共赢促进合作的认知计算机制:互惠中积极期望与社会奖赏的作用

在社会互动中,人们常表现出有条件的合作行为,即只有在预期他人也合作时人们才愿意合作。当前该过程的认知机制尚不明确。本文采用多回合版本的囚徒困境范式,两项实验均表明个体的合作行为随合作者合作行为的提高而提高。认知计算模型显示个体同时采用了一阶信念(只根据他人过去的行为)与二阶信念(既根据他人过去的行为,也考虑自己的行为对他人产生的影响)去更新他们对合作者的合作概率的期望。结果显示个体的有条件合作行为的提升由积极期望(即合作成功使得个体对合作者建立了积极的期望)与社会奖赏(由合作本身带来的额外奖励)共同驱动。这些结果揭示了有条件的合作行为的计算认知学习机制,阐明了积极期望和社会奖赏对合作的促进作用,能为社会中各领域合作的成功推动提供了重要的科学证据与参考价值。

社会决策中的公平准则及其神经机制

社会决策中的公平准则一直受到广泛的关注,经济学家和心理学家们分别从动机和认知的角度对这个课题进行了深入探索。在这些工作中,最为突出的是"均等","互惠"和"情绪"三个模型的提出。均等和互惠模型试图从动机角度理解个体的公平行为,而情绪模型则更强调个体在公平决策中的认知和情绪的加工过程。近年来脑成像的研究也为这些模型提供了相应的支持,其中与公平准则最密切的脑区是脑岛和背外侧前额叶:前者一般被认为是反映了个体面对不公平待遇时的负性情绪体验;而后者主要负责决策过程中的抑制控制。但这些脑区具体的功能还存在很多争议,反映了不同理论模型对特定脑区功能的不同理解。未来研究应注意三个模型之间的相互补充,以及加强多模态的脑指标的运用,并注重相关脑区的整体性,此外,公平决策行为中的个体差异,以及社会情境对其的影响也应受到重视。

应激的脑机制及其对社会决策的影响探究

系统地阐述了应激及其脑机制,并结合决策领域研究,梳理了应激对社会决策的影响.针对以往研究结论的不一致性,从多角度进行解释和分析,并指出未来研究应注重从应激源的类型和强度、个体差异以及时间效应等角度深入考察应激对脑功能和社会决策的影响.

成人加工婴儿刺激材料的神经机制

婴儿刺激能迅速引起成人的注意和偏爱,这与人类大脑中特定的神经机制有关。这个特定的神经机制是成人有效地加工和回应婴儿需要的神经基础,它能够促进个体对婴儿产生亲社会行为,因此被称为"父母大脑"。本文综合婴儿刺激加工领域的研究,从研究范式、神经机制介绍以及影响该神经机制的调节因素这三个重要方面来介绍该领域研究。首先归纳被动加工、评估加工和知觉任务等加工范式。其次重点总结了成人加工婴儿刺激的神经机制,主要包括奖赏加工系统、回避-共情系统,以及这个神经机制的重要脑区(包括杏仁核、丘脑-扣带回环路、脑岛和前额皮质)。最后,影响该神经机制的调节因素主要来自个体自身和婴儿刺激两个方面。未来研究应该更多关注父母和婴儿的互动,以及父母回应婴儿的神经机制对婴儿发展的影响。

基于智能计算的脑机制研究

解析脑认知原理和脑疾病的发病机制已是当下脑科学研究的热点。智能计算在脑影像领域的应用可为认知心理学研究、脑疾病的识别和干预以及类脑智能理论研究等提供借鉴和参考。本文介绍利用智能影像计算方法在识别脑认知网络成分、构建脑有向连接模型、预测认知行为变化、构建心理过程神经表征等方面的工作,并对未来相关研究进行展望。

垂体后叶加压素对人类社会行为的影响

垂体后叶加压素(Arginine Vasopressin, AVP)是神经内分泌激素之一,简称加压素。研究发现加压素对人类复杂的社会行为有着重要的调节作用。首先,在家庭关系方面加压素能够促进男性的性行为和父亲行为。其次,在社会评定方面,加压素能诱发男性之间的敌意和女性之间的亲和行为。最后,在社会决策方面加压素能提升男性的自利性的社会决策和促进女性调和人际关系。目前此领域研究存在的问题包括:男女被试比例失衡,当前研究关注男性为主;对于心理疾病的临床治疗有待进一步研究和缺乏对其他变量的控制。未来研究应继续探究加压素对人类的情绪调节、学习等各方面的调节作用。

人际互动中社会学习的计算神经机制

人类在社会互动中通过他人的行为对他人特质、意图及特定情境下的社会规范进行学习,是优化决策、维护积极社会互动的重要条件。近年来,越来越多的研究通过结合计算模型与神经影像技术对社会学习的认知计算机制及其神经基础进行了深入考察。已有研究发现,人类的社会学习过程能够较好地被强化学习模型与贝叶斯模型刻画,主要涉及的认知计算过程包括主观期望、预期误差和不确定性的表征以及信息整合的过程。大脑对这些计算过程的执行主要涉及奖惩加工相关脑区(如腹侧纹状体与腹内侧前额叶)、社会认知加工相关脑区(如背内侧前额叶和颞顶联合区)及认知控制相关脑区(如背外侧前额叶)。需要指出的是,计算过程与大脑区域之间并不是一一映射的关系,提示未来研究可借助多变量分析与脑网络分析等技术从系统神经科学的角度来考察大尺度脑网络如何执行不同计算过程。此外,将来研究应注重生态效度,利用超扫描技术考察真实互动下的社会学习过程,并更多地关注内隐社会学习的计算与神经机制。

唤醒度在情绪Stroop效应中的作用

目的探究情绪的唤醒度在情绪Stroop效应中的作用。方法通过网上发帖的形式招募27名在校大学生，比较不同情绪条件下，被试对图片的颜色判别任务的反应时和正确率。结果①被试在不同图片内容条件F反应时的主效应达到显著（F（5,10）=5。90，P〈0．01），正性图片[（893±36）ms]和负性图片[（866±36）ms]条件下的反应时都比中性[（828±43）ms]条件下长；②被试在不同图片内容条件下正确率的主效应达到临界显著（F（5,130）=2.63，P=0．05），负性高唤醒图片条件下的正确率（0．92±0．03）低于颜色方块条件下的正确率（0．95±0．02）；③愉悦度的主效应在反应时上显著F（1,26）=7．03，P=0．013），正性图片的反应时[（893±36）ins]大于负性图片的反应时[（866±36）ms]；④唤醒度的主效应在正确率上显著F（1,76）=5．63，P=0．025），高唤醒图片的正确率（0.93±0．17）小于低唤醒图片的正确率（0．95±0．09）。结论情绪Stroop效应可能更多地受到情绪刺激的唤醒度的影响。

阈上和阈下情绪Stroop效应的对比研究

目的比较阂上和闽下情绪的Slroop效应。方法通过网上发帖的形式招募52名在校大学生，分别使用阈上（30名被试）和阈下（20名被试）壁现的方法，比较了不同情绪条件下，个体对图片的颜色判别任务的反应时和正确率。结果①在阈上呈现条件下，被试在不同图片内容条件下的反应时有显著差异（F（4.116）=3．63，P=0．008），高唤醒正性[（781±60）ms]和负性[（787±63）ms]条件下的反应时都比中性[（733±62）ms]条件下长；②在阈上条件下，唤醒度在反应时上的丰效应显著，（F（1.29）=5．14，P=0．031），高唤醒[（784±59）ms]图片条件下的反啦时大于低唤醒[（761±55）ms]图片下的反应时；⑧在阈下呈现条件下，被试在不同图片内容条件下的反应时有显著差肆（F（4.84）=2．50，P=0．049），低唤醒正性[（661±52）ms]和负。陀[（667±56）ms]条件下的反应时都比中性[（633±49）ms]条件下长；④在闽下呈现条件下，唤醒度在反应时七的主效应显著（F（1.20）=9．97，P=0．005），低唤醒[（664±51）ms]条件F的反应时大于高唤醒[（638±50）ms]下的反心时。结论闽上和阈下情绪Stroop效应可能反映了不同的心理机制。

情绪的主动和自动调节的神经基础

情绪调节是指个体为完成某些目标而对情绪反应进行的监控、评价以及调整等外在和内在过程，而这些过程既包括有意识的主动调节，也包括无意识的自动调节。并且，主动调节和自动调节都分别表现在注意力的分配、认知的改变以及行为的调整三个方面。

开放式荟萃分析的规范化报告

荟萃分析(又称元分析)以量化方式综合实证研究结果,是积累整合证据并推进基础与应用研究的重要工具.在开放式科学这种新型研究实践下,荟萃分析是整合开放数据、进行科学推断的重要手段.但荟萃分析的过程繁复、方法多样,其执行上的严谨性对荟萃分析质量影响较大,因此报告的透明性和开放性对其结果的可重复性尤为重要.为了解中文荟萃分析报告规范性的现状,让更多研究者了解荟萃分析报告的规范性与透明性,提升荟萃分析报告的质量,本文以国际学界广泛使用的系统综述和荟萃分析优先报告条目(Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta-Analyses,PRISMA)以及开放式科学理念为基础,结合基于效应量的荟萃分析报告特点,拟定《开放与可重复荟萃分析的报告清单》(Preferred Reporting Items for Open and Reproducible Metaanalysis,PRIOR-MA),并以心理学中的荟萃分析为例,对近五年国内发表的68篇中文荟萃分析的方法和结果部分进行回顾.基于结果,本文建议荟萃分析报告需要在以下方面进一步加强其开放性与透明性:文献搜索的时间及限制、研究筛选和数据收集过程的细节、文章筛选的流程图、效应量转换的细节、单个研究偏倚状况的评估等.本文为开放式荟萃分析提供了一个较为全面的报告清单(PRIOR-MA),为未来荟萃分析研究提供了参考.