ストップシグナル課題における数値計算の困難さが運動決定に及ぼす影響

科学分野:

• 認知心理学;神経科学;意思決定科学

背景:

• 効果的な意思決定は、環境情報の正確な解釈にかかっています。;複雑な解釈による認知的負荷は、意思決定プロセスを妨げる可能性があります。;数値距離（ND）は、数値比較における認知的需要を定量化します。

研究 の 目的:

• 数値距離（ND）が運動開始と抑制にどのように影響するかを調査する。;運動制御と意思決定に対する認知的負荷の影響を調べる。;認知的処理と運動反応の関係を解明する。

主な方法:

• 新しい数値比較ストップシグナル課題（NC-SST）を開発しました。;32人の参加者が、GoおよびStopシグナルの変動NDでトライアルを実行しました。;一般化ドリフト拡散および線形混合効果モデルを採用しました。

主要な成果:

• より大きなND（簡単な比較）は、より速く、より正確な反応とより良い停止パフォーマンスにつながりました。;ドリフト率はGo NDとともに増加し、空間的数値関連性によって影響を受けました。;Goプロセスのパラメータ、特にドリフト率は、Stop NDおよびストップシグナル遅延（SSD）との相互作用により、正常な停止を予測しました。

結論:

• 認知的困難の増加は、運動開始と抑制の両方を損ないます。;運動決定は、認知的情報を知覚的特徴と統合します。;発見は、認知的知覚的統合を組み込むことによって古典的なレースモデルを拡張します。