Резюме

Въведение

Потребителите са изправени пред ежедневна борба между поддържането на здравословен начин на хранене, разпространяван от диетолози и медицински експерти, и незабавното изкушение на храната. Счита се, че съпротивлението на изкусителни, но енергийно плътни храни изисква постоянен успешен самоконтрол (Baumeister, Vohs & Tice, 2007; Hofmann, Friese и Strack, 2009), определено като предпочитание към по-големи, но забавени награди (напр. Тегло загуба) върху по-малки, но незабавни награди (напр. ядене на шоколад; Mischel, Shoda, & Rodriguez, 1989). Въпреки това, пандемичните нива на наднормено тегло и затлъстяване (Haftenberger et al., 2016; Schienkiewitz, Mensink, Kuhnert, & Lange, 2017) и ниският дългосрочен успех на диетите за отслабване (Mann et al., 2007) показват, че самоконтролът е склонен към неуспехи.

В търсене на механизмите, залегнали в основата на този променлив успех в самоконтрола, един стил на хранене е интензивно проучен: Сдържано хранене описва модел на ограничен прием на храна и наблюдение на теглото за намаляване или поддържане на теглото (Schaumberg, Anderson, Anderson, Reilly, & Gorrell, 2016). И все пак, литературата е смесена по отношение на това дали ограничените консуматори всъщност успяват да намалят приема: Лабораторният прием на храна често се намалява при ограничените консуматори (Robinson et al., 2017). Въпреки това, в няколко проучвания в натуралистични условия, психометричните мерки за ограничено хранене не са последователно свързани с действителния прием на калории (напр. Stice, Cooper, Schoeller, Tappe и Lowe, 2007; Stice, Fisher, & Lowe, 2004; Stice, Sysko, Роберто и Алисън, 2010). Освен това отличителна констатация е, че ограничените ядящи преяждат след установено нарушение на диетата им (Herman & Polivy, 1984).

Едно изтъкнато теоретично обяснение защо ограничените ядящи може да не са успели да упражняват самоконтрол в храненето - въпреки изричното им намерение да го направят - е необходимостта от усилено и съзнателно инхибиране на изкусителните импулси (за критичен преглед вж. Fujita, 2011). Този подход гласи, че за да се предотвратят неуспехите в самоконтрола, изкусителните импулси трябва да бъдат съзнателно признати като нежелани и след това да бъдат инхибирани. По този начин неуспехите в самоконтрола възникват поради невъзможността да се инхибират такива импулси, например поради изчерпани когнитивни ресурси, намалена мотивация за упражняване на самоконтрол/внимание към удовлетворението (Inzlicht & Schmeichel, 2012; Inzlicht, Schmeichel, & Macrae, 2014 ) или особено силни изкушения (Kotabe & Hofmann, 2015; Stroebe, Mensink, Aarts, Schut, & Kruglanski, 2008). Въпреки това, както е предложено от Fujita (2011), разглеждането на усилено инхибиране на импулса като определящ критерий за самоконтрол пренебрегва способността на хората да наблюдават и обработват информацията за околната среда по когнитивно ефективен начин. Рутинизацията и автоматизацията на поведението, което се стреми към целите, което би било по-малко взискателно за ресурси, би позволило на сдържаните ядящи да осъществят самоконтрол без усилие и съзнание инхибиране на импулсите на изкушението (Bargh & Chartrand, 1999; Fishbach, Friedman, & Kruglanski, 2003; Papies, Stroebe, & Aarts, 2008). Взети заедно, остава неясно дали ограничените ядящи действително намаляват приема на храна в съответствие с намеренията си и какъв тип процеси на самоконтрол (осъзнати/усилени срещу несъзнателни/без усилие) се провеждат, за да се постигне последователно поведение на целите.

Разграничаването между тези два вида самоконтрол би изисквало мярка от усилията, които трябва да бъдат вложени за привеждане в съответствие на поведението на човек с общите цели (например намаляване на теглото) в лицето на няколко, потенциално противоречащи си мотивации. Един обещаващ методологичен подход за измерване на непрекъсната конкуренция между различни мотивационни сили по време на бинарен избор се предоставя от техниката за проследяване на мишката (Freeman & Ambady, 2010; Freeman, Dale, & Farmer, 2011; Stillman, Shen, & Ferguson, 2018; Sullivan, Hutcherson, Harris, & Rangel, 2015). За разлика от традиционните метрики, базирани на самоотчитане, които са склонни към памет и други пристрастия (Gorin & Stone, 2001) и метрики като време за реакция (Stillman et al., 2017), се предполага, че проследяването на мишката непрекъснато измерва реалното времеви двигателни следи от когнитивни процеси и че по-малко преки следи от мишката към предпочитан вариант за избор е показател за по-силен скрит мотивационен конфликт. По този начин траекториите на мишката позволяват по-задълбочено разбиране на това как различните видове самоконтрол улесняват избора на здравословна храна (Lopez, Stillman, Heatherton и Freeman, 2018).

Едно методологично ограничение на повечето задачи за избор на храна е, че очакваният конфликт на самоконтрол трябва да се моделира априори: Например, изкуствено се конструират опити за всеки участник - чрез подбор на предварително оценени изображения на храни (напр. Високо вкусни срещу нискокалорични ) - за предизвикване на конфликти за самоконтрол (напр. Van der Laan et al., 2014). Както твърдят други изследователи, априорната конструкция на двойки храни ограничава обобщаемостта до решения от реалния свят (напр. Lopez et al., 2018). По този начин настоящото проучване възприе нов подход към този методологичен проблем, като осъзнава всички възможни сдвоявания на храни на представителен набор от храни по време на бинарен избор. Използвано е моделиране на смесени ефекти, за да се характеризират по-добре поведението на избора на участниците на изпитание като функция както на характеристиките на пробно ниво (субективни оценки на важни измерения на избора като: вкус, здраве, плътност на калориите), така и на характеристики на ниво човек (т.е. сдържан храня се).

Използвайки този подход, предположихме, че изборът ще се предскаже предимно от предпочитанията за вкус, но - второ - също от плътността на калориите и възприеманата здравословност на двата варианта за храна (Raghunathan, Walker Naylor, & Hoyer, 2006; van der Laan et al., 2014 ), и че последните две измерения биха били по-влиятелни за сдържаните ядящи. Поради непоследователната литература за приема на храна - както е разгледана по-горе - ние не направихме прогнозни насоки дали ограничените ядящи ще изберат храни с по-ниска или по-висока калорийна плътност. Освен поведението на избор, ние се стремихме да определим видове себе си-контрол основен избор на храна при ограничени ядящи: Осъзнатият и усилен тип самоконтрол би предсказал повече конфликти при ограничените ядящи, както се проявява в по-малко преки траектории на мишката, докато по-малко съзнателен и усилен механизъм би предсказал обратното. Поради тези две контрастни теоретични разкази относно типа самоконтрол, очаквахме допълнителни изследователски анализи.

Методи

Участници

Шестдесет и девет жени-участнички бяха наети в университета в Залцбург, Австрия. Поради несъответствие (т.е. неспазване на протокола от изследването) и технически проблеми, седем субекта бяха изключени от анализите, оставяйки 62 участници за окончателния анализ. Критериите за изключване бяха (а) текущи/минали хранителни разстройства, (б) настоящи/минали психични или неврологични разстройства, (в) веганска/вегетарианска диета и (г) хранителни алергии (а-d, оценени от писмен самоотчет). Изследването е одобрено от комисията по етика на университета и всички експерименти са извършени в съответствие със съответните насоки и разпоредби. Формулярът за информирано съгласие беше получен от всички участници и подписан от пълнолетни участници или родители на непълнолетни участници (н = 3). Участниците получиха кредит от курса или плащане в размер на 55 евро. Средната възраст е 22,2 години (SD = 3,98, диапазон 16–35), а средният индекс на телесна маса е 22,2 kg/m 2 (SD = 3,11, диапазон 16,2–33,0). Ограниченото хранене се измерва с холандския въпросник за хранително поведение (Van Strien, Frijters, Bergers и Defares, 1986; М = 25,0, SD = 8,11, диапазон 11–41).

Процедура

Преди лабораторната сесия участниците попълниха набор от въпросници, включително подскалата за ограничено хранене на холандския въпросник за поведение при хранене (10 елемента, напр. „Взимате ли предвид теглото си с това, което ядете?“; Cronbach’s α = .888). За да се ограничи променливостта на глада, участниците бяха инструктирани да консумират един от пет предварително зададени обяда (

550 kcal) 3 часа преди тестването. Лабораторните тестове започнаха с прикрепването на сензори за физиологични измервания (т.е. ЕЕГ, дишане, сърдечна честота; данните не се отчитат тук). Задачата за избор на храна започна след почивка на изходни линии (

40-минутна задача за емоционално хранене (вж. Blechert, Goltsche, Herbert, & Wilhelm, 2014 за подобна задача) оценка на хранителния сигнал, отговарящ при неутрално и отрицателно емоционално състояние (ред, уравновесен между участниците).

Задача за избор на храна

За да направят задачата за избор на храна натуралистична, участниците бяха инструктирани да изберат един от двата варианта за храна, които биха предпочели да ядат по-късно, и че петте най-често избирани храни ще бъдат на разположение за дегустация/ядене след задачата (в всъщност всички храни бяха на разположение). Задачата за избор на храна беше представена с помощта на E-Prime 2.0 (Psychology Software Tools, Inc., Pittsburgh, PA, USA). На всяко изпитание (фиг. 1), когато участниците се почувстваха готови да започнат изпитанието, щракнаха върху малък правоъгълник с надпис „Старт“ в долната централна част на екрана и бяха инструктирани да преместват мишката непрекъснато в горната част на екран. След преминаване на праг (10% от вертикалната разделителна способност на екрана), се появиха две снимки на храна, една в горния ляв и една в горния десен ъгъл на екрана. Опитът завърши с избор на участници за една храна или с превишаване на максималната продължителност на пробата от 4000 ms след появата на картината. За да се реализират всички възможни комбинации между 18-те храни в бележка под линия 1 (вж. Онлайн допълнителен материал, фигура S1), на участника бяха представени 153 проучвания в индивидуално рандомизиран ред (приблизителната продължителност на задачата беше 15 минути).

самоконтрол

Пример за проба по време на задачата за избор на храна. И трите кутии представляват различни етапи от изпитването в хронологичен ред. Появата на двете снимки на храна се задейства от курсора на мишката, пресичащ прага (хоризонтална пунктирана линия в средата и десния панел, невидима за участника). Изображенията на храни, показани на тази фигура, са извлечени от базата данни с храни за храни (URL: Food-pics) и се използват повторно под лиценз Creative Commons

Задача за оценка на карти

След задачата за избор, всяка храна беше оценена чрез „сортиране“ на карти с отпечатани храни по визуална аналогова скала (VAS; в диапазона от 0 до 100; 50 см) поотделно за мотивационните измерения „моментно желание за ядене“ („Моля, сортирайте храни според желанието ви да ги ядете точно сега ”),„ вкусови качества “(„ ... по ваше общо желание “),„ калории “(„ ... според тяхното съдържание на калории “) и„ здраве “(„ ... поради тяхното здравословно състояние “). Редът на мотивното измерение беше случаен за всеки участник и картите с храни бяха размесени повторно за всяко измерение (за илюстративна фигура вж. Притурка S2).

Действителен прием на храна

След задачата за оценка на храните, всички 18 храни бяха подготвени и представени на участника. Участниците бяха свободни да изберат кои храни да дегустират и дадоха оценки на вкуса (история на корицата). Експериментаторите споменават, че храните трябва да се изхвърлят след това и са напуснали стаята за по-лична, неограничена във времето ситуация на хранене. Без да е известно на участниците, тестото преди теста след вкуса на всяка храна по-късно беше измерено с точност до грам и изразено в пропорция от предложеното количество (т.е. консумираните грамове, разделени на наличните грамове).

Анализи на данни

Стратегия за моделиране на смесени ефекти

R (R Core Team, 2016) и пакета R lme4 (Bates, Maechler, Bolker и Walker, 2015) са използвани за изчисляване на линейни модели със смесени ефекти. Като цяло, ниво 1 представляваше опити, които бяха вложени в участниците, моделирани на ниво 2. За да се избере оптимална структура на фиксирани ефекти и произволни ефекти, ние следвахме поетапна стратегия за избор на модел отгоре надолу (Diggle, Heagerty, Liang и Zeger, 2002; Zuur, Ieno, Walker, Saveliev, & Smith, 2009): Първо, a 'отвъд оптималния модел беше изчислена, включително всички теоретично интересни основни и взаимодействия като фиксирани ефекти. Второ, произволни модели тества дали моделирането на различните предсказващи наклони като произволни подобрява цялостното прилягане на модела на Akaike Information Criterion (AIC) и Bayesian Information Criterion (BIC), за да се намери оптималната структура на случайните ефекти. На трето място, премахнахме тези предсказатели от случаен модел в поетапна, обратна стратегия за заличаване, която не доведе до значително намаляване на AIC/BIC. Останалото печеливш модел след това се изчислява, като се използва ограничена оценка за максимална вероятност. По принцип всички предиктори са били стандартизирани z, като се използва средният за човека (Ниво 1) или средният (Ниво 2; ограничено хранене). Всички графики и таблици са генерирани с помощта на sjPlot (Lüdecke, 2017); наблюдаваната мощност на (значителни) фиксирани ефекти е изчислена с помощта на simr (Green & MacLeod, 2016). Точните спецификации на модела (напр. Произволни наклони, разпределения, мощност) се различават в различните анализи и по този начин са описани заедно със съответните резултати. Анализите моделират основните ефекти на възрастта на ковариатите, индекса на телесна маса и дали участникът е приключил задачата за емоционално хранене в неутрално или отрицателно емоционално състояние (наречено CondFirst). Последният фактор беше включен в анализа, за да се оценят потенциалните ефекти на пренасяне в настоящата задача, например, че остатъчните отрицателни емоции биха модулирали силата на импулса или обработката на невронната награда (и да го направят по различен начин при ограничени ядящи, напр. Wagner, Boswell, Kelley, & Heatherton, 2012). Ковариати, които нито са довели до значителни основни ефекти, нито са променили общия модел на резултатите, не са включени в печелившия модел.

Анализ на траекториите на мишката

Както беше предложено от предишни изследвания (Freeman et al., 2011; Stillman et al., 2017), траекторията на мишката се влияе от текущия процес на вземане на решения и получените от нея метрики могат да улавят конфликт, базиран на основните процеси на самоконтрол. Една метрика на конфликта е площта под кривата (AUC), която отразява степента на отклонение от идеалната траектория (еквивалентна на права линия) към избраната опция.

AUC за всяка траектория на мишката беше изчислена от

като има предвид, че н обозначава броя на елементите във вектора, векторът \ (\ overset $ >> \) се дефинира от