유연한 인지 조절의 시간적 역학

동적 환경에서 유연한 인지 조절은 사전 배치된 능동적 메커니즘과 갈등 시 개입되는 반응적 메커니즘을 통해 처리 과정을 적응적으로 조정합니다. 이전 연구들은 특정 조절 구성 요소를 지원하는 신경 네트워크를 식별하는 데 주로 집중해 왔지만, 시간이 지남에 따라 여러 구성 요소가 어떻게 상호작용하여 적응적 조절을 지원하는지에 대해서는 덜 알려져 있습니다. 이러한 시간적 역학을 특성화하기 위해, 우리는 변화하는 갈등 환경에서의 얼굴-단어 스트룹 패러다임과 함께 EEG 기록을 결합했습니다. 계층적 베이지안 모델을 사용하여 실험별 학습 속도, 예측된 갈등 수준 및 예측 오류를 추정했으며, 이는 인지 조절 유연성의 컴퓨팅 지수를 제공합니다. 신경 상관 분석 결과, 이러한 변수는 특정 뇌 영역의 세타, 알파 및 베타 진동과 상관관계가 있음이 드러났습니다. 이러한 영역 간의 연결성 분석은 자극에 의해 촉발된 강화된 주파수 간 방향성 상호작용을 보여주었습니다. 또한, 자극 시작 전에 예측된 갈등 수준에 대한 업데이트를 반영하는 연결은 능동적 조절의 개인적 강도를 나타내었으며, 자극 시작 후 학습 속도 업데이트를 반영하는 연결은 반응적 조절을 나타내었습니다. 이러한 발견은 진동 역학이 여러 조절 구성 요소를 조율하는 방식을 강조하며, 유연한 인지 조절의 상호 연결된 신경 구조 내에서 능동적 및 반응적 조절이 어떻게 독특한 모드로 나타나는지에 대한 새로운 통찰력을 제공합니다.