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遅延割引タスクにおける報酬を表す貨幣のシンボル。

遅延割引タスク

遅延割引タスク (DDT) は、個人が時間の経過に伴い報酬をどのように評価するかを評価するためのツールです。これは、個人が大きな遅延報酬よりも小さな即時報酬を好む傾向を測定します。この行動は遅延割引として知られています。DDTは、研究者が人々の意思決定や衝動のコントロールを理解するのに役立ち、経済学、心理学、神経科学などの分野で広く使用されています。

遅延割引タスクを試すか、アカウントにインポートしてください。

遅延割引タスクの歴史

遅延割引を研究パラダイムとして始めたのは、経済学と心理学の交差点にさかのぼります。経済学者は、しばしば未来の結果に関連付けられる価値を説明するために、割引効用モデルのようなモデルを最初に開発しました。心理学者はその後、これらのアイデアを適応させ、特に私たちが大きな報酬よりも今すぐ小さな報酬を好む傾向について人間の意思決定を探求しました。初期の実験では、今すぐお金と後でお金のどちらかを選ぶというシンプルな選択を用いて、どのように人々が遅延報酬を軽視するかを測定しました。時が経つにつれ、これらのタスクは基本的な紙形式からコンピュータ化されたバージョンへと進化し、精度が向上し、より広く使用されるようになりました (da Matta, 2012)。

全体として、遅延割引タスクは経済理論と心理学研究を組み合わせることで成長し、現在では人間と動物の両方における衝動性と意思決定をよりよく理解するために広く使用されています。

遅延割引タスクの説明

遅延割引タスクの説明。

典型的な遅延割引タスクでは、参加者は遅延報酬/商品と、その小さい量の即時報酬との2つの選択肢を提示されます。たとえば、明日$100を受け取るか、1か月後に$101を受け取るかを選ぶことです。このアプローチは、個人の「割引率」を明らかにし、より大きな遅延利益よりも即時的な満足を好むことを示します。

タスクごとに構造や試行の数は異なる場合がありますが、共通の特徴には報酬の量と遅延の系統的操作が含まれ、固定遅延報酬 (FDR) や固定即時報酬 (FIR) のような方法が使用されます。これにより、参加者の前回の反応に基づいて金額や遅延が調整され、正確に割引率が決定されます (da Matta et al., 2012)。

遅延割引タスクの試行の例

典型的な遅延割引タスクでは、参加者は小さい即時報酬と大きな遅延報酬の間で選ぶように求められます。以下は試行が進行する方法の例です:

  • 今日$100を受け取るか、1か月後に$101を受け取る
  • 今日$100を受け取るか、1か月後に$104を受け取る
  • 今すぐ$100を受け取るか、1か月後に$128を受け取る

遅延割引タスクの一般的なバリエーション

遅延割引タスクには、時間的選択の異なる側面を探求するためのいくつかの一般的なバリエーションがあります。一般的な手順には、固定額手順(参加者が一定の即時報酬と大きな遅延報酬の間で選択を行う)、ティトレーション手順(無関心点を見つけるために即時報酬を調整)、調整遅延手順(大きな報酬の遅延が変化して無関心点を見つける)、および確率的デザイン(例:今すぐ小額を確実に受け取るか、後でより大きな金額を特定の確率で受け取る)などがあります。

刺激オプションは多様で、最も一般的には仮想的なお金ですが、実際の金銭的報酬、健康結果(例:未来に健康を得ること vs. 今不健康な食べ物を楽しむ)、教育的成果、環境的利益、さらにはギャンブル結果も含まれます。遅延割引タスクで使用される異なるタイプの刺激について詳しく学ぶ。

固定順序手順

異なる遅延割引タスクは、報酬の選択肢を提示するために異なる方法を使用します。以下は固定バリエーションの2つの例です(Tesch & Sanfey, 2008):

遅延割引タスクの固定シーケンスおよびデザインのバリエーション
  • 固定遅延報酬 (FDR): FDR手法では、遅延報酬は試行ごとに一定で、即時報酬は低い値から始まり、参加者が二つの選択肢の間で無関心点に達するまで各試行で徐々に増加します。
    • たとえば:今すぐ$5、$10、$15、$20を選ぶか、1か月後に$25を選ぶ。
  • 固定即時報酬 (FIR): FIR手法では、即時報酬は一定で、遅延報酬は徐々に減少し、参加者が無関心点に達するまで続けます。
    • たとえば:今すぐ$5を選ぶか、1か月後に$25、$20、$15、$10を選ぶ。

研究によると、参加者はFIRタスクで遅延報酬をFDRタスクよりも急激に割引する傾向があることが示されています(Tesch & Sanfey, 2008)。

遅延割引タスクのティトレーション手順

参加者の選択に基づいてより動的または適応的なアプローチを持つことも可能で、これをティトレーション手順または「適応階段」アプローチと呼びます(Rodzon, K., Berry, M. S., & Odum, A. L., 2011)。

遅延割引タスクにおけるティトレーション手順は、参加者の以前の選択に基づいて提示された即時報酬の金額を調整します。もし彼らが即時報酬を選ぶと、次の試行でその値は減少します;もし彼らが遅延オプションを選択すると、次の試行で即時報酬の値が増加します(以下の例を参照)。この方法は、特定の遅延報酬に対して「無関心点」を効率的に特定します。

以下は定額遅延報酬$100の1か月後を前提としたティトレーション手順の3つの試行の例です:

  • 試行1: 今すぐ$50を受け取るか、1か月後に$100を受け取るか?(初期選択肢は遅延額の半分)
  • 試行2(参加者が1か月後の遅延報酬を選択したと仮定):今すぐ$75を受け取るか、1か月後に$100を受け取るか?(試行1で遅延オプションを選択したため即時額が増加)
  • 試行3(参加者が試行2で"$75今すぐ"を選択した場合):今すぐ$62.50を受け取るか、1か月後に$100を受け取るか?(即時額が減少したため、即時オプションを選択した)

遅延調整手順

遅延割引タスクの調整遅延手順では、即時報酬の金額を変動させるのではなく、遅延時間を参加者の選択に基づいて系統的に変更します(Koffarnus, M. N., & Bickel, W. K., 2014)。

たとえば、参加者に「$500を即時に受け取るか、2年後に$1000を受け取るか」を尋ねることがあります。もし彼らが即時の$500を選択すると、これは遅延時間が$1000に対して待つのが長すぎることを示唆しますので、次の試行では短い遅延で$1000を提示することができます。

逆に、もし彼らがX日後の$1000を選ぶと、X日では$1000の価値を大きく減少させるには長くなさすぎることを意味するので、次の試行では$1000を長い遅延で提示することになるかもしれません。

この反復プロセスは、参加者が即時の小さな報酬と大きな遅延報酬の間で無関心になる特定の遅延に焦点を合わせ、彼らの個別の割引率を計算することを可能にします。

利得と損失の確率的デザイン

遅延割引タスクに対する別のアプローチは、タスクに確率の要素、すなわち確率的な利得や損失を導入することです。

例えば、参加者は確実に与えられる固定の利益、または将来的に一定の確率で与えられる大きな金額に直面します。確率はパーセンテージで示され、例えば「今すぐ$100を受け取る」と「3ヶ月で$200を受け取る95%の確率」という形になります。(Du, W., Green, L., & Myerson, J., 2002)

このアプローチは損失の観点からも考えることができます。例えば、「…今すぐ$500を失う方が、2年後に$1000を失う方が良いですか?」(Cox, D. J., & Dallery, J., 2016)


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遅延割引タスクにおける試行の進行と刺激の提示

遅延割引タスクでは、2つの選択肢による強制選択のオプションを、昇順、降順、またはランダムな順序で提示することができます(da Matta, A., Gonçalves, F. L., & Bizarro, L., 2012):

  • 昇順: 興味のある価値が正の増加を示し、1日、1ヶ月、1年などの順に進行します。
  • 降順: 興味のある価値が減少し、1年、1ヶ月、1日などの順に進行します。
    • 昇順および降順のアプローチは、通常、ランダムな順序で提示された選択肢を持つ被験者と比較して、より一貫した結果を得ることができ、反応時間が短くなることが重要です。
  • ランダム順序: ランダムな順序は、昇順または降順のシーケンスに従わず、価値の選択肢をランダムに示すことを意味します。 遅延割引の程度は、タスクがランダム順序のシーケンスに従うときに高くなることに留意することが重要です。

遅延の扱い方は観察結果に影響を与える可能性があり、遅延割引タスクを実施および管理する際に考慮すべき重要なパラメータです(Robles, E., & Vargas, P. A., 2008)。

遅延割引タスクにおける注意チェックおよびキャッチトライアル

また、参加者が遅延割引タスクに参加している際に不注意をチェックすることが一般的です。 タスクが進行するに従って、参加者には「キャッチトライアル」と呼ばれる明らかに「正しい」答えが提示されます。 例えば:

  • 今日$10を受け取るのと、明日$5を受け取るのとどちらが良いですか?
  • 今日$100を受け取るのと、2年後に$25を受け取るのとどちらが良いですか?

もし参加者が適切な/正しい選択をしなかった場合、注意を払っていないと見なされ、分析から除外されます(Almog et al., 2023)。

遅延割引タスクにおけるフレーミング効果

考慮すべきもう一つの重要な側面は、報酬がどのようにフレームニングされるかに関連するフレーミング効果です。 例えば、報酬を「4週間内に受け取る」か「1ヶ月内に受け取る」か尋ねた場合、参加者の選択に違いがあるかどうかを評価します。 ある研究では、時間が日付(例:mm/dd/yyyy)としてフレームニングされると、カレンダー方式(例:「3ヶ月後」)と比較して割引が少なくなることが示され、一方で、時間が日数(例:28日)としてフレームニングされる場合、カレンダー方式(例:1週間)と比較してより大きな割引が示されることが分かりました(DeHart, W. B., & Odum, A. L., 2015)。

遅延割引タスクの刺激オプション

DDタスクでは、普遍的な価値、操作の容易さ、一般化可能性から、お金が刺激としてよく使用されます。 しかし、食べ物やアルコールなどの異なる刺激を報酬として使用した研究もあり、消費可能な報酬が参加者の好みや衝動性をどのように変えたかを理解することができました。 研究では、アルコールや食べ物などの消費可能な報酬が、お金よりも強く割引かれることが示されました(Odum & Rainaud, 2003)。

遅延割引タスクで使用される刺激の範囲は、お金、食べ物、アルコールを超えています。 様々なタイプが異なる研究分野を探索するために利用されています。

ここでこれらのバリエーションの詳細を読む。

遅延割引タスクオンライン

オンラインセットアップでは、参加者は通常、現在いくらかの擬似的なお金を得る選択肢と、将来的に大きな金額の擬似的なお金を得る選択肢の間で選択を行う必要があります。

Labvancedでは、遅延割引タスクは2回の練習試行と36回のタスク試行で構成されています。 12の時間間隔(1日、4日、7日、1週間、2週間、4週間、1ヶ月、6ヶ月、12ヶ月、1年、5年、10年)と、3つの仮想割引率(k = 0.1、k = 0.05、k = 0.005)の組み合わせを使用してタスク試行を作成しました。 報酬調整構造は、Leverett et al.(2022)によって説明された方法に基づいています。

Participateボタンをクリックするか、自由に編集するためにImportを行うことでこちらで試すことができます。

遅延割引タスクで収集されるデータ

List of all the data that is collected in delay discounting tasks.

DDTは、個人の割引行動を分析するために、いくつかのタイプのデータを収集します:

  • 参加者の選択: 即時および遅延報酬の間の選択を提供し、好みのパターンへの洞察を得ることができます。
  • 無関心点: このポイントは、参加者が即時報酬と遅延報酬を同等と見なす主観的な価値を示します。
  • 割引率(k): 人が将来の報酬を割引く率を示すパラメータで、kの値が高いほど即時報酬への優先度が強く、衝動的な意思決定を示します。
  • 曲線の下の面積(AuC): 曲線の下の面積(AuC)は、誰かが即時報酬を遅延報酬よりもどれだけ好みを持っているかの簡単な指標です。 AuCが低いほど衝動的な選択をし、AuCが高いほど自己管理ができることを示します。
  • 反応時間(RT): 各選択を行うのにかかった時間。
  • 生理的および神経的データ: 心拍数や脳の画像などの指標が収集され、意思決定の生物学的プロセスを探ります。
  • 目の動き: 目の追跡メトリクスを使用して、個人が意思決定中にオプションを視覚的に処理し判断する方法を理解することができます。 オンラインバージョンでは、Labvancedのピアレビュー済みのウェブカメラベースの目の追跡を有効にして視線データを収集することも可能です。

以下の画像では、Labvancedで記録されるデータがどのように見えるかを示しています。 このデータは、試行IDや条件IDなどのタスクの基本的な詳細を示しています。 さらに、クリック選択フレーム(即時報酬オプションまたは遅延オプション)、d値(遅延時間間隔の日数)、遅延持続時間値(遅延の時間間隔)、Factor(各試行で使用される遅延時間のカテゴリ表現、キャッチトライアルを含む)、k値(割引率)、遅延の位置(遅延オプションが左/右画面に表示されたかどうか)、反応時間、報酬額値(提示された即時報酬の選択額)、などのタスク特有のデータも収集されています!

Preview of the data collected from a delay discounting task administered in Labvanced.

考慮すべき可能な混乱要因

List of confounds associated with the delay discounting task.

いくつかの要因がDDTのパフォーマンスに影響を与える可能性があり、結果を混乱させることがあります:

  • 性別: 性別に関連する動機づけや認知プロセスは、遅延割引がどのように解釈されるかに混乱をもたらす可能性があります。 例えば、研究では、ADHDを持つ女の子が、特に即時で実際に報酬を受け取る場合、男の子よりも衝動性が高いことが示されています(Rosch & Mostofsky, 2015)。
  • 文化: 文化は、人々が時間を認識し、報酬の価値をどう見るかに影響を与えることがあります。 例えば、アメリカ人のような西洋人は、東洋人(例えば、日本人)よりも衝動的かつ不安定な選択をし、将来の報酬をより急激に割引く傾向があります。 東洋人は、未来志向で自己管理ができる傾向がある(Takahashi et al., 2009)。
  • ストレス: ストレスが意思決定に影響を与えるため、DDTの結果を混乱させる可能性があります。 ストレスは、人々が将来の報酬をどう評価するかに影響を与えることがあり、ストレスをあまり感じない個人は即時報酬をより多く選び、衝動性が高くなる傾向があります。 逆に、高いストレスを感じる者はより自己制御を示す可能性があります(Lempert et al., 2012)。
  • 薬物使用: アルコール、喫煙、薬物の使用は、遅延割引に関連する認知機能に影響を与える可能性があります。 ヘビースモーカーまたは物質に依存している人々は、そうでない人々よりも即時報酬を好む傾向があります(Businelle et al., 2010)。
  • 社会人口統計要因: 両親の教育、家庭所得、両親の婚姻状況などの社会人口統計要因は、遅延割引タスクのパフォーマンスに強く影響を与えることがあります。 大規模な研究では、これらの要因が精神疾患の家族歴よりも衝動的な意思決定を予測することがわかりました(Sloan et al., 2023)。
  • 精神障害: 精神障害は遅延割引に異なる影響を与え、解釈において重要な混乱要因となります。 メタ分析の証拠は、双極性障害、境界性人格障害、うつ病、過食症などの障害を持つ個人が、対照群よりも遅延報酬をより急激に割引く傾向があることを示しています(Amlung et al., 2019)。

関連する認知機能

遅延割引タスクのパフォーマンスは、さまざまな認知機能に関連しています。主に以下が含まれます:

  • 抑制制御と衝動性: 衝動性は、予測なく行動する傾向であり、反応を抑える能力の欠如、抑制制御の欠如、および/または負の結果や遅延した結果に対する感受性の欠如に関連する複雑なプロセスです(Berry, M. S., et al., 2014)。即時の報酬に対する高い好みは、より大きな衝動性を示しており、それはより良い結果を待つ能力または意欲の欠如を反映しています。
  • 意思決定: 意思決定は、複数の選択肢の中から行動の方針を選択する認知プロセスです。遅延割引タスクでは、参加者は未来の報酬の価値と即時の満足感を天秤にかけるプロセスに関与します。
  • エピソディック未来思考(EFT): これは単に未来の状況で自分を想像することを意味します。人々が後で起こる可能性のあるポジティブで詳細な出来事について考えると、未来の報酬をより重要視する傾向があります。これにより、彼らは小さい報酬をすぐに得るのではなく、より大きな報酬を待つことができます(Daniel et al., 2015)。

遅延割引タスクの応用

遅延割引(DDT)は、さまざまな分野で広範な応用があります。以下はそのいくつかの例です:

遅延割引タスクが適用される分野と応用の例。
  • ギャンブル: 問題のあるギャンブルに参加する参加者に遅延割引タスクを適用することで、研究者はギャンブル行動に関連する衝動性を理解しようとしています。遅延報酬の異なる時間間隔を用いて、DDタスクは、個人が時間とともに報酬をどのように評価するか、またその評価が問題のあるギャンブラー、習慣的なギャンブラー、非ギャンブル対照群の間でどのように異なるかを測定します。調査結果は、ギャンブラーの衝動性が即時の満足感への強い欲求と未来の結果に対する一般的な無視から生じることを示しました(Ring et al., 2021)。
  • 依存症: 遅延割引タスクは、依存症の理解に広く利用されています。DDタスクは、インターネット依存や物質使用障害を含む依存行動に関連する衝動性の指標として使用され、研究は、依存症を持つ個人がより急激なDD率を示す傾向があり、これは即時の報酬を好むことを示しています。このことは衝動制御の障害を反映しています(Cheng et al., 2021)。
  • 財務管理: 遅延割引タスクは、財務行動の理解にも関連しています。高い遅延割引率は、過剰消費、不十分な貯蓄、リスクの高い投資などの衝動的な財務決定と関連しています。研究は、財務リテラシーが高い個人がより低いDD率を持ち、より未来指向であり長期計画が得意であることを示唆しています。したがって、財務リテラシーの向上は、衝動性を減少させ、責任ある財務意思決定を促進することができます(Katauke et al., 2023)。
  • 精神病理学: ある研究では、9歳から11歳の子供における遅延割引行動を調査し、精神障害の家族歴がこの行動に与える影響を検討しました。報酬の評価に関する認知プロセスが幼少期にどのように発展するかを分析することで、この研究は早期の意思決定における衝動性の重要性とそれが将来のメンタルヘルスに与える潜在的な影響を強調しています(Sloan et al., 2023)。
  • 組織心理学: ある研究では、個人が報酬に関して行う選択が仕事の満足度に影響を与えるかどうかを調査しました。研究者は参加者の習慣に関する情報を収集し、これらの詳細から、各個人が即時の報酬(例えば、今すぐにお菓子を食べること)を好む傾向と、より大きな将来の報酬を待つ傾向(例えば、長期間健康でいること)をどのように評価するかを見つけ出しました。研究は、即時の報酬を好む傾向のある人々が一般的に職務満足度が低いことを発見しました(de Ruijter et al., 2023)。

結論

遅延割引タスクは、個人が未来の報酬をどのように評価し、時間をかけて意思決定を行うかを理解するための貴重なツールです。その柔軟で効果的な設計により、選択、反応時間、および関連する認知機能を分析することで、研究者は幅広い行動パターンや行動について洞察を得ることができます!

参考文献

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