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基本信息:
Title:Integration of affective cues in context-rich and dynamic scenes varies across individuals
發(fā)表時(shí)間:2025.12.16
Journal:Nature communications
影響因子:15.7
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研究背景
想象一下,你在街頭偶遇一位朋友,他正對(duì)著手機(jī)目瞪口呆。如果只看那張臉,你可能覺(jué)得他在驚訝;但若瞥見(jiàn)手機(jī)屏幕上的中獎(jiǎng)信息,你會(huì)立刻判定那是狂喜。這種“察言觀色”的本領(lǐng),本質(zhì)上是大腦在進(jìn)行一場(chǎng)精密的信息博弈。長(zhǎng)期以來(lái),心理學(xué)界對(duì)我們?nèi)绾握厦娌勘砬榕c周?chē)h(huán)境(情境)存在爭(zhēng)議:大腦是像天平一樣,根據(jù)線索的可靠程度進(jìn)行精準(zhǔn)的“加權(quán)計(jì)算”(貝葉斯策略),還是僅僅簡(jiǎn)單粗暴地將兩者“取平均值”(啟發(fā)式策略)?過(guò)往研究多聚焦于靜態(tài)圖像,難以還原現(xiàn)實(shí)生活中瞬息萬(wàn)變的情緒感知,這留下了探索人類(lèi)社交大腦底層邏輯的“最后一公里”。
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研究總結(jié)
近日,加州大學(xué)伯克利分校的研究團(tuán)隊(duì)在《Nature Communications》發(fā)表重要研究 。研究者通過(guò)“推論情緒追蹤”任務(wù),要求近千名受試者對(duì)自然視頻中人物的心理狀態(tài)進(jìn)行動(dòng)態(tài)評(píng)分,并利用計(jì)算建模對(duì)比了多種整合策略 。
核心發(fā)現(xiàn)如下:
大腦的“動(dòng)態(tài)天平”:總體而言,人類(lèi)感知情緒遵循貝葉斯框架。當(dāng)面部表情模糊時(shí),大腦會(huì)自動(dòng)增加情境線索的權(quán)重;反之亦然,實(shí)現(xiàn)信息的最優(yōu)整合 。
獨(dú)特的個(gè)體差異:研究首次揭示了情緒識(shí)別的“個(gè)性化算法”。雖然貝葉斯模型在個(gè)體水平上預(yù)測(cè)最準(zhǔn),但仍有部分人傾向于使用更簡(jiǎn)單的“啟發(fā)式平均”策略 。
動(dòng)態(tài)優(yōu)于靜態(tài):只有能夠動(dòng)態(tài)更新權(quán)重的模型,才能精準(zhǔn)預(yù)測(cè)人類(lèi)在復(fù)雜現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景下的情緒判斷 。
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研究意義
這項(xiàng)研究不僅從計(jì)算神經(jīng)科學(xué)角度解析了“社交高手”背后的認(rèn)知機(jī)制,還提醒我們,情緒識(shí)別并非千篇一律的固定公式,而是高度個(gè)性化的動(dòng)態(tài)過(guò)程 。這為理解神經(jīng)多樣性人群(如自閉癥群體)的社交感知差異,以及開(kāi)發(fā)更智能的情感計(jì)算系統(tǒng)提供了前沿的理論支撐 。
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核心圖片
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分享人:天天
審核:PsyBrain 腦心前沿編輯部
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