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前沿研究成果推送(三):认知重评和表达抑制情绪调节策略的脑网络
发布人:刘贵雄  发布时间:2020-06-28   浏览次数:10

有效的情绪调节是情商的核心。情绪调节是指个体对情绪的发生体验与表达施加影响的过程(Gross, 1998)。我们时刻都在有意识或无意识的对情绪进行调节,以求适应环境的要求。

不少学者对此的研究提出多种情绪调节策略,其中Gross提出的五种策略中认知重评(cognitive reappraisal,CR)和表达抑制(expressive suppression, ES)是两种常见的情绪调节策略。其中CR是指对情绪事件的重新解释,改变情绪反应的轨迹;ES是指抑制与情绪反应相关的行为(Goldin, McRae, Ramel, & Gross, 2008)

随着生理神经科学的发展为了对认知重评和表达抑制两种常用情绪调节策略的自发脑网络特征及认知神经活动进行深入探讨。本文研究采集36名在校大学生的静息态和任务态脑电数据经过源定位和图论分析发现节点效率与两种情绪调节显著相关的脑区以及脑区之间的功能连接。

被试:

研究以36名有效被试 ( 1719年龄范围17~28平均年龄21.8 ± 2.5) 纳入随后的数据分析中。采用GrossJohn (2003) 编制的情绪调节问卷评估个体习惯性使用CRES两种情绪调节策略的水平;

实验任务及程序:

试验任务包括四种类型:观看中性图片、观看负性图片、CR策略下观看负性图片、ES条件下观看负性图片。每个类型为一个block每个 block 包括40张图片。第一个block由中性图片组成作为一个无情绪的基线水平以检验后面条件的情绪效应(观看中性)在第二个block被试在不使用任何情绪调节策略的情况下观看40张负性图片(观看负性)。最后两个 block 分别要求被试在使用 CR (重评负性)ES(抑制负性)策略的情况下观看40张负性图片。其中CR策略条件下的被试需要重新解释负性图片的含义为其赋予更加积极的意义或者以独立的观察者视角看待负性图片。对于ES任务要求被试尽量抑制当前或即将发生的情绪波动。

EEG 记录和预处理采用德国Brain-Product公司的ERP记录与分析系统。为了进一步确定与情绪调节功能相关的连通性脑区使用标准化的低分辨率电子断层扫描软件。并参考Wang等学者在2015年的研究本研究为了获得两种情绪调节显著相关脑区的节点效率,MATLAB中采用GRETNA(graph theoretical networkanalysis) 软件进行图论分析。ERP数据处理对任务脑电数据进行离线分析设置低通滤波为24Hz采用独立成分分析去除眼电成分。选取波段为 −200~2000 ms基线为刺激呈现前200ms进行基线校正后去伪迹。波幅超过 ± 100 μV 者视为伪迹自动剔除。除此之外将每位被试 theta 频带下的 84 个布鲁德曼脑区的节点效率以及每个布鲁德曼脑区对之间的相位滞后同步值分别与情绪调节两个分量表评分以及 LPP 波幅做相关分析。

结果:

情绪调节问卷的两个分量表的平均得分为CR30.14(SD=4.20)ES15.63(SD=3.24)CRES的评分在统计学上相关不显著(r=−0.126p=0.47)

功能连接上如图2所示

节点效率GRETNA相关性分析发现theta频带的节点效率存在与情绪调节分量表评分显著相关的脑区结果如下表

 

所有被试叠加平均后在观看中性、观看负性、重评负性和抑制负性条件下的 LPP 脑电如图 4 所示。

4 种条件下的LPP波幅进行单因素方差分析并未发现有显著差异F(3 140)=0.897p=0.445

结论:

研究结果表明在使用认知重评进行情绪调节时会激活前额叶皮质、前扣带回、顶叶、海马旁回和枕叶等多个脑区在使用表达抑制进行情绪调节时会激活前额叶皮质、顶叶、海马旁回、枕叶、颞叶和脑岛等多个脑区。因此这些脑区的节点效率或功能连接强度可能成为评估个体使用认知重评和表达抑制调节情绪效果的指标。

 

参考文献

孙岩,薄思雨,吕娇娇.(2020).认知重评和表达抑制情绪调节策略的脑网络分析:来自EEGERP的证据.心理学报,521,12-25.