Les gens ont tendance à copier le comportement des autres, expressions faciales ou discours lors de l'interaction sociale avec eux. Comprendre ce mimétisme involontaire à l'aide d'une technologie sophistiquée était le sujet du projet INTERHYTHM.

La tendance des individus à imiter des postures et des gestes lors des interactions sociales est connue sous le nom de mimétisme comportemental. Il est communément admis qu'être imité conduira à aimer et à faire davantage confiance à l'imitateur, mais les mécanismes neuronaux qui détectent l'imitation ne sont pas connus.

Étudier les interactions sociales

La bourse de recherche individuelle Marie Skłodowska-Curie INTERHYTHM a été conçue pour examiner comment les effets du mimétisme sont façonnés par les facteurs de mouvement qui constituent la « danse interpersonnelle de la communication, " comme le timing et la similitude des actions, à la fois au niveau comportemental et au niveau neuronal. Le projet a utilisé la réalité virtuelle (VR), suivi de mouvement et spectroscopie proche infrarouge fonctionnelle fNIRS pour examiner comment les participants réagissent à l'imitation. .

"Nous voulions étudier la capacité unique des humains à naviguer dans nos mondes sociaux, ″ explique la coordinatrice du projet, la professeure Antonia Hamilton. Jusque récemment, les contraintes méthodologiques inhérentes à la nature de l'interaction sociale ont entravé l'étude de la coordination interpersonnelle.

À la lumière des nouvelles avancées technologiques, cependant, la boursière INTERHYTHM Dr. Alexandra Georgescu a décidé d'étudier ce phénomène en combinant des méthodes comportementales et de neuroimagerie :VR, suivi de mouvement et fNIRS. « La réalité virtuelle peut simuler des scénarios naturels et complexes du monde réel, offre encore une manipulabilité systématique et un contrôle expérimental strict, " explique le Dr Georgescu. " De plus, en utilisant le suivi de mouvement simultané, nous pouvons implémenter des stimuli contingents et des éléments interactifs dans le scénario VR."

Méthodologie fNIRS innovante

Les paradigmes de neuroimagerie sont plutôt limités en termes de combien ils permettent aux participants de s'engager avec un stimulus social et les participants sont limités dans les mouvements qu'ils peuvent faire afin d'éviter les artefacts dans l'enregistrement des données neuronales. Cependant, La fNIRS est une technique de neuroimagerie qui est beaucoup moins sensible aux artefacts de mouvement par rapport à d'autres méthodes. Il utilise la lumière proche infrarouge pour surveiller l'activité cérébrale en mesurant les changements de concentration en hémoglobine. Cela fournit une estimation de l'oxygénation et des changements hémodynamiques associés à l'activité cérébrale. La technologie est portable et légère, offrant un moyen attrayant de surveiller un large éventail de tâches cognitives telles que l'interaction sociale.

Le projet s'est appuyé sur des données de neuroimagerie existantes pour le mimétisme qui pointent vers des systèmes de neurones miroirs, régions du cerveau pour le traitement de soi-autre et les systèmes liés à la récompense. Les résultats de deux expériences fNIRS montrent que le lobule pariétal inférieur, une région impliquée dans la différenciation soi-autre est engagée pendant le traitement des manipulations systématiques des facteurs. Le paradigme pourrait être utilisé à l'avenir pour étudier ces processus chez les personnes atteintes de troubles du spectre autistique (TSA), qui est une condition neurodéveloppementale affectant les compétences sociales et de communication.

En plus de jeter les bases de l'adoption de paradigmes plus naturalistes dans l'étude de l'interaction sociale, INTERHYTHM aidera à formuler une meilleure théorie scientifique sur la façon dont nous comprenons et répondons aux autres.

Le professeur Hamilton envisage cela « d'avoir des avantages pour de nombreux domaines, y compris aider les enfants qui ont des problèmes d'interaction sociale et améliorer l'apprentissage par imitation.″ À long terme, les informations générées au cours du projet pourraient aider à construire de meilleurs robots sociaux pour interagir avec les gens.