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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(guān)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(xiàn)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”。

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(xiàn)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 。

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 。

核心圖片

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分享人：天天

審核：PsyBrain 腦心前沿編輯部