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Facoltà di Medicina e Psicologia
Tesi di Laurea Magistrale in:
Neuroscienze Cognitive e Riabilitazione Psicologica
Interazioni motorie reali con partner virtuali: Studi comportamentali e di
cinematica del movimento.
Candidato:
Marco Gandolfo
1352143
Relatore: Prof. Salvatore Maria Aglioti
Relatore aggiunto: Dr. Matteo Candidi
A.A. 2014/2015
Correlatore: Prof.ssa Laura Petrosini
Indice
ABSTRACT……………………………………………………………………………………………………………....4
CAPITOLO 1 – JOINT ACTION ................................................................................................................................... 5
1.1 COSA SONO LE INTERAZIONI MOTORIE (JOINT ACTION)............................................................................................. 5
1.2 DALLE INTERAZIONI “CASUALI” AL RUOLO CRUCIALE DEI GOAL COMUNI ................................................................. 5
1.3 EVIDENZE SPERIMENTALI E DEFINIZIONI TEORICHE RILEVANTI ................................................................................. 7
1.4 LA JOINT ACTION NEL MONDO ANIMALE E NELLO SVILUPPO ................................................................................... 12
1.5 RILEVANZA DELLO STUDIO DELLE INTERAZIONI MOTORIE: DA PARADIGMI PASSIVI (OFFLINE) A PARADIGMI
INTERATTIVI (ONLINE) .................................................................................................................................................. 14
CAPITOLO 2 – CINEMATICA DEL MOVIMENTO ............................................................................................... 16
2.1 CINEMATICA DEL MOVIMENTO DI AFFERRAMENTO ............................................................................................. 16
2.2 CINEMATICA DEL MOVIMENTO INDIVIDUALE DURANTE LE INTERAZIONI MOTORIE INTERPERSONALI ...................... 19
CAPITOLO 3 - CERVELLO E JOINT ACTIONS..................................................................................................... 21
3.1 CORRELATI NEURALI DELL’ESECUZIONE DEI MOVIMENTI DI PRENSIONE ................................................................. 21
3.2 CIRCUITO MIRROR FRONTO-PARIETALE E SIMULAZIONE DELLE AZIONI OSSERVATE ............................................... 25
3.3 DALL’OSSERVAZIONE PASSIVA ALL’INTERAZIONE: CERVELLO E JOINT ACTION .................................................... 27
CAPITOLO 4 - MOVIMENTO BIOLOGICO ........................................................................................................... 29
4.1 BASI NEURALI DELLA PERCEZIONE DEL MOVIMENTO BIOLOGICO ............................................................................ 29
4.2 SELETTIVITÀ DEI MECCANISMI DI MATCHING VISUO-MOTORIO PER LA BIOLOGICITÀ DEGLI STIMOLI ....................... 31
CAPITOLO 5 - DOMANDA SPERIMENTALE ......................................................................................................... 34
CAPITOLO 6 - MATERIALI E METODI .................................................................................................................. 35
6.1 STIMOLI E SETUP ..................................................................................................................................................... 35
6.2 ESPERIMENTO COMPORTAMENTALE N.1 ................................................................................................................. 39
6.2.1 Partecipanti ............................................................................................................................................ 39
6.2.2 Disegno Sperimentale ............................................................................................................................ 39
6.2.3 Procedura ............................................................................................................................................... 39
6.2.4 Elaborazione dei dati ............................................................................................................................. 40
6.2.5 Analisi dei dati........................................................................................................................................ 40
6.3 ESPERIMENTO COMPORTAMENTALE N.2 ................................................................................................................. 41
6.3.1 Partecipanti ............................................................................................................................................ 41
6.3.3 Procedura ............................................................................................................................................... 41
6.3.5 Analisi dei dati........................................................................................................................................ 42
6.4 ESPERIMENTO DI CINEMATICA ................................................................................................................................ 43
6.4.1 Partecipanti ............................................................................................................................................ 43
6.4.2 Stimoli..................................................................................................................................................... 43
6.4.4 Set-Up Sperimentale .............................................................................................................................. 44
6.4.5 Procedura ............................................................................................................................................... 45
2
6.4.7 Analisi dei dati........................................................................................................................................ 50
CAPITOLO 7 - RISULTATI ......................................................................................................................................... 52
7.1 ESPERIMENTO COMPORTAMENTALE N.1 .................................................................................................................. 52
7.1.1 Esperimento Comportamentale n.1: Risultati ....................................................................................... 52
7.1.2 Esperimento Comportamentale n.1: Conclusioni ................................................................................. 55
7.2 ESPERIMENTO COMPORTAMENTALE N.2 .................................................................................................................. 56
7.2.1 Esperimento comportamentale n.2: Risultati ........................................................................................ 56
7.2.2 Esperimento Comportamentale n.2: Conclusioni ................................................................................. 60
7.3 ESPERIMENTO DI CINEMATICA: RISULTATI ............................................................................................................. 61
7.3.1 Accuratezza ............................................................................................................................................ 61
7.3.2 Tempo del movimento ............................................................................................................................ 62
7.3.3 Sincronia del grasping ........................................................................................................................... 63
7.3.4 Indici di cinematica del movimento ....................................................................................................... 65
7.4 CONCLUSIONI GENERALI......................................................................................................................................... 73
CAPITOLO 8 - DISCUSSIONI ..................................................................................................................................... 75
RIFERIMENTI BIBLIOGRAFICI .............................................................................................................................. 78
3
Abstract
Eseguire con successo un’interazione motoria con un altro individuo richiede
che l’agente sia in grado di comprendere anticipatoriamente cosa il partner sta
per fare al fine di adattare in modo predittivo i propri movimenti. Evidenze
sperimentali suggeriscono che in questo processo sono coinvolti i meccanismi
di appaiamento visuo-motorio legati all’attività del così detto “sistema mirror”
fronto-parietale il quale, attraverso la simulazione interna dei movimenti
osservati, sembra facilitare il monitoraggio, la predizione e la comprensione
delle azioni altrui. Questi processi di simulazione si riflettono nella cinematica
dell’azione eseguita mostrando, per esempio, effetti d’interferenza visuomotoria nel caso di interazioni non-imitative. Ad oggi non si conosce quali
caratteristiche fisiche dell’agente con il quale si interagisce, cioè se la
cinematica del suo movimento o le sue fattezze visive, siano cruciali per
l’attivazione di questi meccanismi di simulazione e, di conseguenza, la genesi
degli effetti di interferenza visuo-motoria. Per misurare l’impatto della
cinematica del movimento osservato e delle fattezze del partner con cui si
interagisce sulla cinematica del movimento eseguito da un individuo, nel
presente studio è stata confrontata la cinematica di un movimento di grasping
interattivo di individui coinvolti in una interazione con due tipi di partner
virtuali. Mentre i movimenti dei due partner virtuali implementavano la
medesima cinematica, registrata da un individuo reale (movimento biologico),
essi differivano fra di loro per le loro fattezze (cioè la presenza di una figura
umana). I risultati ottenuti mostrano che, nonostante nel movimento eseguito
dai soggetti sperimentali per coordinarsi con i due partners emergano delle
differenze in termini cinematici tra i due stimoli, gli effetti di interferenza
visuo-motoria non sono modulati dalla presenza/assenza della forma del corpo.
Il presente studio, dunque, rafforza ed espande l’idea che il coinvolgimento dei
meccanismi di matching visuo-motorio, legati alla percezione ed esecuzione
delle azioni, sia vincolato a caratteristiche dei movimenti osservati di “basso
livello”, in particolare al profilo cinematico tipico del movimento biologico e
non alla presenza delle caratteristiche “di forma” del corpo.
4
CAPITOLO 1 – JOINT ACTION
1.1 Cosa sono le interazioni motorie (Joint Action)
“Due ragazzi sollevano e portano un tronco che non potrebbero mai spostare
da soli. Non si può neppure parlare di uno dei due che porta metà del tronco
[…]. I due ragazzi coordinando i loro sforzi, compiono una joint action e
raggiungono un risultato che non è divisibile nelle sue componenti.”
Come evidenziato da Woodworth (1939), in contesti interattivi, non è possibile
comprendere a pieno le azioni degli individui considerandole in modo isolato
l’una dall’altra. L’abilità di coordinare le proprie azioni con quelle degli altri è
un meccanismo cruciale per la nostra sopravvivenza e una delle forme più
ancestrali di comportamento sociale. Essendo immersi in un ambiente sociale,
la vita quotidiana è pervasa da azioni congiunte (joint action), da una semplice
stretta di mano fino alla messa in atto di una sinfonia (Clark, 1996). Una delle
sfide della psicologia cognitiva e delle neuroscienze consiste nel trovare dei
paradigmi sperimentali in cui si possano riprodurre dei contesti dinamici, per lo
studio dei comportamenti interpersonali, senza sacrificare delle condizioni di
laboratorio ben controllate (Schilbach et al., 2013; Sacheli et al., 2015). Per
queste ragioni, lo studio dei processi cognitivi, percettivi e motori che
permettono agli individui di coordinarsi con gli altri è rimasto poco esplorato e
l’attenzione è stata rivolta sempre a cervelli e menti che operavano da soli.
Tuttavia, negli ultimi anni, vi è interesse crescente per lo studio delle azioni in
contesti interattivi.
1.2 Dalle interazioni “casuali” al ruolo cruciale dei goal comuni
Si possono distinguere due tipologie di coordinazione che entrano in gioco
all’interno delle joint action: la “coordinazione emergente”, la quale può essere
messa in atto in modo spontaneo tra gli individui a prescindere dalle loro
intenzioni di pianificare e compiere le azioni insieme; “la coordinazione
pianificata”, nella quale il comportamento dei partecipanti è guidato da
rappresentazioni che specificano gli outcomes desiderati dell’interazione e la
5
parte di compito che deve essere compiuta da ciascun agente per raggiungerli.
Sono state individuate quattro sorgenti alla base della “coordinazione
emergente” che possono spiegare il modo in cui gli umani, pur non volendo,
tendono ad entrare in forme di coordinazione automatiche e inconsapevoli:
L’entrainment, le affordances, il matching percezione-azione e la simulazione
delle azioni. L’entrainment ha a che fare con gli aspetti prettamente temporali
della coordinazione e descrive la tendenza degli individui a diventare sincroni
nel loro agire nei casi in cui vengano percepite la stessa informazione visiva,
uditiva o aptica. Schmidt & O’Brien (1997) dimostrano, attraverso l’uso del
pendolo, che l’entrainment interpersonale si verifica anche quando le persone
provano a resistere alla sincronia tentando di mantenere la loro velocità. Le
affordances degli oggetti (Gibson, 1977) hanno a che fare con quelle
caratteristiche degli oggetti che specificano le opportunità di azione che un
oggetto fornisce per un agente con un particolare repertorio di azione. Questo
costrutto è di supporto alla coordinazione perché si suppone che, se due
persone hanno un simile repertorio di azione (joint affordance), è più probabile
che compiano delle azioni simili nei confronti di uno stesso oggetto.
Il
matching percezione-azione consiste del mapping delle azioni osservate sul
repertorio motorio dell’osservatore. Tale meccanismo può spiegare perché gli
individui tendano a compiere azioni simili o azioni che portano a simili
conseguenze percettive mentre si osservano. La simulazione dell’azione
osservata è strettamente legata al matching percezione-azione. Una volta
stabilito il matching, infatti, l’osservatore sarà in grado di predire “online”
come si dispiegherà l’azione osservata. Ad esempio i giocatori di basketball
sono in grado di predire accuratamente se un tiro libero entrerà o meno a
canestro anche prima che la palla lasci la mano dell’atleta osservata, basandosi
quindi su indizi cinematici e non sulla traiettoria della palla (Aglioti et al.,
2008).
Per considerare un’azione come joint non è sufficiente la “coordinazione
emergente” né la sinergia dei meccanismi che la comprendono ma c’è bisogno
di tener presente la “coordinazione pianificata”. In quest’ultima gli agenti
condividono
un
goal
comune
e,
di
conseguenza,
possiedono
una
rappresentazione dell’outcome da raggiungere, dei compiti individuali e di
6
alcune caratteristiche di quelli del partner con cui interagiscono. Le
rappresentazioni condivise del compito forniscono delle strutture di controllo
che permettono agli agenti di specificare in anticipo il contributo individuale
del partner all’azione. Oltre alle rappresentazioni, la coordinazione pianificata
si serve delle “joint perceptions” in grado di creare un territorio percettivo
comune (Sebanz et al., 2006) includendo la percezione del coagente all’interno
della propria rappresentazione del task altrui. Nella prospettiva di Knoblich,
Butterfill & Sebanz le due tipologie di coordinazione finora descritte sono
sinergicamente a servizio della joint action. La pianificazione da sola infatti
non è sufficiente per permettere alle persone di agire al momento giusto, in
modo sincrono, o di predire le azioni altrui basandosi sul proprio repertorio
motorio. Se il planning garantisce che gli attori si preparino ad agire nel modo
giusto, d’altra parte, questo non permette, senza la coordinazione emergente e
le sorgenti che la compongono, un’implementazione corretta di ciò che viene
pianificato.
La joint action quindi rappresenta un contesto interattivo in cui non
necessariamente è richiesta soltanto l’imitazione, supportata dai meccanismi di
matching diretto di percezione e azione, ma anche una maggiore flessibilità
degli agenti che permetta loro, in funzione del goal comune e del piano di
azione condiviso, di compiere azioni incongruenti e complementari a quelle del
proprio partner (come nel caso della danza). Come sottolineato da Butterfill
(2012), ciò che contraddistingue la joint action dalla coordinazione
emergente/automatica è proprio la presenza di goal condivisi i quali hanno la
funzione di coordinare attività compiute da più persone. I goal comuni
coordinano le attività di più agenti intorno ad un outcome che deve essere
raggiunto che è il risultato dei loro sforzi. E’ la presenza stessa del goal
comune, nella prospettiva dell’autore, a definire un’azione come joint (si veda
Bratman, 1992 per una prospettiva alternativa).
1.3 Evidenze sperimentali e Definizioni teoriche rilevanti
I primi approcci allo studio della joint action provengono dai filosofi che
definiscono le interazioni come delle azioni compiute con intenzioni condivise.
7
Resta però dibattuto come le intenzioni condivise effettivamente possano
essere definite. Alcuni lavori (Clark, 1996; Brennan & Hanna, 2009) pongono
l’accento sul ruolo del linguaggio, concepito come una forma di Joint Action.
Per altri invece, le intenzioni condivise si distinguono da quelle individuali per
l’atteggiamento messo in atto (Kutz, 2000; Searle, 1990) o per i distinti
obblighi e impegni che abbiamo nei confronti degli altri (Gilbert, 1992).
In una definizione più operativa, essere coinvolti in una interazione (joint
action) significa coordinare le proprie azioni con un partner, nello spazio e nel
tempo, al fine di produrre un outcome condiviso dai due agenti (Sebanz et al.,
2006). Questa operazione apparentemente semplice richiede la capacità di
predire l’azione del co-agente e di asservire tale predizione alla coordinazione
in tempo reale. Nella joint action, agli agenti, è richiesto di coordinarsi online
senza però avere un accesso diretto al piano motorio dell’altro. Quindi, per
questo tipo di interazione, è cruciale formare delle previsioni rispetto a quando
e come il partner agirà sulla base del comportamento dell’altro.
Nell’ambito della psicologia cognitiva ci si è concentrati in modo particolare su
quale tipo di rappresentazioni e processi (percettivi, motori e cognitivi) fossero
necessari per rendere possibili la joint action. Vesper, Butterfill, Knoblich &
Sebanz (2010) propongono un’architettura minima di componenti che possano
rendere una joint action possibile. Questa è composta di processi,
rappresentazioni e quelli che loro definiscono “coordination smoothers”, che
indicano tutti quei comportamenti, più o meno coscienti, che fanno sì che un
agente modifichi il suo agire nella direzione di rendere più facile per l’altro
predire l’azione che sta per avvenire (Sacheli et al., 2012). Sia nelle azioni
individuali che in quelle “joint” le persone sono in grado di rappresentare i loro
obiettivi (goal) e i compiti che devono compiere al fine di raggiungere questo
goal. Dal punto di vista di chi agisce, la sola differenza tra un’azione
individuale ed una joint consiste nel realizzare che, per raggiungere il proprio
goal, il proprio compito non è sufficiente. Questo è colto dalla formula ME + X
dove la X rappresenta un altro task compiuto da un altro agente.
Per quanto riguarda i processi implicati nella joint action gli autori ne
individuano due fondamentali e complementari: Il monitoraggio e la
8
predizione. Un modello sperimentale di monitoraggio è la detezione
dell’errore. I markers comportamentali dell’errore, come il rallentamento dei
tempi di reazione a seguito di un errore (Rabbitt, 1966), o i correlati
elettrofisiologici, come l’ERN (Falkenstein et al., 2000), sono stati trovati
anche quando un individuo osserva passivamente le azioni compiute da altri
(Van schie et al., 2004; Scuch & Tipper, 2007). Sembra quindi che gli stessi
meccanismi attivati quando le persone compiono un errore in prima persona
siano implicati anche in situazioni di osservazione passiva dell’errore di
un’altra. Un altro processo fondamentale per un’interazione efficace è la
predizione rispetto a come si dispiegherà un’azione. Diverse evidenze
(Knoblich et al., 2003; Loula et al., 2005) sostengono che questa tipologia di
predizione “online” sia sostenuta dal sistema mirror fronto-parietale. Simulare
le azioni altrui man mano che si stanno svolgendo sembra essere un
meccanismo chiave per predirne le conseguenze e le tempistiche (Wilson &
Knoblich, 2005). L’evidenza che i processi simulativi supportino la
coordinazione nella joint action proviene da uno studio di Keller e colleghi
(2007) in cui confrontano quanto dei pianisti esperti erano in grado di
sincronizzare la loro performance in un duetto suonando su delle registrazioni.
I risultati hanno mostrato una migliore performance quando i pianisti
suonavano con le registrazioni fatte da loro stessi rispetto a quelle di un altro
pianista.
Altra componente fondamentale dell’architettura della joint action sono le
“rappresentazioni condivise”. Diversi studi hanno indagato quando e come i
task altrui vengano rappresentati (Atmaca et al., 2008; Brass et al., 2001;
Ramnani & Miall, 2004). Nello studio di Ramnani & Miall, ad esempio, ai
partecipanti venivano fatte apprendere delle associazioni stimolo-risposta;
queste erano poi ripresentate con degli stimoli che indicavano se fossero tenuti
a rispondere i partecipanti, un co-agente in un’altra stanza o un computer.
Nonostante l’azione dell’altro non potesse essere osservata i partecipanti
tendevano ad anticipare l’azione del co-agente. Tale anticipazione era associata
con attività cerebrale nelle aree motorie, inclusa la corteccia pre-motoria
ventrale. Questi risultati suggeriscono che i meccanismi predittivi dell’azione
umana possono essere innescati anche dalle rappresentazioni condivise del
9
task. Ma, mentre le previsioni basate sul mapping visuo-motorio sono semplici
e immediate, quelle che si formano sulla base delle associazioni tra eventi
nell’ambiente e le azioni altrui permettono di formare previsioni più a lungo
termine.
E’ stato inoltre accertato che gli adulti sono propensi a rappresentare cosa
un'altra persona stia facendo anche quando stanno agendo individualmente e, di
conseguenza, anche quando rappresentarsi il compito degli altri non risulta
funzionale alla loro performance. I paradigmi comportamentali che studiano la
co-rappresentazione prevedono due individui che svolgono compiti differenti
una vicino all’altra; una sequenza di stimoli appare su uno schermo e, ad un
partecipante, è richiesto di rispondere ad una tipologia di stimolo e all’altro di
rispondere ad un’altra. Atmaca e colleghi (2008), ad esempio, hanno
dimostrato che il noto effetto SNARC (Dehaene, 1997), nel quale la percezione
di numeri attiva automaticamente una rappresentazione su una linea mentale
numerica che va da destra a sinistra in un compito di giudizio di parità, è
osservabile anche quando due persone sedute una vicino all’altra eseguono il
task insieme, quando una risponde ai numeri pari e una risponde ai numeri
dispari. I partecipanti seduti alla sinistra erano più rapidi nel rispondere ai
numeri piccoli mentre quelli seduti alla destra nel rispondere ai numeri più
grandi. Rappresentarsi il task altrui è quindi pervasivo e può avvenire anche al
di fuori della joint action. Inoltre, Tsai e colleghi (2006) suggeriscono che le
rappresentazioni condivise del task vengono attivate anche quando le persone
credono soltanto di stare interagendo con un'altra persona. Trovano, infatti,
effetti di compatibilità quando le persone credevano di stare eseguendo il
compito con un’altra persona (in un’altra stanza) ma non quando credevano di
agire con un algoritmo. In alcuni casi gli agenti non solo rappresentano il task
che il partner deve compiere ma anche alcune proprietà del loro co-agente.
Richardson, Marsh & Baron (2007) hanno chiesto a coppie di partecipanti di
sollevare delle tavole di legno di diversa lunghezza in modo tale da poter
essere afferrate da una sola o da due persone. Il punto di transizione (punto nel
quale le persone decidono di afferrare le tavole insieme e non da soli) è molto
informativo perché riflette a quale livello i co-agenti (la cui lunghezza delle
braccia può notevolmente variare) prendono in considerazione le capacità di
10
agire dell’altro. E’ stato accertato che il punto di transizione variava in
funzione della lunghezza media delle braccia della coppia: le coppie con una
media di lunghezza delle braccia più alta passavano dal sollevamento
individuale a quello “joint” quando le tavole avevano una lunghezza maggiore
rispetto alle coppie con una media inferiore di lunghezza delle braccia.
Anche i modelli computazionali hanno suggerito (Wolpert et al., 2003) che
l’abilità di adattarsi al comportamento degli altri nelle interazioni sociali si basi
sul fatto che le persone utilizzano gli stessi meccanismi di feed-forward che
sono coinvolti nel monitoraggio delle azioni individuali. In particolare, nei
contesti interattivi si suppone che si inneschi un “social interaction loop” in cui
un agente genera comandi motori che, producendo segnali comunicativi,
possano causare cambiamenti nello stato mentale interno del partner. Questi
cambiamenti, a loro volta, saranno percepiti dall’agente responsabile di averli
causati. Questi modelli “in avanti” permettono all’individuo in interazione di
predire la risposta del suo partner al suo comando motorio. Pezzulo e Dindo
(2011) identificano le interazioni sociali come un processo probabilistico nelle
quali la percezione e l’esecuzione degli atti motori sono corrotte da rumore e
soggette al fallimento, mentre la pianificazione delle proprie azioni è
subordinata al riconoscimento delle intenzioni e delle credenze altrui le quali
non sono direttamente osservabili. Le joint action sono quindi considerate dagli
autori estremamente difficili da un punto di vista computazionale e vengono
esaminate considerando due livelli di elaborazione coesistenti: un livello più
basso, in cui lo stesso circuito utilizzato per eseguire il proprio movimento
viene sfruttato per inferire e predire le azioni del partner attraverso la
simulazione motoria; un livello più alto, in cui i due agenti condividono le
rappresentazioni relative al goal e al compito necessario per raggiungerlo.
Nella loro prospettiva questi due livelli operano su linee temporali differenti:
Mentre il livello più basso opera in tempo reale, fornendo un riconoscimento
aggiornato dell’azione altrui, il livello più alto si aggiorna più lentamente e
dipende strettamente dall’outcome di successo della simulazione motoria.
Riassumendo, gli individui possiedono quindi una notevole abilità di
coordinarsi con gli altri in funzione di raggiungere un goal comune. Le joint
action rappresentano dei sistemi complessi di processi e rappresentazioni: In
11
primo luogo, si forma un territorio percettivo comune (Sebanz et al., 2006) che
si crea condividendo lo stesso input percettivo e direzionando l’attenzione
verso gli stessi eventi; Il matching visuo-motorio e la conseguente simulazione
dell’azione percepita (Jeannerod et al., 2001) permette di predire gli outcomes
delle azioni; La formazione di rappresentazioni condivise del task permette la
predizione dell’azione altrui in maniera più flessibile, basata su certi eventi che
avvengono nell’ambiente e a prescindere dall’azione osservata. Infine la
coordinazione è finalmente raggiunta attraverso l’integrazione degli aspetti
semantici, spaziali e temporali dell’azione dell’altro nel proprio piano d’azione.
1.4 La Joint action nel mondo animale e nello sviluppo
Considerando le radici filogenetiche delle joint action, vi sono evidenze che
altre specie tendano a compiere attività in comune e a cooperare (Dugatkin,
1997; Noë et al., 2006; Plotnik et al., 2011). La cooperazione viene solitamente
testata stimando le reazioni degli animali alla presenza o all’assenza di un
partner in un contesto che richiede coordinazione interindividuale. Melis, Hare
e Tomasello (2006) indicano che gli scimpanzé comprendono quando hanno
bisogno dell’aiuto di un co-specifico per recuperare del cibo e selezionano i
migliori collaboratori che possano supportare le loro azioni. Anche per quanto i
riguarda i non primati, Plotnik e collaboratori (2011) dimostrano che gli
elefanti sono in grado di coordinarsi con un loro co-specifico in modo da tirare
due cime della stessa corda e ottenere una ricompensa. Non solo gli animali
agivano insieme ma inibivano la loro risposta in attesa del movimento del loro
partner dimostrando di aver compreso la natura cooperativa del compito.
Tuttavia, sembra che gli esseri umani siano particolarmente propensi
all’interazione (Tomasello, 2009) e alla formazione di goal comuni. La
peculiarità umana al comportamento cooperativo è supportata da evidenze che
sottolineano quanto esso sia precoce (Warneken & Tomasello, 2007) e
dall’interesse del bambino, a partire dai 18 mesi (Warneken & Tomasello,
2006), non solo a mettere in atto compiti di problem solving cooperativo ma
anche giochi cooperativi che non prevedevano un reward. Warneken &
Tomasello (2006) hanno messo a confronto diretto la prestazione di bambini di
12
18 e 24 mesi in compiti cooperativi e di scimpanzé in interazione con il loro
addestratore. Quel che viene evidenziato in questi studi sono delle differenze
nette nella qualità dell’interazione rese
evidenti
da un paradigma
originariamente sviluppato da Ross e Lollis (1987) in cui il partner
interrompeva la cooperazione in un momento predeterminato. I bambini
mettevano in atto continui tentativi di reingaggiare il loro partner
nell’interazione minimizzando i loro tentativi di problem solving individuale
dimostrando, dunque, di aver compreso che il task necessitava di due azioni
interconnesse per arrivare ad un goal condiviso. La performance degli
scimpanzé invece, dimostrava che questi non erano interessati affatto nei social
games (in cui non era previsto il reward) e, crucialmente, durante le
interruzioni non tentavano neanche una volta di reingaggiare il partner di
interazione. Gli umani manifestano il bisogno di interagire, di allineare il loro
comportamento con quello dell’altro e provano piacere nell’interazione di per
sé. Condividere rappresentazioni e goal è probabilmente una solida impalcatura
per costruire i legami sociali con gli altri. Tomasello (2005) propone che il
prerequisito esclusivamente umano che rende squisitamente propensi alle
interazioni sociali sia la “shared intentionality” (Bratman, 1992). Le interazioni
che coinvolgono intenzionalità condivise permettono di costruire delle
interazioni in cui non solo le persone reagiscono a vicenda alle azioni dell’altro
ma possiedono delle intenzioni verso le intenzioni dell’altro, cioè comprendono
le intenzioni dell’altro e le incorporano nelle loro intenzioni. In questo tipo di
interazioni, gli agenti hanno un goal comune e sviluppano verso di esso delle
intenzioni (plans) o ruoli interdipendenti per raggiungere il goal condiviso (per
una differente proposta si veda Butterfill, 2012). Tuttavia, le capacità dei
primati di svolgere attività cooperative sono ancora argomento di dibattito.
Visco-Comandini e colleghi (in press, 2015), argomentando la mancanza di
studi sui primati in setting sperimentali controllati, hanno addestrato tre coppie
di scimmie in dei task in cui gli era richiesto di muovere un cursore su uno
schermo, esercitando una forza con la mano su uno strumento isometrico, sia in
un contesto di azione individuale che in uno cooperativo dimostrando che i
primati non-umani interagivano tra loro in modo coordinato al fine di
raggiungere un goal comune attraverso numerose strategie motorie comuni a
quelle utilizzate dagli umani.
13
1.5 Rilevanza dello studio delle interazioni motorie: Da paradigmi passivi
(offline) a paradigmi interattivi (online)
Nello studio della cognizione sociale numerose investigazioni si sono
concentrate su quali siano i correlati neurali della capacità umana di cogliere
gli stati mentali altrui. Il così detto “sistema dei neuroni specchio” è stato preso
in considerazione come evidenza della validità delle teorie simulative in quanto
in grado, attraverso il matching visuo-motorio, di fornire una “comprensione”
in prima persona dei goal motori e delle intenzioni degli altri individui
(Rizzolatti & Sinigaglia, 2010). Tuttavia gli studi a supporto di tali teorie si
sono concentrati sull’utilizzo di “isolation paradigms” (Becchio et al., 2010) in
cui i partecipanti erano tenuti ad osservare passivamente gli altri o a pensare ai
loro stati mentali piuttosto che essere coinvolti in interazione diretta e “online”
(Sacheli et al., 2015 in press). I paradigmi in isolamento costruiscono la
cognizione sociale come qualcosa in cui un osservatore distaccato legge lo
stato mentale di un’altra persona che, a sua volta, non ne è affetta ne può
reagire ad essa. Prima della ricerca recente sulla cognizione sociale, c’era già
un importante filone di teoria e ricerca il quale proponeva che, tipicamente,
quando ci si relaziona uno con l’altro le persone non sono coinvolte in un
tortuoso processo di inferenze compiute a vicenda l’uno sull’altro ma
esperiscono immediatamente l’altro come soggetto (Asch S., 1952).
Il bisogno di lasciare la “Quarantena Sperimentale” dei paradigmi in
isolamento è stato riconosciuto di recente (Becchio et al., 2010; Schilbach
2013; Sebanz et al., 2006). Tale riconoscimento appare essere basato
sull’assunzione per cui la cognizione sia radicata nei processi di base di
percezione ed azione ed emerge nell’interazione dell’organismo con il suo
ambiente. Dunque, un contesto sociale e l’interazione – piuttosto che essere
trattate come variabili confondenti – possono essere trattate come variabili
indipendenti. L’approccio proposto da Schilbach (2013) di una Neuroscienza
della seconda persona assume che la somma di due agenti in interazione possa
essere espressa in termini di processi “all’interno” di questi agenti.
L’interazione esprime, in questo frangente, un tipo di conoscenza delle altre
menti che non è riducibile alla conoscenza “interna” di questi individui
14
singolarmente, ma che esiste “tra” loro. Tali proposte rispetto ai paradigmi da
utilizzare nello studio dei processi cognitivi e neurali retrostanti il
comportamento sociale diventano di cruciale importanza per lo studio delle
joint action le quali, per come vengono definite da Sebanz e colleghi (2006),
ossia delle attività che coinvolgono due o più individui che devono coordinare
le loro azioni nel tempo e nello spazio al fine di realizzare insieme un
cambiamento
desiderato
nell’ambiente,
hanno
bisogno
di
paradigmi
sperimentali dinamici, in cui il goal individuale dell’agente sia strettamente
legato a quello del partner, e dipendere, quindi, da reciproci adattamenti della
coppia che agisce insieme come un’unità. Creare dei paradigmi sperimentali in
cui sia possibile interagire “online” diventa un grande vantaggio per studiare la
natura socio-emozionale della coordinazione interpersonale e può creare un
contesto in cui si può studiare come le componenti socio-emozionali abbiano
un’influenza sulla qualità dell’interazione (Sacheli et al., 2015 in press). Se il
cuore delle joint actions è rappresentato dal goal comune (Butterfill, 2012) tra
gli agenti, è qualitativamente differente testare una interazione mediante una
presa di turno, in cui ogni individuo è passivo in alcuni momenti
dell’interazione, rispetto a un’interazione “online” in cui gli agenti devono
comprendere il comportamento del partner e predire il suo goal nel mentre
controllano direttamente i loro movimenti: devono crearsi una rappresentazione
condivisa dell’interazione in funzione del goal comune.
Le joint action, in quanto facenti parte delle forme più rudimentali ed
evolutivamente ancestrali di comportamento sociale, sono parte delle
fondamenta che contribuiscono alla formazione del legame sociale e,
probabilmente, a dividerci in in-group o out-group a seconda dell’efficacia
dell’interazione di per sé e le reazioni emozionali ad essa (Iani et al., 2011;
Hommel et al., 2009). All’interno di questo contesto diventa dunque
fondamentale l’utilizzo di paradigmi in cui vi sia un’interazione dinamica e
“online” tra i partecipanti ed in cui si tiene conto e si cerca di manipolare
sperimentalmente il contesto sociale in cui le interazioni avvengono.
15
CAPITOLO 2 – CINEMATICA DEL MOVIMENTO
2.1 Cinematica del movimento di afferramento
L’informazione sull’intenzione di compiere una certa azione è potenzialmente
disponibile nella cinematica del movimento umano (Runeson & Frykholm,
1983). Le prime evidenze in cui si rileva che l’intenzione modula la cinematica
dell’azione sono state ottenute misurando la cinematica di afferramento appena
prima del contatto verso una bottiglia piena d’acqua (Ansuini et al., 2008;
Marteniuk et al., 1987; Ansuini et al., 2006; Sartori et al., 2011). Confrontando
task che comprendevano differenti azioni – mettere l’acqua in un contenitore,
muovere una bottiglia da una posizione all’altra e gettare la bottiglia – è stato
dimostrato che l’intenzione dietro l’afferramento di un singolo oggetto
influenzava il posizionamento delle dita durante le fasi di raggiungimento e di
afferramento del proprio movimento. Il movimento di grasping, per l’appunto,
rappresenta un movimento molto studiato nelle sue proprietà cinematiche
(Castiello, 2005; Jeannerod, 1981; 1984). Jeannerod ha studiato la meccanica
dei movimenti di afferramento considerando i cambiamenti nell’apertura della
mano. Durante il movimento di raggiungimento vi è prima una progressiva
apertura del pollice e dell’indice con una distensione delle dita, seguito da una
graduale chiusura del grip fino a che questo non arrivi a coincidere con la
dimensione dell’oggetto. Il punto in cui la distanza tra il pollice e l’indice è
massima rappresenta un landmark identificabile che si verifica intorno al 6070% della durata totale del movimento ed è altamente correlata con la
grandezza dell’oggetto. A partire da questi studi la cinematica del movimento
diretto verso gli oggetti è stata studiata non solo considerando soltanto la
dimensione degli oggetti come proprietà in grado di modulare la cinematica del
movimento, ma anche altre caratteristiche come la fragilità degli oggetti
(Savelsbergh et al.,1996) la dimensione della superficie di contatto (Bootsma et
al., 1994) la loro texture (Weir et al., 1991) e il peso (Weir et al.,1991).
Negli ultimi anni differenti linee di ricerca sono arrivate all’idea che le azioni e
i movimenti, sia nei vertebrati che negli invertebrati, siano composti di
componenti costitutivi elementari (“motor primitives”) che sembrano esistere a
livello neurale, dinamico e cinematico (Flash & Hochner. 2005). Sul piano
16
della cinematica i “motor primitives” possono essere definiti come dei sottomovimenti (Rohrer et al., 2002) che risultano particolarmente semplici da
rilevare quando vi sono correzioni on-line dei movimenti o delle modifiche
della loro traiettoria (Flash & Henis, 1991). I movimenti generati da pazienti
con lesioni mostrano che la traiettoria della mano può essere composta di un
ristretto numero di sotto-componenti di velocità tutte caratterizzate da una
forma simile a campana (Flash & Hogan, 1985). Queste sotto-componenti
posseggono una ben preservata relazione lineare tra la velocità e la durata. I
bambini imparano a generare un movimento di raggiungimento efficiente
mettendo insieme sotto-componenti di movimenti sequenziali (Berthier et al.,
2005). Il movimento di reaching, malgrado la sua apparente continuità, è
quindi composto da una serie di sotto-componenti discrete, tutte con una forma
simile, serialmente concatenate e che si sovrappongono nel tempo. Queste,
seguono la legge di Fitt (Fitts, 1954) per la quale il tempo necessario per
raggiungere un’area target è funzione del rapporto tra la distanza del target e la
sua ampiezza. Anche i movimenti curvi (ad esempio quelli che permettono
l’evitamento di ostacoli o il disegno) sono il composto di una serie di segmenti
che obbediscono ad un’altra legge nota come la “two-third power law”
(Laquaniti et al., 1983) che presuppone che vi sia una relazione non lineare tra
la velocità della mano e la curvatura della sua traiettoria. La cinematica del
movimento, nonostante la sua apparente continuità, risulta essere un composto
di sotto-componenti basilari, vincolate da leggi precise, che si combinano con
meccanismi sequenziali e paralleli i quali ricordano la complessità dei
meccanismi sintattici del linguaggio. La prensione, ad esempio, è un composto
di raggiungimento, orientamento della mano e afferramento. Queste tre azioni
sono eseguite come un atto complesso, unificato e ben coordinato.
Variazioni nella cinematica del movimento di afferramento sono state
dimostrate anche tra i movimenti di prensione messi in atto con un’intenzione
individuale rispetto ai movimenti con un’intenzione sociale (Becchio et al.,
2010).
In questo studio i partecipanti raggiungevano un oggetto e lo
afferravano o per muoverlo da una location ad un’altra (intenzione
individuale), oppure per posizionarlo sulla mano di un partner (intenzione
sociale). I risultati hanno mostrato una riduzione significativa dell’apertura
17
massima delle dita e una velocità di chiusura del grip quando l’oggetto era
afferrato per essere passato al partner.
E’ stato proposto che le azioni siano intrinsecamente collegate alla percezione
e che immaginare, osservare, preparare o in qualunque modo rappresentarsi
un’azione attivi i programmi motori utilizzati per eseguire la stessa azione
(James, 1890; Jeannerod, 1994; Prinz, 1997). In alcune regioni cerebrali la
sovrapposizione tra l’osservazione di un’azione e la sua esecuzione è altamente
specifico. L’osservazione dell’azione, inoltre, sembra attivare la corteccia premotoria in maniera somatotopica (Buccino et al., 2001). Non a caso, quindi, i
tempi di reazione necessari per iniziare un movimento del dito sono
significativamente rallentati dopo la presentazione visiva di fotografie di
movimenti delle dita incongruenti con quello da eseguire (Brass et al., 2001).
Questo suggerisce che, durante l’osservazione di un’azione, gli specifici
network neurali necessari per quel particolare movimento osservato siano già
“sintonizzati” per l’azione (Jeannerod, 1994; Prinz 1997). Kilner (2003), sulla
base di questi presupposti, evidenzia che, se il sistema motorio è attrezzato per
eseguire i movimenti osservati, vi sarà un effetto di interferenza motoria
quando il movimento osservato è qualitativamente differente da quello
simultaneamente eseguito. Per questo motivo, Kilner studia i movimenti
sinusoidali compiuti con il braccio destro di partecipanti che osservavano
contemporaneamente movimenti di braccio che erano o congruenti o
incongruenti con quelli che dovevano eseguire (cioè nella stessa direzione o in
una direzione ortogonale). L’agente i cui movimenti venivano osservati dai
partecipanti era o un umano o un robot. L’analisi della cinematica del
movimento eseguito dai partecipanti ha riportato un’interazione significativa
tra l’agente osservato e la congruenza del movimento. La varianza del
movimento eseguito dai soggetti era più ampia quando i partecipanti
osservavano i movimenti incongruenti (ortogonali a quelli che eseguivano loro)
e questo valeva solo per l’agente umano. Osservare i movimenti di un'altra
persona, di un agente biologico e non di un robot, produce degli effetti
misurabili di interferenza sulle azioni eseguite simultaneamente. Ci sono molti
aspetti del movimento umano che possono causare interferenza nelle situazioni
di osservazione di movimenti incongruenti, può essere il profilo di velocità
18
tipico del movimento biologico, la postura del corpo o la presenza di
caratteristiche corporee. Se l’effetto di interferenza è dovuto a un network
neurale comune che codifica sia i movimenti osservati che eseguiti è plausibile
che questo avvenga nelle aree fronto-parietali di matching visuo-motorio. Lo
studio della cinematica del movimento rappresenta quindi una tecnica che, in
modo piuttosto affidabile, è in grado di riflettere in comportamenti misurabili,
attraverso la rilevazione di effetti tipici come l’interferenza motoria, l’attività
di questi sistemi neurali che sembrano essere coinvolti nella simulazione delle
azioni altrui (Gallese & Goldman, 1998).
2.2 Cinematica del movimento individuale durante le interazioni motorie
interpersonali
Lo studio della cinematica del movimento diventa di particolare interesse nel
caso delle interazioni motorie dato che gli stessi sistemi neurali coinvolti nella
percezione, predizione e simulazione del movimento osservato nel compagno
sono anche coinvolti per la programmazione e per il controllo del movimento
individuale. Inoltre, in contesti interattivi, la variabile del contesto sociale
risulta essere manipolabile e, di conseguenza, si possono studiare gli effetti di
particolari contesti sulla cinematica del movimento. Georgiou e collaboratori
(2007) studiano la cinematica della stessa azione compiuta in differenti contesti
sociali. In particolare è stata studiata in un compito di “cooperazione”, in cui i
partecipanti dovevano raggiungere e afferrare i loro rispettivi oggetti e
cooperare in modo da unirli, e in un compito di “competizione” in cui i
partecipanti dovevano similmente raggiungere e afferrare i loro rispettivi
oggetti ma facendolo più velocemente del proprio partner. Come baseline è
stata registrata una condizione in cui eseguivano il movimento da soli. Gli
autori rilevano che il contesto influenza la cinematica delle azioni. Ad esempio,
compiere un movimento cooperativo porta ad una decelerazione più ampia
nella fase di raggiungimento e afferramento rispetto alla condizione
individuale. Un pattern opposto è rilevato quando si confronta il contesto
competitivo con la situazione individuale in cui era richiesto al partecipante di
muoversi il più velocemente possibile.
19
E’ stato dimostrato inoltre che, non solo il contesto sociale ma anche la
percezione interpersonale (Sacheli et al., 2012), il ruolo interattivo degli agenti
(cioè il fatto che essi sappiano o non sappiano in anticipo che movimento
devono eseguire durante un’interazione, Sacheli et al., 2013) e il bias verso
membri outgroup (Sacheli et al., 2015) sono in grado di modulare la cinematica
del movimento. In particolare, agire con il ruolo di leader in contesti interattivi
(ad esempio sapendo dove afferrare un oggetto a forma di bottiglia in un
compito di grasping interattivo) porta i partecipanti a utilizzare strategie
comunicative di segnalazione (che si possono definire con le parole di Vesper
come “coordination smoothers”) che aumentano la predicibilità dei loro
movimenti. Questo avviene a livello cinematico, ad esempio enfatizzando i
parametri cinematici dell’afferramento e riducendo la variabilità del
movimento.
20
CAPITOLO 3 - CERVELLO E JOINT ACTION
3.1 Correlati neurali dell’esecuzione dei movimenti di prensione
Gli esseri umani e le scimmie sono capaci di una straordinaria varietà di
possibili soluzioni per il grasping (Macfarlane & Graziano 2009). Sono state
identificate tre specifiche aree nella corteccia della scimmia relative al
movimento di afferramento: La corteccia motoria primaria (F1), la corteccia
premotoria (PML/F5) e il solco intraparietale anteriore (AIP). In termini di
meccanismi neurali, in primo luogo, il movimento di afferramento dipende
dall’integrità della corteccia motoria primaria. Lesioni a quest’area, infatti,
generano un pervasivo deficit nel controllo delle singole dita e, di conseguenza,
alterano il normale grasping. L’informazione dalla corteccia motoria primaria è
condotta alle cellule spinali attraverso il tratto cortico-spinale, un substrato
neurale importante per il controllo indipendente delle dita (Porter et al., 1983;
Hepp-Reymond et al., 1996). Lesioni al tratto cortico-spinale compromettono il
movimento indipendente delle dita ma non impediscono la flessione sinergica
durante un “power grip”. L’informazione mandata alla corteccia spinale dalla
corteccia motoria primaria è anche condotta alla zona intermedia del
cervelletto, la quale è stata accertata avere un ruolo importante nella fase di
raggiungimento del movimento di afferramento (Smith et al., 1981).
Un altro fondamentale processo per un grasping di successo consiste nella
trasformazione delle proprietà intrinseche dell’oggetto in azioni motorie. Due
sono le aree chiave che sembrano essere coinvolte nella trasformazione
visuomotoria per il grasping nei primati: L’area F5 (pre-motoria) e AIP
(Jeannerod et al., 1995). Sulla base dei ruoli funzionali dei neuroni nelle aree
AIP e F5, Fagg e Arbib hanno sviluppato un modello in cui l’area AIP procura
descrizioni multiple degli oggetti tridimensionali al fine della loro
manipolazione, mentre F5 è principalmente coinvolta nel selezionare il
prototipo motorio più appropriato da un “Vocabolario motorio” in cui, ad
esempio, è contenuto il tipo di grip che è efficace nell’interagire con l’oggetto
target. Sono quindi numerose le evidenze a favore di un circuito per il grasping
che coinvolge molte aree cerebrali nel cervello della scimmia. Nonostante, per
21
ragioni etiche, non siano possibili registrazioni fisiologiche invasive
dell’attività cerebrale, negli umani sono stati compiuti numerosi progressi da
studi di pazienti con lesioni ed esperimenti di neuroimmagini. Anche
nell’uomo lesioni alla corteccia motoria primaria M1 o alle fibre cortico-spinali
compromettono il grasping attraverso la perdita della capacità di compiere
movimenti indipendenti delle dita ma senza alterare i movimenti sinergici di
tutte le dita (Power grip). Anche lesioni parietali posteriori generano dei deficit
nell’afferramento lasciando relativamente intatto il movimento di reaching. Gli
studi di neuroimmagini supportano un certo livello di omologia tra i circuiti
cerebrali del grasping nell’uomo e nelle scimmie i quali includono aree motorie
primarie, premotorie e parietali. Tuttavia, negli umani, si attivavano molte aree
che non sono state collegate al grasping nella scimmia come le cortecce
prefrontali, sensoriali primarie, cerebellari e sottocorticali.
Molte teorie hanno cercato di render conto di come il cervello possa creare un
repertorio tanto vasto di movimenti. Queste, suggeriscono che il sistema
nervoso centrale richiami programmi di azione prototipici e che li usi per
generare dei comandi motori anticipatori (Rizzolatti et al., 1987, 1990). Come
se il cervello fosse in grado di formare un vocabolario di azioni che fornisce un
set di azioni di base che possono essere combinate per ottenere il repertorio
completo dei movimenti di grasping. Per il grasping di precisione, ad esempio,
è necessario un vocabolario dettagliato per modellare una presa con più dita
che combaci con l’oggetto da afferrare (Ansuini et al., 2006) e con una
distribuzione appropriata della forza delle dita (Zatsiorsky & Latash, 2008). Un
vocabolario dell’azione dovrebbe contenere anche ulteriori informazioni su
alcune caratteristiche necessarie per i compiti di grasping come la possibilità di
generare una forza della presa appropriata e modulare la forza del
sollevamento. Anche la codifica di tali caratteristiche è anticipatoria
nell’esecuzione
dell’azione,
infatti,
queste
emergono
prima
della
manipolazione vera e propria dell’oggetto, ma durante il raggiungimento di
questo. Tali movimenti anticipatori verso l’oggetto non variano solo in base
alle sue caratteristiche ma anche in base al goal dell’azione (Ansuini et al.,
2008). Ad un certo momento della pianificazione motoria, infatti, i comandi
motori devono essere generati basandosi anche su rappresentazioni di più alto
22
livello che definiscono il goal dell’azione. Si potrebbe pensare che questa
funzione sia assolta dalle aree di pianificazione motoria come vPM o dPM
modulando l’attività dei motoneuroni spinali. Tuttavia, le aree premotorie sono
in accoppiamento funzionale con le aree motorie primarie. Tale stretta
relazione è stata dimostrata nell’uomo attraverso la stimolazione magnetica
transcranica single pulse sulla vPM e la misurazione dei potenziali motori
evocati generati da un secondo impulso di TMS inviato alla corteccia motoria
6-8 ms dopo. Durante il grasping di precisione questa stimolazione faciliterà
l’ampiezza dei MEP mentre, a riposo, si inibirà la l’ampiezza dei MEP
derivanti dalla stimolazione della M1 (Davare et al., 2008). Di particolare
interesse è l’evidenza che il power grip non aveva effetto sui MEP, suggerendo
che l’interazione vPM-M1 non è necessaria per un tipo di grasping più basilare.
Anche le proprietà degli oggetti sembrano giocare un ruolo importante nel
determinare la selezione motoria all’interno di vPM. Studi di fMRI dimostrano
infatti che l’attività di vPM sia strettamente legata alle specifiche soluzioni
motorie verso un oggetto più che all’oggetto di per se (Kroliczak et al., 2008).
Come la vPM, anche la corteccia premotoria dorsale contiene neuroni che sono
specifici o per la direzione del movimento di reaching o per il tipo di grasping
(Stark et al., 2007). La forza della presa è specificatamente manipolata e
modulata in una piccola percentuale di neuroni della dPM (Hendrix et al.,
2009). Lesioni virtuali della dPM compromettono l’accoppiamento tra
afferramento e sollevamento (Davare et al., 2006) interferendo con l’abilità di
associare il peso dell’oggetto con l’informazione simbolica da esso veicolata
causando un’anomala forza nel sollevamento (Nowak et al., 2009).
L’ipotesi che ci siano due vie distinte (dorsale e ventrale) per l’elaborazione
dell’informazione visiva è ben accettata; la via ventrale che procede dalle
cortecce occipitali lungo quelle temporali è essenziale per il riconoscimento
semantico degli oggetti e la via dorsale occipito-parietale è critica per
l’interazione fisica con gli oggetti (Goodale et al., 1991; Milner & Goodale,
1995). E’ progressivamente sempre più riconosciuto che anche la prensione sia
supportata da due networks paralleli nella corteccia parietale (Johnson &
Grafton, 2003; Rizzolatti & Matelli, 2003): la via classica che collega l’area
premotoria e la corteccia intraparietale inferiore costituisce il network parietale
23
inferiore, con AIP che rappresenta un nodo critico perché in forte collegamento
con l’adiacente lobulo parietale inferiore; ed un’altra via organizzata attorno
all’area V6, nella parete mediale della corteccia parietale, in forte connessione
con l’area mediale intraparietale e l’area premotoria dorsale. La via parietale
inferiore contiene neuroni che sono molto simili a quelli dell’area F5 per
quanto riguarda la loro attivazione nell’esecuzione di azioni dirette ad uno
scopo (Bonini et al., 2010). E’ noto che la corteccia parietale e in particolare
l’area AIP contengano neuroni intimamente legati all’afferramento di oggetti
(Taira et al., 1990). Uno dei ruoli più importanti attribuito all’area
intraparietale è quello della visione stereoscopica la quale, seppur non
essenziale, garantisce un grasping più accurato. Studi fMRI (Begliomini et al.,
2007) riportano che il segnale BOLD in AIP cresce all’aumentare della
precisione del grasping, forse a causa dell’aumento di elaborazione delle
caratteristiche dell’oggetto rilevanti per il grasping oppure per l’aumento del
controllo “on-line” necessario per compiere il movimento di afferramento.
Dunque, le informazioni visive e tattili convengono nel network parietale
inferiore e sono utilizzate per elaborare le informazioni sugli oggetti rilevanti
per il grasping. Sembra invece che il secondo network, parietale superiore, sia
più legato al raggiungimento dell’oggetto e all’integrazione delle informazioni
necessarie per raggiungere l’oggetto con l’obiettivo del grasping. L’area V6A
è, infatti, più attiva quando i target sono nello spazio di raggiungimento
(Gallivan et al., 2009). L’area V6A è, inoltre, connessa con l’area motoria
supplementare ed è sensibile al movimento. Per tal ragione potrebbe consentire
una codifica congiunta del proprio movimento e della posizione spaziale del
target.
I due network parietali sembrano essere strettamente connessi: L’area AIP
della scimmia ha forti connessioni con le aree nella via ventrale, inclusa la
porzione inferiore del solco temporale superiore e il giro temporale mediale
(Borra et a., 2008). Studi di trattografia hanno dimostrato tali connessioni
anche nell’uomo (Rammaya et al., 2010). L’implicazione a livello funzionale è
che l’informazione sull’identità degli oggetti codificate nella via ventrale
potrebbero fornire un modo di accedere in anticipo alle informazioni degli
24
oggetti utilizzati quotidianamente influenzando la programmazione del
movimento di afferramento.
3.2 Circuito Mirror fronto-parietale e simulazione delle azioni osservate
Il sistema mirror è stato scoperto, originariamente, nella corteccia parietale
della scimmia (Di Pellegrino et al., 1992; Gallese et al., 1996; Rizzolatti et al.,
1996). Questi neuroni premotori consistono in neuroni bi-modali che si
attivano sia quando la scimmia esegue uno specifico atto motorio sia quando
osserva un altro individuo eseguire lo stesso atto motorio. Neuroni con
proprietà mirror sono stati anche trovati nella parte rostrale del lobulo parietale
inferiore (PFG) e nall’area intraparietale anteriore (AIP) (Belmalih et al., 2007;
Gallese et al., 2002; Fogassi et al., 2005; Rozzi et al., 2008; Rizzolatti et al.,
2009). Non a caso, come evidenziato attraverso l’esecuzione dei movimenti
verso gli oggetti, queste aree sono fortemente connesse con le aree premotorie.
Sia PFG che AIP ricevono informazioni visive di alto livello dal solco
temporale superiore (STS) (Rozzi et al., 2006), che risponde selettivamente alla
visione del movimento biologico. Ci sono convincenti evidenze sull’esistenza
di un circuito simile nell’uomo, in grado di appaiare l’osservazione con
l’esecuzione dell’azione, da studi di neuroimaging, stimolazione magnetica
transcranica (TMS) (Fadiga et al., 1995) e elettrofisiologici non invasivi.
Nell’uomo questo circuito sembra esser costituito dalla porzione inferiore del
giro precentrale (IFG), da quella posteriore del giro frontale inferiore e dal
lobulo parietale inferiore, inclusa la corteccia del solco intraparietale anteriore.
Recenti analisi di fMRI hanno evidenziato che anche altre aree corticali (come
la corteccia sensoriale primaria e secondaria e la corteccia temporale mediale)
si attivano sia all’esecuzione che all’osservazione di un’azione (Keysers &
Gazzola, 2009).
In accordo con i risultati di studi precedenti (Rizzolatti et al., 1996; Buccino et
al., 2001; Decety et al., 2002), una serie di studi fMRI suggeriscono che il
circuito mirror fronto-parietale codifichi per il goal degli atti motori osservati.
Tuttavia quest’ipotesi, per quanto riguarda l’uomo è ancora argomento di
25
dibattito dato che, il meccanismo mirror, misurato attraverso indici di
eccitabilità cortico-spinale (Fadiga et al., 1995), si è dimostrato essere sensibile
a caratteristiche low-level del movimento osservato come la cinematica
(Borroni P. et al., 2005; Gangitano et al., 2001), l’attività muscolare (Alaerts et
al., 2010) e la forza (Alaerts et al., 2010; Senot P. et al., 2011). Questo era
vero sia per le azioni transitive che per le azioni intransitive. Tuttavia, un’idea
che può riconciliare queste evidenze contrastanti consiste nel considerare il
sistema mirror come coinvolto in due tipi di trasformazione sensori-motoria:
Una che traduce i movimenti osservati sulla rappresentazione motoria propria
dell’osservatore di quei movimenti (mirroring del movimento) ed un’altra che
traduce lo scopo degli atti motori osservati sulla rappresentazione motoria
dell’osservatore (mirroring dello scopo). Attraverso questo secondo tipo di
risonanza, che appaia l’atto motorio osservato con un atto motorio che ha lo
stesso “goal”, l’osservatore può “comprendere” cosa l’agente stia facendo
(Rizzolatti & Sinigaglia, 2010). Il matching visuo-motorio potrebbe quindi
essere uno dei meccanismi volti al riconoscimento delle azioni altrui. La sua
peculiarità consisterebbe nel permettere di discriminare lo scopo delle azioni
degli altri nell’immediato, senza bisogno di processi inferenziali (Rizzolatti &
Sinigaglia, 2010).
Nel tentativo di comprendere quale sia il ruolo specifico delle singole
componenti del circuito mirror, Hamilton e Grafton (2006), sulla base delle
evidenze portate da Tunik e collaboratori (2005), per cui il solco intraparietale
anteriore sia in grado di codificare il goal dell’azione eseguita, conducono uno
studio fMRI basandosi sul fenomeno della “soppressione associato alla
ripetizione di uno stimolo” (RS). In questo studio, i partecipanti osservavano
una serie di filmati raffiguranti delle azioni goal-directed, alcuni filmati
mostravano degli obiettivi nuovi mentre in altri l’obiettivo era lo stesso del
filmato precedente. La presentazione ripetuta dello stesso obiettivo
determinava una riduzione della risposta metabolica (segnale BOLD) nel solco
intraparietale anteriore sinistro il quale non era però sensibile alla ripetizione
della traiettoria della mano osservata. Il solco intraparietale anteriore, facente
parte del MNS (mirror neuron system), sembra essere quindi quella
componente del circuito importante per la comprensione del goal dell’azione.
26
3.3 Dall’Osservazione passiva all’interazione: Cervello e Joint Action
Il sistema mirror fronto-parietale è ritenuto avere un ruolo importante nella
comprensione delle azioni (Gallese et al., 1996; Fogassi et al., 2005) ed essere
un network cruciale per l’imitazione (Iacoboni M., 1999). Nelle Joint actions il
comportamento imitativo non risulta essere sempre funzionale al goal
dell’azione. Vi sono infatti situazioni in cui è opportuno compiere azioni
complementari rispetto a quelle del proprio partner al fine di raggiungere un
goal comune. Newman-Norlund e colleghi (2007), registrando il segnale
BOLD di partecipanti che erano tenuti o a imitare o a svolgere un’azione
complementare rispetto ad un’azione osservata, trovano che vi era una
maggiore attivazione bilaterale di IPL e IFG destro durante la pianificazione
delle azioni complementari rispetto a quelle imitative. Gli autori interpretano
questi risultati come un riflesso dell’attività dei neuroni mirror “Broadly
Congruent” che sono la maggior parte e rispondono alle azioni osservate non
identiche a quelle da eseguire, a delle risposte differenti, ma correlate
all’azione osservata (Gallese et al., 1996). Appurato il ruolo importante dei
sistemi mirror anche in azioni che non richiedono necessariamente un
movimento imitativo, Kokal e colleghi (2009) puntualizzano che un contesto di
interazione reale non comprende soltanto le componenti di esecuzione e di
osservazione dell’altro, ma un altro processo che richiede l’integrazione delle
due componenti. A questo proposito, servendosi dell’FMRI, hanno chiesto a
dei partecipanti di effettuare un’azione congiunta in cui dovevano effettuare
movimenti o complementari o imitativi rispetto a quelli dello sperimentatore.
Confrontando in seguito il segnale BOLD durante la condizione di joint action
rispetto a quella di mera esecuzione e osservazione di azioni rilevano che,
seppur il MNS è in grado di dare un supporto alle interazioni collegando
costantemente l’osservazione delle azioni ai programmi motori, per
l’integrazione di osservazione ed esecuzione entrano in gioco altre aree. In
particolare, un ampio network che includeva il lobo parietale posteriore i gangli
della base e il cervelletto è stato mostrato avere un’aumentata attività durante le
joint actions. Queste aree sono note interagire quando la scimmia o gli umani
imparano a usare nuove associazioni sensori-motorie, trasformando le richieste
del task in un appropriato link visuo-motorio.
27
Assodato l’importante ruolo di aIPS nel codificare il goal delle azioni eseguite
(Tunik et al., 2005) ed osservate (Hamilton & Grafton, 2006), Sacheli e
collaboratori (2015) hanno applicato una stimolazione cTBS (Huang et al.,
2005) o su aIPS o sull’area premotoria ventrale a dei partecipanti tenuti a
svolgere, con un partner virtuale, un compito di grasping interattivo eseguendo
azioni imitative o complementari. I risultati hanno mostrato che la stimolazione
di aIPS e non della vPM comprometteva la capacità di coordinarsi nel tempo
(misurata come sincronia del grasping) soltanto nelle azioni complementari.
Lesioni virtuali del solco intraparietale anteriore, quindi, causano una
compromissione della sincronia nelle azioni complementari suggerendo un
ruolo di quest’area nell’integrazione del proprio piano motorio con quello
dell’altro in funzione di un goal comune. La comprensione delle basi cerebrali
delle interazioni, tuttavia, è ancora in uno stato precoce e necessita di ulteriori
investigazioni sul ruolo delle singole aree, mirror e non mirror, che supportano
la squisita precisione e automaticità dei movimenti che si evidenzia nelle
interazioni motorie.
28
CAPITOLO 4 - MOVIMENTO BIOLOGICO
4.1 Basi neurali della percezione del movimento biologico
L’accurata percezione delle azioni e delle intenzioni delle altre persone è
essenziale per delle interazioni di successo nell’ambiente sociale. Nelle ultime
tre decadi la questione su come il sistema visivo elabori il movimento
biologico ha suscitato notevole interesse nei percezionisti. Studi psicofisici
hanno dimostrato che la percezione di questo tipo di movimento è molto
robusta e persiste malgrado l’esclusione di tutte le informazioni statiche della
forma. Quando solo un piccolo numero di punti è visibile sulle giunture di un
corpo stazionario viene percepita soltanto una nuvola di punti. Tuttavia,
quando i punti iniziano a muoversi, si ha un immediata e pervasiva percezione
di una figura umana impiegata nello svolgimento di un’azione (Johansson,
1973). Nella sua interpretazione Johansson evidenziava che il movimento
biologico dei “point light” era percepito tramite l’integrazione spazio
temporale delle traiettorie dei singoli punti. Vi è oggi, invece, ampio consenso
sul fatto che la percezione di questa particolare tipologia di movimento
richieda un’elaborazione di livello più alto lungo la via visiva dorsale. Studi di
neuroimmagini nell’uomo hanno individuato la corteccia del solco temporale
superiore posteriore (STS) come area critica implicata nell’elaborazione del
movimento biologico. Infatti, quest’area è più attiva alla presentazione di punti
che rappresentano il movimento biologico rispetto a quando la configurazione
di questi punti viene sovvertita (scrambled point light) (Bonda et al., 1996;
Grossman et al., 2000). Tuttavia, vi è molto meno consenso rispetto al ruolo
delle altre aree cerebrali attivate durante la percezione di movimento biologico
rinvenute in questi studi. Questa tipologia di movimento complessa, infatti, è
risultata attivare altre regioni posteriori come l’area hMT/V5 (Grèzes et al.,
2001) e il giro fusiforme (Grossman & Blake, 2002). In generale, vi sono
numerose aree posteriori che sono selettive per l’apparenza visiva dei nostri cospecifici. Degli esempi sono: l’EBA (extrastriate body area) (Downing et al.,
2001), situata nel solco temporale inferiore (il quale in parte si sovrappone con
29
l’area MT) e che si attiva per immagini statiche dei corpi umani e delle parti
del corpo; l’area FFA (Fusiform Face Area) che risponde selettivamente ai
volti, particolarmente nell’emisfero destro (Kanwisher et al., 1997). Più
recentemente sono state riportate risposte selettive ai corpi nel giro fusiforme
posteriore in una regione che si sovrapponeva in parte alla FFA: la FBA
(Fusiform Body Area) (Peelen & Downing, 2005; Schwarzlose et al., 2005).
Attraverso un analisi “voxel per voxel” dei pattern di risposta a diversi stimoli
Peelen e collaboratori (2006) hanno potuto dissociare le risposte selettive per la
forma del corpo dalle risposte selettive per il movimento biologico, sia nel giro
fusiforme posteriore che nel solco temporale inferiore. I risultati hanno portato
evidenza che, alla presentazione di point light displays, le risposte al di fuori
del solco temporale superiore riflettono il coinvolgimento di aree celebrali note
che sono selettive per le immagini statiche del corpo umano (Extrastriate Body
Area, EBA). Peuskens e colleghi (2005) propongono, sulle basi di uno studio
fMRI, un network gerarchico nel quale diverse regioni si occupano del
processamento dei diversi aspetti dello stimolo con movimento biologico.
Giese & Poggio (2003) hanno postulato l’esistenza di neuroni selettivi per
movimenti complessi in STS al vertice di due vie una ventrale e una dorsale. I
neuroni in STS integrano l’input da diversi neuroni in grado di creare delle
istantanee (dei fotogrammi della forma percepita) dalla via ventrale e dei
dettettori del flusso ottico dalla via dorsale. Questo modello predice
l’attivazione della via dorsale quando si usano stimoli point-light mancanti
dell’informazione sulla forma stazionaria (le istantanee) per mappare
l’elaborazione del movimento biologico. Quindi, il pattern complesso di
movimento, è prima codificato a livello di hMT/V5+ e l’attivazione di STS
rappresenta il livello successivo, in cui viene codificate le rappresentazioni
visive dell’azione di per sé. Sulla base delle ulteriori attivazioni, rilevate alla
presentazione di stimoli point light nelle aree ventrali del giro temporale
inferiore (FFA e FBA), si ipotizza inoltre un link dorso-ventrale coinvolto
nell’estrazione delle figure. Quindi, l’informazione complessa di movimento
elaborata a livello di hMT/V5+ è inviata rispettivamente sia ad STS che a pITG
per l’analisi dell’azione e della figura. Inoltre, l’attivazione rilevata in
hMT/V5+ in risposta a silhouttes che compivano un’azione (Peuskens et al.,
30
2005) suggerisce che l’informazione sulla figura proietti, a sua volta, alle
regioni dorsali di modo che hMT/V5 rimandi l’informazione a STS.
Questo network potrebbe essere un punto di partenza di un più ampio network
corticale che si estende verso le regioni motorie e pre-motorie del lobo frontale
note per essere coinvolte nell’osservazione e nel riconoscimento delle azioni
(Rizzolatti et al., 2001; Saygin et al., 2004).
4.2 Selettività dei meccanismi di matching visuo-motorio per la biologicità
degli stimoli
L’area STS, implicata nella percezione del movimento biologico, sembra
essere un nodo cruciale per la cognizione sociale (Pavlova, 2012) in quanto
capace, una volta codificato il movimento biologico, di inviare feed in avanti al
pMNS (putative mirror neuron system). In questo circuito, l’informazione
cinematica è mappata nelle rappresentazioni motorie dell’osservatore di modo
che questo possa “simulare” il goal dell’azione, basandosi sui suoi piani
motori, e iniziare un gaze anticipatorio al futuro goal dell’azione in corso
(Rizzolatti & Craighero, 2004).
Diversi sono stati i tentativi di comprendere se i meccanismi di matching
visuo-motorio, che fanno riferimento al pMNS, siano selettivi per la biologicità
degli stimoli oppure siano, in modo più generalizzato, capaci di accoppiare
l’osservazione delle azioni in codici motori per la loro esecuzione a prescindere
dalla biologicità di ciò che viene osservato (Chaminade & Cheng, 2009; Press
et al., 2011). A questo proposito, Tai e collaboratori (2004), in uno studio PET,
presentano un’azione di grasping compiuta da un umano o da un braccio
robotico. L’analisi delle immagini ha rilevato attività pre-motoria sinistra
soltanto in risposta all’agente umano e non a quello robotico. Tuttavia, Gazzola
e colleghi (2007), in uno studio fMRI, rilevano invece che il sistema mirror era
addirittura più attivo (seppur in modo non significativo) alla presentazione di
azioni compiute da un braccio robotico rispetto che da un umano.
L’interpretazione degli autori e di Chaminade e Cheng (2009) è che, per
attivare la risonanza motoria, non contino tanto le apparenze dell’agente
osservato ma l’attribuzione di stati mentali ad esso e, di conseguenza, il
31
ritenere questo come un esecutore di azioni goal-directed. Ma come
puntualizzano Press e collaboratori (2011) sono in realtà molto più numerose le
evidenze che invece considerano i meccanismi di matching visuo-motori
“tuned” con gli stimoli biologici e in particolare con le loro caratteristiche
cinematiche e della forma. Vi sono due teorie principali che cercano di
spiegare il tuning del network osservazione-esecuzione agli stimoli biologici:
Una più orientata alle origini filogenetiche, per cui il network si evolve tramite
selezione naturale al fine di supportare un funzionamento socio-cognitivo di
alto livello (Gallese et al., 1998; Rizzolatti & Sinigaglia, 2010) ed una più
orientata alle origini ontogenetiche, per la quale il network acquisisce le
proprietà mirror attraverso l’esperienza e l’apprendimento associativo sensorimotorio. Esperire che l’osservazione di un’azione sia legata alla sua esecuzione
stabilirebbe, quindi, il link tra la rappresentazione sensoriale e motoria della
stessa azione (Brass & Heyes, 2005; Chaminade et al., 2008; Heyes et al.,
2010). Quest’ultima prospettiva teorica è consistente con gli studi che
evidenziano l’attivazione dei meccanismi di matching visuo-motori con agenti
non umani i quali, se non condividono con lo stimolo biologico la forma e la
cinematica, avranno, presumibilmente, altre caratteristiche comuni con essi
grazie alle quali gli umani hanno sviluppato associazioni sensori-motorie.
Un ottimo modo di studiare la selettività dei sistemi di appaiamento sensorimotorio è quello di misurare quegli effetti comportamentali già noti per essere
una misura oggettiva della risonanza motoria (interferenza motoria o effetti di
compatibilità) presentando delle azioni compiute da agenti non biologici o che
mantengono isolatamente una delle due caratteristiche ritenute importanti per il
matching visuo-motorio, ossia la forma o la cinematica del movimento. A
questo proposito Kilner (2003) dimostra che l’interferenza motoria, che si
verifica
alla
presentazione
di
movimenti
incongruenti,
è
presente
all’osservazione di un agente biologico ma non di un robot. Elsner e colleghi
(2012), tramite eye tracking, evidenziano che il gaze predittivo verso il goal
dell’azione avveniva solo per stimoli point-light che mantenevano il
movimento biologico. Kupferberg (2012), invece, confrontando l’esecuzione a
seguito dell’osservazione di azioni incongruenti da parte di un agente umano e
un braccio robotico, pone l’accento sull’importanza di due caratteristiche
32
dell’agente osservato nell’elicitare l’interferenza motoria: la cinematica del
movimento e la configurazione delle giunture coerente con quella umana. Uno
studio MEG (Press et al., 2011) nel quale i soggetti sperimentali osservavano
quattro tipologie di movimento, una mano umana o un punto che si muoveva o
con profilo di velocità tipico del movimento biologico o con una velocità
costante, non biologica, ha mostrato che l’attività corticale era più influenzata
dalla cinematica del movimento rispetto alla forma del corpo. Meirovitch e
collaboratori (2015) presentando una nuvola di punti che si muoveva seguendo
la legge del movimento “two-third power law” (legge che mette in relazione la
velocità angolare con la curvatura del movimento) dimostrano che questa sola
regolarità cinematica (in questo caso matematicamente ottenuta) è in grado di
modulare l’ERD (Event Related Desynchronization), un indice frequentemente
ritrovato nelle frequenze alfa e beta durante l’esecuzione, osservazione e
immaginazione del movimento. Tali evidenze dimostrano che quelle leggi della
cinematica del movimento che sono note durante l’esecuzione (legge di Fitt e
“Two third power law”) possano essere un vincolo anche per il sistema
percettivo visivo del movimento.
33
CAPITOLO 5 - DOMANDA SPERIMENTALE
L’importanza di indagare i meccanismi di matching visuo-motorio nei contesti
dove questi possono realmente svelare il loro ruolo funzionale, ossia nelle
interazioni (joint actions), è oramai largamente riconosciuta (Schilbach et al.,
2013; Sebanz et al., 2006). Tuttavia, ancora pochi studi (ad esempio Bisio et
al., 2014) hanno preso in considerazione quali caratteristiche dell’agente siano
cruciali perché si formi una rappresentazione condivisa dell’azione,
coordinandosi on-line nello spazio e nel tempo, al fine di raggiungere un goal
comune. In particolare, questo paradigma sperimentale indaga il ruolo che
svolge la presenza o l’assenza della forma del corpo del partner interattivo sulla
cinematica in un compito di grasping interattivo. Di particolare ispirazione
sono le affermazioni incluse nella rassegna di Clare Press & Richard Cook
(2015) i quali puntualizzano che, per comprendere se la percezione dell’azione
recluti uno specifico contributo motorio e non si serva invece di meccanismi
motori che notoriamente assistono la percezione in maniera più generale (e.g.
la selezione attenzionale), si debbano studiare gli effetti di risonanza motoria
confrontando stimoli di comparabile difficoltà spazio temporale. Per affrontare
questo punto, nel presente lavoro è stata registrata la cinematica in un compito
di grasping interattivo o con un partner virtuale (cioè uno stimolo con le
fattezze umane) o con uno stimolo point-light complesso. Un aspetto
fondamentale è che, entrambi gli stimoli con cui i partecipanti dovevano
coordinarsi, mostravano una cinematica biologica essendo state registrate da un
agente reale. Tale caratteristica permette di dissociare il contributo della forma
del corpo e della cinematica del movimento e di studiare, in un contesto
interattivo, come queste caratteristiche, già ritenute cruciali per i meccanismi di
risonanza motoria, modulino la capacità di coordinarsi “online” e la cinematica
dei movimenti.
34
CAPITOLO 6 - MATERIALI E METODI
6.1 Stimoli e setup
Ai partecipanti, seduti comodamente di fronte ad un monitor lcd (17”, 60Hz,
risoluzione 1024x768), venivano presentati dei video (25fps) in cui era
raffigurato uno stimolo, del quale era resa evidente la forma del corpo o meno
(vedi figure 1, 2, 3, 4, 5), che entrava in contatto con un oggetto a forma di
bottiglia dritto o rovesciato (solo nell’esperimento comportamentale n.2 e
nell’esperimento di cinematica). Tutte le tipologie di stimolo entravano in
contatto con l’oggetto attraverso o un movimento di tipo “power-grip” o un
movimento di tipo “precision-grip”.
Creazione dei partner virtuali:
Le caratteristiche cinematiche del partner virtuale “corporeo” (avatar) e degli
stimoli non corporei erano basate sui movimenti di partecipanti umani che
hanno effettivamente compiuto movimenti di afferramento in un compito di
grasping faccia a faccia identico a quello di Sacheli L.M. e colleghi (2012).
Tali movimenti erano eseguiti con la mano destra dominante e registrati
utilizzando procedure di motion capture 3D. La motion capture è stata
effettuata tramite uno SMART-D motion capture system (MoCAP)
(Bioengineering Technology & Systems [B|T|S]) con 4 telecamere a infrarossi.
Sono state registrate le coordinate su 3 dimensioni di 19 markers riflettenti
attaccati su tutta la parte superiore del corpo del partecipante (bacino, petto,
testa, braccio destro e mano destra) con un errore spaziale inferiore a 1.5mm e
ad una risoluzione temporale di 120Hz. I dati grezzi sono stati elaborati
utilizzando il software proprietario Vicon al fine di ricostruire, di etichettare i
markers e di interpolare le brevi componenti mancanti delle traiettorie. Una
volta elaborate, le traiettorie sono state animate, utilizzando il software
commerciale Motion Builder (Autodesk), nelle sembianze di un personaggio
maschile caucasico (avatar) o di point light displays, vincolati da una o più
barre, rappresentanti la cinematica del movimento proveniente da alcune delle
35
parti del corpo sulle quali sono stati attaccati i marker durante la registrazione
del movimento (vedi figure 2, 3, 4, 5). Nello specifico, gli stimoli “point light”
non corporei rappresentavano:
-
Le traiettorie del polso e dell’indice congiunte da una barra (P-I), (Figura 2).
-
Le traiettorie della spalla dell’indice e del pollice congiunte (S-I-P), congiunte
da due barre nel seguente modo: Spalla-Indice, Indice-Pollice (Figura 3).
-
Le traiettorie delle due spalle, dell’indice e del pollice (S-I-P-S) congiunte
dalle barre nel seguente modo: Spalla dx-indice, Spalla sx-pollice, IndicePollice (Figura 4).
-
Le traiettorie dell’indice e del pollice congiunte da una barra (I-P) (Figura 5).
Data l’intenzione di evitare che il partecipante desse peso all’espressione
facciale, lo stimolo “Avatar/Biologico” conteneva soltanto la parte superiore
del corpo a partire dalle spalle, senza la testa e il collo (Fig.1).
Gli stimoli così creati sono stati utilizzati in due studi comportamentali
preliminari per comprendere e selezionare il set di stimoli più utile e
controllato per lo studio di cinematica.
Esperimento comportamentale 1
Il campione finale di video dell’esperimento comportamentale n.1 conteneva
16 movimenti di grasping differenti. La metà di questi movimenti terminava
nella parte superiore dell’oggetto a forma di bottiglia (sui quali era compiuto
un precision grip), mentre l’altra metà dei movimenti terminava nella parte
inferiore dello stesso oggetto (sui quali era compiuto un power grip). Inoltre
nel 33% dei trials, il grasp includeva una correzione online in cui l’avatar e gli
stimoli point light passavano da un precision ad un power grip o viceversa
durante la fase di reaching. Le correzioni dei movimenti sono state eseguite
attraverso il software 3D Studio Max (Autodesk, Inc.) incollando il 50% di un
movimento “Precision Grip” ad un movimento “Power Grip” e viceversa
assicurandosi di non intaccare la biologicità della cinematica.
36
Esperimento comportamentale 2
Nell’esperimento comportamentale n.2 è stato ritenuto opportuno dissociare la
direzione del movimento dalla tipologia di grip invertendo di 180° l’oggetto a
forma di bottiglia tramite il software 3D Studio Max (Autodesk, Inc.).
Il campione finale di video dell’esperimento comportamentale n.2 e
dell’esperimento di cinematica conteneva 48 movimenti di grasping differenti.
La metà di questi movimenti era rappresentata da “Precision grip” e l’altra
metà da movimenti “Power Grip”. Il 50% dei movimenti “Precision grip”
erano diretti sulla parte superiore dell’oggetto a forma di bottiglia e il restante
50% sulla parte inferiore. Allo stesso modo, il 50% dei movimenti “Power
Grip” erano diretti nella parte superiore della bottiglia e il restante 50% nella
parte inferiore. Diversamente dall’esperimento comportamentale n. 1 il 50%
dei trial conteneva una correzione online del movimento creata attraverso la
stessa procedura dell’esperimento n.1.
Il momento in cui gli stimoli raffigurati nei video entravano in contatto con
l’oggetto a forma di bottiglia veniva codificato trial per trial attraverso un
fotodiodo posto sul monitor in grado di inviare un segnale TTL registrato dal
software E-Prime2 (Psychology Software Tools Inc., Pittsbourgh, PA). Il
fotodiodo era stimolato attraverso un punto nero che compariva sul display
(non visibile ai partecipanti) nel frame del video corrispondente all’istante in
cui l’avatar o i point light entravano in contatto con l’oggetto virtuale. Prima
della registrazione i partecipanti svolgevano un blocco di familiarizzazione
composto di 8 trial in cui apparivano tutte le tipologie di stimolo presentate.
37
Figura 2. P-I (Polso-Indice)
Figura 1. Avatar
Figura 3. S-I-P (Spalla-Indice-Pollice)
Figura 4. S-I-P-S (Spalla Dx-Indice, Spalla Sx-Pollice)
Figura 5. I-P (Indice-Pollice)
. S-I-P-S (Spalla Dx-Indice, Spalla Sx-Pollice)
38
6.2 Esperimento Comportamentale n.1
6.2.1 Partecipanti
Hanno preso parte all’esperimento 18 partecipanti (età media 22,7 ± 2,04).
Tutti erano destrimani e naive rispetto ai propositi dell’esperimento. Tre
partecipanti sono stati esclusi dall’analisi a causa di un malfunzionamento del
fotodiodo. Il campione finale comprendeva quindi 15 partecipanti.
6.2.2 Disegno Sperimentale
-
Tipologia di stimolo: Avatar/P-I/S-I-P/S-I-P-S (figure 1-2-3-4)
-
Direzione
del
movimento:
movimento
su/movimento
giù
(ai
quali
corrispondeva rispettivamente movimento “Precision grip” e movimento
“Power Grip”).
-
Correzioni: Movimenti Corretti/ Movimenti non corretti
L’esperimento comprendeva 16 condizioni ripetute entro i soggetti in un
disegno 4x2x2.
6.2.3 Procedura
I partecipanti ricevevano istruzioni scritte e orali (da parte dello
sperimentatore) in cui veniva chiesto loro di premere un tasto di risposta non
appena lo stimolo presentato in video entrava in contatto con l’oggetto a forma
di bottiglia. Per passare da un trial all’altro, il partecipante doveva schiacciare
il tasto “Spazio”. Prima dell’inizio del task veniva svolto un blocco preliminare
di 8 trial (2 movimenti per ogni tipologia di stimolo di cui uno su ed uno giù).
Terminato la prova i partecipanti svolgevano 4 blocchi da 48 trial divisi per la
Tipologia di stimolo (BIO-PI-SIP-SIPS) e presentati in ordine randomizzato ai
diversi soggetti. All’interno di ciascun blocco vi erano 24 trial con movimenti
verso la parte superiore dell’oggetto a forma di bottiglia e 24 verso quella
inferiore. Le correzioni rappresentavano 1/3 del totale dei trial per blocco. Ogni
39
blocco era composto quindi da 12 trial con correzione di cui 6 verso la parte
superiore della bottiglia e 6 verso quella inferiore. I trial di ogni blocco sono
stati randomizzati.
La presentazione degli stimoli e la randomizzazione sono state svolte attraverso
l’utilizzo del software E-Prime 2.0 (Psychology Software Tools, Inc.,
Pittsburgh, PA, USA).
6.2.4 Elaborazione dei dati
E’ stata considerata come misura comportamentale la variabile dipendente:
“Sincronia del grasping” intesa come lo scarto di tempo (misurato in ms) tra il
momento in cui lo stimolo presentato entra in contatto con l’oggetto a forma di
bottiglia e quello in cui il partecipante schiacciava il tasto di risposta.
Sono stati esclusi i tempi che risultavano essere fuori dall’intervallo di ± 3 ds
dalla media di ogni individuo in ogni condizione sperimentale. A livello del
gruppo sono stati esclusi i partecipanti che cadevano fuori dall’intervallo di ± 3
ds dalla media del gruppo in ogni condizione. Sono stati esclusi 3 partecipanti a
causa di un malfunzionamento del fotodiodo.
6.2.5 Analisi dei dati
La sincronia dei partecipanti è stata confrontata nelle diverse condizioni. Le
variabili sono state analizzate con una ANOVA entro i soggetti a misure
ripetute “Tipo di stimolo” (Avatar/P-I/S-I-P/S-I-P-S) x “Direzione del
movimento” (Giù/Su) x “Correzioni” (Movimenti Corretti/Movimenti non
corretti) come fattori entro i soggetti.
40
6.3 Esperimento Comportamentale n.2
6.3.1 Partecipanti
Hanno preso parte all’esperimento 11 partecipanti (età media 23,5 ± 1,03).
Tutti erano destrimani e naive rispetto ai propositi dell’esperimento. Un
partecipante è stato escluso dall’analisi in quanto risultato outlier.
-
Tipologia di stimolo: Avatar/ P-I/ S-I-P-S/ I-P (figure 1, 2, 4, 5)
-
Direzione del movimento: Movimento Su/Movimento Giù
-
Tipologia di grip: Power grip/ Precision grip
-
disegno 4x2x2x2.
6.3.3 Procedura
I partecipanti ricevevano istruzioni scritte e orali (da parte dello
sperimentatore) in cui veniva chiesto loro di premere un tasto di risposta non
appena lo stimolo presentato in video entrava in contatto con l’oggetto a forma
di bottiglia. Per passare da un trial all’altro il partecipante doveva schiacciare il
tasto “Spazio”. Prima dell’inizio del task veniva svolto un blocco preliminare
di 8 trial (2 movimenti per ogni tipologia di stimolo di cui uno su ed uno giù).
Terminata la prova i partecipanti svolgevano 8 blocchi da 48 trial, due per ogni
tipologia di stimolo (i.e. due blocchi S-I-P-S, due blocchi Body, due blocchi IP, due blocchi P-I) presentati in ordine randomizzato ai partecipanti. Vi erano,
dunque, 96 trial per ognuna delle quattro condizioni della variabile “Tipologia
di stimolo”. Di questi 96 trial, 48 raffiguravano dei movimenti di tipo
“precision grip” e 48 dei movimenti di tipo “Power grip”. Dei 48 movimenti
presentati per ogni tipologia di grip, 24 rappresentavano un movimento in
direzione “su” e 24 un movimento in direzione “giù” (nel caso dei power grip,
41
ad esempio, 24 power grip in direzione giù e 24 power in direzione su). La
dissociazione tra direzione del movimento e tipo di grip è stata possibile grazie
alla presentazione, nella metà dei trial, dell’oggetto a forma di bottiglia ruotato
di 180°. Inoltre, diversamente dall’esperimento comportamentale n.1, i
movimenti con correzione rappresentavano la metà dei trial totali presentati ai
partecipanti.
Ugualmente all’esperimento comportamentale n.1 è stata considerata come
misura comportamentale la variabile dipendente: “Sincronia del grasping”
intesa come lo scarto di tempo (misurato in ms) tra il momento in cui lo
stimolo presentato entra in contatto con l’oggetto a forma di bottiglia e quello
in cui il partecipante schiacciava il tasto di risposta.
Sono stati esclusi i tempi che risultavano essere fuori dall’intervallo di ± 2,5 ds
dalla media di ogni individuo in ogni condizione sperimentale. A livello del
gruppo sono stati esclusi i partecipanti che cadevano fuori dall’intervallo di ±
2,5 ds dalla media del gruppo in ogni condizione. In relazione a questo criterio
è stato escluso un partecipante perché risultato outlier in 4 condizioni.
La sincronia dei partecipanti è stata confrontata nelle diverse condizioni. Le
variabili sono state analizzate con una ANOVA a misure ripetute entro i
soggetti con “Direzione del movimento” (Giù/Su) x “Tipo di stimolo” (Avatar/
P-I/ I-P/ S-I-P-S) x “Correzioni” (Movimenti Corretti/Movimenti non corretti)
come fattori entro i soggetti x “Tipologia di Grip” (Power grip/Precision grip).
42
6.4 Esperimento di Cinematica
6.4.1 Partecipanti
Hanno preso parte all’esperimento 16 partecipanti (11 femmine e 10 maschi,
età media 24,5 ± 2). Tutti erano destrimani, naive rispetto ai propositi
dell’esperimento e avevano visione normale o corretta.
6.4.2 Stimoli
A seguito dei risultati degli esperimenti comportamentali, sono stati
selezionati nell’esperimento di cinematica: lo stimolo “Avatar” (Biologico) e
lo stimolo “S-I-P-S” (Non biologico).
Il campione finale di video dell’esperimento di cinematica conteneva 48
movimenti di grasping differenti. La metà di questi movimenti era
rappresentata da “Precision grip” e l’altra metà da movimenti “Power Grip”. Il
50% dei movimenti “Precision grip” erano diretti sulla parte superiore
dell’oggetto a forma di bottiglia e il restante 50% sulla parte inferiore. Allo
stesso modo, il 50% dei movimenti “Power Grip” erano diretti nella parte
superiore della bottiglia e il restante 50% nella parte inferiore. Il 50% dei trial
conteneva una correzione online del movimento creata attraverso la stessa
procedura dell’esperimento n.1.
-
Tipologia di stimolo: Avatar(biologico)/S-I-P-S(non-biologico) (figure 1 e 4)
-
Direzione del movimento: Movimento Su/Movimento Giù
-
Tipologia di grip: Power grip/ Precision grip
-
-
Tipologia di interazione: Complementare/Imitativo (Figura 8)
disegno 2 x 2 x 2 x 2 x 2.
43
6.4.4 Set-Up Sperimentale
Durante il compito i partecipanti erano comodamente seduti a un tavolo
rettangolare di 120 x 100 cm e guardavano uno schermo LCD di risoluzione
1024x768 (17”, 60 Hz) posizionato sul tavolo ad una distanza di circa 60 cm
dai loro occhi. I partecipanti dovevano afferrare un oggetto a forma di bottiglia,
di 30 cm totali di lunghezza, costituito da due cilindri sovrapposti con diametro
differente (il più piccolo di 2,5 cm ed il più ampio di 7cm) e posizionati a 45
cm di distanza dal soggetto e 5cm a destra della linea mediana del tavolo. Per
registrare il momento in cui i partecipanti toccavano la bottiglia, due paia di
placchette sensibili al tatto, una per ogni cilindro, sono state posizionate a 15 e
23 cm della lunghezza totale dell’oggetto. Prima di ogni trial i partecipanti
posizionavano la loro mano destra sul pulsante di inizio, posto ad una distanza
di 40 cm dall’oggetto a forma di bottiglia e 10 cm alla destra della linea
mediana, con il dito indice e pollice vicini. Il segnale di via era dato da due
segnali sonori (4db e 787.5 Hz), trasmessi attraverso delle cuffie, che
indicavano il tipo di movimento che i partecipanti dovevano svolgere
(imitativo o complementare a quello dei partner virtuali). Il segnale di feedback
relativo alla prestazione dei partecipanti era fornito da un LED rosso/verde
posizionato all’angolo sinistro dello schermo.
Figura 6. Esempio del set-up sperimentale
Dei marker riflettenti gli infrarossi sono stati attaccati sul pollice destro dei
partecipanti, nella superficie ulnare dell’unghia e sull’indice destro, nella
superficie radiale dell’unghia. La cinematica è stata registrata attraverso il
44
sistema SMART-D motion capture (Bioengineering Technology & Systems
[B|T|S]). Quattro telecamere ad infrarossi con lenti grandangolari (frequenza di
campionamento 100 Hz) posizionate a circa 100 cm da ognuno degli angoli del
tavolo, catturavano i movimenti dei marker nello spazio tridimensionale. La
deviazione standard dell’errore di ricostruzione era sempre inferiore a 0,5 mm
per le tre assi.
Figura 7. Posizione dei markers
6.4.5 Procedura
Ai partecipanti veniva richiesto di svolgere un compito di grasping interagendo
con gli stimoli virtuali (Avatar, in figura 1 e S-I-P-S, in figura 4): L’istruzione
era di raggiungere e afferrare con la mano destra dominante l’oggetto a forma
di bottiglia posto di fronte a loro il più contemporaneamente possibile con i
partners virtuali. Data la forma dell’oggetto, l’afferramento della porzione
inferiore dell’oggetto implicava un movimento di grasping che coinvolgeva
l’intera mano (Power Grip), mentre l’afferramento della porzione superiore un
movimento che coinvolgeva soltanto il pollice e l’indice (Precision Grip).
Durante ogni trial i partecipanti dovevano adattarsi ai movimenti dei partners
virtuali senza sapere in anticipo quale porzione (superiore o inferiore) della
bottiglia afferrare. I partecipanti dovevano eseguire un movimento uguale o
opposto rispetto al partner virtuale a seconda dell’istruzione sonora che
ricevevano trial per trial. Nello specifico, quando sentivano il suono “UG”, se
il partner virtuale afferrava la porzione superiore della bottiglia, i partecipanti
dovevano afferrare la porzione superiore dell’oggetto di fronte a loro
(movimento imitativo); quando sentivano il suono “OP”, se il partner virtuale
afferrava la porzione inferiore, i partecipanti dovevano afferrare quella
superiore del loro oggetto (movimento complementare).
45
Figura 8. L'immagine mostra le due tipologie di movimento che i soggetti dovevano svolgere
rispetto ai movimenti del partner virtuale: Imitativo o Complementare
Sia i soggetti che i partners virtuali svolgevano i loro movimenti con la mano
destra. I partecipanti dovevano afferrare l’oggetto cercando di essere il più
sincroni possibile con il momento in cui i partners virtuali entravano in contatto
con il loro oggetto. Dunque, era richiesto ai partecipanti di coordinarsi sia nel
tempo, essendo sincroni, che nello spazio, compiendo dei movimenti imitativi
e complementari.
Le due tipologie di stimolo (Avatar/biologico, in figura 1 e S-I-P-S/nonbiologico, in figura 2) erano presentate in blocchi separati.
La linea temporale del singolo trial era la seguente: La presentazione di ogni
clip era preceduta da una croce di fissazione posta sulla regione dello schermo
dove la mano dell’avatar o i “pallini” corrispondenti all’indice e il pollice di SI-P-S sarebbero apparsi; la sua funzione era di avvertire il partecipante che il
trial stava per cominciare. Subito dopo, i partecipanti sentivano l’istruzione
sonora che li informava del tipo di movimento che erano tenuti a svolgere
rispetto a quello dei partners virtuali. Dopo 300ms appariva sullo schermo uno
dei partners virtuali, o “Avatar” o “S-I-P-S” a seconda del blocco, cominciando
il movimento. A seguito dell’istruzione sonora i partecipanti potevano alzare la
mano dal pulsante di start, raggiungere ed afferrare l’oggetto a forma di
bottiglia. Quando i partecipanti iniziavano il movimento prima di sentire
46
l’istruzione sonora, la prova era considerata come falsa partenza e scartata
dall’analisi. Alla fine di ogni trial, i partecipanti ricevevano un feedback sulla
loro performance. Questo, consisteva nell’accensione di un LED verde, in caso
di vittoria, e rosso in caso di perdita.
Per vincere una prova i partecipanti dovevano rispettare l’istruzione sonora (e
quindi svolgere un movimento imitativo o complementare rispetto ai partners
virtuali, a seconda del suono ascoltato) ed afferrare l’oggetto in modo sincrono
con gli stimoli virtuali. L’azione era considerata sincrona quando lo scarto di
tempo che intercorreva tra il momento del contatto indice pollice sull’oggetto,
del partecipante e dei partners virtuali, rientrava all’interno di una finestra
temporale che veniva ristretta o allargata trial per trial seguendo una procedura
stair-case tarata per condizione. Tale procedura permetteva di impostare la
finestra di sincronia sulle abilità specifiche di ogni partecipante nello svolgere
il compito. Si noti che, come negli esperimenti comportamentali n.1 e n.2, il
momento di contatto dei partners virtuali sull’oggetto a forma di bottiglia era
misurato trial per trial da un fotodiodo, posto sull’angolo inferiore destro del
monitor, che inviava un segnale TTL registrato dal software E-Prime2
(Psychology Software Tools Inc., Pittsburgh, PA). Il fotodiodo, anche in questo
caso, era stimolato da un punto nero mostrato sullo schermo (ma non visibile ai
partecipanti) in corrispondenza del frame del video in cui i partners virtuali
entravano in contatto con il loro oggetto virtuale.
Figura 9. Esempio della Trial Timeline
47
Prima dell’inizio dell’esperimento, i partecipanti svolgevano una prova
composta di 16 trials. L’esperimento era composto di 8 blocchi da 48 trials
(presentati in ordine controbilanciato tra i partecipanti). In 4 degli 8 blocchi era
presentato lo stimolo “Avatar”/biologico e negli altri 4 lo stimolo S-I-P-S/nonbiologico. Vi erano dunque 192 trials per ognuna delle due “Tipologie di
stimolo”. Di questi 192 trials, 96 raffiguravano dei movimenti di tipo
“precision grip” e 96 dei movimenti di tipo “Power grip”. Dei 96 movimenti
presentati per ogni tipologia di grip, 24 rappresentavano un movimento in
direzione “su” e 24 un movimento in direzione “giù” (nel caso dei power grip,
ad esempio, 24 power grip in direzione giù e 24 power in direzione su). La
dissociazione tra direzione del movimento e tipo di grip è stata possibile grazie
alla presentazione, nella metà dei trial, dell’oggetto virtuale a forma di bottiglia
ruotato di 180°. Inoltre, i movimenti con correzione rappresentavano la metà
dei trial totali presentati ai partecipanti.
Figura 10. Foto del Setup Sperimentale
48
Solo i trials corretti sono stati inseriti nelle analisi comportamentali e
cinematiche. In particolare, sono stati esclusi dalle analisi i trials in cui i
partecipanti: Non toccavano le “placche” sensibili al tocco poste sulla bottiglia
e, di conseguenza, la risposta non veniva registrata; Facevano una falsa
partenza; Non rispettavano l’istruzione sonora che gli indicava il tipo di
movimento da svolgere rispetto a quello osservato nei partners virtuali
(imitativo o complementare).
Le variabili dipendenti comportamentali prese in considerazione sono state:
1. Accuratezza: Che rappresenta la percentuale dei movimenti eseguiti
secondo l’istruzione.
2. MTs: I tempi del movimento, dall’istante in cui i partecipanti lasciavano il
pulsante di start all’istante in cui l’indice e il pollice entravano in contatto
con la bottiglia.
3. Sincronia del grasping: Il valore assoluto dello scarto di tempo tra il
momento del contatto con l’oggetto dei partner virtuali e dei partecipanti
(assoluto (contatto del tocco del partecipante sull’oggetto a forma di
bottiglia meno il contatto del tocco del partner virtuale)).
E’ stata registrata la cinematica dei movimenti in tutti i blocchi. Al fine di
analizzare soltanto la fase di raggiungimento-afferramento, le registrazioni di
cinematica sono state suddivise considerando soltanto i movimenti dal
momento che il partecipante lasciava il pulsante di start, al momento del
contatto con l’oggetto. Non sono stati invece considerati i movimenti compiuti
dai partecipanti per tornare indietro al pulsante di start in attesa del trial
successivo. Le variabili cinematiche prese in considerazione sono quelle
associate alle componenti di raggiungimento e pre-shaping tipiche del
movimento di raggiungimento-afferramento (Jeannerod, 1984, 1981):
1. Massima altezza del polso sul piano verticale: per ottenere informazioni
specifiche sulla componente di raggiungimento.
49
2. Massima apertura delle dita indice-pollice: per ottenere informazioni
specifiche sulla componente di afferramento (picco massimo in distanza
euclidea dell’apertura indice-pollice).
I valori di cinematica o comportamentali che cadevano al di fuori
dell’intervallo di 2,5 ds dalla media individuale per condizione sono stati
esclusi come outliers. I partecipanti con una media individuale 2,5 deviazioni
standard sopra o sotto la media del gruppo erano esclusi dall’analisi. Seguendo
questo criterio, nessun partecipante è stato escluso dall’analisi finale.
La sincronia dei partecipanti, il tempo del movimento, l’accuratezza, la
massima apertura e la massima altezza del polso sono state confrontate nelle
diverse condizioni. Le variabili sono state analizzate con una ANOVA a misure
ripetute entro i soggetti con “Direzione del movimento” (Giù/Su) x “Tipologia
di stimolo” (Avatar / S-I-P-S) x “Correzioni” (Movimenti Corretti/Movimenti
non corretti) come fattori entro i soggetti x “Tipologia di Grip” (Power
grip/Precision grip) x “Tipologia di interazione” (Complementare/Imitativa).
Tutti i test di significatività erano basati su un livello α di 0,05. Quando
necessari, sono stati effettuati i confronti post-hoc attraverso i test Bonferroni.
Al fine di semplificare l’interpretazione delle analisi, considerando la
dissociabilità delle componenti cinematiche di reaching e grasping (si veda
l’introduzione e le discussioni), per quanto riguarda la massima apertura, sono
state aggregate le condizioni sperimentali in cui i partners virtuali eseguivano
un movimento di prensione “precision grip” (o power grip) al netto della
direzione del movimento (“Giù/Su”). Rispetto all’altezza del polso, indice della
componente di reaching, i trials sperimentali in cui i partners virtuali
eseguivano un movimento verso l’alto (o verso il basso) sono stati mediati al
netto della “Tipologia di grip” (del modo in cui questi aprivano la mano, che
dipendeva dall’orientamento della bottiglia che afferravano).
Anche per quanto riguarda la sincronia del grasping, considerata la maggiore
importanza della “Tipologia di grip” (Sacheli et al 2012, 2013, 2015) nel
50
determinare la prestazione nella coordinazione, sono state aggregate le
condizioni sperimentali in cui i partners virtuali eseguivano un movimento di
prensione “precision grip” (o power grip) al netto della direzione del
movimento (“Giù/Su”) seguendo la stessa procedura svolta con la variabile
“Massima apertura Indice-Pollice”.
Per quanto riguarda l’accuratezza e i tempi del movimento invece, i trials
sperimentali in cui i partners virtuali eseguivano un movimento verso l’alto (o
verso il basso) sono stati mediati al netto della “Tipologia di grip” (del modo in
cui questi aprivano la mano, che dipendeva dall’orientamento della bottiglia
che afferravano).
Tale procedura ha permesso di svolgere l’analisi finale della “Sincronia del
Grasping”, del tempo del movimento, dell’accuratezza e degli indici cinematici
su 16 condizioni anziché su 32.
51
CAPITOLO 7 - RISULTATI
7.1 Esperimento comportamentale n.1
7.1.1 Esperimento Comportamentale n.1: Risultati
L’analisi dei dati condotta sui 15 partecipanti ha evidenziato un effetto
principale significativo delle variabili “Tipo di movimento” [F (1, 14) = 20.92,
p = .0004], per il quale i partecipanti risultavano meno sincroni quando gli
stimoli eseguivano dei movimenti “Giù” rispetto a quando eseguivano dei
movimenti “Su”, e della “Tipologia di stimolo” [F (3, 42) = 4.40, p = .008]
(mostrato nel grafico n.1) sulla sincronia dei partecipanti. L’effetto principale
delle correzioni risulta essere soltanto tendente alla significatività [F (1,14) =
4.17, p = 0.06]. Inoltre, gli effetti di interazione significativi osservati sulla
“Sincronia” sono: “Tipo di movimento” x “Correzioni” [F (1,14) = 9.68,
p=.007] e “Tipo di Movimento” x “Tipologia di Stimolo” x “Correzioni” [F
(3,42) = 4.18, p= .01]. Per un quadro dei risultati si veda la Tabella n.1.
I test post-hoc (Bonferroni) sull’effetto principale significativo “Tipologia di
stimolo” (tabella n.2) mostrano una differenza significativa tra la condizione SI-P e la condizione avatar (p = 0.007). La sincronia nelle condizione S-I-P-S
(Spalla dx - Indice, Spalla sx – Pollice) e P-I (Polso-Indice) non risultano
differire in modo significativo dalle altre condizioni.
I test post-hoc (Bonferroni) sull’effetto di interazione significativa “Tipo di
movimento” x “Correzioni” fanno emergere che la maggiore difficoltà di
sincronia con la direzione del movimento “Giù” è particolarmente marcata (p =
0.057) nelle non correzioni rispetto ai movimenti con correzione.
I test post-hoc (Bonferroni) sull’effetto di interazione significativa “Tipo di
movimento” x “Tipologia di stimolo” x “Correzioni” evidenziano il seguente
quadro: La differenza tra correzioni e non correzioni in termini di sincronia
presenta un quadro opposto tra i movimenti in direzione “Giù” e i movimenti
in direzione “Su” particolarmente vera per lo stimolo S-I-P. Quando gli stimoli
svolgevano dei movimenti giù corretti i partecipanti erano più sincroni rispetto
52
ai movimenti non corretti. Invece, quando gli stimoli eseguivano dei
movimenti in direzione “Su” erano più sincroni nei movimenti con correzione
rispetto a quelli senza correzione. In generale, la presentazione dello stimolo
S-I-P, a prescindere dalla presenza di movimenti corretti o non corretti, o dalla
direzione dei movimenti (o su o giù) risultava sempre coincidere con una
maggiore difficoltà dei partecipanti a sincronizzarsi.
Repeated Measures Analysis of
Variance
SS
Degr. of Freedom
MS
F
p
Intercept
10597246
1
10597246
70,57066
0,000001
Error
2102311
14
150165
GIU-SU
72419
1
72419
20,92097
0,000433
4,40768
0,008771
4,17458
0,06033
0,97662
0,412849
9,68222
0,007654
1,20265
0,320525
4,1827
0,011167
Error
48462
14
3462
B-PI-SIP
531131
3
177044
Error
1687018
42
40167
Correzioni-NonCorr (C-NC)
12143
1
12143
Error
40723
14
2909
GIU-SU*B-PI-SIP-SIPS
4105
3
1368
Error
58843
42
1401
GIU-SU*C-NC
91455
1
91455
Error
132239
14
9446
B-PI-SIP*C-NC
5566
3
1855
Error
64798
42
1543
GIU-SU*B-PI-SIP-SIPS*C-NC
46515
3
15505
Error
155692
42
3707
Tabella 1. Quadro dei risultati Esperimento comportamentale n.1
53
Bonferroni test; variable DV_1 (1-18 medie) Probabilities for Post Hoc Tests Error: Within MSE =
40167,, df = 42,000
BIO-IP-SIP-SIPS
{1} - 152,34
{2} - 186,14
{3} - 279,24
{4} - 222,81
1
1
1,000000
0,007342
0,365453
2
2
1,000000
0,088307
1,000000
3
3
0,007342
0,088307
0,783073
4
4
0,365453
1,000000
0,783073
Tabella 2 Confronti post-hoc (Bonferroni) dell'interazione significativa tra BIO-PI-SIP-SIPS
Grafico 1. Effetto Principale della "Tipologia di stimolo" (Esperimento
comportamentale n.1). Gli asterischi rappresentano il confronto significativo
tra S-I-P e Bio effettuato con il test di bonferroni (p= 0.007)
54
7.1.2 Esperimento Comportamentale n.1: Conclusioni
A livello comportamentale (sincronia), le tipologie di stimolo “Avatar”, “PI” e
“SIPS” hanno lo stesso impatto sulla capacità di essere sincroni dei
partecipanti, nonostante la tendenza dei partecipanti ad essere maggiormente
sincroni nella condizione “Avatar” (biologica). La condizione “SIP” (SpallaIndice-Pollice) risulta invece influenzare in modo negativo la capacità dei
soggetti di coordinarsi. Alla luce di questi dati comportamentali sembra
appropriato affrontare lo studio cinematico attraverso l’utilizzo delle
“Tipologie di Stimolo” BIO, PI e SIPS. In queste condizioni infatti, i
partecipanti si comportano in modo simile nonostante gli stimoli siano
visivamente diversi. La condizione SIPS può essere di interesse per lo studio
cinematico perché l’unica, con i requisiti sopra indicati, che contiene
l’informazione del movimento del pollice, componente fondamentale per lo
studio della cinematica del movimento di afferramento studiabile in termini di
massima apertura dell’indice e il pollice.
I partecipanti mostrano una minore capacità di essere sincroni quando la
direzione del movimento è “giù” (power grip) rispetto ai movimenti “su”
(precision grip). Tuttavia se si considera il fattore “correzioni” la differenza
significativa tra i movimenti “giù” e “su” scompare e si osserva una lieve
tendenza di una maggiore difficoltà di sincronia per i movimenti “su” (non
significativa).
Con l’intento di approfondire questi risultati è stato deciso di condurre un
secondo esperimento comportamentale in cui, attraverso la rotazione
dell’oggetto verso cui i movimenti compiuti dalle diverse tipologie di stimolo
sono dirette (oggetto a forma di bottiglia), fosse possibile studiare
separatamente gli effetti sulla sincronia della direzione del movimento
(Giu/Su) dalla tipologia di grip (Power Grip/Precision grip). E’ stata inoltre
aggiunta una ulteriore tipologia di stimolo (I-P) contenente le informazioni
sulla traiettoria del pollice e dell’indice vincolate da una barra orizzontale (vedi
figura 5).
55
7.2 Esperimento comportamentale n.2
7.2.1 Esperimento comportamentale n.2: Risultati
Dall’analisi dei dati condotta sul campione finale di 10 partecipanti è emerso
un effetto principale significativo delle variabili “Tipologia di stimolo” [F (3,
27) = 4.09, p= 0.016] e “Tipologia di grip” [F (1, 9) = 15.00, p= 0.003] sulla
variabile dipendente “Sincronia”. Quando i partecipanti osservavano
movimenti con un “Power grip” erano meno sincroni rispetto a quando
osservavano un “Precision grip”. Gli effetti di interazione significativa
osservati sono: “Direzione del movimento” x “Correzioni” [F (1, 9) = 7.06, p=
0.026]; “Direzione del movimento” x “Tipologia di grip” [F (1, 9) = 26.35, p=
0.000]; “Tipologia di grip” x “Correzioni” [F (1, 9) = 14.03, p= 0.004];
“Tipologia di stimolo” x “Correzioni” x “Tipologia di grip” [F (3,27) = 6.37,
p=0.002]. Per un quadro completo dei risultati si veda la tabella n.3.
I confronti
post-hoc
(Bonferroni)
sull’effetto principale significativo
“Tipologia di stimolo” (tabella n.4) mostrano una differenza significativa nella
sincronia tra la “Tipologia di stimolo” I-P (Indice - Pollice) e le Tipologie di
stimolo BIO (Avatar), P-I (Polso – Indice) e S-I-P-S (Spalla – Indice – Pollice
– Spalla). Di conseguenza, i partecipanti risultano essere meno sincroni (p =
0.009) nella condizione I-P rispetto alle altre tipologie di stimolo (vedi grafico
n.2).
I test post-hoc (Bonferroni) sull’effetto di interazione “Direzione del
movimento”
x
“Correzioni”
mostrano
una
differenza
tendente
alla
significatività tra i movimenti Giù e Su nelle non correzioni (p= 0.0856). I
movimenti “Giù” non corretti avevano un impatto maggiore sulla capacità di
essere sincroni rispetto ai movimenti “Su” non corretti.
I test post-hoc (Bonferroni) sull’effetto di interazione “Direzione del
movimento” x “Tipologia di grip” evidenziano che nei movimenti “SU” non vi
è una differenza significativa nella sincronia tra power e precision. Nei
movimenti giù invece vi è una maggiore difficolta di essere sincroni quando i
56
partner virtuali effettuano un power grip rispetto ad un precision grip (p =
0,000040).
I confronti post-hoc (Bonferroni) sull’effetto di interazione “Tipologia di grip”
x “Correzioni” fanno emergere che la differenza nella sincronia tra power e
precision grip risulta essere significativa nelle “Non Correzioni” e non nelle
“Correzioni” (p = 0,000932).
I confronti post-hoc (Bonferroni) sull’effetto di interazione “Tipologia di
stimolo” x “Correzioni” x “Tipologia di grip” hanno evidenziato che: In P-I, IP e S-I-P-S la differenza tra power e precision grip è significativa soltanto nelle
non correzioni nelle quali i partecipanti sono meno sincroni nei movimenti
“Power Grip” mentre nella condizione “Avatar” la differenza tra power e
precision grip si evidenzia sia nelle “Correzioni” che nelle “Non correzioni”.
La differenza tra correzioni e non correzioni è significativa in tutte le tipologie
di stimolo tranne quella “Avatar” sia nei power grip che nei precision grip e in
quella “S-I-P-S” soltanto nei precision grip. In generale, nei power grips i
partecipanti risultano essere, per tutte le tipologie di stimolo esclusa “Avatar”
più sincroni nelle “Correzioni” rispetto alle “Non Correzioni”. Un quadro
opposto è invece evidente nei movimenti precision grip, nei quali le correzioni
hanno un impatto negativo sulla capacità di essere sincroni. Se non si
considerano i power grip con “Correzioni” nelle tipologie di stimolo P-I e S-IP-S la condizione “Avatar” permette ai partecipanti di essere più sincroni
rispetto alle altre tipologie di stimolo sia nelle “Correzioni” che nelle “Non
Correzioni”, sia nei Power che nei Precision grip.
57
SS
Degr. of Freedom
MS
F
p
Intercept
16434084
1
16434084
39,57263
0,000143
Error
3737602
9
415289
GIU-SU
9328
1
9328
1,23334
0,295547
Error
68071
9
7563
4,09427
0,016163
0,01505
0,905051
15,0021
0,00377
1,64675
0,201972
7,06354
0,026143
0,57152
0,638606
26,35019
0,000617
2,24458
0,105941
14,03682
0,004579
2,5375
0,077657
2,40363
0,089453
2,81665
0,1276
6,37947
0,002073
1,8241
0,166577
BI-IP-PI-SIPS
461620
3
153873
Error
1014731
27
37583
C-NC
52
1
52
Error
30907
9
3434
PO-PR
262591
1
262591
Error
157532
9
17504
GIU-SU*BI-IP-PI-SIPS
7459
3
2486
Error
40766
27
1510
GIU-SU*C-NC
24309
1
24309
Error
30973
9
3441
BI-IP-PI-SIPS*C-NC
3382
3
1127
Error
53253
27
1972
GIU-SU*PO-PR
108884
1
108884
Error
37190
9
4132
BI-IP-PI*PO-PR
11478
3
3826
Error
46023
27
1705
C-NC*PO-PR
144609
1
144609
Error
92719
9
10302
GIU-SU*BI-IP-PI-SIPS*C-NC
13026
3
4342
Error
46200
27
1711
GIU-SU*BI-IP-PI-SIPS*PO-PR
8908
3
2969
Error
33355
27
1235
GIU-SU*C-NC*PO-PR
16611
1
16611
Error
53078
9
5898
BI-IP-PI*C-NC*PO-PR
35390
3
11797
Error
49927
27
1849
GIU-SU*BI-IP-PI-SIPS*C-NC*PO-PR
8132
3
2711
Error
40121
27
1486
Tabella 3. Quadro dell'ANOVA a misura ripetute sulla variabile "Sincronia" (Esperimento Comportamentale n.2)
58
Bonferroni test; variable DV_1 (medie_pulite_spreadsheet) Probabilities for Post Hoc Tests Error: Within MSE =
37583,, df = 27,000
BIO-IP-P
{1} - 173,34
{2} - 280,60
{3} - 223,34
{4} - 229,20
0,009818
0,687032
0,477111
0,435625
0,630384
1
1
2
2
0,009818
3
3
0,687032
0,435625
4
4
0,477111
0,630384
1,000000
1,000000
Tabella 4.Confronti post-hoc dell'effetto principale "Tipologia di stimolo" (esperimento comportamentale n.2)
Grafico n.4 Effetto principale significativo della variabile "Tipologia di stimolo". Gli asterischi indicano la
differenza significativa tra lo stimolo I-P e lo stimolo BIO
59
7.2.2 Esperimento Comportamentale n.2: Conclusioni
In questo secondo esperimento si rafforzano i dati dell’esperimento
comportamentale n.1 rispetto alle tipologie di stimolo già testate in precedenza.
In particolare, non vi è una differenza sulla sincronia dei partecipanti tra le
diverse tipologie di stimolo “Avatar”, “P-I” e “S-I-P-S”. La tipologia di
stimolo inserita “P-I” è risultata invece, come in precedenza “S-I-P”, avere
un’influenza sulla sincronia diversa dagli altri stimoli in termini di una
maggiore difficoltà a sincronizzarsi. La dissociazione tra la “Direzione del
movimento” e la “Tipologia di grip”, effettuata grazie alla rotazione di 180°
dell’oggetto a forma di bottiglia proiettato sullo schermo, ha permesso di
sottolineare che, almeno a livello di effetti principali, risulta fare la differenza
sulla sincronia, il tipo di grip e non la direzione del movimento. In particolare i
partecipanti risultavano essere meno sincroni quando i partner virtuali
svolgevano dei power grip rispetto ai precision grip. Questo svantaggio era
ancor più marcato quando la direzione del movimento era “Giù”. E’ probabile
che i movimenti di gross grasping, in quanto meno complessi e meno
strettamente legati alle dimensioni del particolare oggetto che si afferra, e
quindi meno variabili, risultino meno predicibili dei precision grip.
Le tipologie di stimolo S-I-P-S e P-I risultano essere adatte agli intenti
dell’esperimento di cinematica. Infatti, rispetto ad “Avatar”, rappresentano
delle condizioni che hanno difficoltà comparabile a livello di “Sincronia” e
mantengono l’informazione cinematica delle traiettorie di componenti
fondamentali per il movimento di grasping. Tuttavia, a fronte dell’importanza
di mantenere l’informazione del pollice per studiare la componente di
afferramento dei movimenti oltre che quella di raggiungimento (ben
rappresentata dall’altezza del polso), per lo studio di cinematica è stato scelto
di mantenere soltanto la condizione non-biologica S-I-P-S. Gli esperimenti
comportamentali n.1 e n.2 hanno dimostrato che tale “Tipologia di stimolo”, al
netto della complessità spazio temporale, differisce dalla condizione “Avatar”
soltanto per l’assenza della forma del corpo.
60
7.3 Esperimento di Cinematica: Risultati
7.3.1 Accuratezza
Al fine di mettere in evidenza il contributo del tipo di stimolo (Avatar vs Non
biologico) con cui i soggetti sperimentali si dovevano sincronizzare, sotto si
riportano i risultati dell’ANOVA separando gli effetti significativi per i fattori
e le interazioni in cui la variabile indipendente “Tipologia di stimolo” non
compare dai risultati in cui la variabile “Tipologia di stimolo” risulta invece
essere significativa.
Risultati relativi alle condizioni del compito indipendenti dalla variabile
“Tipologia di Stimolo”: I dati mostrano un effetto principale della variabile
“Correzioni” [F (1,15) = 7.47, p = 0.01]. I partecipanti erano più accurati
quando osservavano e interagivano con movimenti senza correzioni rispetto a
quelli con le correzioni. Inoltre, si rileva un effetto di interazione significativo
delle variabili “Correzioni” x “Direzione del movimento” x “Tipo di
interazione” [F (1, 15) = 6.07, p = 0.02] per il quale, seppur nessun confronto
post-hoc raggiunge la significatività, sembra esservi una differenza in termini
di accuratezza tra le correzioni (meno accurate) e le non correzioni nei
movimenti verso l’alto durante le interazioni complementari/opposte.
Conclusioni Parziali
In linea con studi precedenti (Sacheli et al., 2015) le correzioni del movimento
sono risultate avere un effetto sull’accuratezza dei partecipanti. Il tipo di
interazione, tuttavia, non è risultato avere effetto principale sull’accuratezza (p
= 0.94), attestando che, compiere azioni complementari/opposte rispetto a
quelle imitative non comporta alcun maggior costo di elaborazione per i
partecipanti.
Risultati relativi alle condizioni del compito dipendenti dalla variabile
“Tipologia di Stimolo”: E’ risultato un effetto principale della variabile
“Tipologia di stimolo” [F (1,15) = 5.26, p = 0.03] per il quale i partecipanti
risultavano essere meno accurati nell’interazione con lo stimolo Non-biologico.
61
Nessun altro effetto comprendente la variabile “Tipologia di stimolo” è
risultato significativo (tutte le p > 0.14).
Conclusioni Parziali:
La tipologia di stimolo presentata risulta avere un effetto sull’accuratezza.
Tuttavia l’effetto principale non risulta interagire con nessuna delle altre
condizioni del compito.
7.3.2 Tempo del movimento
Per gli stessi motivi indicati nella precedente analisi, sotto si riportano i
risultati dell’ANOVA separando gli effetti significativi per i fattori e le
interazioni in cui la variabile indipendente “Tipologia di stimolo” non compare
dai risultati in cui la variabile “Tipologia di stimolo” risulta invece essere
significativa.
“Tipologia di Stimolo”: I dati mostrano un effetto principale della variabile
“Correzioni” [F (1, 15) = 6.95, p = 0.01]. Quando venivano presentati dei
movimenti con correzioni i partecipanti avevano dei tempi di movimento più
lunghi rispetto a quando queste erano assenti.
“Tipologia di Stimolo”: I dati non mostrano alcun effetto principale o di
interazione dipendente dalla variabile “Tipologia di stimolo”.
62
7.3.3 Sincronia del grasping
I risultati dell’ANOVA a misure ripetute: 2 “Tipologia di stimolo”
(Avatar/Non-Biologico) x 2 “Tipo di grip” (Power/Precision) x 2 “Tipo di
interazione” (Complementare/Imitativa) x 2 “Correzioni” (Correzioni/Non
Correzioni) sono riassunti nella tabella n. 5.
Ancora una volta sotto si riportano i risultati dell’ANOVA separando gli effetti
significativi per i fattori e le interazioni in cui la variabile indipendente
“Tipologia di stimolo” non compare dai risultati in cui la variabile “Tipologia
di stimolo” risulta invece essere significativa.
“Tipologia di Stimolo”: La sincronia del grasping risulta essere influenzata
dalla variabile “Correzioni” [F (1, 15) = 173.44, p= 0,000026]. In particolare i
partecipanti erano meno sincroni nel coordinarsi in caso di movimenti degli
stimoli che non presentavano correzioni.
“Tipologia di Stimolo”: Non è risultato nessun effetto principale o interazione
significativa (tutte le p > 0.29)
Riassumendo, i soggetti sperimentali mostravano di riuscire a sincronizzarsi
meglio con i trials in cui l’avatar (e loro di conseguenza) effettuavano una
correzione. Questo effetto è probabilmente dovuto a fattori attenzionali (vedere
l’avatar che segue una correzione costringe il soggetto sperimentale a attuare
un maggior controllo del proprio movimento). Si sottolinea che l’apparenza
biologica o non biologica dello stimolo non gioca nessun ruolo primario nel
determinare l’abilità dei soggetti sperimentali di sincronizzarsi.
63
Tabella 5. Quadro dei risultati sulla "Sincronia del Grasping" (Esperimento di cinematica)
Repeated Measures Analysis of Variance with Effect Sizes and Powers (116_GraspAsynch_SoggCode_NoDirection) Sigma-restricted parameterization Effective hypothesis decomposition
Degr.
Observe
Partial
of Nond power
SS
MS
F
p
etaFreed
centrality (alpha=0,
squared
om
05)
Intercept
4698
489
1
46984
89
Error
4063
40
15
27089
BIO-NOBI
1463
1
1463
15
2005
1
41175
15
1156
Error
NC-C
Error
3006
9
4117
5
1733
6
PR-PO
356
1
356
Error
8880
2
15
5920
OP-UG
252
1
252
Error
7081
15
472
BIO-NOBI*NC-C
6
1
6
Error
4070
15
271
BIO-NOBI*PR-PO
839
1
839
Error
1084
1
15
723
NC-C*PR-PO
1369
1
1369
Error
5766
15
384
BIO-NOBI*OP-UG
546
1
546
Error
7827
15
522
NC-C*OP-UG
820
1
820
Error
6267
15
418
PR-PO*OP-UG
397
1
397
Error
4064
6
15
2710
BIO-NOBI*NCC*PR-PO
210
1
210
Error
4514
15
301
BIO-NOBI*NCC*OP-UG
142
1
142
Error
6449
15
430
BIO-NOBI*PRPO*OP-UG
517
1
517
Error
1060
9
15
707
NC-C*PR-PO*OPUG
2509
1
2509
Error
3614
1
15
2409
BIO-NOBI*NCC*PR-PO*OP-UG
140
1
140
Error
1038
7
15
692
173,4441
0,000000
0,920401
173,4441
1,000000
0,7299
0,406365
0,046400
0,7299
0,126054
35,6263
0,000026
0,703711
35,6263
0,999838
0,0602
0,809531
0,003996
0,0602
0,056083
0,5347
0,475906
0,034420
0,5347
0,105313
0,0222
0,883668
0,001475
0,0222
0,052234
1,1613
0,298215
0,071859
1,1613
0,172486
3,5622
0,078613
0,191907
3,5622
0,423402
1,0467
0,322496
0,065226
1,0467
0,160092
1,9621
0,181634
0,115677
1,9621
0,259012
0,1464
0,707410
0,009663
0,1464
0,064865
0,6965
0,417050
0,044374
0,6965
0,122495
0,3300
0,574191
0,021525
0,3300
0,083829
0,7303
0,406213
0,046429
0,7303
0,126106
1,0415
0,323641
0,064928
1,0415
0,159541
0,2022
0,659385
0,013300
0,2022
0,070598
64
7.3.4 Indici di cinematica del movimento
Massima Apertura indice-pollice:
(Avatar/Non-Biologico) x 2 “Tipo di grip” (Power/Precision) x 2 “Tipo di
Sotto si riportano i risultati dell’ANOVA separando gli effetti significativi per i
fattori e le interazioni in cui la variabile indipendente “Tipologia di stimolo”
non compare dai risultati in cui la variabile “Tipologia di stimolo” risulta
invece essere significativa.
“Tipologia di Stimolo”: Si rileva un effetto principale della “Tipologia di grip”
[F (1,15) = 96.38, p = 0.000000]. I partecipanti avevano una massima apertura
maggiore nei power grip rispetto ai precision grip. Questo effetto è dovuto alle
dimensioni dell’oggetto che andavano ad afferrare. Vi è anche un effetto
principale della variabile “Correzioni” [F (1,15) = 175.52, p = 0.000000] per il
quale i partecipanti hanno una massima apertura maggiore nei movimenti con
“correzione” rispetto ai movimenti senza “correzione”. Risulta significativo
l’effetto principale della variabile “Tipo di interazione” [F (1,15) = 9.037, p =
0.008]. I partecipanti aprivano di più la mano quando dovevano eseguire un
movimento complementare/incongruente rispetto a quello osservato. Per
quanto riguarda gli effetti di interazione risultano essere sotto il livello di
significatività le interazioni “Correzioni” x “Tipologia di grip” [F (1,15) =
75.51, p = 0,000000], per la quale vi è una maggiore apertura nei precision con
correzione rispetto a quelli senza correzione (p = 0,000000), e le “Correzioni”
x “Tipologia di grip” x “Tipo di interazione” [F (1,15) = 22.84, p = 0,000243].
Per quanto riguarda quest’ultima interazione (grafico n.3), oltre quelli elencati
tra correzione e tipo di grip, nessun confronto post-hoc (tabella n.7) raggiunge
la significatività. Non è risultato nessun altro effetto principale o interazione
significativa (tutte le p>0.78).
65
Repeated Measures Analysis of Variance with Effect Sizes and Powers (116_MaxAp_SoggCode_NoDirection) Sigma-restricted parameterization Effective hypothesis
decomposition
Degr.
Observed
of Partial
power
Freed
etaNon(alpha=0,0
SS
om
MS
F
p
squared
centrality
5)
382
591
38259
1629,3
Intercept
9
1
19
66
0,000000 0,990878
1629,366
1,000000
352
Error
22
15
2348
BIO-NOBI
190
1
190
Error
370
15
25
NOCOR-CO
114
9
1
1149
Error
98
15
7
7,678
0,014274
0,338557
7,678
0,735751
175,52
7
0,000000
0,921271
175,527
1,000000
96,383
0,000000
0,865329
96,383
1,000000
1
15391
Error
153
91
239
5
15
160
OP-UG
Error
21
35
1
15
21
2
9,037
0,008859
0,375974
9,037
0,802175
BIO-NOBI*NOCORCO
Error
0
54
1
15
0
4
0,040
0,845078
0,002628
0,040
0,053991
BIO-NOBI*PR-PO
Error
8
65
1
15
8
4
1,818
0,197551
0,108103
1,818
0,243526
NOCOR-CO*PR-PO
Error
820
163
1
15
820
11
75,518
0,000000
0,834287
75,518
1,000000
PR-PO
BIO-NOBI*OP-UG
5
1
5
1,914
0,186725
0,113180
1,914
0,253885
Error
NOCOR-CO*OP-UG
Error
35
10
41
15
1
15
2
10
3
3,583
0,077825
0,192819
3,583
0,425429
PR-PO*OP-UG
Error
8
36
1
15
8
2
3,162
0,095655
0,174088
3,162
0,383968
BIO-NOBI*NOCORCO*PR-PO
Error
0
56
1
15
0
4
0,093
0,765195
0,006129
0,093
0,059368
BIO-NOBI*NOCORCO*OP-UG
Error
0
71
1
15
0
5
0,077
0,785076
0,005113
0,077
0,057800
BIO-NOBI*PRPO*OP-UG
Error
3
70
1
15
3
5
0,668
0,426655
0,042614
0,668
0,119421
NOCOR-CO*PRPO*OP-UG
Error
83
55
1
15
83
4
22,847
0,000243
0,603672
22,847
0,993721
0,837
0,374818
0,052832
0,837
0,137490
1*2*3*4
2
1
2
Error
30
15
2
Tabella 6. Quadro dei risultati della "Massima apertura indice-pollice" (Esperimento di cinematica)
66
Riassumendo, l’effetto di interferenza (cioè il confronto fra Tipo di interazione
complementare e imitativa) tende ad essere presente solo nei movimenti di
Precision grip (per via della geometria del compito) sia nei movimenti con
correzione che senza correzione.
“Tipologia di Stimolo”: Effetto principale della variabile “Tipologia di
stimolo” [F (1, 15) = 7.67, p = 0.014]. La massima apertura è maggiore quando
è presentata la tipologia di stimolo “S-I-P-S” (Non-Biologica)
La massima apertura mostra valori più ampi nel caso di interazioni con lo
stimolo non biologico.
CORR-NOC*PR-PO*OP-UG; LS Means
Current effect: F(1, 15)=22,847, p=,00024
Effective hypothesis decomposition
Vertical bars denote 0,95 confidence intervals
145
140
135
130
DV_1
125
120
115
110
105
100
95
CORR-NOC:
1
2
PR-PO: 1
CORR-NOC:
1
2
OP-UG
1
OP-UG
2
PR-PO: 2
Grafico n.3 Effetto di interazione significativo “Correzioni” x “Tipo di Grip” x “Tipo di interazione” sulla
variabile cinematica “Massima apertura indice-pollice”. Il cerchio rosso evidenzia la tendenza alla
significatività dell’effetto di interferenza motoria (differenza tra interazioni imitative e complementari
nei movimenti precision, sia corretti che non corretti).
67
Bonferroni test; variable DV_1 (1-16_MaxAp_SoggCode_NoDirection.sta) Probabilities for Post Hoc Tests Error: Within MSE =
3,6541, df = 15,000
NCORCOR
PREPOW
OPPUG
{1} 111,24
{2} 109,94
{3} 128,84
{4} 130,51
{5} 117,52
{6} 119,29
{7} 130,25
{8} 130,42
1
1
1
1
2
3
1
1
1
2
2
1
0,439129
0,000000
0,439129
0,000000
0,000000
0,000000
0,000000
0,000000
0,000000
0,000000
0,000000
0,091499
0,000000
0,000000
0,000000
0,000000
0,000000
0,280120
0,000000
0,000000
0,136361
4
5
1
2
2
1
2
1
0,000000
0,000000
0,000000
0,000000
0,091499
0,000000
0,000000
0,000000
0,000000
0,060538
1,000000
0,000000
1,000000
0,000000
6
7
2
2
1
2
2
1
0,000000
0,000000
0,000000
0,000000
0,000000
0,280120
0,000000
1,000000
0,060538
0,000000
0,000000
0,000000
0,000000
1,000000
8
2
2
2
0,000000
0,000000
0,136361
1,000000
0,000000
0,000000
1,000000
Tabella n.7 Confronti Post-Hoc (Bonferroni) sull'effetto di interazione significativo "Tipo di grip" x "Correzioni" x "Tipo di interazione"
68
Massima altezza del polso
(Avatar/Non-Biologico) x 2 “Direzione del movimento” (Su/Giù) x 2 “Tipo di
Sotto si riportano i risultati dell’ANOVA separando gli effetti significativi per i
fattori e le interazioni in cui la variabile indipendente “Tipologia di stimolo”
non compare dai risultati in cui la variabile “Tipologia di stimolo” risulta
invece essere significativa.
“Tipologia di Stimolo”: Sono emersi i seguenti effetti principali: variabile
“Correzioni” [F (1, 15) = 36.92, p = 0,000021]; variabile “Direzione del
movimento” [F (1, 15) = 56.94, p = 0,000002]; variabile “Tipo di interazione”
[F (1,15) = 27.38, p = 0,000103]. Rispettivamente, dunque, i soggetti
sperimentali risultavano avere una massima altezza del polso maggiore nei
movimenti con correzione, nei movimenti “Su” e nelle interazioni
complementari. Si rileva un’interazione significativa tra le “Correzioni” e il
“Tipo di interazione” [F (1, 15) = 7.038, p = 0.018]. La differenza di altezza
del polso tra i movimenti complementari e imitativi è particolarmente forte
nelle non correzioni (p = 0,000786) rispetto alle correzioni, in cui questa non si
verifica (p = 1.000). Altra interazione significativa è quella tra le variabili
“Correzioni” e “Direzione del movimento” [F (1, 15) = 97.52, p = 0,000000] la
quale evidenzia che è nei movimenti “Giù” che la differenza nell’altezza del
polso tra le correzioni e le non correzioni si verifica (p = 0,000000). Di
particolare importanza risulta l’interazione significativa “Tipo di Interazione” x
“Direzione del movimento” [F (1,15) = 22.968, p = 0.000237] (grafico n.4,
post hoc nella tabella n.9) per cui la massima altezza del polso dei movimenti
complementari è diversa da quella dei movimenti imitativi solo nella direzione
“Giù” (p = 0.000140).
69
Repeated Measures Analysis of Variance with Effect Sizes and Powers (matrice_polso_senza_Grip_1-16) Sigmarestricted parameterization Effective hypothesis decomposition
SS
Degr. of Freedom
MS
F
p
Partial etasquared
Noncentralit
y
Observed
power
(alpha=0,05)
Intercept
12082
625
1
12082
625
3185,30
9
0,000000
0,995313
3185,309
1,000000
15
3793
9,104
0,008662
0,377702
9,104
0,805031
36,920
0,000021
0,711095
36,920
0,999890
56,694
0,000002
0,790779
56,694
1,000000
27,308
0,000103
0,645461
27,308
0,998186
4,574
0,049311
0,233693
4,574
0,516455
19,881
0,000460
0,569968
19,881
0,986046
97,528
0,000000
0,866699
97,528
1,000000
6,962
0,018611
0,317007
6,962
0,693959
7,038
0,018083
0,319369
7,038
0,698650
22,968
0,000237
0,604929
22,968
0,993925
1,623
0,222084
0,097626
1,623
0,222449
0,100
0,756356
0,006613
0,100
0,060116
0,654
0,431228
0,041796
0,654
0,117997
3,755
0,071696
0,200231
3,755
0,441922
0,269
0,611488
0,017625
0,269
0,077510
Error
56899
BIO-NOBI
1837
1
1837
Error
3026
15
202
NC-C
1753
1
1753
Error
712
15
47
SU-GIU
33132
1
33132
Error
8766
15
584
OP-UG
433
1
433
Error
238
15
16
BIO-NOBI*NC-C
55
1
55
Error
181
15
12
BIO-NOBI*SU-GIU
426
426
1
Error
322
15
21
NC-C*SU-GIU
4149
1
4149
Error
638
15
43
BIO-NOBI*OP-UG
82
1
82
Error
177
15
12
NC-C*OP-UG
147
1
147
Error
313
15
21
SU-GIU*OP-UG
717
1
717
Error
468
15
31
BIO-NOBI*NC-C*SUGIU
13
1
13
Error
119
15
8
BIO-NOBI*NC-C*OPUG
1
1
1
Error
101
15
7
BIO-NOBI*SUGIU*OP-UG
7
1
7
Error
154
15
10
NC-C*SU-GIU*OPUG
248
1
248
Error
991
15
66
BIO-NOBI*NC-C*SUGIU*OP-UG
4
1
4
Error
219
15
15
Tabella n. 8 Quadro dei risultati dell'ANOVA sulla massima altezza del polso (MaxH) (esperimento di cinematica).
70
SU-GIU*OP-UG; LS Means
Current effect: F(1, 15)=22,968, p=,00024
Effective hypothesis decomposition
Vertical bars denote 0,95 confidence intervals
.
250
240
230
***
DV_1
220
210
200
190
180
OP-UG
1
OP-UG
2
170
1
2
SU-GIU
Grafico n.9 Interazione significativa “Direzione del movimento” x “Tipo di interazione” sulla massima
altezza del polso (Esperimento di cinematica). Il cerchio rosso segnala la significativa differenza, nei
movimenti giù, tra le interazioni imitative e complementari la quale è indice dell’interferenza visuo-motoria.
Bonferroni test; variable DV_1 (matrice_polso_senza_Grip_1-16) Probabilities for Post Hoc Tests Error: Within
MSE = 31,204, df = 15,000
SU-GIU
OP-UG
{1} - 228,25
{2} - 229,00
{3} - 208,85
{4} - 202,90
1
2
3
1
1
2
1
2
1
1,000000
0,000000
0,000000
4
2
2
0,000000
0,000000
1,000000
0,000000
0,000000
0,000000
0,000000
0,000140
0,000140
Tabella n.9 Confronti post-hoc dell'effetto di interazione significativo "Direzione del movimento" x "Tipo di Interazione" (Esperimento
di cinematica).
71
Riassumendo, oltre una serie di effetti legati alla geometria del compito
motorio, i dati mostrano che è presente un effetto di interferenza visuo-motoria
resa evidente dall’interazione significativa “Direzione del movimento” x “Tipo
di interazione”. Infatti, quando il soggetto sperimentale esegue un movimento
verso il basso (l’unica condizione in cui si può osservare l’interferenza
sull’altezza del polso data la geometria del compito) la massima altezza del
polso segue una traiettoria più alta durante l’esecuzione di movimenti
complementari/opposti (quindi quando il soggetto sta osservando i partners
virtuali andare verso l’alto) rispetto a quando i soggetti eseguono movimenti
imitativi (sia il partecipante che i partners virtuali vanno verso il basso). In altri
termini il soggetto viene influenzato nell’esecuzione del proprio movimento
dall’osservazione del movimento dello stimolo.
“Tipologia di Stimolo”: I dati evidenziano un effetto principale della variabile
“Tipologia di stimolo” [F (1, 15) = 9.10, p = 0.008]. I partecipanti avevano una
traiettoria del polso più alta con lo stimolo non-biologico rispetto allo stimolo
biologico. Il fattore “Tipologia di stimolo” interagisce inoltre con la variabile
“Correzioni” [F (1, 15) = 4.57, p = 0.04], con la variabile “Direzione del
movimento” [F (1, 15) = 19.88, p = 0.000460] e con la variabile “Tipo di
interazione” [F (1, 15) = 6.96, p = 0.018]. Sebbene la MaxH del polso sia
sempre più alta nella condizione non biologica, questo è tanto più vero (più
significativo di un fattore 100) durante le non correzioni (p= 0.000000), nei
movimenti “Giù” (p= 0.000000) e nelle interazioni “Imitative/uguali” (p=
0.000000). Inoltre nella condizione non-biologica non vi è una differenza
significativa tra interazione imitativa e interazione complementare (p = 0.17).
In generale, la condizione non-biologica induce i soggetti sperimentali a
eseguire dei movimenti con MaxH del polso più elevata. Inoltre, l’interferenza
legata all’esecuzione di un movimento incongruente a quello che si osserva nel
72
partner virtuale (interazione significativa “Tipologia di stimolo” x “Tipo di
interazione”) si manifesta esclusivamente nel caso dello stimolo biologico e
non nel caso dello stimolo non-biologico.
7.4 Conclusioni Generali
A livello comportamentale (“Sincronia del Grasping”), l’apparenza biologica
(“Avatar”) o non-biologica (“S-I-P-S”) dello stimolo con cui i soggetti
sperimentali erano tenuti a sincronizzarsi non sembra giocare un ruolo
fondamentale. Questo ha lasciato supporre che le eventuali differenze tra il
modo con cui controlliamo il nostro movimento quando dobbiamo
sincronizzarci nel tempo e nello spazio con uno stimolo con apparenza
Biologica o Non-Biologica, non possano essere spiegate da fattori attenzionali
generali. In altre parole, i partecipanti mostravano di essere in grado di
coordinarsi ugualmente bene con le due tipologie di stimolo (effetto principale
della “Tipologia di stimolo” sulla variabile dipendente “Sincronia del
grasping” non significativo).
Per quanto riguarda gli indici di cinematica del movimento, si osservano effetti
di interferenza visuo-motoria per i quali, quando si osserva un movimento
incongruente a quello che si è tenuti ad eseguire, vi è la tendenza a imitare ciò
che si osserva. Questo effetto si traduce, nel task utilizzato, in una maggiore
apertura della mano quando si sta eseguendo un precision grip (prensione di
precisione con l’indice e il pollice) ma si osserva l’esecuzione di un power grip
(prensione grossolana con tutta la mano), e in una traiettoria del polso più alta
quando si deve raggiungere la porzione inferiore della bottiglia ma si osserva
un movimento verso la porzione superiore.
E’ particolarmente importante sottolineare che gli effetti di interferenza visuomotoria osservati non sono modulati dall’apparenza Biologica o Non-biologica
dello stimolo con cui i soggetti sperimentali si devono sincronizzare. Tuttavia,
le due tipologie di stimolo testate (Biologico e Non-Biologico) tendono a
mostrare degli effetti diversi sui parametri cinematici. Ad una attenta ispezione
di tali differenze, inoltre, si osserva che gli effetti di interferenza erano più
73
marcati quando i partecipanti interagivano con lo stimolo senza l’apparenza
biologica. Probabilmente, i meccanismi di trasformazione visuo-motoria
associati all’osservazione di azione sono “inibiti” o ridotti nelle situazioni
(molto frequenti nella vita di tutti i giorni) in cui si deve interagire “online”
nello spazio e nel tempo con un partner con apparenza biologica (“Avatar”).
Questa possibilità è in linea con studi che dimostrano la capacità dei soggetti
sperimentali di ridurre gli effetti di interferenza nei casi in cui il goal
dell’azione sia rappresentato in maniera condivisa (Sacheli et al., 2012, 2013,
2015), a differenza di quanto accade quando il goal dell’azione è individuale e
incongruente a quello che si osserva nell’altro individuo (per una trattazione
più approfondita di questa tematica si veda il capitolo 1). Coerentemente con
questa possibilità, i dati sulla “Sincronia del grasping” dimostrano che le
interazioni
“Complementari/opposte”
non
differiscono
da
quelle
“Imitative/uguali” (p = 0.10). Di nuovo, l’assenza di effetti di compatibilità
(Brass et al., 2000) sembra essere spiegata dalla presenza del goal comune,
grazie al quale, l’osservazione dei movimenti incongruenti a quelli eseguiti non
comporta alcuna compromissione della prestazione né in termini di accuratezza
né in termini di tempi di reazione.
E’ importante ribadire che, negli studi riportati, gli stimoli Biologici e NonBiologici non differiscono per nessuna caratteristica cinematica (mantengono
la curva di velocità a campana tipica del movimento biologico; essi infatti
implementano la stessa cinematica registrata da soggetti reali che eseguono il
dato movimento) ma soltanto nella loro apparenza “di forma”. Dunque i
risultati sono in linea con l’affermazione che il sistema visivo, e nella
fattispecie STS (Meirovitch et al., 2015), e il sistema motorio (Flash &
Hochner, 2005), rispettino leggi comuni e suggeriscono che, quando
interagiamo con uno stimolo che mantiene queste caratteristiche, i sistemi di
simulazione siano comunque coinvolti determinando effetti di interferenza
visuo-motoria simili.
74
CAPITOLO 8 - DISCUSSIONI
L’osservazione di azioni attiva i codici motori necessari per la loro esecuzione.
Se durante l’osservazione di un’azione vi è risonanza motoria (simulazione
automatica del movimento osservato) questa si traduce in una facilitazione per
l’esecuzione di una azione individuale congruente/uguale (quindi in cui sia
assente la codifica di un goal comune che richieda l’esecuzione di gesti
incongruenti da parte dei due agenti che interagiscono) a quella che si osserva
(motor priming) e ostacola l’esecuzione di un’azione differente (interferenza
visuo-motoria). Questi effetti comportamentali possono essere presi in
considerazione come misure oggettive dell’entità della risonanza motoria
rispetto alla natura degli agenti che si osservano. Alcuni studi (Gazzola et al.,
2007; Oberman et al., 2007) hanno posto l’accento sull’importanza di processi
“top-down” per l’innescarsi di tali meccanismi di matching visuo-motorio
sostenendo che, a prescindere dalle caratteristiche percettivo-spaziali degli
stimoli, sia cruciale che vengano attribuiti loro intenzionalità, credenze e stati
mentali. Tuttavia, i risultati del presente contributo sperimentale sostengono
con forza l’idea che i contributi motori alla percezione dell’azione siano legati
a caratteristiche percettive del movimento molto essenziali, quali la cinematica
del movimento biologico (processi bottom-up), a prescindere dall’ apparenza
“di forma” dell’agente che si osserva. In linea con queste affermazioni Kilner e
collaboratori (2007) trovano interferenza visuo-motoria più ampia quando i
partecipanti osservavano stimoli di forma umana che si muovevano con la
cinematica umana rispetto ad un profilo di velocità costante del movimento.
Ambra e colleghi (2014) affermano che l’imitazione automatica delle azioni
osservate si verifica in tutti i casi in cui, a prescindere dall’apparenza (umana,
umanoide o robot), i movimenti conservano la traiettoria curvilinea del
movimento biologico. L’ipotesi degli autori è che vi sia risonanza motoria per
tutti quei movimenti che l’osservatore possiede nel suo repertorio motorio. E’
infatti assodato che esistano delle leggi cinematiche del movimento (come la
legge di Fitt e la “Two-third power law”) e si pensa che la performance di
differenti movimenti si possa descrivere a livello muscolare, cinematico e
neurale come la combinazione di un numero limitato di “Motor primitives”
75
(definibili come dei prototipi, degli schemi di movimento, dei moduli di
controllo) (Flash & Hochner, 2005). La caratteristica cruciale è che molti
movimenti diversi possano derivare da un numero limitato di “Motor
Primitives” e che, attraverso appropriate operazioni e trasformazioni, questi
movimenti possano combinarsi attraverso una ben definita sintassi dell’azione
al fine di formare azioni più complesse. Durante il movimento di
raggiungimento dell’oggetto la forma del profilo di velocità non varia anche se
vi sono cambiamenti nella velocità stessa del movimento: questo segue la legge
di Fitt, per la quale il tempo necessario a raggiungere un’area target è funzione
del rapporto tra la distanza del target e la sua ampiezza (Fitts, 1954). Lo stesso
movimento di prensione, è composto dalla componente di raggiungimento,
orientamento della mano e afferramento. Sebbene queste componenti possano
potenzialmente essere combinate in tutti i modi possibili, le tre azioni sono
eseguite come un atto unificato e ben coordinato (Jeannerod, 1994). Anche
gesti complicati eseguiti con le mani, come la scrittura su tastiera o lo spelling
con le dita, sono combinazioni di primitives o più complicate sequenze che
possono essere scomposte in unità di azione più elementari (Jerde et al., 2003).
Visto lo speciale tuning del sistema percettivo per il movimento biologico vi è
la possibilità che il sistema visivo sia tarato sulle stesse leggi (Meirovitch et al.,
2015). Questa serie di affermazioni sono coerenti con la prospettiva di
D’Ausilio (2015), il quale suggerisce che il funzionamento dei sistemi mirror
replichi gli stessi meccanismi computazionali sottostanti il controllo motorio.
Nello specifico, l’osservazione di azioni prototipiche ed iper-apprese (come il
movimento di prensione) elicita probabilmente l’attivazione vicaria di una serie
di “Motor primitives” le cui combinazioni sono in grado di spiegare gran parte
della variabilità funzionali dei comportamenti motori.
Riconosciuta l’importanza di tenere conto delle regole essenziali del controllo
motorio per la comprensione dei sistemi di matching osservazione-azione, il
paradigma qui presentato non rinuncia a considerare la componente sociale
delle azione, la condivisione di goal comuni tra gli agenti (Sebanz et al., 2006),
che rappresenta, probabilmente, il luogo in cui questi meccanismi si sono
sviluppati. Per questo motivo, risulta di fondamentale importanza studiare il
coinvolgimento di questi meccanismi durante interazioni realistiche, non
76
necessariamente imitative e in cui il goal dev’essere condiviso tra gli individui
(Candidi et al., 2015). Diversi studi, infatti, indicano che il contesto sociale in
cui le azioni si svolgono moduli il modo in cui queste sono rappresentate e che,
differenti contesti, possano modificare le intenzioni motorie dell’agente.
Questo, di conseguenza, ha un impatto sui sistemi simulativi (Ondobaka et al.,
2013, 2014). Un modo di studiare il grado in cui mettiamo in atto la
simulazione dei comportamenti degli altri, e il conseguente ruolo dell’attività
mirror nella percezione e comprensione delle loro azioni, è di guardare
direttamente agli effetti delle azioni altrui sulla cinematica dei propri
movimenti. Con tale tecnica è stato dimostrato che differenti ruoli in
interazione modulano il grado in cui la simulazione del partner dell’azione è
riflesso nella cinematica dell’agente (Sacheli et al., 2013). Questi effetti inoltre,
sono modulati dalla percezione interpersonale tra gli agenti (Sacheli et al.,
2012) in interazione e dall’appartenenza in/outgroup del partner con cui si
interagisce (Sacheli et al., 2015).
Il presente contributo sperimentale, dunque, espande la conoscenza attuale
rispetto alle caratteristiche dell’agente necessarie per il coinvolgimento degli
effetti di imitazione automatica (interferenza motoria) a supporto dell’idea che
la cinematica del movimento sia la caratteristica cruciale per il coinvolgimento
di tali meccanismi. Una possibile interpretazione è che, il sistema percettivovisivo, ed in particolare le sue componenti selettive per il movimento biologico
(STS) (Meirovitch et al., 2015), potrebbe essere vincolato dalle stesse leggi che
guidano il controllo motorio (Flash & Hochner, 2005). Inoltre, tale evidenza,
viene riportata in un contesto interattivo (e quindi più ecologico) in cui i
risultati ottenuti non emergono dai cosiddetti “Isolation paradigms” (Becchio et
al., 2010) di osservazione passiva ed esecuzione, ma da un paradigma in cui è
richiesta coordinazione online nel tempo e nello spazio in funzione del
raggiungimento di un goal comune, come accade nelle interazioni quotidiane.
77
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Ringraziamenti
Ringrazio, innanzitutto, Matteo per avermi seguito con pazienza in questi anni
di studi e insegnato molte cose sia a livello professionale che non.
Ringrazio il professor Aglioti per avermi permesso di essere parte del suo
laboratorio in questi anni e avermi accettato come tesista.
Un ringraziamento particolare va a Vanessa e Lucia, con le quali ho condiviso
gran parte di questo percorso, che hanno sempre creduto in me, aiutato e
datomi preziosi consigli sul futuro.
Ringrazio Gaetano, per avermi aiutato in parte del lavoro, e tutti i membri del
laboratorio di Neuroscienze sociali e cognitive per avermi fatto sentire parte
del loro gruppo.
Ringrazio tutti i miei amici per essersi sorbiti le ansie e gli entusiasmi di
questo percorso di studi e tutti i volenterosi partecipanti agli esperimenti
svolti.
Ringrazio Sara per essermi stata vicino e avermi sopportato.
Ringrazio i miei genitori, i miei fratelli e le nonne per avermi sempre sostenuto
ed appoggiato nelle mie scelte.
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