基于执行意图的自动化认知重评对厌恶情感的调节:神经基础与个体差异研究

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情绪调节的能力对于个体适应生存环境至关重要。正常的情绪调节能力有助于人们的身心健康,而情绪调节功能障碍则可能导致多种心理疾病,例如社交障碍(social anxiety disorder)和孤独症(autism)。自从情绪调节加工过程模式提出的20年来,大多数的情绪调节研究都集中在有目的、有意识的情绪调节方式上,一般被称为有意情绪调节(voluntary emotion regulation)。个体在使用有意情绪调节方式对负性情绪进行调节时,需要付出主观努力并消耗个体的认知资源,而这一特点有可能会导致个体在认知资源不足或认知控制能力不足(如焦虑症个体)的情况下无法有效地调节情绪。所以研究如何消耗更少的、乃至不消耗认知资源的而又有效的情绪调节策略具有重要的现实和临床意义。来自行为和电生理方面的证据表明将情绪调节和自动化目标寻求(automatic goal pursuit)相结合,可以使得情绪调节的过程自动化进行,从而减少认知资源的损耗。但是,目前关于其神经基础和个体差异的研究鲜有报告。本研究进一步使用主观报告和功能性磁共振成像技术在行为和脑功能两个层面来探讨自动化情绪调节的行为-脑机制及其个体差异。本研究主要包括四大部分:第一部分为文献综述。这一部分首先回顾、归纳和整理了情绪调节研究的相关概念和理论模型;然后,从“代价-收益”的角度,重点分析了有意情绪调节策略的“认知代价”;最后,在整理、分析了自动化情绪调节的定义、理论基础和实证研究之后,提出了当前研究的局限性以及本研究的理论和实践意义。第二部分为论文的主体部分,包括两个实证研究。研究一使用了实验操纵的研究方法,将认知重评与自动化的目标寻求方式——执行意图相结合,探索其自动化情绪调节的行为和神经基础。本研究招募了31名来自西南大学的大学生有偿地参加实验,最后有效数据26人。实验材料使用来自国际情绪图片库和中国情绪图片库的血腥或中性图片,其中血腥图片用以诱发被试的厌恶情绪;使用组块设计(block-design)来呈现负性或中性图片。本实验共分为被动观看、目标意图和基于执行意图的认知重评三个条件,并记录了每个条件下负性和中性组块的行为学和功能像脑成像数据。实验的因变量使用每个条件下负性组块的指标减去中性组块的指标,得到该条件下负性情绪的反应指标;该指标数值越大,表明该条件下被试的负性情绪反应越强。行为学,即自我报告的结果表明执行意图条件下的主观负性情绪体验显著低于被动观看和目标意图条件,而且执行意图条件下被试没有报告更多的认知努力,反而相比被动观看条件报告了更低了情绪调节困难程度。功能性磁共振脑成像的结果表明相比被动观看,基于认知重评的执行意图有效降低了双侧杏仁核和左侧脑岛的激活强度;而被动观看和目标意图条件下情绪产生相关脑区的激活并没有显著差异。重要的是,执行意图在降低情绪产生脑区激活的同时,相比被动观看条件却没有增强认知控制脑区的激活。综上所述,行为和脑成像两个层面的结果共同表明:基于执行意图的认知重评可以有效地降低负性情绪的行为和神经反应,而且不会增加个体的认知资源损耗。然而,自动化情绪调节并不是对于所有个体都一样有效的。Williams等人在2009年使用句子整理任务来启动被试的自动化认知重评目标,结果发现认知重评目标启动的自动化情绪调节效果在不经常使用认知重评的被试中表现更明显。这些发现表明习惯性的认知重评特质和自动化情绪调节效果之间可能存在交互作用。所以基于研究一的结论,研究二采用了个体差异的研究方法,进一步考察基于执行意图的自动化认知重评的情绪调节效果是否在习惯性情绪调节特质上存在个体差异。本研究使用情绪调节问卷(Emotion Regulation Questionnaire,ERQ)测量被试的习惯性认知重评得分。本研究进行了一系列的回归分析,其中自变量为实验条件、认知重评得分以及两者的交互作用,因变量为双侧杏仁核和左侧脑岛(基于研究一结果选取)BOLD反应在条件间的差值。本研究结果发现低认知重评得分组相比高认知重评得分组,其执行意图条件下的负性情绪反应显著弱于被动观看和目标意图条件。结果发现,对于低认知重评得分的个体,执行意图情绪调节的效果更为显著。这些发现表明,不经常使用认知重评的个体,从基于执行意图的自动化认知重评中获益更大。第三部分为研究讨论和结论。这一部分结合前人研究,对基于执行意图的自动化认知重评的神经基础与个体差异研究进行了详细深入地分析:简而言之,研究一的发现表明基于执行意图的认知重评对于厌恶情绪的自动化调节的神经基础不同于有意情绪调节,主要表现为其可以在不增强认知控制区域激活的情况下就可以降低杏仁核、脑岛等情绪产生区域的激活;研究二的发现表明基于执行意图的自动化认知重评在低习惯性认知重评得分的个体上表现出更明显的情绪调节效果。最后,对本研究的局限进行了反思和分析,并在此基础上对未来自动化情绪调节的研究进行了展望。
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