Журнал высшей нервной деятельности им. И.П. Павлова, 2021, T. 71, № 1, стр. 86-103

Комплексное исследование изменения функционального состояния человека при восприятии медиаконтента разной модальности

Н. Н. Лебедева 1, Е. Д. Каримова 1*, В. В. Потапов 2, Р. К. Потапова 3

1 Федеральное государственное бюджетное научное учреждение Институт высшей нервной деятельности и нейрофизиологии РАН
Москва, Россия

2 Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова
Москва, Россия

3 Московский государственный лингвистический университет
Москва, Россия

* E-mail: e.d.karimova@gmail.com

Поступила в редакцию 14.06.2020
После доработки 25.09.2020
Принята к публикации 05.10.2020

Аннотация

Современное общество большое количество времени тратит на потребление медиаконтента, состоящего из визуальной и/или звуковой информации, что может создавать дополнительное эмоциональное напряжение и перегружать кору информационным потоком. Целью данного пилотного исследования было выявить, какие психофизиологические изменения показателей функционального состояния происходят при восприятии медиаконтента разной модальности. С каждым из 19 испытуемых проводилось по 3 эксперимента в разные дни (“звук”, “видео”, “видео + звук”). До и после сессий проводились тестирование сенсомоторной реакции, запись ЭКГ; ЭЭГ регистрировали до, после и во время сессий; после экспериментов проводилось анкетирование. Достоверные различия между сессиями с разными типами стимулов были получены только в динамике показателей ЭЭГ. Наиболее “ресурсозатратным” было восприятие аудиоматериала: после сессии снижалась мощность альфа- и повышалась мощность бета2-ритмов, повышались значения пиковой частоты альфа- и бета-ритмов, а во время сессии повышались мощности тета- и бета-ритмов. Восприятие видео без звука сопровождалось снижением интереса и внимания, после сессии повышалась мощность альфа-ритма в покое и уменьшалось значение пиковой частоты. Восприятие видео со звуком сопровождалось повышением мощности бета-ритмов, поддерживались интерес и внимание, а после сеанса повышались мощности тета- и бета-ритмов.

Ключевые слова: медиа, ЭЭГ, вариабельность сердечного ритма, сенсомоторные реакции, функциональное состояние

DOI: 10.31857/S004446772101007X

Список литературы

  1. Баевский P.M., Иванов Г.Г. Вариабельность сердечного ритма: теоретические аспекты и возможности клинического применения. Ультразвуковая и функциональная диагностика. 2001. 3: 108–127.

  2. Базанова О.М. Вариабельность и воспроизводимость индивидуальной частоты альфа-ритма ЭЭГ в зависимости от экспериментальных условий. Журнал высш. нервн. деят. им. И.П. Павлова. 2011. 61 (1): 102–111.

  3. Базанова О.М. Современная интерпретация альфа-активности ЭЭГ. Успехи физиологических наук. 2009. 40 (3): 32–53.

  4. Базанова О.М., Mерная Е.М., Штарк М.Б. Биоуправление в психомоторном обучении: электрофизиологическое обоснование. Рос. физиол. журн. им. И.М. Сеченова. 2008. 94 (5): 539–556.

  5. Батуев А.С. Физиология высшей нервной деятельности и сенсорных систем. 3. СПб.: Питер. 2010. 317 с.

  6. Белозерова Ю.М. Опыт применения медиатехнологий, виртуальной и дополненной реальности в формировании профессиональных компетенций сотрудников организаций сферы услуг. Цифровое общество как культурно-исторический контекст развития человека: сборник научных статей. Под общ. ред. Р.В. Ершовой. Коломна: Государственный социально-гуманитарный университет, 2020: 41–43.

  7. Григорьев А.И., Баевский P.M. Концепция здоровья и проблема нормы в космической медицине. М. Слово. 2001. 96 с.

  8. Еляков А.Д. Информационная перегрузка людей. Социологические исследования. 2005. 5: 114–121.

  9. Ендриховский С.Н., Шамшинова A.M., Соколов E.H., Нестерюк Л.И. Время сенсомоторной реакции человека в современных психофизических исследованиях. Сенсорные системы. 1996. 10 (2): 13.

  10. Захарова И.Д., Кагина Н.А., Васина О.Н. Методические особенности преподавания биологии в зависимости от модальности восприятия и переработки информации. Современное образование: научные подходы, опыт, проблемы, перспективы. Сборник статей XII. 2017: 102–104.

  11. Ильин Е. П. Психофизиология состояний человека. СПб.: Питер. 2005. 412 с.

  12. Кандыбович С.Л. Особенности восприятия цифровых средств и процессов коммуникации студентами. Цифровое общество как культурно-исторический контекст развития человека: сборник научных статей/ под общ. ред. Р.В. Ершовой. Коломна: Государственный социально-гуманитарный университет. 2020: 153–158.

  13. Кирой В.Н., Асланян Е.В. Общие закономерности формирования состояния монотонии. Журн. высш. нерв. деят. 2005. 55 (6): 768–776.

  14. Кирой В.Н., Асланян Е.В. Индивидуальная устойчивость к действию факторов монотонии и ее отражение в ЭЭГ. Журнал высш. нервн. деят. им. И.П. Павлова. 2006. 56 (1): 38–46.

  15. Коробейникова И.И. Связь внутриполушарной пространственной организации биопотенциалов тета-полосы ЭЭГ студентов с различной результативностью выполнения зрительно-пространственных задач. Известия ЮФУ. Технические науки. 2012. 136 (11): 169–173.

  16. Костевич А.Г. Зрительно-слуховое восприятие аудиовизуальных программ: учебное пособие. Томск: Томский межвузовский центр дистанционного образования. 2006. 230 с.

  17. Лебедева Н.Н., Каримова Е.Д. Нейрофизиологические проявления состояния монотонии у операторов с различной межполушарной асимметрией альфа-активности. Журн. высш. нервн. деят. им. И.П. Павлова. 2014. 64 (4): 428–438.

  18. Лурия А.Р. Основы нейропсихологии. Москва. Издательский центр Академия. 2013. 384 с.

  19. Марютина Т.М., Ермолаев О.Ю. Введение в психофизиологию: Учебное пособие по курсу: “Общая и возрастная психофизиология”. М.: Московский психолого-социальный институт. Флинта. 1997. 240 с.

  20. Мачинская Р.И. Сравнительное электрофизиологическое исследование регуляторных компонентов рабочей памяти у взрослых и детей 7–8 лет. Анализ когерентности ритмов ЭЭ. Физиология человека. 2012. 38 (1): 5–19.

  21. Медведев С.В., Пахомов С.В., Рудас М.С., Алхо К., Терваниеми М., Рейникайен К., Наатанен Р. О выборе состояния спокойного бодрствования как референтного при психологических пробах. Физиология человека. 1996. 22 (1): 5–10.

  22. Мохова С.Б., Неврюев А.Н. Психологические корреляты общей и академической прокрастинации у студентов. Вопросы психологии. 2013. 1: 25–33.

  23. Новикова С.И. Ритмы ЭЭГ и когнитивные процессы. Современная зарубежная психология. 2015. 4 (1): 91–108.

  24. Островский М.А., Шевелев И.А. Глава 14. Сенсорные системы. Физиология человека. Учебник (В двух томах. Т. II). Под ред. В.М. Покровского, Г.Ф. Коротько. 2-е изд., перераб. и доп. М.: 2003. 656 с.

  25. Равич-Щербо И.В. Психогенетика. М.: АспектПресс. 2004. 447 с.

  26. Русалова М.Н. Асимметрия α-ритма при мысленном воспроизведении эмоциональных образов. Асимметрия. 2014. 8 (2): 5–20.

  27. Рябыкина Г.В., Соболев А.В. Анализ вариабельности ритма сердца. Кардиология. 1996. 36 (10): 87–97.

  28. Тхоревский В.И., Калашникова З.С., Герасева Т.С., Ямпольская Е.Г., Гамбашидзе Г.М. Влияние монотонной мышечной деятельности на функциональное состояние организма. Физиология человека. 1985. 11 (2): 280–285.

  29. Фетискин Н.П. Социально-психологическая диагностика развития личности и малых групп : Учеб. пособие для студентов вузов. Н.П. Фетискин, В.В. Козлов, Г.М. Мануйлов. М.: Изд-во Ин-та Психотерапии, 2002. 488.

  30. Шадриков В.Д. Введение в психологию: эмоции и чувства. М.: Логос, 2002. – 156.

  31. Шевелев И.А., Барк Е.Д., Верхлютов В.М. Альфа-сканирование зрительной коры: данные ЭЭГ и магнитно-резонансной томографии. Рос. физиол. журн. 2001. 87 (8): 1050–1059.

  32. Bornkessel I., Fiebach C., Friederici A., Schlesewsky M. “Capacity” reconsidered: interindividual differences in language comprehension and individual alpha frequency. Experimental Psychology. 2004. 51 (4): 279–289. https://doi.org/10.1027/1618-3169.51.4.279

  33. Buzsaki G. Theta oscillations in the hippocampus. Neuron. 2002. 33 (3): 325–340. https: //doi.org/ (02)00586-Xhttps://doi.org/10.1016/S0896-6273

  34. Clarke V.R.J., Collingridge G.L., Lauri S.E., Taira T. Synaptic kainate receptors in CA1 interneurons gate the threshold of theta-frequency induced long-term potentiation. J. Neurosci. 2012. 32 (50): 18215–18226. https://doi.org/10.1523/JNEUROSCI.2327-12.2012

  35. D’Hondt F., Billieux J., Maurage P. Electrophysiological correlates of problematic Internet use: critical review and perspectives for future research. Neurosci Biobehav Rev. 2015. 59: 64–82. https://doi.org/10.1016/j.neubiorev.2015.10.005

  36. Duven E.C., Müller K.W., Beutel M.E., Wölfling K. Altered reward processing in pathological computer gamers–ERP-results from a semi-natural Gaming-Design. Brain and Behavior. 2015. 5 (1): 13–23. https://doi.org/10.1002/brb3.293

  37. Futagi Y., Ishihara T., Tsuda K., Suzuki Y., Goto M. Theta rhythms associated with sucking, crying, gazing and handling in infants. Electroencephalogr. Clin. Neurophysiol. 1998. 106 (5): 392–399. https: //doi.org/ (98)00002-9.https://doi.org/10.1016/S0013-4694

  38. Hallowell E. Overloaded circuits: why smart people underperform. Harvard business review. 2005. 83 (1): 54–62.

  39. Hasselmo M.E., Stern C.E. Theta rhythm and the encoding and retrieval of space and time. Neuroimage. 2014. 85: 656-666. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2013.06.022

  40. Hooper G.S. Comparison of the distributions of classical and adaptively aligned EEG power spectra. Int. J. Psychophysiol. 2005. 55 (2): 179–189. https://doi.org/10.1016/j.ijpsycho.2004.07.008

  41. Kim M., Lee T.H., Choi J.S., Kwak Y.B., Hwang W.J., Kim T., Lee J., Lim J., Park M., Kim Y., Kim S., Kim D., Kwon J. Neurophysiological correlates of altered response inhibition in internet gaming disorder and obsessive-compulsive disorder: perspectives from impulsivity and compulsivity. Sci Rep. 2017. 7: 41742https://doi.org/10.1038/srep41742

  42. Klimesch W. Alpha-band oscillations, attention, and controlled access to stored information. Trends in cognitive sciences. 2012. 16 (12): 606–617.https://doi.org/10.1016/j.tics.2012.10.007

  43. Klimesch W. The structure of long-term memory: A connectivity model of semantic processing. Psychology Press. 2013: 248 .

  44. Klimesch W., Sauseng P., Hanslmayr S. EEG alpha oscillations: The inhibition – timing hypothesis. BrainRes. Rev. 2007. 53: 63–88.https://doi.org/10.1016/j.brainresrev.2006.06.003

  45. Klimesch W., Schimke H., Pfurtscheller G. Alpha frequency, cognitive load and memory performance. Brain Topogr. 1993. 5 (3): 241–251. https://doi.org/10.1007/BF01128991

  46. Kugler J., Laub M. “Puppet show” theta rhythm. Electroencephalogr. Clin. Neurophysiol. 1971. 31: 532.

  47. Liu Z., de Zwart J.A., Yao B., van Gelderen P., Kuo L., Duyn J. Finding thalamic BOLD correlates to posterior alpha EEG. Neuroimage. 2012. 63 (3): 1060–1069. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2012.08.025

  48. Lopes da Silva F.H. Neural mechanisms underlying brain waves: from neural membranes to networks. Clin. Neurophysiol. 1991. 79: 81–93. https: //doi.org/ (91)90044-5https://doi.org/10.1016/0013-4694

  49. Nunez P., Wingeier B., Silberstein R. Spatial-temporal structures of human alpha rhythms: theory, microcurrent sources, multiscale measurements, and global binding of networks. Hum. Brain Mapp. 2001.13 (3): 125–164. https://doi.org/10.1002/hbm.1030

  50. Orekhova E.V., Stroganova T.A., Posikera I.N., Elam M. EEG theta rhythm in infants and preschool children. Clin. Neurophysiol. 2006. 117 (5): 1047–1062. https://doi.org/10.1016/j.clinph.2005.12.027

  51. Park J.H., Hong J.S., Han D.H., Min K.J., Lee Y.S., Kee B.S., Kim S. Comparison of QEEG findings between adolescents with attention deficit hyperactivity disorder (ADHD) without comorbidity and ADHD comorbid with Internet gaming disorder. J Korean Med Sci. 2017. 32: 514–521. https://doi.org/10.3346/jkms.2017.32.3.514

  52. Park M., Choi J.S., Park S.M., Lee J., Jung H., Sohn B., Kim S., Kim D., Kwon J. Dysfunctional information processing during an auditory event-related potential task in individuals with Internet gaming disorder. Transl. Psychiatry. 2016. 6: e721. https://doi.org/10.1038/tp.2015.215

  53. Peng X., Cui F., Wang T., Jiao C. Unconscious processing of facial expressions in individuals with Internet Gaming Disorder. Front Psychol. 2017. 8: 1059. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2017.01059

  54. Raichle M.E. The Brain’s Default Mode Network. Annual Review of Neuroscience. 2015. (38): 433–447. https://doi.org/10.1146/annurev-neuro-071013-014030

  55. Son K.L., Choi J.S., Lee J., Park S.M., Lim J.A., Lee J.Y., Kim S., Oh S., Kim D., Kwon J. Neurophysiological features of Internet gaming disorder and alcohol use disorder: a resting-state EEG study. Transl. Psychiatry. 2015. 5: e628. https://doi.org/10.1038/tp.2015.124

  56. Stroganova T.A., Orekhova E.V., Posikera I.N. Externally and internally controlled attention in infants: an EEG study. Int. J. Psychophysiol. 1998. 30 (3): 339–351. https: //doi.org/ (98)00026-9https://doi.org/10.1016/S0167-8760

  57. Theorell T. Biological stress markers and misconceptions about them. Stress and health. 2003: 59–60. https://doi.org/10.1002/smi.960

  58. Torkel K. The Overflowing Brain: Information Overload and the Limits of Working Memory: Information Overload and the Limits of Working Memory. Oxford University Press. 2008. 224.

Дополнительные материалы отсутствуют.