Нейрофизиологические корреляты эффекта предвзятости подтверждения на примере восприятия информации о вакцинации: данные вызванных потенциалов, связанных с фиксацией взгляда (ПСФ/FRP)

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Исследование посвящено изучению нейрофизиологических коррелятов предвзятости подтверждения отношения к вакцинации с использованием данных вызванных потенциалов, связанных с фиксацией взгляда (fixation related potential). В рамках лабораторного эксперимента был применен методологический подход интеграции айтрекинга и электроэнцефалографии (ЭЭГ), что позволило синхронизировать данные о движении глаз с биоэлектрической активностью мозга. Участникам, обладавшим выраженным позитивным или негативным отношением к вакцинации от COVID-19, предлагалось читать тексты о вакцинации, содержащие позитивные, негативные и нейтральные утверждения, при этом регистрировались их реакции в условиях конгруэнтности и неконгруэнтности валентности текста имплицитному компоненту отношения, измеренного при помощи теста имплицитных ассоциаций (implicit association test). Результаты исследования продемонстрировали значимые различия в нейрофизиологических ответах, включая усиление амплитуд вызванного потенциала в неконгруэнтных условиях для компонентов P200, P300, N350 и N400. Характер ответа указывает на активацию избирательного внимания и усиленную перцептивную обработку стимулов (Р200), перераспределение ресурсов внимания и формирование когнитивного диссонанса (Р300), эмоциональную категоризацию (N350) и семантическое, в том числе валентное, рассогласование (N400). Полученные результаты подчеркивают высокую чувствительность метода выявления потенциала, связанного с фиксацией взгляда, к когнитивным и эмоциональным аспектам восприятия информации. Предлагаемый в исследовании методологический подход увеличивает экологическую валидность исследования, открывая перспективы для изучения имплицитных когнитивных процессов в естественных условиях восприятия текста.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

Е. Д. Артеменко

Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»

Автор, ответственный за переписку.
Email: nekrasovaed@gmail.com

Лаборатория социальной и когнитивной информатики

Россия, Санкт-Петербург

М. В. Яценко

Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»; Алтайский государственный университет

Email: nekrasovaed@gmail.com

Лаборатория социальной и когнитивной информатики

Россия, Санкт-Петербург; Барнаул

С. М. Попова

Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»

Email: nekrasovaed@gmail.com

Лаборатория социальной и когнитивной информатики

Россия, Санкт-Петербург

М. А. Лиханов

Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»

Email: nekrasovaed@gmail.com

Лаборатория социальной и когнитивной информатики

Россия, Санкт-Петербург

И. В. Брак

Российский университет дружбы народов им. Патриса Лумумбы; Новосибирский национальный исследовательский государственный университет

Email: nekrasovaed@gmail.com
Россия, Москва; Новосибирск

Список литературы

  1. Артеменко Е.Д. Попова С.М., Аленина Е.А. Текстовая коллекция истинных и ложных сообщений по теме вакцинации с разметкой валентности и сентимента Свидетельство о регистрации базы данных RU 2024623717, 23.08.2024.
  2. Вошева Н.А., Камынина Н.Н., Короткова Е.О., Вошев Д.В. Сравнительный анализ отношения населения к вакцинации от коронавирусной инфекции COVID-19 в зарубежных странах и в России. Проблемы социальной гигиены, здравоохранения и истории медицины. 2021. 29(2): 220–226.
  3. Канеман Д. Думай медленно… решай быстро. М.: АСТ, 2016. 653 с.
  4. Квасовец C.В., Иванов А.В., Курчакова М.С. Отражение аффективной насыщенности изображений в показателях вызванных потенциалов. Психологический журнал. 2007. 28(3): 65–75.
  5. Костандов Э.А. Значение контекста когнитивной деятельности в формировании неосознаваемых зрительных установок. Российский физиологический журнал им. И.М. Сеченова. 2006. 92(2): С. 164–178.
  6. Яценко М.В., Брак И.В., Артёменко Е.Д. Обзор опыта использования потенциалов, связанных с событием, в исследованиях имплицитного компонента когнитивных искажений. Жур. высш. нерв. деят. им. И.П. Павлова. 2024. 74(4): 385–395. https://doi.org/10.31857/s0044467724040012.
  7. Anzures G., Mildort M. Do perceptual expertise and implicit racial bias predict early face-sensitive ERP responses? Brain Cogn. 2021. 147: 105671. doi: 10.1016/j.bandc.2020.105671.
  8. Augusto L.M. Unconscious knowledge: A survey. Advances in Cognitive Psychology. 2010. 6(1): 116–141. https://doi.org/10.2478/v10053-008-0081-5.
  9. Bargh J.A., Chartrand T.L. The unbearable automaticity of being. American Psychologist. 1999. 54(7): 462–479. https://doi.org/10.1037/0003-066X.54.7.462
  10. Bargh J.A., Morsella E. The unconscious mind. Perspectives on Psychological Science. 2008. 3(1): 73–79. https://doi.org/10.1111/j.1745-6916.2008.00064.x
  11. Bubeev Y.A., Ushakov I.B., Kvasovets S.V., Ivanov A.V., Kal’manov A.S. Subconscious components of psychophysiological responses in the participants of a 105-day experiment in an isolated environment. Human Physiology. 2012. 38(7): 683-688.
  12. Camsari D.D., Lewis C.P., Sonmez A.I., Ozger C., Fatih P., Yuruk D., Shekunov J., Voort J.L.V., Croarkin P.E. Event-Related Potential markers of suicidality in Adolescents. The International Journal of Neuropsychopharmacology. 2023. 26(8): 566–575. https://doi.org/10.1093/ijnp/pyad039
  13. Cao Y., An X., Ke Y., Jiang J., Yang H., Chen Y., Jiao X., Qi H., Ming D. The effects of semantic congruency: a research of audiovisual P300-speller. Biomed Eng Online. 2017. 16(1): 91-105. doi: 10.1186/s12938-017-0381-4.
  14. Cheimariou S., Farmer T.A., Gordon J.K. Lexical prediction in the aging brain: The effects of predictiveness and congruency on the N400 ERP component. Aging, Neuropsychology, and Cognition. 2018. 26(5). 781–806. https://doi.org/10.1080/13825585.2018.1529733
  15. Chen L., Zhou H., Gu Y., Wang S., Wang J., Tian L., Zhu H., Zhou Z. The Neural Correlates of Implicit Cognitive Bias Toward Internet-Related Cues in Internet Addiction: An ERP Study. Front. Psychiatry. 2018. 9: 421. doi: 10.3389/fpsyt.2018.00421.
  16. Chen X., Chen C., Wang Y., Yan S., Mao L., Yu G. Understanding personalized persuasion strategies in implicit attitudes towards the COVID-19 vaccine: the moderating effects of personality traits based on an ERP study. Humanities and Social Sciences Communications. 2024. 11(1). https://doi.org/10.1057/s41599-024-03720-z
  17. Clayson P.E., Larson M.J. Conflict adaptation and sequential trial effects: support for the conflict monitoring theory. Neuropsychologia. 2011. 49(7):1953-1961. doi: 10.1016/j.neuropsychologia.2011.03.023.
  18. Coco M.I., Nuthmann A., Dimigen O. Fixation-related Brain Potentials during Semantic Integration of Object-Scene Information. J Cogn Neurosci. 2020. 32(4):571-589. doi: 10.1162/jocn_a_01504.
  19. Dasgupta N., Ajzen I. Explicit and Implicit Beliefs, Attitudes, and Intentions: The Role of Conscious and Unconscious Processes in Human Behavior. Eds/ Haggard P., Eitam B. New York, 2015. 115-144. https://doi.org/10.1093/acprof:oso/ 9780190267278.003.0005.
  20. Desmon S., Benham B. COVID-19 Vaccine Acceptance Falling Globally and in the U.S., Survey Finds. Johns Hopkins Bloomberg School of Public Health. 2021. Link: https://publichealth.jhu.edu/2021/covid-19-vaccine-acceptance-falling-globally-and-in-the-us-survey-finds
  21. Devillez H., Guyader N., Guérin-Dugué A. An eye fixation–related potentials analysis of the P300 potential for fixations onto a target object when exploring natural scenes. Journal of Vision. 2015. 15(13): 20. https://doi.org/10.1167/15.13.20
  22. Dew I.T., Mulligan N.W. The effects of generation on auditory implicit memory. Mem Cognit. 2008. 36(6): 1157-67. doi: 10.3758/MC.36.6.1157. PMID: 18927034.
  23. Dimigen O. Optimizing the ICA-based removal of ocular EEG artifacts from free viewing experiments. Neuroimage. 2019. 207: 116117. doi: 10.1016/j.neuroimage.2019.116117.
  24. Eagly A.H., Chaiken S. The psychology of attitudes. Fort Worth, TX : Harcourt Brace Jovanovich College Publishers, 1993. 794pp.
  25. Ellis C., Kuipers J.R., Thierry G., Lovett V., Turnbull O., Jones, M.W. Language and culture modulate online semantic processing. Social Cognitive and Affective Neuroscience. 2015. 10(10): 1392–1396. https://doi.org/10.1093/scan/nsv028
  26. Fridman A., Gershon R., Gneezy A. COVID-19 and vaccine hesitancy: A longitudinal study. PloS one. 2021. 16(4): e0250123. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0250123
  27. Gallucci A., Del Mauro L., Pisoni A., Lauro L.J.R., Mattavelli G. A systematic review of implicit attitudes and their neural correlates in eating behaviour. Social Cognitive and Affective Neuroscience. 2020. 18(1). https://doi.org/10.1093/scan/nsaa156
  28. Godin G., Conner M., Sheeran P. Bridging the intention–behaviour gap: The role of moral norm. British Journal of Social Psychology. 2005. 44(4): 497–512. https://doi.org/10.1348/014466604x17452
  29. Greenwald A.G., Banaji M.R. Implicit social cognition: Attitudes, self-esteem, and stereotypes. Psychological Review. 1995. 102(1): 4–27. https://doi.org/10.1037/0033-295x.102.1.4
  30. Greenwald A.G., McGhee D.E., Schwartz J.L.K. Measuring individual differences in implicit cognition: The implicit association test. Journal of Personality and Social Psychology. 1998. 74(6): 1464–1480. https://doi.org/10.1037/0022-3514.74.6.1464
  31. Greenwald A.G., Nosek B.A., Banaji M.R. Understanding and using the Implicit Association Test: I. An improved scoring algorithm. Journal of Personality and Social Psychology. 2003. 85(2): 197–216. https://doi.org/10.1037/0022-3514.85.2.197
  32. Greenwald A.G., Poehlman T.A., Uhlmann E.L., Banaji M.R. Understanding and using the Implicit Association Test: III. Meta-analysis of predictive validity. Journal of Personality and Social Psychology. 2009. 97(1): 17–41. https://doi.org/10.1037/a0015575
  33. Guillon M., Kergall P. Factors associated with COVID-19 vaccination intentions and attitudes in France. Public Health. 2021. 198: 200–207. https://doi.org/10.1016/j.puhe.2021.07.035
  34. Hayes M.H. Experimental development of the graphic rating method. Psychological Bulletin. 1921. 18: 98-99.
  35. Healy G.F., Boran L., Smeaton A.F. Neural patterns of the implicit association test. Frontiers in Human Neuroscience. 2015. 9: 605. https://doi.org/10.3389/fnhum.2015.00605
  36. Helfrich R.F., Knight R.T. Cognitive neurophysiology: Event-related potentials. Handbook of Clinical Neurology. 2019. 160: 543–558. https://doi.org/10.1016/b978-0-444-64032-1.00036-9
  37. Hilgard J., Bartholow B.D., Dickter C.L., Blanton H. Characterizing switching and congruency effects in the Implicit Association Test as reactive and proactive cognitive control. Social Cognitive and Affective Neuroscience. 2014. 10(3): 381–388. https://doi.org/10.1093/scan/nsu060.
  38. Howell J.L., Gasser M.L., Kaysen D., Lindgren K.P. Understanding parental vaccine refusal: Implicit and explicit associations about vaccines as potential building blocks of vaccine beliefs and behavior. Social Science & Medicine. 2022. 310: 115275. https://doi.org/10.1016/j.socscimed.2022.115275.
  39. Ilan A.B, Polich J. P300 and response time from a manual Stroop task. Clin Neurophysiol. 1999. 110(2): 367–73. doi: 10.1016/s0168-5597(98)00053-7.
  40. Jaeger A., Rugg M.D. Implicit effects of emotional contexts: An ERP study. Cognitive Affective & Behavioral Neuroscience. 2022. 12(4): 748–760. https://doi.org/10.3758/s13415-012-0110-1.
  41. Kanske P., Plitschka J., Kotz S.A. Attentional orienting towards emotion: P2 and N400 ERP effects. Neuropsychologia. 2011. 49(11): 3121-3129. doi: 10.1016/j.neuropsychologia.2011.07.022.
  42. Kimura K., Murayama A., Miura A., Katayama J. Effect of decision confidence on the evaluation of conflicting decisions in a social context. Neuroscience Letters. 2013. 556: 176–180. https://doi.org/10.1016/j.neulet.2013.09.020
  43. Kutas M., Hillyard S.A. Reading Senseless Sentences: brain potentials reflect semantic incongruity. Science. 1980. 207(4427): 203–205. https://doi.org/10.1126/science.7350657.
  44. Kutas M., Federmeier K.D. Thirty years and counting: finding meaning in the N400 component of the event-related brain potential (ERP). Annu Rev Psychol. 2011. 62: 621–647. doi: 10.1146/annurev.psych.093008.131123.
  45. Kwon J., Roll M. Neural semantic effects of tone accents. Neuroreport. 2024. 35(13): 868–872. https://doi.org/10.1097/wnr.0000000000002077
  46. Küper K., Liesefeld A.M., Zimmer H.D. ERP evidence for hemispheric asymmetries in abstract but not exemplar-specific repetition priming. Psychophysiology. 2015. 52(12): 1610-9. doi: 10.1111/psyp.12542.
  47. Lahtinen A., Juvonen K., Lapveteläinen A., Kolehmainen M., Lindholm M., Tanila H., Kantanen T., Sinikallio S., Karhunen L., Närväinen J. Metabolic state as a modulator of neural event-related potentials for food stimuli in an implicit association test. Physiology & Behavior. 2019. 209: 112589. https://doi.org/10.1016/j.physbeh.2019.112589
  48. León I., Díaz J.M., de Vega M., Hernández J.A. Discourse-based emotional consistency modulates early and middle components of event-related potentials. Emotion. 2010. 10(6): 863-873. doi: 10.1037/a0019983.
  49. Li N., Wang S., Kornrumpf F., Sommer W., Dimigen O. Parafoveal and foveal N400 effects in natural reading: A timeline of semantic processing from fixation‐related potentials. Psychophysiology. 2024. 61(5): e14524. https://doi.org/10.1111/psyp.14524.
  50. Lou Y., Lei Y., Astikainen P., Peng W., Otieno S., Leppänen P.H.T. Brain responses of dysphoric and control participants during a self-esteem implicit association test. Psychophysiology. 2021. 58 (4): e13768. doi: 10.1111/psyp.13768.
  51. McEachan R.R.C., Conner M., Taylor N.J., Lawton, R.J. Prospective prediction of health-related behaviours with the Theory of Planned Behaviour: a meta-analysis. Health Psychology Review. 2011. 5(2): 97–144. https://doi.org/10.1080/17437199.2010.521684.
  52. Meissner F., Grigutsch L.A., Koranyi N., Müller F., Rothermund K. Predicting behavior with implicit measures: disillusioning findings, reasonable explanations, and sophisticated solutions. Frontiers in Psychology. 2019. 10: 2483. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2019.02483.
  53. Nelson J.A. The power of stereotyping and confirmation bias to overwhelm accurate assessment: The case of economics, gender, and risk aversion. Journal of Economic Methodology. 2014. 21(3): 211-231. https://doi.org/10.1080/1350178X.2014.939691.
  54. Nosek B.A., Hawkins C.B., Frazier R.S. Implicit social cognition: from measures to mechanisms. Trends in Cognitive Sciences. 2011. 15(4): 152–159. https://doi.org/10.1016/j.tics.2011.01.005.
  55. Polich J. Updating P300: an integrative theory of P3a and P3b. Clin Neurophysiol. 2007. 118(10): 2128-2148. doi: 10.1016/j.clinph.2007.04.019.
  56. Portengen C.M., Huffmeijer R., Van Baar A.L., Endendijk J.J. Measuring the neural correlates of the violation of social expectations: A comparison of two experimental tasks. Social Neuroscience. 2022. 17(1): 58–72. https://doi.org/10.1080/17470919.2022.2032327.
  57. Ries A.J., Touryan J., Ahrens B., Connolly P. The Impact of Task Demands on Fixation-Related Brain Potentials during Guided Search. PLoS ONE. 2016. 11(6): e0157260. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0157260.
  58. Shen Y., Xue S., Wang K., Qiu J. Neural time course of emotional conflict control: an ERP study. Neurosci Lett. 2013. 29(541): 34-38. doi: 10.1016/j.neulet.2013.02.032.
  59. Schendan H.E., Kutas M. Neurophysiological Evidence for the Time Course of Activation of Global Shape, Part, and Local Contour Representations during Visual Object Categorization and Memory. J Cogn Neurosci. 2007. 19(5): 734–749. doi: https://doi.org/10.1162/jocn.2007.19.5.734.
  60. Schendan H.E., Maher S.M. Object knowledge during entry-level categorization is activated and modified by implicit memory after 200 ms. Neuroimage. 2009. 44(4): 1423-1438. doi: 10.1016/j.neuroimage.2008.09.061.
  61. Spence A., Townsend E. Predicting behaviour towards genetically modified food using implicit and explicit attitudes. British Journal of Social Psychology. 2006. 46(2): 437–457. https://doi.org/10.1348/014466606x152261
  62. Spielberger C.D., Gorsuch R.L., Lushene R., Vagg P.R., Jacobs G.A. Manual for the State-Trait Anxiety Inventory. Palo Alto, CA: Consulting Psychologists Press, 1983. 42p.
  63. Spielberger C.D. STAXI-2 : State-Trait Anger Expression Inventory-2 : professional manual. 1999. https://ci.nii.ac.jp/ncid/BA52762163
  64. Spironelli C., Angrilli A. Influence of Phonological, Semantic and Orthographic tasks on the early linguistic components N150 and N350. Int J Psychophysiol. 2007. 64(2): 190-198. doi: 10.1016/j.ijpsycho.2007.02.002.
  65. Sutil-Martín D.L., Rienda-Gómez J.J. The influence of unconscious perceptual Processing on Decision-Making: A New perspective from Cognitive Neuroscience applied to Generation Z. Frontiers in Psychology. 2020. 11: 1728. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2020.01728
  66. Tanguay A.N., Benton L., Romio L., Sievers C., Davidson P.S., Renoult L. The ERP correlates of self-knowledge: Are assessments of one’s past, present, and future traits closer to semantic or episodic memory? Neuropsychologia. 2017. 110: 65–83. https://doi.org/10.1016/j.neuropsychologia.2017.10.024
  67. Tao D., Leng Y., Peng S., Xu J., Ge S., Deng H. Temporal dynamics of explicit and implicit moral evaluations. International Journal of Psychophysiology. 2021. 172: 1–9. https://doi.org/10.1016/j.ijpsycho.2021.12.006
  68. Thai N., Taber-Thomas B.C., Pérez-Edgar K.E. Neural correlates of attention biases, behavioral inhibition, and social anxiety in children: An ERP study. Developmental Cognitive Neuroscience. 2016. 19: 200–210. https://doi.org/10.1016/j.dcn.2016.03.008
  69. Thunstrom L., Ashworth M., Finnoff D., Newbold S. Hesitancy Towards a COVID-19 Vaccine and Prospects for Herd Immunity. SSRN Electronic Journal. 2020. https://doi.org/10.2139/ssrn.3593098
  70. Wagner-Altendorf T.A., van der Lugt A.H., Kroeber A., Cirkel A., Heldmann M., Münte T.F. Differences in Implicit Attitudes in West and East Germans as Measured by the Go/NoGo Association Task and Event-related EEG Potentials. Cognitive and Behavioral Neurology. 2023. 36 (3): 145–158. doi: 10.1097/WNN.0000000000000338
  71. Wang Y., Li X. Temporal course of implicit emotion regulation during a Priming-Identify task: an ERP study. Sci Rep. 2017. 7: 41941. PMID: 28150801; PMCID: PMC5288784. doi: 10.1038/srep41941
  72. Wei Q., Zhang C., Lv D., Du X. Exploring explicit and implicit attitudes towards wildlife food. Global Ecology and Conservation. 2024. 49: e02799. https://doi.org/10.1016/j.gecco.2024.e02799
  73. Williams J.K., Themanson J.R. Neural correlates of the implicit association test: evidence for semantic and emotional processing. Social Cognitive and Affective Neuroscience. 2011. 6 (4): 468–476. https://doi.org/10.1093/scan/nsq065.
  74. Wokke M.E., Van Gaal S., Scholte H.S., Ridderinkhof K.R., Lamme, V.a.F. The flexible nature of unconscious cognition. PLoS ONE. 2011. 6(9): e25729. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0025729
  75. Yang S., Zhang M., Xu J., Wang L., Li Z., Zou F., Wu X., Wang Y. The electrophysiology correlation of the cognitive bias in anxiety under uncertainty. Scientific Reports. 2020. 10(1): 11354. https://doi.org/10.1038/s41598-020-68427-y
  76. Yu H-H., Gu S-M., Yao F-M., Wang Z-R., Fu W-Q. Electrophysiological Characteristics in Depressive Personality Disorder: An Event-Related Potential Study. Front. Psychol. 2019. 9:2711. doi: 10.3389/fpsyg.2018.02711.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Схематическое изображение аппаратной установки, а также положения участника и исследователя во время регистрации данных.

Скачать (185KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Схема пробы основного экспериментального блока.

Скачать (56KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Усредненная по группе динамика ВП для конгруэнтного и неконгруэнтного условия для отведения C2. Размер временного окна составляет 50 мс (220–270 мс). Обозначение ** соответствует уровню значимости P < 0.01.

Скачать (99KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Усредненная по группе динамика ВП для конгруэнтного и неконгруэнтного условия для крайней правой париетально-окципитальной области (PO4, PO6, PO8). Размер временного окна составляет 50 мс (320–370 мс). Обозначение * соответствует уровню значимости P < 0.05.

Скачать (68KB)
Метаданные
6. Рис. 5. Усредненная по группе динамика ВП для конгруэнтного и неконгруэнтного условия для крайней левой фронтальной области (F1, F3, F5). Размеры окон составляют 50 мс (300–350, 370–420 мс), а также 100 мс (300–400 мс). Обозначение * соответствует уровню значимости P < 0.05.

Скачать (96KB)
Метаданные

© Российская академия наук, 2025