はじめに
女性は顔の手がかりに埋め込まれた他人の感情を理解するなどの感情的能力に優れていると考えられている(Hall, 1978; Hall and Matsumoto, 2004; Kret and De Gelder, 2012; Sawada et al, 2014; Weisenbach et al., 2014)、青年や乳幼児の間でも見られる(McClure, 2000; Lee et al., 2013)。 しかし、先行研究の参加者は、自然主義的な社会的・感情的文脈を伴わない静止画像から感情を認識することが求められたため、この優位性が実際の対人交流に及ぶかどうかは依然として不明である(Hall, 1978; Filkowski et al.、2017)。 感情情報のデコーディングは常に特定の文脈で行われることを考えると、このことは非常に重要である(Fukushima and Hiraki, 2006; Jack and Schyns, 2015; Wiggert et al.) そこで本研究では、相手の表情感情をフィードバックとして与える対人ギャンブルゲームを行う参加者の行動と電気生理反応を記録することでこの問題にアプローチした(Chen et al., 2017)
女性は男性と比較して表情感情に敏感であることが広く報告されている(McClure, 2000; Donges et al., 2012; Erol et al., 2013; Lee et al., 2013; Weisenbach et al., 2014)。 例えば、顔面感情知覚テストでは、男性に対して女性の方が恐怖表情の分類精度が高く(Weisenbach et al., 2014)、女性の距離判断は顔面感情に影響されやすい(Kim and Son, 2015)ことが分かっています。 そして、このような行動の優位性は思春期にも見られ、女子は男子よりも顔の感情に敏感であった(Lee et al.、2013)。 この感情解読における女性の優位性は、サブリミナルレベルでも観察された。 例えば、Dongesら(2012)は、サブリミナル感情プライミング実験において、女性は男性よりも幸せな顔による感情プライミングが大きいことを報告しています。 同様に、Hoffmannら(2010)は、女性は男性よりも微妙な感情表現の認識精度が高いことを明らかにしました。 さらに、顔の感情認識におけるこのような女性の優位性は、音声(Demenescuら、2014;Lambrechtら、2014)、ポイントライトディスプレイ(Alaertsら、2011)、音楽(Hunterら、2011)、多感覚感情表現(Collignonら、2010)などの他の材料にも及ぶ。
行動性能と対応し、感情解読における女性の優位性は異なる神経経路および多様な神経力学に関連していると考えられる。 最近のメタアナリシス研究では、内側前頭前皮質、前帯状皮質、前頭極、視床は、感情知覚時に女性に対して男性でより募集され、女性は両側扁桃体、海馬、中脳背部のいくつかの領域で明確な活性化を示した(Filkowski et al.)。 2017)、男性は合理的思考や認知制御に関わる両側前頭前野を募集する傾向があるのに対し、女性は迅速な感情評価に関わる両側扁桃体を募集する傾向があることが示唆された(AlRyalat, 2017)。 神経動態については、感情弁別課題において、女性は男性よりも恐怖顔に対するP100が有意に大きくなること(Lee et al., 2017)、中立顔の中から幸せ顔と悲しい顔を明示的に検出する際に男性よりも長い潜時と高い振幅のP450成分を生成すること(Orozco and Ehlers, 1998)が報告されており、感情処理における女性の優位性が低レベル視覚特徴処理の初期段階と深部感情評価の後期に現れることが示唆された。 同様に、女性(男性ではなく)は、中程度のネガティブな写真に対して顕著なN200およびP300反応を示し(Li et al. さらに、Güntekin and Başar(2007)は、顔表情提示時に女性が男性よりも有意に大きな後頭葉ベータ応答(15-24 Hz)を生成することを見出し、ベータ同期が感情処理における女性の優位性を媒介する可能性を論じた
以上の研究は、感情処理における女性の優位性に関する重要な洞察を示した。 しかし、我々の知る限り、文脈的要因が感情処理に与える影響は、観察者が最終的にどのように顔の表情を識別するかに大きな影響を与えるにもかかわらず、ほとんど無視されてきた(Barrett et al.、2011;Kring and Campellone、2012)。 そこで、我々はGehring and Willoughbyのギャンブル課題(Gehring and Willoughby, 2002; Chen et al., 2017)の対人関係版を用いてこの問題に光を当てたいと考えており、参加者は2つの金銭的選択肢から選び、直交的に組み合わせた金銭手がかりと感情手がかりのフィードバックを受ける(Vrtička et al., 2014)。 この対人関係パラダイムを用いて、感情フィードバックと金銭フィードバックを同時に行う自然主義的文脈における感情処理における女性の優位性を探りたい」
フィードバック処理の神経生理学的研究では、2つの事象関連電位(ERP)成分に着目している。 1つはフィードバック後およそ250~300msの前頭部ピーク成分で、パフォーマンスフィードバックの早期評価や行動モニタリングを反映していると考えられている(Zhou et al.2010; Ullsperger et al.2014; Proudfit, 2015; Sambrook and Goslin, 2015)。 当初はネガティブなフィードバックと関連し、フィードバック関連陰性(FRN; Gehring and Willoughby, 2002; Yeung et al., 2004)と呼ばれていたが、最近の研究では、FRN効果はむしろ報酬陽性(RewP)により駆動されており、デフォルト前中心N2成分が減衰し、正の結果には存在するが負の結果にはない可能性が指摘されている(Proudfit, 2015; Heydari and Holroyd, 2016)。 もう一つは、フィードバック関連P300で、フィードバック後300msから600msの間に生じる頭頂部分布の正の偏向である。 この正成分は、パフォーマンスフィードバックの動機づけの重要性をより精緻に意識的に評価することと関連し、負フィードバックと比較して正フィードバックで大きくなると報告されています(Yeungら、2004、LengとZhou、2010、Liら、2010、UlrichとHewig、2014、Masonら、2016、Zhaoら、2016)。 さらに、先行研究では、情動報酬と金銭報酬が形態的に類似したRewP(Ethridge et al.、2017)およびフィードバック関連P300(Oumeziane et al.)を惹起することが報告されており、この2成分は金銭および情動フィードバックに敏感である。 2017)。
感情の手がかりが意思決定に偏りを与えることを考慮し(van Kleef et al., 2004; Averbeck and Duchaine, 2009; Parkinson et al., 2012; Chen et al., 2017)、感情の手がかりがフィードバック処理において貨幣の手がかりと相互作用すると予想した。 具体的には、対戦相手の怒りの表情はリスク傾向を高め、勝敗に関連するRewPとフィードバック関連P300を低下させるはずであり、対人感情が感情反応を通じて影響力を発揮する場合、幸せな表情は反対の効果を示す(van Kleef, 2009)。 さらに、女性が感情解読において男性よりも優れていること(Hall, 1978; Hall and Matsumoto, 2004; Kret and De Gelder, 2012; Sawada et al., 2014; Weisenbach et al.2014)、女性が男性よりも対人感受性が高いと考えられていること(Briton and Hall, 1995; Spence et al, 1975)、対人感情の変調は男性に比べて女性でより顕著であると仮定した。
材料と方法
参加者
この実験には、右利きの大学生50人(女性25人)が参加するよう募集された。 参加者は全員、正常な聴覚と正常または補正された視力を有し、神経学的または精神医学的な問題はなかった。 4人の参加者(女性2人)は、記録された脳波のアーチファクトが大きすぎたため、分析から除外された。 残りの参加者は、年齢、性格、感情的知能(EI; 表1に図示)において、男女間の有意差を認めなかった。 本研究は、ヘルシンキ宣言の勧告に従って実施された。 プロトコルは、陝西師範大学倫理委員会の承認を得た。 すべての被験者はヘルシンキ宣言に基づき、書面によるインフォームドコンセントを行った。
Table 1.表1。 参加者の年齢、性格、感情的知能*の性別による違い
Procedure
実験室に入ると、参加者はコンピュータネットワークを通じてギャンブルゲームの相手役を務める同性の仲間に紹介された。 つまり、参加者が負ければ、相手も同じだけ勝ち、逆もまた然りという競争相手としてプレイすることが告げられた。 そして、彼らの表情(喜び、怒り、中立)をCanon EOS 600Dで記録し、フィードバック刺激として使用しました。 参加者が知らないうちに、合コンの相手の表情は事前に記録され、検証された。 インフォームド・コンセントの後、参加者はすぐに40円の寄付を受けた。 このお金は研究中のリスクであることを告げられ、財布に入れるように言われた。 また、参加者のパフォーマンスによって、さらに報酬や罰が与えられることも告げられた。 各参加者の実際の収益は30円から50円であった。
我々の以前の研究(Chen et al., 2017)に続き、本研究の課題はGehring and Willoughby gambling task(Gehring and Willoughby, 2002)から適応された。 重要な適応は、双方向性(Chen et al., 2017)と、金銭的・感情的手がかりを直交的に組み合わせたフィードバック(Vrtička et al., 2008, 2014; Chen et al., 2017)であった。 図 1 は、本課題の試行の模式図である。 具体的には、固定時間の後、参加者は、コンピュータがギャンブルの各ラウンドの演者と観察者をランダムに選択することを告げられた。 演者として選ばれた人は、数字10または50(セント)を見て、できるだけ早く対応するボタンを押して選択をする。 観察者は、300-1500msの間ランダムに提示される選択肢の後、金銭的な結果を見て、自分の態度を表す表情を一つ選びます:幸福は結果に満足していることを、怒りは結果に怒っていることを、中立の表情は特定の感情がないことを意味します。 次に、選択した表情と額の金銭的な合図(「+50」または「-50」)を重ね合わせて1000ミリ秒間フィードバックとして提示した。 このとき、「+」はポイントを獲得したことを示し、「-」はポイントを失ったことを示す。 参加者は知らないが、金銭的な結果と共犯者の感情的な反応はあらかじめ決められていた。 参加者は、3分の2の試行でパフォーマーとして、残りの3分の1の試行でオブザーバーとして選択された。 各参加者は4種類のフィードバック(happy-win, happy-lose, angry-win, angry-lose)を64回の試行で均等に受けた。 ゲームをより現実的にするために、32回のニュートラルウィン試行と32回のニュートラルロス試行がフィラーとして含まれたが、これはデータ分析に含まれなかった。 実験全体は448試行からなり、各56試行の8ブロックに分かれる。
Figure 1. 対人ギャンブル課題における実験試行の模式図。 コンピュータは固定時間の後、各ラウンドのギャンブルの実行者(赤の四角)と観察者(緑の四角)をランダムに選択する。 実行者は数字10または50(セント)を見て、できるだけ早く対応するボタンを押し、選択を行う。 300-1500msの間ランダムに提示される選択肢の後、観察者は金銭的な結果を見て、自分の態度を表す表情を1つ選ぶ。幸福は結果に満足していることを、怒りは結果に怒っていることを、中立は特定の感情がないことを意味する。 次に、選択した表情と額の金銭的な合図(”+50 “または”-50″)を重ね合わせて、1000msの間、フィードバックとして提示した。 8125>
EEG Recording
EEG 測定は、弾性キャップに取り付けられた錫電極 (Brain Product, Munich, Germany) を用いて、修正拡張 10-20 システムに従って、64箇所の頭皮で、それぞれ FCZ をオンラインで参照しながら記録された。 垂直眼電図(EOG)は右眼から眼窩上と眼窩下に記録された。 水平方向のEOGは、左眼窩縁と右眼窩縁を記録した。 EEGとEOGの測定値は0.05-100Hzのバンドパスで増幅され、オフライン解析のために1000Hzで連続的にデジタル化された。 すべての電極のインピーダンスは5kΩ以下に保たれた。
データ解析
前処理
「10」を低リスクオプション(潜在的勝敗が小さい)、「50」を高リスクオプション(潜在的勝敗が大きい)と定義している。 リスク選好度は、ハイリスクな選択肢の数を選択肢の総数で割った「リスク比率」として測定した。 先行研究(Gehring and Willoughby, 2002; Chen et al., 2017)に従い、本試験ではリスク行動に関する先行結果を分析した。 したがって、連続した試行中の2回目の試行のリスク比と対応する反応時間(RT;3標準偏差を超えたものはRT計算で除外した)を従属変数として計算した(図2参照)
Figure 2. 行動成績の推移 (A)メスとオスそれぞれの条件の関数として、危険な選択の平均率、(B)対応する反応時間(RT)、(C)感情フィードバック選択率。 エラーバーは標準誤差を示す。
脳波データは、MATLABプラットフォーム(R2014a)上で動作するオープンソースツールボックスであるEEGLAB(eeglab13_6_5b)を用いて前処理を施した。 まず、データを0.5Hzでハイパスフィルターし、オフラインで両側乳様突起に再参照させた。 データは、結果フィードバック刺激提示前後のエポックに分割された(刺激後-200~800ms)。 このエポックデータは、フィードバック開始の200ms前にベースライン補正された。 大きなアーチファクト(±100μVを超える)のある脳波エポックは除去し、信号品質の悪いチャンネルはEEGLABツールボックス(Perrinら、1989)を用いて球形に補間した。 目の瞬きやその他のアーチファクトによって汚染されたトライアルは、独立成分分析アルゴリズム(Delorme and Makeig, 2004)を用いて補正された。 アーチファクトのない試行は、女性では負け-怒り、負け-喜び、勝ち-怒り、勝ち-喜びの条件で平均59.89±4.17、59.46±3.71、59.75±4.48、59.21±4.90が得られ、男性では 58.83±2.91, 58.61±2.47,57.56±3.18 および 58.44±3.27 が残存することがわかった。 なお、結果の大きさ(10対50)は、簡潔にするために折りたたんである。 30Hzでローパスフィルターをかけた後、抽出した各参加者、各条件の平均波形を用いてグランドアベレージ波形を算出した。 統計解析には、先行研究(Calvo and Beltrán, 2013; Chen et al, 2017)に従い,RewPについては前頭中心クラスター(F1,Fz,F2,FC1,FCz,FC2,C1,Cz,C2)における220 msから280 ms間の平均振幅を算出し,フィードバックP300の評価については頭頂クラスター(P1,Pz,P2,PO3,POz,PO4)における300 msから500 ms間の平均活性を算出した(図3参照)。
Figure 3. 神経生理学的結果。 (A)Cz上のグループ平均イベント関連電位(ERP)電圧波形、(B)頭皮トポグラフィー(上面図を示す)、(C)条件の関数として選択した時間窓中の報酬陽性(RewP)およびP300の平均ERP値の棒グラフを表示した。 エラーバーは標準誤差を示す。
統計解析
結果の価値(損失対勝利)と感情(幸せ対怒り)を被験者内要因、性別(男性対女性)を被験者間要因として、行動データとERPデータを反復測定分散分析に入力した。 参加者が今回の対人ギャンブル課題をどのように受け止めているかを調べるため、参加者がフィードバックとして選択した各感情表現の割合を適宜分析した。 F比の自由度はGreenhouse-Geisser法で補正し、多重比較は必要に応じてボンフェローニで調整した。 効果量は部分エタ二乗(ηp2)で示した。
結果
行動パフォーマンス
参加者は勝った後(0.42±0.03)よりも負けた後(0.54±0.02)、ハイリスクの選択肢を多く選んだ(F(1,44)= 15.45,p < 0.001,ηp2=0.26) 。 さらに、感情と結果の間には、限界的に有意な二元交互作用(F(1,44) = 3.29, p = 0.08, ηp2 = 0.06)、感情と性別の間には限界的に有意な二元交互作用(F(1,44) = 3.88, p = 0.05, ηp2 = 0.08)がみられた。 単純効果分析の結果、相手の怒りの表情(勝ち:0.43 ± 0.04 vs. 負け:0.56 ± 0.03, p < 0.001) では、喜びの表情(勝ち:0.41 ± 0.04 vs. 負け:0.51 ± 0.03, p = 0.02; 図2A参照)と比べてリスク選択の差が顕著になることが示された。 さらに、女性の選択は相手の表情の影響を受ける傾向があったが(happy: 0.45 ± 0.03 vs. angry: 0.48 ± 0.03, p = 0.05)、男性の選択は相手の表情の影響を受けなかった(happy: 0.50 ± 0.03 vs. angry: 0.49 ± 0.03, p = 0.39 )。 RTに関する分析では、感情の主効果のみが有意に示され(F(1,44) = 5.29, p = 0.03, ηp2 = 0.11)、怒り表情(788 ± 22 ms、図2B参照)に対して、相手の幸せ表情(805 ± 22 ms)にはRTが長くなった。
感情表現の率に関する分析でも感情と結果の二元交互作用(F(2,88) = 10.11, p = 0.002, ηp2 = 0.19)しか示されていない。 単純効果分析では、相手がゲームに負けた場合、怒りの表情(0.21 ± 0.03)は、幸せな表情(0.43 ± 0.03, p = 0.01) および中立の表情(0.36 ± 0.04, p = 0.03) よりも選択率が低く、一方、幸せな表情(0.21 ± 0.03) は、怒りの表情 (0.42± 0.04, p = 0.01) および中立の表情 (0.38± 0.04, p = 0.) よも選択率が低くなっていることが明らかになった。図2C参照)
Neurophysiological Performance
RewPの分析では、感情の主効果(F(1,44)= 9.32, p = 0.004, ηp2 = 0.)が示された。18)、感情×性別の有意な交互作用(F(1,44) = 4.42, p = 0.04, ηp2 = 0.09)、感情×結果の弁別の限界的有意交互作用(F(1,44) = 3.32, p = 0.07, ηp2 = 0.07)である。 単純効果分析(図3参照)では、女性は怒りの表情(-0.32±0.68μV)と幸せの表情(0.69±0.73μV、p<6151>0.01)を区別し、男性は区別できなかった(怒り:0.63±0.68μV vs. 幸せ:0.81±0.73μV、p=0.53)。 さらに、ゲームに勝った場合、RewPは怒りの表情(-0.09 ± 0.46 μV、p = 0.002)に対して、幸せな表情(0.84 ± 0.57 μV)の後に行くほどポジティブだったのに対し、感情間でRewPはほとんど差がなかった(幸せ: 0.66 ± 0.49 μV vs. 幸せ:0.66±0.47μV、p = 0.002 )。 8125>
P300振幅の分析では、結果の弁別の主効果(F(1,44) = 25.22, p < 0.001, ηp2 = 0.37) と感情の主効果(F(1,44) = 7.77, p = 0.008, ηp2 = 0.15) がみられました。) また、感情×結果の弁別の交互作用(F(1,44) = 12.98, p = 0.001, ηp2 = 0.23)、結果の弁別×性別の交互作用(F(1,44) = 4.63, p = 0.03, ηp2 = 0.10)は有意であった。 また、感情×結果の価値×性別の三元交互作用は有意であった(F(1,44) = 4.94, p = 0.03, ηp2 = 0.10)。 単純効果分析の結果、女性では、幸せな表情を伴う場合、勝ち(4.70±0.46μV)は負け(3.86±0.43μV、p=0.001)よりも大きなP300振幅を誘発し、怒りの表情を伴う場合は勝ち(4.32±0.51μV)と負け(4.43±0.47μV、p=0.44)のP300差が減少することが明らかにされた。 一方、男性では、怒り(5.92 ± 0.51 μV vs. 5.17 ± 0.47 μV, p < 0.001)、喜び(5.58 ± 0.46 μV vs. 4.60 ± 0.42 μV, p < 0.001)両方の表情が伴うと勝ちが負けよりも大きなP300を誘発することが確認された。
考察
実際の社会的文脈における感情解読の女性優位性を調べるため、本研究では、金銭的手がかりと感情的手がかりを直交して組み合わせた対人賭博ゲームをフィードバックとして参加者にプレイしてもらった。 その結果、参加者は相手の負けにはより多くの嬉しい表情を選択し、相手の勝ちにはより多くの怒った表情を選択することが判明した。 さらに、参加者は勝ちよりも負けの方がよりリスクの高い選択肢を選択し、その効果は相手の怒りの表情を伴う場合に顕著に見られた。 さらに、女性のリスク傾向は相手の感情フィードバックの影響を受けるが、男性にはそのような傾向は見られなかった。 これらの行動結果に対応して、女性のRewPとフィードバックP300は相手の感情フィードバックの影響を受けるが、男性にはその影響はない。 8125>
Emotions as Social Information Model (van Kleef, 2009)によれば、感情表現は観察者の推論過程や感情反応を誘発することによって観察者の行動に影響を与え、結果として、感情表現は観察者の行動に影響を与える戦略として利用できる (Xiao and Houser, 2005)。 本研究の参加者は、対戦相手が負けたときには「嬉しい」を、対戦相手が勝ったときには「怒り」を多く選択したことから、実験の設定を意識して、対戦相手に影響を与えるための戦術として感情表現を用いていることが示された。 ひいては、感情的なフィードバックを与える権利があるときに戦略的なパフォーマンスを発揮していることから、参加者は対戦相手の感情的なフィードバックを真摯に受け止めると想定されました。 したがって、この結果は、我々の対人ギャンブルゲームの良好な妥当性を証明することができる。
先行研究(Gehring and Willoughby, 2002; Yeung et al., 2004; Chen et al., 2017)と同様に、前回の裁判でポイントを失っていた場合、参加者はリスクの高い結果に賭ける傾向が強かった。 これは、参加者が負の結果を減らすために、より大きな金銭的報酬を期待するようになったためかもしれない。 一方、報酬的なフィードバックに直面すると、手持ちのお金を守ろうとする傾向が強くなり、より保守的な行動が見られた。 先行研究を補完する形で、本研究では、損失後の危険な選択への意欲が、相手の感情的フィードバックに影響されることが示された。 特に、対戦相手の怒りの表情は、嬉しそうな表情に比べて、リスク傾向を拡大させることがわかった。 社会的フィードバックとして用いられる怒りや喜びの表情は、金銭的フィードバックと同様の効果をもたらし得ることから(Vrtička et al.2014; Ethridge et al.2017; Oumeziane et al.2017)、今回の修正は2種類のフィードバック手がかりの相互作用から生じたと推測されます。 さらに、感情的な手がかりがRTに及ぼす影響と合わせて、今回の発見は、対人感情が人の意思決定を偏らせるという仮定を支持した(van Kleefら、2004;AverbeckとDuchaine、2009;Parkinsonら、2012;Chenら、2017)
これらの行動知見と一致し、RewPおよびフィードバックP300の両方で金銭と感情の手がかり間の顕著な相互作用を認めた。 この知見は、相手の怒りの表情が、負けと勝ちに関連するRewP/FRNの分化パターンを逆転させ、フィードバックP300の差を減少させるという以前の知見を再現した(Chenら、2017)。 先行研究(Chen et al., 2017; Proudfit, 2015; Heydari and Holroyd, 2016)に続き、この現象は、相手の怒りの表情がネガティブフィードバックとして受け取られ、勝利によって誘発されるポジティブゴーイング偏向を減少させたことに起因すると推測された。 さらに、今回の知見は、対人感情表現が交渉(van Kleef et al., 2004)、紛争解決(Friedman et al., 2004)、協力(Krumhuber et al., 2007)、向社会的行動(van Doorn et al., 2015)に影響を与えるとする先行研究とも一致した。 これらの知見を総合すると、感情情報が意思決定にバイアスをかけるという仮説(Averbeck and Duchaine, 2009; Evans et al., 2011; Parkinson et al., 2012; Aïte et al., 2013)に対する証拠が得られた。 これまでの研究を補完するように、今回の知見は、対人感情の影響の神経力学を描き出しました。 RewP/FRNがパフォーマンスフィードバックの早期評価と行動モニタリングに関連することを考えると(Gehring and Willoughby, 2002; Holroyd et al., 2008; Ullsperger et al., 2014; Proudfit, 2015)、P300は結果の動機的意義の精緻な評価を反映している(Yeung et al., 2004; Leng and Zhou, 2010; Li et al., 2010; Ulrich and Hewig, 2014; Mason et al, 2016; Zhao et al., 2016)、今回の知見は、動機づけ顕著性モニタリングの初期段階と認知評価処理の後期段階の両方において、対人感情が結果処理に影響を与える可能性を示唆した。
本研究にとってより重大なことは、女性が相手の感情フィードバックの影響をより受けやすいことが分かったことであった。 すなわち、相手の怒った表情は、嬉しい表情と比較して、女性のリスク傾向を高め、RewPとフィードバックP300を減少させた。 怒り表情がネガティブな社会的フィードバックとして用いられ(Vrtička et al., 2014; Ethridge et al., 2017; Oumeziane et al., 2017),より小さなRewP(Ethridge et al., 2017)およびフィードバックP300(Oumeziane et al., 2017)を惹起したことを考えると,今回の結果は,女性が感情フィードバックに非常に敏感で,相応にRewPおよびP300の振幅を修正することが示唆された。 RewPとフィードバックP300の変調から、女性の場合、動機づけの顕著性モニタリングの初期段階と認知評価処理の後期段階の両方において、怒り表現の影響が金銭的手がかりの影響に勝ることさえあるようである。 一方、男性では、感情フィードバックは、顕著性モニタリングの初期段階においてのみ金銭的手がかりの影響を打ち消したが、詳細な評価の後期段階においては打ち消さなかった。 この知見は、男性は感情的な情報に直面したとき、両側の前頭前野領域を募集して合理的になる傾向がある一方、女性は両側の扁桃体を募集して感情的になる傾向があるという神経解剖学的知見と一致した(AlRyalat, 2017; Filkowski et al.) 実際、女性は感情表現の認識において男性よりも優れており(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)、感情情報に影響を受けやすい(Scilmer et al., 2002, 2004; Kim and Son, 2015)ことが以前から考えられていた。 今回、動機づけ顕著なモニタリングの初期段階(RewP)と認知評価処理の後期段階(フィードバックP300)の両方で感情解読の女性優位性が顕著であったことは、感情抽出の初期段階(Lee et al., 2017)と感情深化処理の後期段階(Orozco and Ehlers, 1998)で感情処理の性差が生じているという知見と一致する。 以上より、本研究は対人感情解読における性差の収束的証拠を提供し、文脈的要因を考慮することでこの領域に新たな知見を加えた(Barrett et al., 2011; Kring and Campellone, 2012)。
怒り表現がフィードバックP300に影響するという説明は極めて妥当であるが、負けと勝ちのRewP/FRNの逆はまだ捉えどころがない。 しかし,このパターンは再び観察されたことから,この現象は頑健であると思われる(Chen et al.,2017)。 1つのかなり可能性の高い理由は、感情的なキューと金銭的なキューの間の一致です:不一致は、より多くの負の価をもたらすかもしれません。 この推測を支持するために、同様のデザインを採用した研究では、右下前頭回が一致するフィードバックよりも不一致のフィードバックに対してより活性化されたことが報告されています(Vrtička et al.、2014)。 また、感情的なフィードバックが顕著であるため、金銭的なフィードバックの影響を覆い隠してしまうという理由も考えられる。 本研究では、大きな顔の表情と小さな金銭的手がかりを重ね合わせることで、この傾向を後押ししている可能性もある。 しかし、これらの推測はまださらなる研究を必要とする。
本研究の貢献にもかかわらず、いくつかの制限に注意する必要がある。 第一に、参加者と協力者から採取した感情表現を用いることで、確かに生態学的妥当性は高まるが、外的妥当性には制約が生じるかもしれない。 第二に、年齢、性格、EIを統制した上で、対人感情解読に顕著な性差を見出したが、性ホルモンレベルや月経周期を考慮していないことである。 性ホルモンや月経周期は、顔感情認知の性的二型に関与していることから(Derntl et al., 2008; Guapo et al., 2009)、今後の研究では、これらの要因を考慮する必要がある。 第三に、対人感情処理における性差(Bourne and Maxwell, 2010)に生物学的性別と心理的性同一性が関係するかどうかも今後の研究の興味深いテーマである。
結論
本研究では、対人感情処理における性差について検討した。 参加者は、相手の感情表現をフィードバックとして提示した状態で、対人ギャンブル課題を行うよう求められた。 その結果、対戦相手の怒りの表情は女性のリスク傾向を高め、RewPとフィードバックP300の振幅を減少させることが分かった。 これらの結果は、女性は対人関係における感情表現に対してより敏感であり、それは動機づけの顕著性のモニタリングの初期段階と結果の意識的評価の後期段階に現れることを示している。 HY、TZ、YCは研究を組織し、データを分析し、論文の最初のドラフトを書き、YLが修正した。
資金
この研究は、陝西師範大学16QNGG006学術リーダーと学術バックボーンのための資金プロジェクト、中央大学GK201603124のための基礎研究ファンド、PLAの医学科学技術主要プロジェクト(グラント番号)によってサポートされていました。 AWS17J012)。
利益相反声明
著者らは、本研究が利益相反の可能性があると解釈される商業的または金銭的関係がない状態で行われたことを宣言している
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