Codificação preditiva da frequência cardíaca em interação social verbal

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2025
Autor(a) principal: Nunes, Aline Rodrigues
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Causalidade de Granger
Codificação preditiva
Frequência cardíaca
Granger causality
Heart rate
Predictive coding
Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-08012026-092557/
Resumo: As interações sociais requerem a coordenação de diferentes comportamentos. No entanto, pouco se sabe sobre as bases fisiológicas da coordenação comportamental entre pares de indivíduos. Nossa hipótese é que a comodulação de estados fisiológicos é crucial para interações sociais eficazes. Usando a frequência cardíaca como proxy para a interocepção (a percepção e consciência do estado interno do corpo), investigamos 11 pares de amigas próximas que compartilharam suas histórias de vida. Nossos resultados mostram que os batimentos cardíacos eram modulados quando elas falavam. Além disso, identificamos uma codificação preditiva do coração via voz. Em outras palavras, a frequência cardíaca do ouvinte previu a amplitude da voz do locutor. Estes resultados indicam que a codificação preditiva do coração depende da amplitude da voz: o corpo do ouvinte se prepara para o discurso seguinte do locutor. Essa codificação preditiva pode explicar os fundamentos fisiológicos que permitem que as interações sociais ocorram com um esforço consciente aparentemente mínimo. Segue a mesma ideia do princípio da energia livre, que exige que o cérebro gere previsões contínuas para minimizar a energia livre. Aqui, mostramos que o corpo age de forma semelhante, pois o corpo/coração gera previsões contínuas para minimizar a energia livre. Finalmente, esses resultados podem abrir possibilidades para uma melhor compreensão da fisiologia de distúrbios sociais como o autismo.
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