远离“诱惑”:预先承诺对跨期决策的调控机制及其神经基础

预先承诺作为一种有效的自我控制策略,主要通过提前排除那些在未来决策中可能会诱使个体做出冲动决策的选项,以达到降低决策冲动性的目的。预先承诺调控跨期决策主要是通过侧额极皮层(LFPC)、背外侧前额叶(DLPFC)、腹内侧前额叶(vmPFC)、后顶叶皮层(PPC)等脑区的共同激活,在自我控制、价值估算、特质冲动性、惩罚敏感度等心理变量的影响下发挥作用。本研究分别从认知机制和神经基础两个方面提出预先承诺降低冲动决策的整合模型,为干预和降低个体决策冲动性提供理论借鉴。未来研究可进一步探究预先承诺调控跨期决策的心理与神经机制,并加强预先承诺在决策领域的应用研究。     

反馈负波及其近10年理论解释

个体决策后的反馈对随后的结果监控和行为调整起着至关重要的作用。事件相关脑电位研究发现, 反馈负波(feedback-related negativity, FRN)是与决策后反馈加工过程紧密相关的脑电成分。近10年来关于FRN的理论解释, 在最初经典的强化学习理论和情绪动机假说的基础上又提出了反应-结果的预测模型、奖赏正波理论以及积极情绪启动模型。未来的研究应该立足于大样本, 采用互补的研究手段和多样的分析技术来探讨FRN的心理意义; 同时考虑将FRN作为奖赏加工的脑电指标, 研究社会互动情境下的人类行为。     

跨期决策中的维度差异偏好：眼动证据

在跨期决策研究领域,虽然基于维度的跨期模型得到了一些源自结果检验和过程检验的证据支持,但此类模型所假设的维度间差异比较的心理过程尚缺乏直接的过程证据。本研究通过两个眼动实验,系统考察了相关眼动指标对维度差异偏好的预测效应。结果发现,根据基于维度的权衡模型可有效拟合出个体在跨期决策中的维度差异偏好,并且反应时、眼跳注视熵和静态注视熵等指标均与维度差异偏好负相关,而基于维度的注意分配与维度差异判断正相关。这些研究发现支持了本研究所提出的跨期眼动模型的相关假设,证实了维度差异偏好与跨期决策的认知加工过程之间的联系,为基于维度的跨期模型提供了更直接的过程证据,并为今后跨期决策的眼动模型发展指明了新方向。     

药物成瘾者决策缺陷的特征、机制及干预

药物成瘾者存在决策缺陷, 并表现出冲动性、风险寻求、奖赏失调、躯体内感信号缺失等特征。神经影像学研究表明药物滥用导致成瘾者背外侧前额皮层、前扣带回、眶额叶皮层、腹内侧前额皮层、杏仁核、脑岛等脑区受损, 这些损伤是引发其决策缺陷的主要原因。认知训练有利于提高个体的决策能力, 如目标管理训练和正念冥想等可以增强个体工作记忆、促进自我觉察和以目标为导向的行为; 而非侵入性脑刺激则可以直接改变与成瘾者决策相关脑区的激活状态, 从而提升与决策相关的认知功能。总体而言, 未来认知训练和非侵入性脑刺激在成瘾干预方面仍有广阔的拓展空间。     

社会排斥影响跨期决策的心理机制探讨

社会排斥广泛存在于社会生活中, 并对人们的认知、情感、行为等诸多方面产生严重的消极影响。它会损害个体的认知功能, 导致个体不能进行理性的判断和决策。研究发现被排斥的个体在风险决策时倾向于风险寻求。跨期决策和风险决策都与人类的生存和发展息息相关, 但目前并不清楚社会排斥是否以及如何影响跨期决策。因此, 本研究拟从跨期决策的评估和选择两个阶段展开研究, 揭示社会排斥对其的作用机制。并在此基础上, 运用tDCS技术激活社会排斥的调节脑区, 以改善被排斥个体的跨期决策能力。研究结果将揭示人际情境因素与决策者个人因素对跨期决策的联合作用机制, 帮助被排斥者提高跨期决策能力, 提高被排斥者的个人成就和生活质量。     

一个测量抑郁症的重要神经指标:静息额叶脑电活动的不对称性

额叶脑电活动的不对称性指即指额叶脑电图(electroencephalogram,EEG)偏侧化,其考察的是左侧额叶和右侧额叶alpha波(8~13 Hz)的活动。越来越多的研究证据表明,静息额叶EEG偏侧化程度与抑郁症密切相关。回顾国内外关于静息额叶EEG偏侧化与抑郁症之间关系的研究结果和现状,发现静息额叶EEG偏侧化程度与抑郁水平负相关,患有抑郁症个体的静息额叶EEG相对右侧化,伴随着右侧额叶更大的活动;从短期和长期而言,抑郁个体静息额叶EEG偏侧化具有稳定性;静息额叶EEG偏侧化对个体的抑郁水平具有预测作用。除此之外,静息额叶EEG偏侧化可能反应了背外侧前额叶皮层的活动,其中,左侧背外侧前额叶皮层可能在抑郁症的形成中起了一个主要的作用。未来的研究可致力于进一步探讨静息额叶EEG偏侧化预测抑郁症的神经机制、静息额叶EEG偏侧化对抑郁水平预测的可应用性,尝试通过训练(比如,正念冥想训练)来改变抑郁个体的静息额叶EEG偏侧化程度,进而缓解个体的抑郁水平。     

风险决策的神经机制:基于啮齿类动物研究

风险决策是在不同选项的结果确定、并且结果出现的概率已知情况下的决策。啮齿类风险决策模型研究发现前额皮层-杏仁核-伏隔核神经环路联系是决定风险决策的选择倾向的关键。前额皮层中的眶额皮层和内侧前额皮层参与风险决策的策略形成和策略转换有关;而皮层下核团中的杏仁核、腹侧纹状体的伏隔核等结构参与策略保持、价值判断,影响决策偏向和行动强度;眶额皮层、伏隔核神经元和多巴胺神经元编码风险决策过程中的概率、风险等因素;此外,多巴胺等单胺类神经递质及受体在风险决策中有复杂的作用。     

自我控制资源与认知资源相互影响的机制:整合模型

尽管有学者认为自我控制资源和认知资源应该是两种独立的资源,但近期的研究却表明两种资源是互相影响的.以往研究从执行控制的角度解释两种资源为什么相互影响,但却没有指出两种资源如何影响执行控制,以及缺乏考虑神经机制和自我控制资源调节变量在其中的作用.为更系统地解释两种资源相互影响的机制,作者提出了一个整合模型,该模型指出:(1)两种资源相互影响的主要原因是两者都受到执行控制和前额叶皮层的影响;(2)个体进行自我控制或认知加工会消耗能量,产生心理疲劳,降低执行任务的动机,表现为前额叶皮层激活水平下降;(3)前额叶皮层激活不足进一步限制了执行控制在随后的自我控制和认知加工任务中的作用,因而影响后续自我控制或认知加工任务的表现;(4)自我控制资源调节变量通过提高个体对疲劳的耐受性、补充能量和提高动机等方法,使前额叶皮层和执行控制在完成前一阶段任务后仍然能够正常发挥作用,从而维持个体在后续自我控制或认知加工任务上的表现.未来的研究可考察自我控制资源与其他认知加工的关系;用动态的认知神经研究方法,建立前额叶皮层激活水平在前后两阶段任务之间的中介作用模型,以及研究自我控制资源调节变量的神经机制.     

中国儿童青少年跨期决策的发展与脑发育机制

跨期决策是指人们对时间成本与收益进行权衡, 进而做出评价与选择, 其研究主要围绕时间折扣, 是指与当前或近期的损益相比, 人们赋予未来损益更小的权重。虽然有争议, 但Mischel等人很早就通过著名的“棉花糖实验”证明了延迟满足能力越强的儿童有着更高的学业成就。延迟满足与跨期决策都是在时间维度上进行的决策。研究者通过脑成像技术发现了成人大脑内支持跨期决策的三个神经网络系统, 但关于儿童的研究鲜有报道。这三大脑网络系统都位于额叶皮层, 该皮层在儿童青少年时期快速发育。通过采用横断研究和纵向研究相结合的实验设计, 对处于跨期决策发展关键期的中国儿童青少年人群进行测查和追踪; 借助神经影像技术, 考察跨期决策发展与脑发育的关系; 整合多模态神经影像技术, 构建可以预测跨期决策能力的脑影像指标。     

CNI模型在道德决策研究中的应用

道德决策是指个体面临两种或两种以上道德观或道德需求之间的冲突时, 对行为和行为结果进行利弊权衡并做出最终选择。道德两难困境是研究道德决策的经典范式, 而传统道德两难困境范式受到诸多质疑, 道德两难困境的不现实性及缺乏有效指标量化功利论和道义论倾向, 无法对道德决策进行准确解释。针对传统道德两难困境范式不足, 道德决策CNI模型通过多项式建模的方法, 分别计算个体对结果(Consequences)的敏感性、对道德规范(moral Norms)的敏感性以及个体的行为反应偏好(Inaction versus action), 能够更清晰的识别影响道德决策的重要因素。未来研究应围绕影响道德决策的其他因素、道德情境的生态效度以及跨文化适用性等方面继续完善CNI模型, 并进一步探索道德决策的潜在心理机制。     

大学生自信发展特点的研究

本研究选取931名大学生为被试,采用自编“大学生自信问卷”?考察了大学生自信的年龄特点、性别差异及学校类型差异。结果表明：大学生自信总水平差异显著,除社交自信外,整体自信、学业自信和身体自信均存在极显著性别差异,男生高于女生;大学生在整体、学业和身体自信及其分维度上存在显著年级差异：一、四年级显著高于二、三年级,其中三年级自信度明显低于其它年级;学业、社交、身体自信及其分维度存在显著学校类型差异,非重点大学学生显著高于重点大学学生;年级和学校类型在身体自信、整体自信、学业自信、社交自信及其某些层面上存在显著交互作用;性别和学校类型在身体自信某分维度的交互作用达显著水平。     

Hierarchical models of behavior and prefrontal function

The recognition of hierarchical structure in human behavior was one of the founding insights of the cognitive revolution. Despite decades of research, however, the computational mechanisms underlying hierarchically organized behavior are still not fully understood. Recent findings from behavioral and neuroscientific research have fueled a resurgence of interest in the problem, inspiring a new generation of computational models. In addition to developing some classic proposals, these models also break fresh ground, teasing apart different forms of hierarchical structure, placing a new focus on the issue of learning and addressing recent findings concerning the representation of behavioral hierarchies within the prefrontal cortex. In addition to offering explanations for some key aspects of behavior and functional neuroanatomy, the latest models also pose new questions for empirical research.     

基于多传感器数据的航空管制员情境意识的计算

航空管制人员保持良好的情境意识是确保空中交通以安全、高效方式运行的必要条件。如果在管制员工作过程中, 能准确监测其情境意识状态, 并在情境意识丧失前给予及时告警, 那么将会极大地提高管制绩效和减少空中两机相撞的概率。目前, 国外评价管制员情境意识的方法虽然不少, 但这些方法基本都是诊断性质和回溯性质的, 无法对管制员的情境意识进行监测或预警。管制员的情境意识受个体差异、任务等多种因素的影响, 同时, 其也可以由某些指标来表征, 如某些作业绩效指标和生理指标。为了能够实现对航空管制员情境意识的准确监控及告警, 拟通过雷达管制模拟实验、心理测量、专家评定等方法采集多传感器数据, 分别建立基于表征指标和基于影响变量的情境意识计算模型, 并比较其预测性能。该研究结果可为管制员情境意识的实时监测提供支持。     

Mixed group validation: a method to address the limitations of criterion group validation in research on malingering detection

Mixed group validation (MGV) is offered as an alternative to criterion group validation (CGV) to estimate the true positive and false positive rates of tests and other diagnostic signs. CGV requires perfect confidence about each research participant's status with respect to the presence or absence of pathology. MGV determines diagnostic efficiencies based on group data; knowing an individual's status with respect to pathology is not required. MGV can use relatively weak indicators to validate better diagnostic signs, whereas CGV requires perfect diagnostic signs to avoid error in computing true positive and false positive rates. The process of MGV is explained, and a computer simulation demonstrates the soundness of the procedure. MGV of the Rey 15-Item Memory Test (Rey, 1958) for 723 pre-trial criminal defendants resulted in higher estimates of true positive rates and lower estimates of false positive rates as compared with prior research conducted with CGV. The author demonstrates how MGV addresses all the criticisms Rogers (1997b) outlined for differential prevalence designs in malingering detection research.     

Dialogues on prediction errors

The recognition that computational ideas from reinforcement learning are relevant to the study of neural circuits has taken the cognitive neuroscience community by storm. A central tenet of these models is that discrepancies between actual and expected outcomes can be used for learning. Neural correlates of such prediction-error signals have been observed now in midbrain dopaminergic neurons, striatum, amygdala and even prefrontal cortex, and models incorporating prediction errors have been invoked to explain complex phenomena such as the transition from goal-directed to habitual behavior. Yet, like any revolution, the fast-paced progress has left an uneven understanding in its wake. Here, we provide answers to ten simple questions about prediction errors, with the aim of exposing both the strengths and the limitations of this active area of neuroscience research.     

青年学生自信问卷的编制

自信是指对自己的信任,对自己身体、心理和社会性的信任,表现为有信心,不怀疑。为了编制青年学生自信问卷,首先采用开放式问卷对130名大学生和高中学生进行了调查,内容分析表明青年学生自信包含五类行为,在此基础上编制了青年学生自信预试问卷。391份有效问卷的探索性因素分析表明,青年学生自信问卷测查的是个五因素结构,包括才智自信、人际自信、品质自信、应对自信和成就自信。为了进一步检验青年学生自信问卷的构想效度,并考察其效标效度,1084名青年学生完成了该问卷和五项效标的测查。验证性因素分析支持青年学生自信问卷的结构,结合信度分析和多元回归分析的结果,表明青年学生自信问卷具有较好的信度与效度。     

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。     

Factor and subtest discrepancies on the differential ability scales: examining prevalence and validity in predicting academic achievement

Past literature has largely ignored the population frequency of multivariate factor and subtest score discrepancies. Another limitation has been that statistical models imperfectly model the clinical assessment process, whereby significant discrepancies between both factors and subtests are included in predictions about an individual's academic achievement. The present study examined these issues using a nationally representative sample (N = 1,185) completing the Differential Ability Scales. Results indicate that approximately 80% of children in a nonreferred sample show at least one statistically significant ability discrepancy. In addition, the global estimate of cognitive ability was the most parsimonious predictor of academic achievement, whereas information about ability discrepancies did not significantly improve prediction. Findings suggest that when predicting academic achievement, there is little value in interpreting cognitive scores beyond the global ability estimate.     

Learning representations in a gated prefrontal cortex model of dynamic task switching

The prefrontal cortex is widely believed to play an important role in facilitating people's ability to switch performance between different tasks. We present a biologically‐based computational model of prefrontal cortex (PFC) that explains its role in task switching in terms of the greater flexibility conferred by activation‐based working memory representations in PFC, as compared with more slowly adapting weight‐based memory mechanisms. Specifically we show that PFC representations can be rapidly updated when a task switches via a dynamic gating mechanism based on a temporal‐differences reward‐prediction learning mechanism. Unlike prior models of this type, the present model develops all of its internal representations via learning mechanisms as shaped by the demands of continuous periodic task switching. This advance opens up a new domain of research into the interactions between working memory task demands and the representations that develop to meet them. Results on a version of the Wisconsin card sorting task are presented for the full model and a number of comparison networks that test the importance of various model features. Furthermore, we show that a lesioned model produces perseverative errors like those seen in frontal patients.     

Hippocampus, cortex, and basal ganglia: insights from computational models of complementary learning systems

We present a framework for understanding how the hippocampus, neocortex, and basal ganglia work together to support cognitive and behavioral function in the mammalian brain. This framework is based on computational tradeoffs that arise in neural network models, where achieving one type of learning function requires very different parameters from those necessary to achieve another form of learning. For example, we dissociate the hippocampus from cortex with respect to general levels of activity, learning rate, and level of overlap between activation patterns. Similarly, the frontal cortex and associated basal ganglia system have important neural specializations not required of the posterior cortex system. Taken together, this overall cognitive architecture, which has been implemented in functioning computational models, provides a rich and often subtle means of explaining a wide range of behavioral and cognitive neuroscience data. Here, we summarize recent results in the domains of recognition memory, contextual fear conditioning, effects of basal ganglia lesions on stimulus-response and place learning, and flexible responding.