在復(fù)雜社交環(huán)境 中 ， 我們 需要把大量 的社會 信息（能力、可靠性、善意等）快速組織起來，用于判斷“和誰合作、信任誰、幫助誰”。近年來，“認知 圖譜 ”框架被擴展到社會領(lǐng)域 ， 人腦 可將 他人的社會特質(zhì)表征為一個二維空間中的位置，從而實現(xiàn)高效“社會導(dǎo)航”。 社會認知圖譜（social cognitive map ）的存在使得 大腦 能夠 在大量社會信息并行輸入 時 ，實現(xiàn)快速篩選、整合與表征，并據(jù)此高效構(gòu)建與更新人際網(wǎng)絡(luò)的組織結(jié)構(gòu) 。 然而，一個關(guān)鍵問題仍未解決 —— 在真實社交反饋情境中 ， 該社會認知圖譜如何實現(xiàn)動態(tài)構(gòu)建與持續(xù)更新 ？

近日，來自北京師范大學(xué)文理學(xué)院心理系高天宇副教授團隊與北京大學(xué)心理與認知科學(xué)學(xué)院、IDG麥戈文腦科學(xué)研究所韓世輝教授合作，在Cell Reports在線發(fā)表了題為Construction of individual-specific social cognitive map in the human brain的研究論文，揭示了人類構(gòu)建個體特異性社會認知圖譜的動態(tài)過程和神經(jīng)機制。

研究團隊設(shè)計了一個伙伴選擇任務(wù)：參與者在每一輪從兩張面孔中選一個作為合作伙伴；隨后會收到該人物在兩條正交維度上的反饋 ： 能力 —— 能賺到多少代幣 ； 慷慨 —— 愿意分享多少比例 ； 隨著一輪輪反饋累積，原本信息不足、彼此“擠在一起”的九位候選人，會在參與者主觀空間里逐漸“散開”，形成一張二維社交地圖（圖1）。研究進一步用計算模型刻畫每個人 的 個體差異指標： 偏好取向 ——從“極度偏好能力”到“極度偏好慷慨”呈連續(xù)分布。

fMRI 結(jié)果揭示了支持 社會認知圖譜構(gòu) 建的關(guān)鍵網(wǎng)絡(luò) ：內(nèi)側(cè)與外側(cè)前額葉協(xié)同作用下，實時追蹤社會認知圖譜的拓展。 當 社會 反饋比預(yù)期更好/更差時，大腦會產(chǎn)生關(guān)于慷慨與能力的預(yù)測誤差 （prediction error）， vmPFC / mOFC 區(qū)域活動與更好的預(yù)期誤差有關(guān)，而 dmPFC、dlPFC、vlPFC 等區(qū)域在比預(yù)期更差的社會反饋下更活躍 。 這些 前額葉 區(qū)域共同參與 二維 社會信息的更新，推動 社會認知圖譜的 逐步成形 。

學(xué)習(xí)結(jié)束后，研究加入 “ 無反饋的再次選擇 ” 以及 “ 幫助/懲罰 ” 任務(wù)，檢驗 主觀構(gòu)建的社會認知圖譜 是否 能推廣 到新的社會決策中。結(jié)果表明：當不再提供反饋時，人們更傾向選擇在自己偏好方向上“投影更大”的對象——也就是與個體偏好取向更一致的 小伙伴 。相應(yīng)的大腦活動涉及 mOFC/vmPFC、vlPFC、TPJ、PCC/ Precu neus 等與社會推理和 社會 導(dǎo)航密切相關(guān)的區(qū)域 。更有意思的是，同一套“投影距離”指標還能預(yù)測 “ 幫助 ” 與 “ 懲罰 ” 選擇：人們更可能幫助（或更少懲罰）那些在自己 社交地圖 中更“ 符合三觀 ”的對象 。

該項研究從行為-計算-神經(jīng)三個層面闡明了社會認知圖譜的動態(tài)構(gòu)建過程， 為理解人類如何在社交互動中處理復(fù)雜的社會信息提供了新的框架，尤其是在面對不確定性和變化時如何調(diào)整決策偏好。此外，個體化社會認知 圖譜 的模型為解釋社交決策中的個體差異提供了量化工具，具有潛在的臨床應(yīng)用前景。未來的研究可以進一步探討該模型在不同人群（如自閉癥譜系障礙、精神障礙患者等）中的適應(yīng)性差異，并探索如何通過神經(jīng)調(diào)節(jié)手段優(yōu)化社交決策過程，以應(yīng)對社交功能障礙等問題。

北京師范大學(xué)文理學(xué)院心理系高天宇副教授為該論文的第一作者和共同通訊作者，北京大學(xué)心理與認知科學(xué)學(xué)院、IDG麥戈文腦科學(xué)研究所韓世輝教授為本文的共同通訊作者。北京大學(xué)在讀博士生鄧逸雯對該論文作出了重要貢獻。

撰稿：高天宇 初審：韓世輝

論文鏈接：

https://doi.org/10.1016/j.celrep.2025.116890

制版人：十一

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