Зависимость от смартфона снижает мозговую активность

Зависимость от смартфона может ухудшить различные когнитивные способности. В этом исследовании функциональной ближней инфракрасной спектроскопии сравнивались нейронные различия между склонностью к зависимости от смартфона (SAT) и здоровыми контрольными людьми (HC) во время генерации творческих идей. Перевод статьи с английского на русский автоматический, выполнен через Google переводчик.

После вспышки коронавирусной болезни в 2019 году частота использования смартфонов резко возросла, что привело к росту зависимости от смартфонов среди людей. Зависимость от смартфона может ухудшить различные когнитивные способности. Однако на сегодняшний день влияние зависимости от смартфона на творческое познание остается неясным. В текущем исследовании функциональной ближней инфракрасной спектроскопии сравнивались нейронные различия между склонностью к зависимости от смартфона (SAT) и здоровыми контрольными людьми (HC) во время генерации творческих идей. В частности, манипулируя ключевым компонентом творческого познания, то есть преодолевая семантические ограничения, мы исследовали, могут ли люди с SAT преодолеть семантические ограничения. И группы SAT, и группы HC выполнили задачу альтернативного использования (AUT) в условиях семантических ограничений и без ограничений. Результаты показали, что префронтальная кора (ПФК) и височные области были менее активны во время AUT в группе SAT, чем в группе HC. В группе SAT префронтальная кора была менее активна в условиях ограничений, чем в условиях отсутствия ограничений. Более того, анализ функциональной связности, связанный как с задачами, так и в состоянии покоя, показал более слабую связь между префронтальной корой и височными областями в SAT, чем в группе HC. Кроме того, левая дорсолатеральная префронтальная кора опосредовала влияние зависимости от смартфона на творческую деятельность. Эти результаты предоставляют беспрецедентные данные нейровизуализации о негативном влиянии зависимости от смартфона на творческое познание.

Введение

Использование смартфонов становится все более популярным поведением в жизни людей. Однако все большему числу людей трудно свести к минимуму использование смартфонов, что приводит к появлению зависимостей от смартфонов (Panova and Carbonell, 2018; Busch and McCarthy, 2021). В частности, стремительное распространение коронавирусной болезни 2019 года по всему миру привело к резкому увеличению числа зависимых от смартфонов из-за домашней изоляции (Caponnetto et al., 2021). Зависимость от смартфонов — это формирующаяся поведенческая зависимость, которая относится к чрезмерной зависимости от смартфонов и злоупотреблению ими со стороны отдельных лиц (Kwon et al., 2013; Billieux et al., 2015). Примечательно, что зависимость от смартфонов оказывает негативное влияние на когнитивные функции людей, такие как внимание (Choi et al., 2021; Lee et al., 2021), восприятие (Dong et al., 2014) и память (Hartanto and Ян, 2016; Танил и др., 2020). Тем не менее, влияние зависимости от смартфона на продвинутое познание людей до сих пор неясно. Зависимость от смартфона может нарушать гибкие когнитивные процессы (Dong et al., 2014), например те, которые способствуют творческому познанию. Однако, насколько нам известно, влияние зависимости от смартфона на творческое познание не изучалось.

Учитывая негативные последствия и высокую распространенность зависимости от смартфонов (Zou et al., 2021), важно раскрыть основные механизмы, особенно нейронные механизмы, с помощью которых зависимость от смартфонов влияет на творческое познание. Творческое познание определяется как способность создавать оригинальные и полезные продукты (Штернберг и Любарт, 1999). Это основной когнитивный элемент, который позволяет ежедневно гибко решать проблемы и генерировать новые идеи. Основными компонентами творческого познания являются (i) преодоление семантических ограничений существующих знаний, что предполагает целенаправленное поведение посредством когнитивного контроля, и (ii) построение необычных ассоциаций для расширения существующей структуры знаний, что предполагает спонтанное и ничем не ограниченное генерирование новых ассоциаций (Ward et al., 1997; Abraham, 2014; Marron and Faust, 2019).

Согласно модели проблемного использования мобильных телефонов (Billieux et al., 2015), отсутствие планирования или сниженный когнитивный контроль являются решающими факторами зависимости от смартфонов. Предыдущие исследования также показали, что нарушение когнитивного контроля является характерной чертой зависимых от смартфонов, характеризующейся неспособностью сосредоточиться на информации, связанной с задачей, и неспособностью подавить доминирующие автоматические реакции (Van Deursen et al., 2015; Li et al. , 2021). Фактически, предыдущие исследования подчеркивали вклад когнитивного контроля в генерацию творческих идей (Beaty et al., 2016; Benedek and Fink, 2019). Во время генерации творческих идей часто сначала извлекаются известные идеи, что действует как источник помех, позволяя процессу поиска сосредоточиться на знакомых и доминирующих идеях (Abraham, 2014). В этом контексте когнитивный контроль необходим для управления процессом поиска новой и удаленной информации. В частности, компонент преодоления семантических ограничений творческого познания в основном достигается за счет когнитивного контроля, который, по-видимому, смягчает эффект ограничения во время поиска новой идеи за счет отказа от доминирующих идей и преодоления вмешательства нерелевантных стимулов (Beaty et al., 2017). Следовательно, зависимость от смартфона может повлиять на компонент преодоления семантических ограничений. Тем не менее, несколько исследований упустили из виду этот важный когнитивный процесс. Таким образом, необходимо выяснить, может ли зависимость от смартфона влиять на творческое познание, особенно на преодоление семантических ограничений.

Новые исследования (Wilmer et al., 2019; Horvath et al., 2020; Ahn et al., 2021; Lee et al., 2021) с использованием методов нейровизуализации показали, что структурные и функциональные аномалии у зависимых от смартфонов преимущественно возникают в префронтальной области. кора (ПФК). Область префронтальной коры является ключевым узлом сети исполнительного контроля (ECN) и отвечает за самоконтроль и когнитивный контроль (Diamond, 2013; Yuan and Raz, 2014). Например, зависимость от смартфона связана с уменьшением объемов серого вещества (GMV) в верхней лобной извилине и нижней лобной извилине (NFG) (Wang et al., 2016). Более того, недавнее исследование показало, что у зависимых от смартфонов были аберрантные корковые активации в лобно-теменной и височно-теменной областях во время задач когнитивного конфликта, что указывает на нарушение контроля внимания над стимулами, не относящимися к задаче (Choi et al., 2021). Кроме того, функциональная связь между семенами префронтальной коры у зависимых от смартфонов была слабее, чем в контрольной группе, что указывает на аномальные связи между префронтальной корой и другими областями (Chun et al., 2018; Lee et al., 2021).

Исследования творческого познания показали критическую роль префронтальной коры и височной коры в генерации оригинальных идей (Gonen-Yaacovi et al., 2013; Wu et al., 2015). PFC участвует в нисходящем контроле при формировании новых ассоциаций (Neubauer and Fink, 2009; Lu and Hao, 2019). Кроме того, височная кора тесно связана с процессом семантической ассоциации новых идей (Shen et al., 2017). В частности, височно-теменное соединение (TPJ) является ядром сети режима по умолчанию (DMN), и его активация способствует концентрации внимания во время генерации творческих идей (Ritter et al., 2014). Верхняя височная извилина (STG) и средняя височная извилина (MTG) участвуют в построении новых семантических ассоциаций (Shen et al., 2017; Chen et al., 2018). Примечательно, что новые исследования функциональной связи в состоянии покоя и на основе задач также предоставляют доказательства признаков и состояний паттернов активности мозга при творческом познании (Finn et al., 2015; Beaty et al., 2018), хотя объединенные данные о состоянии покоя и функциональная связность на основе задач отсутствует. В некоторых исследованиях (Beaty et al., 2014, 2015; Wei et al., 2014; Shi et al., 2018) предполагалось, что творческое познание связано с уникальными характеристиками функциональной связности, а сотрудничество ECN и DMN может поддерживать как подавление доминирующих идей и поиск новой информации. Поэтому мы выбрали префронтальную кору и височную кору в качестве областей интереса (ROI).

Это исследование было направлено на изучение различных паттернов корковой активации и функциональной связи во время творческой задачи между склонными к зависимости от смартфона (SAT) и здоровыми контрольными людьми (HC) с использованием функциональной спектроскопии ближнего инфракрасного диапазона (fNIRS). В частности, мы манипулировали компонентом преодоления ограничений, чтобы выяснить, могут ли участники SAT преодолевать семантические помехи. Мы также сравнили различия в функциональных связях между ними в состоянии покоя и при выполнении задач, чтобы предоставить дополнительные доказательства. Участники группы SAT (потенциальные зависимые от смартфонов) и группы HC были обследованы в неклинической популяции. Сосредоточение внимания на творческом познании потенциальных зависимых от смартфонов важно, потому что они чаще сталкиваются с ежедневными творческими проблемами, чем клиническое население. fNIRS — это безопасный, портативный и бесшумный инструмент нейровизуализации (Ferrari and Quaresima, 2012). У него есть преимущества в творческих задачах, потому что он не требует от участников пребывания в закрытом и шумном пространстве, как, например, функциональная магнитно-резонансная томография (фМРТ), которая позволяет людям спонтанно генерировать новые идеи (Schecklmann et al., 2010; Ниу и Хе, 2014). Задача альтернативного использования (AUT) использовалась для оценки творческого познания, которое является широко используемой и эффективной творческой задачей (Gonen-Yaacovi et al., 2013; Wu et al., 2015). В этом задании семантическое ограничение было достигнуто за счет усиления ассоциаций участников с общим использованием объектов в памяти до AUT, эффективность которого была доказана (Abraham et al., 2012; Beaty et al., 2017). Воспоминание об обычном использовании объектов может усилить существующие семантические связи в памяти, тем самым облегчив потенциальные тенденции реагирования на знакомую информацию при попытке генерировать новые идеи. Эти потенциальные тенденции реагирования могут вызывать семантические ограничения при генерации новых идей (Beaty et al., 2017). Мы предположили, что группы SAT и HC могут демонстрировать разные уровни корковой активации и функциональной связи во время AUT. В частности, группа SAT может демонстрировать снижение мозговой активности при наличии семантических ограничений.

Методы

Участники

В общей сложности 503 студента (возраст = 18–25 лет) из Педагогического университета Шэньси прошли скрининг с помощью шкалы зависимости от смартфона (SAS; Kwon et al., 2013). В соответствии с предыдущими исследованиями (Horvath et al., 2020; Lee et al., 2021), учащиеся с баллами SAS в верхних 27% от общего распределения были отнесены к группе SAT, а учащиеся с баллами SAS в нижних 27 % от общего распределения были отнесены к группе НС. Мы пригласили студентов, соответствующих этим критериям, принять участие в этом эксперименте, и 48 из них откликнулись на приглашение. Наконец, 24 студента (16 девушек и 8 юношей) были набраны в группу SAT, а 24 студента (15 девушек и 9 юношей) — в группу HC.

Участникам были предложены следующие опросники: тест прогрессивных матриц Равена (Raven and Court, 1938), шкала «Состояние-черта-тревожность-состояние» (Spielberger, 1983) и шкала депрессии Бека-II (Beck et al., 1996). Существовала значительная разница между группами SAT и HC в баллах SAS, t (46) = 25,95, P < 0,001 (таблица 1). Также наблюдалась значительная групповая разница в баллах состояния тревоги, t (46) = 2,63, P = 0,015.

Каждый участник был правшой и имел нормальное или скорректированное до нормального зрение. У участников не было в анамнезе психических расстройств, не было лекарств или немедикаментозных препаратов, которые могли бы повлиять на центральную нервную систему, и не было других поведенческих зависимостей (например, азартных игр или еды). Исследование соответствовало Хельсинкской декларации и было одобрено местным комитетом по этике Педагогического университета Шэньси. От каждого участника было получено письменное информированное согласие.

Процедуры

На основании предыдущих исследований (Fink and Benedek, 2014; Beaty et al., 2017; Kleinmintz et al., 2018) использовалась AUT, а экспериментальная процедура была разделена на три этапа: этап обучения, этап консолидации и формальный экспериментальный этап. этап (рис. 1А).

Цель этапа обучения состояла в том, чтобы позволить участникам формировать семантические связи между объектами и их обычным использованием. На этапе обучения каждый объект и два наиболее распространенных его использования перечислялись дважды по очереди. Участники должны были запомнить объекты и их обычное использование. Сначала предъявлялась фиксация на 1 с. Затем предмет и его использование предъявлялись в течение 4 с. Участникам было предложено запомнить объект и его использование. Было 6 объектов и 12 общих применений для обучения.

После того, как этап обучения был завершен, начался этап закрепления. Цель этого этапа состояла в том, чтобы укрепить семантические связи между объектами и их общим использованием путем оценки памяти участников для пар объект-использование. На этом этапе участников тестировали на предмет общего использования объектов, изученных на этапе обучения. Сначала предъявлялась фиксация на 1 с, а затем объект, который участники изучили на этапе обучения, на 2 с. Затем на 4 секунды отображался вопросительный знак, в течение которых участники должны были вспомнить и произнести распространенное использование объекта. Наконец, были представлены правильные варианты использования, и участникам нужно было проверить правильность своих ответов. Они нажимали «1», если ответы были правильными, и «2», если ответы были неправильными или они не помнили ответ. Если они нажмут «2», тест для этого объекта начнется снова. Этот этап закончился, когда участники правильно сообщили об общем использовании всех объектов. Сигналы fNIRS не записывались онлайн на этапах обучения и консолидации.

Формальный экспериментальный этап включал в себя AUT и задание общего пользования на припоминание, которое служило контрольным заданием. AUT содержал два условия, которые различались семантическими ограничениями, условия ограничения и условия отсутствия ограничений. Условие ограничения представляло объекты, которые были ранее изучены на этапе обучения, в то время как условие отсутствия ограничений представляло объекты, которые ранее не изучались (Beaty et al., 2017). На этом этапе после предъявления фиксации на 8 с инструкция-задача («создать оригинальное использование» или «вспомнить распространенное использование») предъявлялась на 3 с. Затем предъявлялся объект на 30 с, в течение которых участники выполняли задание согласно инструкции. В AUT участников просили назвать как можно больше оригинальных вариантов использования объекта. Хотя некоторые испытания включают объекты на стадии обучения, они всегда должны пытаться генерировать оригинальные способы использования. Задание на припоминание общего использования требовало, чтобы участники сообщали об обычном использовании объектов, и процесс этого задания был таким же, как и в AUT.

Устные ответы участников записывались онлайн с помощью диктофона. В AUT было шесть изученных объектов и шесть необученных объектов. Испытания были представлены случайным образом в каждом задании. Перед формальным экспериментом был проведен практический эксперимент, чтобы помочь участникам ознакомиться с экспериментальной процедурой. После эксперимента мы оценили эффективность манипулирования семантическими ограничениями (см. Дополнительный раздел 1.1).

Каждый участник испытал два сеанса записи fNIRS: первый для 8-минутного сеанса в состоянии покоя, а второй для онлайн-записей во время формальной экспериментальной стадии. Для записи fNIRS в состоянии покоя участников просили закрыть глаза и попытаться оставаться как можно более неподвижными.

Оценка производительности по задаче AUT

Эффективность AUT оценивалась по беглости, гибкости и оригинальности (Runco, 1991; Kaufman et al., 2008). Беглость определялась количеством ответов. Гибкость относится к количеству категорий ответов. Оригинальность оценивалась с помощью метода оценки консенсуса (CAT; Amabile, 1982; Wang et al., 2022). CAT — это точная оценка уровня креативности, достигнутая посредством всесторонней оценки творческих продуктов экспертами в определенной области (Batey, 2012). Таким образом, три опытных эксперта оценили каждый ответ по пятибалльной шкале (1 = совсем не ново; 5 = очень ново). Межоценочная надежность среди экспертов была удовлетворительной (коэффициент внутренней согласованности оригинальности, ICCs = 0,92; гибкость ICCs = 0,91) (Koo and Li, 2016). Оценки трех экспертов усреднялись для получения окончательной оценки по каждому параметру.

Сбор и анализ данных fNIRS

Сбор данных fNIRS

Гемодинамические ответы измеряли с помощью системы оптической топографии fNIRS (LABNIRS, Shimadzu Corporation, Киото, Япония) с частотой дискретизации 12 Гц. Измерения fNIRS проводились с наборами оптодных зондов 2 × 7 (включая семь излучателей и семь детекторов) и двумя 3 × 3 (включая девять излучателей и девять детекторов) (рис. 1B). Всего было создано 43 измерительных канала (КИ) (межоптодное расстояние = 3 см), определяемое как площадь между парами зондов эмиссии-детектора. Пластырь размещали по международной системе 10–20 (Xia et al., 2013). Префронтальная кора и височные области были определены как ROI (дополнительная таблица S1). Точное местоположение было подтверждено с помощью 3D-дигитайзера (FASTRAK; Polhemus, США) и преобразовано в местоположение канала по расчетным координатам Монреальского неврологического института (Singh et al., 2005).

Анализ данных fNIRS

Автономные сигналы fNIRS анализировались с использованием NIRS_SPM (Ye et al., 2009) с частотой дискретизации до 10 Гц. Сигналы fNIRS были предварительно обработаны с использованием фильтра функции гемодинамического отклика и алгоритма устранения тренда минимальной длины описания вейвлета (Brigadoi et al., 2014). Концентрационные значения гемодинамических сигналов (Maki et al., 1995) рассчитывали по модифицированному закону Бера–Ламберта (Cope, Delpy, 1988). Данные по оксигенированному гемоглобину (HbO) были проанализированы в настоящем исследовании (Strangman et al., 2002). Общая линейная модель применялась для оценки интенсивности корковой активации. Впоследствии были получены бета-значения, представляющие интенсивность гемодинамического ответа. В соответствии с предыдущими исследованиями (Wang et al., 2019; Li et al., 2022) бета-значения в общем состоянии отзыва вычитались из бета-значений в каждом состоянии, и окончательные бета-значения анализировались. Затем группа (SAT и HC) × семантическое ограничение (ограничение и отсутствие ограничений) двухфакторный смешанный (ANOVA) анализ дисперсии был выполнен для значений бета по каждому каналу. Все следующие результаты контролировались с использованием коэффициента ложных открытий (FDR).

Анализ временных рядов

Для дальнейшего изучения закономерностей активности коры во времени между группами HC и SAT мы провели анализ временных рядов каналов со значительной активацией коры в каждом состоянии. Мы сравнили временные ряды предварительно обработанных сигналов первых двух и последних двух испытаний в AUT. Это позволило сравнить временные изменения сигнала концентрации HbO между группами SAT и HC на ранней и поздней стадиях задачи. Во-первых, мы наложили и усреднили сигналы временных рядов первых двух испытаний во время AUT (первое и второе испытания, всего шесть испытаний) как раннюю стадию. Мы наложили и усреднили сигналы временных рядов двух последних испытаний во время AUT (пятого и шестого испытаний) как поздней стадии. Таким образом, мы получили временной ряд концентрации HbO от 0 до 30 с после появления объекта для каждого состояния. Затем мы разделили 30-секундный временной ряд на шесть эпох поровну (каждая 5-секундная фаза считается одной эпохой). Наконец, мы выполнили этап задачи (ранний и поздний) × семантическое ограничение (ограничение и отсутствие ограничений) повторные измерения ANOVA в каждую эпоху как в группах SAT, так и в группах HC.

Анализ функциональной связности

Анализ психофизиологического взаимодействия (PPI) (Friston et al., 1997; O’Reilly et al., 2012) использовался для оценки функциональной связности на основе задач. На основании предыдущих исследований (Gonen-Yacovi et al., 2013; Sepede et al., 2016; Sharifat et al., 2018) билатеральная дорсолатеральная префронтальная кора (DLPFC) была определена как семенные области. Регрессор экспериментального дизайна включал либо группу HC, либо состояние группы SAT по сравнению с контрольным состоянием соответственно. Был сгенерирован термин PPI, представляющий силу подключения. Впоследствии мы провели групповые (SAT и HC) × семантические ограничения (ограничение и отсутствие ограничений) двухфакторный смешанный ANOVA по силе связности.

Функциональная связность в состоянии покоя была проанализирована с помощью корреляционного анализа всего мозга. Артефакты удаляли с помощью полосового фильтра (0,001–0,01 Гц). Впоследствии был проведен корреляционный анализ Пирсона для временных рядов HbO, и была получена матрица симметрии (43 × 43) значения корреляции, указывающая на картирование функциональной связи областей мозга. Затем значения корреляции были преобразованы с использованием r-z Фишера (Fisher, 1915; Niu and He, 2014). Односторонний ANOVA был выполнен для сравнения различий в функциональной связности между группами HC и SAT.

Наконец, мы рассчитали корреляцию между активностью нейронов головного мозга (активация коры головного мозга и функциональная связность в состоянии покоя) и оценкой AUT с помощью корреляционного анализа Пирсона. Кроме того, мы также рассчитали корреляцию между нейронной активностью мозга и уровнем зависимости от смартфона (показатель SAS). Впоследствии были проведены посреднические анализы и многогрупповые анализы с использованием (AMOS) Analysis of Moment Structures 23.0, чтобы выяснить, будет ли корковая активация опосредовать влияние зависимости от смартфона на творческую деятельность и будут ли эти опосредующие эффекты значительно различаться в условиях ограничений и без ограничений. Статистическую значимость опосредующего эффекта проверяли с помощью 95% доверительного интервала (ДИ) 5000 образцов начальной загрузки. Подгонка модели оценивалась по следующим показателям: критерий хи-квадрат (⁠χ2⁠), сравнительный индекс соответствия (⁠CFI⁠), индекс Такера–Льюиса (⁠TLI⁠), среднеквадратическая ошибка аппроксимации (⁠RMSEA⁠).

Полученные результаты

Поведенческие результаты

В группе (SAT и HC) × семантическое ограничение (ограничение и отсутствие ограничений) были проведены двусторонние смешанные ANOVA по показателям беглости, гибкости и оригинальности. Результаты выявили значительные основные эффекты группы [беглость: F (1, 46) = 4,394, P = 0,042, η2p = 0,087; гибкость: F(1, 46) = 14,97, P < 0,001, η2p = 0,245 и оригинальность: F(1, 46) = 4,78, P = 0,034, η2p = 0,094] со значительно более высоким показателем AUT в группе HC, чем в группа SAT (дополнительная таблица S2). Существенное взаимодействие между группой и семантическим ограничением наблюдалось по гибкости, F (1, 46) = 4,877, P = 0,032, η2p = 0,096. Анализ простого эффекта с поправкой Бонферрони показал, что в группе HC показатель гибкости был значительно выше в условиях отсутствия ограничений, чем в условиях ограничений, P < 0,001 (рис. 2).

Результаты fNIRS

Корковая активация

Основные эффекты группы и семантического ограничения были значимы в правой медиальной префронтальной коре (МПФК) (BA10; CH33), левой ДЛПФК (BA9/46; CH30 и CH36), левой IFG (BA45; CH37), правом TPJ ( BA40; CH6 и CH7), правый STG (BA22; CH9 и CH10) и правый MTG (BA21; CH12) (дополнительная таблица S3). Значения бета в группе ГК были достоверно выше, чем в группе САТ, на правой МПФК (СН33, P = 0,005), левой ДЛПФК (СН30, P < 0,001; СН36, P = 0,014), левой IFG (CH37, P = 0,009), правый TPJ (CH6, P = 0,005), правый STG (CH9, P = 0,005; CH10, P < 0,001) и правый MTG (CH12, P = 0,006) (дополнительная таблица S4). Важно отметить, что взаимодействие групповых × семантических ограничений было значительным в правом MPFC (BA10; CH33), левом DLPFC (BA9/46; CH30), левом IFG (BA45; CH37) и правом TPJ (BA40; CH6). Анализ простых эффектов с поправкой Бонферрони показал, что в группе SAT более высокие значения бета в условиях отсутствия ограничений, чем в условиях ограничений, в правой MPFC (CH33, P < 0,001), левой DLPFC (CH30, P < 0,001), левой IFG ( Наблюдались CH37, P = 0,001) и правый TPJ (CH6, P < 0,001) (рис. 3).

Анализ временных рядов

Результаты показали, что в группе ГК основное влияние этапа задания было значимым на четвертой эпохе [16–20 с; F (1, 46) = 4,43, P = 0,047, η2p = 0,174] на правом MPFC (CH 33), со значительно более высокими концентрациями HbO на ранней стадии, чем на поздней стадии (рис. 4А). В группе SAT основные эффекты этапа задания были значимы на второй эпохе [6–10 с; F (1, 46) = 4,37, P = 0,049, η2p = 0,172] и третья эпоха [11–15 с; F (1, 46) = 4,45, P = 0,047, η2p = 0,175] в левой ДЛПФК (СН 30), со значительно более высокими концентрациями HbO на ранней стадии, чем на поздней. Кроме того, основной эффект семантического ограничения был значительным на пятой эпохе [21–25 с; F (1, 46) = 4,43, P = 0,047, η2p = 0,174] на левом DLPFC (CH 30), со значительно более высокими концентрациями HbO в условиях без ограничений, чем в условиях ограничений (рис. 4B).

Анализ функциональной связности

Когда билатеральные DLPFC были исходными областями, результаты ANOVA показали, что существуют значительные основные эффекты группы между левым начальным DLPFC и левой IFG [F (1, 46) = 4,11, P = 0,048, η2p = 0,082] (рис. 5A). ), правое семя DLPFC и правый TPJ [F (1, 46) = 4,21, P = 0,046, η2p = 0,084] (рис. 5B), с более сильными связями в группе HC, чем в группе SAT. Важно отметить, что мы наблюдали значимое взаимодействие группы × семантических ограничений между левым начальным DLPFC и правым MTG [F (1, 46) = 4,177, P = 0,047, η2p = 0,083], левым начальным DLPFC и правым IFG [F (1, 46) = 5,273, P = 0,026, η2p = 0,103]. Анализ простого эффекта с поправкой Бонферрони показал, что сила связности в условиях отсутствия ограничений была выше, чем в условиях ограничений в группе SAT между левым начальным DLPFC и правым MTG (P = 0,002), левым начальным DLPFC и правым IFG (P = 0,007). .

Кроме того, результаты функциональной связи в состоянии покоя показали, что сила связи в группе HC была сильнее, чем в группе SAT, в височной области (правый TPJ-левый MTG и правый TPJ-правый MTG) и между префронтальной корой и височной областью. области (левый IFG-правый MTG, левый IFG-левый MTG, левый MPFC-правый TPJ и левый MPFC-левый TPJ) (рис. 5C; дополнительная таблица S5).

Корреляционный и посреднический анализ

Корреляционный анализ между корковой активацией и оценкой AUT показал, что в группе SAT показатели оригинальности и бета-значения положительно коррелировали при отсутствии ограничений (правый STG: r = 0,449, P = 0,041; левый DLPFC: r = 0,547, P = 0,015; левый IFG: r = 0,42, P = 0,043) и ограничение (правый STG: r = 0,416, P = 0,043; левый DLPFC: r = 0,656, P = 0,005) условия (рис. 6A). Корреляционный анализ между корковой активацией и оценкой SAS показал, что в группе SAT оценки SAS отрицательно коррелировали со значениями бета в левой DLPFC (ограничение: r = -0,591, P = 0,005; без ограничения: r = -0,463, P = 0,023 ) (рис. 6В).

Кроме того, корреляционный анализ между функциональной связностью в состоянии покоя и оценкой AUT показал, что в группе SAT сила связности положительно коррелировала с оценкой оригинальности как в неограниченных (левый MPFC-правый TPJ, r = 0,675, P < 0,001), так и ограничение (левый IFG-левый TPJ, r = 0,431, P = 0,043) условия (рис. 6C). Более того, в группе HC сила соединения положительно коррелировала с оценкой гибкости в условиях ограничения (правый TPJ — правый MTG, r = 0, 579, P   =   0,016) (рис. 6D). Корреляционный анализ между функциональной связью в состоянии покоя и оценкой SAS показал, что в группе SAT оценки SAS отрицательно коррелировали с силой связи в правом TPJ-левом MTG (r = -0,573, P = 0,007) и левом MPFC– левый TPJ (r = -0,562, P = 0,008) (рис. 6E).

Результаты анализа посредничества показали, что левая DLPFC оказала значительное косвенное влияние на связь между зависимостью от смартфона и оригинальностью как при ограничении [β = −0,369, P = 0,007, 95% ДИ (−0,725, −0,096)], так и при отсутствии ограничений ( β = –0,279, P = 0,012, 95% ДИ (–0,676, –0,024)].Последующий многогрупповой анализ показал, что различия в индексах соответствия между моделями не были менее 0,01 (⁠ΔCFI=−0,142, ΔTLI=0,024 и ΔRMSEA=-0,012), что указывает на то, что опосредующий эффект левого DLPFC между условиями ограничения и без ограничений существенно не отличался (рис. 7). Кроме того, подгонка модели показала хорошую подгонку, χ2/df=1,78, CFI=0,954, ПЛИ=0,903 и RMSEA=0,078.

Обсуждение

Это исследование было направлено на сравнение нейронных различий в творческом познании между склонностями к зависимости от смартфонов и здоровыми людьми, особенно, могут ли люди с наклонностями к смартфонам преодолевать семантические ограничения. Насколько нам известно, это исследование было первой попыткой раскрыть нейронный механизм, лежащий в основе влияния зависимости от смартфона на генерацию творческих идей. Мы обнаружили, что зависимость от смартфона оказывает негативное влияние на творческое познание, что отражается на активности коры головного мозга и паттернах функциональной связи в префронтальной коре и височных областях.

В частности, поведенческие результаты показали, что группа SAT показала худшие результаты, чем группа HC, по параметрам беглости, гибкости и оригинальности. Предыдущие исследования показали, что взаимодействие между торможением стереотипных автоматических идей и созданием оригинальных ассоциаций будет способствовать генерации творческих идей (Abraham, 2014; Marron and Faust, 2019). Тем не менее, зависимость от смартфона, как сообщается, ухудшает исполнительную функцию и когнитивную гибкость людей, о чем свидетельствует нарушение торможения автоматических реакций и трудности с переключением между концептуальными категориями, что не способствует гибкому поиску новой информации (Dong et al., 2014; Billieux et al., 2015; Chen et al., 2016). Таким образом, более низкая творческая эффективность группы SAT, чем группа HC, может быть связана с их меньшим поиском новой и удаленной информации. Кроме того, по параметру гибкости показатели гибкости в условиях ограничений были значительно ниже, чем в условиях отсутствия ограничений в группе HC. Этот вывод согласуется с предыдущими исследованиями (Beaty et al., 2017; Frith et al., 2022), указывающими на то, что семантическое ограничение может препятствовать процессу подавления заметных ответов для извлечения исходной информации. Это может затруднить поиск нескольких категорий понятий для отдельных лиц.

Однако в отношении оригинальности мы не обнаружили значительного взаимодействия между группой и семантическим ограничением, хотя мы заметили, что в группе SAT оценки оригинальности в условиях ограничений были ниже, чем в условиях отсутствия ограничений. Этот результат может быть связан с продолжительностью представления объекта в этом исследовании. Продолжительность представления каждого объекта составляла 30 с, что было указано в соответствующих исследованиях нейровизуализации (Beaty et al., 2017; Wang et al., 2022). Тем не менее, исследования выявили эффекты последовательного порядка в генерации творческих идей, когда люди генерируют все более оригинальные и высокотворческие идеи с течением времени (Christensen et al., 1957; Beaty and Silvia, 2012). Креативные идеи приходят от активации и соединения удаленной информации в семантической сети. Проксимальные семантические узлы будут активированы первыми, выявляя легкодоступные, но оригинальные узлы; активация потребует больше времени для достижения более удаленных и оригинальных узлов. Это означает, что средняя оригинальность идей должна увеличиваться со временем, и различия в оригинальности идей также могут увеличиваться в зависимости от условий (Reinig and Briggs, 2008). Поэтому мы предполагаем, что эта незначительная тенденция эффекта взаимодействия может быть связана с короткой продолжительностью представления объекта в настоящем исследовании. Тем не менее, взаимодействие между группой и семантическим ограничением наблюдалось на нейронном уровне.

На нервном уровне результаты корковой активации показали, что группа SAT демонстрировала более слабую активацию в левой DLPFC, правой MPFC и левой IFG по сравнению с группой HC. В частности, в группе САТ в этих областях наблюдались более слабые активации в условиях ограничения, чем в условиях отсутствия ограничений. Левый DLPFC опосредовал влияние зависимости от смартфона на производительность оригинальности. Префронтальная кора играет важную роль в когнитивном контроле и поведенческом мониторинге (Азиз-Заде и др., 2013; Гонен-Яакови и др., 2013). Например, DLPFC участвует в автоматическом выборе ответа и распределении ресурсов внимания на основе целевых стимулов (Chen et al., 2018; Adnan et al., 2019); IFG связана с контролем подавления сверху вниз и мониторингом поиска информации (Badre and Wagner, 2007; Wu et al., 2015). Это открытие показало, что группа SAT продемонстрировала снижение когнитивного контроля во время генерации творческих идей. Действительно, предыдущие исследования показали, что по сравнению с ГК у лиц, зависимых от смартфонов, наблюдалась более низкая активация префронтальной коры, что было связано со снижением торможения мешающих стимулов и подавлением знакомой информации (Horvath et al., 2020; Choi et al., 2021). Однако во время генерации новых идей вспоминание общих вариантов использования может привести к семантическим ограничениям, при которых людям необходимо отказаться от знакомых ответов, чтобы сосредоточиться на потенциально удаленной информации (Beaty et al., 2017; Marron and Faust, 2019). Таким образом, это открытие означает, что люди со склонностью к зависимости от смартфонов могут быть неспособны отказаться от знакомой информации и сосредоточиться на потенциально новой информации посредством когнитивного контроля во время генерации творческих идей. Кроме того, активация в левой ДЛПФК отрицательно коррелировала с оценкой SAS в условиях ограничения, предполагая, что более высокие степени SAT сопровождаются более слабой активностью в левой ДЛПФК во время генерации творческих идей. Этот результат подтверждает наши выводы, указывая на то, что измененная активность префронтальной коры в группе SAT может играть ключевую роль во влиянии на творческое познание.

Результаты анализа временных рядов добавили дополнительную информацию. Мы проанализировали закономерности активности коры во времени в каждой группе на ранних и поздних стадиях выполнения задания. Результат показал, что в группе ГК концентрация HbO правого МПФК была достоверно ниже на поздней стадии, чем на ранней, через 16–20 с после предъявления предмета. Это открытие предполагает, что активность префронтальной коры была снижена в группе НС на поздней стадии выполнения задачи. Это может быть вызвано исчерпанием ресурсов когнитивного контроля на поздней стадии задачи из-за постоянного исполнительного контроля через префронтальную кору. Этот вывод еще раз подтверждает важность префронтальной коры в генерации творческих идей. В группе САТ достоверно более низкая концентрация HbO левой ДЛПФК также была обнаружена через 6–15 с после предъявления предмета на позднем этапе по сравнению с ранним этапом выполнения задания. Интересно, что момент исчерпания ресурсов когнитивного контроля в группе SAT был раньше, чем в группе HC, а продолжительность исчерпания ресурсов когнитивного контроля в группе SAT была больше, чем в группе HC. Этот вывод может подтверждать результаты корковой активации, указывая на то, что группа SAT продемонстрировала измененную активность префронтальной коры во время генерации творческих идей. Кроме того, в группе САТ более низкая концентрация HbO в префронтальной коре наблюдалась в стесненном состоянии через 21–25 с после предъявления предмета, чем в нестеснительном состоянии. Предыдущее исследование показало, что индуцированное семантическое ограничение может заманивать людей в тесные семантические сети, которые ограничивают отдаленные ассоциации, в которых необходим когнитивный контроль для подавления значимой информации и сосредоточения внимания на исходной информации (Beaty et al., 2017). Следовательно, это открытие также подтверждает результаты корковой активации, предполагая, что группа SAT может иметь трудности с преодолением основных семантических ограничений посредством когнитивного контроля, когда семантические ограничения доступны.

Кроме того, группа SAT демонстрировала более слабую активацию правого TPJ, правого STG и правого MTG по сравнению с группой HC. Более того, в группе SAT у участников наблюдалась более слабая активация правого TPJ в условиях ограничения, чем в состоянии отсутствия ограничений. TPJ участвует в подавлении нерелевантных когнитивных процессов и управлении вниманием целевой ориентации (Zilverstand et al., 2018). STG и MTG связаны с семантической обработкой и связаны с поиском и интеграцией семантической информации, связанной с новыми понятиями (Wu et al., 2015; Shen et al., 2017). Таким образом, это открытие свидетельствует о том, что в группе SAT наблюдалось меньшее торможение нерелевантной информации и интеграция новой информации. В текущем исследовании активированная общая семантическая информация объектов была предвестником создания семантических стереотипов. В этом контексте группа SAT, возможно, не сможет отказаться от семантических стереотипов и сосредоточиться на потенциально новых концепциях по сравнению с группой HC. Этот вывод согласуется с предыдущими исследованиями, в которых предполагалось, что поврежденная теменно-височная область связана с худшими показателями преодоления ограничений знаний (Abraham et al., 2012). Кроме того, исследования зависимости от смартфонов показали, что GMV зависимых от смартфонов снижается в височной коре, что связано с семантической обработкой и измененной памятью (Horvath et al., 2020). Кроме того, было обнаружено, что зависимость от смартфона негативно влияет на способность к запоминанию, что может ухудшить беглое извлечение незнакомой информации и ассоциации с новизной (Thornton et al., 2014). Таким образом, ослабленная активация в височной коре у людей с SAT может указывать на сниженный поиск и интеграцию новых понятий. Кроме того, показатели оригинальности положительно коррелировали с активацией коры в левой DLPFC, левой IFG и правой STG, что указывает на то, что низкая творческая активность в группе SAT может быть связана со сниженной активацией этих областей. Взятые вместе, эти результаты показывают, что SAT может негативно влиять на генерацию творческих идей из-за снижения когнитивного контроля и новой обработки информации.

Примечательно, что результаты функциональной связи во время AUT предоставили дополнительные доказательства. Мы обнаружили, что группа SAT имеет более слабые функциональные связи между начальным DLPFC (компонентом ECN) и левой IFG (компонентом ECN), начальным DLPFC и правым TPJ (компонентом DMN), чем группа HC. во время АУТ. В частности, в группе SAT участники продемонстрировали более слабые функциональные связи между левым DLPFC и правым MTG (компонентом DMN), левым DLPFC и правым IFG в условиях ограничений, чем в условиях отсутствия ограничений. Согласно предыдущим исследованиям, усиленная связь между ECN и DMN может поддерживать как целенаправленный поиск информации, так и подавление знакомых идей (Beaty et al., 2015, 2016). DMN участвует в усиленном спонтанном мышлении, включающем формирование новых ассоциаций и быстрое извлечение информации из памяти (Fox et al., 2015). ECN отвечает за избирательный поиск и подавление неподходящей информации (Niendam et al., 2012). Таким образом, эти результаты свидетельствуют о тормозящем влиянии САТ на функциональную связность сетей мозга во время генерации творческих идей.

Результаты анализа функциональной связности в состоянии покоя еще больше подтверждают наше мнение. Результаты показали, что группа SAT продемонстрировала ослабленные связи в височной области (внутри DMN; правый TPJ-левый MTG и правый TPJ-правый MTG) и между префронтальной корой и височными областями (связи между DMN и ECN; левая IFG-правая). MTG, левый IFG-левый MTG, левый MPFC-правый TPJ и левый MPFC-левый TPJ), чем группа HC, и более сильные связи между PFC и височными областями (левый MPFC-правый TPJ, левый IFG-левый TPJ и правый TPJ). – правый MTG) коррелировали с лучшими показателями AUT как в группах HC, так и в группах SAT. Между тем, сила связи между префронтальной корой и височными областями (правый TPJ-левый MTG и левый MPFC-левый TPJ) отрицательно коррелировала со степенью SAT. Предыдущие исследования показали, что зависимость от смартфонов может изменить связь в DMN и ненормально взаимодействовать с областями мозга, связанными с исполнительными функциями, памятью и эмоциями, что может отражать снижение спонтанного мышления и влечения (Zhang and Volkow, 2019). Более того, связность внутри DMN может влиять на поиск доминирующей информации и припоминание оптимального ответа (Euston et al., 2012). Следовательно, это открытие указывает на то, что снижение оригинальности в группе SAT может быть опосредовано аномальной функциональной связью между внутренними сетями. В целом результаты функциональной связи как в состоянии задачи, так и в состоянии покоя предполагают, что группа SAT продемонстрировала более слабые функциональные связи между DMN и ECN, чем группа HC, что может означать, что группе SAT труднее преодолевать ограниченную информацию и формировать новые ассоциации.

Необходимо учитывать некоторые ограничения. Во-первых, мы не выделяли категории зависимости от смартфонов, такие как зависимость от мобильных игр и зависимость от социальных сетей. В будущем виды зависимости от смартфонов можно будет тщательно разделить. Во-вторых, мы сосредоточились только на процессе генерации творческой идеи. Однако творческое познание также включает в себя решение проблем понимания (Runco and Pritzker, 2020). Будущие исследования должны рассмотреть различные процессы творческого познания, чтобы дополнить текущие результаты. Наконец, fNIRS не может обнаружить активацию в глубоких областях мозга. Было обнаружено, что некоторые глубокие области мозга активно участвуют в генерации творческих идей, например, гиппокамп (Luo and Niki, 2003) и предклинье (Jauk et al., 2015). Таким образом, в будущих исследованиях могут применяться устройства нейровизуализации с высоким пространственным разрешением, такие как фМРТ, для расширения результатов этого исследования.

Выводы

Настоящее исследование предоставляет первое нейровизуализирующее свидетельство, раскрывающее негативное влияние SAT на творческое познание. В частности, манипулируя семантическими ограничениями, мы обнаружили, что испытуемые с SAT демонстрируют пониженную активацию коры и функциональные связи в префронтальной коре и височной коре, что затрудняет преодоление семантических ограничений и установление исходных ассоциаций во время генерации творческих идей. Это открытие имеет положительное значение для выявления пагубного влияния зависимости от смартфонов на развитые когнитивные способности людей.

Финансирование

Это исследование финансировалось Национальным фондом естественных наук Китая (31871118 и 32171065), Фондами фундаментальных исследований центральных университетов (GK202205022 и XJS222001), Программой фундаментальных исследований естественных наук Шэньси (2022JQ-156), Фондом исследовательской программы. Совместного инновационного центра оценки качества базового образования Пекинского педагогического университета (2021-05-044-BZPK01), Исследовательского проекта последипломного образования и реформы преподавания Педагогического университета Шэньси (GERP-21-19), Поддержки инновационного потенциала Программа провинции Шэньси, Китай (2020TD-037), Исследовательский проект провинции Шэньси по основным теоретическим и практическим вопросам философии и социальных наук, Молодежный фонд гуманитарных и социальных наук Министерства образования Китая (22XJC190001).

Конфликт интересов

Авторы заявили об отсутствии конфликта интересов в отношении их авторства или публикации данной статьи.

Источник