探究事件相关脑电/脑磁信号中的神经表征模式：基于分类解码和表征相似性分析的方法

探究不同心智活动下的神经表征差异, 是认知神经科学关注的核心问题之一。早期的脑电/脑磁分析方法主要关注组平均后的神经响应水平, 这要求在关注的时间进程上, 各个被试在相同刺激条件下事件相关电位/事件相关磁场的振幅大小和方向、以及地形图分布和极性均要有较高的一致性。近些年来, 研究者们将功能性磁共振成像研究中常用到的两种技术——机器学习中的分类算法(即基于分类的解码)和表征相似性分析——引入到了脑电/脑磁数据分析中。这两种新技术可以克服传统脑电/脑磁数据基于具体电压/磁感应强度波形平均分析的缺点, 具有在个体水平上探究神经表征编码的特点, 为人们探究大脑在不同时间进程上如何对特定的神经表征信息进行动态编码提供了新的思路。两种技术基于不同的方法学原理来抽提个体间一致的脑认知加工机制, 还为脑电/脑磁研究开展跨时域、跨任务、跨模态、跨群体比较不同认知过程中的表征差异提供了更多新颖的途径。我们首先通过与传统的脑电/脑磁分析方法进行比较, 系统性介绍了基于分类的解码和表征相似性分析的原理和操作流程, 之后对两种方法的应用场景进行了梳理, 并在最后对未来可供研究的方向提出了我们的见解。     

语言符号与知觉符号表征对外语词汇习得的影响比较：来自行为与脑电的实验证据

通过行为与脑电实验技术,比较外语词汇学习过程中,语言符号与知觉符号表征对词汇记忆编码与再认的影响过程,从而考察语义表征对词汇习得的影响机制。行为结果表明,语言符号与知觉符号表征条件下被试对词汇学习效果的主观判断无显著差异,但后者比前者有更高的词汇再认正确率。脑电结果表明,对于词汇编码阶段,相较语言符号表征,知觉符号表征在编码晚期诱发更正的LPC成分;对于词汇再认阶段,知觉符号表征条件诱发更大N400成分,且脑电时频分析表明该条件下出现更为明显的μ波抑制及θ波功率增强现象。研究结果综合表明,与语言符号表征便捷但非模态化的语义加工相比,知觉符号表征加深了词汇晚期编码的深度,并通过知觉模拟,利用多模态信息提高了词汇的形象化再认,从而推动了再认阶段的语义检索,最终内隐性地提高了词汇学习效果。     

亲子依恋研究的进展

心理学对亲子依恋的研究经历三个阶段鲍尔比代表的第一阶段创建了理论框架爱因斯沃斯代表的第二阶段发展了陌生情境技术并积累了大量观察资料和跨文化资料;80年代以来的第三阶段在研究对象、研究方法、依恋与社会情绪的整合等方面有所发展。     

图形颜色、形状及质地表征特性的研究

记忆中的图形特征既可以按一定方式被直接储存,也可以按抽象形式存储。虽然目前尚无法确定图形特征（形状、颜色等）分别以何种方式存储,但可以肯定,图形的颜色和形状可以分开表征。那么,图形的其它特征之间是否也是可以分开表征呢？该研究中的两个实验对图形的质地与形状、质地与颜色之间表征关系进行了探讨。实验结果表明,图形的质地可以分别与形状、颜色分开表征,这一结果提示,人们在记忆图形时,可以将图形的不同特征按分离方式进行加工。同时,通过对两实验结果比较发现,图形的形状、颜色和质地的记忆难度之间存在差异,形状最易,颜色最难,质地居中。     

韧性理论视角下传统村落保护策略研究——以西安市老县城村为例

为改善当前传统村落韧性缺失问题,将韧性理论引入传统村落保护中,从传统村落韧性保护系统要素入手分析老县城村扰动因子与系统要素的关系,进而基于韧性理论提出保护三层次,对提升传统村落韧性的策略进行建构,以期为传统村落的可持续发展提供理论依据,解决当前传统村落保护所面临的文化冲击、新老交替、空心化等问题,为乡村振兴提供有效助力,为传统村落保护开发提供新思路。     

效率源自公平——关于效率与公平关系的层次分析

如果我们超越纯经济学的狭隘眼界而从整个社会的宏观角度来进行考察,那么公平与效率不但不是对立的,而且可以说效率源自公平。具体表现为:生产效率源自分配公平;市场效率源自交换公平;社会效率源自矫正公平;生态效率源自代际公平。     

语义在人脑中的分布式表征：来自自然语言处理技术的证据

人脑如何表征语义信息一直以来是认知神经科学的核心问题。传统研究主要通过人为操纵刺激属性或任务要求等实验方法来定位语义表征脑区,这类方法虽然取得了诸多成果,但是依然存在难以详细量化语义信息和语境效应等问题。基于语义的分布式假设,自然语言处理(NLP)技术将离散的、难以客观量化的语义信息转变为统一的、可计算的向量形式,极大提高了语义信息的刻画精度,提供了有效量化语境和句法等信息的工具。运用NLP技术提取刺激语义信息,并通过表征相似性分析或线性回归建立语义向量与脑活动模式的映射关系,研究者发现表征语义信息的神经结构广泛分布在颞叶、额叶和枕叶等多个脑区。未来研究可引入知识图谱和多模态融合模型等更复杂的语义表示方法,将语言模型用于评估特殊人群语言能力,或利用认知神经科学实验来提高深度语言模型的可解释性。     

恩格斯辩证唯物主义哲学体系论纲

从1923年卢卡奇批评恩格斯哲学到现在已有近百年历史,其间马克思主义哲学领域讨论的话题之一是马克思恩格斯哲学思想之间的关系,主导性判断是二者之间确有重大区别。这样的事实表明一般性问题的客观存在:整体意义的恩格斯哲学何谓?此为以往讨论忽略的问题。恩格斯哲学是辩证唯物主义且成体系,形成过程、基本内容和思想来源三者皆可为证。这一体系的基本内容是如下几点:第一,设定哲学本体为物质,指称对象是自然界和社会历史;第二,研究本体的哲学分析框架是精神与物质之间的关系;第三,人对本体的反映是外在经验,理论表现形式为实证科学即自然科学和历史科学;第四,对自然科学和历史科学的哲学性抽象是唯物主义自然观与唯物主义历史观,二者皆具辩证性质;第五,对外在经验的提炼概括是内在经验即形式逻辑和辩证法,此为基于实证科学而来的哲学,凌驾于实证科学之上的哲学为多余。恩格斯辩证唯物主义哲学体系中存在诸多理论问题需要研究,这是完善恩格斯哲学体系的必由之路。     

Bootstrap区间估计在认知诊断模型误设中的应用

认知诊断模型选择是认知诊断评估中重要研究问题之一。在实际应用中实践者并不知道真正拟合数据的模型,通常会用模型拟合指标检验模型与数据的拟合程度。从测量结果质量来看,除保证模型与数据拟合之外,还需要重点评价模型诊断结果的信度和效度等。考虑到以往研究大都采用基于信息量的拟合指标去判定模型与数据的匹配性,本研究提出综合考虑模型拟合指标与信度指标用于模型选择或评价模型误设。考虑实验因素为真实模型或分析模型（DINA模型、G-DINA模型、R-RUM模型）、样本量、题量和属性个数,在五因素（3×3×2×2×2）实验设计条件下,比较Bootstrap区间估计的属性分类一致性信度平均数与标准误和常用的拟合统计量-2LL、AIC、BIC对正确模型的选择率。结果表明：-2LL在题目数量多的情况下表现较好,而AIC、BIC在被试量较大的情况下表现较好,在不同的研究条件下,-2LL、AIC、BIC的模型选择率很不稳定,而用Bootstrap法估计的属性分类一致性信度平均数和标准误在不同研究条件的模型选择率较稳定,总体表现较好。     

共同内群体认同对心理融合的促进效应及其机制

摘要：采用实验法从外显和内隐两个层面探讨共同内群体认同对心理融合的促进效应及其机制。实验1采用最简群体范式,通过重新范畴化操纵共同内群体认同,测量外显心理融合,结果发现,共同内群体认同显著促进了心理融合;实验2以民族群体为被试,采用GANT范式,从外显和内隐两个水平进一步探究共同内群体认同对民族心理融合的促进效应,结果发现,共同内群体认同促进了外显和内隐心理融合,感知相似性在共同内群体认同和心理融合间起中介作用。两个实验证明了共同内群体认同可以在外显和内隐两个水平促进心理融合,其促进作用是通过感知相似性实现的,也证实了GNAT范式在心理融合研究中的有效性。