Frontiers in Human Neuroscience

Introduzione

Si ritiene che le femmine abbiano una superiorità nella competenza emotiva come la comprensione delle emozioni altrui incorporata nei segnali facciali (Hall, 1978; Hall e Matsumoto, 2004; Kret e De Gelder, 2012; Sawada et al, 2014; Weisenbach et al., 2014), anche tra gli adolescenti e i neonati (McClure, 2000; Lee et al., 2013). Tuttavia, rimane poco chiaro se questo vantaggio si estenda alle interazioni interpersonali reali, poiché ai partecipanti degli studi precedenti è stato richiesto di riconoscere le emozioni da immagini statiche senza un contesto socio-emotivo naturalistico (Hall, 1978; Filkowski et al., 2017). Questo è di grande importanza dato che la decodifica delle informazioni emotive avviene sempre in un contesto specifico (Fukushima e Hiraki, 2006; Jack e Schyns, 2015; Wiggert et al., 2015; Pádua Júnior et al., 2016). Pertanto, il presente studio ha affrontato questo problema registrando le risposte comportamentali ed elettrofisiologiche mentre i partecipanti eseguono un gioco d’azzardo interpersonale con le emozioni facciali degli avversari date come feedback (Chen et al., 2017).

È ampiamente riportato che le femmine sono più sensibili alle emozioni facciali rispetto ai maschi (McClure, 2000; Donges et al., 2012; Erol et al., 2013; Lee et al., 2013; Weisenbach et al., 2014). Per esempio, le femmine erano più accurate nella categorizzazione delle espressioni paurose rispetto ai maschi nel test di percezione delle emozioni facciali (Weisenbach et al., 2014) e i giudizi delle femmine sulla distanza erano più probabilmente influenzati dalle emozioni facciali (Kim e Son, 2015). E tale vantaggio comportamentale è stato osservato anche nell’adolescenza, con le ragazze più sensibili alle emozioni facciali rispetto ai ragazzi (Lee et al., 2013). Questa superiorità femminile nella decodifica delle emozioni è stata osservata anche a livello subliminale. Per esempio, in un esperimento di priming affettivo subliminale, Donges et al. (2012) hanno riportato che le femmine hanno manifestato un priming affettivo maggiore a causa di volti felici rispetto ai maschi. Allo stesso modo, Hoffmann et al. (2010) hanno scoperto che le femmine erano più accurate dei maschi nel riconoscere sottili manifestazioni facciali di emozioni. Inoltre, tale vantaggio femminile nel riconoscimento delle emozioni facciali si estende ad altri materiali come la voce (Demenescu et al., 2014; Lambrecht et al., 2014), i display a luce puntiforme (Alaerts et al., 2011), la musica (Hunter et al., 2011) e le espressioni emotive multisensoriali (Collignon et al., 2010).

Corrispondente alla performance comportamentale, la superiorità femminile nella decodifica delle emozioni è associata a diversi percorsi neurali e a varie neurodinamiche. Un recente studio di meta-analisi ha mostrato che la corteccia prefrontale mediale, la corteccia cingolata anteriore, il polo frontale e il talamo erano più reclutati negli uomini rispetto alle donne durante la percezione delle emozioni, mentre le donne hanno mostrato un’attivazione distinta nell’amigdala bilaterale, nell’ippocampo e in alcune regioni del mesencefalo dorsale (Filkowski et al., 2017), suggerendo che i maschi tendono a reclutare le regioni prefrontali bilaterali coinvolte nel pensiero razionale e nel controllo cognitivo mentre le femmine tendono a reclutare l’amigdala bilaterale coinvolta nella valutazione emotiva rapida (AlRyalat, 2017). Per quanto riguarda la neurodinamica, è stato riportato che le femmine hanno prodotto una P100 significativamente più grande per le facce paurose rispetto ai maschi nel compito di discriminazione delle emozioni (Lee et al., 2017), e hanno generato una latenza più lunga e una componente P450 di ampiezza maggiore rispetto ai maschi quando hanno individuato esplicitamente facce felici e tristi tra facce neutre (Orozco e Ehlers, 1998), suggerendo che il vantaggio femminile nell’elaborazione delle emozioni emerge nella fase iniziale dell’elaborazione delle caratteristiche visive di basso livello e nella fase finale della valutazione approfondita delle emozioni. Allo stesso modo, le femmine (ma non i maschi) hanno dato risposte N200 e P300 cospicue a immagini moderatamente negative (Li et al., 2008; Yuan et al., 2009) e hanno dimostrato un N200 potenziato quando si vedono stimoli sgradevoli (Lithari et al., 2010), il che implica che la differenza di genere nella decodifica delle emozioni prevale nella codifica percettiva iniziale e nella categorizzazione deliberativa delle espressioni emotive. Inoltre, Güntekin e Başar (2007) hanno scoperto che le femmine hanno generato risposte beta occipitali (15-24 Hz) significativamente più grandi rispetto ai maschi durante la presentazione delle espressioni del viso e hanno sostenuto che la sincronizzazione beta potrebbe mediare il vantaggio femminile nell’elaborazione delle emozioni.

Gli studi esaminati sopra hanno rivelato importanti intuizioni sulla superiorità femminile nell’elaborazione delle emozioni. Tuttavia, per quanto ne sappiamo, l’influenza dei fattori contestuali sull’elaborazione delle emozioni è stata ampiamente trascurata, nonostante questi fattori esercitino un grande impatto sul modo in cui gli osservatori discernono le espressioni facciali (Barrett et al., 2011; Kring e Campellone, 2012). Pertanto, speriamo di fare luce su questo problema utilizzando la versione interpersonale del compito di gioco d’azzardo di Gehring e Willoughby (Gehring e Willoughby, 2002; Chen et al., 2017), in cui i partecipanti hanno scelto tra due opzioni monetarie e hanno ricevuto un feedback ortogonalmente combinato spunti monetari e spunti emotivi (Vrtička et al., 2014). Utilizzando questo paradigma interpersonale, speriamo di sondare il vantaggio femminile nell’elaborazione delle emozioni in un contesto naturalistico in concomitanza con il feedback emotivo e monetario.

Gli studi neurofisiologici di elaborazione del feedback si sono concentrati su due componenti ERP (Event Related Potential). Una è la componente frontocentrale di picco approssimativamente 250-300 ms dopo il feedback, che si pensa rifletta la valutazione precoce del feedback sulle prestazioni e il monitoraggio delle azioni (Zhou et al., 2010; Ullsperger et al., 2014; Proudfit, 2015; Sambrook e Goslin, 2015). Originariamente era legata al feedback negativo e indicata come feedback related negativity (FRN; Gehring e Willoughby, 2002; Yeung et al., 2004), tuttavia, ricerche più recenti hanno indicato che l’effetto FRN può piuttosto essere guidato da una positività della ricompensa (RewP), che attenua una componente N2 frontocentrale di default e che è presente per gli esiti positivi ma non per quelli negativi (Proudfit, 2015; Heydari e Holroyd, 2016). L’altra è la P300 legata al feedback, una deflessione positiva con distribuzione parietale che si verifica tra 300 ms e 600 ms dopo il feedback. Questa componente positiva, che si collega a una valutazione più elaborata e consapevole del significato motivazionale del feedback sulle prestazioni, è stata riportata come più grande per i feedback positivi rispetto a quelli negativi (Yeung et al., 2004; Leng e Zhou, 2010; Li et al., 2010; Ulrich e Hewig, 2014; Mason et al., 2016; Zhao et al., 2016). Inoltre, queste due componenti sono sensibili sia al feedback monetario che a quello emotivo, poiché lo studio precedente ha riportato che la ricompensa emotiva e monetaria ha suscitato RewP morfologicamente simili (Ethridge et al., 2017) e P300 legate al feedback (Oumeziane et al, 2017).

Dato che gli spunti emotivi possono influenzare il processo decisionale (van Kleef et al., 2004; Averbeck e Duchaine, 2009; Parkinson et al., 2012; Chen et al., 2017), abbiamo previsto che gli spunti emotivi avrebbero interagito con quelli monetari nell’elaborazione del feedback. In particolare, le espressioni arrabbiate degli avversari dovrebbero aumentare la tendenza al rischio e diminuire il RewP e la P300 legata al feedback associata a vittorie e perdite, mentre le espressioni felici dimostrano l’effetto opposto se l’emozione interpersonale esercita la sua influenza attraverso la reazione affettiva (van Kleef, 2009). Inoltre, considerando che le femmine superano i maschi nella decodifica delle emozioni (Hall, 1978; Hall e Matsumoto, 2004; Kret e De Gelder, 2012; Sawada et al., 2014; Weisenbach et al., 2014) e si ritiene che le femmine siano più sensibili interpersonalmente degli uomini (Briton e Hall, 1995; Spence et al, 1975), abbiamo ipotizzato che la modulazione delle emozioni interpersonali fosse più cospicua nelle femmine rispetto ai maschi.

Materiali e metodi

Partecipanti

Cinquanta studenti universitari destri (25 femmine) sono stati reclutati per partecipare a questo esperimento. Tutti i partecipanti hanno riferito un’acutezza uditiva normale e un’acutezza visiva normale o corretta fino alla normalità ed erano privi di problemi neurologici o psichiatrici. Quattro partecipanti (due femmine) sono stati esclusi dall’analisi a causa di eccessivi artefatti EEG nelle registrazioni. I partecipanti rimanenti non hanno mostrato alcuna differenza significativa tra i generi per quanto riguarda l’età, la personalità e l’intelligenza emotiva (EI; vedi tabella 1 per l’illustrazione). Questo studio è stato condotto in conformità con le raccomandazioni della Dichiarazione di Helsinki. Il protocollo è stato approvato dal Comitato Etico della Shaanxi Normal University. Tutti i soggetti hanno dato il consenso informato scritto secondo la Dichiarazione di Helsinki.

Procedura

Al momento dell’ingresso in laboratorio, il partecipante è stato presentato a un confederato dello stesso sesso che si sarebbe esibito come avversario in un gioco d’azzardo attraverso una rete di computer. È stato detto loro che avrebbero giocato come concorrenti, vale a dire, una perdita per il partecipante significa una vittoria per il suo avversario nella stessa quantità, e viceversa. E poi le loro espressioni facciali (felici, arrabbiate e neutre) sono state registrate utilizzando una Canon EOS 600D e utilizzate come stimoli di feedback. All’insaputa del partecipante, l’espressione facciale del confederato è stata preregistrata e convalidata in anticipo. Subito dopo aver dato il consenso informato, i partecipanti sono stati dotati di 40 ¥. È stato detto loro che il denaro era loro da rischiare durante lo studio e hanno chiesto di metterlo nel loro portafoglio. Ai partecipanti è stato detto che ulteriori premi o punizioni sono stati dati in base alle loro prestazioni. Il guadagno effettivo per ogni partecipante variava da ¥30 a ¥50.

Seguendo il nostro studio precedente (Chen et al., 2017), il compito del presente studio è stato adattato dal compito di gioco di Gehring e Willoughby (Gehring e Willoughby, 2002). L’adattamento chiave era l’interattività (Chen et al., 2017) e il feedback che ortogonalmente combinato con spunti monetari ed emotivi (Vrtička et al., 2008, 2014; Chen et al., 2017). La figura 1 mostra un diagramma schematico di una prova in questo compito. In particolare, dopo un periodo di fissazione, ai partecipanti è stato detto che il computer avrebbe selezionato l’esecutore e l’osservatore per ogni turno di gioco in modo casuale. La persona selezionata come esecutore avrebbe visualizzato il numero 10 o 50 (centesimi) e avrebbe fatto una scelta premendo il pulsante corrispondente il più presto possibile. Dopo la scelta presentata per 300-1500 ms in modo casuale, l’osservatore vedeva il risultato monetario e sceglieva una delle sue espressioni facciali per indicare il suo atteggiamento: mentre la felicità significa che è felice del risultato, la rabbia significa che è arrabbiato con il risultato, e le espressioni neutre significano nessuna emozione specifica. Poi, l’espressione facciale selezionata sovrapposta alle indicazioni monetarie (“+50” o “-50”) sulla fronte sono state presentate come feedback per 1000 ms. Mentre “+” indicava che l’esecutore aveva vinto i punti, “-” indicava che l’esecutore aveva perso i punti. All’insaputa del partecipante, i risultati monetari e le risposte affettive del confederato erano predeterminati. Ogni partecipante è stato selezionato come esecutore per due terzi delle prove e come osservatore per il terzo rimanente. Ogni partecipante ha ricevuto quattro tipi di feedback (felice-vincente, felice-perdente, arrabbiato-vincente e arrabbiato-perdente) allo stesso modo con 64 prove. Per rendere il gioco più realistico, 32 prove neutre-vittorie e 32 neutre-perdite sono state incluse come riempitivi, che non sono stati inclusi nell’analisi dei dati. L’intero esperimento consisteva in 448 prove, divise in otto blocchi con 56 prove ciascuno.

Registrazione EEG

Le misurazioni EEG sono state registrate in 64 siti del cuoio capelluto usando elettrodi di stagno montati in un cappuccio elastico (Brain Product, Monaco, Germania) secondo il sistema espanso modificato 10-20, ciascuno riferito online alla FCZ. L’elettrooculogramma verticale (EOG) è stato registrato sopra-orbitalmente e infra-orbitalmente dall’occhio destro. L’EOG orizzontale è stato registrato come il bordo orbitale sinistro rispetto a quello destro. Le misurazioni EEG e EOG sono state amplificate utilizzando un passa banda 0.05-100 Hz e continuamente digitalizzate a 1000 Hz per l’analisi offline. L’impedenza di tutti gli elettrodi è stata mantenuta inferiore a 5 kΩ.

Analisi dei dati

Preelaborazione

Il “10” è definito come l’opzione a basso rischio (piccola vittoria o perdita potenziale) mentre il “50” è definito come l’opzione ad alto rischio (grande vittoria o perdita potenziale). La preferenza per il rischio è stata misurata come “rapporto di rischio” dividendo il numero di scelte ad alto rischio per il numero totale di scelte. Seguendo studi precedenti (Gehring e Willoughby, 2002; Chen et al., 2017), abbiamo analizzato l’esito precedente sul comportamento rischioso nello studio attuale. Così, il rapporto di rischio della seconda prova durante le prove consecutive e i corrispondenti tempi di reazione (RTs; oltre tre deviazioni standard sono stati esclusi nel calcolo RT) sono stati calcolati come variabile dipendente (vedi Figura 2).

I dati EEG sono stati pre-elaborati utilizzando EEGLAB (eeglab13_6_5b), un toolbox open source in esecuzione sulla piattaforma MATLAB (R2014a). In primo luogo, i dati sono stati filtrati passa alto a 0.5 Hz, e ri-riferiti offline agli elettrodi mastoidei bilaterali. I dati sono stati segmentati in epoche intorno alla presentazione degli stimoli di feedback di risultato (-200 a 800 ms stimolo post). I dati epocali sono stati corretti in base alla linea di base utilizzando 200 ms prima dell’inizio del feedback. Epoche EEG con grandi artefatti (superiore a ± 100 μV) sono stati rimossi, e canali con scarsa qualità del segnale sono stati interpolati sfericamente utilizzando EEGLAB toolbox (Perrin et al., 1989). Le prove contaminate da battiti di ciglia e altri artefatti sono stati corretti utilizzando un algoritmo di analisi a componenti indipendenti (Delorme e Makeig, 2004). C’erano in media 59,89 ± 4,17, 59,46 ± 3,71, 59,75 ± 4,48 e 59,21 ± 4,90 prove senza artefatti ottenuti per le condizioni di perdere-angoscia, perdere-felice, vincere-angoscia e vincere-felice per le femmine, mentre 58,83 ± 2,91, 58,61 ± 2,47, 57,56 ± 3,18 e 58,44 ± 3,27 rimasto per i maschi. Si noti che la grandezza (10 vs. 50) del risultato è stato collassato per concisione. Dopo il filtro passa-basso a 30 Hz, le forme d’onda medie estratte per ogni partecipante e condizione sono state utilizzate per calcolare le forme d’onda grande-media. Per le analisi statistiche, seguendo studi precedenti (Calvo e Beltrán, 2013; Chen et al, 2017), l’ampiezza media tra 220 ms e 280 ms sul cluster fronto-centrale (F1, Fz, F2, FC1, FCz, FC2, C1, Cz, C2) è stato calcolato per RewP, mentre l’attività media tra 300 ms e 500 ms al cluster parietale (P1, Pz, P2, PO3, POz, PO4) è stato calcolato per valutare feedback P300 (vedi Figura 3).

Analisi statistica

Abbiamo inserito i dati comportamentali e i dati ERP in ANOVA a misure ripetute, con la valenza dell’esito (perdita vs. vittoria) e l’emozione (felice vs. arrabbiata) come fattori interni al soggetto e il genere (maschio vs. femmina) come fattore intersoggettivo. Per esaminare come i partecipanti prendono l’attuale compito di gioco interpersonale, i tassi di ogni espressione emotiva che hanno scelto come feedback sono stati analizzati di conseguenza. I gradi di libertà del rapporto F sono stati corretti secondo il metodo Greenhouse-Geisser, e i confronti multipli sono stati aggiustati con Bonferroni se necessario. Le dimensioni degli effetti sono mostrate come eta quadrato parziale (ηp2).

Risultati

Prestazione comportamentale

I partecipanti hanno selezionato più opzioni ad alto rischio dopo le perdite (0,54 ± 0,02) che dopo le vittorie (0,42 ± 0,03), (F(1,44) = 15,45, p < 0,001, ηp2 = 0,26). Inoltre, c’erano marginali interazioni significative a due vie tra emozione e risultato (F(1,44) = 3.29, p = 0.08, ηp2 = 0.06), e marginali interazioni significative a due vie tra emozione e genere (F(1,44) = 3.88, p = 0.05, ηp2 = 0.08). L’analisi dell’effetto semplice ha indicato che la differenza nella selezione rischiosa era più cospicua dopo le espressioni arrabbiate degli avversari (vincere: 0,43 ± 0,04 vs. perdere: 0,56 ± 0,03, p < 0,001) rispetto alle espressioni felici (vincere: 0,41 ± 0,04 vs. perdere: 0,51 ± 0,03, p = 0,02; vedi Figura 2A). Inoltre, mentre le scelte delle femmine tendevano a essere influenzate dalle espressioni degli avversari (felice: 0.45 ± 0.03 vs. arrabbiato: 0.48 ± 0.03, p = 0.05), le scelte dei maschi erano immuni dalle espressioni degli avversari (felice: 0.50 ± 0.03 vs. arrabbiato: 0.49 ± 0.03, p = 0.39). L’analisi sui RTs ha mostrato solo un significativo effetto principale di emozione (F(1,44) = 5.29, p = 0.03, ηp2 = 0.11), con i RTs più lunghi dopo gli avversari espressioni felici (805 ± 22 ms) rispetto alle espressioni arrabbiate (788 ± 22 ms; vedi Figura 2B).

L’analisi sui tassi di espressione emotiva ha mostrato solo una interazione a due vie tra emozione e risultato (F(2,88) = 10.11, p = 0.002, ηp2 = 0.19). L’analisi dell’effetto semplice ha indicato che le espressioni arrabbiate (0,21 ± 0,03) sono state meno selezionate di entrambe le espressioni felici (0,43 ± 0,03, p = 0,01) e neutrali (0,36 ± 0,04, p = 0,03) se l’avversario ha perso la partita, al contrario, le espressioni felici (0,21 ± 0,03) sono state meno selezionate di entrambe arrabbiate (0,42 ± 0,04, p = 0,01) e neutrali (0,38 ± 0,04, p = 0,01) se l’avversario ha vinto la partita.01) espressioni se l’avversario ha vinto il gioco (vedi Figura 2C).

Prestazioni neurofisiologiche

L’analisi di RewP ha mostrato un effetto principale di emozione (F(1,44) = 9.32, p = 0.004, ηp2 = 0.18), un’interazione significativa di emozione × genere (F(1,44) = 4,42, p = 0,04, ηp2 = 0,09), e una marginale interazione significativa di emozione × valenza risultato (F(1,44) = 3,32, p = 0,07, ηp2 = 0,07). Semplice analisi degli effetti (vedi Figura 3) ha indicato le femmine differenziato la rabbia (-0.32 ± 0.68 μV) da felice (0.69 ± 0.73 μV, p < 0.01) espressioni, mentre i maschi non è riuscito a fare questo (arrabbiato: 0.63 ± 0.68 μV vs felice: 0.81 ± 0.73 μV, p = 0.53). Inoltre, il RewP era più positivo andando a seguito di espressioni felici (0.84 ± 0.57 μV) rispetto alle espressioni arrabbiate (-0.09 ± 0.46 μV, p = 0.002) se i partecipanti hanno vinto il gioco, mentre il RewP era appena differenziato tra le emozioni (felice: 0.66 ± 0.49 μV vs. arrabbiato: 0.40 ± 0.52 μV, p = 0.31) se i partecipanti hanno perso il gioco.

L’analisi delle ampiezze P300 ha mostrato un effetto principale di valenza risultato (F(1,44) = 25.22, p < 0.001, ηp2 = 0.37), e un effetto principale di emozione (F(1,44) = 7.77, p = 0.008, ηp2 = 0.15). Significativa anche l’interazione di emozione × valenza di risultato (F(1,44) = 12,98, p = 0,001, ηp2 = 0,23), e una significativa interazione di valenza di risultato × genere (F(1,44) = 4,63, p = 0,03, ηp2 = 0,10). Criticamente, l’interazione a tre vie di emozione × valenza di risultato × genere è significativa (F(1,44) = 4,94, p = 0,03, ηp2 = 0,10). L’analisi degli effetti semplici ha prodotto che, per le femmine, le vittorie (4.70 ± 0.46 μV) hanno suscitato maggiori ampiezze P300 rispetto alle perdite (3.86 ± 0.43 μV, p = 0.001) quando accompagnato da espressioni felici, mentre le differenze P300 tra vittorie (4.32 ± 0.51 μV) e perdite (4.43 ± 0.47 μV, p = 0.44) sono stati diminuiti quando accompagnato da espressioni arrabbiate. Al contrario, per i maschi, le vittorie suscitato P300 più grande di perdite quando accompagnato da entrambi arrabbiato (5.92 ± 0.51 μV vs. 5.17 ± 0.47 μV, p < 0.001) e felice (5.58 ± 0.46 μV vs. 4.60 ± 0.42 μV, p < 0.001) espressioni.

Discussione

Per esaminare la superiorità femminile della decodifica delle emozioni in un contesto sociale reale, questo studio ha richiesto ai partecipanti di giocare un gioco d’azzardo interpersonale con spunti monetari ed emotivi combinati ortogonalmente come feedback. I risultati hanno prodotto che i partecipanti hanno selezionato più espressioni felici per le perdite degli avversari, ma più espressioni arrabbiate per le vittorie degli avversari. Inoltre, i partecipanti hanno selezionato più opzioni ad alto rischio dopo le perdite rispetto alle vittorie, e tale effetto era più evidente quando era accompagnato da espressioni arrabbiate degli avversari. Inoltre, mentre la tendenza al rischio delle femmine era influenzata dal feedback emotivo degli avversari, i maschi non mostravano tale tendenza. Corrispondendo a questi risultati comportamentali, il RewP e il feedback P300 per le femmine sono stati influenzati dal feedback emotivo degli avversari, ma non per i maschi. Il significato di questi risultati sarà affrontato come segue.

Secondo Emotions as Social Information Model (van Kleef, 2009), le espressioni emotive influenzano il comportamento degli osservatori innescando processi inferenziali e/o reazioni affettive in loro, di conseguenza, le espressioni emotive possono essere utilizzate come strategia per influenzare il comportamento degli osservatori (Xiao e Houser, 2005). I partecipanti allo studio attuale hanno scelto più felicità per le perdite degli avversari ma più rabbia per le vittorie degli avversari, indicando che erano consapevoli della configurazione dell’esperimento e hanno usato le espressioni emotive come tattica per influenzare gli avversari. A sua volta, abbiamo ipotizzato che i partecipanti avrebbero preso sul serio il feedback emotivo degli avversari, dato che si sono comportati strategicamente quando hanno avuto il diritto di dare un feedback emotivo. E così, questo risultato può dimostrare la buona validità del nostro gioco d’azzardo interpersonale.

In linea con gli studi precedenti (Gehring e Willoughby, 2002; Yeung et al., 2004; Chen et al., 2017), i partecipanti erano più propensi a scommettere su risultati rischiosi se nella prova precedente avevano perso i punti. Ciò potrebbe essere dovuto al fatto che i partecipanti erano più disposti ad anticipare ricompense monetarie maggiori per ridurre le conseguenze negative. Al contrario, erano più inclini a proteggere il denaro che avevano e quindi mostravano un comportamento più conservativo di fronte a un feedback gratificante. Complementare agli studi precedenti, lo studio attuale ha dimostrato che la volontà di impegnarsi in scelte rischiose in seguito a perdite è stata influenzata dal feedback emotivo degli avversari. In particolare, le espressioni arrabbiate degli avversari hanno aumentato la tendenza al rischio rispetto alle espressioni felici. Dato che le espressioni arrabbiate e felici, usate come feedback sociale, potrebbero portare a un effetto simile a quello del feedback monetario (Vrtička et al., 2014; Ethridge et al., 2017; Oumeziane et al., 2017), ipotizziamo che la modifica attuale derivi dall’interazione di due tipi di feedback. Inoltre, combinato con l’influenza di spunti emotivi su RTs, la scoperta attuale ha sostenuto l’ipotesi che le emozioni interpersonali bias il proprio processo decisionale (van Kleef et al., 2004; Averbeck e Duchaine, 2009; Parkinson et al., 2012; Chen et al., 2017).

Consistente con questi risultati comportamentali, abbiamo osservato interazione cospicua tra spunti monetari ed emotivi su entrambi il RewP e feedback P300. Questo risultato ha replicato la precedente scoperta che le espressioni arrabbiate dell’avversario hanno invertito il modello di differenziazione di RewP/FRN e diminuito la differenza di feedback P300 associata a perdite e vittorie (Chen et al., 2017). Seguendo studi precedenti (Chen et al., 2017; Proudfit, 2015; Heydari e Holroyd, 2016), abbiamo ipotizzato che questo fenomeno potrebbe derivare dal fatto che le espressioni arrabbiate degli avversari sono state prese come feedback negativo e quindi hanno ridotto la deflessione positiva in corso suscitata dalle vittorie. Inoltre, la scoperta attuale era in accordo con gli studi precedenti che mostrano che le espressioni emotive interpersonali influenzano la negoziazione (van Kleef et al., 2004), la risoluzione delle controversie (Friedman et al., 2004), la cooperazione (Krumhuber et al., 2007), e comportamenti prosociali (van Doorn et al., 2015). Presi insieme, questi risultati hanno fornito prove per l’ipotesi che le informazioni emotive influenzano il processo decisionale (Averbeck e Duchaine, 2009; Evans et al., 2011; Parkinson et al., 2012; Aïte et al., 2013). Complementare agli studi precedenti, i risultati attuali hanno raffigurato la neurodinamica dell’impatto delle emozioni interpersonali. Dato che RewP/FRN è associato alla valutazione precoce del feedback delle prestazioni e al monitoraggio delle azioni (Gehring e Willoughby, 2002; Holroyd et al., 2008; Ullsperger et al., 2014; Proudfit, 2015) mentre P300 rifletteva una valutazione elaborata del significato motivazionale del risultato (Yeung et al., 2004; Leng e Zhou, 2010; Li et al., 2010; Ulrich e Hewig, 2014; Mason et al, 2016; Zhao et al., 2016), i risultati attuali hanno suggerito che le emozioni interpersonali potrebbero influenzare l’elaborazione del risultato sia nella fase iniziale del monitoraggio della salienza motivazionale che nella fase finale dell’elaborazione cognitiva di valutazione.

Più critico per lo studio attuale, abbiamo trovato che le femmine erano più inclini a essere influenzate dal feedback emotivo degli avversari. Cioè, le espressioni arrabbiate degli avversari aumentavano la tendenza al rischio delle femmine, diminuivano il RewP e il feedback P300 rispetto alle espressioni felici. Dato che le espressioni arrabbiate sono state usate come un feedback sociale negativo (Vrtička et al., 2014; Ethridge et al., 2017; Oumeziane et al., 2017) e hanno suscitato RewP (Ethridge et al., 2017) e P300 di feedback più piccole (Oumeziane et al., 2017), i risultati attuali hanno suggerito che le femmine sono altamente suscettibili al feedback emotivo, e conseguentemente modificato l’ampiezza di RewP e P300. Sulla base della modulazione su RewP e feedback P300, sembra che l’impatto delle espressioni arrabbiate può anche mettere in ombra l’influenza di spunti monetari sia durante la fase iniziale di monitoraggio della salienza motivazionale e la fase finale di elaborazione della valutazione cognitiva per le femmine. Al contrario, per i maschi, il feedback emotivo ha contrastato solo l’effetto degli spunti monetari durante la fase iniziale del monitoraggio della salienza, ma non la fase finale della valutazione approfondita. Questo risultato era in accordo con i risultati neuroanatomici che mentre i maschi tendono ad essere razionali reclutando le regioni prefrontali bilaterali, le femmine tendono ad essere emotive reclutando l’amigdala bilaterale quando si trovano di fronte a informazioni emotive (AlRyalat, 2017; Filkowski et al., 2017). In realtà, le femmine sono state a lungo ritenute superiori ai maschi nel riconoscere le espressioni delle emozioni (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), e più inclini a essere influenzate da informazioni emotive (Schirmer et al., 2002, 2004; Kim e Son, 2015). L’attuale cospicuo vantaggio femminile di decodifica delle emozioni sia durante la fase iniziale del monitoraggio della salienza motivazionale (RewP) che nella fase finale dell’elaborazione cognitiva di valutazione (feedback P300) era in linea con i risultati che la differenza di genere nell’elaborazione delle emozioni emerge nella fase iniziale di estrazione delle emozioni (Lee et al., 2017) e nella fase finale dell’elaborazione approfondita delle emozioni (Orozco e Ehlers, 1998). Nel complesso, lo studio attuale ha fornito prove convergenti per la differenza di genere nella decodifica delle emozioni interpersonali, aggiungendo nuove conoscenze in questo settore prendendo in considerazione i fattori contestuali (Barrett et al., 2011; Kring e Campellone, 2012).

Anche se la spiegazione dell’influenza dell’espressione arrabbiata sul feedback P300 è abbastanza ragionevole, l’inverso di RewP/FRN per le perdite e le vittorie è ancora sfuggente. Tuttavia, questo fenomeno sembra essere robusto, dato che abbiamo osservato di nuovo questo schema (Chen et al., 2017). Una ragione abbastanza possibile è la congruenza tra spunti emotivi e monetari: l’incongruenza potrebbe risultare in una valenza più negativa. A sostegno di questa speculazione, uno studio con un disegno simile ha riportato che il giro frontale inferiore destro era più attivato per un feedback incongruente che per un feedback congruente (Vrtička et al., 2014). Un’altra possibile ragione è che il feedback emotivo è così saliente che mette in ombra l’influenza del feedback monetario. Le grandi espressioni facciali sovrapposte a piccoli spunti monetari nello studio attuale potrebbero anche aumentare questa tendenza. Tuttavia, tutte queste speculazioni hanno ancora bisogno di ulteriori studi.

Nonostante i contributi di questo studio, alcune limitazioni dovrebbero essere notate. In primo luogo, l’uso di espressioni emotive prese dai partecipanti e dai confederati aumenta sicuramente la validità ecologica, tuttavia, la validità esterna potrebbe essere limitata. In secondo luogo, anche se abbiamo trovato una cospicua differenza di genere nella decodifica delle emozioni interpersonali dopo aver controllato l’età, la personalità e l’IE, non abbiamo preso in considerazione i livelli ormonali del sesso e il ciclo mestruale. Dato che gli ormoni sessuali e le fasi del ciclo sono implicati nel dimorfismo sessuale nel riconoscimento delle emozioni facciali (Derntl et al., 2008; Guapo et al., 2009), gli studi futuri dovrebbero prendere in considerazione questi fattori. In terzo luogo, se il sesso biologico o l’identità psicologica di genere contano nella differenza di genere (Bourne e Maxwell, 2010) nell’elaborazione delle emozioni interpersonali è anche un argomento interessante negli studi futuri.

Conclusione

Il presente studio ha esaminato la differenza di genere nell’elaborazione delle emozioni interpersonali. Ai partecipanti è stato chiesto di eseguire un compito di gioco interpersonale con le espressioni emotive degli avversari presentate come feedback. È stato trovato che le espressioni arrabbiate degli avversari hanno aumentato la tendenza al rischio delle donne e hanno diminuito l’ampiezza del RewP e del feedback P300. Questi risultati indicano che le donne sono più sensibili alle espressioni emotive nelle interazioni interpersonali, che si manifestano durante la fase iniziale del monitoraggio della salienza motivazionale e la fase finale della valutazione cosciente dei risultati.

Contributi degli autori

XC, HY e TZ hanno progettato lo studio e discusso i risultati. HY, TZ e YC hanno organizzato gli studi, analizzato i dati e scritto una prima bozza dell’articolo, che è stata rivista da YL.

Finanziamento

Questo lavoro è stato sostenuto da progetti finanziati per i leader accademici e le ossa accademiche, Shaanxi Normal University 16QNGG006, Fondi di ricerca fondamentale per le università centrali sotto la sovvenzione GK201603124, e Major project of medicine science and technology di PLA (Grant no. AWS17J012).

Conflict of Interest Statement

Gli autori dichiarano che la ricerca è stata condotta in assenza di relazioni commerciali o finanziarie che potrebbero essere interpretate come un potenziale conflitto di interessi.