Красота против ангедонии, настроения и депрессии.
Настроение участников оценивали, задавая им вопрос о том, как они себя чувствуют в данный момент, по шкале от 1 (плохо) до 100 (отлично). Мы измеряли степень депрессии с помощью опросника PHQ-9 и ангедонии с помощью временной шкалы переживания удовольствия (TEPS). TEPS состоит из двух шкал, одна из которых оценивает предвосхищающее и одна-завершающее удовольствие. Более высокие баллы по шкале PHQ-9 указывают на большую депрессию; более низкие баллы по шкале TEPS указывают на более выраженные признаки ангедонии.
Внутренняя согласованность была превосходной для PHQ-9, α = 0.91, и достаточной как для предвосхищающих, α = 0.74, так и для завершающих шкал TEPS, α = 0.68. (Настроение-это оценка одного вопроса, поэтому для него не может быть рассчитана внутренняя согласованность). Распределение баллов mood, TEPS и PHQ-9 показано на рисунке 5. Все меры привели к искажению распределения. Как и ожидалось для неклинической выборки, участники, скорее всего, имели высокие баллы предвосхищения и завершения TEPS, а также низкие баллы PHQ-9, указывающие на здоровый опыт удовольствия и отсутствие депрессии. Соответственно, оценки настроения были довольно высокими, с пиками в круглых числах по шкале от 1 до 100. Тем не менее, распределение также показывает, что наша выборка была достаточно большой, чтобы включить значительное число участников с баллами PHQ-9, которые указывают на легкую (N = 39) и тяжелую депрессию (N = 31), а также баллы TEPS, которые могут быть интерпретированы как признак ангедонии (N = 40 с окончательными баллами TEPS < 3 и N = 47 с предварительными баллами TEPS < 3).
Рисунок 5
www.frontiersin.org
Рисунок 5. Гистограммы настроения (A), PHQ-9 (B), teps предвосхищающие (C) и teps завершающие баллы (D). Заштрихованные области в (Б) указать предварительный диагноз на основании ВУ-9 баллов, как указано в ВУ-9 руководство по эксплуатации (http://www.cqaimh.org/pdf/tool_phq9.pdf).
Баллы шкалы темпорального переживания удовольствия были умеренно положительно связаны с настроением, r(724) = 0,31, p < 0,001, 95% Ди [0,23, 0,37] для teps Preparatory и r (724) = 0,25, p < 0,001, [0,18, 0,32] для teps consummatory. Комплементарно оба балла ТЭПС были отрицательно связаны с баллами PHQ-9, r(706) = -0,28, p < 0,001, [-0,35, -0,21] для опережающего ТЭПС и r (706) = -0,20, p < 0,001, [-0,27, -0,12] для завершающего ТЭПС. Как и ожидалось, настроение также отрицательно коррелировало с баллами PHQ-9, r (706) = -0,26, p < 0,001, [-0,33, -0,19]. Опережающие и завершающие оценки TEPS были положительно коррелированы друг с другом, r(724) = 0,63, p < 0,001, [0,58, 0,67]. Все попарные корреляции приведены в Таблице 1. Первая строка красоты показывает корреляции между баллами и средними оценками красоты по всем изображениям, а вторая показывает корреляции только по изображениям с более высокими, чем медиана, оценками красоты.
Таблица 1
www.frontiersin.org
Таблица 1. Корреляции Пирсона между оценкой красоты (наблюдатель означает через изображения) и показателями ангедонии (TEPS Preparatory, TEPS consummatory), настроения и депрессии (PHQ-9).
Линейная модель.
Чтобы оценить, как ангедония, настроение и депрессия влияют на восприятие красоты, мы применили линейную модель для прогнозирования оценок красоты отдельных участников для каждого изображения от наблюдателя и средних значений изображения,
Bi, 0=-4.279+0.992 Bi+0.984 Bo(1)
где i-индекс изображения, а o-индекс наблюдателя. Среднее значение BI красоты каждого изображения является умеренно хорошим предиктором его рейтинга красоты, что само по себе объясняет 36% дисперсии. Смещение наблюдателя (средний рейтинг красоты на одного участника, Бо) само по себе объясняет 14% дисперсии. Вместе они составляют 49% дисперсии. Подробные результаты регрессии приведены в экв. 1 и Таблица 2. Рисунок 6А иллюстрирует этот результат, который показывает, что средние значения по изображению и участнице уже объясняют значительную дисперсию оценок красоты. В матрице необработанных данных, показанной в качестве примера для первого набора данных, преобладают четкие вертикальные (связанные с изображением) и горизонтальные (связанные с наблюдателем) полосы однородных оценок.
Таблица 2
www.frontiersin.org
Таблица 2. Результаты для линейной регрессии, указанной в уравнении. 1.
Рисунок 6
www.frontiersin.org
Рисунок 6. Примерная матрица необработанных данных (а) и остатков для модели, заданной уравнением Eq. 2 (Б) для изображения 1 (225 картинок). Матрицы для всех остальных наборов изображений доступны в виде дополнительных фигур S1, S2. Данные и остатки сортируются в соответствии с категорией и названием изображения на горизонтальной оси. По вертикальной оси участники были отсортированы в соответствии с корреляциями между остатками: первый наблюдатель, отображаемый внизу, выбирался случайным образом; для следующего отображаемого участника мы выбирали из оставшихся участников тот, который наиболее коррелировал с текущим; и так далее. Более светлые области указывают на более высокие оценки (А) или остатки (Б), более темные области-на более низкие. Поля обозначают SD оценок красоты (А) и остатков (Б) для каждого участника по вертикальной оси и для каждого изображения по горизонтальной оси. Заметные вертикальные и горизонтальные полосы в (А) показывают сходные оценки между изображениями и между участниками (оценщиками). Очевидно случайное распределение остаточных значений в (B) предполагает, что предсказания модели имеют относительно небольшую систематическую ошибку.
Нелинейная модель с взаимодействиями.
Таким образом, линейная модель эквалайзера. 1 составляет почти половину дисперсии. Мы не смогли объяснить гораздо большую дисперсию, перейдя к нелинейной модели, которая допускает взаимодействие.
Нас особенно интересовало, как ангедония, настроение и депрессия влияют на рейтинги красоты по-разному в зависимости от общей средней красоты образа. Регрессия в эквалайзере. 2 ниже предсказывает рейтинги красоты, основанные на взаимодействии средней красоты образа и ангедонии, настроения и депрессии, с учетом индивидуальных предубеждений в ответах. Он учитывает взаимодействие между средней красотой образа и всеми предикторами, опуская все дальнейшие взаимодействия между ними, поскольку они (а) коррелируют друг с другом, (б) нас особенно интересовали уникальные взаимодействия ангедонии, настроения и депрессии с красотой образа, и (в) у нас не было предсказаний, которые помогли бы интерпретировать такие сложные взаимодействия, как трех - или более высокие взаимодействия непрерывных переменных.
Bio=-2.696+0.616 Bi+0.979B0−0.005 moodo−0.180 TEPSant,o−0.109 TEPScon,o−0.003 PHQo+Bi×(0.001 moodo+0.037 TEPSant,o+0.033 TEPScon,o+0.001 PHQo)(2)
Эта модель объясняет едва ли больше дисперсии, чем эквалайзер. 1, 49,08% против 48,90%, Р < 0,001. Однако это полезный результат, потому что он отражает эффекты настроения и ангедонии (и отсутствие эффекта депрессии), как мы покажем ниже (Рис.7). Коэффициенты регрессии для эквалайзера. 2 приведены в таблице 3. Неудивительно, что рейтинги красоты растут с увеличением красоты изображения. Модель выявляет важные взаимосвязи: увеличение оценок красоты со средней красотой усиливается повышением настроения и баллов TEPS (т. е. менее ангедоническими). То есть, чем выше настроение участника или менее ангедоническое, тем больше его рейтинг красоты увеличивается с увеличением средней красоты. И наоборот, для участников с более высокой ангедонией или более низким настроением оценки красоты меньше отличаются между средне низкими или интенсивно красивыми изображениями. Оценки красоты в целом не связаны с депрессией (Р = 0,191).
Рисунок 7
www.frontiersin.org
Рисунок 7. Вертикальный 95% доверительный интервал (Ди) коэффициента корреляции среднего рейтинга красоты с настроением (а), PHQ-9 (Б), teps Preparatory (В) и teps consummatory score (г). Каждая строка представляет собой CI для одного дециля. По горизонтали каждый ки помещается в средний рейтинг красоты в пределах своего дециля. Черные линии представляют данные, красные линии моделируют прогнозы, основанные на эквалайзере. 2. Первый дециль - это 10% изображений, которые были оценены как самые низкие по интенсивности красоты, и так далее. Предсказания модели смещаются вправо, чтобы избежать окклюзии.
Таблица 3
www.frontiersin.org
Таблица 3. Результаты для линейной регрессии, указанной в уравнении. 2.
Распаковка взаимодействий внутри ячеек изображений различной красоты
В поисках дальнейшего нелинейного взаимодействия средней красоты с ангедонией, настроением и депрессией мы разбили изображения на децили в соответствии с их средним рейтингом красоты среди участников Bi. внутри каждого Бина мы рассчитали средний рейтинг красоты каждого участника. Затем мы сопоставили эти средние значения с оценками участников по шкале TEPS, PHQ-9 и шкале настроения. Мы вычислили одну корреляцию для каждого дециля красоты. 95% доверительные интервалы для всех полученных коэффициентов корреляции приведены на рис. 7. В целом полученные результаты были эквивалентны регрессии (см. раздел "нелинейная модель с взаимодействиями"), что иллюстрируется красными линиями, представляющими результаты того же анализа, выполненного на основе предсказаний модели, указанной в уравнении. 2. Это показывает, что, хотя и небольшое, взаимодействие между средней красотой и ангедонией действительно производит заметную, отчетливую картину изменения рейтинга. То же самое касается красоты и настроения. Эти закономерности видны в данных и предсказываются моделью, представленной выше.
В соответствии с выводами линейной регрессии, депрессия вряд ли была связана с изменением оценок красоты. Баллы PHQ-9 имеют тенденцию отрицательно коррелировать с оценками красоты только в верхнем дециле, т. е. для самых красивых изображений r(737) = -0,07, p = 0,06, 95% Ди [-0,14, 0,00], но даже этот Ди все еще включает ноль (рис.7B).
Напротив, мы снова обнаруживаем, что красота последовательно ассоциируется с оценками TEPS и настроением (рис.7A,C,D). Чем выше рейтинг красоты, тем сильнее позитивная ассоциация с TEPS или настроением. Таким образом, чем красивее были изображения для среднего населения, тем сильнее была связь между рейтингом красоты и ангедонией и высоким настроением. Ангедония и настроение не повлияли на рейтинги изображений в самом низком дециле красоты. Взятые вместе, результаты показывают, что ангедония и низкое настроение в основном ухудшают способность испытывать интенсивную красоту. Они не ослабляют низкие рейтинги красоты.
Продолжение в части №5
Источники: https://doi.org/10.3389/fpsyg.2019.02420