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創造性測定の神経学的情報に基づいたオントロジーの開発
Developing a neurally informed ontology of creativity measurement.
PMID: 32682097 DOI: 10.1016/j.neuroimage.2020.117166.
抄録
創造性研究の中心的な課題は、実験心理学や認知神経科学のすべての分野と同様に、構成要素と測定値の間のマッピングを確立することである（すなわち、一連の創造的能力を最もよく捉えた一連の課題を特定すること）。関連する課題は、異なる研究者によって使用されている尺度の一貫性を高めることである。神経画像データを集約するための新しいリソースや、多変量データの構造を特定する方法の出現は、これらの課題に対処するための新しいアプローチの可能性を提示しています。創造性タスクに関連する神経活動におけるメタ分析的構造（すなわち類似性）を特定することは、創造性に関連する構成要素の類似性構造を最もよく反映するタスクのサブセットを特定するのに役立つかもしれない。ここでは、そのようなアプローチの初期の概念実証を行った。創造性に関連する構成要素間の類似性のモデルを構築するために、まず、創造性研究者を調査した。次に、NeuroSynthメタ分析ソフトウェアを使用して、創造性に関連する構成要素の同じセットを測定することを意図したタスクにロバストに関連した神経活動のマップを生成した。表現的類似性分析に基づくアプローチにより、特定の構成要素と、それらの構成要素を測定することを意図した特定のタスクが、モデル適合にプラスまたはマイナスの影響を与えることを特定した。このアプローチは、創造性の要素（すなわち、創造性構成要素間の類似性空間の次元）を捉えるための最適なタスクのセットを特定する道を指し示しており、創造性神経科学の急速な成長に伴い、創造性研究の存在論的発展を意味のあるものにする長期的な可能性を秘めている。このアプローチはニューロイメージングのメタアナリシスに依存しているため、より広範なニューロイメージングデータのセットがすでに利用可能な、より長期的に確立された分野に情報を提供するための、より直接的な可能性を秘めている。
A central challenge for creativity research-as for all areas of experimental psychology and cognitive neuroscience-is to establish a mapping between constructs and measures (i.e., identifying a set of tasks that best captures a set of creative abilities). A related challenge is to achieve greater consistency in the measures used by different researchers; inconsistent measurement hinders progress toward shared understanding of cognitive and neural components of creativity. New resources for aggregating neuroimaging data, and the emergence of methods for identifying structure in multivariate data, present the potential for new approaches to address these challenges. Identifying meta-analytic structure (i.e., similarity) in neural activity associated with creativity tasks might help identify subsets of these tasks that best reflect the similarity structure of creativity-relevant constructs. Here, we demonstrated initial proof-of-concept for such an approach. To build a model of similarity between creativity-relevant constructs, we first surveyed creativity researchers. Next, we used NeuroSynth meta-analytic software to generate maps of neural activity robustly associated with tasks intended to measure the same set of creativity-relevant constructs. A representational similarity analysis-based approach identified particular constructs-and particular tasks intended to measure those constructs-that positively or negatively impacted the model fit. This approach points the way to identifying optimal sets of tasks to capture elements of creativity (i.e., dimensions of similarity space among creativity constructs), and has long-term potential to meaningfully advance the ontological development of creativity research with the rapid growth of creativity neuroscience. Because it relies on neuroimaging meta-analysis, this approach has more immediate potential to inform longer-established fields for which more extensive sets of neuroimaging data are already available.
Copyright © 2020. Published by Elsevier Inc.