Mesure Délai d'escompte à l'homme en utilisant un groupe de Réglage Montant

Summary

Delay discounting refers to a decline in the value of a reward when it is delayed relative to when it is immediately available. We outline a computer-based delay discounting task that is easy to implement and allows for the quantification of the degree of delay discounting in human participants.

Abstract

Retard actualisation se réfère à une baisse de la valeur d'une récompense quand il est retardé par rapport à quand il est immédiatement disponible. Tâches actualisation retard sont utilisés pour identifier les points d'indifférence, qui reflètent une préférence égale pour les deux alternatives de fidélité dichotomiques différant par le retard et l'amplitude. Points de l'indifférence sont essentielles pour évaluer la forme d'un gradient de retard actualisation car ils nous permettent d'isoler l'effet de retard sur la valeur. Par exemple, si à un retard de 1 semaine et un maximum de 1000 $, le point d'indifférence est à 700 $, nous savons que, pour ce participant, un délai de 1 semaine correspond à une réduction de 30% en valeur. Cette vidéo présente une tâche de retard actualisation quantité de réglage qui identifie les points d'indifférence relativement rapidement et est peu coûteux et facile à administrer. Une fois les données ont été recueillies, des techniques de régression non linéaires sont généralement utilisés pour générer des courbes d'actualisation. La pente de la courbe d'actualisation reflète le degré d'impulsive choix d'un groupe ou un individu. Ces techniques ont été utilisées avec un large éventail de produits et ont identifié des populations qui sont relativement impulsif. Par exemple, les personnes ayant des problèmes de toxicomanie réduction retardés récompenses plus fortement que les participants de contrôle. Bien que le degré d'actualisation varie en fonction de la marchandise examinée, l'actualisation d'une marchandise en corrélation avec actualisation des autres produits de base, ce qui suggère que l'actualisation peut être un motif persistant de comportement ^1.

Introduction

Retard actualisation est un phénomène comportemental qui affecte de nombreuses situations, les gens de subir des retards actualisation se réfère au fait que les récompenses temporellement proximales sont plus valorisés que les récompenses temporellement distales. Autrement dit, la valeur des récompenses décliner avec des retards. Ce processus est important parce que beaucoup de choix que les gens font impliquent un compromis entre les résultats immédiats de faible qualité (par ex., Un morceau de fromage après le dîner) et retardée des résultats de haute qualité (par ex., La santé à long terme). Retard actualisation a également été observée dans une variété d'espèces, en plus des humains, y compris les singes ^{2,3 4,5 6,7,} les rats et les pigeons ^8.

Les différences individuelles dans degré d'actualisation ont été liés à divers comportements mésadaptés ^9. La valeur des récompenses décline en fonction de retard selon une fonction de décroissance hyperbolique ^8. Avec la désintégration hyperbolique, diminution de la valeurs intensivement avec des retards relativement courtes, mais diminue proportionnellement moins dans des délais relativement longs. La conclusion de cette valeur Mazur dégrade hyperbolique en fonction de retard est important, parce que la fonction hyperbolique est capable de prédire les inversions de préférence là où d'autres fonctions théoriques ne peut pas sans hypothèses supplémentaires. Inversions privilégiées sont un bien documenté trouver ^10-12 que la préférence pour une petite récompense disponibles assez rapidement (SSR) sur une plus grande récompense disponible à un point relativement distale à l'avenir (LLR) va renverser si un retard commune est ajouté à deux alternatives . Par exemple, si, tout en conduisant la maison du travail, un sentiment de faim frappe tout à coup, une personne peut être enclin à arrêter à la première restauration rapide en vue pour une collation relativement malsaine plutôt que d'attendre jusqu'à ce qu'ils arrivent à la maison pour un morceau de fruit ou une autre collation de haute qualité. Si, cependant, la faim frappe alors encore au travail, lorsque la personne a encore à piedleur voiture et de conduire sur la route avant d'aborder le restaurant de restauration rapide, ils sont plus susceptibles de décider d'attendre jusqu'à ce qu'ils arrivent à la maison pour le fruit.

La pente avec qui récompense baisse de la valeur en fonction du retard peut être considéré comme une mesure de choix de l'impulsivité d'un organisme. Choix impulsivité peut être définie comme une préférence pour SSR sur LLR ^13,14 .Higher degrés de choix impulsifs sont liés à l'utilisation et l'abus de diverses drogues comme l'alcool ^{15,16, 17,18} cigarettes, la cocaïne ^19, l'héroïne ^20,21, et la méthamphétamine ^22. Des degrés plus élevés de choix impulsifs sont également liés au jeu problématique ^23, l'obésité ^24,25, et la mauvaise santé et les choix personnels de sécurité ^26.

Différentes tâches peuvent être utilisés pour évaluer le délai d'actualisation chez les humains. Par exemple, les participants pourraient être invités à prendre des décisions entre les alternatives et l'expérience certains ou tous lesdes conséquences liées à leur choix (tâche réelle de récompense ^27,28) ou ils pourraient être appelés à prendre des décisions entre les alternatives hypothétiques, auquel cas ils ne seraient pas effectivement subir les conséquences associés à leur choix (tâche de récompense hypothétique ^{1-3,9 , 15-19,25,29).} Degrés similaires de l'actualisation sont généralement observés indépendamment du fait que la récompense et les retards sont réels ou hypothétiques ^30. La méthode d'administration des tâches de retard-actualisation varie selon les études. Par exemple, différents laboratoires ont administré la tâche en utilisant un questionnaire fill-in-the-blank ^31, un questionnaire à choix multiples ^{de 32,} une procédure de quantité de réglage ^33, et un choix monétaire questionnaire ^34. La tâche de réglage montant, initialement développé par Du, Vert et Myerson ^33, et largement utilisée dans notre laboratoire, offre plusieurs avantages. Une fois la tâche de collecte de données programmé est automatisé, ce qui limiteerreur humaine tout au long du processus. En raison de la nature de réglage de la tâche, les points d'indifférence sont atteints avec relativement peu de questions, ce qui minimise le temps les participants sont tenus d'être dans le laboratoire et les limites de l'ennui. Important, le groupe fournit des données détaillées et fiables. La tâche montant ajustement sera détaillé ci-dessous.

Protocol

Le protocole a été approuvé par l'Institutional Review Board de l'Université d'État d'Utah. Les étapes décrites ci-dessous devraient servir de guide pour la programmation et la réalisation d'une tâche délai d'actualisation. 1. Mise en place d'un groupe d'escompte Délai Choisissez la gamme de retards pour lesquels l'actualisation sera évaluée. REMARQUE: Par exemple, un scénario typique serait utiliser des retards allant de 1 …

Representative Results

Les résultats d'actualisation retard sont généralement analysées par des modèles de régression curvilignes de montage à deux points d'indifférence médianes des groupes et des points d'indifférence des participants individuels pour chaque résultat. Groupe Points d'indifférence médians sont utilisés parce que les points d'indifférence pour un échantillon ne sont généralement pas normalement distribuées. Trois modèles de régression non linéaires son…

Discussion

Cette vidéo décrit les mesures qui devraient être prises pour mener une expérience de retard actualisation aide de la tâche montant réglage. La tâche de quantité de réglage est relativement rapide à effectuer (10 – 15 min par participant) et produit des données fiables. La nature de réglage de la tâche fournit une analyse fine d'un diplôme de l'actualisation d'un participant. Depuis la tâche est la collecte de données sur ordinateur est automatisé, ce qui limite erreur humaine et de l'in…

Materials

Computer	any		Mac or Windows
Programming Software	Visual Studios		https://www.visualstudio.com
Data Analysis Software	The R Foundation		http://www.r-project.org
Informed Consent Form