Misurare Ritardo attualizzazione in esseri umani utilizzando un'attività Regolazione Importo

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

Ritardo attualizzazione si riferisce ad una diminuzione del valore di una ricompensa quando si è in ritardo rispetto a quando è immediatamente disponibile. Ritardo compiti attualizzazione vengono utilizzati per identificare i punti di indifferenza, che riflettono la stessa preferenza per due alternative di ricompensa dicotomici differenti sia in ritardo e la grandezza. Punti di indifferenza sono la chiave per valutare la forma di un gradiente di ritardo attualizzazione perché ci consentono di isolare l'effetto di ritardo sul valore. Ad esempio, se ad un ritardo di 1 settimana e un massimo di $ 1.000, il punto indifferenza è a $ 700 sappiamo che, per tale partecipante, un ritardo di 1 settimana corrisponde ad una riduzione del 30% in valore. Questo video illustra un compito di ritardo attualizzazione quantità di regolazione che identifica i punti di indifferenza in tempi relativamente brevi ed è poco costoso e facile da amministrare. Una volta che i dati sono stati raccolti, tecniche di regressione non lineari sono tipicamente utilizzati per generare le curve di attualizzazione. La pendenza della curva di attualizzazione riflette il grado di impscelta ulsive di un gruppo o individuo. Queste tecniche sono state utilizzate con una vasta gamma di prodotti e hanno identificato popolazioni che sono relativamente impulsivo. Ad esempio, le persone con problemi di abuso di sostanze sconto ritardate ricompense più ripidamente di partecipanti di controllo. Anche se il grado di attualizzazione varia in funzione della merce in esame, l'attualizzazione di una merce correla con l'attualizzazione di altre materie prime, il che suggerisce che attualizzazione può essere un modello di comportamento persistente ^1.

Introduction

Ritardo attualizzazione è un fenomeno comportamentale che colpisce molte situazioni le persone incontrano ritardo attualizzazione si riferisce al fatto che le ricompense temporalmente prossimali sono più molto apprezzati di ricompense temporalmente distali. Cioè, il valore di premi declino con ritardi. Questo è un processo importante perché molte scelte che le persone fanno comportano un compromesso tra i risultati immediati di bassa qualità (ad es., Un pezzo di formaggio dopo cena) e ritardato risultati di alta qualità (ad es., La salute a lungo termine). Delay attualizzazione è stato osservato anche in una varietà di specie, oltre agli esseri umani, tra ^{2,3 4,5} scimmie, ratti e piccioni, ^{6,7 8.}

Le differenze individuali in grado di attualizzazione sono stati collegati a vari comportamenti disadattivi ^9. Il valore di premi diminuisce in funzione di ritardo secondo una funzione di decadimento iperbolica ^8. Con decadimento iperbolico, diminuzione del valores ampiamente con ritardi relativamente brevi, ma diminuisce proporzionalmente meno attraverso relativamente lunghi ritardi. La scoperta di Mazur che degrada il valore iperbolico in funzione del ritardo è importante, perché la funzione iperbolica è in grado di prevedere inversioni privilegiate dove altre funzioni teoriche non può senza ulteriori ipotesi. Inversioni preferenze sono un ben documentato trovare ^10-12 che la preferenza per una piccola ricompensa a disposizione relativamente presto (SSR) per un premio più grande disponibili a un relativamente distale in futuro (LLR) si invertirà se un ritardo comune è aggiunto entrambe le alternative . Per esempio, se, mentre tornava a casa dal lavoro, una sensazione di fame colpisce all'improvviso, una persona può essere incline a fermarsi al primo ristorante fast food in vista per uno spuntino relativamente malsano al contrario di attesa fino a quando tornano a casa per un pezzo di frutta o qualche altro di alta qualità spuntino. Se, tuttavia, la fame colpisce mentre ancora al lavoro, quando la persona ha ancora a piedila loro auto e guidare lungo la strada prima di avvicinarsi il ristorante fast food, sono più propensi a decidere di aspettare fino a quando tornano a casa per il frutto.

La pendenza con cui premia diminuzione di valore in funzione di ritardo può essere considerato una misura della scelta impulsività di un organismo. Scelta impulsività può essere definita come una preferenza per SSR sopra LLR ^13,14 Più elevata gradi di scelta impulsiva sono collegate da usare e abuso di vari farmaci come alcool ^{15,16, 17,18} sigarette, cocaina ^19, eroina ^20,21, e metanfetamine ^22. Gradi più elevati di scelta impulsiva sono anche legati al gioco d'azzardo problematico ^23, obesità ^24,25, e cattive condizioni di salute e le scelte di sicurezza personali ^26.

I vari compiti possono essere utilizzati per valutare ritardo attualizzazione negli esseri umani. Ad esempio, i partecipanti potrebbero essere invitati a prendere decisioni tra alternative e l'esperienza alcuni o tutti idelle conseguenze associate con la loro scelta (compito vera ricompensa ^27,28) o che potrebbero essere chiamati a prendere decisioni tra alternative ipotetiche, nel qual caso non sarebbe in realtà vivere le conseguenze associate con la loro scelta (compito ricompensa ipotetica ^{1-3,9 , 15-19,25,29).} Livelli simili di attualizzazione sono generalmente osservati indipendentemente dal fatto che il premio e ritardi sono reali o ipotetiche ^30. Il metodo di somministrazione di compiti di ritardo attualizzazione differisce da uno studio all'altro. Ad esempio, diversi laboratori hanno somministrato l'attività utilizzando un questionario fill-in-the-vuoto ^31, un questionario a scelta multipla ^32, una procedura di somma di regolazione ^33, e una scelta monetaria questionario di ^34. Il compito importo di regolazione, originariamente sviluppato da Du, verde e Myerson ^33, e ampiamente utilizzato nel nostro laboratorio, offre diversi vantaggi. Una volta che il compito è la raccolta dei dati programmato è automatizzato, limitandoerrore umano durante tutto il processo. A causa della natura di regolazione del compito, i punti di indifferenza vengono raggiunti con relativamente poche domande, che riduce al minimo il tempo di partecipanti sono tenuti ad essere in e di laboratorio e limiti noia. È importante sottolineare che il compito fornisce dati dettagliati e affidabili. Il compito importo regolazione sarà dettagliato di seguito.

Protocol

Il protocollo è stato approvato dal consiglio d'amministrazione di Institutional Review Utah State University. La procedura descritta di seguito dovrebbero servire come guida per la programmazione e lo svolgimento di un compito ritardo attualizzazione. 1. La creazione di un task di attualizzazione di ritardo Scegliere l'intervallo di ritardi per i quali sarà valutata attualizzazione. NOTA: Per esempio, uno scenario tipico avrebbe usato i ritardi che vanno da 1 set…

Representative Results

Ritardo risultati attualizzazione sono comunemente analizzati con modelli di regressione curvilinei di montaggio per entrambi i punti di indifferenza mediani dei gruppi e dei punti di indifferenza da singoli partecipanti per ogni risultato. Mediani punti gruppo di indifferenza sono utilizzati in quanto i punti di indifferenza per un campione di solito non sono distribuiti normalmente. Tre modelli di regressione non lineare sono comunemente usati: quelli proposti da Mazur (Equazione 1) <s…

Discussion

Questo video descrive i passi che dovrebbero essere prese per condurre un esperimento di ritardo attualizzazione utilizzando l'attività di regolazione quantità. Il compito di regolazione quantità è relativamente veloce per condurre (10-15 minuti per ogni partecipante) e produce dati affidabili. La natura di regolazione del compito fornisce un'analisi messa a punto di laurea di un singolo partecipante dell'attualizzazione. Dal momento che il compito è la raccolta di dati basati su computer è automatizza…

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
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