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Diplomarbeit
Titel der Arbeit
Emotionales Erleben positiv besetzter Stimuli:
Ein Vergleich der emotionalen Reaktivität auf reale und
virtuelle Hunde.
Verfasserin
Nathalie Hauk
Angestrebter akademischer Grad
Magistra der Naturwissenschaften (Mag. rer. nat.)
Wien, im Oktober 2012
Studienkennzahl:
298
Studienrichtung:
Psychologie
Betreuer:
o. Univ.-Prof. Dr. Ilse Kryspin-Exner
Danksagung
Ein großer Dank gilt Dr. Birgit U. Stetina für die Initiation dieser Studie. Des Weiteren möchte ich
mich herzlich bei o. Univ.-Prof. Dr. Kryspin-Exner bedanken, die sich in entscheidenden
Momenten für diese Diplomarbeit eingesetzt hat. Darüber hinaus gilt mein Dank Mag. Oswald D.
Kothgassner für seine Unterstützung in jederlei Hinsicht und Mag. Nina Pintzinger für das
Korrekturlesen dieser Arbeit.
Ein Dankeschön gilt dem Team der Lehr- und Forschungspraxis das am reibungslosen Ablauf
und der Umsetzung der Studie beteiligt war. Vor allem möchte ich mich bei Mag. Martina Carna
und Mag. Verena Seelmann für die Durchführung der vielen Screenings unserer Testpersonen
bedanken. Ein besonderes Dankeschön gilt Mag. Iris Schöberl und Mag. Nadja Veltezin, die für
zahlreiche Stunden ihre Hunde Ekhaya und Dancer zur Verfügung gestellt haben. Ohne sie wäre
diese Studie nicht möglich gewesen! Ich möchte mich herzlich bei meiner Kollegin, Mag.
Elisabeth Kastenhofer, für die gute Zusammenarbeit bedanken. Und natürlich möchte ich mich
an dieser Stelle auch bei den Testpersonen bedanken, die sich dazu bereit erklärt haben an der
Studie teilzunehmen und sich die dafür notwendige Zeit genommen haben.
Mein persönlicher Dank richtet sich vor allem an meine Eltern, für ihre jahrelange – auch
finanzielle – Unterstützung während meines Studiums, an meine Tanten für ihre Fürsorge und
natürlich an meinen Freund für seinen andauernden Zuspruch und das Korrekturlesen dieser
Arbeit.
If it be a thing external that causes thy grief,
know, that it is not that properly that doth cause it,
but thine own conceit and opinion concerning the thing:
which thou mayest rid thyself of, when thou wilt.
Marcus Aurelius, Meditations, Book VIII, 45.
(Übersetztung von Meric Casaubon)
Inhaltsverzeichnis
1
Einleitung ....................................................................................................................................1
2
Theorie .........................................................................................................................................3
2.1
Emotionsregulation ....................................................................................................................... 3
2.1.1
Emotionsregulationsstrategien...................................................................................................... 7
2.1.2
Emotionsregulation und affektive Auswirkungen ................................................................. 8
2.1.3
Emotionsregulation und kognitive Auswirkungen ................................................................ 9
2.1.4
Emotionsregulation und soziale Auswirkungen ................................................................... 10
2.1.5
Emotionsregulation und psychische Störungen ................................................................... 10
2.2
Psychophysiologische Parameter der Emotionsforschung.......................................... 11
2.2.1
Herzratenvariabilität (HRV) .......................................................................................................... 12
2.2.2
Parameter der HRV ........................................................................................................................... 14
2.2.2.1
Zeitbereichsbezogene Parameter: ............................................................................................................ 14
2.2.2.2
Frequenzbereichsbezogene Parameter: ................................................................................................ 16
2.2.3
2.2.3.1
Alter........................................................................................................................................................................ 17
2.2.3.2
BMI ......................................................................................................................................................................... 17
2.2.3.3
Rauchen ................................................................................................................................................................ 17
2.2.3.4
Psychische Störungen .................................................................................................................................... 17
2.2.4
2.3
HRV und Emotionsregulation ....................................................................................................... 19
Tiergestützte psychologische Intervention ....................................................................... 21
2.3.1
2.3.1.1
Psychologische Komponenten ...................................................................................................... 22
Hundegestützte Intervention bei psychischen Störungen ............................................................ 23
2.3.2
Physiologische Komponenten....................................................................................................... 25
2.3.3
Robotic pets .......................................................................................................................................... 27
2.4
Virtuelle Realität ......................................................................................................................... 29
2.4.1
Virtuelle Simulation und Hardware ........................................................................................... 29
2.4.1.1
Presence ............................................................................................................................................................... 29
2.4.1.2
Head Mounted Display (HMD) ................................................................................................................... 30
2.4.2
3
Ausgewählte Korrelate der HRV .................................................................................................. 17
Anwendungsbereiche in der klinischen Psychologie .......................................................... 30
2.4.2.1
Posttraumatische Belastungsstörung ..................................................................................................... 32
2.4.2.2
Angststörungen ................................................................................................................................................. 32
2.4.2.3
Schmerzbehandlung ....................................................................................................................................... 33
Forschungsfragen und Hypothesen ................................................................................ 35
3.1
Vergleich realer und virtueller Stimuli ............................................................................... 35
3.1.1
Statistische Hypothesen .................................................................................................................. 36
3.2
Vergleich der Emotionsregulationsstrategien.................................................................. 37
3.2.1
4
3.2.1.1
Subjektiv wahrgenommene affektive Veränderung ......................................................................... 38
3.2.1.2
Objektiv gemessene physiologische Veränderung (HRV, Puls) .................................................. 39
Methoden .................................................................................................................................. 40
4.1
Studiendesign ............................................................................................................................... 40
4.2
Operationalisierung der experimentellen Phase ............................................................ 42
4.2.1
Stimuli der Versuchsgruppe 1 ...................................................................................................... 44
4.2.2
Stimuli der Versuchsgruppe 2 ...................................................................................................... 45
4.3
Erhebungsinstrumente ............................................................................................................. 46
4.3.1
Informed Consent & Demographischer Fragebogen ........................................................... 46
4.3.2
Symptomscreening for DSM-IV (SYS)........................................................................................ 46
4.3.3
Emotion Regulation Questionnaire (ERQ)............................................................................... 46
4.3.4
Positive and Negative Affect Schedule (PANAS) ................................................................... 47
4.3.5
Biofeedback .......................................................................................................................................... 48
4.3.6
Head Mounted Display ..................................................................................................................... 50
4.4
Stichprobenbeschreibung ........................................................................................................ 51
4.4.1
Ein- und Ausschlusskriterien ........................................................................................................ 51
4.4.2
Demographische Zusammensetzung ......................................................................................... 52
4.4.3
Stichprobenbeschreibung anhand studienspezifischer Faktoren ................................. 53
4.4.4
Umgang mit fehlenden Werten und Ausreißern ................................................................... 55
4.5
5
Statistische Hypothesen .................................................................................................................. 38
Statistische Auswertung ........................................................................................................... 56
Ergebnisdarstellung ............................................................................................................. 58
5.1
Vergleich realer und virtueller Stimuli ............................................................................... 58
5.2
Emotionsregulationsstrategien in Versuchsgruppe 1 ................................................... 61
5.2.1
Positiver Affekt ................................................................................................................................... 61
5.2.2
Negativer Affekt .................................................................................................................................. 63
5.2.3
LnRMSSD ............................................................................................................................................... 65
5.2.4
LnSDNN .................................................................................................................................................. 67
5.2.5
Puls........................................................................................................................................................... 70
5.3
Emotionsregulationsstrategien in Versuchsgruppe 2 ................................................... 72
5.3.1
Positiver Affekt ................................................................................................................................... 72
5.3.2
Negativer Affekt .................................................................................................................................. 74
5.3.3
LnRMSSD ............................................................................................................................................... 76
5.3.4
LnSDNN .................................................................................................................................................. 78
5.3.5
Puls........................................................................................................................................................... 80
6
Interpretation und Diskussion ......................................................................................... 84
7
Einschränkungen der Studie ............................................................................................. 89
8
Zusammenfassung................................................................................................................. 90
9
Abstract ..................................................................................................................................... 92
9.1
Abstract (Deutsch) ...................................................................................................................... 92
9.2
Abstract (Englisch)...................................................................................................................... 92
10
Abbildungsverzeichnis .................................................................................................... 93
11
Tabellenverzeichnis ......................................................................................................... 95
12
Literaturverzeichnis ......................................................................................................... 98
13
Appendix ............................................................................................................................ 107
Appendix A: Erklärung .........................................................................................................................107
Appendix B: Curriculum Vitae ...........................................................................................................108
Appendix C: Publikationsliste ............................................................................................................109
1 Einleitung
Im Leben gibt es häufig Konfliktsituationen die mehr oder weniger intensiv erlebt werden. Wie
Marcus Aurelius (121 – 180 n. Chr.) bereits vor fast 2000 Jahren feststellte, besitzen Menschen
außergewöhnliche Fähigkeiten ihr Gefühlsleben durch Wahrnehmung und Kognition zu
beeinflussen (Ochsner & Gross, 2005). Die Art und Weise wie an Konflikte herangetreten wird,
beeinflusst maßgeblich den Ausgang des Konflikts sowie das eigene emotionale Wohlergehen.
Die Fähigkeit, seine Emotionen zu regulieren, ist essentiell für das soziale Zusammenleben sowie
für die Erreichung persönlicher Ziele. Individuelle Unterschiede in der emotionalen Reaktivität
und der Fähigkeit zur Emotionsregulation beeinflussen das Wohlbefinden, das Sozialverhalten
und die Gesundheit – sowohl innerhalb eines normalen Rahmens, als auch innerhalb eines
pathologischen Rahmens (Ochsner et al., 2005). Gewisse Störungsbilder wie Angststörungen
und affektive Störungen gehen beispielweise mit typischen Veränderungen im emotionalen
Erleben und der emotionalen Regulation einher (Berking, 2008). Dabei spielt es eine
entscheidende Rolle, welche Strategien angewendet werden, um Emotionen zu regulieren. So
führt die Unterdrückung von negativen Emotionen zu einer Intensivierung der Emotion, zu
vermindertem Erinnerungsvermögen sowie zu einer Aktivierung des sympathischen
Nervensystems (John & Gross, 2004). Die kognitive Neubewertung von negativen Emotionen
führt währenddessen zu einer Abnahme der erlebten Intensität sowie zu einer Abnahme der
sympathischen Aktivierung (John et al., 2004).
Zur Erforschung der emotionalen Reaktivität auf positiv besetzte Stimuli eignen sich Hunde
besonders gut. Sie stellen soziale Stimuli dar, die von meisten Menschen positiv assoziiert
werden (Abate, Zucconi & Boxer, 2011). Gleichzeitig begegnen Tiere Menschen vorurteilsfrei
und der Effekt der Interaktion wird nicht durch Sprache konfundiert. In zahlreichen
wissenschaftlichen Studien wurden die positiven Auswirkungen von Tieren auf den Menschen
untersucht
und
bestätigt
(Matuszek,
2010).
Tiergestützte
Therapieformen
und
Behandlungsmethoden erfreuen sich immer größer Beliebtheit und erfahren mehr
wissenschaftliche Aufmerksamkeit. Positive Effekte auf das Wohlbefinden des Menschen
wurden bislang allerdings nicht nur bei realen Hunden, sondern auch bei Roboterhunden
festgestellt, die haushundtypisches Verhalten imitieren (Kramer, Friedmann & Bernstein, 2009;
Melson, Kahn, Beck & Friedman, 2009). Durch den Einsatz von Roboterhunden können
Bedenken hinsichtlich Tierschutz und Übertragung von Krankheiten ausgeräumt werden. So
stellt sich die Frage, ob der positive Effekt eines Hundes auch durch die Präsenz eines virtuellen
Hundes erzeugt werden kann.
Der Vorteil virtueller Simulationen liegt in der Möglichkeit, jede erdenkliche Umwelt, ob an die
Realität angelehnt oder frei erschaffene Fantasiewelt, kreieren zu können. Durch den Einsatz
1
von virtuellen Simulationen verändert sich auch das Gesundheitswesen. In der Medizin üben
Chirurgen das Durchführen komplizierter Operationen in Simulatoren oder erstellen Diagnosen
an virtuellen Patienten. Auch im Bereich klinisch-psychologischer Behandlung und
Psychotherapie wurden in den letzten Jahren vermehrt innovative Entwicklungen eingesetzt:
Virtuelle Realität erwies sich in der Forschung bereits als effektive Behandlungsmethode für ein
breites Spektrum an klinischen Störungen, wie zum Beispiel Phobien, Essstörungen, Depression
und Posttraumatische Belastungsstörungen (vgl. Garcia-Palacios, Hoffman, Carlin, Furness &
Botella, 2002; Gorini, A. et al., 2010; Riva, 2011; Saidel-Goley, Albiero & Flannery, 2012).
Virtuelle Simulationen bieten die Möglichkeit in der Realität nur schwer zu erreichende oder mit
hohen Kosten verbundene Situationen und Orte aufzusuchen. Somit wird der Einsatz virtueller
Simulationen immer wichtiger in der zukünftigen psychologischen Behandlung. Daher ist es
wichtig zu untersuchen, ob sich Sachverhalte aus der physischen Realität ohne weiteres auch auf
virtuelle Umwelten übertragen lassen. Wobei davon ausgegangen wird, dass die Simulation
einer realen Situation ausreicht, um Emotionen und körperliche Reaktionen auszulösen (Gorini,
Griez, Petrova & Riva, 2010a).
Diese Arbeit widmet sich drei Themenbereichen: Erstens wird an der Schnittstelle Mensch-Tier
untersucht, welche Auswirkungen die bloße Anwesenheit eines Hundes auf den Menschen hat
beziehungsweise ob durch seine Anwesenheit physiologisch messbare affektive Veränderungen
beim Menschen nachzuweisen sind. Zweitens geht es darum, an der Schnittstelle MenschTechnik zu untersuchen, inwiefern die Reaktivität auf reale Hunde mit der Reaktivität auf
virtuelle Hunde vergleichbar ist. Drittens soll untersucht werden, ob sich mögliche Unterschiede
in
der
emotionalen
Reaktivität
durch
die
Verwendung
unterschiedlicher
Emotionsregulationsstrategien erklären lassen. So wird erwartet, dass sich Personen, die auf die
Anwesenheit eines Hundes mit einer positiven emotionalen Veränderung reagieren, in der
Anwendung der Emotionsregulationsstrategien „kognitive Umbewertung“ und „behaviorale
Unterdrückung“ von den Personen unterscheiden, die auf die Anwesenheit eines Hundes mit
einer negativen emotionalen Veränderung reagieren.
2
2 Theorie
2.1 Emotionsregulation
Die Fähigkeit, seine eigenen Emotionen zu regulieren, ist von essentieller Bedeutung, sowohl für
das gesellschaftliche Zusammenleben, als auch für die Erreichung persönlicher Ziele. Es ist
notwendig, Emotionen bei anderen deuten zu können und seine eigenen Emotionen
kontextabhängig zu adaptieren. Eine Unfähigkeit, eigene Emotionen adäquat zu regulieren wird
mit vielen psychischen Störungen in Zusammenhang gebracht und als psychopathologisches
Symptom eingestuft (Gross & Thompson, 2007).
Die weitgehende Übereinstimmung über das Vorhandensein sogenannter Basisemotionen, die in
allen Kulturen und sogar bei Tieren nachgewiesen wurden, geht auf die Forschung Darwins
zurück (Payk, 2007a). An seine These anschließend formulierten Plutchik und Ekman acht
beziehungsweise sechs Basisemotionen, nämlich Angst, Wut, Ekel, Trauer, Überraschung,
Freude, Akzeptanz und Antizipation (Ekman, 1984; Plutchik, 1980). Schachter und Singer
verdeutlichten bereits mit ihren Experimenten der 60er und 70er Jahre das Zusammenspiel
physiologischer und kognitiver Prozesse bei der Entstehung von Emotionen (Lazarus & Alfert,
1964; Schachter, 1964; Schachter & Singer, 1962): Durch äußere (oder innere) Veränderungen
werden physiologische Prozesse in Gang gesetzt. Die Wahrnehmung der physiologischen
Veränderung (zum Beispiel erhöhter Puls, Erröten usw.) wird kognitiv verarbeitet. Die
Gesamtsituation wird anhand von individuellen Erfahrungen bewertet und hat einen
bestimmenden Einfluss, sowohl auf die Intensität des emotionalen Erlebens als auch auf die
Qualität der Emotion. Ein Beispiel dafür ist das Auftreten eines akuten Stressreizes: im
Organismus setzen adaptive Prozesse ein, wie zum Beispiel die Ausschüttung von Cortisol
(Hellhammer & Schubert, 2012). Darüber hinaus werden auch psychologische Reaktionen in
Gang gesetzt, wie die Regulation von Emotionen. Die Intensität einer Emotion und sogar die
Emotion an sich können sich durch Regulierung innerhalb weniger Sekunden ändern und
resultieren
in
veränderter
Emotionsexpression
(Hellhammer
et
al.,
2012).
Dieser
Adaptionsprozess ist notwendig, um den Stressreiz zu verarbeiten, und unterscheidet sich
interindividuell (Lazarus, 1993).
Die moderne Emotionsforschung konzentriert sich hauptsächlich auf die Frage, wie Emotionen
entstehen und wie sie reguliert werden. Per Definition werden Emotionen durch das Abwägen
emotionaler Hinweisreize ausgelöst, das heißt wenn befunden wird, dass einem etwas
Bedeutsames passiert, entstehen Emotionen (Gross & John, 2003; Haga, Kraft & Corby, 2009).
Die Bewertung emotionaler Hinweisreize erfolgt demzufolge nach persönlichem Sinngehalt oder
subjektiv empfundener Relevanz und je nach dem wie sich Relevanzen über die Zeit hinweg
3
verändern, verändern sich auch die dazugehörigen Emotionen (Gross et al., 2007). Emotionen
wirken sich im gesamten Organismus in Form von Veränderungen im zentralen und peripheren
Nervensystem aus, die Wahrnehmungs- und Verhaltensänderungen nach sich ziehen (Mauss,
Levenson, McCarter, Wilhelm & Gross, 2005). Emotionen kommen nicht nur eine entscheidende
Rolle bei der nötigen Anpassung des Verhaltens an eine spezifische Situation zu, sondern sie
beschleunigen Entscheidungsverhalten, verbessern das Erinnerungsvermögen für relevante
Ereignisse und unterstützen soziale Interaktion (Gross et al., 2007). Wenngleich Emotionen eine
Funktion darin erfüllen, unser Verhalten zu lenken, ist es wichtig festzuhalten, dass Emotionen
auch irreführend sein können (Haga et al., 2009). Das Erleben von Emotionen kann zwar
Verhaltensänderungen auslösen, jedoch sind menschliche Verhaltensweisen und Reaktionen
nicht allein durch Gefühle bestimmt, sondern können auf verschiedene Arten beeinflusst
werden. Im Sinne der Facial Feedback Theorie kann zum Beispiel rein mechanisch ausgeführtes
Lächeln zu einer gehobenen Stimmung führen (Adelmann & Zajonc, 1989; Rutledge & Hupka,
1985). Diese Beeinflussbarkeit von Gefühlen macht es überhaupt erst möglich, Emotionen zu
regulieren und in weiterer Folge Emotionsregulation zu untersuchen (Mauss et al., 2005).
Emotionsregulation basiert auf der Beobachtung, welche Emotionen zu welchem Zeitpunkt
auftreten. Durch Emotionsregulation wird verändert, wie Emotionen erlebt und ausgelebt
werden. Bei der Anwendung von Emotionsregulationsstrategien geht es vor allem darum, die
Intensität und Dauer erlebter Emotionen zu beeinflussen (Haga et al., 2009).
Das Modal Model of Emotion beschreibt den Vorgang der Emotionsregulation auf einem
zeitlichen Kontinuum (John et al., 2004). Die Prämisse des Modal Model of Emotion besteht in der
Annahme, dass sich Emotionen über einen zeitlichen Verlauf hinweg entwickeln und
Emotionsregulation in verschiedenen zeitlichen Phasen der Emotionsgenerierung stattfinden
kann (John et al., 2004). Wie bereits beschrieben, beginnt der Emotionsgenerationsprozess mit
der Evaluation von emotionalen Hinweisreizen, die extern (Situation) oder intern (innerhalb des
Individuums) gelagert sein können. Die Wahrnehmung und Evaluation der Hinweisreize löst
eine Reihe von aufeinander abgestimmten Reaktionstendenzen aus, welche Veränderungen im
Erleben, im Verhalten und im physiologischen System hervor bringen (John et al., 2004).
Die emotionale Reaktion eines Einzelnen kann die Gesamtsituation verändern und beeinflusst
diese somit wirkt rückwirkend (siehe Abbildung 1) (Gross et al., 2007). Somit werden auch die
folgenden Situationen und die Wahrscheinlichkeit für das Auftreten neuer oder anderer
Emotionen beeinflusst.
4
Abbildung 1: Rückkoppelungsprozess von emotionalen Reaktionen im Modal Model of Emotion (Gross et al.,
2007)
Um die Rekursivität von Emotionen zu verdeutlichen kann Abbildung 2 herangezogen werden
(Gross et al., 2007): Auf Situation S (Streit zwischen zwei Personen) folgt Reaktion R (eine der
Personen beginnt zu weinen). Reaktion R bewirkt eine Veränderung der Situation S hin zu S’
(Interaktion mit einer Person die weint), was zu einer neuen Reaktion R’ führt (Entschuldigung).
Dies wiederum resultiert in einer abermals veränderten Situation S’’ (Interaktion mit einer
Person die sich entschuldigt hat) mit einer dementsprechend veränderten Reaktion R’’ (Scham)
und so weiter.
Abbildung 2: Verkettung von Situations-Reaktions-Abfolgen (Gross et al., 2007)
Das Modal Model of Emotion stellt die Emotionsgenerierung als einen in Phasen ablaufenden
zeitlichen
Prozess
dar.
Emotionsregulation
ist
in
allen
Phasen
innerhalb
des
Emotionsgenerierungsprozess möglich (John et al., 2004). Emotionsregulation kann durch die
Anwendung
verschiedener
Strategien
stattfinden.
Die
Emotionsregulationsstrategien
unterscheiden sich im Zeitpunkt der Anwendung innerhalb des Emotionsregulationsprozesses
und stellen gleichzeitig fünf verschiedene Klassen von Emotionsregulationsstrategien dar (siehe
Abbildung 3) (Gross et al., 2007).
5
Abbildung 3: Fünf Klassen von Emotionsregulationsstrategien im Modal Model of Emotion (Gross et al., 2007)
Situationsselektion bezieht sich auf die Auswahl oder Vermeidung gewisser Orte, Personen oder
Aktivitäten, um Emotionen zu regulieren. Durch Situationsmodifikation wird eine bereits
ausgewählte Situation verändert und beeinflusst, um die emotionale Wirkung der Situation zu
modifizieren. Darüber hinaus kann die Situation unter verschiedenen Aspekten betrachtet
werden. Aufmerksamkeitsausrichtung wird angewendet, um Aspekte auszuwählen auf die die
Aufmerksamkeit fokussiert wird. Nach der Auswahl situationsspezifischer Aspekte wird der
Situation, durch kognitive Bewertung, eine von vielen möglichen Bedeutungen zugeschrieben.
Schließlich kann die Reaktion (Verhalten, Erleben und Physiologie) auf Emotionen moduliert
werden, nachdem eine Reaktionstendenz bereits initiiert wurde.
Emotionsregulationsstrategien lassen sich grob in „auf Vorausgehendes (den Grund, die
Ursache) ausgerichtete Strategien“ und in „auf Reaktionen ausgerichtete Strategien“ einteilen
(John et al., 2004). Die ersten vier Emotionsregulationsstrategien gehören zu den „auf
Vorausgehendes ausgerichtete Strategien“. Sie werden eingesetzt, bevor eine Reaktionstendenz
aktiviert
und
bestimmte
Veränderungen
initiiert
sind.
Die
letzten
beiden
Emotionsregulationsstrategien sind „auf Reaktionen ausgerichtete Strategien“. Strategien die
sich auf die Reaktion beziehen werden eingesetzt, nachdem die Reaktionstendenz bereits
aktiviert wurde.
Zusätzlich unterscheidet sich die Anwendung verschiedener Emotionsregulationsstrategien in
ihrer Auswirkung auf die psychische und physiologische Gesundheit. Die Art und Weise, wie
Emotionen reguliert werden, beeinflusst das psychische Wohlbefinden eines Menschen (Haga et
al., 2009). So sind einige Strategien für die kognitive, soziale und affektive Entwicklung
förderlicher als andere (John et al., 2004). Relevant ist also nicht das Ausmaß der Regulation,
sondern die Art der angewendeten Emotionsregulationsstrategie.
6
2.1.1 Emotionsregulationsstrategien
Für die vorliegende Arbeit wurden Emotionsregulationsstrategien ausgewählt die im Alltag
häufig Anwendung finden, wissenschaftlich gut erforscht und somit konkret definiert sind:
kognitive Umstrukturierung (cognitive reappraisal) und Unterdrückung (expressive suppression).
Außerdem werden durch diese Auswahl beide Arten der Emotionsregulation, „auf
Vorausgehendes ausgerichtete Strategien“ und „auf Reaktionen ausgerichtete Strategien“,
berücksichtigt.
John et al. (2004) definieren kognitive Umstrukturierung (im Folgenden Neubewertung
genannt) als einen zielgerichteten Akt, durch den eine emotionsauslösende Situation derart
umbewertet wird, dass das subjektive Erleben der Emotion abgeschwächt wird. Neubewertung
findet in einem früheren Stadium der Emotionsgenerierung statt als Unterdrückung: Direkt nach
der Wahrnehmung eines emotionsauslösenden Stimulus. Durch Neubewertung wird sowohl die
Wahrnehmung der Emotion an sich moduliert, als auch die emotionale Reaktion darauf (Haga et
al., 2009). Als Beispiel führen John et al. (2004) die Situation eines Vorstellungsgesprächs an, die
möglicherweise furchtauslösend sein kann. Diese Situation kann derart umbewertet werden,
dass in ihr eine Chance gesehen wird, ein Unternehmen kennen zu lernen und sich zu
entscheiden, ob man für dieses arbeiten möchte – was die Situation weniger beängstigend
erscheinen lässt. Unter Unterdrückung verstehen John et al. (2004) einen passiven Vorgang im
Sinne des Unterlassens eines emotionalen Verhaltens. Unterdrückung geschieht, im Vergleich zu
Neubewertung, in einem späteren Stadium der Emotionsgenerierung und moduliert lediglich die
emotionale Reaktion auf einen Stimulus, nicht jedoch die Wahrnehmung der Emotion an sich
(Haga et al., 2009; John et al., 2004). Beispielhaft hierfür ist das Behalten eines „Pokerface“ trotz
erlebter Freude über ein gutes Blatt (John et al., 2004). Beide Strategien haben das Ziel, eine
Verminderung der Intensität der erlebten Emotion herbei zu führen (Haga et al., 2009).
Bei der gewohnheitsmäßigen Anwendung von Neubewertung und Unterdrückung gibt es
individuelle Unterschiede. In einer groß angelegte Studie (N = 489) von Haga, Kraft und Corby
(2009) wurde herausgefunden, dass Neubewertung signifikant öfter eingesetzt wurde als
Unterdrückung; außerdem erreichten Männer höhere Werte in Unterdrückung als Frauen.
Bezüglich Neubewertung konnten keine Unterschiede festgestellt werden. Mit ansteigendem
Alter nahmen die Werte in Unterdrückung zu (Haga et al., 2009). Darüber hinaus konnten in der
Stichprobe kulturelle Unterschiede beim Gebrauch der zwei Emotionsregulationsstrategien
festgestellt werden. Amerikaner erzielten höhere Werte in Unterdrückung als Norweger und
Australier; Australier hatten darüber hinaus höhere Werte in Neubewertung als Norweger
(Haga et al., 2009). Auch in einer früheren Studie (Gross et al., 2003) wurden höhere Werte für
Unterdrückung bei Menschen, die in Amerika als ethnische Minderheit lebten, gefunden. Die
Anwendung von Emotionsregulationsstrategien hat einen Einfluss auf das allgemeine
7
Wohlbefinden und die Gesundheit, wie in Kapitel 2.1.2 näher erläutert wird. Es ist daher von
Bedeutung, wie kulturelle Normen den Umgang mit Emotionen beeinflussen und ob die
Verwendung
von
Emotionsregulationsstrategien
zu
Unterschieden
im
allgemeinen
Wohlbefinden in diesen Kulturen führen könnte
Die Ergebnisse bezüglich Geschlecht und Alter konnten von Wiltink et al. (2011) bestätigt
werden. Die in Deutschland landesweit durchgeführte Studie (N = 2524) untersuchte den
Zusammenhang von Emotionsregulationsstrategien und demografischen Variablen, sowie Angst
und Depression (siehe Kapitel 2.2.4). Sie fanden eine positive Korrelation zwischen der
Anwendung von Unterdrückung und Alter. Außerdem erzielten Männer höherer Werte in
Unterdrückung als Frauen. Darüber hinaus fanden sie Zusammenhänge mit anderen
demographischen Variablen: Personen mit höherem Bildungsstand oder höherem Einkommen
und Personen, die sich in Partnerschaft befanden, wiesen niedrigere Werte in Unterdrückung
auf als Personen, die nicht in Partnerschaft lebten, einen niedrigeren Bildungsstand oder ein
niedrigeres Einkommen hatten. Bezüglich Neubewertung konnte keine Variable einen
signifikanten Zusammenhang hervorbringen.
2.1.2 Emotionsregulation und affektive Auswirkungen
Es gibt Belege dafür, dass die gewohnheitsmäßige Anwendung von Emotionsregulationsstrategien einen Einfluss auf das subjektive Wohlbefinden des Menschen hat. Es wurde
festgestellt, dass „Neubewerter“ öfter positive Emotionen und weniger oft negative Emotionen
wahrnehmen und ausleben als Personen mit niedrigeren Werten in Neubewertung (Gross et al.,
2003). „Unterdrücker“ nahmen seltener positive Emotionen wahr und lebten diese auch seltener
aus als Personen mit geringeren Werten in Unterdrückung. Bezüglich negativer Emotionen
konnte bei „Unterdrückern“ weder ein Zusammenhang zur Emotionswahrnehmung, noch zum
Ausleben negativer Emotionen festgestellt werden (Gross et al., 2003). Die Ergebnisse finden in
aktuellen Studien weitere Bestätigung: Je höher die Werte in Neubewertung, desto höher der
allgemeine positive Affekt und desto niedriger der allgemeine negative Affekt (Haga et al., 2009).
Unterdrückung hingegen geht mit niedrigeren Werten auf der positiven Affektskala und höheren
Werten auf der negativen Affektskala einher (Haga et al., 2009). Es konnten auch
Zusammenhänge für Neubewertung und Unterdrückung mit den Persönlichkeitsdimensionen
der „Big Five“ festgestellt werden. Dies ist besonders interessant, da Neurotizismus und
Extraversion jeweils mit bestimmten Neigungen zur Empfindung von negativer und positiver
Affektivität einhergehen. So wurden für Neubewertung negative Korrelationen mit der
Dimension Neurotizismus erhoben, während Unterdrückung negativ mit Extraversion
korrelierte (Gross et al., 2003).
8
Darüber hinaus wurden auch Zusammenhänge zwischen der generellen Lebenszufriedenheit
und der Anwendung von Neubewertung und Unterdrückung gefunden. Je höher der Wert ist,
den eine Person in Neubewertung erreicht, umso zufriedener ist sie mit ihrem Leben. Im
Gegensatz dazu sind Personen mit höheren Werten in Unterdrückung signifikant unzufriedener
(Haga et al., 2009). Neubewertung erwies sich gegenüber der Unterdrückung von Emotionen
demnach als adaptivere Strategie. Es ist jedoch zu bemerken, dass beide Strategien benötigt
werden und stark abhängig vom situativen Kontext sind.
Aus experimentellen Studien geht hervor, dass die Unterdrückung von emotionalem Erleben
unterschiedliche Auswirkungen hat, je nachdem, ob positive oder negative Emotionen
unterdrückt werden. Unterdrückung von negativ erlebten Emotionen geht zwar mit einer nach
außen hin verringerten Emotionalität einher (das heißt, die Emotion wird nicht ausgelebt oder
nach außen hin gezeigt), jedoch wird durch die Unterdrückung das subjektive emotionale
Erleben (also das Erleben der negativen Gefühle) nicht verändert (Gross et al., 2003). Durch die
Unterdrückung positiver Emotionen wird allerdings im Gegensatz zu negativen Emotionen das
Erleben der positiven Gefühle abgeschwächt (Gross et al., 2003). Außerdem konnte gezeigt
werden, dass die Unterdrückung negativer Emotionen mit einer erhöhten physiologischen
Aktivierung des kardiovaskulären Systems beziehungsweise mit erhöhter sympathischer
Aktivierung und erhöhter elektrodermaler Aktivität einhergeht (John et al., 2004). Durch die
kognitive Neubewertung einer emotionsauslösenden Situation konnten sowohl das gezeigte
Verhalten (also das Ausleben von negativen Emotionen), als auch das subjektive Erleben von
negativen Emotionen verringert werden (John et al., 2004).
2.1.3 Emotionsregulation und kognitive Auswirkungen
Die Tatsache, dass Unterdrückung mit erhöhter physiologischer Aktivierung einhergeht, ist nach
John et al. (2004) ein Hinweis darauf, dass Unterdrückung ein aktiver kognitiver Prozess ist, der
mit Anstrengung einhergeht. Demnach wird durch das Unterdrücken von Verhaltensweisen die
Kapazität für andere kognitive Aktivitäten verringert. Dies geht unter anderem mit einer
beeinträchtigten Erinnerungsfähigkeit für soziale Informationen für den Zeitraum des
Unterdrückens einher (John et al., 2004). Bei einer Untersuchung an Liebespaaren, die einer
emotional intensiven sozialen Situation ausgesetzt waren (über Beziehungsprobleme sprachen),
wurde
herausgefunden,
dass
jene
Probanden,
die
Unterdrückung
als
Emotionsregulationsstrategie anwendeten, sich an weniger Inhalte des Gesprächs erinnern
konnten als jene Probanden, die Neubewertung als Strategie anwendeten (Richards, Butler &
Gross, 2003). Außerdem führte die Unterdrückung im Vergleich zu Neubewertung zu einer
erhöhten Erinnerungsleistung für die während des Gesprächs erlebten Emotionen (Richards et
al., 2003).
9
2.1.4 Emotionsregulation und soziale Auswirkungen
Durch die weiter oben beschriebene eingeschränkte kognitive Kapazität entgehen dem
Unterdrückenden für das Gespräch wichtige Informationen. Er wirkt auf andere abweisend und
ausweichend, als wäre er nicht im Einklang mit dem Gesprächsverlauf (John et al., 2004).
Personen, die ihre Emotionen und ihr damit in Verbindung stehendes Verhalten unterdrücken,
zeigen auch weniger situationsangepasste Mimik (John et al., 2004). Der verminderte mimische
Gesichtsausdruck wirkt stressend auf den Interaktionspartner, was sich durch physiologische
Messungen nachweisen lässt: Probanden wurden gebeten, entweder eine Neubewertungs- oder
eine Unterdrückungsstrategie während eines Gesprächs anzuwenden. Währenddessen wurden
an ihren Gesprächspartnern psychophysiologische Messungen durchgeführt, um zu eruieren,
wie anstrengend sie die Interaktion mit dem jeweiligen Strategietyp empfanden. Die Partner von
„Unterdrückern“ hatten eine signifikant größere Zunahme an physiologischer Aktivierung, als
die Partner der „Neubewerter“ (Butler et al., 2003). Diese Erkenntnisse haben weitreichende
Auswirkungen auf die soziale Situation von Menschen, die Unterdrückung gewohnheitsmäßig
als Emotionsregulationsstrategie anwenden (John & Gross, 2004).
2.1.5 Emotionsregulation und psychische Störungen
Bei einer Vielzahl psychischer Störungen ist zumeist der Umgang mit negativen Emotionen
problematisch. Die Emotionsforschung konzentriert sich deshalb vornehmlich auf den Umgang
mit Stress oder belastenden Ereignissen (Berking, 2008).
Als Beispiel kann die Borderline Persönlichkeitsstörung (BPS) angeführt werden: Sie wird mit
einer mangelnden Fähigkeit, Emotionen wahrzunehmen, zu benennen und zu regulieren
assoziiert (Berking, 2008). Eine nichtklinische Stichprobe, die jedoch signifikante BPS Merkmale
aufwies, hatte höhere Werte in negativer Affektivität und Depression (Trull, Useda, Conforti &
Doan, 1997) und verwendete ein höheres Maß an Unterdrückung negativer Gedanken als
Personen ohne BPS Merkmale (Cheavens et al., 2005). Unterdrückung negativer Emotionen
führt zu einer erhöhten physiologischen Aktivierung und zu einer Intensivierung der erlebten
Emotion (John et al., 2004). Dies gipfelt bei BPS Patienten in emotionalen Entladungen in Form
von Wutausbrüchen (Salsman & Linehan, 2012). Durch ein Regressionsmodell konnte
nachgewiesen werden, dass es einen signifikanten Zusammenhang zwischen der mangelnden
Fähigkeit zur Emotionsregulation und dem Vorhandensein von BPS Symptomen gibt (Salsman et
al., 2012).
Darüber hinaus konnten für Unterdrückung positive Korrelationen mit Symptomen von
Depression und Angststörungen nachgewiesen werden; für Neubewertung wurden negative
Korrelationen mit Symptomen von Depression und Angststörungen gefunden (Wiltink et al.,
10
2011). Der Zusammenhang zwischen gewohnheitsmäßiger Anwendung von Unterdrückung mit
Angst- und Depressionssymptomatik konnte auch in anderen Studien belegt werden (vgl. Haga
et al., 2009). Darüber hinaus kann die Art der verwendeten Emotionsregulationsstrategie
einerseits den Genesungsfortschritt bei Depressionspatienten vorhersagen und andererseits die
Wahrscheinlichkeit berechnen, mit der Personen, die an schweren Depressionen leiden, eine
chronische Depression entwickeln (Arditte & Joormann, 2011).
Auch bei Essstörungen spielt eine mangelnde Fähigkeit zur Emotionsregulation eine
entscheidende
Rolle.
Patienten
mit
Essstörungen
haben
generell
ein
intensiveres
Emotionserleben als gesunde Probanden (Overton, Selway, Strongman & Houston, 2005) und
haben Probleme mit der Identifizierung von Emotionen (Sim & Zeman, 2006). In einer Studie
mit jungen Mädchen (neun bis fünfzehn Jahre) wurde herausgefunden, dass der BMI,
Unzufriedenheit mit dem eigenen Körper und die mangelnde Fähigkeit, Emotionen zu erkennen,
die Wahrscheinlichkeit für eine Essstörung voraussagen konnten. Darüber hinaus gibt es einen
Zusammenhang zwischen gestörtem Essverhalten und der Kombination aus Unzufriedenheit
mit dem eigenen Körper und mangelnder Fähigkeit, Emotionen zu erkennen (Sim et al., 2006).
2.2 Psychophysiologische Parameter der Emotionsforschung
Der Ausspruch „das Herz schlägt bis zum Halse“ oder das Gefühl „das Herz rast“ verdeutlichen,
wie sich Umwelteinflüsse, Stress oder Gefühle auf den gesamten Organismus auswirken können.
Durch die Messung psychophysiologischer Parameter können Rückschlüsse auf das Ausmaß der
körperlichen Stressreaktion sowie den Grad körperlicher Entspannung gezogen werden. In der
vorliegenden
Studie
wurde
Biofeedback,
eine
nichtinvasive
Methode
zur
Messung
physiologischer Veränderungen (siehe Kapitel 4.3.4 Biofeedback), herangezogen. Durch den
Verzicht auf invasive Verfahren wird die Beeinflussung des emotionalen Zustands durch die
Messung an sich gering gehalten. Dadurch erfolgt eine validere Beurteilung der
psychophysiologischen Reaktion.
Psychophysiologische Körperreaktionen werden sowohl im zentralen Nervensystem, als auch
im peripheren Nervensystem generiert und dabei entscheidend vom endokrinen System
beeinflusst (Glenk, 2011). Die Regulation der Stressreaktion läuft über zwei Stressachsen ab: die
Hypothalamus-Hypophysen-Nebennierenrinden-Achse (HHN-Achse) schüttet im Fall einer
Stressreaktion Glucocortcoidhormone aus, die symapthikoadrenomedulläre Achse (SA-Achse)
aktiviert
das
Nebennierenmark
(Birbaumer
&
Schmidt,
2006).
Das
wichtigste
Glucocortcoidhormon in der Stressforschung ist Cortisol, das eine Reihe von komplexen
Auswirkungen auf den Stoffwechsel und das Immunsystem hat. Seine Ausscheidung erfolgt
einerseits bei Erleben von Stress, andererseits aber auch bei körperlicher Betätigung oder bei
11
Erleben von positiven Emotionen (Hellhammer et al., 2012). Es ist zu beachten, dass hormonelle
Abläufe das Verhalten eines Menschen beeinflussen, umgekehrt aber auch das Verhalten eines
Menschen auf dessen Hormonstatus wirkt (Glenk, 2011).
Die SA-Achse unterliegt dem sympathischen Nervensystem, das Teil des autonomen
Nervensystems ist (Pinel, 2007). Durch die Aktivierung der SA-Achse werden Blutdruck,
Herzrate und Hautleitwiderstand erhöht (Glenk, 2011). Der Grad der Aktivierung der SA-Achse
kann in Form von Veränderungen der kardiovaskulären Aktivität gemessen werden. Das
kardiovaskuläre System besteht aus dem Herz und den Blutgefäßen, die den Körper mit
Sauerstoff und Nährstoffen versorgen und an verschiedenen Stoffwechselprozessen beteiligt
sind (Pinel, 2007). Zwei Maße spielen für das Verständnis kardiovaskulärer und vegetativer
Funktionen eine besondere Rolle: die Herzratenvariabilität (HRV) und die Pulsfrequenz, die im
Folgenden näher beschrieben werden.
2.2.1 Herzratenvariabilität (HRV)
Das Autonome Nervensystem besteht zu Teilen aus dem sympathischen und dem
parasympatischen Nervensystem. Sympathikus und Parasympathikus wirken weitgehend
antagonistisch (Birbaumer et al., 2006). Eine Aktivierung sympathischer Nerven bewirkt die
Freisetzung von Noradrenalin. Dies führt zu einer Frequenzsteigerung der Herzrate
(kardiologische
Akzeleration)
und
zu
einer
Abnahme
der
Modulationsfrequenz
(Frequenzbereich 0.04 – 0.15 Hz). Eine Aktivierung parasympathischer Nerven bewirkt eine
Freisetzung von Acetylcholin. Dies führt zu einer Abnahme der HF (kardiologische
Verlangsamung) und einer Zunahme der Modulationsfrequenz (Frequenzbereich 0.15 – 0.4 Hz)
(Birbaumer et al., 2006). Physische (körperliche Aktivität, Erkrankungen) und psychische
(Stress) Belastungen gehen mit einer Aktivierung des sympathischen Nervensystems einher,
wohingegen im Ruhezustand der Einfluss der parasympathischen Herznerven überwiegt. Über
die Analyse des Frequenzbereichs lassen sich Rückschlüsse über die Innervation der
Nervensysteme sowie über die Reaktionsfähigkeit des Herzens ziehen (Acharya, Joseph,
Kannathal, Lim & Suri, 2006).
Die
Herzratenvariabilität
ist
ein
Maß
für
die
zeitliche
Variation
zwischen
zwei
aufeinanderfolgenden Herzschlägen in einer bestimmten Zeitperiode. Man geht davon aus, dass
HRV die Fähigkeit des Herzens repräsentiert, sich an variierende Umstände anzupassen. Dies
geschieht, wenn unvorhergesehene Stimuli wahrgenommenen werden, woraufhin der
Organismus schnell in Form von Adaption der Herzfrequenz (HF) reagiert (Acharya et al., 2006).
In einem gesunden Organismus steuert das autonome Nervensystem die HF so, dass sie nicht
exakt gleichförmig ausfällt, sondern dass immer eine gewisse zeitliche Variabilität auftritt
(Acharya et al., 2006). Diese Fähigkeit eines Individuums, auf wechselnde Umstände
12
entsprechend flexibel mit einer Veränderung der HF zu reagieren, geht mit körperlicher und
psychischer Gesundheit einher (Licht, de Geus, van Dyck & Penninx, 2009; Thayer, Yamamoto &
Brosschot, 2010; Zulfiqar, Jurivich, Gao & Singer, 2010). Wenn allerdings aufgrund einer
Stressreaktion des Körpers die HF erhöht ist, wird der Herzrhythmus starrer und die zeitliche
Variabilität zwischen zwei Herzschlägen ist eingeschränkt (niedrige HRV) (Glenk, 2011). Der
Organismus ist dann nicht mehr dazu in der Lage, die HF inneren oder äußeren Belastungen
entsprechend anzupassen.
Bei gesunden Individuen treten auch im Ruhezustand spontane Variationen in der Frequenz des
Herzschlags auf. In Ruhe liegt die Herzfrequenz eines gesunden Erwachsenen bei ungefähr 70
Schlägen pro Minute (Pinel, 2007). In einer EKG-Aufzeichnung erscheint der Herzschlag in Form
sogenannter R-Zacken. Der zeitliche Abstand zwischen zwei aufeinanderfolgenden Herzschlägen
(auch RR-Intervall genannt) beträgt circa eine Sekunde (1000ms). Bei einem gesunden Herzen
variieren die Intervalle jedoch und schwanken um den Mittelwert.
Abbildung 4: vier RR-Intervalle (in ms) (Polar, 2012)
Eine hohe Variation der RR-Intervalle (eine hohe HRV) spricht also für Entspannung, während
eine geringe Variation der RR-Intervalle (eine niedrige HRV) für eine intensive Belastung des
Organismus spricht. Die HRV erweist sich als valider Indikator zur Untersuchung
psychophysiologischer
und
pathologischer
Zustände
und
zur
Verbesserung
der
Risikostratifikation (Beevers, Ellis & Reid, 2011; Malik, Bigger, Camm et al., 1996). Es können
Aussagen über den kardiologischen Gesundheitszustand und den Status des autonomen
Nervensystems, das die kardiologische Aktivität reguliert, getroffen werden (Acharya et al.,
2006).
Die Herzfrequenz (Puls) kann als Maß sympathischer Aktivierung (Stressparameter)
herangezogen werden, während die HRV über die parasympathische Aktivierung Aufschluss gibt
(Entspannungsparameter).
13
2.2.2 Parameter der HRV
Die Analyse der HRV erfolgt anhand zeitbasierter oder anhand frequenzbasierter Methoden.
Zeitbasierte Methoden untersuchen die zeitlichen Intervalle zwischen aufeinanderfolgenden
QRS-Komplexen (Malik et al., 1996). QRS-Komplexe sind charakteristische Ausschläge in einem
Elektrokardiogramm, die durch die Kontraktion der beiden Herzkammern hervorgerufen
werden. Frequenzbasierte Methoden basieren auf der Analyse des Spektrums der Herzfrequenz
(Malik et al., 1996). Das heißt es wird die Verteilung unterschiedlicher Frequenzanteile
innerhalb des aufgezeichneten Gesamtsignals analysiert.
2.2.2.1 Zeitbereichsbezogene Parameter:
In einem Elektrokardiogramm (EKG) werden alle QRS-Komplexe erkannt und auf diese Weise
entweder die augenblickliche Herzrate oder die RR-Intervalle auf die Millisekunde genau
bestimmt. Die Qualität der HF (Intensität eines Herzschlags) spielt dabei keine Rolle.
Die Task Force of The European Society of Cardiology and The North American Society of Pacing
and Electrophysiology, die die Richtlinien zur Erhebung und Interpretation von HRV Daten
herausgegeben hat, empfiehlt zur Analyse von HRV Daten folgende zeitbezogene Parameter:
SDNN, HRV Index, SDANN und RMSSD. Tabelle 1 liefert einen Überblick über die verschiedenen
Parameter.
Tabelle 1: Beschreibung ausgewählter zeitbereichsbezogener Parameter (Malik et al., 1996)
Beschreibung
Normwerte (M SD)
Einheit
SDNN
Standard deviation of all NN intervals.
141 39
ms
SDANN
Standard deviation of the averages of NN
127 35
ms
---
ms
27 12
ms
---
%
intervals in all 5 min segments of the entire
recording
SDNN index
Mean of the standard deviations of all NN
intervals for all 5 min segments of the entire
recording.
RMSSD
the square root of the mean of the sum of
squares of differences between adjacent NN
intervals .
pNN50
NN50 count divided by the total number of all
NN intervals.
14
Die Parameter unterscheiden sich in ihren statistischen Eigenschaften. Es ist außerdem zu
beachten, dass die Variablen hohe Korrelationen untereinander aufweisen. Die Auswahl
geeigneter statistischer Parameter richtet sich nach den Forschungszielen der Studie und dem
damit verbundenen Studiendesign (zum Beispiel Dauer der EKG Aufzeichnung).
Die Logarithmierten Daten der SDNN und RMSSD wurden im Folgenden zur statistischen
Analyse herangezogen und werden nun näher beschrieben.
SDNN:
Die Variable SDNN (standard deviation of normal to normal intervals), die aus der
Standardabweichung der RR-Intervalle zum Mittelwert berechnet wird, basiert ebenfalls auf
zeitbasierten Methoden. Laut der Task Force eignet sich SDNN gut für Erhebungen über einen
kurzen Zeitraum (fünf Minuten) (Malik et al., 1996).
Formel SDNN =
1
N 1
N
*
x) 2 (Schuhfried, 2010)
(x i
i 1
SDNN kann als Schätzer der Gesamt HRV herangezogen werden (Malik et al., 1996). SDNN
beschreibt zyklische Komponenten der HRV und ist abhängig von der Länge der EKG
Aufzeichnung. Somit müssen die Werte für statistische Berechnungen vorher in standardisierte
Werte transformiert werden. Als Normwert für Erwachsene gibt die Task Force einen
Mittelwert (in ms) von 141 39 an (Malik et al., 1996). Es wird jedoch darauf hingewiesen, dass
diese Werte lediglich eine Orientierungsgrundlage darstellen und daher keine absolute
Gültigkeit besitzen.
RMSSD:
Aus den Unterschieden der RR-Intervalle ergibt sich die Variable RMSSD (root mean square of
successive differences) (Malik et al., 1996). Die RMSSD ist die Quadratwurzel der mittleren
Abweichungsquadrate aufeinanderfolgender RR-Intervalle (in ms).
Formel RMSSD =
1 N
* (RRi
N i1
1
RRi ) 2 (Schuhfried, 2010)
RMSSD ist ein Schätzer für die hochfrequenten Variationen der RR-Intervalle (Malik et al., 1996)
und somit ein Maß für die Aktivierung des parasympatischen Nervensystems. Die Task Force
gibt als Normwert für RMSSD einen Mittelwert (in ms) von 27 12 für Erwachsene an. Hohe
Werte in der Variable RMSSD sprechen für ein hohes Maß an Entspanntheit und
Anpassungsfähigkeit des Organismus.
15
2.2.2.2 Frequenzbereichsbezogene Parameter:
Mittels Frequenzanalyse (Fast-Fourier-Analyse) werden Spektralkomponenten der HRV in
einzelne Frequenzbänder zerlegt. Dabei wird analysiert, wie oft bestimmte Ereignisse auftreten
und wie groß der Anteil einer Frequenz an dem Gesamtsignal ist (Weippert, 2009).
Eine Methode der frequenzbasierten Auswertung stellt die power spectral densitiy (PSD) dar.
Durch sie wird untersucht, wie die Varianz einer Abfolge von RR-Intervallen als Funktion der
Frequenz verteilt ist (Weippert, 2009). Generell lassen sich frequenzbasierte Methoden in
parametrische und nicht-parametrische Verfahren einteilen, deren Ergebnisse sich allerdings in
den meisten Fällen kaum voneinander unterscheiden (Malik et al., 1996). Eine genaue
Gegenüberstellung der Vor- und Nachteile der verschiedenen Verfahren ist den Richtlinien der
Task Force (Malik et al., 1996) zu entnehmen.
Zur Interpretation von Kurzzeitmessungen (zwei bis fünf Minuten) können nach Angaben der
Task Force drei grundlegende Spektralkomponenten herangezogen werden: very low frequency
(VLF), low frequency (LF) und high frequency (HF) (Malik et al., 1996).
Tabelle 2: Beschreibung ausgewählter frequenzbereichsbezogener Parameter für Kurzzeitmessungen (Malik
et al., 1996)
Normwerte
Beschreibung
Frequenzbereich
Total
Variance of the NN intervals over the
Power
temporal segment.
VLF
Power in the very low frequency
(M SD)
Einheit
3466 1018
ms2
0,003 – 0,04 Hz
---
ms2
0,04 – 0,15 Hz
1170 416
ms2
54 4
n.u.
975 203
ms2
29 3
n.u.
0,4 Hz
range
LF
Power in the low frequency range
LF norm
LF power in normalized units
HF
Power in the high frequency range
HF norm
HF power in normalized units
0,15 – 0,4 Hz
Die kardiologische Aktivität von Sympathikus und Parasympathikus ist nicht direkt messbar,
daher basiert die Interpretation der Frequenzbänder lediglich auf indirekten Beweisen. Es wird
jedoch davon ausgegangen, dass LF hauptsächlich über die Aktivität des sympathischen
Nervensystems
Aufschluss
gibt
und
HF
hauptsächlich
durch
den
Einfluss
des
parasympathischen Nervensystems moduliert wird (Weippert, 2009).
16
2.2.3 Ausgewählte Korrelate der HRV
Die Task Force weist darauf hin, dass die Höhe der HRV einer Reihe von Einflussfaktoren
unterliegt (Alter, Geschlecht, BMI usw.), und dass es auch große interindividuelle Unterschiede
geben kann (Malik et al., 1996). In diesem Kapitel soll auf ausgewählte Korrelate der HRV näher
eingegangen werden.
2.2.3.1 Alter
Acharya et al. (2004) konnten nachweisen, dass sich die Herzratenvariabilität mit
zunehmendem Alter signifikant verringert. Dazu teilten sie 150 Probanden (75 männlich, 75
weiblich) in 4 Altersgruppen ein: 10 5, 25 5, 45
und 65 5. Der Unterschied von jüngeren
Probanden zu den älteren Probanden war größer, als der Unterschied von jüngeren Probanden
zu den Probanden mittleren Alters. Ergebnisse anderer Studien bestätigen dieses Ergebnis
(Antelmi et al., 2004; Licht et al., 2009; Ziegler, Piolot, Strassburger, Lambeck & Dannehl, 1999).
2.2.3.2 BMI
Viele Studien berichten von einer signifikanten Abnahme der HRV bei steigendem BMI (Licht et
al., 2009; Wu et al., 2008). Allerdings sind diese Resultate nicht konsistent, denn es gibt auch
Studien die diesen Zusammenhang nicht replizieren konnten (Antelmi et al., 2004; Ziegler et al.,
1999). Es gibt auch Studien, die von einer Erhöhung der HRV durch Gewichtsreduktion bei
Frauen mit Adipositas berichten (Rissanen, Franssila-Kallunki & Rissanen, 2001).
2.2.3.3 Rauchen
Rauchen aktiviert das sympathische Nervensystem, erhöht dadurch die HF und vermindert die
Aktivierung des parasympatischen Nervensystems wodurch die HRV gesenkt wird. Diese
Veränderungen des kardiovaskulären Systems könnten teilweise den Grund für die Anfälligkeit
von Rauchern für kardiovaskuläre Erkrankungen darstellen (Acharya et al., 2006). In einem
Vergleich von Rauchern und Nicht-Rauchern zeigten Raucher signifikant niedrigere HRV-Werte
und wiesen und eine höhere Sterblichkeitsrate (aufgrund kardiovaskulärer Erkrankungen) auf
(Acharya et al., 2006; Barutcu et al., 2005). Allerdings konnten auch konträre Ergebnisse zu dem
Zusammenhang von Rauchen und HRV gefunden werden. So wurde in der NESDA Studie, die
einen sehr großen Stichprobenumfang aufweist und damit als besonders repräsentativ gilt
(siehe Kapitel 2.2.3.4), kein signifikanter Zusammenhang zwischen Rauchen und HRV gefunden
(Licht et al., 2009).
2.2.3.4 Psychische Störungen
Studien belegen, dass einige klinisch relevante Störungsbilder mit einer verringerten HRV
einhergehen. Es gibt zahlreiche Untersuchungen zum Zusammenhang von psychischen
Störungen und kardiologischen Erkrankungen sowie plötzlichem Herztod. Es wird vermutet,
17
dass diese Zusammenhänge teilweise über die veränderte Aktivität des autonomen
Nervensystems vermittelt werden, die durch die Parameter der HRV erhoben werden können.
Friedmann et al. (2006) konnten zeigen, dass es bei Patienten mit einer Herzerkrankung einen
hohen positiven Zusammenhang zwischen Herzerkrankungen und Ängstlichkeit sowie
Herzerkrankungen und Depression gibt. In ihrer Studie (N = 153) konnte der Grad der
Symptome
der
Depression
und
das
Ausmaß
sozialer
Isolierung,
unabhängig
von
demographischen und medizinischen Variablen, die Wahrscheinlichkeit für den Eintritt eines
plötzlichen Herztods voraussagen. Patienten mit einer klinisch relevanten Depression haben ein
höheres Risiko an einer kardiovaskulären Erkrankung zu sterben als klinisch unauffällige
Probanden. Der Grund hierfür hängt vermutlich mit einer verringerten HRV zusammen, da
bereits eine geringe Ausprägung der Störung (das Vorhandensein einiger depressiver
Symptome) mit einer verringerten Herzratenvariabilität einhergeht. So konnte gezeigt werden,
dass Patienten mit Symptomen einer schweren Depression eine geringere HRV aufweisen als
Patienten mit einer leichten Depression und Patienten mit einer leichten Depression eine
geringere HRV aufweisen als eine gesunde Kontrollgruppe (Mueck-Weymann, Moesler,
Joraschky, Rebensburg & Agelink, 2002). Depression ist durch eine erhöhte kognitive Reaktivität
und eine pessimistisch-dysfunktionale Denkweise gekennzeichnet
. Es ist davon
auszugehen, dass der Zusammenhang zwischen geringer Herzratenvariabilität und erhöhter
Anfälligkeit für Depressionen durch kognitive Variablen erklärt werden kann (vgl. Kapitel 2.2.4).
Aufgrund der bemerkenswerten Stichprobengröße soll die holländische Studie The Netherlands
Study of Depression and Anxiety (NESDA), durchgeführt von Licht et al. (2009), näher erläutert
werden. Es wurden HRV Parameter (SDNN, HF u.a.) von 2059 Probanden erhoben, die anhand
der DSM-IV Kriterien in eine gesunde Kontrollgruppe (n= 616), in eine Gruppe mit einer früher
vorhandenen Angststörung (n = 420) und in eine Gruppe mit aktuell ausgeprägter Angststörung
(n = 1059) eingeteilt. Die Angststörungsgruppe wurde nochmals in die drei verschiedenen
Formen der Angststörung eingeteilt: Panik-Störung, Sozialphobie und Generalisierte
Angststörung. Die HRV in der Gruppe Angststörung war signifikant geringer als in der Gruppe
„keine Angststörung“. Auch die HRV der Gruppe „remittierte Angststörung“ war signifikant
geringer als die in der Gruppe keine Angststörung. Diese Unterschiede waren für alle drei
Formen der Angststörung signifikant.
Auch im Bezug auf andere klinische Störungen wie zum Beispiel Essstörungen konnte gezeigt
werden, dass aufgrund einer erhöhten Sympathikusaktivierung, die HRV bei Patienten mit
Anorexia Nervosa und Bulimie geringer ausfällt als bei gesunden Probanden (Murialdo et al.,
2007).
18
2.2.4 HRV und Emotionsregulation
Der Zusammenhang zwischen HRV und der Fähigkeit zur Emotionsregulation wurde bereits in
mehreren Studien nachgewiesen (eine Übersicht hierzu findet sich in Appelhans & Luecken
(2006)). Es wurde gezeigt, dass dieselben neuronalen Strukturen gleichzeitig die Regulation von
Emotionen und die Regulation des autonomen Nervensystems beeinflussen. Ochsner et al.
(2002) konnten durch eine fMRI Studie zeigen, dass dem präfrontalen Kortex eine große Rolle
bei der kognitiven Emotionsregulation zukommt. Gleichzeitig sind Teile des präfrontalen Kortex
auch Bestandteil des autonomen Nervensystems, dem Sympathikus und Parasympathikus
angehören (Thayer & Lane, 2000). Dementsprechend ist die Regulation der HRV ebenfalls eng
mit den Strukturen des präfrontalen Kortex verknüpft (Critchley et al., 2003; Gianaros, Van Der
Veen & Jennings, 2004). Der präfrontale Kortex ist aber auch beim Erleben dysfunktionaler
Verhaltensweisen wie kognitiver Reaktivität involviert: über den Serotoninspiegel im
präfrontalen Kortex werden individuelle Unterschiede und die Intensität dysfunktionaler
Verhaltensweisen reguliert (Beevers, Ellis & Reid, 2011). So konnte bei einer Stichprobe
gesunder Frauen, bei denen durch das Zeigen eines traurigen Films ein negativer Affekt
hervorgerufen wurde, ein Zusammenhang zwischen HRV und dysfunktionaler kognitiver
Denkweisen aufgezeigt werden (Beevers et al., 2011). Darüber hinaus konnte bestätigt werden,
dass eine geringe HRV mit einer höheren psychophysiologischen Reaktion auf Stress und einer
geringeren Fähigkeit, Stress zu bewältigen, einhergeht (Appelhans et al., 2006). Eine Studie von
Palomba et al. (2000) belegte, dass für Personen mit geringer HRV, die einen emotional
intensiven Filmausschnitt sahen, ein höherer Anstieg der Herzrate verzeichnet wurde als für
Personen mit höherer HRV. Es kann also geschlussfolgert werden, dass auf die HRV als ein
physischer Prädiktor für die Fähigkeit zur Emotionsregulation zurückgegriffen werden kann
(Beevers et al., 2011).
Eine sehr interessante Studie in diesem Zusammenhang wurde von Geisler et al. (2010)
durchgeführt. Sie untersuchten, ob die HRV mit subjektiv empfundenen Wohlbefinden
zusammenhängt und ob dieser Zusammenhang durch die gewohnheitsmäßige Anwendung
verschiedener Emotionsregulationsstrategien beeinflusst wird. Es wurden Daten von 179
Personen erfasst, indem Selbstbeurteilungsfragebögen zum subjektiven Wohlbefinden und zur
Lebenszufriedenheit vorgegeben wurden und mit deren HRV korreliert wurden. Sie fanden
heraus, dass die HRV positiv mit den Variablen Fröhlichkeit und Gelassenheit korrelierte, und
dass
dieser
Zusammenhang
Emotionsregulationsstrategien
indirekt
durch
die
Anwendung
beeinflusst
wurde.
Des
Weiteren
von
konnten
kognitiven
sie
einen
Zusammenhang zwischen HRV und genereller Lebenszufriedenheit nachweisen, der ebenfalls
durch die Anwendung von Emotionsregulationsstrategien beeinflusst wird.
19
Andere Studien deuten darauf hin, dass die Anwendung der Emotionsregulationsstrategie
Unterdrückung mit einer erhöhten Aktivierung des sympathischen Nervensystems und einer
verringerten HRV einhergeht (Butler et al., 2003; John et al., 2004; Roberts, Levenson & Gross,
2008). Dieser Effekt konnte innerhalb von Stichproben verschiedener ethnischer Hintergründe
(afrikanisch, chinesisch, europäisch und mexikanisch; 24 Frauen und 16 Männer pro Ethnie)
gleichermaßen bestätigt werden (Roberts et al., 2008).
Es ist bekannt, dass kognitive Prozesse einen regulierenden Einfluss auf Emotionen und deren
physiologische Intensität haben können (Lazarus et al., 1964) und auch die Gefühlsqualität von
kognitiven Prozessen abhängig ist (Schachter, 1964). Das Erleben positiver Emotionen führt zu
körperlicher Entspannung in Form von einer Abnahme physiologischer Aktivierung und
umgekehrt wird eine Abnahme physiologischer Aktivierung mit dem Erleben positiver
Emotionen assoziiert (Yuan, McCarthy, Holley & Levenson, 2010): In einer Studie mit 157
verheirateten Paaren wurden deren physiologisches Aktivierungsniveau (HRV, Puls,
Hauttemperatur und Hautleitwert) gemessen, während sie über Probleme in der Ehe
diskutierten. Es wurden jene Situationen identifiziert, in denen eine natürliche Abnahme
physiologischer Aktivierung stattfand. Anhand von Videodaten wurden Codes für verbale und
nonverbale Kommunikationsmerkmale während der Interaktion vergeben. Die Abnahme
physiologischer
Aktivierung
ging
mit
einer
signifikanten
Zunahme
der
Kommunikationsmerkmale für Interesse, positiver Affekt, Humor und Spaß einher.
20
2.3 Tiergestützte psychologische Intervention
Hunde wurden seit jeher von Menschen domestiziert und als Jagd-, Wach- oder Schutzhunde
eingesetzt. Aber auch als treue Begleiter und als „bester Freund des Menschen“ haben sie eine
besondere Stellung unter den Tieren. So initiierten Abate et al. (2011) ein hundegestütztes
Gehtraining für Patienten mit chronischen kardiologischen Erkrankungen. Die Patienten wurde
zunächst gefragt, ob sie bereit sind das Routine-Gehtraining zu beginnen. Bei einer Verneinung
wurde ihnen angeboten, das Gehtraining hundegestützt zu absolvieren. Anschließend wurde die
Bereitschaftserhöhung für ein Gehtraining durch die Möglichkeit mit einem Hund zu gehen
eruiert. Die Verweigerungsrate lag ursprünglich bei 28%, während die Verweigerungsrate für
ein hundegestütztes Gehtraining auf 7,2% sank. Außerdem sollten die Patienten durch die
Möglichkeit, mit einem Therapiehund zu gehen, zusätzlich profitieren, indem die Anzahl der
Schritte die sie gingen erhöht werden sollte. Die Möglichkeit das Gehtraining hundegestützt zu
absolvieren bewirkte, dass die Patienten fast doppelt so viele Schritte gingen als Patienten ohne
einen Therapiehund. Die Ergebnisse dieser Studie bestätigen und unterstreichen die hohe
Akzeptanz von hundegestützten Trainings. In den letzten Jahrzehnten wurden Hunde auch
immer häufiger als Therapie- und Begleithunde ausgebildet. Seit dem stieg auch das
wissenschaftliche
Interesse
an
den
Tieren
und
den
positiven Auswirkungen
von
hundegestützten Therapien.
In zahlreichen wissenschaftlichen Studien wurden die positiven Auswirkungen von Tieren auf
den Menschen untersucht und bestätigt. Positive Auswirkungen konnten auf das emotionale,
psychologische und physiologische Wohlbefinden eines Menschen nachgewiesen werden
(Matuszek, 2010). Zu den psychologischen Komponenten gehören beispielsweise die
Verbesserung sozialer und emotionaler Kompetenz sowie Entwicklung von Empathie und
Verminderung aggressiver Verhaltensweisen (Britton & Button, 2005; Stetina et al., 2009). Auf
physiologischer Ebene konnten unter anderem eine Verminderung von Herzrate und Puls sowie
eine Erhöhung der Herzratenvariabilität belegt werden (Cole, Gawlinski, Steers & Kotlerman,
2007; Tsai, Friedmann & Thomas, 2010). Eine von Mutaszek (2010) publizierte Metaanalyse
fasst die Ergebnisse einschlägiger Fachliteratur zusammen: Der Einsatz von Therapiehunden
kann den Blutdruck senken, Angst, Stress und Hoffnungslosigkeit reduzieren, sowie kognitive
Leistungen verbessern und Depressionen lindern; das Streicheln von Tieren kann zu mehr
Gelassenheit und Ruhe verhelfen und die Stimmung aufhellen.
Im Folgenden soll auf ausgewählte psychologische und physiologische Auswirkungen
hundegestützter Interventionen näher eingegangen werden.
21
2.3.1 Psychologische Komponenten
Eine Studie von Shiloh, Sorek und Terkel (2003) untersuchte die angstreduzierende Wirkung
durch das Streicheln eines Tieres (Hase oder Schildkröte) im Vergleich zum Streicheln eines
dem Tier entsprechenden Spielzeugtiers. Sie versetzten 58 Personen in eine emotional
stressreiche Situation und baten danach eine Gruppe, ein lebendiges Tier zu streicheln, während
die andere Gruppe ein Spielzeugtier streichelte. Das Angstlevel jener Gruppe, die ein echtes Tier
streichelte, war danach signifikant geringer als das der Gruppe, die lediglich ein Spielzeugtier zu
Verfügung hatte. Durch das Studiendesign konnten außerdem zwei weitere wesentliche
Erkenntnisse gewonnen werden: Erstens ist der angstreduzierende Effekt nicht auf das
Streicheln an sich zurückzuführen, denn die Spielzeuggruppe streichelte ebenfalls. Zweitens ist
dieser Effekt nicht auf „kuschelige“ Tiere mit weichem Fell zu reduzieren, denn es konnte auch
ein Effekt für das Streicheln von Schildkröten nachgewiesen werden. Shiloh und Kollegen (2003)
stellen verschiedene psychoanalytische Erklärungsansätze folgendermaßen dar: Es könnte sein,
dass das Streicheln von Tieren das Bedürfnis eines Menschen nach Nähe und Bindung erfüllt
und dadurch die Angst gesenkt wird. Es ist ebenfalls denkbar, dass Tiere als nichtwertende,
urteilsfreie Lebewesen wahrgenommen werden und somit die „Bedrohung“ des eigenen
Selbstwerts durch die wahrgenommene Angst vermindert wird. Shiloh und Kollegen (2003)
bestätigen jedoch mit ihren Ergebnissen die Theorie, dass das Streicheln von Tieren
entspannend und beruhigend auf den Organismus wirkt (Vgl. Kapitel 2.4.2).
Eine qualitative Studie von Britton und Button (2005) untersuchte die Auswirkungen von einem
tiergestützten Programm, in dem Hundewelpen von Gefängnisinsassen zu Begleithunden
ausgebildet wurden. Sowohl die Insassen selbst, als auch die Angestellten berichteten von einer
positiven Verhaltensänderung in Form von weniger aggressivem und aufsässigem Verhalten. Die
Insassen hatten eine Beschäftigung, übernahmen Verantwortung und zeigten mitunter eine
liebevolle Hingabe zu ihren Tieren. Auch andere Studien berichten von positiven Auswirkungen
von tiergestützten Programmen auf Gefängnisinsassen. So konnte gezeigt werden, dass ein
wöchentlich durchgeführtes hundegestütztes Kompetenztraining eine Reihe emotionsbezogener
Variablen verbessern konnte: Die Insassen waren nach dem Training besser dazu in der Lage,
ihre Emotionen zu akzeptieren und zu regulieren und zeigten eine verbesserte
Selbstbeherrschung (Stetina et al., 2009). Des Weiteren schätzten sie sich selbst optimistischer
ein und fühlten sich sicherer (Stetina et al., 2009).
Hundegestütztes Sozialkompetenztraining konnte die Emotionsregulation bei Grundschülern
verbessern, indem sie beispielsweise lernten, in problematischen Situationen adaptive
Emotionsregulationsstrategien anzuwenden und emotional intensive Situationen kognitiv neu
zu bewerten (Stetina et al., 2010; Turner et al., 2009). Ähnliche Effekte konnten auch bei
Adoleszenten und Erwachsenen nachgewiesen werden, die nach einem hundegestützten
22
Kompetenztraining im Vergleich zu einer Kontrollgruppe ihre Emotionen besser regulieren
konnten und Emotionen bei anderen besser erkennen konnten (Stetina et al., 2011). Darüber
hinaus erzielten Adoleszente, im Vergleich zu einer Kontrollgruppe, nach dem Training höhere
Werte auf einer Empathieskala (Burger et al., 2009).
In den oben angeführten Beispielen (Britton et al. 2005; Burger et al. 2009; Stetina et al. 2009,
2010; Turner et al., 2009) wurde ein zielgerichtetes Training zur Verbesserung der sozialen und
emotionalen Kompetenzen durchgeführt, während in anderen Studien von positiven Effekten
durch die bloße Anwesenheit von Hunden berichtet wird. Ein Hund, der über einen Zeitraum
mehrerer Wochen täglich in einer Schulklasse anwesend war, verbesserte die Selbstständigkeit
der Schüler, erhöhte die Empathie gegenüber Tieren und führte zu einem Rückgang aggressiver
Übergriffe (Hergovich, Monshi, Semmler & Zieglmayer, 2002). Auch hospitalisierte Kinder
profitieren von der Anwesenheit eines Hundes: So konnte zum Beispiel gezeigt werden, dass
sich die Anwesenheit eines Hundes positiv auf die Stimmung der Kinder auswirkte. Es wird
davon ausgegangen, dass ein Hund vor allem Ablenkung vom Klinikalltag und emotionale
Unterstützung für die Kinder darstellt, was wiederum den Heilungsprozess beschleunigen kann
(Kaminski, Pellino & Wish, 2002).
2.3.1.1 Hundegestützte Intervention bei psychischen Störungen
Hundegestützte Interventionsverfahren wurden bereits bei einem breiten Spektrum von
psychischen Störungen erfolgreich eingesetzt. Ein kurzer Abriss über bisherige Einsatzgebiete
soll das Potential hundegestützter Interventionen verdeutlichen.
Substanzabhängigkeit
Der Vorteil eines Einsatzes von Therapiehunden bei der Behandlung von Substanzabhängigkeit
besteht darin, die therapeutische Allianz zu erhöhen (Wesley, Minatrea & Watson, 2009) und
Stress während der Therapie zu reduzieren (Allen, Blascovich & Mendes, 2002), und eröffnet
die Möglichkeit therapeutischer Berührung (Chandler, 2011). Die Verbesserung der
therapeutischen Allianz kann zu einem höheren Commitment der Klienten führen, was
wiederum die Erfolgswahrscheinlichkeit der Therapie erhöht (Wesley et al., 2009).
Schizophrenie
Der Einsatz von Therapiehunden bei der Behandlung von Schizophrenie konnte (im Vergleich zu
einer Behandlung ohne Therapiehund) vor allem eine Verbesserung im Bereich der sozialen
Kompetenz erzielt werden. In einer Studie von Villalta-Gil und Kollegen (2009) wurden zwei
Therapiegruppen miteinander verglichen, die Integrated Psychological Therapy (nach Brenner,
Hodel, Roder & Corrigan, 1992) erhielten. Integrated Psychological Therapy (IPT) bezeichnet
eine Gruppe von Interventionsmethoden die auf die Verbesserung sozialer und kognitiver
23
Kompetenzen abzielt. Eine Gruppe wurde zusätzlich von einem Therapiehund begleitet. Beide
Gruppen konnten durch die Intervention ihre Positivsymptomatik reduzieren, während die
Gruppe, die zusätzlich einen Therapiehund anwesend hatte, auch Negativsymptome, wie das
soziale Funktionsniveau, verbessern konnte.
Autismus
Autismus geht mit einer starken Einschränkung sozial-emotionaler Fähigkeiten einher. Autisten
scheinen nonverbale Signale, Intentionen und Gefühle anderer nicht angemessen einschätzen zu
können und darüber hinaus mangelnde Fähigkeit zur Emotionsexpression zu besitzen (Payk,
2007b). Dies führt zu sozialem Rückzug, Isolation und dem Vermeiden sozialer Stimuli. In einer
Studie (Prothmann, Ettrich & Prothmann, 2009) konnte gezeigt werden, dass autistische Kinder
signifikant häufiger und länger mit einem Hund interagierten, wenn ihnen die Auswahl zwischen
der Interaktion mit Hunden, Menschen oder Spielzeug gegeben wurde. Sie nahmen häufiger
Kontakt zu dem Hund auf als zu Menschen, indem sie begannen, mit ihm zu sprechen, seinen
Körper zu inspizieren, ihn anzufassen und zu streicheln. Viele Kinder initiierten auch interaktive
Spiele, wie Ball werfen. Dies verdeutlicht, dass autistische Kinder besser dazu in der Lage sind,
mit einem Hund zu kommunizieren und zu interagieren, als mit Menschen oder Objekten. Es
deutet vieles darauf hin, dass der Einsatz von Therapiehunden dazu beitragen kann, Symptome
wie sozialen Rückzug und Isolation zu überwinden und das Interesse autistischer Kinder an
sozialer Kontaktaufnahme zu erhöhen.
Demenz und Alzheimer
Auch bezüglich der Auswirkung von Hunden auf Alzheimer- und Demenzpatienten wurden
positive Ergebnisse berichtet. Die Auswirkungen hundegestützter Interventionsverfahren auf
das Sozialverhalten in Pflegestationen bestanden in einer Zunahme an pro-sozialen
Verhaltensweisen wie Lächeln, Blickkontakt suchen, Verbalisierungen und Aufnahme von
Körperkontakt (Perkins, Bartlett, Travers & Rand, 2008). Darüber hinaus wurden während der
Anwesenheit des Hundes eine Verminderung der Agitation der Personen und eine Abnahme des
Lärmpegels auf der Station wahrnehmbar (Perkins et al., 2008).
Entwicklungsstörungen
Auch in Bezug auf Kinder mit Entwicklungsstörungen und geistiger Behinderung konnten
positive Effekte durch die Anwesenheit eines Hundes nachgewiesen werden (Esteves & Stokes,
2008). Während der Anwesenheit eines Therapiehundes zeigten mental retardierte Kinder einer
Grundschulklasse signifikant mehr positive verbale und non-verbale Kommunikation, weniger
negative verbale Kommunikation und eine erhöhte Bereitschaft, auf soziale Reize zu reagieren.
Dies bezog sich sowohl auf den Umgang mit dem Hund als auch auf den Umgang mit dem Lehrer.
24
2.3.2 Physiologische Komponenten
Die wohl bekannteste Studie auf diesem Gebiet ist von Friedmann und Thomas (1995). Sie
untersuchten die Auswirkungen von Haustieren auf den Gesundheitszustand von Patienten (N =
424), die einen Herzinfarkt erlitten hatten. In einer Langzeitstudie wurde die Überlebenszeiten
nach einem Herzinfarkt von Haustierbesitzern und Nicht-Haustierbesitzern miteinander
verglichen. Es bildete sich ein Trend dahingehend ab, dass Haustierbesitzer eine signifikant
geringere Wahrscheinlichkeit als Nicht-Haustierbesitzer aufwiesen, innerhalb eines Jahres nach
dem Herzinfarkt zu sterben. Dieser Zusammenhang kann einerseits im Sinne der Social Support
Theorie durch die soziale Unterstützung, die Haustierbesitzer durch ihre Tiere erfahren, erklärt
werden (Serpell, 2000); andererseits könnten aber auch physiologische Vorgänge, wie die
parasympathische Aktivierung der Herznerven, dazu geführt haben. Dazu stellten Friedmann et
al. (2003) die Hypothese auf, bei Patienten, die einen Herzinfarkt überlebten, sei die HRV unter
den Haustierbesitzern generell höher als bei Nichthaustierbesitzern. Sie verglichen die HRV von
Haustierbesitzern (n = 31) mit der von Nichthaustierbesitzern (n = 71) und die HRV von
Hundebesitzern (n = 22) und Nichthundebesitzern (n = 80). Die Ergebnisse bestätigten die
Hypothese, denn sowohl bei Haustierbesitzern generell, als auch speziell bei Hundebesitzern,
waren verschiedene HRV Parameter signifikant erhöht. Eine mögliche Erklärung dafür ist, dass
den
unterschiedlichen
Überlebenswahrscheinlichkeiten
zwischen
Hundebesitzern
und
Nichthundebesitzern nach einem Herzinfarkt unter anderem Unterschiede in der Aktivierung
des autonomen Nervensystems zugrunde liegen (Friedmann et al., 2003). Eine spannende Studie
von Allen, Blascovich und Mendes (2002) untersuchte die Auswirkung der Anwesenheit von
Haustieren, Freunden oder Ehepartnern auf die psychologische und physiologische Reaktivität
auf experimentelle Stressoren (Rechenaufgabe und Kälte-Exposition) von Haustierbesitzern und
Nichthaustierbesitzern (N = 240 Ehepaare). Haustierbesitzer hatten generell einen niedrigeren
Ruhepuls und eine niedrigere Herzrate, der Anstieg der physiologischen Aktivierung während
der Stressinduktion war geringer und der Organismus erholte sich schneller davon, als bei
Nicht-Haustierbesitzern. Darüber hinaus war der Anstieg der physiologischen Reaktivität unter
den Haustierbesitzern in der Bedingung, in der das Haustier anwesend war, am geringsten –
auch geringer, als während der Anwesenheit des Ehepartners (Allen et al., 2002). Die Autoren
schlussfolgern, dass Haustiere als wichtige, unterstützende Faktoren im Leben der
Haustierbesitzer
wahrgenommen
werden
und
diese
kognitive
Wahrnehmung
mit
kardiologischem und verhaltensmäßigem Nutzen einhergeht (Allen et al., 2002).
Doch nicht nur Haustiere wirken positiv auf Probanden, auch völlig unbekannte Tiere, zu denen
keine emotionale Beziehung aufgebaut wurde, können vergleichbare Effekte bewirken. So
konnte gezeigt werden, dass Streicheln von Tieren Herzrate und Puls sinken lässt (Friedmann,
Thomas & Eddy, 2000). Ältere Menschen, vor allem jene mit erhöhtem Blutdruck, sind
25
besonders sensibel gegenüber dem Einfluss von Stress in Bezug auf kardiovaskuläre Morbidität
und Mortalität (Cole et al., 2007). In einer Studie (N = 76) von Cole und Kollegen (2007) konnte
gezeigt werden, dass ein zwölfminütiger Besuch mit einem ausgebildeten Therapiehund den
physiologischen (Herzrate, Blutdruck u.a.) und psychologischen (aktuelles Angstlevel) Zustand
von älteren Patienten mit fortgeschrittener Herzinsuffizienz - im Vergleich zu einer
Kontrollgruppe ohne Besuch, sowie im Vergleich zu einer dritten Gruppe, die Besuch von einem
Freiwilligen erhielt – signifikant verbessern konnte. In dieser Studie legte sich der Hund
während des Besuches auf ein Krankenbett neben den Patienten und konnte gestreichelt
werden. Eine in einem vergleichbaren Setting durchgeführte Studie, allerdings mit einer
wesentlich kleineren Stichprobe (N = 15), konnte ebenfalls positive Effekte von
Krankenhausbesuchen mit Therapiehunden auf den Blutdruck von Kindern und Jugendlichen
nachweisen (Tsai, Friedmann & Thomas, 2010). Dieser Effekt hielt auch noch für wenige
Minuten nach dem Besuch an. Eine Senkung des Angstlevels der Kinder konnte allerdings nicht
bestätigt werden.
In einer anderen Studie, von Kaminski, Pellino und Wish (2002), wurden ebenfalls die
physiologischen Auswirkungen von (den Probanden unbekannten) Hunden untersucht (N = 70).
In einer Kinderklinik boten die Autoren zwei verschiedene Unterhaltungsprogramme
(Gruppenaktivitäten, freies Spiel in einem Spielraum) an, wobei eines davon hundegestützt war.
Sie maßen die Herzrate der Probanden nach der Intervention und konnten keine signifikanten
Unterschiede zwischen den beiden Gruppen feststellen. Dies steht im Gegensatz zu bisherigen
Forschungsergebnissen. Es ist jedoch darauf hinzuweisen, dass die Herzrate in dieser Studie
nicht während, sondern nach der Intervention erfolgte, somit kein Rückschluss darüber möglich
ist, ob während der Intervention die Herzrate niedriger war. Außerdem weisen die Autoren
darauf hin, dass im Gegensatz zu ihrer Studie in vielen anderen Studien die HRV von Probanden
unter einer Stresssituation (beispielsweise körperlicher Aktivierung oder die Durchführung
schmerzhafter Untersuchungen) gemessen wurde. Somit könnte man schlussfolgern, dass
Menschen vor allem während der Exposition eines Stressors von der Anwesenheit eines Hundes
profitieren (Kaminski et al., 2002).
In
einer
Metaanalyse
zum
Einsatz
hundegestützter
Interventionen
in
denen
psychophysiologische Messungen durchgeführt wurden, wurden neun Studien ausgewählt, die
in den USA, Japan und Australien durchgeführt wurden. Es wurde über eine Abnahme der
Herzrate, nicht aber des Blutdrucks, berichtet. Diese Effekte waren jedoch kurzweilig und nur
für die Zeit der Anwesenheit des Hundes anhaltend (Perkins et al., 2008).
Eine von Friedmann, Thomas, Cook, Tsai und Picot (2007) durchgeführte Studie konnte
demonstrieren, dass die bloße Anwesenheit von Hunden positive Auswirkungen auf den
26
Blutdruck von älteren Probanden mit leicht erhöhtem Blutdruck (N = 67) haben kann. Die
Probanden wurden experimentell unter Stress gesetzt, indem sie einer fremden Person von
ihren Erlebnissen des Tages berichten sollten. Während des Sprechens steigt der Blutdruck; der
Anstieg ist umso höher, je höher der Blutdruck in Ruhe ist. Die Gruppe in Anwesenheit des
Hundes (der Hund saß oder lag neben dem Probanden, berührte diesen jedoch nicht) hatte
einen signifikant geringeren Anstieg des Blutdrucks als die Gruppe ohne Hund. Dies weist darauf
hin, dass Hunde einen positiven Einfluss auf die Stressreaktion des Menschen nehmen können.
In einer Studie mit gesunden Probanden (N = 11) wurden ebenfalls die Auswirkungen der
Anwesenheit eines fremden Hundes auf die HRV während und nach einer leichten körperlichen
Aktivierung (Gehen) untersucht. Es konnte gezeigt werden, dass sich das Ausmaß der
sympathischen Aktivierung des Herzens während der körperlichen Aktivität nicht voneinander
unterschied, unabhängig davon ob der Hund anwesend war oder nicht (Koike et al., 2004).
Jedoch war die parasympathische Aktivierung des Herzens nach der körperlichen Aktivität in
Anwesenheit des Hundes höher. Dies deutet darauf hin, dass sich der Organismus in
Anwesenheit eines Hundes schneller von der Aktivität erholte als in Abwesenheit eines Hundes
(Koike et al., 2004).
2.3.3 Robotic pets
Robotertiere verkörpern in ihrem Aussehen reale Tieren, wie zum Beispiel Hunde oder Katzen,
und beinhalten interaktive und adaptive Fähigkeiten, die das Verhalten ihrer Vorbilder imitieren
(Donath, 2007). Ein sehr bekanntes Beispiel ist Tamagotchi, ein elektronisches Haustier das am
Schlüsselbund mit sich geführt wird. Es verlangt Pflege und regelmäßige Zuwendung. Viele
Besitzer hatten eine starke emotionale Bindung zu ihrem Tamagotchi (Donath, 2007). Es ist
bekannt, dass auch andere Robotertiere Zuneigung, Fürsorge und Engagement bei ihren
Besitzern auslösen können (Friedman, Kahn & Hagman, 2003; Kahn, Friedman & Hagman,
2002).
Der Roboterhund AIBO der Firma Sony besteht aus beweglichen Gliedmaßen und eingebauten
Sensoren, die Entfernung, Geschwindigkeit, Vibration, Ton und Druck wahrnehmen können
(Sony, 1999). AIBO kann beispielsweise einen Ball anvisieren, auf ihn zu laufen, mit der
Schnauze antippen und dem wegrollenden Ball wieder folgen. Durch seine adaptiven
Fähigkeiten ist er dazu in der Lage, neue „Tricks“ von seinen Besitzern zu lernen. Einige
wissenschaftliche Studien beschäftigten sich damit, welches Potential in AIBO steckt und in
welchen Bereichen er zur Intervention und therapeutischen Zwecken eingesetzt werden kann
(vgl. Banks, Willoughby & Banks, 2008; Kramer et al., 2009; Melson et al., 2009). Der Vorteil von
Robotertieren besteht darin, dass sie keine ansteckenden Krankheiten übertragen können und
27
auch bei Menschen mit Allergien eingesetzt werden können. Des Weiteren werden durch ihren
Einsatz im Vergleich zu echten Tieren Bedenken bezüglich des Tierschutzes hinfällig.
Einsamkeit
ist
ein
häufiges
Problem
in
Altersheimen
und
ähnlichen
Langzeit-
Pflegeeinrichtungen (Banks et al., 2008). In einer Studie wurden die Effekte von hundegestützter
Intervention auf die Bewohner einer Langezeit-Pflegeeinrichtung untersucht. In einem Zeitraum
von acht Wochen bekamen die Bewohner wöchentliche 30minütige Besuche eines Freiwilligen
entweder in Begleitung eines realen Hundes oder in Begleitung von Roboterhund AIBO. Die
Ergebnisse zeigten eine signifikante Abnahme der erlebten Einsamkeit durch beide tiergestützte
Interventionsformen. Die beiden Interventionen unterschieden sich nicht signifikant
voneinander (Banks et al., 2008). Die Ergebnisse implizieren einen möglichen Einsatz von AIBO
in geriatrischen Pflegeeinrichtungen und verdeutlichen die Akzeptanz, auch mit Robotern sozial
zu interagieren.
Eine Studie zum sozialen Interaktionsverhalten von Demenzpatienten, die oftmals Probleme
haben, mit ihrer Umwelt Kontakt zu halten, verglich die Auswirkungen von Besuchern ohne
Hund, Besuchern mit Hund und Besuchern mit AIBO. Alle drei Bedingungen wirkten förderlich
auf das soziale Interaktionsverhalten. Jedoch waren die Effekte sowohl in der Gruppe mit Hund,
als auch in der Gruppe mit AIBO, im Vergleich zu den menschlichen Besuchern höher. Die
Probanden initiierten signifikant häufiger eine verbale Kontaktaufnahme und behielten länger
eine fokussierte Aufmerksamkeit, wobei AIBO die Aufmerksamkeit länger auf sich ziehen konnte
als der reale Hund (Kramer et al., 2009). Es ist möglich, dass AIBO durch seine „Neuheit“ und
daher Ungewöhnlichkeit die Aufmerksamkeit länger auf sich ziehen konnte, als der „normale“
Hund.
In einer Studie mit Jugendlichen zwischen neun und 15 Jahren wurde ebenfalls das soziale
Interaktionsverhalten mit AIBO und mit einem echten Hund verglichen. Mit AIBO wurde
signifikant mehr kommuniziert, so wurden häufiger non-verbale und verbale Signale, wie
„Komm her!“ und „Sitz!“ verwendet, als mit einem echten Hund (Melson et al., 2009). Auf die
richtige Art und Weise verwendet, zeigt sich durchaus Potential für den therapeutischen Einsatz
von AIBO oder ähnlichen Robotertieren. Sie könnten beispielsweise zur Stimulation sozialer
Interaktion bei Kindern und Jugendlichen eingesetzte werden.
Es ist zu beachten, dass der Einsatz von lebenden Tieren hohen Sicherheits- und
Qualitätsstandards unterliegen sollte (Stetina & Glenk, 2011). Lebendige Tiere sollten
dementsprechend nur unter Aufsicht in Pflegeeinrichtungen und anderen Institutionen zum
Einsatz kommen, wohingegen AIBO aus ethischer Sicht keine Aufsicht benötigen würde.
28
Wo AIBO bereits große Vorteile zeigte, dort könnte eine noch jüngere Technologie als die
Robotik möglicherweise eine noch effizientere und noch unbedenklichere Alternative darstellen:
die Virtuelle Realität.
2.4 Virtuelle Realität
Im folgenden Kapitel soll speziell auf virtuelle Simulationen eingegangen und aktuelle
Ergebnisse aus der Forschung der Klinischen Psychologie dargestellt werden.
Eine virtuelle Realität (VR) ist ein computergenerierter digitaler Raum, der es ermöglicht, mit
Gegenständen und Personen zu interagieren, ohne dabei an die Gegebenheiten der physischen
Welt gebunden zu sein. Mittels VR können synthetische, aber dennoch realistische Erlebnisse
durch die Illusion einer virtuellen Welt erzeugt werden (Weibel, Wissmath & Mast, 2010).
2.4.1 Virtuelle Simulation und Hardware
Virtuelle Simulationen können entweder an die Realität angelehnt sein, wie beispielsweise
virtuelle Häuser oder Städte, oder sie können eine frei erschaffene Fantasiewelt darstellen (Riva,
2010). Dadurch ergibt sich die Möglichkeit der Erforschung einer Vielzahl sensorischer
Erlebnisse: Solcher die auch in der realen Welt geschehen könnten aber auch solcher, die
lediglich in einer Fantasiewelt erlebbar sind. Das computergestützte VR-System, in dem diese
Welten „konstruiert“ beziehungsweise „repliziert“ werden, besteht aus Hardware, die Input aus
den damit verbundenen personengesteuerten Geräten empfängt und den Output an diese
(zurück)transportiert; spezielle, spezifisch programmierte Software verarbeitet dabei die
virtuelle Simulation (Riva, 2010). Durch visuelle, auditive und haptische Geräte werden dem
Benutzer zusätzliche Sinneseindrücke vermittelt, durch die er die virtuelle Umgebung
realitätsnah erleben kann (Riva & Wiederhold, 2006). Auf diese Weise ist der Benutzer nicht nur
passiver Beobachter vor einem Computerbildschirm, sondern wird zum aktiven Teilnehmer: so
als ob er sich tatsächlich in dieser virtuellen Welt befinden würde (Riva et al., 2006).
Das Potential virtueller Realitäten besteht darin, dass sich jede erdenkliche Umwelt gestalten
lässt (Lehenbauer & Stetina, 2009; Riva, 2010; Riva & Wiederhold, 2006). Dadurch werden
spezifische Situationen kreiert und genutzt, die in der Realität nur schwer erreichbar (zum
Beispiel das Dach eines Hochhauses) oder mit erheblichem Kostenaufwand verbunden wären
(zum Beispiel der Innenraum eines Flugzeugs).
2.4.1.1 Presence
Presence ist als die illusionäre Wahrnehmung „der Unvermitteltheit“ definiert (Lombard &
Ditton, 1997). Damit ist gemeint, dass die Technologie die die virtuelle Realität vermittelt,
29
während der Interaktion mit der virtuellen Welt nicht wahrgenommen oder beachtet wird
(Lombard et al., 1997). Zwei wichtige Faktoren im Zusammenhang mit Presence sind Immersion
und Interaktion (Fox, Arena & Bailenson, 2009). Immersion (lat. immersio für Eintauchen,
Einbetten) beschreibt das Eintauchen in die virtuelle Welt und den Zustand, in einer Tätigkeit
dermaßen aufzugehen, dass andere Reize nicht mehr wahrgenommen werden (Witmer &
Singer, 1998). Dieses Gefühl kann auch beim Lesen eines Buches oder beim Ansehen eines Films
auftreten. Interaktion hingegen beschreibt die Möglichkeit, in Echtzeit mit der virtuellen Welt zu
interagieren. Das Ausmaß subjektiv erlebter Presence hat einen Einfluss darauf hat, wie
wirkungsvoll die virtuelle Simulation ist. So konnte gezeigt werden, dass ein experimentell
induzierter Angstzustand höher ausgeprägt war, wenn die Probanden auch von einer höheren
Presence berichteten und die Möglichkeit hatten, mit der virtuellen Welt zu interagieren (Gorini
et al., 2010a). Es wird davon ausgegangen, dass der entscheidende Unterschied zwischen dem
Erleben virtueller Welten und dem Betrachten zweidimensionale Bilder im wesentlich höheren
Grad der Presence gegeben ist, die beim Ersteren spürbar wird.
2.4.1.2 Head Mounted Display (HMD)
Presence kann durch die Verwendung von speziellen visuellen Ausgabegeräten erhöht werden.
Ein solches visuelles Ausgabegerät stellt das Head Mounted Display (HMD) dar. HMDs haben
den Zweck, die Simulation realer erscheinen zu lassen, so dass der Eindruck, sich tatsächlich in
der virtuellen Welt zu befinden, verstärkt wird (Riva, 2010). Das HMD ist eine Art Brille, die am
Kopf befestigt wird und die zwei augennahe Bildschirme enthält. Dadurch wird (idealerweise)
das gesamte Blickfeld des Trägers mit der virtuellen Simulation abgedeckt und andere visuelle
Reize werden kaum wahrgenommen. Durch ein integriertes Headtracking System können
Kopfbewegungen ohne zeitliche Verzögerungen an das HMD übertragen werden. Die
Kopfbewegungen des Trägers werden registriert, aufgezeichnet und an den PC weitergeleitet.
Dieser verrechnet die Bewegungsinformation in der Simulation und sendet die Daten dann an
die Bildschirme der VR-Brille, so dass ein neues Bild generiert wird das der veränderten
Blickperspektive entspricht.
2.4.2 Anwendungsbereiche in der klinischen Psychologie
In den letzten 15 Jahren wurden eine Vielzahl an VR-Anwendungen zur Verbesserung des
Verständnisses, der Begutachtung und der Behandlung von psychischen Störungen entwickelt
(zum Beispiel Garcia-Palacios, Hoffman, Carlin et al., 2002; Gorini, A., Pallavicini, Algeri et al.,
2010; Riva, 2011; Saidel-Goley, Albiero & Flannery, 2012). Neuere Forschungsstudien im
Bereich psychologischer Interventionen konzentrieren sich auf virtuelle Simulationen zur
Behandlung von psychischen Störungen. Es ist zu beachten, dass virtuelles Training keine
klinische Behandlung ersetzt, sondern diese ergänzt. Die Möglichkeit, neue Technologien im
30
klinischen Alltag einzusetzen, soll als Erweiterung traditioneller Behandlungsmethoden
aufgefasst werden (Lehenbauer & Stetina, 2009).
Der Einsatz virtueller Simulation bei der Behandlung klinischer Störungen basiert auf der
Annahme, dass virtuelle Szenarien ähnlich auf den Organismus wirken können wie reale
Situationen (vgl. Kothgassner, Felnhofer, Beutl, Hlavacs, Lehenbauer & Stetina, 2012). Wie
bereits beschrieben, entstehen Emotionen auf Basis eines Zusammenspiels von physiologischer
Empfindung, Wahrnehmung und kognitiver Interpretation (Schachter, 1964). Kognition ist
demnach nicht die bloße Durchführung logisch-abstrakter Operationen, sondern ist verwoben
mit der situativen Umgebung. Kognitionen werden nicht durch bloße Körpersensationen
generiert, sondern müssen in der Beziehung mit diesen und der Wahrnehmung der Umwelt
verstanden werden (Riva et al., 2006). Dementsprechend haben Kognitionen einen großen
Anteil an der sensomotorischen Verarbeitung von Reizen (Riva et al., 2006). Das immersive
Erleben einer virtuellen Simulation kann also dazu verwendet werden, kognitive Konzepte zu
erschaffen und zu verändern (Riva et al., 2006). Um das zu belegen, können einige Studien
herangezogen werden, die das physiologische Aktivierungsniveau und psychologische
Konstrukte von Probanden, die einem realen Stimulus ausgesetzt waren, mit jenen von
Probanden verglichen, die einem entsprechenden virtuellen Stimulus ausgesetzt waren.
Üblicherweise verwendete physiologische Parameter sind: Herzrate, Puls, Atmung, HRV,
Hautleitwert und Affekt.
Die Annahme, dass immersives Erleben virtueller Simulationen als geeignetes Instrument in der
Forschung sowie zur Behandlung diverser Störungsbilder eingesetzt werden könnte, kann durch
folgende zwei Studien verdeutlicht werden: Gorini et al. (2010a) verglichen den Effekt von
realem Essen, virtuellem Essen und Fotographien von Essen auf Probanden mit Essstörungen
(Anorexia Nervosa und Bulimie) sowie einer gesunden Kontrollgruppe. Dazu erhoben sie
Herzrate, Atmung und Hautleitwert der Probanden sowie das aktuelle Angstlevel. Bei den
Probanden mit Essstörung bewirkte sowohl das reale als auch das virtuelle Essen einen Anstieg
des Angstlevels, der Herzrate sowie des Hautleitwerts. In der Kontrollgruppe wurden keine
signifikanten Veränderungen durch die Exposition gemessen. Auch durch virtuelle Höhen
konnten zu realen Höhen vergleichbare Auswirkungen auf das Gleichgewicht, den Hautleitwert
sowie die selbstberichtete erlebte Furcht induziert werden (Cleworth, Horslen & Carpenter,
2012).
Virtuelle Umwelten lassen sich in einer Reihe von klinisch-psychologischen Interventionen, wie
zum Beispiel verhaltenstherapeutisch orientierten Expositionsverfahren, aber auch für nichtklinische Interventionen anwenden. Exemplarisch werden nun virtuelle Interventionsformen
für spezifische Störungsbilder näher erläutert.
31
2.4.2.1 Posttraumatische Belastungsstörung
In der US Armee werden virtuelle Technologien schon lange als Trainingstool genutzt, um
Soldaten auf Kampfeinsätze vorzubereiten oder auch um traumatisierte Kriegsteilnehmer zu
behandeln. Posttraumatische Belastungsstörung (PTBS) zeichnet sich durch unkontrollierbare,
wiederholte Erinnerungen an das traumatische Erlebnis aus, die als belastend erlebt werden.
Eine virtuelle Kriegswelt, die spezifische angstauslösende Szenarien darstellt, wie beispielsweise
das Fahren in einem Panzer, oder das Erleben von Explosionen in unmittelbarer Nähe, wurde als
Behandlungstool für aus dem Krieg zurückkehrende Soldaten mit PTBS entwickelt. Um die
Simulation möglich realistisch erscheinen zu lassen und somit Presence zu erhöhen, konnten die
Probanden in der virtuellen Realität auch Waffen halten und abfeuern. Nach zehn Sitzungen mit
jeweils zunehmender Reizintensität (Prinzip der Systematischen Desensibilisierung) konnte
eine Abnahme von physiologischen Variablen wie HRV, Herzrate, Hautleitwert, Hauttemperatur,
Atmung usw. gegenüber den traumaspezifischen Reizen festgestellt werden (Wood et al., 2009).
Im Medical Center San Diego und Naval Hospital Camp Pendleton, psychosozialen
Versorgungseinrichtungen der Navy und der Marine, konnte PTBS durch ein virtuelles
Expositionstraining mit höherer Effektivität behandelt werden als durch dort herkömmlich
eingesetzte Methoden (wie Expositionsverfahren, Kognitiv Behaviorale Therapie, Eye Movement
Desensitization und Medikation) (McLay et al., 2011). VR bietet eine effiziente Möglichkeit, einen
PTB-Patient auf kontrollierte Weise die mit dem Trauma verknüpften Reize wieder erleben zu
lassen. So lernt der Patient, diese traumatischen Reize auszuhalten und erhält die Kontrolle über
die Situation zurück (Wiederhold & Wiederhold, 2008).
2.4.2.2 Angststörungen
Es konnte gezeigt werden, dass der Einsatz von VR zur Behandlung von Angststörungen
besonders effektiv sein kann. VR wurde bereits im Bereich der Flugangst erfolgreich eingesetzt
(Rothbaum, Anderson, Zimand et al., 2006; Rothbaum, Hodges, Smith et al., 2000) sowie in der
Behandlung von Agoraphobie (Vincelli, 2003) und von Spinnenphobie (Garcia-Palacios,
Hoffman, Carlin, Furness & Botella, 2002). VR erwies sich bei der Behandlung von
Angststörungen auch als effektiver als imaginative Expositionstherapieverfahren (Wiederhold,
Jang, Gevirtz et al., 2002).
Die Studie von Gorini et al. (2010b) ist besonders interessant, da sie verschiedene Technologien
zur Behandlung generalisierter Angststörung (GAS) miteinander kombiniert. Der Einsatz einer
biofeedbackgestützten virtuellen Simulation diente gleichzeitig der Wiederholung erlernter
Entspannungstechniken und als Expositionsmöglichkeit. Die Studie basierte auf einem
experimentellen Design mit drei Gruppen. Gruppe 1 erhielt über einen Zeitraum von acht
Wochen wöchentlich eine physiologisch gesteuerte VR-Intervention und hatte zusätzlich ein
32
Handy zur Verfügung, das auch außerhalb der Sitzungen genutzt werden konnte. Gruppe 2
erhielt ebenfalls eine wöchentliche VR-Intervention, die jedoch nicht durch physiologische
Parameter gesteuert wurde, und hatte ebenfalls ein Handy zur Verfügung. Die dritte Gruppe
bestand aus einer Kontrollgruppe (Warteliste). Während der VR-Intervention erkundeten die
Probanden jede Woche einen neuen Teil einer virtuellen Insel. Die virtuelle Umgebung wurde an
das physiologische Erregungsniveau der Probanden angepasst, indem durch eine Abnahme der
Herzfrequenz der Wellengang des Meeres oder die Intensität eines Lagerfeuers verringert
wurde. Auf diese Weise hatten die Probanden direktes Feedback über ihr Erregungsniveau
(Biofeedback) und lernten dieses zu steuern. Die zweite Gruppe durchlief dasselbe Training
(Erkundung einer einsamen Insel die entspannende Szenarien enthielt), hatte jedoch kein
Feedback über das eigene Erregungsniveau. Über ein Handy konnten die Probanden zusätzlich
jene Inhalte wiederholen, die sie in den VR-Sitzungen erlebten. In beiden Gruppen konnten die
Symptome reduziert werden. Außerdem konnte gezeigt werden, dass Biofeedback eine gute
Methode zur Behandlung von GAS ist, denn nur in der Gruppe mit Biofeedback konnten die
Probanden zusätzlich ihre Werte auf einer Angstskala reduzieren. Die Studie bestätigt die
Nützlichkeit von VR-Technologien zur Behandlung von Angststörungen.
Virtuelle Simulationen haben sich auch in der Behandlung von spezifischen Phobien bewährt.
Malbos, Mestre, Note und Gellato (2008) setzten VR-Technologie als Expositionsverfahren zur
Behandlung von Klaustrophobie ein. Während einer psychologischen Behandlung begannen die
Probanden in der vierten Sitzung (nachdem Psychoedukation durchgeführt wurde und
Entspannungstechniken erlernt wurden) mit dem virtuellen Expositionstraining. Dabei sollten
sie einen engen virtuellen Raum betreten, dessen Größe von Sitzung zu Sitzung abnahm. Die
Patienten konnten selber entscheiden, wann sie den engen Raum betreten und wie lange sie
darin ausharren wollten. Durch die VR-Intervention konnte eine Abnahme der Angst vor engen
Räumen und eine Abnahme von Vermeidungsverhalten erzielt werden.
2.4.2.3 Schmerzbehandlung
Bei der Schmerzbehandlung mittels VR geht es hauptsächlich darum, die Wahrnehmung des
Schmerzes zu reduzieren indem Ablenkung geschaffen wird. Auf diese Weise kann die Einnahme
von Schmerzmitteln verringert werden und die Lebensqualität der Patienten erhöht werden
(Wiederhold, & Wiederhold, 2007). In einer Studie von Mosso et al. (2007) wurden
Schmerzpatienten (18 Patienten mit Herzerkrankungen, zwei Schwangere, ein Teenager und ein
Säugling) mit VR Simulation behandelt. Über HMD wurden zwei verschiedene Welten (Wald und
Eiswelt) eingesetzt und dabei sowohl höhere Werte für allgemeines Wohlbefinden als auch eine
Abnahme von physiologischen Symptomen, die typischerweise nach operativen Eingriffen
auftreten, erzielt werden (Mosso et al., 2007). Während dem Verbandwechsel bei
33
Verbrennungsopfern konnte die Anwendung von immersiver VR-Technologie deutlich die
Schmerzen der Patienten vermindern und ihre Angst davor lindern (Hoffman et al., 2008).
34
3 Forschungsfragen und Hypothesen
3.1 Vergleich realer und virtueller Stimuli
Virtuelle Simulationen haben sich als vielseitig einsetzbare Technologien erwiesen, deren
Potential durch die Erschaffung jeder erdenklichen (virtuellen) Umwelt schier unbegrenzt
erscheint. Der Einsatz virtueller Realität erwies sich bereits als effektive Behandlungsmethode
für eine Reihe psychologischer Störungen (vgl. Gorini, A., Pallavicini, Algeri et al., 2010; Riva,
2011; Saidel-Goley, Albiero & Flannery, 2012). Virtuelle Simulationen bieten die Möglichkeit, in
der Realität nur schwer erreichbare oder mit hohen Kosten verbundene Situationen und Orte zu
erschaffen und in der psychologischen Behandlung zu nutzen. Darüber hinaus bieten virtuelle
Simulationen die Möglichkeit Situationen individuell zu gestalten und auch Umgebungsreize der
virtuellen Welt zu steuern. Es wird davon ausgegangen, dass die Wahrnehmung von virtuellen
Stimuli vergleichbar mit dem Erleben realer Stimuli ist. Einige Studien untersuchten bereits die
Vergleichbarkeit von physiologischen und psychologischen Reaktionen auf reale und virtuelle
Stimuli und bestätigten diese (vgl. Gorini et al., 2010a; Cleworth, et al., 2012). Um zu überprüfen,
ob dies auch für die Wahrnehmung von virtuellen Hunden zutrifft (was bisher noch nicht
untersucht wurde), soll ein Vergleich zwischen der emotionalen Reaktion auf reale und virtuelle
Hunde durchgeführt werden. Hunde werden im Allgemeinen als positiv besetzte Stimuli
wahrgenommen. Durch das Streicheln von Hunden entspannt sich der menschliche Organismus
(vgl. Friedmann et al., 2000; Matuszek, 2010; Perkins et al., 2008) und in ihrer Anwesenheit
nehmen Ängstlichkeit und Angespanntheit ab (vgl. Serpell, 2000; Shiloh et al., 2003; Tsai et al.,
2010). Des Weiteren konnte der Fachliteratur entnommen werden, dass sich die Anwesenheit
eines Hundes positiv auf den Affekt auswirkt (Kaminski et al., 2002). Würde sich die Annahme,
reale und virtuelle Stimuli hätten vergleichbare Auswirkungen auf den Organismus eines
Menschen, auch für das emotionale Erleben von Hunden übertragen lassen, könnte der Einsatz
(virtueller) hundegestützter Interventionen auf neue Interventionsbereiche ausgeweitet
werden. Als Beispiel können Patienten mit Beeinträchtigungen des Immunsystems angeführt
werden. Sie wären einem erhöhten Risiko ausgesetzt, sich an einer möglicherweise durch den
Hund übertragenen Krankheit anzustecken. Daher stellt sich folgende Forschungsfrage:
Gibt es Unterschiede in der subjektiv wahrgenommenen affektiven Veränderung sowie in
der der objektiv gemessenen physiologischen Veränderung anhängig davon, ob ein realer
Hund oder virtueller Hund präsentiert wird?
Es soll untersucht werden, ob die Anwesenheit eines Hundes ausreicht, um die sympathische
Aktivierung des Organismus zu erhöhen und ob die Anwesenheit eines virtuellen Hundes
vergleichbare affektive sowie physiologische Veränderungen hervorruft wie die Anwesenheit
35
eines echten Hundes. Es wird erwartet, dass sich in Anwesenheit eines Hundes der Puls senkt
sowie die Herzratenvariabilität erhöht (Cole et al., 2007; Tsai et al., 2010). Dementsprechend
wird eine Zunahme des positiven Affekts sowie eine Abnahme des negativen Affekts erwartet.
Aufgrund von Studienergebnissen zum Vergleich von realen mit virtuellen Stimuli ist zu
erwarten, dass virtuelle Stimuli ausreichen, um affektive und physiologische Veränderung
hervorzurufen (Cleworth et al., 2012). Darüber hinaus wird erwartet, dass die Veränderungen
vergleichbar sind, mit den Veränderungen auf einen realen Stimulus (Gorini et al., 2010a).
Zur Beantwortung der Fragestellung werden die zwei Versuchsgruppen (realer Hund und
virtueller Hund) und eine Kontrollgruppe gebildet. Die erste Versuchsgruppe wird der
Anwesenheit eines Hundes ausgesetzt, die zweite Versuchsgruppe beobachtet einen Hund über
ein Head Mounted Display während die Kontrollgruppe Entspannungsmusik hört. Die
emotionale Reaktion der drei Gruppen soll bezüglich der Parameter HRV, Puls, positiver und
negativer Affekt miteinander verglichen werden.
3.1.1 Statistische Hypothesen
Unterscheiden sich die Mittelwerte der zwei Versuchsgruppen und der Kontrollgruppe (VG 1,
VG 2, KG) in der affektiven Veränderung (PANAS_Diff) oder der physiologischen Veränderung
(HRV_Diff, Puls_Diff)?
H01a: Die Mittelwerte der Versuchsgruppe 1, der Versuchsgruppe 2 und der Kontrollgruppe
unterscheiden sich nicht signifikant in der Variable „Veränderung der Affektivität“.
H01a: μVG1 (PANAS_Diff) = μVG2 (PANAS _Diff) = μKG (PANAS _Diff)
H11a: Die Mittelwerte zwischen den Gruppen unterscheiden sich.
H11a: μVG1 (PANAS _Diff) ≠ μVG2 (PANAS _Diff) ≠ μKG (PANAS _Diff)
H01b: Die Mittelwerte der Versuchsgruppe 1, der Versuchsgruppe 2 und der Kontrollgruppe
unterscheiden sich nicht signifikant in der Variable „Veränderung der Herzratenvariabilität“.
H01b: μVG1 (HRV_Diff) = μVG2 (HRV_Diff) = μKG (HRV_Diff)
H11b: Die Mittelwerte zwischen den Gruppen unterscheiden sich.
H11b: μVG1 (HRV_Diff) ≠ μVG2 (HRV_Diff) ≠ μKG (HRV_Diff)
H01c: Die Mittelwerte der Versuchsgruppe 1, der Versuchsgruppe 2 und der Kontrollgruppe
unterscheiden sich nicht signifikant in der Variable „Veränderung des Puls“.
H01c: μVG1 (Puls_Diff) = μVG2 (Puls _Diff) = μKG (Puls _Diff)
H11c: Die Mittelwerte zwischen den Gruppen unterscheiden sich.
H11c: μVG1 (Puls _Diff) ≠ μVG2 (Puls _Diff) ≠ μKG (Puls _Diff)
36
3.2 Vergleich der Emotionsregulationsstrategien
Aufgrund des Fokus der Stressforschung auf die Regulation negativer Emotionen (Berking,
2008) gibt es kaum Studien, die Zusammenhänge zwischen dem Erleben positiv besetzter
Stimuli und Emotionsregulation untersuchen. Daher soll untersucht werden, welche
Emotionsregulationsstrategien bei der Wahrnehmung von positiv besetzten Stimuli eingesetzt
werden und ob die Art der affektiven und physiologischen Reaktion auf einen positiv besetzten
Stimulus mit der Art der gewohnheitsmäßig eingesetzten Emotionsregulationsstrategie
zusammenhängt. Genauer soll herausgefunden werden, ob sich Personen, die durch die
Anwesenheit eines Hundes eine positive affektive beziehungsweise physiologische Veränderung
erlebt haben, bezüglich ihrer Emotionsregulationsstrategien von Personen unterscheiden, die
durch die Anwesenheit eines Hundes eine negative affektive Veränderung erlebt haben.
Neubewertung und Unterdrückung sind Emotionsregulationsstrategien, die wissenschaftlich gut
erforscht sind, im Alltag häufig angewendet werden und sich daher zur Beantwortung folgender
Forschungsfrage gut eignen:
Gibt es Unterschiede in der Art und dem Ausmaß der verwendeten Emotionsregulationsstrategien abhängig davon, ob Personen auf die Anwesenheit eines Hundes mit positiver
affektiver, negativer affektiver oder keiner Veränderung beziehungsweise positiver
physiologischer, negativer physiologischer oder keiner Veränderung reagieren?
Die zwei hundegestützten Versuchsgruppen (realer Hund und virtueller Hund) werden in drei
Gruppen Untergruppen (positive, negative und keine affektive Veränderung beziehungsweise
positive, negative und keine physiologische Veränderung) eingeteilt, die bezüglich ihrer
Emotionsregulationsstrategien miteinander verglichen werden. Außerdem sollen die Analysen
für jede Experimentalbedingung (VG 1 und VG 2) getrennt durchgeführt werden und
anschließend miteinander verglichen werden.
Es ist bekannt, dass die Art der gewohnheitsmäßig eingesetzten Emotionsregulationsstrategien
einen Einfluss auf das Erleben von positiven Emotionen hat: Personen mit hohen Werten in
Unterdrückung erleben signifikant weniger positive Emotionen, als Personen mit geringen
Werten in Unterdrückung (Gross et al., 2003; Haga et al., 2009). Dagegen erleben Personen mit
hohen Werten in Neubewertung signifikant mehr positive Emotionen, als Personen mit geringen
Werten in Neubewertung (Gross et al., 2003; Haga et al., 2009). Dementsprechend ist der
allgemeine positive Affekt umso höher, je höher die Werte in Neubewertung und je niedriger die
Werte in Unterdrückung sind (Haga et al., 2009). Bezüglich der affektiven Veränderung wird
erwartet, dass Personen die durch die Anwesenheit eines Hundes eine Abnahme des positiven
Affekts erleben, höhere Werte in Unterdrückung aufweisen, und dass Personen die aufgrund der
Anwesenheit eines Hundes eine Zunahme des positiven Affekts erleben, höhere Werte in
37
Neubewertung aufweisen. Generell wird Neubewertung häufiger eingesetzt als Unterdrückung
(Haga et al., 2009). Demnach wird erwartet, dass dies ebenso in der vorliegenden Untersuchung
der Fall sein wird.
Bezüglich der Analyse der physiologischen Veränderung soll der Parameter HRV herangezogen
werden. HRV kann als Prädiktor für die Fähigkeit zur Emotionsregulation herangezogen werden
(Appelhans et al., 2006; Beevers et al., 2011). Höhere Werte in Unterdrückung gehen mit einer
geringeren HRV sowie einer erhöhten sympathischen Aktivierung einher und werden mit
signifikant geringeren Werten im subjektiven Wohlbefinden assoziiert (John et al., 2004;
Roberts et al., 2008). HRV korreliert positiv mit den Variablen Fröhlichkeit und Gelassenheit und
dieser Effekt wird durch die Art der Emotionsregulation beeinflusst (Geisler et al., 2010).
Außerdem geht die Abnahme physiologischer Aktivierung mit einer Steigerung von Interesse,
positivem Affekt und Spaß einher (Yuan et al., 2010). Demnach ist zu erwarten, dass Personen,
die im Verlauf der Anwesenheit eines Hundes, eine Abnahme der HRV und eine Steigerung des
Puls zeigten, signifikant höhere Werte in Unterdrückung aufweisen als Personen, die im Verlauf
eine Steigerung der HRV und eine Abnahme des Puls zeigen. Darüber hinaus wurde gezeigt, dass
es einen signifikanten Zusammenhang zwischen subjektivem Wohlbefinden und HRV gibt, und
dass
dieser
Zusammenhang
durch
die
Art
der
gewohnheitsmäßig
verwendeten
Emotionsregulationsstrategie beeinflusst wird (Geisler et al., 2010). Demnach wird erwartet,
dass Personen, die auf die Anwesenheit eines Hundes mit einer Zunahme der HRV und einer
Abnahme des Puls reagierten, höhere Werte in Neubewertung aufweisen, als Personen die auf
die Anwesenheit eines Hundes mit einer Abnahme der HRV und eine Steigerung des Puls
reagierten.
3.2.1 Statistische Hypothesen
3.2.1.1 Subjektiv wahrgenommene affektive Veränderung
H02a: In der Skala Positiver Affekt unterscheiden sich die Mittelwerte der Gruppe positive
affektive Veränderung (PV), der Gruppe keine affektive Veränderung (KV) und der Gruppe
negativer affektiver Veränderung (NV) nicht signifikant in der Variable „Emotionsregulation“.
H02a: μPV (Emot) = μKV (Emot) = μNV (Emot)
H12a: Die Mittelwerte zwischen den Gruppen unterscheiden sich.
H12a: μPV (Emot) ≠ μKV (Emot) ≠ μNV (Emot)
H02b: In der Skala Negativer Affekt unterscheiden sich die Mittelwerte der Gruppe positive
affektive Veränderung (PV), der Gruppe keine affektive Veränderung (KV) und der Gruppe
negativer affektiver Veränderung (NV) nicht signifikant in der Variable „Emotionsregulation“.
38
H02b: μPV (Emot) = μKV (Emot) = μNV (Emot)
H12b: Die Mittelwerte zwischen den Gruppen unterscheiden sich.
H12b: μPV (Emot) ≠ μKV (Emot) ≠ μNV (Emot)
3.2.1.2 Objektiv gemessene physiologische Veränderung (HRV, Puls)
H02c: Bezüglich des Parameters RMSSD unterscheiden sich die Mittelwerte der Gruppe positive
Veränderung (PV), der Gruppe keine Veränderung (KV) und der Gruppe negativer Veränderung
(NV) nicht signifikant in der Variable „Emotionsregulation“.
H02c: μPV (Emot) = μKV (Emot) = μNV (Emot)
H12c: Die Mittelwerte zwischen den Gruppen unterscheiden sich.
H12c: μPV (Emot) ≠ μKV (Emot) ≠ μNV (Emot)
H02d: Bezüglich des Parameters SDNN unterscheiden sich die Mittelwerte der Gruppe positive
Veränderung (PV), der Gruppe keine Veränderung (KV) und der Gruppe negativer Veränderung
(NV) nicht signifikant in der Variable „Emotionsregulation“.
H02d: μPV (Emot) = μKV (Emot) = μNV (Emot)
H12d: Die Mittelwerte zwischen den Gruppen unterscheiden sich.
H12d: μPV (Emot) ≠ μKV (Emot) ≠ μNV (Emot)
H02e: Bezüglich des Parameters Puls unterscheiden sich die Mittelwerte der Gruppe positive
Veränderung (PV), der Gruppe keine Veränderung (KV) und der Gruppe negativer Veränderung
(NV) nicht signifikant in der Variable „Emotionsregulation“.
H02e: μPV (Emot) = μKV (Emot) = μNV (Emot)
H12e: Die Mittelwerte zwischen den Gruppen unterscheiden sich.
H12e: μPV (Emot) ≠ μKV (Emot) ≠ μNV (Emot)
39
4 Methoden
4.1 Studiendesign
Aus der durchgeführten Studie sind zwei Diplomarbeiten entstanden: die vorliegende Arbeit
und die Diplomarbeit von Mag. Kastenhofer. Das unten beschriebene Studiendesign wurde auch
von Mag. Kastenhofer verwendet, die jedoch im Rahmen ihrer Arbeit andere Fragestellungen
behandelte (vgl. Kastenhofer, 2011).
Um die emotionale Reaktivität auf reale und virtuelle positiv besetzte Stimuli zu untersuchen
wurde ein experimentelles Prä-Post-Design mit 3 Gruppen gewählt. Das Design ermöglicht einen
Vergleich der Gruppen bezüglich ihrer affektiven und physiologischen Veränderungen. Die
Gruppen setzen sich aus zwei Versuchsgruppen (VG 1: realer Hund, VG 2: virtueller Hund) und
einer Kontrollgruppe (KG: Entspannungsmusik) zusammen. Die emotionale Reaktivität wurde
sowohl in Form von affektiver Veränderung, als auch in Form von psychophysiologischer
Veränderung erhoben. Affektive Veränderungen wurden über Selbstbeurteilungsfragebögen
eruiert, die vor nach dem Erleben des positiv besetzten Stimulus vorgegeben wurden. Die
psychophysiologischen Veränderungen wurden über die HRV (Entspannungsparameter) und
den Puls (Stressparameter) während der experimentellen Phase gemessen. Die Aufzeichnung
der physiologischen Veränderung erfolgte durch eine Biofeedbackmessung.
Der Testablauf gliederte sich drei Phasen (vgl. Abbildung 5): Zunächst unterzeichneten die
Testpersonen einen Informed Consenst, der von allen Testpersonen unterschreiben wurde.
Sowohl die Prä-Phase, als auch die Post-Phase bestand im Ausfüllen einer Reihe von Fragebögen.
Die Fragebögen wurden in einer festgelegten Reihenfolge vorgegeben: Demographischer
Fragebogen, Symptom Screening for DSM-IV (SYS), Emotionregulation Questionnaire (ERQ),
Positive and Negative Affect Schedule (PANAS prä und PANAS post). Die Testpersonen
benötigten durchschnittlich 30 Minuten um die Fragebögen auszufüllen. Während der
experimentellen Phase wurden die Testpersonen, je nach Gruppenzuordnung einem realen oder
virtuellen positiv besetzten Stimulus ausgesetzt. Die Manipulation der experimentellen Phase in
der VG 1 bestand in der Anwesenheit eines Hundes, der eine standardisierte Abfolge von
Tätigkeiten ausführte (siehe Kapitel 4.2 Operationalisierung der experimentellen Phase). In der
VG 2 bestand die Manipulation darin, sich ein 3D-Video des Hundes über ein Head Mounted
Display anzusehen. In dem Video sahen die Teilnehmer das gleiche wie die Teilnehmer der VG 1:
es wurde derselbe Raum gezeigt (nämlich der, in dem sich der Teilnehmer tatsächlich befanden)
und die Hunde führten dasselbe standardisierte Verhalten aus. Die Manipulation in der
Kontrollgruppe bestand im Hören einer Entspannungsmusiksequenz.
40
Die Zuweisung der Testpersonen zu den jeweiligen experimentellen Bedingungen erfolgte
randomisiert. Auf diese Weise genügte die Studie den Ansprüchen eines „echten“ Experiments,
das Kausalaussagen zulässt. Um die Anonymität der Testpersonen zu gewährleisten wurden
außerdem die Fragebögen und auch die Biofeedbackdaten lediglich mit einem Probandencode
(ohne den Namen der Testperson) versehen.
Abbildung 5: Testablauf
Die Dauer der experimentellen Phase, während der die Messung der psychophysiologischen
Parameter erfolgte, betrug in allen Gruppen 17 Minuten. Um Reihenfolgeeffekte auszuschließen,
wurde Manipulation in jeder Bedingung als Cross-Design durchgeführt. Das heißt die Messung
mittels Biofeedback erfolgte bei einer Hälfte der Stichprobe zunächst für acht Minuten in
Anwesenheit eines realen Hundes (VG 1), nach einer Minute Pause folgten die zweiten acht
Minuten ohne Manipulation (Erhebung einer Basisrate). Bei der anderen Hälfte der Stichprobe
erfolgte die Messung in umgekehrter Reihenfolge. Bei ihr wurde zunächst acht Minuten lang die
Basisrate (ohne Manipulation) gemessen, nach einer Minute Pause folgten acht Minuten mit
Manipulation (realer Hund). Analog wurde das Cross-Design auch für die Gruppe des virtuellen
Hundes (VG 2) und die Gruppe mit Entspannungsmusik (KG) umgesetzt.
Die Erhebung der Basisrate diente in späteren Analysen der Daten als individueller Bezugswert
für die in der Manipulation erhobenen Werte. Vor und nach der experimentellen Phase wurde
eine Reihe von Fragebögen vorgegeben (siehe Kapitel 4.3 Erhebungsinstrumente). Die
Gesamttestdauer pro Versuchsteilnehmer betrug ca. 1,5 Stunden.
41
4.2 Operationalisierung der experimentellen Phase
Die Testungen fanden im Biofeedbacklabor der Lehr- und Forschungspraxis der Fakultät für
Psychologie an der Universität Wien statt. Die räumliche Ausstattung des Labors wird in
Abbildung 6 dargestellt.
Abbildung 6: Ablauf der experimentellen Bedingung; 6.1: Bedingung mit virtuellem Hund (VG 2); 6.2:
Bedingung mit realem Hund (VG 1) (Stetina, Kothgassner, Kastenhofer & Kryspin-Exner, 2010)
Wie in Abbildung 6.1 ersichtlich, wurden alle Testpersonen (a) zunächst an das Biofeedbackgerät angeschlossen das mit dem PC verbunden war. Die Funktionen der einzelnen Biofeedback
Module und die erfassten psychophysiologischen Werte wurden den Testpersonen kurz
erläutert. Dies hatte den Zweck eine möglichst positiv neutrale Testatmosphäre zu schaffen und
die Testperson mit den Gerätschaften vertraut zu machen. Danach wurde den Testpersonen der
Versuchsgruppe 2 das Head Mounted Display (HMD) aufgesetzt. Die Testleiterin nahm vor dem
Bildschirm des PCs Platz (b), der hinter der Testperson und somit außerhalb ihres Blickwinkels
positioniert war. Somit war die Möglichkeit der Beobachtung des Testvorgangs gegeben, ohne
die Testperson dabei zu beeinflussen. Während des Testvorgangs beobachtete und kontrollierte
die Testleiterin die Biofeedbackaufzeichnung am PC und steuerte den Start der virtuellen
Simulation. Die Testperson sah über das HMD die virtuelle Simulation eines Hundes, der sich in
demselben Raum bewegte, in dem sich die Testperson tatsächlich befand (c).
In Abbildung 6.2 wird der Ablauf der experimentellen Phase der Versuchsgruppe 1 dargestellt.
Um die Manipulation für jede Testperson möglichst einheitlich zu gestalten, wurden für jeden
Testungsdurchgang, an denselben Stellen im Raum Hundeleckerlies platziert. Dies hatte den
Zweck das Verhalten der Tiere und ihre Bewegung im Raum so weit wie möglich zu
42
standardisieren. Um den Hund nicht zu langweilen und ihm Beschäftigung zu ermöglichen,
wurde dem Hund außerdem ein Spielball zu Verfügung gestellt der ebenfalls mit Futter gefüllt
war. Wie bereits erläutert wurde die Testperson an die Geräte angeschlossen (Vgl. Abbildung
6.1: a und b). Danach betritt der Hund den Raum (1). Die Hunde lernten schnell an welchen
Stellen sie nach den Leckerlies suchen mussten (2). Die meiste Zeit beschäftigten sie sich mit
einem Spielball, der mit Futter gefüllt war(3+4). Wurde der Spielball erfolgreich entleert oder
Verging den Hunden die Lust am Spiel, orientierten sie sich im Raum (5) und legten sich
anschließend zum Dösen auf ihre Hundematte (6). Während der experimentellen Phase
beobachtet die Testperson das Geschehen. Die Teilnehmer wurden vor der Testung instruiert
ruhig sitzen zu bleiben und nicht mit dem Hund zu interagieren, ihn beispielweise nicht zu
streicheln oder mit dem Hund zu reden.
Abbildung 7: Beobachtung des Hundes während der experimentellen Phase (VG 1)
Analog zu Abbildung 6 wurden die Testpersonen der Kontrollgruppe an die Geräte
angeschlossen. Sie wurden instruiert, nichts zu tun und für acht Minuten ruhig sitzen zu bleiben.
Dabei hatten die Testpersonen dasselbe Blickfeld wie in den anderen zwei Bedingungen
(standardisierte Position des Stuhles).
43
4.2.1 Stimuli der Versuchsgruppe 1
In der VG 1 wurden zwei Hunde eingesetzt. Dabei handelte es sich um die 3,5 jährige Hündin
„Ekhaya“ (Rasse: Rhodesian Ridgeback) und den 4 jährigen Rüden „Dancer“ (Rasse: Flatcoated
Retriever). Beide Hunde zeichneten sich durch ein freundliches Wesen aus, waren den Umgang
mit Menschen gewöhnt und zeigten viel Freude bei „der Arbeit“. Da Ekhayas Besitzerin als
Hundeverhaltenstrainerin tätig ist, war Ekhaya gut sozialisiert und den Umgang mit Menschen
gewöhnt. Dancer befand sich zur Zeit der Studie in Ausbildung zum MTI-Hund
(Multiprofessionelle Tiergestützte Intervention).
Abbildung 8: Ekhaya
Abbildung 9: Dancer
44
4.2.2 Stimuli der Versuchsgruppe 2
In der VG 2 wurden den Testpersonen die Hunde virtuell präsentiert. Abbildung 10 beinhaltet
einzelne Bildsequenzen der virtuellen Simulation. Mittels HMD kann der Effekt der Presence
verstärkt werden.
Abbildung 10: Videosequenzen aus der virtuellen Simulation
45
4.3 Erhebungsinstrumente
Die eingesetzte Fragebogenbatterie gliedert sich in zwei Teile: das Testheft-prä und das
Testheft-post. Für die Reihenfolge der Vorgabe siehe Abbildung 5.
4.3.1 Informed Consent & Demographischer Fragebogen
Jede Testperson bekam eine schriftliche Aufklärung über die Ziele und den Ablauf der Studie,
sowie die in der Studie verwendeten Verfahren. Dieser Informed Consent diente als
Einverständniserklärung zur Teilnahme an der Studie und wurde von jeder Testperson
unterschrieben.
Im Demographischen Fragebogen wurden neben soziodemographischen Daten, wie dem Alter
und dem Geschlecht der Testpersonen, eine Reihe von Faktoren erhoben, die mit den
Fragestellungen zusammenhängen und von denen ausgegangen wird, dass sie die Ergebnisse
beeinflussen (Kovariaten). Bezüglich der Herzratenvariabilität wurden die Körpergröße und das
Gewicht zur Erhebung des Bodymaßindex (BMI), das Ausmaß sportlicher Aktivität sowie das
Ausmaß des Zigarettenkonsums erhoben. Zusätzlich wurde der momentane Haustierbesitz
erfasst, da davon ausgegangen wird, dass Haustierbesitzer eine höhere HRV aufweisen, als
Nicht-Haustierbesitzer (für nähere Erläuterungen zu Einflussfaktoren der HRV und ihrer
Wirkung siehe Kapitel 2.3.3 ausgewählte Korrelate der HRV).
4.3.2 Symptomscreening for DSM-IV (SYS)
Ebenfalls als Selbstbeurteilungsfragebogen kam der unveröffentlichte Symptomscreening (SYS)
für DSM-IV (Stetina, Kothgassner & Kastenhofer, 2010) zum Einsatz. Der Fragebogen besteht aus
8 Items die auf einer Skala von „trifft zu“ bis „trifft nicht zu“ zu beantworten sind. Der SYS dient
als Screening für klinische relevante Störungen, auf dessen Grundlage die Testperson
anschließend von einer Klinischen- und Gesundheitspsychologin in der relevanten Sektion des
Strukturiertes Klinisches Interview für DSM-IV (SKID) befragt wurde. Dies hat den Zweck eine
klinisch unauffällige Stichprobe zu gewährleisten. Im Zusammenhang mit Messungen der
Herzratenvariabilität kommt dem große Bedeutung zu. Zahlreiche Studien mit klinischen
Stichproben konnten belegen, dass gewisse Störungsbilder mit einer veränderten HRV
einhergehen (siehe Kapitel 2.3.3 ausgewählte Korrelate der HRV).
4.3.3 Emotion Regulation Questionnaire (ERQ)
Zur Erfassung gewohnheitsmäßig eingesetzter Emotionsregulationsstrategien wurde eine
adaptierte Version der deutschen Fassung des Emotion Regulation Questionnaire (ERQ) von
Gross und John (Abler & Kessler, 2009) eingesetzt. Es handelt sich hierbei um ein
46
Selbstbeurteilungsverfahren, bei dem für 10 Aussagen das Ausmaß der Zustimmung bewertet
werden soll. Die zehn Items werden zwei Skalen zugeordnet: Neubewertung und Unterdrückung.
Die sechs Items der Skala Neubewertung werden auf einer sechsstufigen Skala mit den
Ausprägungen „trifft nicht zu“ bis „trifft sehr zu“ bewertet. Die vier Items Skala Unterdrückung
werden auf einer vierstufigen Skala mit den Ausprägungen „trifft nicht zu“ bis „trifft sehr zu“
bewertet.
Beispielitems der Skala Neubewertung: „Wenn ich mehr positive Gefühle (wie Freude oder
Heiterkeit) empfinden möchte, ändere ich, woran ich denke.“ „Wenn ich weniger negative
Gefühle (wie Traurigkeit oder Ärger) empfinden möchte, ändere ich, woran ich denke.“
Beispielitems der Skala Unterdrückung: „Ich behalte meine Gefühle für mich.“ „Wenn ich
positive Gefühle empfinde, bemühe ich mich, sie nicht nach außen zu zeigen.“
Die zwei Skalen beschreiben häufig angewendete Strategien zur Regulation oder Kontrolle von
Emotionen im Alltagsleben (Gross et al., 2003): die Skala Neubewertung erhebt das Ausmaß
kognitiver Umstrukturierung bei der Wahrnehmung einer emotionsauslösenden Situation.
Durch kognitive Umstrukturierung wird die Situation derart verändert, dass sie als weniger
intensiv erlebt wird. Unter expressiver Unterdrückung wird verstanden, dass das Erleben einer
emotional intensiven Situation reguliert wird, indem emotionales Verhalten gehemmt oder
gänzlich unterdrückt wird (Gross et al., 2003). In der vorliegenden Studie erzielten die Skalen
Neubewertung und Unterdrückung ein Cronbach
von .60 und .74.
4.3.4 Positive and Negative Affect Schedule (PANAS)
Zur Erfassung der momentanen Befindlichkeit der Testpersonen wurde die deutsche Version
(Krohne, Egloff, Kohlmann & Tausch, 1996) des Postive and Negative Affect Schedule (PANAS)
von
Watson,
Clark
und
Tellegen
(1988)
eingesetzt.
Der
PANAS
ist
ein
Selbstbeurteilungsfragebogen und besteht aus 20 Adjektiven anhand derer die Testpersonen die
Intensität ihres momentanen affektiven Befindens beurteilen sollen. Es wurde dazu eine
fünfstufige Antwortskala von „gar nicht“ bis „äußerst“ verwendet. Die Adjektive beschreiben
unterschiedliche Gefühle, die zwei Skalen zu je zahn Items zugeordnet werden. Die Skala
Positiver Affekt enthält eher positive Emotionen (zum Beispiel: aktiv, freudig erregt,
interessiert). Die Skala Negativer Affekt enthält eher negative Emotionen (zum Beispiel:
verärgert, gereizt, nervös). Für die Auswertung werden für jede Skala die Scores aus den zu den
Items zugeordneten Intensitäten gebildet.
Die PANAS kann mit bis zu sechs verschiedenen Instruktionen vorgegeben werden, die
unterschiedlich Zeiträume beinhalten (heute, in den letzten Tagen, in der letzten Woche, im
letzten Jahr). Es ist auch möglich mit der PANAS die allgemeine und somit die habituelle
47
Affektivität zu erheben. Für diese Untersuchung wurde kein Zeitintervall vorgegeben, sondern
die Instruktion für „Wie fühlen Sie sich im Moment?“ verwendet.
Positiver Affekt und Negativer Affekt sind als eigenständige Skalen zu sehen. Positiver Affekt
beschreibt das Ausmaß in dem eine Person enthusiastisch, aktiv und aufmerksam ist (Krohne et
al., 1996). Hohe Werte auf der Skala positiver Affekt beschreiben einen Zustand voller Energie,
Konzentration und freudigem Engagement während niedrige Werte Lethargie uns Traurigkeit
kennzeichnen (Krohne et al., 1996). Negativer Affekt beschreibt das Ausmaß von negativer
Angespanntheit (Krohne et al., 1996). Hohe Werte auf dieser Skala beschreiben Gereiztheit,
Nervosität und Angst während niedrige Werte für Ruhe und Ausgeglichenheit stehen (Krohne et
al., 1996). In der vorliegenden Studie erzielten die Skalen Positiver Affekt und Negativer Affekt
ein Cronbach
von .89 und .78.
4.3.5 Biofeedback
Biofeedback ist eine
nichtinvasive
Methode zur Messung und Visualisierung von
psychophysiologischen Körperfunktionen. Die Anwendung nichtinvasiver Messmethoden ist in
der Emotionsforschung besonders wichtig um zu verhindern, dass die Messung an sich eine
Veränderung des emotionalen Befindens verursacht. Für die Erhebung der physiologischen
Daten wurde das System Biofeedback 2000 x-pert der Firma Schuhfried eingesetzt. Das
Biofeedbacksystem besteht einerseits aus Software für den PC, andererseits aus Sensoren und
Modulen. Über die Sensoren werden auf der Hautoberfläche physiologische Signale abgeleitet, in
den Modulen aufbereitet und über Funk an einen Computer übertragen (eine genauere
Darstellung der Datenübertragung ist in Schuhfried Bedienungsanleitung Version 4.1
dargestellt). In der vorliegenden Studie wurden zwei Module des Biofeedbackgeräts verwendet:
Modul MULTI zur Erhebung der Pulsfrequenz (Puls) sowie das Modul EXG zur Messung der
Herzratenvariabilität (HRV).
Abbildung 11: Ableitung der Pulsfrequenz über einen Sensor (Schuhfried, 2012)
48
Der Puls wurde über einen Reflexpulssensor gemessen, der an einer Fingerkuppe des
Mittelfingers der nicht dominanten Hand angebracht wurde. Der Sensor ist mit dem Modul
verbunden, das mit einem Klettband am Handgelenk der Testperson befestigt wurde (siehe
Abbildung 11). Der Puls wird über den Blutstrom analysiert indem Intensitätsunterschiede
transmittierten Lichts aufgezeichnet werden: die Hautoberfläche wird über den Sensor mit
Infrarotlicht bestrahlt und anschließend wird vom Sensor der Anteil des reflektierten Lichts
erfasst (rote Blutkörperchen absorbieren rotes Licht) (Schuhfried, 2012).
Abbildung 12: Positionierung der Elektroden (E, E1, E2) zur Ableitung der HRV
Die HRV wurde über 3 Einwegelektroden (SM Red Dot, Typ: 2670-5) abgeleitet, wovon jeweils
eine unterhalb des Brustansatzes sowie eine Referenzelektrode an einem der oberen Halswirbel
der Testperson angebracht wurde. In der Studie verwendete HRV Parameter waren SDNN und
RMSSD. Eine ausführliche Beschreibung der psychophysiologischen Parameter ist in Kapitel
2.3.2 Parameter der HRV zu finden.
49
4.3.6 Head Mounted Display
Ein Head Mounted Display (HMD) ist ein visuelles Ausgabegerät durch das ein Bild entweder
direkt auf die Netzhaut des Trägers projiziert wird oder auf einem augennahen Bildschirm
erzeugt wird (Lehenbauer et al., 2009). In dieser Studie wurde ein i3PC der Firma I-O Display
Systems verwendet. Das i3PC ist ein hochauflösender Bildschirm der eine stereoskopische 3DVisulaisierung ermöglicht. Es sind Kopfhörer in das Gerät integriert über die Audiosignale an die
Testperson übertragen wurden.
Abbildung 13: Testperson mit HMD
50
4.4 Stichprobenbeschreibung
Die Rekrutierung der Studienteilnehmer erfolgte über diverse Lehrveranstaltungen des Instituts
für Klinische, Biologische und Differentielle Psychologie. Für ihre Teilnahme erhielten die
Studenten Bonuspunkte für die Vorlesungsprüfung „Klinische Psychologie“ an der Universität
Wien. Insgesamt wurden N = 199 Studenten in einem Zeitraum von 2 Semestern (Juni 2010 bis
Juli 2011) getestet. Die Studie orientierte sich an den ethischen Richtlinien zur psychologischen
Forschung (Ethics Commitee, 2009; Felnhofer, 2011). Alle Probanden wurden gebeten am Tag
der Testung kein Koffein und kein Nikotin zu sich zu nehmen, da dies die Messung der Herzrate
beeinflussen würde.
4.4.1 Ein- und Ausschlusskriterien
Das Hauptausschlusskriterium für diese Studie war Hundephobie. Aufgrund des Nonmalefience
Prinzip das besagt, dass sowohl psychischer als auch nichtpsychischer Schaden von den
Testpersonen abzuwenden ist (Felnhofer, 2011), war es ethisch und moralisch nicht vertretbar
Hundephobiker an dieser Untersuchung teilnehmen zu lassen. Dieses Kriterium wurde bereits
vor der Terminvergabe abgefragt, Personen auf die das Kriterium zutraf wurden nicht zur Studie
eingeladen.
Des Weiteren mussten Testpersonen aus einer Reihe von Gründen von der Studie
ausgeschlossen werden, die im Zusammenhang mit der Herzratenvariabilität stehen (siehe
Kapitel 2.3.3 Korrelate der HRV). So mussten n = 27 Personen aufgrund von klinischpsychologischen Auffälligkeiten von der Datenauswertung ausgeschlossen werden, n = 4
Personen aufgrund von Kaffeekonsum unmittelbar vor der Testung oder eingenommenen
Medikamenten. Darüber hinaus mussten insgesamt n = 9 Personen aufgrund technischer
Probleme (unzureichende Bildqualität des HMD, Ausfall der Biofeedback Datenaufzeichnung)
beziehungsweise mit den technischen Geräten in Verbindung stehender Probleme (mangelnder
Tragekomfort der Brille) von der Datenauswertung ausgeschlossen werden. Es wurden n = 8
Personen von den statistischen Analysen ausgeschlossen, da zum Testzeitpunkt entweder eine
zu hohe Raumtemperatur (> 29°C) vorherrschte oder Baustellenlärm die Testung störte. Es ist
davon auszugehen, dass dies die affektiven und physiologischen Messungen beeinflusste.
Nochmals n = 3 Personen mussten aufgrund von massiven Bewegungsartefakten ausgeschlossen
werden sowie n = 1 Person aufgrund von mangelnden Sprachkenntnissen. Aufgrund
organisatorischer Schwierigkeiten mussten bei n = 3 Personen die Testungen abgebrochen
werden, da die Räumlichkeiten für andere Zwecke genutzt werden mussten.
Eine Übersicht aller von der Testung ausgeschlossenen Probanden befindet sich in Tabelle 3.
51
Tabelle 3: Von der Datenauswertung ausgeschlossene Personen (n = 54)
Ausschluss von Testpersonen
Klinisch-psychologische Auffälligkeit
27
Technische Probleme
9
Umgebungsfaktoren
8
HRV beeinflussende Substanzen
4
Bewegungsartefakte
3
Mangelnde Sprachkenntnisse
1
Organisatorische Schwierigkeiten
3
Gesamt
54
4.4.2 Demographische Zusammensetzung
Zur statistischen Datenauswertung wurden noch 145 Personen herangezogen. Dies bedeutet
Dezimierung der ursprünglichen Stichprobe (Nu = 199) um fast ein Drittel (27,14%).
Die verwendete Gesamtstichprobe (N = 145) bestand aus 75,9% weiblichen Personen (n = 110)
und nur zu 24,1% männlichen Personen (n = 35). Dies hängt vor allem mit dem
Geschlechterverhältnis im Studiengang Psychologie zusammen in dessen Rahmen die
Teilnehmer rekrutiert wurden.
Die Teilnehmer waren in einem Alter von 20 bis 71 Jahren (M = 25,28), wobei weit über zwei
Drittel der Stichprobe aus jüngeren Testpersonen (Alter < 26) bestand. Dies lässt sich ebenfalls
durch die Rekrutierung erklären, die hauptsächlich an der Universität stattfand. 77,9% der
Teilnehmer waren zwischen 20 und 26 Jahre alt, 13,8 % waren in einem Alter zwischen 27 und
30 Jahren und ebenfalls 8,3% der Teilnehmer waren über 35 Jahre alt.
Der größte Teil der Stichprobe hat „Matura“ als die höchste abgeschlossene Ausbildung angeben
(87,6%).
Ein
geringer
Teil
hatte
bereits
einen
Fachhochschul-
oder
einen
Universitätsstudienabschluss (9,7%) und unwesentlicher Teil der Stichprobe hatte lediglich
einen Pflichtschul- oder Fachschulabschluss (2,8%).
Der Familienstand der Testpersonen verteilte sich fast gleich auf in Partnerschaft Lebende
(49%) und Ledige (45,5%). Ein sehr geringer Teil der Stichprobe war verheiratet (4,1%), eine
Person war geschieden (0,7%) und eine Person war bereits verwitwet (0,7%).
52
4.4.3 Stichprobenbeschreibung anhand studienspezifischer Faktoren
Speziell für diese Studie relevante Faktoren waren Haustierbesitz der Testpersonen, der
Zigarettenkonsum, das Ausmaß an körperlicher Aktivität (in Stunden) und der Bodymaßindex
(BMI). Deshalb wird im Folgenden näher auf diese Faktoren eingegangen.
Haustierbesitz:
Etwa ein Drittel der Testpersonen (35,9%) gaben an, momentan ein Haustier zu besitzen und
81,4% gaben an, in der Kindheit ein Haustier besessen zu haben. Eine überraschend große
Anzahl von Personen (n = 121; 83,4%) gab an, gerne ein Haustier halten zu wollen, wenn es die
Umstände erlauben würden.
Abbildung 14: Momentaner Haustierbesitz
Rauchen und Sport:
Über die Hälfte der Testpersonen (69,7%) gab an nicht zu rauchen, 15,9% gaben an
Gelegenheitsraucher zu sein und 14,5% gaben an zu rauchen.
Lediglich 11,7% der Stichprobe betrieb gar kein bis sehr wenig (eine halbe Stunde pro Woche)
Sport. Über die Hälfte der Stichprobe (55,2%) betreiben zwei bis sechs Stunden Sport pro
Woche und 14,5% der Teilnehmer betrieben mehr als sechs Stunden Sport. In Abbildung 14 sind
die Anzahlen der Teilnehmer aufgeteilt nach deren Ausmaß sportlicher Aktivität pro Woche (in
Stunden). Ausgeführte Sportarten waren (nach Häufigkeiten gereiht): Joggen (n = 56),
53
Radfahren (n = 45), Fitness (n = 37), Schwimmen (n = 31), Krafttraining (n = 12), Ballett/
Tanzen (n = 11), Ski fahren (n = 11), Walken (n = 10), Inlineskaten/ Skateboarden (n = 10),
Reiten (n = 9), Beachvolleyball (n = 9), Klettern (n = 8), Tennis (n = 8), Fußball (n = 7),
Badminton/ Squash (n = 6), Basketball (n = 5), Kampfsport (n = 5), Eislaufen (n = 2), Tischtennis
(n = 2), Yoga (n = 2), Jonglieren (n =1).
Abbildung 15: Ausmaß sportlicher Aktivität pro Woche (in Stunden) nach Anzahl der Personen
Abbildung 16: Ausgeführte Sportarten nach Anzahl der Personen
54
Bodymaßindex:
Drei Personen machten keine Angaben zu ihrer Körpergröße und ihrem Gewicht, eine weitere
Person machte keine Angabe zu ihrem Gewicht. Somit konnte für vier Personen kein BMI
berechnet werden. Die Formel zur Berechnung des BMI lautet Körpermasse (in Kilogramm)
dividiert durch die quadrierte Körpergröße (in Metern).
Formel BMI =
kg
m2
Laut WHO wird ein BMI < 18,5 als Untergewicht klassifiziert. Als Normalgewicht gilt ein BMI
zwischen 18,5 und 24. Ein BMI zwischen 26 und 30 wird als Übergewicht klassifiziert und ein
BMI > 30 als Adipositas. Die große Mehrheit der Personen (70,3%) hatte Normalgewicht n =
102. Auffällig ist jedoch, dass bereits 20,7% der Stichprobe als übergewichtig klassifiziert wurde
und 6,2% als untergewichtig. Innerhalb der Stichprobe befanden sich keine adipösen Personen.
M
SD
MIN
MAX
Alter
25,28
6,21
20
71
BMI
21,70
2,76
15,74
29,73
Sportliche Aktivität (in h)
3,45
3,07
0
20
Abbildung 17: Deskriptive Statistik der Testpersonen (N = 141)
4.4.4 Umgang mit fehlenden Werten und Ausreißern
Vor der Durchführung der inferenzstatistischen Auswertung wurde ein Plausibilitätscheck mit
den Daten durchgeführt. Dies beinhaltete die Analyse von Ausreißern mittels Boxplot.
In der Versuchsgruppe 1 (lebendiger Hund) sind die Werte von vier Personen in den Skalen ERQ
Neubewertung und ERQ Unterdrückung auffällig gewesen. Nach Kothgassner und Stetina (2011)
handelt es sich um Ausreißer wenn ein Wert außerhalb des Bereichs von zwei
Standardabweichungen vom Mittelwert liegt. Da dies bei diesen Personen der Fall war, wurden
diese Personen bei der Beantwortung von Forschungsfrage 2 nicht berücksichtigt, um eine
Verschiebung der Normalverteilung zu verhindern (Field, 2009). Zwei Personen der
Versuchsgruppe 1 haben den ERQ gar nicht ausgefüllt und wurden somit ebenfalls von den
Berechnungen derjenigen Fragestellungen ausgeschlossen die Emotionsregulationsstrategien
behandeln. Diese Personen sind allerdings in den Berechnungen der Fragestellung 1
berücksichtigt worden, womit sich im Vergleich zu den darauf folgenden Analysen
unterschiedliche Stichprobengrößen ergeben.
55
4.5 Statistische Auswertung
Die statistische Auswertung der Daten wird mittels dem Computerprogramm IBM SPSS Statistics
(Version 19) durchgeführt, wobei sowohl deskriptive (Verteilung von Alter, Geschlecht, etc.), als
auch inferenzstatistische Analysen durchgeführt werden.
Die Normalverteilung der Daten wurde mittels Kolmogorov-Smirnov Test (K-S Test) überprüft
(Field, 2009, S. 144). Die Homogenität der Varianzen aller Gruppen wurde mittels Levene Test
überprüft, die Homogenität der Kovarianzmatritzen wurde mittels Box Test überprüft (Field,
2009, S. 604).
Zur Prüfung von Unterschiedshypothesen mit mehr als zwei Gruppen und einer abhängigen
Variable wurden Analyses of Variance (ANOVA) durchgeführt. Wurden die Voraussetzungen für
eine ANOVA durch die Qualität der Daten nicht erfüllt, wurde auf parameterfreie Verfahren
ausgewichen. In so einem Fall wurde zunächst ein Kruskal-Wallis Test gerechnet, als post-hoc
Test wurde der Mann-Whitney Test mit Bonferroni Korrektur durchgeführt.
Einfache Bonferroni Korrektur: Um sicher zu stellen, dass sich die Wahrscheinlichkeit eines Typ I
Fehlers nicht auf über p > .05 erhöht, wird eine Bonferroni Korrektur durchgeführt. Das
ursprünglich gewählte Alpha Niveau wird durch die Anzahl der durchgeführten Vergleiche
dividiert (Field, 2009, S. 565).
Zusätzlich wurden die Effektstärken für jedes Ergebnis angegeben. Formel 1 stellt die
Berechnungsgrundlage für den Pearsons Korrelationskoeffizient r dar. Im Folgenden werden
Werte von r > .3 als „kleiner Effekt“ bezeichnet, .3
r
.5 als „mittlerer Effekt“ und r > .5 als
„großer Effekt“ bezeichnet (Field, 2009, S. 57, S. 550; Kothgassner, 2011, S. 112).
Formel: r
z
(nach Field, 2009, S. 550)
N
Zur Prüfung von Unterschiedshypothesen mit mehr als zwei Gruppen sowie mehr als zwei
abhängigen Variablen wurden Multivariate Analyses of Variance (MANOVA) durchgeführt. Da die
MANOVA relativ robust gegenüber der Verletzung der multivariaten Normalverteilung ist,
wurde diese zur Vollständigkeit zwar angeführt, bezüglich weiterführender Berechnungen
allerdings weitgehend ignoriert (Field, 2009, S. 57, S. 550; Klee, Wipplinger & Kothgassner,
2011; Kothgassner, 2011, S. 112). Als Teststatistik wurde der Pillai-Bartlett Test (Pillais Spur)
angegeben, da dieser bei Verletzung der Voraussetzungen am robustesten ist sowie am
akkuratesten bei ungleichgroßen Stichproben unter der Annahme von homogenen
Kovarianzmatrizen (Field, 2009, S. 605). Bei den Tests der Zwischensubjekteffekte (univariate
Teststatistiken) wurden Bonferroni Korrekturen angewendet.
56
Die Auswahl der post-hoc Tests richtete sich nach der Qualität der Daten. Wenn die Homogenität
der Varianzen angenommen werden konnte, wurde Gabriels Procedure ausgewählt. Dieser
besitzt bei leicht unterschiedlichen Stichprobengrößen am meisten Power (Field, 2009, S. 374).
Auch bei der MANOVA wurden zusätzlich Effektstärken berechnet. Als Effektgröße wurde EtaQuadrat (
2
) gewählt, da diese zur Varianzaufklärung herangezogen werden kann
(Kothgassner, 2011). Im Folgenden werden Werte von
.02 ≥
2
≤ .1 als „mittlerer Effekt“ und
2
2
< .01 als „kleiner Effekt“ bezeichnet,
> .25 als „großer Effekt“ bezeichnet (Kothgassner,
2011).
Formel:
2
SSEffekt
SSTotal
Es sei denn anders angegeben, wurde als Signifikanzniveau ein Irrtumswahrscheinlichkeit von
5% (
.05) angenommen. Ergebnisse mit Irrtumswahrscheinlichkeiten
.05 werden im
Folgenden als signifikant bezeichnet.
57
5 Ergebnisdarstellung
5.1 Vergleich realer und virtueller Stimuli
Ziel ist die Analyse der Veränderung der subjektiv wahrgenommenen Affektivität (Positiver
Affekt, Negativer Affekt) sowie der Veränderung des objektiv gemessenen Wohlbefindens (HRV,
Puls) über den Zeitverlauf (prä – post) in den jeweiligen experimentellen Bedingungen.
Forschungsfrage 1:
Gibt es Unterschiede in der subjektiv wahrgenommenen affektiven Veränderung sowie
der Veränderung der objektiv gemessenen physiologischen Parameter in den drei
experimentellen Bedingungen (VG 1, VG 2, KG)?
Zunächst wurden für jede Testperson die Differenz ihrer HRV-Werte sowie ihrer PANAS-Werte
zu den zwei Testzeitpunkten berechnet (prä – post). Diese Differenzwerte der jeweiligen
Variablen dienen als Veränderungsmaß über den Zeitlauf. Positive Differenzwerte bedeuten eine
Abnahme des jeweiligen Wertes über den Zeitverlauf, negative Werte bedeuten eine Zunahme
des jeweiligen Wertes.
Tabelle 4: Deskriptive Statistik der Differenzwerte in der Gesamtstichprobe (N = 145).
Differenzwerte
Md
SD
MIN
MAX
Positiver Affekt
4
6,75
-17
28
Negativer Affekt
2
2,49
-2
12
LnRMSSD
0,04
0,27
-0,75
1,30
LnSDNN
0,03
0,28
-1,50
1,17
Puls
-0,44
6,34
-17,39
56,61
Anmerkung: Bei parameterfreien Verfahren ist die Angabe des Median (Md) aussagekräftiger als
der Mittelwert (Field, 2009, S. 550).
Methode der Wahl um Mittelwertunterschiede von drei oder mehr Gruppen miteinander zu
vergleichen ist die Varianzanalyse (ANOVA). Da die Skalenwerte nicht in allen Gruppen
normalverteilt waren, wurde auf ein nichtparametrisches Verfahren, den Kruskal Wallis Test,
ausgewichen (Field, 2009, S. 559).
Betrachtet man die Mittelwerte der Gruppen (siehe Tabelle 5) ist offensichtlich, dass alle
Mittelwerte sehr ähnlich sind, außer jene der Skala Positiver Affekt und jene der Skala Negativer
Affekt. Demnach ist zu erwarten, dass es einen signifikanten Unterschied zwischen den Gruppen
bezüglich der Veränderung der positiven Affektivität sowie der negativen Affektivität geben
wird.
58
Tabelle 5: Deskriptive Statistik der Differenzwerte aufgeteilt nach Gruppen und Ergebnisse des Kruskal
Wallis Test.
VG 1
VG 2
KG
(n = 51)
(n = 53)
(n = 41)
Statistik
M
SD
M
SD
M
SD
H
df
p
Positiver Affekt
3,50
6,75
3,04
5,54
6,44
5,80
16,23
2
.001 **
Negativer Affekt
2,29
2,49
1,45
1,82
2,78
2,73
11,82
2
.003 *
LnRMSSD
0,04
0,27
0,02
0,31
0,06
0,22
0,46
2
.793
LnSDNN
0,04
0,28
0,05
0,26
-0,01
0,32
2,20
2
.333
Puls
-0,13
6,34
-0,54
4,59
0,24
3,60
1,28
2
.527
Anmerkung: *Signifikanz bei
= .05; **Signifikanz bei α = .001
Wie erwartet wurde der positive Affekt durch die Art der experimentellen Bedingung (VG 1, VG
2, KG) signifikant beeinflusst, H(2) = 16,23, p < .001. Die Veränderung des positiven Affekts
unterscheidet sich signifikant zwischen den drei Gruppen. Ebenso wurde der negative Affekt
durch die Art der experimentellen Bedingung (VG 1, VG 2, KG) signifikant beeinflusst, H(2) =
11,82, p < .05. Die Veränderung des negativen Affekts unterscheidet sich signifikant zwischen
den drei Gruppen.
Hinsichtlich der psychophysiologischen Daten konnten keine Gruppenunterschiede festgestellt
werden: Weder wurde LnRMSSD durch die Art der experimentellen Bedingung (VG 1, VG 2, KG)
signifikant beeinflusst, H(2) = 0,46, p > .05, noch wurde LnSDNN durch die Art der
experimentellen Bedingung (VG 1, VG 2, KG) signifikant beeinflusst, H(2) = 2,20, p > .05. Auch der
Puls wurde durch die Art der experimentellen Bedingung (VG 1, VG 2, KG) nicht signifikant
beeinflusst, H(2) = 1,28, p > .05.
Mittels Kruskal-Wallis Test kann nur untersucht werden, ob es Unterschiede zwischen den
Gruppen gibt, jedoch nicht welche Gruppen sich konkret voneinander unterscheiden. Deshalb
wurde zur weiteren Diskriminierung der Unterschiede eine Folgeuntersuchung mittels MannWhitney Test mit denjenigen Variablen durchgeführt die einen signifikanten Unterschied
zeigten (Field, 2009, S. 565). Es wurde eine Bonferroni Korrektur (hier: .05/3 = .0167)
angewendet, womit sich als Grundlage für die folgende Berechnung ein neues Signifikanzniveau
von α = .0167 ergab.
59
Tabelle 6: Ergebnisse des Mann-Whitney Test.
Positiver Affekt
VG 1 vs. VG 2
(N = 104)
VG 1 vs. KG
(N = 94)
VG 2 vs. KG
(N = 94)
Negativer Affekt
U
z
p
r
U
z
p
r
1064
-1,87
.061
-.18
906,5
-2,96
.003 *
-.29
572,5
-3,72
.000 **
-.38
1036
-.076
.941
.000
723
-2,78
.003 *
-.29
709,5
-2,936
.002 *
-.30
Anmerkung: *signifikantes Ergebnis mit
= .016, **Signifikanz bei α = .001
Bezüglich der Variable positiver Affekt ergab sich ein signifikanter Unterschied (U = 572,5, r = .38) zwischen der VG 1 und der KG sowie ein signifikanter Unterschied (U = 723, r = -.29)
zwischen VG 2 und KG, allerdings kein signifikanter Unterschied (U = 1064, r = -.18) zwischen
VG 1 und VG 2. Positive Differenzwerte der Variable Positiver Affekt deuten auf eine Abnahme
des positiven Affekts im Verlauf (prä – post) hin. Positive Differenzwerte stehen somit für eine
negative affektive Veränderung. Die KG weist die höchsten Differenzwerte (M = 6,44) auf, gefolgt
von der VG 1 (M = 3,50) und der VG 2 (M = 3,04). Somit lässt sich schlussfolgern, dass sowohl in
der realen Bedingung (VG 1) als auch in der virtuellen Bedingung (VG 2) die Abnahme des
positiven Affekts im Vergleich zu der Kontrollgruppe signifikant geringer ausgefallen ist. Wobei
bemerkenswert ist, dass in allen drei Gruppen positive Differenzwerte berechnet wurden. Somit
wurde in allen drei Gruppen eine Abnahme des positiven Affekts beobachtet.
Bezüglich der Variable Negativer Affekt ergab sich kein signifikanter Unterschied (U = 1036, r =
0) zwischen der VG 1 und der KG. Allerdings wurde ein signifikanter Unterschied (U = 709,5, r =
-.30) zwischen der VG 2 und KG sowie ein signifikanter Unterschied (U = 906,5, r = -.29)
zwischen der VG 2 und VG 1 gefunden. Positive Differenzwerte der Skala Negativer Affekt
deuten auf eine Abnahme der negativen Affektivität im Verlauf (prä – post) hin. Positive
Differenzwerte stehen somit für eine positive affektive Veränderung. Die VG 2 (M = 1,45) weist
im Vergleich zur KG (M = 2,78) und im Vergleich zur VG 1 (M = 2,29) einen signifikant
geringeren Differenzwert auf. Somit lässt sich schlussfolgern, dass sowohl in der realen
Bedingung (VG 1) als auch in der Kontrollbedingung (VG 2) die Abnahme des negativen Affekts
höher ausgefallen ist als in der virtuellen Bedingung. Aber auch bezüglich der Skala Negativer
Affekt ist festzuhalten, dass in allen drei Gruppen positive Differenzwerte berechnet wurden und
somit in allen Gruppen die negative Affektivität im Verlauf der Testung gesunken ist.
60
5.2 Emotionsregulationsstrategien in Versuchsgruppe 1
Ziel ist der Vergleich der Art und des Ausmaß der verwendeten Emotionsregulationsstrategien
Neubewertung und Unterdrückung, abhängig von der Art der affektiven Veränderung sowie der
physiologischer Veränderung.
Gibt
es
Unterschiede
in
der
Art
und
dem
Ausmaß
der
verwendeten
Emotionsregulationsstrategien abhängig davon, ob Personen auf die Anwesenheit eines
Hundes mit positiver, keiner oder negativer affektiver Veränderung beziehungsweise
positiver, keiner oder negativer physiologischer Veränderung reagieren?
Um
mögliche
Mittelwertunterschiede
bezüglich
der
Emotionsregulationsstrategien
Neubewertung und Unterdrückung zu eruieren, wurde eine MANOVA mit „Art der affektiven
Veränderung“ (positive Veränderung, keine Veränderung, negative Veränderung) als
Zwischensubjektfaktor durchgeführt.
5.2.1 Positiver Affekt
Zunächst wurde die Differenz in der Skala Positiver Affekt zu den zwei Testzeitpunkten (prä –
post) gebildet. Anhand der Differenzwerte (entspricht der Veränderung des Affekts) wurden die
Testpersonen in drei Gruppen aufgeteilt: „Anstieg des positiven Affekts“ (positive Veränderung),
„keine bis wenig Veränderung des positiven Affekts“ (keine Veränderung, neutral) sowie „Abfall
des positiven Affekts“ (negative Veränderung). Als Kriterium zur Gruppenaufteilung wurden
Tabelle 7 beinhaltet die statistischen Kennwerte der positiven Affektskala pro Gruppe.
Tabelle 7: Deskriptive Statistik der Differenzwerte der Skala Positiver Affekt (N= 45) aufgeteilt nach Art der
affektiven Veränderung (VG1).
Positiver Affekt
positive Veränderung
keine Veränderung
negative Veränderung
(n = 15)
(n = 14)
(n = 16)
M
-6,07
0,50
9,38
SD
4,08
1,65
6,92
-17; -3
-3; 14
4; 28
MIN; MAX
Laut K-S Test konnte eine Normalverteilung sowohl für die Skala Unterdrückung, als auch für
die Skala Neubewertung in allen drei Gruppen (positiv, neutral, negativ) angenommen werden.
Der Box Test zur Überprüfung der Gleichheit der Kovarianzmatrizen war nicht signifikant und
deutet somit auf homogene Kovarianzen hin. Der Levene Test erwies sich ebenfalls als nicht
signifikant, womit eine Homogenität der Varianzen angenommen werden konnte.
61
Tabelle 8: Multivariate Teststatistik für die Variable Positiver Affekt mit Art der affektiven Veränderung als
Zwischensubjektfaktor (VG1).
positive
keine
negative
Veränderung Veränderung Veränderung
(n = 15)
(n = 14)
(n = 16)
Multivariate Statistik
M
SD
M
SD
M
SD
F
df 1
df 2
p
Neubewertung
3,98
.67
3,95
.73
3,98
.61
0,49
4
84
.75
Unterdrückung
1,82
.47
1,93
.50
1,66
.63
.023
Pilais Spur ergab keinen signifikanten Effekt der Art der affektiven Veränderung bezogen auf
Unterdrückung und Neubewertung F(4, 84) = 0,49,
> .05. Die Gruppen (positiv, neutral,
negativ) unterscheiden sich hinsichtlich der Variable Emotionsregulationsstrategie nicht
signifikant voneinander.
Tabelle 9: Univariate Teststatistik für die Variable Positiver Affekt mit Art der affektiven Veränderung als
Zwischensubjektfaktor (VG1).
positive
keine
negative
Veränderung
Veränderung
Veränderung
(n = 15)
(n = 14)
(n = 16)
Statistik
M
SD
M
SD
M
SD
F
df
p
Neubewertung
3,98
.67
3,95
.73
3,98
.61
0,01
2
.993 .000
Unterdrückung
1,82
.47
1,93
.50
1,66
.63
0,96
2
.391 .044
Mit den abhängigen Variablen separat durchgeführte ANOVAs ergaben keinen signifikanten
Unterschied zwischen den Gruppen sowohl hinsichtlich der Skala Neubewertung (p > .05), als
auch hinsichtlich der Skala Unterdrückung (p > .05). Dies deutet darauf hin, dass der Positive
Affekt keinen signifikanten Einfluss auf das Ausmaß der beiden Emotionsregulationsstrategien
hat.
62
Abbildung 18: Mittelwerte und Konfidenzintervalle der Emotionsregulationsstrategien aufgeteilt nach Art
der affektiven Veränderung positiver Affekt.
5.2.2 Negativer Affekt
Analog zur positiven Affektivität (Kapitel 5.2.1) wurden die Differenzen für die Veränderung des
negativen Affekts berechnet: „Anstieg des negativen Affekts“ (negative Veränderung), „keine bis
wenig Veränderung des negativen Affekts“ (keine Veränderung, neutral) sowie „Abfall des
negativen Affekts“ (positive Veränderung). Tabelle 10 beinhaltet die statistischen Kennwerte der
negativen Affektskala pro Gruppe.
Tabelle 10: Deskriptive Statistik der Differenzwerte der Skala Negativer Affekt (N= 45) aufgeteilt nach Art der
affektiven Veränderung (VG1).
Negativer Affekt
positive Veränderung
keine Veränderung
negative Veränderung
(n = 13)
(n = 15)
(n = 17)
6,38
2,47
0,53
SD
2,60
0,52
0,62
MIN; MAX
4; 12
2; 3
-1; 1
Die Normalverteilung der Daten wurde mittels K-S Test geprüft und konnte bestätigt werden.
Der Box-Test zur Überprüfung der Gleichheit der Kovarianzmatrizen war nicht signifikant und
deutet somit auf homogene Kovarianzen hin. Der Levene Test erwies sich ebenfalls als nicht
signifikant, womit Homogenität der Varianzen angenommen werden konnte.
63
Tabelle 11: Multivariate Teststatistik für die Variable Negativer Affekt mit Art der affektiven Veränderung als
Zwischensubjektfaktor (VG1).
positive
keine
negative
Veränderung Veränderung Veränderung
(n = 13)
(n = 15)
(n = 17)
Multivariate Statistik
M
SD
M
SD
M
SD
F
df 1
df 2
p
Neubewertung
3,83
.70
4,16
.69
3,91
.58
1,44
4
84
.23
Unterdrückung
1,63
.60
1,72
.50
1,99
.50
.06
Pilais Spur ergab keinen signifikanten Effekt der Art der affektiven Veränderung bezogen auf
Unterdrückung und Neubewertung F(4, 84) = 1,44, p > .05. Die Gruppen (positiv, neutral,
negativ) unterscheiden sich nicht signifikant voneinander in der Art und Höhe der
Emotionsregulationsstrategien.
Tabelle 12: Univariate Teststatistik für die Variable Negativer Affekt mit Art der affektiven Veränderung als
Zwischensubjektfaktor (VG1).
positive
keine
negative
Veränderung
Veränderung
Veränderung
(n = 13)
(n = 15)
(n = 17)
Statistik
M
SD
M
SD
M
SD
F
df
p
Neubewertung
3,83
.70
4,16
.69
3,91
.58
0,96
2
.392 .044
Unterdrückung
1,63
.60
1,72
.50
1,99
.50
1,84
2
.171 .081
Mit den abhängigen Variablen separat durchgeführte ANOVAs ergaben keinen signifikanten
Unterschied zwischen den Gruppen sowohl hinsichtlich der Skala Neubewertung (p > .05), als
auch hinsichtlich der Skala Unterdrückung (p > .05). Dies deutet darauf hin, dass der Negative
Affekt keinen signifikanten Einfluss auf das Ausmaß der beiden Emotionsregulationsstrategien
hat.
64
Abbildung 19: Mittelwerte und Konfidenzintervalle der Emotionsregulationsstrategien aufgeteilt nach Art
der affektiven Veränderung negativer Affekt.
5.2.3 LnRMSSD
Analog zu Kapitel 5.2.1 wurden die Einteilung in die drei Gruppen „positive Veränderung“, „keine
Veränderung“ und „negative Veränderung“ aufgrund der Differenzwerte zu den zwei
Testzeitpunkten vorgenommen (LnRMSSD prä – LnRMSSD post). Tabelle 13 beinhaltet die
statistischen Kennwerte der LnRMSSD pro Gruppe.
Tabelle 13: Deskriptive Statistik der Differenzwerte der Variable LnRMSSD (N= 45) aufgeteilt nach Art der
physiologischen Veränderung (VG1).
ER Strategie
Gruppe LnRMSSD
n
M
SD
Neubewertung
positive Veränderung
15
3,822
.609
keine Veränderung
15
3,856
.610
negative Veränderung
15
4,233
.695
Gesamt
45
3,970
.653
positive Veränderung
15
1,883
.55
keine Veränderung
15
1,800
.702
negative Veränderung
15
1,700
.542
Gesamt
45
1,794
.512
Unterdrückung
Die Normalverteilung der Daten wurde mittels K-S Test geprüft, konnte aber nicht in allen
Gruppen bestätigt werden. Der Box-Test zur Überprüfung der Gleichheit der Kovarianzmatrizen
65
war nicht signifikant und deutet somit auf homogene Kovarianzen hin. Der Levene Test erwies
sich für die Skala Neubewertung ebenfalls als nicht signifikant, womit homogene Varianzen
angenommen werden konnten. Für die Skala Unterdrückung jedoch war der Levene Test
signifikant.
Tabelle 14: Multivariate Teststatistik für die Variable LnRMSSD mit Art der physiologischen Veränderung als
Zwischensubjektfaktor (VG1).
positive
keine
negative
Veränderung Veränderung Veränderung
(n = 15)
(n = 15)
(n = 15)
Multivariate Statistik
M
SD
M
SD
M
SD
F
df 1
df 2
p
Neubewertung
3,83
.70
4,16
.69
3,91
.58
.992
4
84
.417
Unterdrückung
1,63
.60
1,72
.50
1,99
.50
.045
Pilais Spur ergab keinen signifikanten Effekt für die Art der physiologischen Veränderung
bezogen auf Unterdrückung und Neubewertung F(4, 84) = .992, p > .417,
2
= .045. Die Gruppen
(positiv, neutral, negativ) unterscheiden sich nicht signifikant voneinander in der Art und Höhe
der Emotionsregulationsstrategien.
Tabelle 15: Univariate Teststatistik für die Variable LnRMSSD mit Art der physiologischen Veränderung als
Zwischensubjektfaktor (VG1).
positive
keine
negative
Veränderung
Veränderung
Veränderung
(n = 15)
(n = 15)
(n = 15)
Statistik
M
SD
M
SD
M
SD
F
df
p
Neubewertung
3,82
.61
3,86
.61
4,23
.69
1,91
2
.160 .083
Unterdrückung
1,88
.55
1,80
.70
1,70
.33
0,42
2
.660 .020
Auch die univariate Statistik ergab kein signifikantes Ergebnis, weder für die Skala
Neubewertung (p > .05) noch für die Skala Unterdrückung (p > .05). Die Gruppen unterscheiden
sich nicht signifikant hinsichtlich der Skala Neubewertung und nicht hinsichtlich der Skala
Unterdrückung.
66
Abbildung 20: Mittelwerte und Konfidenzintervalle der Emotionsregulationsstrategien aufgeteilt nach Art
der physiologischen Veränderung RMSSD (VG1).
5.2.4 LnSDNN
Analog zu Kapitel 5.2.1 wurden die Einteilung in die drei Gruppen „positive Veränderung“, „keine
Veränderung“ und „negative Veränderung“ aufgrund der Differenzwerte zu den zwei
Testzeitpunkten vorgenommen (LnSDNN prä – LnSDNN post). Tabelle 16 beinhaltet die
statistischen Kennwerte der LnSDNN pro Gruppe.
Tabelle 16: Deskriptive Statistik der Differenzwerte der Variable LnSDNN (N= 45) aufgeteilt nach Art der
physiologischen Veränderung (VG1).
ER Strategie
Gruppe LnSDNN
n
M
SD
Neubewertung
positive Veränderung
15
3,59
.51
keine Veränderung
15
4,04
.66
negative Veränderung
15
4,29
.65
Gesamt
45
3,97
.65
positive Veränderung
15
1,77
.50
keine Veränderung
15
1,78
.69
negative Veränderung
15
1,83
.43
Gesamt
45
1,79
.54
Unterdrückung
Die Normalverteilung der Daten wurde mittels K-S Test geprüft, konnte aber nicht in allen
Gruppen bestätigt werden. Der Box-Test zur Überprüfung der Gleichheit der Kovarianzmatrizen
67
war nicht signifikant und deutet somit auf homogene Kovarianzen hin. Der Levene Test erwies
sich für alle Gruppen als nicht signifikant, womit homogene Varianzen angenommen werden
konnten.
Tabelle 17: Multivariate Teststatistik für die Variable LnSDNN mit Art der physiologischen Veränderung als
Zwischensubjektfaktor (VG1).
positive
keine
negative
Veränderung Veränderung Veränderung
(n = 15)
(n = 15)
(n = 15)
Multivariate Statistik
M
SD
M
SD
M
SD
F
df 1
df 2
p
Neubewertung
3,59
.507
4,04
.665
4,28
.613
2,64
4
84
.04 *
Unterdrückung
1,77
.504
1,78
.694
1,83
.430
.112
Anmerkung: *Signifikanz bei α = .05
Pilais Spur ergab einen signifikanten Effekt für die Art der physiologischen Veränderung
2
bezogen auf die Emotionsregulationsstrategien F(4, 84) = 2,64, p = .04,
= .112. Die Gruppen
(positiv, neutral, negativ) unterscheiden sich signifikant voneinander in der Art und Höhe der
Emotionsregulationsstrategien.
Tabelle 18: Univariate Teststatistik für die Variable LnSDNN mit Art der physiologischen Veränderung als
Zwischensubjektfaktor (VG1).
positive
keine
negative
Veränderung
Veränderung
Veränderung
(n = 15)
(n = 15)
(n = 15)
Statistik
M
SD
M
SD
M
SD
F
df
p
Neubewertung
3,59
.507
4,04
.665
4,28
.613
5,137
2
.01*
.20
Unterdrückung
1,77
.504
1,78
.694
1,83
.430
0,06
2
.94
.00
Anmerkung: *Signifikanz bei α = .05
Die Tests der Zwischensubjekteffekte ergaben einen signifikanten Unterschied innerhalb der
Gruppen hinsichtlich der Variable Neubewertung F(2) = 5,137, p = .010,
= .20. Es gab einen
mittleren Effekt der Variable LnSDNN hinsichtlich der Höhe der Variable Neubewertung.
Bezüglich der Variable Unterdrückung gab es keinen signifikanten Unterschied zwischen den
Gruppen (p > .05).
68
Abbildung 21: Mittelwerte und Konfidenzintervalle der Emotionsregulationsstrategien aufgeteilt nach Art
der physiologischen Veränderung LnSDNN (VG1).
Um zu untersuchen welche Gruppen sich genau bezüglich der Variable Neubewertung
unterscheiden wurde Gabriels Procedure als post-hoc Test gerechnet.
Tabelle 19: Post-hoc Teststatistiken für die Variable LnSDNN (VG1).
Abhängige Variable
Neubewertung
1
2
Unterdrückung
1
2
s
p
KI
2
.219
.123
-.998; .087
3
.219
.009 *
-1,231; -.146
1
.219
.123
-.087; .998
3
.219
.639
-.776; .309
2
.202
1,000
-.519; .485
3
.202
.983
-.569; .435
1
.202
1,000
-.485; .519
3
.202
.992
-.5519; .4519
Anmerkung: 1 = Gruppe positive Veränderung, 2 = Gruppe keine Veränderung, 3 = Gruppe negative
Veränderung; * Signifikanz bei α = .05
Bezüglich der Variable Neubewertung unterscheidet sich die Gruppe positive Veränderung
signifikant von der Gruppe negative Veränderung (p = .009). Die Gruppe positive Veränderung
(M = 3,59) erreichte im Vergleich zur Gruppe negative Veränderung (M = 4,28) signifikant
niedrigere Werte in der Variable Neubewertung. Dies bedeutet Neubewertung wird zu einem
höheren Maß von Personen eingesetzt, die durch die Präsenz eines Hundes Abnahme der
LnSDNN erlebten.
69
5.2.5 Puls
Analog zu Kapitel 5.2.1 wurde die Einteilung in die drei Gruppen „positive Veränderung“, „keine
Veränderung“ und „negative Veränderung“ aufgrund der Differenzwerte zu den zwei
Testzeitpunkten vorgenommen (Puls prä – Puls post). Tabelle 20 beinhaltet die statistischen
Kennwerte der Variable Puls pro Gruppe.
Tabelle 20: Deskriptive Statistik der Differenzwerte der Variable Puls (N= 45) aufgeteilt nach Art der
physiologischen Veränderung (VG1).
ER Strategie
Gruppe Puls
n
M
SD
Neubewertung
positive Veränderung
15
3,833
.704
keine Veränderung
15
3,811
.604
negative Veränderung
15
4,267
.580
Gesamt
45
3,970
.653
positive Veränderung
15
1,967
.558
keine Veränderung
15
1,733
.586
negative Veränderung
15
1,683
.467
Gesamt
45
1,794
.542
Unterdrückung
Die Normalverteilung der Daten wurde mittels K-S Test geprüft, konnte aber nicht in allen
Gruppen bestätigt werden. Der Box-Test zur Überprüfung der Gleichheit der Kovarianzmatrizen
war nicht signifikant und deutet somit auf homogene Kovarianzen hin. Der Levene Test erwies
sich für alle Gruppen als nicht signifikant, womit homogene Varianzen angenommen werden
konnten.
Tabelle 21: Multivariate Teststatistik für die Variable Puls mit Art der physiologischen Veränderung als
Zwischensubjektfaktor (VG1).
positive
keine
negative
Veränderung Veränderung Veränderung
(n = 15)
(n = 15)
(n = 15)
Multivariate Statistik
M
SD
M
SD
M
SD
F
df 1
df 2
p
Neubewertung
3,83
.704
3,81
.604
4,27
.580
1,65
4
48
.170
Unterdrückung
1,97
.558
1,73
.586
1,68
.467
.073
Pilais Spur ergab keinen signifikanten Effekt für die Art der physiologischen Veränderung
bezogen auf die Emotionsregulationsstrategien F(4, 84) = 1,646 p = .170,
2
= .073. Die Gruppen
70
(positiv, neutral, negativ) unterscheiden sich nicht signifikant voneinander in der Art und Höhe
der Emotionsregulationsstrategien.
Tabelle 22: Univariate Teststatistik für die Variable Puls mit Art der physiologischen Veränderung als
Zwischensubjektfaktor (VG1).
positive
keine
negative
Veränderung
Veränderung
Veränderung
(n = 15)
(n = 15)
(n = 15)
Statistik
M
SD
M
SD
M
SD
F
df
p
Neubewertung
3,83
.70
3,81
.60
4,27
.58
2,48
2
.096
.11
Unterdrückung
1,97
.56
1,73
.59
1,68
.47
1,18
2
.320
.05
Die univariate Statistik ergab ebenfalls kein signifikantes Ergebnis für die Variable
Neubewertung (p >.05) sowie kein signifikantes Ergebnis für die Skala Unterdrückung ( p > .05).
Die Gruppen unterscheiden sich nicht signifikant hinsichtlich der Skala Neubewertung und die
Gruppen unterscheiden sich nicht signifikant hinsichtlich der Skala Unterdrückung.
Abbildung 22: Mittelwerte und Konfidenzintervalle der Emotionsregulationsstrategien aufgeteilt nach Art
der physiologischen Veränderung Puls (VG1).
71
5.3 Emotionsregulationsstrategien in Versuchsgruppe 2
Ziel ist die Analyse der Emotionsregulationsstrategien Neubewertung und Unterdrückung,
abhängig von der Art der affektiven Veränderung sowie der physiologischer Veränderung einer
Person.
Gibt
es
Unterschiede
in
der
Art
und
dem
Ausmaß
der
verwendeten
Emotionsregulationsstrategien abhängig davon, ob Personen auf die Anwesenheit eines
virtuellen Hundes mit positiver, keiner oder negativer affektiver Veränderung
beziehungsweise positiver, keiner oder negativer physiologischer Veränderung
reagieren?
Um
mögliche
Mittelwertunterschiede
bezüglich
der
Emotionsregulationsstrategien
Neubewertung und Unterdrückung zu eruieren, wurde eine MANOVA mit „Art der affektiven
Veränderung“ (positive Veränderung, keine Veränderung, negative Veränderung) als
Zwischensubjektfaktor durchgeführt.
5.3.1 Positiver Affekt
Analog zu Kapitel 5.2.1 wurde die Einteilung in die drei Gruppen „positive Veränderung“, „keine
Veränderung“ und „negative Veränderung“ aufgrund der Differenzwerte des PANAS zu den zwei
Testzeitpunkten vorgenommen (PANAS prä – PANAS post). Tabelle 23 beinhaltet die
statistischen Kennwerte der positiven Affektskala pro Gruppe.
Tabelle 23: Deskriptive Statistik der Differenzwerte der Skala Positiver Affekt (N= 53) aufgeteilt nach Art der
affektiven Veränderung (VG2).
Positiver Affekt
positive Veränderung
keine Veränderung
negative Veränderung
(n = 18)
(n = 18)
(n = 17)
M
3,06
3,94
2,06
SD
6,12
3,99
6,42
-14; 12
-4; 13
-11; 13
Min; Max
Der K-S-Test konnte nicht in allen Gruppen eine Normalverteilung der Daten bestätigen. Der
Box-Test zur Überprüfung der Gleichheit der Kovarianzmatrizen war jedoch nicht signifikant
und deutet somit auf homogene Kovarianzen hin. Der Levene Test erwies sich ebenfalls als nicht
signifikant, womit Homogenität der Varianzen angenommen werden konnte.
72
Tabelle 24: Multivariate Teststatistik für die Variable Positiver Affekt mit Art der affektiven Veränderung als
Zwischensubjektfaktor (VG2).
positive
keine
negative
Veränderung Veränderung Veränderung
(n = 16)
(n = 19)
(n = 18)
Multivariate Statistik
M
SD
M
SD
M
SD
F
df 1
df 2
p
Neubewertung
4,08
.56
3,64
.61
3,81
.65
1,76
4
100
.142
Unterdrückung
1,56
.54
1,91
.47
1,92
.58
.066
Pilais Spur ergab keinen signifikanten Effekt der Art der affektiven Veränderung bezogen auf
Unterdrückung und Neubewertung F(4, 100) = 1,76, p > .05. Die Gruppen unterscheiden sich
nicht signifikant hinsichtlich der Variable Emotionsregulationsstrategie.
Tabelle 25: Univariate Teststatistik für die Variable Positiver Affekt mit Art der affektiven Veränderung als
Zwischensubjektfaktor (VG2).
positive
keine
negative
Veränderung
Veränderung
Veränderung
(n = 16)
(n = 19)
(n = 18)
Statistik
M
SD
M
SD
M
SD
F
df
p
Neubewertung
4,08
.56
3,64
.61
3,81
.65
0,90
2
.119
.082
Unterdrückung
1,56
.54
1,91
.47
1,92
.58
0,68
2
.134
.077
Mit den abhängigen Variablen separat durchgeführte ANOVAs ergaben keinen signifikanten
Unterschied zwischen den Gruppen sowohl hinsichtlich der Skala Neubewertung (p > .05), als
auch hinsichtlich der Skala Unterdrückung (p > .05). Dies deutet darauf hin, dass der Positive
Affekt keinen signifikanten Einfluss auf das Ausmaß der beiden Emotionsregulationsstrategien
hat.
73
Abbildung 23: Mittelwerte und Konfidenzintervalle der Emotionsregulationsstrategien aufgeteilt nach Art
der affektiven Veränderung positiver Affekt (VG2).
5.3.2 Negativer Affekt
Analog zu Kapitel 5.2.1 wurden die Einteilung in die drei Gruppen „positive Veränderung“, „keine
Veränderung“ und „negative Veränderung“ aufgrund der Differenzwerte des PANAS zu den zwei
Testzeitpunkten vorgenommen (PANAS prä – PANAS post). Tabelle 26 beinhaltet die
statistischen Kennwerte der Skala Negativer Affekt pro Gruppe.
Tabelle 26: Deskriptive Statistik der Differenzwerte der Skala Negativer Affekt (N= 53) aufgeteilt nach Art der
affektiven Veränderung negativer Affekt (VG2).
Negativer Affekt
positive Veränderung
keine Veränderung
negative Veränderung
(n = 17)
(n = 18)
(n = 18)
x
-0,18
1
3,44
SD
0,53
0,00
1,69
Min; Max
-2; 0
1; 1
2;7
Der K-S-Test ergab weder für die Variable Unterdrückung noch für die Variable Neubewertung
kein signifikantes Ergebnis. Somit konnte in allen Gruppen eine Normalverteilung der Daten
angenommen werden. Der Box-Test zur Überprüfung der Gleichheit der Kovarianzmatrizen war
nicht signifikant und deutet somit auf homogene Kovarianzen hin. Der Levene Test erwies sich
74
ebenfalls als nicht signifikant, womit eine Homogenität der Varianzen angenommen werden
konnte.
Tabelle 27: Multivariate Teststatistik für die Variable Negativer Affekt mit Art der affektiven Veränderung als
Zwischensubjektfaktor (VG2).
positive
keine
negative
Veränderung Veränderung Veränderung
(n = 18)
(n = 18)
(n = 17)
Multivariate Statistik
M
SD
M
SD
M
SD
F
df 1
df 2
p
Neubewertung
3,75
.635
3,72
.662
3,97
.652
0,46
4
100
.763
Unterdrückung
1,88
.487
1,76
.639
1,78
.643
2
.018
Pilais Spur ergab keinen signifikanten Effekt der Art der affektiven Veränderung bezogen auf
Unterdrückung und Neubewertung (F(4, 100) = 0,46, p > .05). Die Gruppen unterscheiden sich
nicht signifikant hinsichtlich der Variable Emotionsregulationsstrategie.
Tabelle 28: Univariate Teststatistik für die Variable Negativer Affekt mit Art der affektiven Veränderung als
Zwischensubjektfaktor (VG2).
positive
keine
negative
Veränderung
Veränderung
Veränderung
(n = 18)
(n = 18)
(n = 17)
Univariate Statistik
2
M
SD
M
SD
M
SD
F
p
df
Neubewertung
3,75
.635
3,72
.662
3,97
.670
0,75
.479
2
.029
Unterdrückung
1,88
.487
1,76
.639
1,78
.643
0,18
.832
2
.007
Mit den abhängigen Variablen separat durchgeführte ANOVAs ergaben keinen signifikanten
Unterschied zwischen den Gruppen sowohl hinsichtlich der Skala Neubewertung (p > .05), als
auch hinsichtlich der Skala Unterdrückung (p > .05). Dies deutet darauf hin, dass der Negative
Affekt keinen signifikanten Einfluss auf das Ausmaß der beiden Emotionsregulationsstrategien
hat.
75
Abbildung 24: Mittelwerte und Konfidenzintervalle der Emotionsregulationsstrategien aufgeteilt nach Art
der affektiven Veränderung positiver Affekt (VG2).
5.3.3 LnRMSSD
Analog zu Kapitel 5.2.1 wurden die Einteilung in die drei Gruppen „positive Veränderung“, „keine
Veränderung“ und „negative Veränderung“ aufgrund der Differenzwerte zu den zwei
Testzeitpunkten vorgenommen (LnRMSSD prä – LnRMSSD post). Tabelle 29 beinhaltet die
statistischen Kennwerte der LnRMSSD pro Gruppe.
Tabelle 29: Deskriptive Statistik der Differenzwerte der ER Strategien aufgeteilt nach Art der physiologischen
Veränderung in LnRMSSD (VG2).
ER Strategie
Gruppe LnRMSSD
n
M
SD
Neubewertung
positive Veränderung
18
3,954
.599
keine Veränderung
18
3,963
.656
negative Veränderung
17
3,500
.626
Gesamt
53
3,811
.652
positive Veränderung
18
1,778
.528
keine Veränderung
18
1,708
.502
negative Veränderung
17
1,941
.716
Gesamt
53
1,807
.584
Unterdrückung
Der K-S-Test ergab kein signifikantes Ergebnis. Somit konnte in allen Gruppen eine
Normalverteilung der Daten angenommen werden. Der Box-Test zur Überprüfung der Gleichheit
76
der Kovarianzmatrizen war nicht signifikant und deutet somit auf homogene Kovarianzen hin.
Der Levene Test erwies sich ebenfalls als nicht signifikant, womit eine Homogenität der
Varianzen angenommen werden konnte.
Tabelle 30: Multivariate Teststatistik für die Variable LnRMSSD mit Art der physiologischen Veränderung als
Zwischensubjektfaktor(VG2).
positive
keine
negative
Veränderung Veränderung Veränderung
(n = 18)
(n = 18)
(n = 17)
Multivariate Statistik
M
SD
M
SD
M
SD
F
df 1
df 2
p
Neubewertung
3,95
.599
3,96
.656
3,50
.626
1,60
4
100
.180
Unterdrückung
1,78
.528
1,71
.502
1,94
.716
.060
Pilais Spur ergab keinen signifikanten Effekt der Art der physiologischen Veränderung bezogen
auf Unterdrückung und Neubewertung F(4; 100) = 1,600, p = .180,
= .060. Die Gruppen
unterscheiden sich nicht signifikant hinsichtlich der Variable Emotionsregulationsstrategie.
Tabelle 31: Univariate Teststatistik für die Variable LnRMSSD mit Art der physiologischen Veränderung als
Zwischensubjektfaktor (VG2).
positive
keine
negative
Veränderung
Veränderung
Veränderung
(n = 18)
(n = 18)
(n = 17)
Univariate Statistik
M
SD
M
SD
M
SD
F
p
df
Neubewertung
3,95
.599
3,96
.656
3,50
.626
3,08
.055
2
.110
Unterdrückung
1,78
.528
1,71
.502
1,94
.716
0,72
.491
2
.028
Mit den abhängigen Variablen separat durchgeführte ANOVAs ergaben keinen signifikanten
Unterschied zwischen den Gruppen sowohl hinsichtlich der Skala Neubewertung (p > .05), als
auch hinsichtlich der Skala Unterdrückung (p > .05). Dies deutet darauf hin, dass die Variable
LnRMSSD
keinen
signifikanten
Einfluss
auf
das
Ausmaß
der
beiden
Emotionsregulationsstrategien hat.
77
Abbildung 25: Mittelwerte und Konfidenzintervalle der Emotionsregulationsstrategien aufgeteilt nach Art
der physiologischen Veränderung LnRMSSD (VG2).
5.3.4 LnSDNN
Analog zu Kapitel 5.2.1 wurden die Einteilung in die drei Gruppen „positive Veränderung“, „keine
Veränderung“ und „negative Veränderung“ aufgrund der Differenzwerte zu den zwei
Testzeitpunkten vorgenommen (LnSDNN prä – LnSDNN post). Tabelle 32 beinhaltet die
statistischen Kennwerte der LnSDNN pro Gruppe.
Tabelle 32: Deskriptive Statistik der Differenzwerte der ER Strategien aufgeteilt nach Art der physiologischen
Veränderung in LnSDNN (VG2).
ER Strategie
Gruppe LnSDNN
n
M
SD
Neubewertung
positive Veränderung
17
3,942
.598
keine Veränderung
19
3,816
.650
negative Veränderung
17
3,676
.716
Gesamt
53
3,811
.652
positive Veränderung
17
1,765
.555
keine Veränderung
19
1,816
.570
negative Veränderung
17
1,838
.584
Gesamt
53
1,807
.584
Unterdrückung
Der K-S-Test ergab kein signifikantes Ergebnis. Somit konnte in allen Gruppen eine
Normalverteilung der Daten angenommen werden. Der Box-Test zur Überprüfung der Gleichheit
78
der Kovarianzmatrizen war nicht signifikant und deutet somit auf homogene Kovarianzen hin.
Der Levene Test erwies sich ebenfalls als nicht signifikant, womit eine Homogenität der
Varianzen angenommen werden konnte.
Tabelle 33: Multivariate Teststatistik für die Variable LnSDNN mit Art der physiologischen Veränderung als
Zwischensubjektfaktor (VG2).
positive
keine
negative
Veränderung Veränderung Veränderung
(n = 17)
(n = 19)
(n = 17)
Multivariate Statistik
M
SD
M
SD
M
SD
F
df 1
df 2
p
Neubewertung
3,94
.598
3,82
.650
3,68
.716
0,35
4
100
.846
Unterdrückung
1,77
.555
1,82
.570
1,84
.584
.014
Pilais Spur ergab keinen signifikanten Effekt der Art der physiologischen Veränderung bezogen
auf Unterdrückung und Neubewertung F (4; 100) = .347, p = .846,
= .014. Die Gruppen
unterscheiden sich nicht signifikant hinsichtlich der Variable Emotionsregulationsstrategie.
Tabelle 34: Univariate Teststatistik für die Variable LnSDNN mit Art der physiologischen Veränderung als
Zwischensubjektfaktor (VG2).
positive
keine
negative
Veränderung
Veränderung
Veränderung
(n = 18)
(n = 18)
(n = 17)
Univariate Statistik
M
SD
M
SD
M
SD
F
p
df
Neubewertung
3,94
.598
3,82
.650
3,68
.716
0,69
.505
2
.027
Unterdrückung
1,77
.555
1,82
.570
1,84
.584
0,07
.934
2
.003
Mit den abhängigen Variablen separat durchgeführte ANOVAs ergaben keinen signifikanten
Unterschied zwischen den Gruppen sowohl hinsichtlich der Skala Neubewertung (p > .05), als
auch hinsichtlich der Skala Unterdrückung (p > .05). Dies deutet darauf hin, dass die Variable
LnSDNN
keinen
signifikanten
Einfluss
auf
das
Ausmaß
der
beiden
Emotionsregulationsstrategien hat.
79
Abbildung 26: Mittelwerte und Konfidenzintervalle der Emotionsregulationsstrategien aufgeteilt nach Art
der physiologischen Veränderung LnSDNN (VG2).
5.3.5 Puls
Analog zu Kapitel 5.2.1 wurde die Einteilung in die drei Gruppen „positive Veränderung“, „keine
Veränderung“ und „negative Veränderung“ aufgrund der Differenzwerte zu den zwei
Testzeitpunkten vorgenommen (Puls prä – Puls post). Tabelle 35 beinhaltet die statistischen
Kennwerte der Variable Puls pro Gruppe.
Tabelle 35: Deskriptive Statistik der Differenzwerte der ER Strategien aufgeteilt nach Art der physiologischen
Veränderung des Puls (VG2).
ER Strategie
Gruppe Puls
n
M
SD
Neubewertung
positive Veränderung
17
4,078
.640
keine Veränderung
18
3,426
.624
negative Veränderung
18
3,944
.527
Gesamt
53
3,811
.652
positive Veränderung
17
1,838
.552
keine Veränderung
18
1,986
.644
negative Veränderung
18
1,597
.508
Gesamt
53
1,807
.584
Unterdrückung
Die Normalverteilung der Daten wurde mittels K-S Test überprüft, konnte allerdings nicht für
alle Gruppen bestätigt werden. Der Box-Test zur Überprüfung der Gleichheit der
80
Kovarianzmatrizen war nicht signifikant und deutet somit auf homogene Kovarianzen hin. Der
Levene Test erwies sich ebenfalls als nicht signifikant, womit eine Homogenität der Varianzen
angenommen werden konnte.
Tabelle 36: Multivariate Teststatistik für die Variable Puls mit Art der physiologischen Veränderung als
Zwischensubjektfaktor (VG2).
positive
keine
negative
Veränderung Veränderung Veränderung
(n = 17)
(n = 19)
(n = 17)
Multivariate Statistik
M
SD
M
SD
M
SD
F
df 1
df 2
p
Neubewertung
4,08
.640
3,43
.624
3,94
.527
3,49
4
100
.01 *
Unterdrückung
1,84
.552
1,99
.644
1,60
.508
.122
Anmerkung: *Signifikanz bei α = .05
Pilais Spur ergab einen signifikanten Effekt, mit einer mittleren Effektstärke, der Art der
physiologischen Veränderung bezogen auf die Variable Emotionsregulationsstrategie F(4, 100) =
3,487, p = .010,
2
= .122.
Tabelle 37: Univariate Teststatistik für die Variable Puls mit Art der physiologischen Veränderung als
Zwischensubjektfaktor (VG2).
positive
keine
negative
Veränderung
Veränderung
Veränderung
(n = 18)
(n = 18)
(n = 17)
Univariate Statistik
M
SD
M
SD
M
SD
F
p
Neubewertung
4,08
.640
3,43
.624
3,94
.527
5,87 .005*
2
.190
Unterdrückung
1,84
.552
1,99
.644
1,60
.508
2,12
2
.078
.130
df
Anmerkung: *Signifikanz bei α = .05
Die Tests der Zwischensubjekteffekte ergaben einen signifikanten Unterschied innerhalb der
Gruppen bezüglich der Variable Neubewertung F(2) = 5,871, p = .005,
2
= .190. Es gab einen
mittleren Effekt der Variable Puls hinsichtlich der Höhe der Variable Neubewertung. Bezüglich
der Variable Unterdrückung gab es keinen signifikanten Unterschied zwischen den Gruppen
F(2) = 2,124, p = .130,
2
= .078.
81
Abbildung 27: Mittelwerte und Konfidenzintervalle der Emotionsregulationsstrategien aufgeteilt nach Art
der physiologischen Veränderung Puls (VG2).
Um zu untersuchen welche Gruppen sich genau bezüglich der Variable Neubewertung
unterscheiden, Gabriels Procedure als post-hoc Test gerechnet.
Tabelle 38: Post-hoc Teststatistiken für die Variable Puls (VG 2).
Abhängige Variable
Neubewertung
1
2
Unterdrückung
1
2
s
p
KI
2
.203
.007 *
.153; 1,152
3
.203
.880
-.365; .633
1
.203
.007 *
-1,152; -.153
3
.200
.036 *
-1,011; -.026
2
.193
.828
-.625; . 329
3
.193
.517
-.236; .718
1
.193
.828
-.329; .625
3
.190
.132
-.081; .859
Anmerkung: 1 = Gruppe positive Veränderung, 2 = Gruppe keine Veränderung, 3 = Gruppe negative
Veränderung; *Signifikanz bei α = .05
Bezüglich der Variable Neubewertung unterscheidet sich die Gruppe positive Veränderung
signifikant von der Gruppe keine Veränderung (p = .007) sowie die Gruppe neutrale
Veränderung von der Gruppe negative Veränderung (p = .036). Die Gruppe keine Veränderung
(M = 3,43) hatte die niedrigsten Werte in Neubewertung und unterschied sich signifikant von
den Gruppen positive Veränderung (M = 4,08) und negative Veränderung (M = 3,94). Die
82
Gruppen positive und negative Veränderung unterschieden sich nicht signifikant voneinander.
Dies bedeutet die Emotionsregulationsstrategie Neubewertung wurde zu einem geringeren
Ausmaß von denjenigen Personen eingesetzt die durch die virtuelle Simulation eines Hundes
keine Veränderung des Pulses erlebten. Bezüglich der Variable Unterdrückung wurden keine
signifikanten Unterschiede zwischen den Gruppen festgestellt.
83
6 Interpretation und Diskussion
Zur Untersuchung wurden zwei Versuchsgruppen (VG 1: realer Hund, VG 2: virtueller Hund)
und eine Kontrollgruppe (KG: Entspannungsmusik) herangezogen. Es wurde erwartet, dass sich
die Anwesenheit eines Hundes positiv auf den Affekt auswirkt und die parasympathische
Aktivierung erhöht. Dadurch sollte eine Senkung des Pulses und eine Erhöhung der HRV bewirkt
werden. Des Weiteren wurde erwartet, dass die Effekte in der VG 1 und in der VG 2 vergleichbar
sind. Zusätzlich wurde untersucht, ob die Art der affektiven und physiologischen Reaktion auf
einen
Hund
(positiver
Stimulus)
mit
den
gewohnheitsmäßig
eingesetzten
Emotionsregulationsstrategien Neubewertung und Unterdrückung zusammenhängt. Es ist
denkbar, dass die Anwesenheit eines Hundes abhängig von der Einstellung zu Haustieren und
abhängig von der Sympathie für ein spezielles Tier, nicht nur den positiven sondern auch den
negativen Affekt der Probanden beeinflussen kann. So haben kognitive Bewertungen einen
Einfluss auf die affektive Reaktion eines Menschen (vgl. Modal Model of Emotion; John et al.,
2004). Personen mit Hundephobie wurden zwar von der Studienteilnahme ausgeschlossen,
jedoch könnte auch eine gering ausgeprägte Abneigung gegenüber Haustieren allgemein und
Hunden speziell eine Erhöhung des negativen Affekts hervorrufen. Deshalb wurden die
Probanden in die Gruppen positive, negative und keine Veränderung (die als Kontrollgruppe
diente) aufgeteilt, um sie bezüglich der Emotionsregulationsstrategien miteinander zu
vergleichen.
Bezüglich den affektiven Veränderungen ergaben sich entgegen der Erwartungen eine Abnahme
des positiven Affekts in allen drei Gruppen (H(2) = 16,23, p < .001). Beide experimentellen
Gruppen sowie die Kontrollgruppe erzielten nach der Anwesenheit des Hundes geringere Werte
auf der Skala positiver Affekt als davor. Sowohl in der realen Bedingung (M = 3,50), als auch in
der virtuellen Bedingung (M = 3,04) war jedoch die Abnahme des positiven Affekts signifikant
geringer im Vergleich zur Kontrollgruppe (M = 6,44); die beiden experimentellen Gruppen
unterscheiden sich jedoch nicht signifikant voneinander. Die Hypothese, dass virtuelle und reale
Stimuli vergleichbare Auswirkungen auf den Affekt haben findet hierin Bestätigung.
Bezüglich der Variable negativer Affekt ergab sich wider Erwarten, dass die Abnahme des
negativen Affekts in der virtuellen Bedingung (M = 1,45) am geringsten war und sich signifikant
von der KG (M = 2,78) und der Bedingung realer Hund (M = 2,29) unterschied (H(2) = 11,82, p <
.05). Die Bedingungen realer Hund und Kontrollgruppe unterschieden sich hinsichtlich der
Veränderung des negativen Affekts nicht signifikant voneinander. Es ist jedoch zu bemerken,
dass in allen drei Gruppen der negative Affekt gesunken ist.
84
Auch
bezüglich
der
psychophysiologischen
Variablen
konnten
keine
signifikanten
Mittelwertunterschiede zwischen den Gruppen festgestellt werden. Weder die Variablen der
HRV (RMSSD: H(2) = 0,46, p > .05; SDNN: H(2) = 2,20, p > .05) noch der Puls (H(2) = 1,28, p > .05)
wurden durch die Art der experimentellen Bedingung signifikant beeinflusst. Das heißt die
Gruppen unterschieden sich weder bezüglich des Ausmaßes an empfundenem Stress, noch
bezüglich ihres Entspanntheitsgrades signifikant voneinander.
Setzt man diese Ergebnisse in den Kontext mit bisherigen Forschungsergebnissen stellen sich
zwei wichtige Fragen. Einerseits ist es verwunderlich, dass sich die Variable negativer Affekt in
der virtuellen und der realen Bedingung voneinander unterschied, denn in zahlreichen anderen
Studien wurden keine signifikanten Reaktionsunterschiede auf virtuelle und reale Stimuli
gefunden. Ein möglicher Erklärungsansatz ist, dass das Tragen des HMD einen Einfluss auf die
Probanden hatte. Diejenigen Probanden, denen das Tragen des HMD sehr große Probleme
bereitet hat wurden zwar von der Datenanalyse ausgeschlossen, dennoch empfanden die
meisten Probanden das HMD eher als unbequem. Dies könnte dazu geführt haben, dass in dieser
Gruppe der negative Affekt nicht so stark gesunken ist, wie in der Gruppe mit realem Hund bzw.
in der Kontrollgruppe. Das zweite fragwürdige Ergebnis ist, dass sich, bezüglich der Abnahme
des negativen Affektes, die Anwesenheit eines Hundes (VG1) für die Teilnehmer nicht signifikant
von seiner Abwesenheit (KG) unterschied. Es ist möglich, dass das Hören von
Entspannungsmusik in der Kontrollgruppe, vergleichbare Auswirkungen auf den negativen
Affekt der Probanden hatte, wie die Anwesenheit eines Hundes. Eine spannende Fragestellung
die es zukünftig zu beantworten gilt ist demnach, ob Entspannungsmusik vergleichbare affektive
und physiologische Effekte auf den Organismus eines Menschen haben kann, wie die
Anwesenheit eines Hundes. Derartige Vergleiche wurden bislang anhand empirischer
Untersuchungen auf wissenschaftlicher Ebene noch nicht ausreichend erforscht.
Die Abnahme des positiven Affekts steht jedoch nur teilweise mit bisherigen Studienergebnissen
im Konflikt. Einerseits gibt es in der Fachliteratur zahlreiche Belege dafür, dass sich durch die
Anwesenheit eines Hundes Ängstlichkeit und physiologische Anspannung sinken und der
positive Affekt steigt. Andererseits gibt es auch eine Studie (Kaminski et al., 2002), in der bereits
geschlussfolgert wurde, dass die positive Auswirkung von Hunden vor allem dann
ausschlaggebend ist, wenn sich der Mensch in einer Stresssituation befindet. Das Fehlen eines
experimentellen Stressreizes könnte auch erklären, warum sich die Gruppen nicht bezüglich der
psychophysiologischen Variablen unterschieden. Denn in Studien die den Effekt der
Anwesenheit des Hundes auf die HRV untersuchten, wurde oftmals ein experimenteller
Stressreiz herangezogen. Man geht davon aus, dass Menschen physiologisch gesehen vor allem
von der Anwesenheit von Anwesenheit Hunden profitieren, wenn sie einer emotionalen oder
körperlich intensiven Situation ausgesetzt sind (Kaminski et al., 2002). In der durchgeführten
85
Untersuchung wurden die Probanden aber keinem Stressreiz ausgesetzt, weshalb sich
möglicherweise der positive Effekt des Hundes nicht voll entfalten konnte. Es könnte aber
natürlich auch sein, dass die bloße Anwesenheit von Hunden nicht ausreicht, um signifikante
psychophysiologische Veränderungen im Organismus des Menschen hervorzurufen. Außerdem
ergab sich, trotz der Abnahme in allen drei Gruppen, eine signifikant geringere Abnahme in den
zwei experimentellen Bedingungen als in der Kontrollgruppe. Dies deutet daraufhin, dass die
Anwesenheit eines Hundes, sowohl virtuell als auch real, einen positiven Einfluss hatte.
Um dem genauen Zusammenhang zwischen der Anwesenheit eines Tieres und den
psychophysiologischen Reaktionen eines Menschen besser zu verstehen, sollten weitere
Untersuchungen durchgeführt werden. Der postulierte positive Effekt auf die HRV des
Menschen, durch die bloße Anwesenheit eines Hundes, konnte auch in anderen Studien nicht
repliziert werden (Koike et al., 2004). Demnach bleibt unklar welche Faktoren dem zugrunde
liegen und was die genauen Gründe, für unterschiedlichen Studienergebnisse, sind.
Bezüglich der Anwendung der Emotionsregulationsstrategien wurde erwartet, dass die
Anwendung von Unterdrückung eine sympathische Aktivierung des kardiovaskulären Systems
bewirkt (Demaree et al., 2006; Roberts et al., 2008). Demnach wurde vermutet, dass in der
Gruppe positive Veränderung signifikant weniger Unterdrückung eingesetzt wurde, als in der
Gruppe negative Veränderung. Darüber hinaus wurde bereits publiziert, dass Personen mit
höheren Werten in Neubewertung signifikant öfter positive Emotionen erleben als Personen mit
niedrigen Werten in Neubewertung (Gross et al., 2003). Das Erleben von positiven Emotionen
wird wiederum mit einer Abnahme der physiologischen Aktivierung assoziiert (Yuan et al.,
2010). Eine positive Veränderung könnte also auch mit höheren Werten in Neubewertung
einhergehen.
Entgegen der Erwartungen zeigten sich hinsichtlich der Emotionsregulationsstrategien
Neubewertung und Unterdrückung fast durchgehend keine signifikanten Unterschiede zwischen
den Gruppen. Die einzigen zwei Variablen bei denen es signifikante Unterschiede gab waren
SDNN und Puls. SDNN kann als Schätzer der Gesamt HRV herangezogen werden, eignet sich gut
für EKG Aufzeichnungen über einen kurzen Zeitraum (Malik et al., 1996) und wird über die
Aktivität des parasympathischen Nervensystems reguliert. Die Pulsfrequenz kann als Maß für
sympathische Aktivierung des kardiovaskulären Systems herangezogen werden und steigt bei
psychischer und physischer Belastung des Organismus.
In der VG 1 ergab sich bezüglich SDNN ein signifikanter Unterschied zwischen den Gruppen
hinsichtlich der Variable Neubewertung (F(2) = 5,137, p = .010,
= .20). Die Gruppe positive
Veränderung (M = 3,59) hatte signifikant niedrigere Werte in der Variable Neubewertung als die
86
Gruppe negative Veränderung (M = 4,28; p = .009). Demnach setzten Personen die aufgrund
eines
positiven
Stimulus
eine
Zunahme
an
körperlicher
Entspannung
erlebten,
gewohnheitsmäßig weniger oft Neubewertung ein, als Personen die eine Abnahme an
körperlicher Entspannung erlebten. Möglicherweise wird durch die Anwendung von
Neubewertung (oder von Emotionsregulationsstrategien generell), durch den dabei vollzogenen
aktiven kognitiven Prozess, eine Zunahme der Entspannung verhindert. Bisherige Studien
untersuchten vor allem die experimentelle Anwendung von Emotionsregulationsstrategien bei
negativ-emotionalen Stimuli (z.B. Ekel erregende Filmsequenzen), jedoch nicht die
gewohnheitsmäßige Anwendung von Emotionsregulationsstrategien bei positiv-neutralen
Stimuli.
In VG 2 gab es einen signifikanten Unterschied hinsichtlich Neubewertung (F(2) = 5,871, p = .005,
= .190). Die Gruppe keine Veränderung (M = 3,43) hatte die niedrigsten Werte in
Neubewertung und unterschied sich signifikant von den Gruppen positive Veränderung (M =
4,08) und negative Veränderung (M = 3,94). Die Gruppe keine Veränderung setzte signifikant
weniger Neubewertung ein als die Gruppe positive Veränderung und die Gruppe negative
Veränderung. Das heißt im Vergleich zu „keine Veränderung“, wurde sowohl in der Gruppe
„Zunahme des Stresslevels“ als auch in der Gruppe „Abnahme des Stresslevels“ signifikant mehr
Neubewertung eingesetzt. Wobei sich die Gruppen positive und negative Veränderung nicht
signifikant voneinander unterschieden.
Dieses Ergebnis ist ebenfalls unerwartet, da davon auszugehen war, dass Individuen, die
gewohnheitsmäßig Neubewertung als Emotionsregulationsstrategie einsetzten, eher eine
geringere Stressreaktion und physiologische Aktivierung zeigen und sich darin von Individuen
unterscheiden, die gewohnheitsmäßig Unterdrückung als Strategie anwenden. Jedoch wurde,
wie bereits angemerkt, in dieser Studie kein Stressreiz eingesetzt, sondern ein positiv besetzter
Stimulus.
Dem Process Model of Emotion Regulation (Gross, 1989) zufolge entstehen Emotionen durch
kognitive Sinn- bzw. Bedeutungszuschreibung: erst wenn befunden wird, dass einem etwas
Bedeutsames geschieht, werden Emotionen generiert. Möglicherweise ist die bloße
Anwesenheit eines Hundes nicht ausreichend, um Emotionen zu generieren. Dies könnte der
Grund sein, warum sich in den Gruppen kaum signifikante Unterschiede bezüglich der
Emotionsregulationsstrategien ergaben. Demnach würde das Ausmaß der gewohnheitsmäßig
angewendeten Emotionsregulationsstrategie keinen signifikanten Einfluss auf die affektive und
physiologische Reaktivität auf einen positiven Stimulus haben. Außerdem ist bekannt, dass
positive Emotionen grundsätzlich weniger reguliert werden, als negative Emotionen (Gross et
al., 2007). Darüber hinaus wäre es möglich, dass die Emotionsregulation von positiven
87
Emotionen im westlichen Kulturkreis weniger mit Neubewertung und Unterdrückung
einhergeht, als viel mehr mit Emotionsregulationsstrategien die darauf abzielen die positive
Emotion zu erhalten und zu steigern.
88
7 Einschränkungen der Studie
Die Abnahme des positiven Affekts in gleich allen drei Gruppen ist auffällig. Möglicherweise
könnten Faktoren dabei eine Rolle gespielt haben, die außerhalb der experimentellen
Manipulation lagen. Es könnte die Testsituation an sich für die Abnahme des positiven Affekts
verantwortlich sein. Die Probanden wurden während der experimentellen Phase gebeten, sich
möglichst wenig zu bewegen, um Messartefakte zu vermeiden. Möglicherweise ist die
Bewegungslosigkeit, d.h. das Stillsitzen, und das Fehlen jeglicher Interaktion der Grund für die
Abnahme des positiven Affekts.
Darüber hinaus wurden die Testungen teilweise bei sehr hohen Raumtemperaturen
durchgeführt. Dies könnte eine Belastung für den Organismus dargestellt haben und sich somit
vor allem auf die physiologischen Variablen ausgewirkt haben. Die Ergebnisse könnten dadurch
verzerrt worden sein, womit ihre Interpretation zu hinterfragen ist.
Eine weitere Einschränkung stellt das Gewicht des Head Mounted Display (HMD) dar. Das
Tragen des HMD wurde von den meisten Testpersonen als eher unangenehm empfunden, da das
HMD mit seinem Gewicht auf die Stirn und die Nase der Testpersonen drückte. Der situative
Affekt wurde so erheblich beeinflusst. Modernere HMDs wiegen bereits wesentlich weniger und
besitzen verbesserte Tragemechanismen. Es wäre interessant, ob eine vergleichbare Studie mit
einem komfortableren HMD auch ähnliche Ergebnisse bezüglich der emotionalen Reaktivität
hervorbringen würde.
89
8 Zusammenfassung
Diese Arbeit widmete sich der Untersuchung von zwei Hauptfragestellungen: Erstens: welche
Auswirkungen hat die bloße Anwesenheit eines Hundes auf den Menschen und inwiefern sind
diese Ergebnisse mit der Anwesenheit eines virtuellen Hundes vergleichbar? Zweitens: wird die
affektive und physiologische Reaktion auf einen Hund durch die Art gewohnheitsmäßig
verwendeten Emotionsregulationsstrategie beeinflusst?
Zur Beantwortung dieser Fragen wurden insgesamt 199 Probanden getestet, von welchen 54
von den statistischen Analysen ausgeschlossen wurden. Die verbleibenden 145 Probanden
wurden zufällig auf zwei Versuchsgruppen und eine Kontrollgruppe aufgeteilt. VG 1 (n = 45)
wurde acht Minuten der Präsenz eines echten Hundes ausgesetzt, während VG 2 (n = 53) acht
Minuten einen virtuellen Hund über ein Head Mounted Display beobachtete. Die Kontrollgruppe
(n = 47) hörte acht Minuten Entspannungsmusik. Es wurde der Affekt vor und nach dem
Experiment erfasst sowie eine Aufzeichnung der Herzratenvariabilität und des Puls
durchgeführt.
Die Ergebnisse sind teilweise inkohärent mit bisherigen Forschungsergebnissen. So nahm der
positive Affekt in allen drei Gruppen ab – die Abnahme war jedoch in den zwei Versuchsgruppen
weniger stark als in der Kontrollgruppe. Zu erwarten wäre gewesen, dass der positive Affekt
durch die Anwesenheit eines Hundes zunimmt und der virtuelle Hund vergleichbare Ergebnisse
erzielt. Der negative Affekt nahm ebenfalls in allen drei Gruppen ab. Hierbei unterschieden sich
die Gruppe realer Hund und die Kontrollgruppe nicht voneinander. Zusätzlich war die Abnahme
des negativen Affekts in der virtuellen Bedingung signifikant geringer als in den beiden anderen
Gruppen. Auch bezüglich des negativen Affekts wurde erwartet, dass er in den zwei
Versuchsgruppen stärker abnehmen würde als in der Kontrollgruppe. Darüber hinaus konnten
keine signifikanten Unterschiede zwischen den Gruppen in den physiologischen Variablen HRV
und Puls gefunden werden. Dies könnte möglicherweise damit in Verbindung stehen, dass die
Testpersonen in der Studie keinem Stressreiz ausgesetzt wurden. Viele bisherige
Studienergebnisse deuten darauf hin, dass sich die Anwesenheit eines Hundes, vor allem in
emotional intensiven Situationen, durch eine geringere Aktivierung des sympathischen
Nervensystems und durch eine schnellere Erholung des Organismus des Menschen auszeichnet.
Zur genaueren Analyse der Zusammenhänge wurden die zwei Versuchsgruppen jeweils in drei
neue Gruppen unterteilt: Personen, die durch die Anwesenheit des Hundes eine positive
Veränderung erlebten, Personen die keine Veränderung erlebten und Personen die eine negative
Veränderung erlebten. Es wurde untersucht, ob die Art der affektiven bzw. physiologischen
Veränderung
mit
den
gewohnheitsmäßig
verwendeten
Emotionsregulationsstrategien
90
Neubewertung und Unterdrückung zusammenhängt, also ob sich die Personen in der Art,
Emotionen zu regulieren, unterscheiden. Es ergaben sich jedoch kaum signifikante Unterschiede.
Lediglich in der VG 1 ergab sich ein signifikanter Unterschied hinsichtlich der Variable SDNN
(standard deviation of normal to normal intervals), die als Gesamtmaß der Herzratenvariabilität
herangezogen werden kann. Personen die eine Zunahme in SDNN aufwiesen, verwendeten
signifikant weniger Neubewertung, als jene Gruppe, die eine Abnahme der HRV erlebte.
Außerdem ergab sich in VG 2 ein signifikanter Effekt für die Variable Puls. Die Gruppe positive
und negative Veränderung unterschieden sich nicht signifikant voneinander, während die
neutrale
Gruppe
signifikant
weniger
Neubewertung
einsetzte.
Neubewertung
und
Unterdrückung haben demnach lediglich einen geringen Anteil an der Erklärung von
unterschiedlichen affektiven und physiologischen Reaktionen auf positive Stimuli. Es wird
geschlussfolgert, dass Emotionsregulationsstrategien, die auf eine Verringerung der Intensität
von Emotionen abzielen (wie Neubewertung und Unterdrückung), wenig Bedeutung bei der
emotionalen Reaktivität auf positive Stimuli zukommt.
91
9 Abstract
9.1 Abstract (Deutsch)
Emotionsregulation hat einen wesentlichen Einfluss auf das allgemeine Wohlbefinden und die
Gesundheit von Menschen. Dabei spielt es vor allem eine Rolle, welche Strategien zur
Emotionsregulation angewendet werden. Das Ziel dieser Studie war zu untersuchen, ob sich
Personen mit unterschiedlichen emotionalen Reaktionen auf positiv besetzte Stimuli auch
hinsichtlich gewohnheitsmäßig eingesetzter Emotionsregulationsstrategien unterscheiden. Zur
Messung der emotionalen Reaktion wurden die HRV, die Pulsfrequenz und der Affekt
herangezogen. Als positiv besetzter Stimulus wurde die Anwesenheit eines Hundes eingesetzt.
Darüber hinaus ob reale und virtuelle Hunde vergleichbare Auswirkungen auf die affektive und
physiologische Reaktion des Menschen haben. Es wurden 145 Personen getestet, die zufällig
zwei Versuchsgruppen (realer und virtueller Hund) und einer Kontrollgruppe zugeordnet
wurden. Es konnten teilweise vergleichbare Effekte von virtuellen und realen Stimuli gefunden
werden. Bezüglich der Emotionsregulationsstrategien konnten fast keine Unterschiede
festgestellt werden.
9.2 Abstract (Englisch)
Emotion regulation is essential within the repertoire of social skills and its use has a significant
impact on physiological health and psychological wellbeing. Dogs have been shown to be
decrease cardiovascular activation and fear as well as to increase HRV and positive affect.
Therefore 145 participants have been randomly assigned to either dog assisted groups (live and
virtual) or to a control group (music). HRV, heart rate and affect have been measured during the
presence of each stimulus to compare their psychophysiological impact. Comparable results
could be found for virtual and live stimuli. However unexpectedly the presence of neither dog
could decrease heart rate or increase HRV. Furthermore two commonly used emotion regulation
strategies, cognitive reappraisal and suppression, have been examined in the context of affective
and physiological reactivity in the presence of the live dog and the virtual dog. The results
showed mostly no significant differences in the use of emotion regulation strategies depended
on the activation of the autonomic nervous system. Thus the level of using either strategy was
not influenced by the nature of the affective or the cardiovascular change.
92
10 Abbildungsverzeichnis
Abbildung 1: Rückkoppelungsprozess von emotionalen Reaktionen im Modal Model of Emotion
(Gross et al., 2007) .................................................................................................................................................. 5
Abbildung 2: Verkettung von Situations-Reaktions-Abfolgen (Gross et al., 2007) ............................... 5
Abbildung 3: Fünf Klassen von Emotionsregulationsstrategien im Modal Model of Emotion (Gross
et al., 2007)................................................................................................................................................................. 6
Abbildung 4: vier RR-Intervalle (in ms) (Polar, 2012) .................................................................................... 13
Abbildung 5: Testablauf ............................................................................................................................................... 41
Abbildung 6: Ablauf der experimentellen Bedingung; 6.1: Bedingung mit virtuellem Hund (VG 2);
6.2: Bedingung mit realem Hund (VG 1) (Stetina, Kothgassner, Kastenhofer & KryspinExner, 2010) ............................................................................................................................................................ 42
Abbildung 7: Beobachtung des Hundes während der experimentellen Phase (VG 1) ....................... 43
Abbildung 8: Ekhaya ...................................................................................................................................................... 44
Abbildung 9: Dancer ...................................................................................................................................................... 44
Abbildung 10: Videosequenzen aus der virtuellen Simulation .................................................................... 45
Abbildung 11: Ableitung der Pulsfrequenz über einen Sensor (Schuhfried, 2012) ............................ 48
Abbildung 12: Positionierung der Elektroden (E, E1, E2) zur Ableitung der HRV .............................. 49
Abbildung 13: Testperson mit HMD........................................................................................................................ 50
Abbildung 14: Momentaner Haustierbesitz ......................................................................................................... 53
Abbildung 15: Ausmaß sportlicher Aktivität pro Woche (in Stunden) nach Anzahl der Personen
....................................................................................................................................................................................... 54
Abbildung 16: Ausgeführte Sportarten nach Anzahl der Personen ........................................................... 54
Abbildung 17: Deskriptive Statistik der Testpersonen (N = 141) .............................................................. 55
Abbildung 18: Mittelwerte und Konfidenzintervalle der Emotionsregulationsstrategien
aufgeteilt nach Art der affektiven Veränderung positiver Affekt. ..................................................... 63
93
Abbildung 19: Mittelwerte und Konfidenzintervalle der Emotionsregulationsstrategien
aufgeteilt nach Art der affektiven Veränderung negativer Affekt. .................................................... 65
Abbildung 20: Mittelwerte und Konfidenzintervalle der Emotionsregulationsstrategien
aufgeteilt nach Art der physiologischen Veränderung RMSSD (VG1). ............................................ 67
Abbildung 21: Mittelwerte und Konfidenzintervalle der Emotionsregulationsstrategien
aufgeteilt nach Art der physiologischen Veränderung LnSDNN (VG1). ......................................... 69
Abbildung 22: Mittelwerte und Konfidenzintervalle der Emotionsregulationsstrategien
aufgeteilt nach Art der physiologischen Veränderung Puls (VG1). .................................................. 71
Abbildung 23: Mittelwerte und Konfidenzintervalle der Emotionsregulationsstrategien
aufgeteilt nach Art der affektiven Veränderung positiver Affekt (VG2)......................................... 74
Abbildung 24: Mittelwerte und Konfidenzintervalle der Emotionsregulationsstrategien
aufgeteilt nach Art der affektiven Veränderung positiver Affekt (VG2)......................................... 76
Abbildung 25: Mittelwerte und Konfidenzintervalle der Emotionsregulationsstrategien
aufgeteilt nach Art der physiologischen Veränderung LnRMSSD (VG2)........................................ 78
Abbildung 26: Mittelwerte und Konfidenzintervalle der Emotionsregulationsstrategien
aufgeteilt nach Art der physiologischen Veränderung LnSDNN (VG2). ......................................... 80
Abbildung 27: Mittelwerte und Konfidenzintervalle der Emotionsregulationsstrategien
aufgeteilt nach Art der physiologischen Veränderung Puls (VG2). .................................................. 82
94
11 Tabellenverzeichnis
Tabelle 1: Beschreibung ausgewählter zeitbereichsbezogener Parameter (Malik et al., 1996) .... 14
Tabelle 2: Beschreibung ausgewählter frequenzbereichsbezogener Parameter für Kurzzeitmessungen (Malik et al., 1996) ........................................................................................................................ 16
Tabelle 3: Von der Datenauswertung ausgeschlossene Personen (n = 54) ............................................ 52
Tabelle 4: Deskriptive Statistik der Differenzwerte in der Gesamtstichprobe (N = 145). ............... 58
Tabelle 5: Deskriptive Statistik der Differenzwerte aufgeteilt nach Gruppen und Ergebnisse des
Kruskal Wallis Test. .............................................................................................................................................. 59
Tabelle 6: Ergebnisse des Mann-Whitney Test. ................................................................................................. 60
Tabelle 7: Deskriptive Statistik der Differenzwerte der Skala Positiver Affekt (N= 45) aufgeteilt
nach Art der affektiven Veränderung (VG1). ............................................................................................. 61
Tabelle 8: Multivariate Teststatistik für die Variable Positiver Affekt mit Art der affektiven
Veränderung als Zwischensubjektfaktor (VG1). ...................................................................................... 62
Tabelle 9: Univariate Teststatistik für die Variable Positiver Affekt mit Art der affektiven
Veränderung als Zwischensubjektfaktor (VG1). ...................................................................................... 62
Tabelle 10: Deskriptive Statistik der Differenzwerte der Skala Negativer Affekt (N= 45) aufgeteilt
nach Art der affektiven Veränderung (VG1). ............................................................................................. 63
Tabelle 11: Multivariate Teststatistik für die Variable Negativer Affekt mit Art der affektiven
Veränderung als Zwischensubjektfaktor (VG1). ...................................................................................... 64
Tabelle 12: Univariate Teststatistik für die Variable Negativer Affekt mit Art der affektiven
Veränderung als Zwischensubjektfaktor (VG1). ...................................................................................... 64
Tabelle 13: Deskriptive Statistik der Differenzwerte der Variable LnRMSSD (N= 45) aufgeteilt
nach Art der physiologischen Veränderung (VG1). ................................................................................ 65
Tabelle 14: Multivariate Teststatistik für die Variable LnRMSSD mit Art der physiologischen
Veränderung als Zwischensubjektfaktor (VG1). ...................................................................................... 66
Tabelle 15: Univariate Teststatistik für die Variable LnRMSSD mit Art der physiologischen
Veränderung als Zwischensubjektfaktor (VG1). ...................................................................................... 66
95
Tabelle 16: Deskriptive Statistik der Differenzwerte der Variable LnSDNN (N= 45) aufgeteilt
nach Art der physiologischen Veränderung (VG1). ................................................................................ 67
Tabelle 17: Multivariate Teststatistik für die Variable LnSDNN mit Art der physiologischen
Veränderung als Zwischensubjektfaktor (VG1). ...................................................................................... 68
Tabelle 18: Univariate Teststatistik für die Variable LnSDNN mit Art der physiologischen
Veränderung als Zwischensubjektfaktor (VG1). ...................................................................................... 68
Tabelle 19: Post-hoc Teststatistiken für die Variable LnSDNN (VG1). ..................................................... 69
Tabelle 20: Deskriptive Statistik der Differenzwerte der Variable Puls (N= 45) aufgeteilt nach Art
der physiologischen Veränderung (VG1). ................................................................................................... 70
Tabelle 21: Multivariate Teststatistik für die Variable Puls mit Art der physiologischen
Veränderung als Zwischensubjektfaktor (VG1). ...................................................................................... 70
Tabelle 22: Univariate Teststatistik für die Variable Puls mit Art der physiologischen
Veränderung als Zwischensubjektfaktor (VG1). ...................................................................................... 71
Tabelle 23: Deskriptive Statistik der Differenzwerte der Skala Positiver Affekt (N= 53) aufgeteilt
nach Art der affektiven Veränderung (VG2). ............................................................................................. 72
Tabelle 24: Multivariate Teststatistik für die Variable Positiver Affekt mit Art der affektiven
Veränderung als Zwischensubjektfaktor (VG2). ...................................................................................... 73
Tabelle 25: Univariate Teststatistik für die Variable Positiver Affekt mit Art der affektiven
Veränderung als Zwischensubjektfaktor (VG2). ...................................................................................... 73
Tabelle 26: Deskriptive Statistik der Differenzwerte der Skala Negativer Affekt (N= 53) aufgeteilt
nach Art der affektiven Veränderung negativer Affekt (VG2). ........................................................... 74
Tabelle 27: Multivariate Teststatistik für die Variable Negativer Affekt mit Art der affektiven
Veränderung als Zwischensubjektfaktor (VG2). ...................................................................................... 75
Tabelle 28: Univariate Teststatistik für die Variable Negativer Affekt mit Art der affektiven
Veränderung als Zwischensubjektfaktor (VG2). ...................................................................................... 75
Tabelle 29: Deskriptive Statistik der Differenzwerte der ER Strategien aufgeteilt nach Art der
physiologischen Veränderung in LnRMSSD (VG2). ................................................................................. 76
Tabelle 30: Multivariate Teststatistik für die Variable LnRMSSD mit Art der physiologischen
Veränderung als Zwischensubjektfaktor(VG2). ....................................................................................... 77
96
Tabelle 31: Univariate Teststatistik für die Variable LnRMSSD mit Art der physiologischen
Veränderung als Zwischensubjektfaktor (VG2). ...................................................................................... 77
Tabelle 32: Deskriptive Statistik der Differenzwerte der ER Strategien aufgeteilt nach Art der
physiologischen Veränderung in LnSDNN (VG2)..................................................................................... 78
Tabelle 33: Multivariate Teststatistik für die Variable LnSDNN mit Art der physiologischen
Veränderung als Zwischensubjektfaktor (VG2). ...................................................................................... 79
Tabelle 34: Univariate Teststatistik für die Variable LnSDNN mit Art der physiologischen
Veränderung als Zwischensubjektfaktor (VG2). ...................................................................................... 79
Tabelle 35: Deskriptive Statistik der Differenzwerte der ER Strategien aufgeteilt nach Art der
physiologischen Veränderung des Puls (VG2). ......................................................................................... 80
Tabelle 36: Multivariate Teststatistik für die Variable Puls mit Art der physiologischen
Veränderung als Zwischensubjektfaktor (VG2). ...................................................................................... 81
Tabelle 37: Univariate Teststatistik für die Variable Puls mit Art der physiologischen
Veränderung als Zwischensubjektfaktor (VG2). ...................................................................................... 81
Tabelle 38: Post-hoc Teststatistiken für die Variable Puls (VG 2). ............................................................. 82
97
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13 Appendix
Appendix A: Erklärung
Zur Vereinfachung und besseren Lesbarkeit wurde in dieser Arbeit sprachlich auf
geschlechtsspezifische Differenzierungen verzichtet. Im Text wurde die männliche Form
verwendet, die jedoch die weibliche Form gleichermaßen umfassen soll und keinerlei Wertung
beinhaltet. In besonderen Fällen wird ausdrücklich auf das Geschlecht hingewiesen.
Zustimmung zur Verwendung der Bilder in dieser Arbeit eingeholt. Sollte dennoch eine
Urheberrechtsverletzung bekannt werden, ersuche ich um Meldung bei mir.
Ich bestätige diese Arbeit selbstständig und lediglich unter zur Hilfenahme der angegeben
Quellen und Mitteln erarbeitet zu haben.
Wien, am 21. Oktober 2012
Nathalie Hauk
107
Appendix B: Curriculum Vitae
Nathalie Hauk
Geburtsdatum:
04.06.1985
Geburtsort:
Sindelfingen, Deutschland
Schule und Studium
seit Oktober 2005
Psychologie Studium, Universität Wien, Österreich
1996 - 2005
Abitur, Albert-Schweitzer-Gymnasium, Neckarsulm, Deutschland
2002 - 2003
Austauschschülerin, Prattville High School, Alabama, USA
Akademische Berufserfahrung
seit Dezember 2011
Junior Researcher, Fakultät für Psychologie, Universität Wien
Forschungsprojekt: ICARUS
06 2011 – 08 2012
Wissenschaftliche Mitarbeiterin, Verein Komm-Mit-Ment, Wien
Forschungsprojekt: Closing the Gap
03 2010 – 02 2011
Student Advisor, Fakultät für Psychologie, Universität Wien
07/09 2010
Praktikantin, Lehr- und Forschungspraxis, Universität Wien
06/08 2009
Praktikantin, Exzellenzcluster „Languages of Emotion“, Freie Universität Berlin
Berufserfahrung
03 2010 – 06 2011
Pädagogische Betreuerin, Die Kinderfreunde, Wien
07/09 2006
Junior Assistent, Deutscher Industrie Service AG, Esslingen
2000 – 2002
2003 – 2005
Altenpflegehelferin, Parkwohnheim St. Vinzens, Neckarsulm
1998 - 2001
Ferienfreizeitbetreuerin, Arbeiter Wohlfahrt, Neckarsulm
Fachtagungen
19. November 2011
Biofeedback-Expertin bei „Tag der Psychologie 2011“.
Messeveranstaltung vom Berufsverband Österreichischer PsychologInnen
26. September 2011
A Young Researchers’ and PhD Workshop – Research on Innovative Solutions
for Elderly. Ambient Assisted Living Forum 2011 in Lecce, Italien
1. April 2011
Biofeedback-Expertin bei „Psychology Careers Unveiled!“
Career Exposé der Webster University, Campus Vienna
6. November 2010
Biofeedback-Expertin bei „Tag der Psychologie 2010“.
Messeveranstaltung vom Berufsverband Österreichischer PsychologInnen
108
Appendix C: Publikationsliste
Beiträge in Herausgeberwerken
Hauk, N. (2011). Methodische Beschreibung einer wissenschaftlichen Studie. In B. U. Stetina, O.
D. Kothgassner, I. Kryspin-Exner (Hrsg.), Wissenschaftliches Arbeiten in der klinischen Psychologie
(pp. 122 – 129). Wien: Facultas wuv.
Stetina, B. U., Hauk, N., Kothgassner, O. (2011). Interventionsforschung und Evaluation. In B. U.
Stetina, O. D. Kothgassner, I. Kryspin-Exner (Hrsg.), Wissenschaftliches Arbeiten in der klinischen
Psychologie (pp. 167–175). Wien: Facultas wuv.
Kongressbeiträge
Baumm, E. C., Felnhofer, A., Kothgassner, O. D., Scholz, A., Kastenhofer, E., Hauk, N., Gomm, J.,
Beutl, L., Hlavacs, H. & Kryspin-Exner, I. (2012). Presence and technology acceptance in younger
and elderly participants in a VR-Café scenario. Oral Presentation and Poster at the 4th YR-RISE
Workshop on Research for innovative solutions for the elderly, Eindhoven, Netherlands,
September 24-27, 2012.
Linimayr, C., Silianoff, B., Hauk, N., Kastenhofer, E., Felnhofer, A., Kothgassner, O. D. & KryspinExner, I. (2012). Is there a connection between Personality Factors and the acceptance of a
technology? Oral Presentation and Poster at the 4th YR-RISE Workshop on Research for
innovative solutions for the elderly, Eindhoven, Netherlands, September 24-27, 2012.
Silianoff, B., Linimayr, C., Hauk, N., Kastenhofer, E., Felnhofer, A., Kothgassner, O. D. & KryspinExner, I. (2012). Behaviour and diction in conversations and interviews with the older
generation. Oral Presentation and Poster at the 4th YR-RISE Workshop on Research for
innovative solutions for the elderly, Eindhoven, Netherlands, September 24-27, 2012.
Hauk, N., Felnhofer, A., Kothgassner, O. D., Kastenhofer, E. & Kryspin-Exner, I. (2011). Closing
the Gap between IT developers and elderly end-users. Oral Presentation and Poster at the 3rd
YR-RISE Workshop 2011 on Research for innovative solutions for the elderly, Lecce, Italy,
September 26-28, 2011.
Kastenhofer, E., Kothgassner, O. D., Hauk, N., Stetina, B. U. & Kryspin-Exner, I. (2011). The Fear
inside your heart: Differences between Real Dogs and Virtual Canine Avatars. Oral Presentation
and Poster at the 3rd YR-RISE Workshop 2011 on Research for innovative solutions for the
elderly, Lecce, Italy, September 26-28, 2011.
Stetina, B. U., Kastenhofer, E., Hauk, N., Glenk, L. M. & Kothgassner O. D. (2011). Human
perception of dogs in a research setting: Is there a difference between real and virtual dogs?
Posterpresentation at the 45th Congress of the International Society for Applied Ethology,
Indianapolis, USA, July 31 – August 4, 2011.
Stetina, B. U., Kastenhofer, E., Hauk, N., Glenk, L. M. & Kothgassner O. D. (2011). Pathways to
reality? Probing the psychophysiological responses during interactions with living and virtual
canines. Posterpresentation at 20th Annual Meeting of the International Society for
Anthrozoology (ISAZ), Indianapolis, USA, August 4–6, 2011.
109
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Thank you for your participation!

* Your assessment is very important for improving the work of artificial intelligence, which forms the content of this project

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