解析二元社会互动：脑电特征与行为关联的层级模型

　　在社会互动研究中，如何从脑电信号中解读特质和状态尚不明确。研究人员开展 “基于团队流任务的脑电数据特质 - 状态层级模型构建” 主题研究。结果发现可提取七维脑电潜在空间，揭示特质 - 状态层级结构，建立脑 - 行为关联，为认知神经科学研究提供新视角。

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　　在神经科学领域，理解社会互动背后的神经机制一直是研究的热点。几十年来，神经科学家们努力探索社会互动的神经基础，期望能借此提升社会技能、促进社交活动以及增强团队表现。然而，目前面临着一个关键问题：尽管已经知道神经活动与特质和状态存在关联，但现有的研究无法在同一个模型中同时体现特质和状态。也就是说，从脑电信号中解读出个体稳定的特质以及随时间和环境变化的状态，这一难题还未得到解决。

为了攻克这一难题，来自加州理工学院（California Institute of Technology）、丰桥技术科学大学（Toyohashi University of Technology）等机构的研究人员开展了一项重要研究。他们分析了之前一项研究中收集的超扫描脑电数据集，该数据集是通过让二元团队玩音乐节奏游戏获得的，旨在诱导出团队流（Team Flow）、仅专注（Flow Only）和仅团队（Team Only）三种状态。

研究人员运用了一种结合非负矩阵分解（Non - negative Matrix Factorization，NMF）和线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，LDA）的两阶段降维方法，从全脑功率谱中提取出一个七维的潜在脑电空间。这个空间揭示了神经数据中存在的层级特质 - 状态结构，即个体参与者在较高层次形成主要聚类，代表特质；而每个参与者内的任务状态在较低层次形成子聚类，代表状态。研究还发现，部分潜在维度（LD1、LD3、LD5）对个体间和状态间的差异有显著贡献，并且这个潜在神经空间与技能 - 认知空间存在相似性模式。这意味着可以通过脑电特征预测团队流体验，为理解社会互动的神经机制提供了新的视角。该研究成果发表在《Scientific Reports》上。

在研究方法上，研究人员首先对收集到的脑电数据进行预处理，包括以 3s 为间隔分段、带通滤波、重新参考以及利用自动独立成分分析（ICA）去除伪迹等操作。之后，使用 Welch 重叠段平均估计器计算功率谱密度（PSD），并在多个频率带进行分析。接着，通过 NMF 对 PSD 数据进行初步降维，以避免过拟合；再利用 LDA 进一步降维并构建潜在空间，通过 5 折交叉验证确定模型超参数。最后，运用表征相似性分析（RSA），构建技能 - 认知空间，来探究潜在脑电空间与非神经心理空间的相似性。

研究结果如下：

• 可解释的潜在脑电空间捕获个体间和状态间的变异性：研究人员构建的两阶段降维模型，将脑电数据从 512 维降至 7 维，得到的潜在空间能够有效分类个体和任务状态。通过排列检验证明，该模型的分类能力并非过拟合，且模型在样本内的分类准确率超过 99%，解释了 76.6% 的类间与类内方差。
• 潜在脑电空间的宏观和微观分离对应个体的特质和状态：研究人员假设潜在脑电空间的宏观分离代表特质，微观分离代表状态。通过计算个体间和个体内距离比等方法验证了这一假设，结果表明特质 - 状态层级结构是有效的，宏观分离反映的是神经特质而非实验设置相关的随机特征。
• 潜在维度对个体间和状态间差异的贡献：研究发现 LD1、LD3 和 LD5 这三个潜在维度在表征个体特质和任务状态差异方面有重要作用。LD1 与所有条件下都不同的任务成分相关，LD3 是团队流状态的独特神经关联指标，LD5 则能区分团队状态和非团队状态。
• 潜在维度由分布式脑网络形成：通过追踪对潜在维度贡献最大的主要成分，发现 β 和低 γ 频段的 PSD 包含更多有价值信息，且每个潜在维度是由分布在所有脑叶的多个通道加权组合而成，形成多样的网络模式。
• 潜在脑电空间与技能 - 认知空间共享表征相似性模式：利用 RSA 构建技能 - 认知空间和潜在脑电空间的表征差异矩阵（RDM），并进行相关性分析，结果发现二者存在显著相关性，表明潜在脑电空间能反映与社会认知相关的功能差异，而不仅仅是解剖差异。

在结论和讨论部分，该研究提出的分析流程具有多方面优势。它能够在单个神经潜在空间中同时识别特质和状态，为神经空间中的特质 - 状态二分法提供了实证依据，保留了神经生物学的可解释性，并且与捕获社会互动的非神经技能 - 认知空间相关联。然而，研究也存在一些局限性，如样本量受 COVID - 19 限制较小，行为测量数量有限，分析依赖的表面脑电通道功率谱密度空间分辨率较低等。尽管如此，该研究的方法和发现仍具有广泛的应用潜力，例如在不同任务情境下识别潜在特质 - 状态、基于特质 - 状态进行动态团队配对以及预测团队行为等方面，为未来认知神经科学研究奠定了重要基础，推动了该领域对社会互动神经机制的深入理解。

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