glück bedeutet, dass er/sie mit dem Ergebnis zufrieden ist, Ärger bedeutet, dass er/sie über das Ergebnis verärgert ist, und neutrale Ausdrücke bedeuten keine spezifischen Emotionen. Dann wurde der gewählte Gesichtsausdruck 1000 ms lang mit den Geldwerten („+50“ oder „-50“) auf der Stirn überlagert. Während „+“ anzeigte, dass der Darsteller die Punkte gewonnen hatte, zeigte „-“ an, dass der Darsteller die Punkte verloren hatte. Die Teilnehmer wussten nicht, dass die monetären Ergebnisse und die affektiven Reaktionen der Partner im Voraus festgelegt worden waren. Jeder Teilnehmer wurde in zwei Dritteln der Versuche als Ausführender und im restlichen Drittel als Beobachter ausgewählt. Jeder Teilnehmer erhielt vier Arten von Rückmeldungen (glücklich-gewinnen, glücklich-verlieren, wütend-gewinnen und wütend-verlieren) gleichermaßen bei 64 Versuchen. Um das Spiel realistischer zu gestalten, wurden 32 neutrale Gewinnversuche und 32 neutrale Verlustversuche als Füller eingefügt, die nicht in die Datenanalyse einbezogen wurden. Das gesamte Experiment bestand aus 448 Versuchen, die in acht Blöcke mit jeweils 56 Versuchen unterteilt waren.

EEG-Aufzeichnung

EEG-Messungen wurden an 64 Stellen der Kopfhaut mit Zinn-Elektroden, die in einer elastischen Kappe (Brain Product, München, Deutschland) montiert waren, nach dem modifizierten erweiterten 10-20-System aufgezeichnet, wobei jede Stelle online auf den FCZ bezogen wurde. Das vertikale Elektrookulogramm (EOG) wurde supra-orbital und infra-orbital vom rechten Auge aufgezeichnet. Das horizontale EOG wurde als linker bzw. rechter Orbitalrand aufgezeichnet. Die EEG- und EOG-Messungen wurden mit einem Bandpass von 0,05-100 Hz verstärkt und für die Offline-Analyse kontinuierlich mit 1000 Hz digitalisiert. Die Impedanz aller Elektroden wurde auf weniger als 5 kΩ gehalten.

Datenanalyse

Vorverarbeitung

Die „10“ ist definiert als die Option mit geringem Risiko (kleiner potenzieller Gewinn oder Verlust), während die „50“ als die Option mit hohem Risiko (großer potenzieller Gewinn oder Verlust) definiert ist. Die Risikopräferenz wurde als „Risikoverhältnis“ gemessen, indem die Anzahl der risikoreichen Optionen durch die Gesamtzahl der Optionen geteilt wurde. In Anlehnung an frühere Studien (Gehring und Willoughby, 2002; Chen et al., 2017) analysierten wir in der aktuellen Studie das vorangegangene Ergebnis zum Risikoverhalten. So wurden das Risikoverhältnis des zweiten Versuchs bei aufeinanderfolgenden Versuchen und die entsprechenden Reaktionszeiten (RTs; über drei Standardabweichungen hinaus wurden bei der RT-Berechnung ausgeschlossen) als abhängige Variable berechnet (siehe Abbildung 2).

Die EEG-Daten wurden mit EEGLAB (eeglab13_6_5b), einer Open-Source-Toolbox auf der MATLAB-Plattform (R2014a), vorverarbeitet. Zunächst wurden die Daten bei 0,5 Hz hochpassgefiltert und offline auf bilaterale Mastoidelektroden referenziert. Die Daten wurden in Epochen um die Präsentation der Ergebnis-Feedback-Stimuli (-200 bis 800 ms nach dem Stimulus) segmentiert. Die epochalen Daten wurden 200 ms vor Beginn des Feedbacks auf die Basislinie korrigiert. EEG-Epochen mit großen Artefakten (über ±100 μV) wurden entfernt, und Kanäle mit schlechter Signalqualität wurden mit der EEGLAB-Toolbox (Perrin et al., 1989) sphärisch interpoliert. Trials, die durch Augenblinzeln und andere Artefakte verunreinigt waren, wurden mit einem Algorithmus der unabhängigen Komponentenanalyse (Delorme und Makeig, 2004) korrigiert. Im Durchschnitt wurden 59,89 ± 4,17, 59,46 ± 3,71, 59,75 ± 4,48 und 59,21 ± 4,90 artefaktfreie Trials für die Bedingungen verlieren-ängstlich, verlieren-freudig, gewinnen-ängstlich und gewinnen-freudig für Frauen erhalten, während 58,83 ± 2,91, 58,61 ± 2,47, 57,56 ± 3,18 und 58,44 ± 3,27 für Männer übrig blieben. Man beachte, dass die Größenordnung (10 vs. 50) des Ergebnisses aus Gründen der Übersichtlichkeit zusammengefasst wurde. Nach Tiefpassfilterung bei 30 Hz wurden die extrahierten durchschnittlichen Wellenformen für jeden Teilnehmer und jede Bedingung zur Berechnung der großen durchschnittlichen Wellenformen verwendet. Für die statistischen Analysen wurden in Anlehnung an frühere Studien (Calvo und Beltrán, 2013; Chen et al, 2017) wurde die mittlere Amplitude zwischen 220 ms und 280 ms über den fronto-zentralen Cluster (F1, Fz, F2, FC1, FCz, FC2, C1, Cz, C2) für RewP berechnet, während die mittlere Aktivität zwischen 300 ms und 500 ms am parietalen Cluster (P1, Pz, P2, PO3, POz, PO4) berechnet wurde, um die Feedback-P300 zu bewerten (siehe Abbildung 3).

Statistische Analyse

Wir gaben die Verhaltensdaten und die ERP-Daten in ANOVAs mit wiederholten Messungen ein, wobei die Ergebnisvalenz (Verlust vs. Gewinn) und die Emotion (glücklich vs. wütend) als Within-Subject-Faktoren und das Geschlecht (männlich vs. weiblich) als Between-Subject-Faktor verwendet wurden. Um zu untersuchen, wie die Teilnehmer die aktuelle interpersonelle Glücksspielaufgabe annehmen, wurden die Raten der einzelnen emotionalen Ausdrücke, die sie als Feedback wählten, entsprechend analysiert. Die Freiheitsgrade des F-Verhältnisses wurden nach der Greenhouse-Geisser-Methode korrigiert, und Mehrfachvergleiche wurden, falls erforderlich, nach Bonferroni angepasst. Die Effektgrößen sind als partielles Eta-Quadrat (ηp2) angegeben.

Ergebnisse

Verhaltensleistung

Die Teilnehmer wählten mehr risikoreiche Optionen nach Verlusten (0,54 ± 0,02) als nach Gewinnen (0,42 ± 0,03), (F(1,44) = 15,45, p < 0,001, ηp2 = 0,26). Außerdem gab es eine marginale signifikante Zwei-Wege-Interaktion zwischen Emotion und Ergebnis (F(1,44) = 3,29, p = 0,08, ηp2 = 0,06) und eine marginale signifikante Zwei-Wege-Interaktion zwischen Emotion und Geschlecht (F(1,44) = 3,88, p = 0,05, ηp2 = 0,08). Die Analyse des einfachen Effekts zeigte, dass der Unterschied in der Risikoauswahl nach wütenden Ausdrücken des Gegners (gewinnen: 0,43 ± 0,04 vs. verlieren: 0,56 ± 0,03, p < 0,001) im Vergleich zu glücklichen Ausdrücken (gewinnen: 0,41 ± 0,04 vs. verlieren: 0,51 ± 0,03, p = 0,02; siehe Abbildung 2A) auffälliger war. Während die Entscheidungen von Frauen tendenziell durch den Gesichtsausdruck des Gegners beeinflusst wurden (glücklich: 0,45 ± 0,03 vs. wütend: 0,48 ± 0,03, p = 0,05), waren die Entscheidungen von Männern immun gegen den Gesichtsausdruck des Gegners (glücklich: 0,50 ± 0,03 vs. wütend: 0,49 ± 0,03, p = 0,39). Die Analyse der RTs zeigte nur einen signifikanten Haupteffekt der Emotion (F(1,44) = 5.29, p = 0.03, ηp2 = 0.11), wobei die RTs nach glücklichen Ausdrücken des Gegners (805 ± 22 ms) im Vergleich zu wütenden Ausdrücken (788 ± 22 ms; siehe Abbildung 2B) länger waren.

Die Analyse der Raten des emotionalen Ausdrucks zeigte nur eine Zwei-Wege-Interaktion zwischen Emotion und Ergebnis (F(2,88) = 10.11, p = 0.002, ηp2 = 0.19). Eine einfache Effektanalyse zeigte, dass die wütenden Ausdrücke (0,21 ± 0,03) weniger ausgewählt wurden als die glücklichen (0,43 ± 0,03, p = 0,01) und neutralen (0,36 ± 0,04, p = 0,03) Ausdrücke, wenn der Gegner das Spiel verlor, im Gegensatz dazu waren die glücklichen Ausdrücke (0,21 ± 0,03) weniger ausgewählt als die wütenden (0,42 ± 0,04, p = 0,01) und neutralen (0,38 ± 0,04, p = 0.01) Ausdrücke, wenn der Gegner das Spiel gewann (siehe Abbildung 2C).

Neurophysiologische Leistung

Die Analyse von RewP zeigte einen Haupteffekt der Emotion (F(1,44) = 9.32, p = 0.004, ηp2 = 0.18), eine signifikante Interaktion von Emotion × Geschlecht (F(1,44) = 4.42, p = 0.04, ηp2 = 0.09), und eine marginale signifikante Interaktion von Emotion × Ergebnisvalenz (F(1,44) = 3.32, p = 0.07, ηp2 = 0.07). Eine einfache Effektanalyse (siehe Abbildung 3) zeigte, dass Frauen die Ausdrücke wütend (-0,32 ± 0,68 μV) und glücklich (0,69 ± 0,73 μV, p < 0,01) unterschieden, während Männer dies nicht taten (wütend: 0,63 ± 0,68 μV vs. glücklich: 0,81 ± 0,73 μV, p = 0,53). Außerdem war die RewP nach glücklichen Ausdrücken (0,84 ± 0,57 μV) positiver als nach wütenden Ausdrücken (-0,09 ± 0,46 μV, p = 0,002), wenn die Teilnehmer das Spiel gewannen, während die RewP kaum zwischen den Emotionen unterschieden wurde (glücklich: 0,66 ± 0,49 μV vs. wütend: 0,40 ± 0,49 μV). wütend: 0,40 ± 0,52 μV, p = 0,31), wenn die Teilnehmer das Spiel verloren.

Die Analyse der P300-Amplituden zeigte einen Haupteffekt der Ergebnisvalenz (F(1,44) = 25,22, p < 0,001, ηp2 = 0,37), und einen Haupteffekt der Emotion (F(1,44) = 7,77, p = 0,008, ηp2 = 0,15). Ebenfalls signifikant waren die Interaktion von Emotion × Ergebnisvalenz (F(1,44) = 12.98, p = 0.001, ηp2 = 0.23) und eine signifikante Interaktion von Ergebnisvalenz × Geschlecht (F(1,44) = 4.63, p = 0.03, ηp2 = 0.10). Kritisch ist, dass die dreifache Interaktion von Emotion × Ergebnisvalenz × Geschlecht signifikant ist (F(1,44) = 4,94, p = 0,03, ηp2 = 0,10). Die Analyse der einfachen Effekte ergab, dass bei den Frauen die Gewinne (4,70 ± 0,46 μV) größere P300-Amplituden auslösten als die Verluste (3,86 ± 0,43 μV, p = 0,001), wenn sie von glücklichen Ausdrücken begleitet wurden, während die P300-Unterschiede zwischen Gewinnen (4,32 ± 0,51 μV) und Verlusten (4,43 ± 0,47 μV, p = 0,44) geringer waren, wenn sie von wütenden Ausdrücken begleitet wurden. Im Gegensatz dazu lösten bei den Männern die Gewinne größere P300 aus als die Verluste, wenn sie von wütenden (5,92 ± 0,51 μV vs. 5,17 ± 0,47 μV, p < 0,001) und glücklichen (5,58 ± 0,46 μV vs. 4,60 ± 0,42 μV, p < 0,001) Ausdrücken begleitet wurden.

Diskussion

Um die weibliche Überlegenheit der Emotionsdekodierung in einem realen sozialen Kontext zu untersuchen, mussten die Teilnehmer dieser Studie ein interpersonelles Glücksspiel spielen, bei dem monetäre und emotionale Hinweise orthogonal als Feedback kombiniert wurden. Die Ergebnisse zeigten, dass die Teilnehmer mehr glückliche Ausdrücke für die Verluste der Gegner, aber mehr wütende Ausdrücke für die Gewinne der Gegner wählten. Außerdem wählten die Teilnehmer nach Verlusten mehr risikoreiche Optionen als nach Gewinnen, und dieser Effekt war auffälliger, wenn er mit wütenden Ausdrücken der Gegner einherging. Während die Risikoneigung von Frauen durch das emotionale Feedback der Gegner beeinflusst wurde, zeigte sich bei Männern keine solche Tendenz. In Übereinstimmung mit diesen Verhaltensergebnissen wurden RewP und Feedback P300 bei Frauen durch das emotionale Feedback der Gegner beeinflusst, nicht aber bei Männern. Auf die Bedeutung dieser Befunde wird im Folgenden eingegangen.

Nach dem Emotions as Social Information Model (van Kleef, 2009) beeinflussen emotionale Ausdrücke das Verhalten von Beobachtern, indem sie bei ihnen Inferenzprozesse und/oder affektive Reaktionen auslösen; folglich können emotionale Ausdrücke als Strategie zur Beeinflussung des Verhaltens von Beobachtern eingesetzt werden (Xiao und Houser, 2005). Die Teilnehmer der aktuellen Studie wählten mehr Freude für die Verluste der Gegner, aber mehr Wut für die Siege der Gegner, was darauf hindeutet, dass sie sich des Versuchsaufbaus bewusst waren und emotionale Ausdrücke als Taktik einsetzten, um die Gegner zu beeinflussen. Im Gegenzug nahmen wir an, dass die Teilnehmer das emotionale Feedback der Gegner ernst nehmen würden, da sie strategisch vorgingen, wenn sie das Recht hatten, emotionales Feedback zu geben. Somit kann dieses Ergebnis die gute Validität unseres interpersonellen Glücksspiels belegen.

In Übereinstimmung mit früheren Studien (Gehring und Willoughby, 2002; Yeung et al., 2004; Chen et al., 2017) waren die Teilnehmer eher bereit, auf riskante Ergebnisse zu setzen, wenn sie im vorherigen Versuch verloren hatten. Dies könnte darauf zurückzuführen sein, dass die Teilnehmer eher bereit waren, größere monetäre Belohnungen zu erwarten, um negative Konsequenzen zu verringern. Im Gegensatz dazu neigten sie eher dazu, das Geld, das sie hatten, zu schützen und zeigten daher ein konservativeres Verhalten, wenn sie mit belohnendem Feedback konfrontiert wurden. Ergänzend zu den vorangegangenen Studien zeigte die aktuelle Studie, dass die Bereitschaft, nach Verlusten riskante Entscheidungen zu treffen, durch das emotionale Feedback der Gegner beeinflusst wurde. Insbesondere verstärkte der wütende Gesichtsausdruck des Gegners die Risikobereitschaft im Vergleich zum glücklichen Gesichtsausdruck. In Anbetracht der Tatsache, dass wütende und glückliche Ausdrücke als soziales Feedback eine ähnliche Wirkung haben können wie monetäres Feedback (Vrtička et al., 2014; Ethridge et al., 2017; Oumeziane et al., 2017), spekulieren wir, dass die aktuelle Veränderung aus der Interaktion von zwei Arten von Feedback-Cues resultiert. In Verbindung mit dem Einfluss emotionaler Hinweise auf die RTs stützt der aktuelle Befund zudem die Annahme, dass zwischenmenschliche Emotionen die Entscheidungsfindung beeinflussen (van Kleef et al., 2004; Averbeck und Duchaine, 2009; Parkinson et al., 2012; Chen et al., 2017).

In Übereinstimmung mit diesen verhaltensbezogenen Befunden beobachteten wir eine auffällige Interaktion zwischen monetären und emotionalen Hinweisen sowohl auf der RewP als auch auf der Feedback-P300. Dieser Befund replizierte die frühere Erkenntnis, dass der wütende Ausdruck des Gegners das Differenzierungsmuster von RewP/FRN umkehrte und die mit Verlusten und Gewinnen verbundene Differenz der Feedback-P300 verringerte (Chen et al., 2017). In Anlehnung an frühere Studien (Chen et al., 2017; Proudfit, 2015; Heydari und Holroyd, 2016) spekulierten wir, dass dieses Phänomen darauf zurückzuführen sein könnte, dass die wütenden Ausdrücke des Gegners als negatives Feedback aufgefasst wurden und somit die durch Siege hervorgerufene positiv ausgerichtete Ablenkung verringerten. Darüber hinaus steht das aktuelle Ergebnis im Einklang mit früheren Studien, die zeigen, dass zwischenmenschliche Gefühlsausdrücke Verhandlungen (van Kleef et al., 2004), Streitbeilegung (Friedman et al., 2004), Kooperation (Krumhuber et al., 2007) und prosoziales Verhalten (van Doorn et al., 2015) beeinflussen. Zusammengenommen liefern diese Ergebnisse Belege für die Annahme, dass emotionale Informationen die Entscheidungsfindung beeinflussen (Averbeck und Duchaine, 2009; Evans et al., 2011; Parkinson et al., 2012; Aïte et al., 2013). Ergänzend zu den früheren Studien zeigten die aktuellen Ergebnisse die Neurodynamik der Auswirkungen zwischenmenschlicher Emotionen auf. In Anbetracht der Tatsache, dass RewP/FRN mit einer frühen Bewertung von Leistungsfeedback und Handlungsüberwachung verbunden ist (Gehring und Willoughby, 2002; Holroyd et al., 2008; Ullsperger et al., 2014; Proudfit, 2015), während P300 eine elaborierte Bewertung der motivationalen Bedeutung von Ergebnissen widerspiegelt (Yeung et al., 2004; Leng und Zhou, 2010; Li et al., 2010; Ulrich und Hewig, 2014; Mason et al, 2016; Zhao et al., 2016), deuten die aktuellen Ergebnisse darauf hin, dass zwischenmenschliche Emotionen die Ergebnisverarbeitung sowohl in der frühen Phase der Überwachung der motivationalen Bedeutung als auch in der späten Phase der kognitiven Bewertungsverarbeitung beeinflussen könnten.

Noch wichtiger für die aktuelle Studie ist, dass wir herausgefunden haben, dass Frauen anfälliger für die Beeinflussung durch das emotionale Feedback der Gegner waren. Das heißt, dass der wütende Gesichtsausdruck des Gegners die Risikoneigung der Frauen erhöhte, die RewP verringerte und die P300-Rückmeldung im Vergleich zu glücklichen Gesichtsausdrücken verringerte. In Anbetracht der Tatsache, dass wütende Ausdrücke als negatives soziales Feedback verwendet wurden (Vrtička et al., 2014; Ethridge et al., 2017; Oumeziane et al., 2017) und kleinere RewP (Ethridge et al., 2017) und Feedback-P300 (Oumeziane et al., 2017) auslösten, deuten die aktuellen Ergebnisse darauf hin, dass Frauen sehr anfällig für emotionales Feedback sind und dementsprechend die Amplitude von RewP und P300 veränderten. Basierend auf der Modulation von RewP und Feedback P300 scheint es, dass der Einfluss von wütenden Ausdrücken sogar den Einfluss von monetären Hinweisen sowohl in der frühen Phase der Überwachung der motivationalen Bedeutung als auch in der späten Phase der kognitiven Bewertung bei Frauen überschatten kann. Im Gegensatz dazu wirkte das emotionale Feedback bei Männern nur während der frühen Phase der Salienzüberwachung auf die Wirkung monetärer Hinweise ein, nicht aber in der späten Phase der eingehenden Bewertung. Dieses Ergebnis steht im Einklang mit den neuroanatomischen Erkenntnissen, dass Männer eher rational sind, indem sie bilaterale präfrontale Regionen rekrutieren, während Frauen eher emotional sind, indem sie bilaterale Amygdala rekrutieren, wenn sie mit emotionalen Informationen konfrontiert werden (AlRyalat, 2017; Filkowski et al., 2017). Tatsächlich wird seit langem vermutet, dass Frauen bei der Erkennung von Emotionsausdrücken besser abschneiden als Männer (McClure, 2000; Li et al., 2008; Yuan et al., 2009; Donges et al., 2012; Erol et al., 2013; Lee et al., 2013; Weisenbach et al., 2014; Mason et al., 2016) und anfälliger dafür sind, von emotionalen Informationen beeinflusst zu werden (Schirmer et al., 2002, 2004; Kim und Son, 2015). Der derzeitige auffällige weibliche Vorteil bei der Emotionsdekodierung sowohl in der frühen Phase der Überwachung der motivationalen Salienz (RewP) als auch in der späten Phase der kognitiven Bewertungsverarbeitung (Feedback P300) stand im Einklang mit den Erkenntnissen, dass Geschlechterunterschiede bei der Emotionsverarbeitung in der frühen Phase der Emotionsextraktion (Lee et al., 2017) und in der späten Phase der Emotionsvertiefung (Orozco und Ehlers, 1998) auftreten. Insgesamt lieferte die aktuelle Studie konvergente Beweise für den Geschlechtsunterschied bei der Dekodierung zwischenmenschlicher Emotionen und fügte diesem Bereich neues Wissen hinzu, indem sie die kontextuellen Faktoren berücksichtigte (Barrett et al., 2011; Kring und Campellone, 2012).

Obwohl die Erklärung des Einflusses des wütenden Ausdrucks auf die Feedback-P300 recht einleuchtend ist, ist die Umkehrung von RewP/FRN für Verluste und Siege immer noch schwer zu verstehen. Dieses Phänomen scheint jedoch robust zu sein, da wir dieses Muster erneut beobachtet haben (Chen et al., 2017). Ein durchaus möglicher Grund ist die Kongruenz zwischen emotionalen und monetären Hinweisen: Die Inkongruenz könnte zu einer negativeren Valenz führen. Zur Unterstützung dieser Vermutung wurde in einer Studie mit ähnlichem Design berichtet, dass der rechte inferiore frontale Gyrus bei inkongruentem Feedback stärker aktiviert war als bei kongruentem Feedback (Vrtička et al., 2014). Ein weiterer möglicher Grund ist, dass das emotionale Feedback so auffällig ist, dass es den Einfluss des monetären Feedbacks überschattet. Die großen Gesichtsausdrücke, die in der aktuellen Studie mit kleinen monetären Hinweisen überlagert wurden, könnten diese Tendenz ebenfalls verstärken. All diese Spekulationen bedürfen jedoch noch weiterer Untersuchungen.

Trotz der Beiträge dieser Studie sollten einige Einschränkungen beachtet werden. Erstens erhöht die Verwendung von emotionalen Äußerungen von Teilnehmern und Mitstreitern sicherlich die ökologische Validität, die externe Validität könnte jedoch eingeschränkt sein. Zweitens haben wir zwar einen deutlichen Geschlechtsunterschied bei der Dekodierung zwischenmenschlicher Emotionen gefunden, nachdem wir Alter, Persönlichkeit und EI kontrolliert hatten, aber wir haben den Hormonspiegel und den Menstruationszyklus nicht berücksichtigt. Angesichts der Tatsache, dass Geschlechtshormone und Zyklusphasen mit dem Geschlechtsdimorphismus bei der Erkennung von Gesichtsemotionen in Verbindung gebracht werden (Derntl et al., 2008; Guapo et al., 2009), sollten zukünftige Studien diese Faktoren in Betracht ziehen. Drittens ist die Frage, ob das biologische Geschlecht oder die psychologische Geschlechtsidentität für den Geschlechtsunterschied (Bourne und Maxwell, 2010) bei der Verarbeitung zwischenmenschlicher Emotionen von Bedeutung ist, auch ein interessantes Thema für zukünftige Studien.

Schlussfolgerung

In der vorliegenden Studie wurde der Geschlechtsunterschied bei der Verarbeitung zwischenmenschlicher Emotionen untersucht. Die Teilnehmer wurden gebeten, zwischenmenschliche Glücksspiele durchzuführen, wobei die emotionalen Ausdrücke der Gegner als Feedback präsentiert wurden. Es zeigte sich, dass der wütende Ausdruck des Gegners die Risikoneigung von Frauen erhöhte und die Amplitude von RewP und Feedback P300 verringerte. Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass Frauen empfindlicher auf emotionale Ausdrücke in zwischenmenschlichen Interaktionen reagieren, was sich in der frühen Phase der Überwachung der motivationalen Bedeutung und der späten Phase der bewussten Bewertung der Ergebnisse zeigt.

Beiträge der Autoren

XC, HY und TZ entwarfen die Studie und diskutierten die Ergebnisse. HY, TZ und YC organisierten die Studien, analysierten die Daten und schrieben einen ersten Entwurf des Artikels, der von YL überarbeitet wurde.

Finanzierung

Diese Arbeit wurde unterstützt von Funded projects for the Academic Leaders and Academic Backbones, Shaanxi Normal University 16QNGG006, Fundamental Research Funds for the Central Universities under grant GK201603124, und Major project of medicine science and technology of PLA (Grant no. AWS17J012).

Erklärung zu Interessenkonflikten

Die Autoren erklären, dass die Forschung in Abwesenheit von kommerziellen oder finanziellen Beziehungen durchgeführt wurde, die als potenzieller Interessenkonflikt ausgelegt werden könnten.