社会交流中人际神经同步的认知机制

近年来,许多研究者开始关注社会交流中的人际神经同步机制,并将人际神经同步作为研究社会交流的一个神经指标,这对于揭示社会交流的本质和规律具有重要意义。本文从心理理论和镜像神经系统的角度,分析社会交流中神经同步的认知机制及其影响因素。未来的研究应关注这两套机制是否因交流目的、对象、形式或内容的不同,而在不同的脑区表现出神经同步,进而引发了不同认知机制的争议;以及这两套机制各自或协同工作适用的情景和任务。     

知觉学习的神经机制

知觉学习是指训练或经验引起的知觉上长期稳定的改变,揭示了成年大脑也具有可塑性。以往知觉学习的研究主要集中在探讨知觉学习的属性,如知觉学习的特异性、迁移性和时间进程等。近年来随着fMRI、ERP技术的应用和电生理、心理物理学技术的提高,知觉学习神经机制的研究取得了前所未有的新进展,不仅把知觉学习包含的脑区从初级视皮层扩展到了V4等视觉信息加工通路的中间阶段,而且还揭示了与注意等相关的高级脑区的作用;不仅研究在知觉学习过程中涉及的皮层区域变化,而且还探讨了知觉学习引起的细胞水平的变化,为大脑可塑性问题的研究和应用提供了进一步的证据。     

类别学习和分类运用的神经机制

从类别学习和分类运用(包括非人类对象分类和社会分类)两个方面阐述了分类的神经机制。类别学习主要与新皮层、内侧颞叶、基底神经节、中脑多巴胺能系统有关, 不同类别的学习会激活这些神经系统间不同的连接。对非人类对象分类时, 不同类型、级别、熟悉度及相似度类别分类的神经机制不同, 分类对象的清晰度、类别不确定性会影响分类的神经机制, 在分类进程的不同时段会出现对应的ERP指标。社会分类时个体先注意到外群体再加工内群体, 且对内群体的加工更深, P200和N200是对内、外群体区分的特异性波, 内外群体分类时, 内群体激活梭状回和扣带回后部, 外群体激活杏仁核。文章最后比较了人类和灵长类动物分类神经机制的异同, 并指出社会分类和非人类对象分类神经机制的整合以及人类和灵长类动物分类神经机制的比较是今后研究需要关注的问题。     

团队内非伦理行为的社会互动机制

自从“安然”等一系列非伦理行为事件爆发后, 如何干预非伦理行为就成为理论界和实践界共同关注的焦点。但以往的研究主要集中于探讨如何抑制单个个体的非伦理行为, 而对该行为可能产生的社会互动和蔓延机制缺乏系统探讨。本研究立足于中国特定文化背景中, 采取实验、问卷调查、案例等多种方法, 对团队内非伦理行为的社会互动及其机制进行了系统和深入的研究。本研究的内容可分为三个方面：(1)探讨个体初始化的非伦理行为是如何导致集体实施非伦理行为的, 重点研究个体社会地位和团队工作互依性的调节作用; (2)探讨集体非伦理行为对焦点个体的影响, 重点研究从众心理和道德同一性的中介机制, 以及集体主义导向和传统性的调节机制; (3)探讨上述两种非伦理行为社会影响的干预策略。本研究将深入研究团队内非伦理行为的社会互动机制, 丰富团队环境下行为伦理的研究成果, 从而为我国企业干预非伦理行为社会互动提供有效的策略和方法。     

音乐人际同步活动促进社会联结的机制*

音乐活动是引发自发社会影响的人类活动之一,伴随音乐的人际同步活动在生活中随处可见,能够对个体之间的社会联结产生显著影响。目前大多数研究聚焦在人际同步对亲社会行为的作用机制上,探讨范围较为单一狭窄。社会联结是包括了亲社会行为在内范围更大的涵盖性术语,音乐在人际同步影响社会联结的路径中起到的作用没有被系统梳理。音乐能够提供节奏框架和情感框架,在人际同步活动促进社会联结的过程中发挥独特作用;音乐活动的不同形式在其中的作用效果也不同。参考生理-心理-社会框架对音乐人际同步活动影响社会联结的机制进行梳理,旨在探明音乐人际同步活动是否以及如何影响社会联结,并为后续理论研究和干预研究的发展指明方向。     

社会阶层信号及其对人际水平社会互动的影响

社会阶层信号是指个体据以感知和判断他人社会阶层的一切线索, 人们通过加工这些微妙的线索便能判断出他人的社会阶层, 而他人的社会阶层在很大程度上决定着人们在人际水平的社会互动行为。以穿着打扮、面部特征和说话特点为例, 说明社会阶层信号对个体判断他人阶层的影响, 在此基础上围绕社会交换、社会公平和社会认同这三个动机视角归纳了社会阶层信号对人际水平社会互动的不同影响。针对社会阶层信号本身, 将来有必要探讨社会阶层信号功能弱化的问题; 由于社会阶层信号与社会阶层这一概念的相关度较高, 未来研究有必要阐述二者的联系与区别; 鉴于目前少有研究考察第三方的社会阶层信号如何影响人际水平社会互动的问题, 探索互动中第三方社会阶层信号的影响及其机制将会是对社会阶层心理学研究的一个重要推进。     

社会从众的生物学基础

社会从众是指个体改变态度或行为, 与他人保持一致的现象。社会认知神经科学采用社会心理学的实验范式研究发现：背内侧前额叶、纹状体、眶额皮层、脑岛、杏仁核和海马等多个脑区在社会从众中扮演重要角色; 能够提高多巴胺水平、改善大脑奖赏敏感性的某些神经递质可能间接影响从众。强化学习理论的奖惩预期可以部分解释社会从众的原因。未来研究应改进实验范式, 扩大研究群体, 借助神经、生化技术, 利用动物模型, 深入探讨社会从众的神经生物学基础。     

对注意的再思考:一个注意的强化学习模型

本文在分析总结现有注意理论的基础上,假设注意是一种信息选择现象,而非心理结构或资源。通过借鉴人工智能领域强化学习算法的思想,笔者提出了一种可以表现出注意现象的人类强化学习模型。该模型描述了人与环境交互的过程:人接受环境的反馈,根据自身心理状态调整行为策略,以最大化所获收益。该过程中,注意体现为高价值信息逐渐获得优先加工的现象。因此,本文对注意的本质进行了重新思考,为未来注意研究提供了新思路。     

双眼视差的神经机制与知觉学习效应

双眼瞳距使得空间某物体在左右眼视网膜的成像存在微小位置差异, 这种差异被称为双眼视差(binocular disparity), 是立体视知觉的重要信息来源。对双眼视差的心理物理学研究始于18世纪初, 迄今已有接近两百年的历史。近年来, 双眼视差研究主要集中在两方面。其一是用电生理、脑成像技术考察双眼视差在视觉背、腹侧通路的模块化表征, 其脑区表征反映出视觉系统的层级式、平行式加工规律。其二是应用知觉学习范式研究双眼视差的可塑性。未来研究应综合脑成像和神经调控技术考察双眼视差的神经机制及其学习效应, 包括双眼视差与多种深度线索间的信息整合和交互作用。应用方向上, 可结合虚拟现实等技术优化训练范式, 实现立体视力的康复和增强。     

视知觉学习的认知与神经机制研究

知觉学习是指由于训练或经验而引起的长期稳定的知觉变化,是一种内隐性的学习。近20年来,视知觉学习的大量研究结果提示大脑皮层的各个区域,甚至包括初级感觉皮层,在成熟之后仍然具有一定的可塑性。该文根据近年来的研究进展,对视知觉学习在大脑的什么地方,什么时候,以何种方式发生等热点问题进行了探讨。研究提示,视知觉学习涉及了包括初级视皮层在内的多个大脑皮层,并且存在一种自上而下的调控机制;视知觉学习可以在不同的时间尺度上发生,快速学习之后将伴随着慢速学习;通过视知觉学习,人们对于复杂物体的表征将从高级皮层区域移向低级皮层区域,任务执行也将趋于自动化     

A Dual Process Account of Coarticulation in Motor Skill Acquisition

Many tasks, such as typing a password, are decomposed into a sequence of subtasks that can be accomplished in many ways. Behavior that accomplishes subtasks in ways that are influenced by the overall task is often described as “skilled” and exhibits coarticulation. Many accounts of coarticulation use search methods that are informed by representations of objectives that define skilled. While they aid in describing the strategies the nervous system may follow, they are computationally complex and may be difficult to attribute to brain structures. Here, the authors present a biologically- inspired account whereby skilled behavior is developed through 2 simple processes: (a) a corrective process that ensures that each subtask is accomplished, but does not do so skillfully and (b) a reinforcement learning process that finds better movements using trial and error search that is not informed by representations of any objectives. We implement our account as a computational model controlling a simulated two-armed kinematic “robot” that must hit a sequence of goals with its hands. Behavior displays coarticulation in terms of which hand was chosen, how the corresponding arm was used, and how the other arm was used, suggesting that the account can participate in the development of skilled behavior.     

Bayesian parameter estimation in the Expectancy Valence model of the Iowa gambling task

The purpose of the popular Iowa gambling task is to study decision making deficits in clinical populations by mimicking real-life decision making in an experimental context. Busemeyer and Stout [Busemeyer, J. R., & Stout, J. C. (2002). A contribution of cognitive decision models to clinical assessment: Decomposing performance on the Bechara gambling task. Psychological Assessment, 14, 253-262] proposed an “Expectancy Valence” reinforcement learning model that estimates three latent components which are assumed to jointly determine choice behavior in the Iowa gambling task: weighing of wins versus losses, memory for past payoffs, and response consistency. In this article we explore the statistical properties of the Expectancy Valence model. We first demonstrate the difficulty of applying the model on the level of a single participant, we then propose and implement a Bayesian hierarchical estimation procedure to coherently combine information from different participants, and we finally apply the Bayesian estimation procedure to data from an experiment designed to provide a test of specific influence.