Особенности сенсомоторной интеграции и лабильности нервной системы киберспорстменов

E.F. Surina-Marysheva1, ,

A.S. Belenkov1,2, ,

V.V. Erlikh1, ,

I.V. Cherepova1, ,

Ya.V. Burnashov1, , 1South Ural State University, Chelyabinsk, Russia

Введение. Киберспорт (компьютерный спорт) – новый вид спорта, набирающий популярность в мировом пространстве. В литературе есть данные, что деятельность киберспортсмена по психофизиологическим и психологическим параметрам схожа с работой оператора по управлению объектом в соответствии с целевыми установками программного интерфейса, что предполагает постоянную сенсомоторную интеграцию в высших отделах головного мозга [2]. Для геймеров характерно изменение количества связей нейросети головного мозга, специфическое увеличение толщины корковых функциональных зон: в области парагиппокампальной извили ны, имеющей обширные связи с гиппокампом 64

и четырьмя ассоциативными зонами коры, а также соматосенсорной коры, верхней теменной дольки, ядра которого ответственны за стереогнозию [9].

Игровая деятельность осуществляется с высокой скоростью реагирования, обеспечивает развитие пространственного внимания, что отличает киберспортсменов от сверстников, не занимающихся спортом [7]. Аналогичные характеристики отмечены в любом игровом виде спорта, в частности хоккее с шайбой [4]. Специфика игровых видов спорта должна определять психофизиологический профиль спортсмена. Предположительно, существуют различия между параметрами сенсомоторной интеграции, лабильности нервной системы,

Таблица 1

Table 1

Функциональное состояние центральной нервной системы киберспортсменов

Mе (25; 75 перцентиль)

The functional status of the central nervous system in E-athletes

Mе (25; 75 percentile)

Показатель Parameter	Киберспортсмены E-athletes n = 9	Хоккеисты Hockey players n = 12	р
Функциональный уровень системы (ПЗМР), с–1 Functional level of the system (SVMR), s–1	5,00 (4,72; 5,11)	4,84 (4,52; 5,03)	0,244
Устойчивость реакций (ПЗМР), с–1 Response stability (SVMR), s–1	2,54 (2,23; 2,83)	2,21 (1,91; 2,65)	0,226
Уровень функциональных возможностей (ПЗМР), с–1 Level of functional abilities (SVMR), s–1	4,27 (3,84; 4,66)	3,96 (3,55; 4,45)	0,277
Функциональный уровень системы (помехи), с–1 Functional level of the system (noise), s–1	3,70 (3,60; 4,30)	3,65 (3,35; 3,90)	0,395
Устойчивость реакций (помехи), с–1 Response stability (noise), s–1	1,50 (1,00; 1,90)	1,15 (0,90; 1,50)	0,143
Уровень функциональных возможностей (помехи), с–1 Level of functional abilities (noise), s–1	2,60 (2,20; 3,30)	2,40 (2,05; 2,65)	0,244

Таблица 2

Table 2

Время зрительно-моторных реакций киберспортсменов

Mе (25; 75 перцентиль)

Visual motor response time in E-athletes

Mе (25; 75 percentile)

Показатель Parameter	Киберспортсмены E-athletes n = 9	Хоккеисты Hockey players n = 12	р
Простая зрительно-моторная реакция, с–1 Simple visual motor response, s–1	197,63 (196,65; 202,60)	192,03 (178,03; 202,53)	0,229
Реакция выбора, с–1 Choice reaction, s–1	304,37 (298,12; 348,00)	332,23 (303,24; 333,64)	0947
Реакция на движущийся объект, с–1 Response to a moving object, s–1	–18,00 (–24,0; –11,0)	–16,0 (–26,0; –5,0)	0,664
Помехоустойчивость, с–1 Noise resistance, s–1	336,80 (336,60; 354,80)	305,85 (291,15; 324,75)	0,014

Таблица 3

Table 3

Точность зрительно-моторных реакций киберспортсменов

Mе (25; 75 перцентиль)

Visual motor response accuracy in E-athletes

Mе (25; 75 percentile)

Показатель Parameter	Киберспортсмены E-athletes n = 9	Хоккеисты Hockey players n = 12	р
Простая зрительно-моторная реакция (КУ), у. е. Simple visual motor response (WC), c. u.	0,95 (0,95; 1,0)	0,94 (0,89; 0,97)	0,748
Реакция выбора (КУ), у. е. Choice reaction (WC), c. u.	0,85 (0,85; 0,90)	0,94 (0,92; 0,94)	0,038
Реакция на движущийся объект (точные), % Response to a moving object (accurate), %	50,0 (44,0; 58,0)	56,0 (46,0; 63,0)	0,422
Реакция на движущийся объект (опережающие), % Response to a moving object (advanced), %	36,0 (31,0; 48,0)	29,0 (16,0; 40,0)	0,271
Реакция на движущийся объект (запаздывающие), % Response to a moving object (delayed), %	16,0 (8,0; 16,0)	12,0 (4,0; 16,0)	0,713
Помехоустойчивость, (КУ), у. е. Noise resistance (WC), c. u.	0,89 (0,86; 0,96)	0,97 (0,94; 1,0)	0,011

Таблица 4

Table 4

Частота движений в теппинг-тесте у киберспортсменов

Mе (25; 75 перцентиль)

Movement frequency (tapping test) in E-athletes

Mе (25; 75 percentile)

вости (табл. 3). Лабильность и сила (выносливость) нервной системы, определяемые по параметрам частоты движений в теппинг-тесте у киберспортсменов превосходила по среднему значению показатели хоккеистов (табл. 4).

Обсуждение. Отсутствие различий в параметрах функционального состояния ЦНС позволяет нам объективно анализировать результаты исследования для нахождения психофизиологических особенностей киберспортсменов студенческой лиги. Параметры вре-

Показатель Parameter Киберспортсмены E-athletes n = 9 Хоккеисты Hockey players n = 12 р Начальная частота (5 с), Гц Initial frequency (5 s), Hz 10,68 (9,30; 11,49) 8,36 (7,83; 8,53) 0,005 Средняя частота, Гц Mean frequency, Hz 8,66 (7,24; 9,65) 7,23 (6,98; 7,33) 0,038 мени простой и сложной реакций отражают возбудимость нервной системы и подвижность нервных процессов, которые генетически обусловлены. В нашем исследовании высокий уровень возбудимости нервной системы не зависел от интенсивности специфической мышечной деятельности.

Несмотря на то, что объем и скорость переключения внимания у хоккеистов и киберспортсменов одинаковы, у киберспортсменов функция избирательного пространственного внимания хуже. Сенсомоторная интеграция у киберспортсменов в условиях помех относительно хоккеистов менее эффективна как по времени, так и по точности реакций. В литературе указано, что компьютерная игровая деятельность стимулирует увеличение толщины медиальных и задних таламических ядер, развитие таламо-корковых связей, обеспечивающих избирательное пространственное внимание [12]. Внимание участвует как в подготовке, так и в торможении саккад [3]. Игровая деятельность стимулирует уменьшение времени премоторной – латентной стадии зрительно-моторной реакции за счет повышения скорости саккадных движений глаз [8]. Повышение эффективности работы глазодвигательного аппарата тесно связана с деятельностью модулирующих систем внимания – фронтально-париетальных сетей коры, а также фронто-таламической и таламо-париеталь-ной модулирующих систем избирательного пространственного внимания [6, 10]. В литературе указано, что игровая компьютерная деятельность способствует улучшению эффективности отслеживания движущихся объ-

ектов на фоне помех (нецелевых объектов) [13]. Однако существует специфичность создания помех: в отличие от хоккея, в виртуальном пространстве нет прямого контакта с соперниками (объектами). Также, по-видимому, для морфофункциональных изменений мозга, связанных с функцией избирательного пространственного внимания, важен стаж занятий, который у хоккеистов значительно выше. Косвенно на это указывают исследования Kuhn et al. у геймеров [11]. Точность различных зрительно-моторных реакций киберспортсменов относительно хоккеистов отличается меньшим значением коэффициента Уиппла в реакциях выбора и помехоустойчивости, определяется работой тормозных нейронов в специфических функциональных системах. За счет работы тормозных клеток ЦНС обеспечивается подавление «информационного шума» на стадиях афферентного синтеза и оценки достигнутого результата. Факт более высокой лабильности и силы корковых центров у киберспортсменов можно объяснить только результатом спортивного отбора, так как эти свойства нервной системы генетически детерминированы.

Заключение. Таким образом, специфика игровой деятельности киберспортсменов обуславливает отбор игроков с более высокой лабильностью и силой нервной системы. Развитие помехоустойчивости и функции избирательного пространственного внимания, а также точности в реакциях выбора обусловлены как спецификой игрового виртуального пространства, так и стажем игровой деятельности.