| Project/Area Number |
21K13758
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 10040:Experimental psychology-related
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| Research Institution | National Institute for Physiological Sciences |
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Principal Investigator |
土元 翔平 生理学研究所, システム脳科学研究領域, 特任助教 (80849315)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2022: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
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| Keywords | メンタライジング / 妬みのサブタイプ / 報酬系 / HCP Pipeline / ネットワーク状態遷移 / 社会認知 / 意思決定 / ニューロフィードバック |
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| Outline of Research at the Start |
私たちは他者が自分よりも優れていたり、多くの報酬をもらっている状況を見たときに羨んだり妬んだりする。自分よりも優れている他者の中には、他者を目標として自分も頑張ろうと励みになる他者がいる一方で、その他者に不幸が起きれば良いのにと妬みの対象になる他者が存在することが知られている。虐待やいじめの原因の根底にあるネガティブな妬み感情のコントロールは解決すべき社会問題である。そこで本研究では、相手の報酬に対する帰属先に着目して、妬みのサブタイプに対応する脳活動パターンを同定する。そして同定した脳活動パターンをニューロフィードバック法にて制御することで、妬みの感情と行動の因果関係を明らかにする。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は、他者に対して抱く妬みを緩和するときの行動戦略の違いに紐付いた神経基盤を明らかにすることである。妬みは、他者が所有するもの、成し遂げたこと、または魅力的な特性などに焦点を当てて、自己の不満や不平等感が引き起こされることで惹起される感情であり、社会的関係や個人の幸福感に大きな影響を与えると考えられる。そのため、妬み感情を理解しコントロールすることは、非常に重要である。本研究では、まず、他者の行動を理解する神経基盤を同定することにより、妬みの行動に先立つ神経プロセスを明らかにしようと取り組んだ。そのために、Human Connectome Project(HCP)のPipelineを用いて、脳のネットワークがどのように遷移するかを定量評価する手法を用いた。これにより、妬みに至るまでの他者の行動を理解するプロセスを同定できるため、将来的には妬みを抑制するための新しいアプローチの基盤となると考えている。さらに、妬み感情に関連する神経基盤を同定するために、３６名の健常成人を対象に、相手が報酬を獲得するのを見ている時の脳活動を計測した。報酬を獲得する他者を見た際に、自己の報酬システムが刺激され、その結果妬みを引き起こす神経プロセスが存在することが示されている。これらの結果は、妬みに対する理解を深め、妬みに関連する社会的問題に対する解決策を提供するために非常に重要である。他者の行動を理解する神経基盤および他者が報酬獲得するときの神経基盤と組み合わせて、データを解析中である。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
4: Progress in research has been delayed.
Reason
新型コロナウイルス感染症の影響により、事前に想定していた実験が計画通り実施できなかったことに加え、計測したMRIデータからの綿密なノイズ除去や解析パイプラインの再構築によりデータ解析においても遅れている。
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| Strategy for Future Research Activity |
HCP pipelineの処理を用いて、取得したデータから徹底的にノイズ除去を施し、脳のネットワークを抽出し、それらのダイナミクスを定量評価する。
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