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目前最流行的脑成像技术是基于血氧水平依赖 (BOLD)信号的功能磁共振成像 (fMRI)。BOLD由Ogawa于上世纪90年代提出，由于其安全无放射性，迅速成为了研究人类正常大脑功能的主流方法。BOLD方法最大的问题是它并不是直接测量神经活动，而是间接通过测量局部血氧水平来反映神经活动。简单来说，一个区域的神经元活动会消耗能量及血氧，导致局部血氧水平的短暂降低。随后大脑供血机制会使这个区域的血流量和血容积增加。随着新鲜血液的到来，局部的血氧水平反而会超过神经活动之前的水平，这就是血液的过补偿。而BOLD信号实际上测量的就是血氧的相对水平。因此，再从神经活动到BOLD信号的复杂链条中，氧代谢、血流/血容积的变化都会对观测到的fMRI“激活”产生影响。 最大的影响其实来自大血管。通常希望fMRI激活的结果反映的是灰质内局部毛细血管的BOLD变化，但显然大血管的血流量更大，BOLD效应也更强。往往很小的激活或者噪声都会被大血管放大，同时统计得到的激活区域也会向大血管偏移。这些都是做fMRI实验不想看到的。 血管图像来自 BrainWeb 大血管的分布如何？上面这幅图也许会让人印象深刻，因为很多富含血管的区域也是脑成像研究的热门区域，比如前扣带回、脑岛和小脑。几年前Annals of improbable research有一篇 文章 发现，报告扣带回激活的文章已经超过报告运动皮层的文章，而且与扣带回相关的认知功能也越来越无所不包。另外一个区域脑岛也在慢慢成为社会认知神经科学研究的热门区域。但这些区域都易受大血管的影响，使得激活结果值得怀疑。 不仅受大血管影响，大脑灰质不同区域的血氧响应强度也不相同。有一些区域的血氧响应很弱，这使得fMRI的激活效果也变差，比如前颞叶、海马等区域。而血氧响应的影响主要是在进行被试间比较时。比如用fMRI对比老年人和青年人在完成某一认知活动的激活差异。得到的差异可能是由神经活动的差异造成，也可能仅仅是由于老年人的血氧响应功能减弱而造成的。因此在做fMRI实验，特别是进行组间比较时，对fMRI激活图像的校正就变得十分必要。 前面说过，BOLD信号实际上来源于神经活动造成耗氧后的血氧补偿。那如果不改变神经活动，只让被试吸入二氧化碳，同样可以模拟大脑局部区域缺氧后的血氧补偿响应。通过测量吸入二氧化碳后BOLD信号的变化，就可以...

要理解人类的智力，棋类游戏无疑是很好的研究对象。比如在1997年，名叫“更深的蓝”的超级电脑战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫。计算机下棋靠的是逻辑运算。但对于人类来说，人的大脑并没有计算机那样穷尽所有可能，相反人类经常依赖于一些直觉性的判断走棋。 人类的大脑如何根据棋盘形式作出判断？这类研究因为实验设计很困难，因此很少被人研究。据我所知的两个研究，分别研究了在下围棋和国际象棋时的大脑活动 ( doi 1 , doi 2 )。对于棋类这种高级认知任务，难点在于设置对照条件。这两个研究都是对比了观看真实棋盘形势的条件与棋子随机摆放时大脑活动的差异。但是这样还是会混入大量混淆因素，比如注意等，激活的区域几乎包括了大部分的任务正网络。 而最近这篇发表在Science的文章，通过巧妙的设计研究了在下日本将棋时的脑机制。首先研究者招募了一组职业将棋选手，将他们与业余被试进行比较。这样的设计可以帮助确定激活的大脑区域是否与将棋的专业技能有关。 而另一个最主要的亮点是，研究者对比了被试在快速选择下一步棋和深思熟虑进行判断时脑活动的差别。在快速选择的任务中，棋盘形势出现的时间只有1秒钟，这样可以尽量较少被试搜索的时间，而更体现直觉性的判断。 上图是其中的一个结果。在对比快速判断和深度判断时大脑活动的差异，以及对比快速判断任务和感觉运动控制任务大脑活动的差异时，有更高激活的区域是皮层下的基底神经节，而不是负责常规认知加工的皮层网络。基底神经节与习惯化的反应选择有关。如此复杂的将棋任务也会激活基底神经节，这个结果很强大，这可能也反映了职业选手常年训练的结果。 这一结果也提示了人类的智能不仅包含深思熟虑的思考，也包含直觉性的判断。这也许是与人工智能最重要的不同点吧。 Wan, X., Nakatani, H., Ueno, K., Asamizuya, T., Cheng, K., & Tanaka, K. (2011). The Neural Basis of Intuitive Best Next-Move Generation in Board Game Experts Science, 331 (6015), 341-346 DOI: 10.1126/science.1194732

感谢新知客范致行老师给我推荐了这个研究。本来为新知客写的稿子，结果新知客停刊，所以修改成了松鼠会风格。感谢0.618童鞋的编辑。 祝大家情人节快乐！ 爱的感觉不靠谱 你爱TA吗？这看似简单的问题其实很让人困惑。 从生理上讲，爱情不过是心跳加快、血流加速。这些身体反应作为线索传送到大脑。在大脑中，情绪有关的脑岛以及与奖赏有关的腹侧被盖区和尾状核会被激活。腹侧被盖区释放多巴胺，使大脑产生爱的感觉。 爱情是一种主观感受。但我们常常无法意识到细微的情感体验，也可能被错误的情绪线索暗示。比如，当你走过颤巍巍的吊桥后，我们就更容易将自己颤抖的双腿和和加速的心跳看成是对面前美女的“爱情”，而不是由于过吊桥的恐惧而造成的。 当然在更多时候，我们更是会有意无意的受到社会道德或价值观的影响，从而压抑我们的真实感受。因此我们时常自己也很难判断究竟是爱着对方的人，还是爱着对方的钱。 来自民间的智慧 理性会压制感性。那如果尽量排除理性的监控，就有可能发现真实的感受。坊间流传的方法，是让人在尽量在不思考的情况下快速回答问题，以此来发现人的真实所想。比如在《武林外传》的某集中，大嘴困惑于自己还眷恋着惠兰，还是已经爱上无双。小郭让大嘴什么都不想，快速回答了下面的问题： “金子还是银子？” “金子。” “瓜子还是核桃？” “核桃。” “鸡肋还是鸡腿？” “鸡腿。” “无双还是惠兰？” “无双。” 大嘴说出的答案让他自己也感到惊讶。那么这种方法是否靠谱呢？ 心理学家的方法 心理学家认为，人的真实感受是可以通过行为反映出来的，哪怕你自己也无法说清楚自己的真实感受。举个例子来说，美国的白人通常会声称自己对黑人没有偏见，但他们在进行射击游戏时却会对黑人目标的反应更快。西雅图华盛顿大学的 Anthony Greenwald 认为，对黑人目标和白人目标反应时的差别就反映了人们对黑人的偏见程度。 Greenwald 的理论认为大脑中的存在内隐的概念结构，它们悄悄潜伏在你大脑中，即使你自己也察觉不到。大脑不同概念之间的联系程度就可以反映我们对不同事物的内隐态度。在很多白人的头脑中，黑人的概念与负性印象联系更紧密，而白人的概念则与正性印象联系更紧密。也许他们自己也无法意识到，但在射击游戏中就会无意识的表现出来。 Rochester 大学的 Soonhee Lee 等人将内隐联系测量的方法应用到对恋爱关系的态...

认知神经科学发展至今已取得了丰硕的成果。特别是fMRI技术的应用，使得研究的数量几何增长。但这一领域研究的问题依然普遍存在：比如BOLD信号的来源一直有人质疑，还比如很严重的数据分析的双重提取问题 (double dipping)。作为一门科学，不仅要不断积累实验数据，还要将积累的数据整合成系统的知识。Trends in Cognitive Sciences上的这篇文章，就对脑功能研究的积累以及整合提出了构想。 fMRI研究最大的问题其实是由数据性质及分析方法决定的，即高空间分辨率的大量测量数据，以及大量单变量统计 (mass univariate)的分析方法。这会导致一系列问题： 一是统计效力 (power)低。受资金的制约，fMRI研究的被试一般只有15-20人，但因为大量单变量统计需要多重比较校正，因此要采用严格的阈值 (比如其实还不算严格的p<0.001)。这导致fMRI研究只能关注最显著的效应，而对于微小的效应通常无能为力。 二是误报 (false positive)很常见。多重比较矫正的越严格，研究的敏感性就越低。因此需要研究者在敏感性和可靠性之间权衡，采用一个大家都可以接受的阈值 (比如p<0.001)。但这样结果中就会有很多误报。据估计误报的激活区域大概占总结果的15%。 三是重复实验很困难。首先是因为做研究要突出新意，所以很少直接重复别人的实验。而且由于SPM统计方法的缘故，也很难评价两个研究的结果是否一致。 四是研究逻辑的问题，即如何将特定任务与特定的脑区相联系。要得出这个结论，必须要表明这个区域与这个任务相关，但与其他任务都不相关。但这样要进行大量的对照实验，按照目前的现状也很难实现。 整合研究的第一步是建立研究结果的数据库，编码特定的任务范式以及结果。这一步已经有很多group在做，比如  Human Brain Project  和  Brainmap  等等... 接下来可以对现有结果进行定量分析，即元分析。元分析是十分必要的，因为单个fMRI研究统计效力不足，而且有很多误报，特别是医学影像领域。而且元分析不仅可以整合现有的结果，而且还可以产生并验证新的假设。比如之前一直认为杏仁核主要负责加工恐惧情绪，但元分析结果表明杏仁核对恶心/厌恶情绪的激活更强。常用的元分析方法有a...

你在接吻时头往哪边偏？ 据统计，接吻时头向右偏的比例是向左偏的2倍。这个结论很容易用Google验证。我蛋疼的用 Google.com 搜索kissing，搜索内容images，types选择faces ( 点这里看结果 )。在搜索结果的前两页的40幅图片中，有20幅是没有重复的可以判别方向的图片。在这20幅图片中，果然有13幅向右偏，7幅左偏，比例接近2比1。 人体右侧占主导的偏策划实际上很常见，比如大多数人是右利手、右利脚和右眼主导。但对于接吻有点不同的是，接吻是两个人的事。如果两个右偏的人或者两个左偏的人接吻是没有问题的，但当一个右偏遇到一个左偏呢？ 两个心理学家蛋疼的研究了这个问题。他们让被试去吻一个真人大小的模特。第一次模特的头是竖直的，通过这次接吻可以判断被试的左右偏好。接着实验者调节模特的头像左或向右偏5, 15或25度。被试在每个角度上都会接吻5次，这样研究者就可以计算出各个角度上被试像左或向右偏的概率。 上图是结果，学过心理物理法的童鞋应该很熟悉。简单说来，右偏的被试更倾向于坚持向右偏。当模特的头向左偏了5度时，被试还有50%的概率试图更向右偏头。而左偏的被试则更灵活。当模特的头向右偏了5度时，被试也就会跟着变成向右偏。这个结果是很容易理解的，因为左偏的人更容易遇到冲突的情况，因此他们在很多时候需要做出妥协。这就是少数派的代价。 感谢 Improbable Research 介绍了这篇文章。 van der Kamp, J., & Canal-Bruland, R. (2010). Kissing right? On the consistency of the head-turning bias in kissing Laterality: Asymmetries of Body, Brain and Cognition, 1-11 DOI: 10.1080/13576500903530778

绘画是二维平面的艺术，如何在二维平面中表现出超出二维的信息 (如立体感)，是绘画创作中的一个挑战性的问题 (纯外行，有错请拍砖)。除了空间感，另一个重要的维度就是时间。因此如何在绘画中表现动态感，也是一个很有意思的问题。我对绘画艺术不在行，但是还是看到过一些让我印象深刻的作品，比如法国画家杜尚的《下楼梯的裸女》 (右图)。这幅画用错乱的线条，将每一帧下楼梯的动作定格在画面上，从而展现出整个下楼梯的动态过程。不过说实话，我一直觉得创作这样作品的艺术家可能有某类精神疾病，比如李献计的差时症？ 在东方绘画中有一种截然不同的表达方法，比如日本画家葛饰北斋 (Katsushika Hokusai)的一组 北斋漫画 (Hokusai Manga)。北斋漫画是包含3000多幅木版画的漫画集，内容覆盖很多方面。其中一些人物图像以一种不稳定的姿势表现，如下图左侧的人物。画者通过这种极其不稳定的、挑战地心引力姿势来创造强烈的运动感觉。 人脑看到这样的图片会有什么反应呢？最近，日本京都大学的研究者研究了人们在观看北斋漫画时的大脑活动。被试躺在磁共振机器 (MRI)里观看不同类型的漫画图片，同时进行fMRI扫描。漫画分三种类型：第一类是处于不稳定姿势的人物图片，第二类是静止的人物图片，最后一类是静止的物体。通过对比在观看这三类图片大脑活动的差异，研究者发现，被试在观看带有运动信息的图片时会显著激活与运动加工相关的MT区。 这个结果其实并不奇怪，因为早就有研究发现蕴含运动信息的照片会激活MT区。不过对于人为创作的绘画作品来说，如何表现运动信息，表现的程度如何，也许可以通过脑成像的方法来验证。也许这门学科可以称之为艺术认知神经科学吧:) Osaka, N., Matsuyoshi, D., Ikeda, T., & Osaka, M. (2010). Implied motion because of instability in Hokusai Manga activates the human motion-sensitive extrastriate visual cortex: an fMRI study of the impact of visual art NeuroReport, 21 (4), 264-267 DOI: 10.1097/WNR.0b...

网格细胞 (grid cell)的发现，为我们理解大脑中如何表征空间位置提供了很直接的证据。2005年，一组挪威科学家在Nature上最先报道了大鼠脑中网格细胞的存在。研究者让大鼠在1平米左右的空间内自由活动，同时记录大鼠内嗅皮层 (entorhinal cortex)内神经元的发放模式。其中有一类很有意思，当大鼠走到环境中特定位置时神经元会激活，而且引起神经元发放的位置在空间中呈规则的形状排列。如下图所示，黑色或红色的线代表老鼠运动的轨迹，红色线表示网格细胞激活的位置。在整个空间中，网格细胞发放的点成规则的等边三角形排列，使整个空间成六边形蜂窝状。这个发现第一次揭示了老鼠大脑中对外部环境空间的表征方式。 图片来自 这里 那么人类脑中是否存在网格细胞呢？对于人来说研究网格细胞有两个困难。第一，无法对人进行单细胞记录，要记录活体人类的大脑神经活动，目前最好的办法只能是fMRI。但以fMRI的分辨率只能记录成千上万神经元的集合。第二，MRI扫描需要被试躺在机器里保持静止，被试根本无法在空间自由走动。 图片来自  这里 不过最近英国伦敦大学学院 (UCL)的一组科学家巧妙的用fMRI发现了支持人类存在网格细胞的证据。首先研究者采用虚拟现实技术，给被试呈现如上图一样的场景。被试可以操作键盘在场景中走来走去，同时完成一些任务。因为fMRI只能记录神经元群的活动，因此研究者先研究了大鼠脑中网格细胞神经元群的活动特性。因为不同网格细胞对环境中的不同位置起反应，从而可以对整个环境的不同位置进行编码，因此记录一群细胞是无法区分单个细胞所编码的网格位置。但是，对于同一只老鼠的不同网格细胞，网格朝向角度是相同的。进一步研究者还发现，网格细胞群的活动还受运动方向的调制。如果运动方向与网格朝向一致，则神经活动更高。最后，网格细胞的发放还受到运动速度的调制。运动速度越快，网格细胞群的网格性就越强。根据这三个属性，就可以用fMRI验证网格细胞的是否存在。 对于每个被试来说，网格细胞的朝向是不一样的。因此研究者首先用用结构像定义内嗅皮层，然后找到对某一运动方向相应最强的方向。实际上，内嗅皮层区域的激活在以60度为间隔的六个方向上激活最强，而且激活强度还受到运动速度的调制。随后再用新的一批数据，在全脑中寻找激活水平受到运动方向调制的区域，结果在全脑范围内只找到了内嗅皮层的...

植物人状态是受到严重脑外伤昏迷后，虽然苏醒但仍然没有意识的状态 ( Vegetative State, VS )。比植物人状态稍轻微一点的状态是最小意识状态 ( minimally conscious state, MCS )。在最小意识状态，病人偶尔会显示出对外界刺激的反应，但这种反应并不一致。在临床上对病人意识状态的诊断通常只能通过病人的行为反应进行判断，比如病人是否会对外界刺激进行反应。这就可能出现一个很可悲的状况，如果一个病人存在意识，但是丧失了运动能力，他同样无法对医生的刺激进行反应。这时我们仍然得把病人归类为植物人状态或最小意识状态。很多病人的家属会固执的认为病人还存在意识，可以理解自己的话，因此会坐在床边一直与病人说话。在琼瑶阿姨的电视剧中，这时镜头一转，就会发现病人眼角一行眼泪流下~ 眼泪是不靠谱的，不过有fMRI，我们可能读到藏在植物人脑中的意识。早在2006年，Owen等就在Science上就报告了一个惊人的发现。研究者对一名因车祸而成为植物人的病人进行fMRI扫描。同时，研究者让病人进行两种想象任务：一种与运动相关，想象自己打网球的动作；另一种与空间相关，想象自己在家中行走。结果病人在运动想象任务中激活了辅助运动皮层 (SMA)，而在空间想象任务中激活了海马旁回 (PPA)。这种激活模式与正常被试进行相同想象任务的激活模式是一致的。从而提供了很强的证据，表明这名女病人可以理解研究者的话，并与研究者合作完成了想象任务。虽然可能因为运动功能的丧失导致病人无法与研究者交流，但病人的某些大脑活动是正常的。 (病人在完成运动想象和空间想象任务时的激活模式与正常人很相似，图片来自Owen et al., 2006) 在这个病人之后的3年里，这个研究小组又扫描了54名植物人病人或最小意识状态病人。研究者都让病人完成这两类运动想象和空间想象任务。在这54名病人中，有5名病人显示出了可靠的辅助运动皮层或海马旁回的激活。 接下来，研究者又有了一个天才的想法。如果病人可以成功的主动操控大脑内两个区域的兴奋水平，那么也许可以通过监控这两个区域的激活水平来与病人交流。研究者选取了一名大脑活动响应最可靠的病人，让病人回答一系列问题。问题与病人生活有关，病人只要回答是/否就可以，比如“你父亲的名字是Alexander么？”同时，研究者告诉被试，如果答案是...

fMRI虽说是目前研究人类脑功能的空间分辨率最高的技术，但通常分辨率只是3mm×3mm×5mm，即几毫米的尺度。因此通常只能定位某一个脑区，而很难定位皮层上的某一层、或某一功能柱。最近发现一些小组试图用fMRI观察视皮层的特定一层的激活，感觉还是蛮有趣的。 上图是MRI图像得到的人类视皮层结构像。其中灰色的是灰质 (GM)，即皮层，白色为白质 (WM)，黑色为脑脊液 (CSF)。皮层分为六层，每层有不同种类的细胞，分别负责传入、传出或者水平联系。研究者让被试观察闪烁的棋盘格，同时计算沿皮层表面切线方向上的信号激活情况。结果如下图： 从左到右，分别是白质、灰质和脑脊液。可以看到，看到闪烁的棋盘格后，白质没有激活，灰质显示出了激活，而脑脊液中的激活最大。但脑脊液的激活是由于血管效应的影响，如果去除血管的影响，则脑脊液的激活就会降低。最有意思的结果是，在皮层的激活中，第4层产生了最高的激活。 从图中可以看到，整个皮层的厚度为2.25mm，而本研究中fMRI扫描的分辨率为0.75mm×0.75mm×0.75mm。看起来结果还不错。但想想整个第4层就是1个像素的宽度，这种分辨率在实际中应用可能还是很困难的。 文章中一个让我惊讶的结果是，由于血管效应的影响，使得脑脊液中的激活最大，甚至远远大于皮层第4层的激活。在通常fMRI的分辨率下，这些区域可能都混合在一个像素中，那得到的效应究竟是什么，鬼才知道... Koopmans, P., Barth, M., & Norris, D. (2010). Layer-specific BOLD activation in human V1 Human Brain Mapping DOI: 10.1002/hbm.20936

认知神经科学研究的一个热门问题就是欺骗和测谎的问题。功能磁共振的研究已经发现了在人在说谎时会显著激活前额叶皮层和前扣带回。一些实验室中的功能磁共振测谎研究报告的准确率能达到88%到99%。但是功能磁共振研究的局限是，只能得到相关的结果，即人在说谎的同时会前额叶皮层会激活。但解释可以是双向的，前额叶皮层既可能负责生成谎言，也可能是说谎后产生的内疚感造成的前额叶皮层的激活。要想得到因果推论，最好的办法是通过外部刺激激活或抑制某个大脑区域的活动，再观察刺激后被试的行为反应。 Cerebral Cortex这篇文章使用的是一种叫 透颅直流电刺激 (Transcranial direct current stimulation, tDCS)的方法刺激大脑活动。电刺激的方法是比较简单的，头皮上接上电极，通上1mA左右微弱的直流电即可。电流刺激通过改变神经元发放频率来控制神经区域的活动。通常来说，正性电流会增加神经活动，而负性电流会抑制神经活动。 在实验中，实验者让被试扮演小偷的角色，在实验的房间中偷走20欧元，随后接受实验者的审问。审问的方法采用犯罪知识测验 (Guilty Knowledge Test, GKT)。测试的场景与很多国外影片中的场景类似。被试身上贴满了电极，同时回答一系列与犯罪有关的问题，被试只能进行“是”或“否”的回答。比如，“你偷的钱包是红色的么？”问题可能是真的，也可能是假的。如果是无辜者，他将不知道问题是否正确。如果被试在判断与犯罪相关问题时生理响应显著大于无关问题，则说明被试了解犯罪的情况。被试被告知如果能够欺骗审问者，被试将会得到所偷的20欧元。因此在实验中，被试会选择在某些问题上说谎，以达到欺骗审问者的目的。 被试的右侧前额叶连接了电极，电刺激可能是正性、负性或是没有电流的控制条件。结果发现只有在负性电刺激时，被试说谎的比率会升高。同时，负性电刺激后说谎的反应时会变快，皮肤电导并不增加，而负罪感也会降低。而正性电刺激后的行为反应与控制条件没有差别。前额叶皮层被认为是与社会情感判断有关。因为在实验情境中，被试遇到了利益与道德的权衡，因此使用负性电刺激抑制了前额叶皮层的兴奋，可能会损坏被试的情感判断，以致增加了反社会行为。 目前比较流行的刺激大脑活动的方法是透颅磁刺激 (Transcranial magnetic stimula...

最近关于fMRI数据分析中非独立错误 (non-independent error)的问题引发了很多讨论，比如 这里 。道理很简单，如果要进行两次统计分析，这两次统计分析应该是独立的。在fMRI实验中问题主要出在进行感兴趣区域 (ROI)分析时。fMRI数据分析时一般先要做一个全脑每个像素的统计分析 (voxel-wise analysis)，找到与假设相符的区域。比如，在全脑中找哪一个区域的激活水平与被试主观感受的被排斥感相关。接下来的问题是要计算这个区域的激活水平与主观感受的相关有多大，就需要定义ROI，提取ROI内的统计值与主观报告的统计值计算相关。经常犯的错误是，直接用voxel-wise analysis的激活区域定义ROI，然后计算相关系数大小。因为全脑中的像素大概有100000个，事先进行一次选择必然引入噪声，使得到的相关系数放大。 要避免 non-independent error，最主要的就是定义ROI时要独立。Kriegeskorte (2009)总结了一些方法。最简单就是，用一个独立的实验定义ROI。比如，先进行实验一找到被试被排斥时激活的脑区。再进行实验二，用刚才找到的脑区提取统计值并与主观被排斥感计算相关。这种方法的缺点是，很多区域没有现成的localizer，而且如果进行实验时没有考虑到，事后没有办法补救。如果没有独立的localizer定义ROI，Kriegeskorte (2009)建议的方法是把数据分半，用一半数据定义ROI，再用另一半数据进行ROI分析。这在理论上是个好想法，但实际操作中也不现实。因为fMRI扫描很贵，如果扫描10min可以做出结果，就不可能扫描20min。因此通常的实验数据，如果分半后必然得不到很好的激活结果，也就很难再进一步做ROI分析。 Esterman et al. (2009)这篇新文章提出的方法与分半方法类似。简单说起来就是，一次去掉一个被试 (Leave one subject out, LOSO)。比如，一共有15个被试，先去掉被试1，用被试2-14进行voxel-wise分析定义ROI，再用这个独立于被试1的ROI提取被试1的统计值。如此对每个被试做一次LOSO，再把每个被试的统计值拿出来与主观被排斥感计算相关。这样就可以保证提取每个被试统计值时依据的localizer是独立于该被试的。...

尝试一下标题党 :) 所谓自我是一个很复杂的心理学概念，简单说来就是一个人对自己身份的认知的和情感的表征。有无自我意识是人和其他动物的主要区别之一。比如，人知道镜子中的图像就是自己，即使是婴儿发现镜中人脸上被画了颜色，也知道在自己脸上擦掉。而其他动物如猴子，却不能区分，甚至会去攻击镜中的影像。 人的自我是一个独特的结构，与自我有关的加工都会被易化。比如，对自我面孔的加工要快于对他人面孔的加工，对于与自我相关的记忆要好于与他人相关的记忆。但是，人的自我概念是依赖于社会情境的，如果人们对自我的概念是负性的，那么对自我面孔的加工就不会变快。内隐正联系理论 (implicit positive association theory, IPA)认为对自我面孔的加工激活了自我概念中的正性属性，因此会使被试行为表现变快。 IPA理论同样预测，如果自我概念的正性联系受到威胁，对与自我相关任务的加工优势就会消失。这里，作者研究了老板 (导师)对研究生被试的自我面孔加工的影响。为什么选择研究生和导师作为研究对象是个很有意思的问题。作者在 footnote 写到： A common belief in Chinese teachers is that most students would not develop well unless their shortcomings are uncovered frequently. Consequently, students receive more critiques than praise from their teachers. The psychological consequence of such social experience is that teachers such as advisors for each class in elementary, middle, and high schools, who frequently criticize students and remind them of their shortcomings, constitute a threat to students’ self-esteem and students care very much about ...

人对自我的感觉，以及对未来的感觉都要比实际情况好，这种现象在心理学中被称为正性错觉 (positive illusion)。比如，我们经常会计划了一堆事情要在一段时间内完成，但实际完成的数量要远远小于预期的数量。这通常是由于人们的预期过于乐观而造成的。在心理学中研究最多的是所谓高于均数效应 (above-average effect)。如果让一群人估计自己的某一项能力，所有人都会估计自己的能力在平均水平以上，但实际上这是不可能的。 虽然正性错觉是对现实情况的歪曲，但实际它起着重要作用。它可能是进化的结果，一个有正性错觉的人更可能做一些超越现实的努力，更容易在困难的任务中坚持到最后并取得成功。相反，如果一个人过于“现实”，可能在困难面前会过早地放弃努力。其次，正性错觉还对人的心理健康起着重要作用。有了正性错觉，可以让我们自我感觉良好一点，而且让我们可以对未来充满希望。 在最新的Neuroimage上，研究人员用功能磁共振成像 (fMRI)方法研究了正性错觉的神经机制。被试躺在机器中看一系列描述性格的形容词，并比较自己在这些形容词上与其他人的平均水平相比是好是坏。 研究者先比较了被试在判断宽泛的和具体的形容词时大脑活动的差异，发现激活了内侧前额叶皮层 (MPFC), 眶额皮层 (OFC)和背侧前额叶 (dACC)。其中MPFC是已经被发现的与自我加工相关的区域。接着研究者再看不同被试正性错觉的程度是否与这些区域的激活水平相关。意外的是，MPFC并没有发现与正性错觉相关；而相反，OFC及dACC都显示了与自我正性错觉程度的负相关。即被试OFC和dACC的激活水平越弱，则正性错觉越强。这个负相关很有趣，似乎说明大脑中缺少了某种神经加工过程，反而会增加正性错觉。与此相对应的是脑损伤病人的行为表现。如果病人OFC损伤，则他会比其他人更认为自己的行为是好的。大脑的眶额皮层 (OFC)也许对人们正确的认识世界起着重要作用。 Beer, J., & Hughes, B. (2009). Neural Systems of Social Comparison and the “Above-Average” Effect NeuroImage DOI: 10.1016/j.neuroimage.2009.10.075

人们总认为自己是理性的动物，认为做事情前深思熟虑会帮助自己做判断。但很多心理学研究却表明，深思熟虑也许会导致更差的判断。相反，一段时间无意识的思考也许会帮助做出更好的判断。Psychological Science 上的一篇新文章提出了新的证据。 在实验1中，研究者共找了352名阿姆斯特丹大学的大学生被试，让他们预测2周以后荷甲联赛中4场比赛的结果。实验分成3个条件：第一组被试在被介绍完4场比赛的球队之后立即做出判断；第二组被试被要求思考2分钟之后再做出判断；而第3组被试被称为无意识思考组，他们在这2分钟内要完成一个2-back工作记忆任务，然后再做出判断。2-back任务需要被试把注意集中到任务中去，因此被试无法有意识的思考比赛预测，但是可以进行无意识的思考。同时，根据被试自己报告的对足球的熟悉程度，被试被分为专家组和生手组。 结果如图所示，专家组的预测成绩要高于生手组。有意思的是，专家组在进行无意识思考时的预测成绩最高，有意识思考其次，立即判断最低。而生手组恰恰相反。虽然专家组比生手组预测成绩高，但自我报告的对足球的熟悉程度与预测成绩并不是简单的相互对应。只有在无意识思考的情况下，自我报告的熟悉程度才与预测成绩相关，而有意识思考和立即判断条件都不存在相关。 无意识思考理论 (unconscious-thought theory, UTT)认为，无意识思考可以正确区分客观信息和其他信息，因此可以帮助做出更准确的判断。为了验证这个理论，在实验2中，研究者在让被试预测世界杯的比赛结果之后，还让他们判断世界杯参赛球队的世界排名。实际上，世界排名是最好的一个预测比赛胜负的客观指标。UTT理论预测，被试在无意识思考条件更可能运用客观指标，而在有意思是靠或无思考条件下则不会。结果与预期相符，预测世界排名的准确性只有在无意识思考组才与预测准确性显著相关，而在立即判断和有意识思考组都没有相关。也就提示了只有无意识思考组恰当的使用了客观的信息进行预测。 有意识思考为什么会使预测成绩下降？根据UTT理论，在有意识思考时，被试也许很难区分客观的判断因素及其他的主观因素，比如个人好恶、感情等。而最简单的客观指标往往被忽略。也许，为了排除感情等主观因素的干扰，少进行深思熟虑也是有好处的。 Dijksterhuis, A., Bos, M., van der Leij,...

对于汶川地震这样8.0级的大地震，给人们带来的不仅是失去亲人和财产的损失。对于幸存者来说，他们的精神创伤也是巨大的。其中很大一部分幸存者会患上 急性应激障碍 (acute stress disorder, ASD)或者创伤后应激障碍 (Post-Traumatic Stress Disorder, PTSD)。成都华西医院领衔的一组研究者，在地震后一个月内检查了44名幸存者的脑功能，取得了第一手资料。结果显示，虽然身体健康，但灾害对这些幸存者的脑功能产生了影响。 研究中被试躺在MRI机器里不作任何任务，接受约7分钟的脑功能扫描。这种静息态 (resting state)的研究设计目前在国内很流行。一是因为这种实验不用任务，操作方便。第二是由于北师大臧玉峰老师的推动，使得静息态数据分析的方法也简便易行 (http://restfmri.net/)。这个研究中作者对静息态数据使用了两种分析方法。首先是计算被试大脑各区域的低频振幅 (regional amplitude of low-frequency fluctuations, ALFF)。ALFF指的是大脑自发的 0.01-0.08hz 的低频振荡，它反映了大脑区域同步化活动的特征。分析结果发现，相比于控制组被试，幸存者大脑内前额页皮层、中央前回，以及脑岛和纹状体的低频振幅变得更强，而且幸存者这些区域的低频振幅强度与自己焦虑和抑郁问卷的得分呈显著正相关。 另外一种分析方法是功能连通性 (functional connectivity)，即计算大脑不同区域之间的联系强度。与激活的结果相反，幸存者在边缘系统以及纹状体之间的功能连通性显著降低。这些区域包括杏仁核、海马、脑岛、前扣带回等。 这篇文章是第一篇在灾后很短时间内检查健康幸存者的脑功能的研究报告。发现了一些区域的激活水平的增高，以及另一些区域之间联系的降低。这些脑功能的改变可能是幸存者产生创伤后应激等心理创伤的原因。根据这些结果可能可以帮助我们确定哪些需要早期治疗的人，以帮助他们降低创伤带来的长期影响。 当然，对与这篇发表在PNAS上的牛paper，个人觉得还有一些问题。 首先，低频振幅的测量方法虽然已经被广泛应用，但它究竟反映了什么脑机制还不清楚。实际上现在已经有了更直接测量大脑血流量的方法，比如 ASL perfusion f...

想像一下，如果高考时考生面对的不是白纸黑字的试卷，而是对着电脑做一些任务，同时脑袋上被贴上电极，记录他们的脑电活动。也许有一天，这样的场景就会成为现实。最新的研究发现，错误相关负波 (ERN)，一个与错误监控和认知控制有关的脑电成分，可以预测一个人在大学的学习成绩。 被试要完成的任务很简单，就是以前经常提到的 stroop 任务 -____- 。实验中给被试呈现一系列表示颜色的词语，让被试判断字体颜色。而词语本身表示的颜色与字体颜色可能一致，如红；也可能不一致，如蓝。在不一致条件下，被试需要调动认知资源进行认知控制，抑制自己自动加工语义信息的倾向，而只靠颜色信息进行任务。 实验同时还记录被试的脑电信号。主要关心的脑电成分是在被试犯错误后 100 毫秒左右出现的负向成分，即错误相关负波 (error related negativity, ERN)。ERN通常被认为由前扣带皮层产生，反映了被试对行为表现的监控，以及对错误的检测。之前的一些研究已经发现，47% 的 ERN 的变异是由遗传因素决定的，因此可以把它看作一种人格特质一样的属性来看它是否可以预测个体的行为反应。 实验结果很清楚，学习成绩越高的被试，他犯错误之后的 ERN 反应也越高，两个的相关可以达到-0.4。另外一个相似的行为指标是，在被试犯错误之后的下一次反应中，被试的反应时会显著变慢。在这个研究中，学习成绩越高的人，在犯错误之后的下一次反应中反应时变慢的越多。 这个研究表明学习成绩的好坏与与错误的监控以及认知控制有很大的关系。用实验室中短短1个小时的实验就可以预测一个人在学校里的学习成绩，这是一个很有趣的结果。也许今后的考场上出现的将是各种古怪的认知任务和脑袋贴满电极的被试，而不是面对白纸黑字的试卷俯首狂书的考生。 当然，ERN强度与学习成绩之间的因果关系并不确定。也许是 ERN 强的人，他的错误监控与控制机制比较好，因此容易取得好成绩；但也可能是因为他学习很努力，取得了好成绩，同时努力学习也把 ERN 波形训练得更强。 更要注意的是，ERN 强度高不一定是好事，因为很多病人都会表现出更强的 ERN 反应。仔细想想这个，很有意思 :) Hirsh, J., & Inzlicht, M. (2009). Error-related negativity ...

    Psychological Science 上的最新研究发现，倒着走路时有助于人更清醒的思考。当然，这里说的倒着走，指的是朝背后的方向走，而不是向欧阳峰一样手脚倒立。:)     研究做的很简单，研究者要求被试向前、或向后、或向左、或向右走4步，随后对着在架子上可以跟着被试移动的电脑上完成 Stroop 任务。Stroop 任务是让被试说出屏幕上的单词的颜色。而单词表示的意义可能与和单词本身的颜色相同，如“ 蓝 ”，也可能不同，如“ 绿 ”。如果单词本身的颜色与意义表示的颜色不一致，则反应速度会变慢，这通常反应了被试要去抑制自动读出单词语义的趋势。     结果发现，在读一致的单词时，被试的反应不受运动方向的影响。而在读语义与颜色不一致的单词时，向后走后被试的反应最快。     为什么朝不同方向走了两步就会影响思维？这涉及到了最近很火的 Embodied cognition  。Embodied cognition 在国内很诡异的被翻译成了具身认知，让人听得一头雾水，实际上就是说人的思维或认知过程会受到身体的影响 (the nature of the human mind is largely determined by the form of the human body)。同时，一个特定的动作也可能与一种认知或情感状态相联系。其中研究最多的是趋向和逃避反应。比如研究已经发现，弯曲或伸展手臂会分别使人更倾向于喜欢或不喜欢的某一个东西。因为弯曲手臂涉及将东西拉向自己的动作，而伸展手臂涉及将东西推离自己。     而这项研究表明了趋向和回避动作还会影响人的认知控制。因为回避动作通常和危险相联系，因此也就更容易触发认知资源的分配，从而促进思维以解决面临的困境。因此，当你遇到难题时，倒着走也许可以帮助你解决问题。 Koch, S., Holland, R., Hengstler, M., & van Knippenberg, A. (2009). Body Locomotion as Regulatory Process: Stepping Backward Enhances Cogni...

    今天NeuroImage刚in press 的一篇文章 ( doi )，介绍了一个新的研究fMRI数据功能连通性 (functional connectivity)的工具箱 ( MATLAB Toolbox for Functional Connectivity )。     初步的扫了一下文章，这个工具箱针对的是已经定义好的若干区域之间的functional connectivity，不能做voxel-wise的分析，也不关注时间序列和其他因素的交互作用 (比如PPI)。不过在计算几个区域间functional connectivity的时候提供了很多种方法。对于整个时间序列，可以计算cross-correlation, cross-coherence, mutual information。而对于多于两个区域，还可以计算偏Partial cross-correlation/coherence/mutual information。对于事件相关序列，可以计算trial-by-trial的相关。对于有实验设计的fMRI序列，直接做correlation实际上意义不大。文章也提到了可以用残差序列或者低频滤波之后 (滤掉实验设计相关成分)的序列再进行functional connectivity分析。文章中还对各种方法进行了比较，有空要好好研究一下。 工具箱地址： http://groups.google.com/group/fc-toolbox Zhou, D., Thompson, W., & Siegle, G. (2009). MATLAB toolbox for functional connectivity NeuroImage, 47 (4), 1590-1607 DOI: 10.1016/j.neuroimage.2009.05.089

    记得去年的一篇文章 ( doi )发现男性在见到金发美女时智商会下降。现在又有一篇文章，发现男性在和女性交流后认知能力会下降。看来“女人是老虎”，男士们要小心了......     在实验一中，40名男性被试被分配与一名男性或女性实验助手交流7分钟。在交流的前后，被试各完成一次 2-back 任务。2-back 任务就是给被试呈现一系列的刺激，比如字母，然后要被试判断当前一个字母与之前第2个字母是否相同。这个任务需要被试在工作记忆中不断更新和保持一定数量的字母，是测试工作记忆的一个常用范式。结果发现，男性被试在与女性助手交流后 2-back 任务的反应时要显著慢于与男性实验助手交流后的反应时。而且根据被试对女性助手吸引力的评分，还发现被试对女性助手吸引力评分越高，则之后的反应越慢。     在实验二中还包括了女性被试。这样研究者将被试随机分成同性或异性配对进行交流。同样在交流的前后让被试分别完成一种认知任务 (Simon task)。结果如图显示，女性的认知任务成绩不受和同性或异性交流的影响；而男性被试在于异性交流后认知任务会显著变慢。     研究者认为,男性在于异性交流时需要更多的自我表现，以给对方留下好印象。由于这种高水平的自我表现占用了认知资源，所以就会在接下来的认知任务中成绩下降。有意思的是，不管男性被试是单身还是处于恋爱中，认知功能的下降都是一样的。当然，这样的结果以及解释可能与被试群有关。参加实验的被试是平均年龄20岁的大学生，因此在与陌生女性交往的时候可能更想给对方留下好印象，但如果是成熟的成年人也许就没有这种效应出现了。     其实对这样的结果，解释也很多。比如也许男性被试与女助手交流得太兴奋了，所以才会在接下来的实验中反应变慢。个人觉得在测量一个人的认知能力时，反应时实在不是一个好的指标。也许需要找到更好的测量指标才能使结果更令人信服。而且只凭一两个简单的任务就下结论认知功能下降这也是不适合的。这就好像被试把手在热水里多放了一会就说被试更能抵御疼痛一样，有点过度解释了实验结果之嫌。不管怎样，对这样的研究就当成娱乐吧。 Karremans, J., Verwijmeren...

    写blog已经5年了，究竟该写点什么我一直在思考。初衷是想记录一些对研究的思考，整理思路。科学松鼠会出现後，也想过写一些科普的文章。但总感觉松鼠会的文章活泼幽默有余，严谨性有些不足。更主要的是，一般科普文章大多是介绍已经公认了的科学理论，而不太可能绘声绘色的讲最新的研究报告。而放眼中文博客圈，真正介绍最新研究进展的博客非常有限，科学新闻里对最新研究的报道大多来自国外报道和博客的翻译。比如我对心理学最新研究进展的了解，大都来自于国外的科学博客，比如 BPS Research Digest 。     英文博客圈不仅有很多优秀的科学博客，而且还有很好的博客组织，比如Research Blogging。如果看过 BPS Research Digest ，就会注意到博文上会有一个绿色对号的图标。这就表示这篇博文加入了 Research Blogging 。Research Blogging 的目的是介绍最新的经过同行评审的学术论文。首先是最新的研究，有很强的时效性。其次必须介绍经过同行评议 (peer review)的文章，这就能可靠性。     现在，Research Blogging 的中文版——研客就要推出了。研客的工作方式可以看这篇 文章 。对于每个blogger来说，只要你写了一篇介绍最新研究文章的博文，就可以在博文中加上一段代码。研客系统会自动识别文章，并聚合在研客主页上显示。在研客的页面上只会显示博文标题、简介和介绍的文章，点击会自动跳转到你自己的博客。这样通过研客可以向更多的人介绍和分享你的博客。     目前研客还处于准备阶段，我们需要更多科学博客的参与。详细信息请见研客的 中文blog 。