Cell?Rep丨揭示人類構建個體特異性社會認知圖譜的動態過程和神經機制

在復雜社交環境 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域 ， 人腦 可將 他人的社會特質表征為一個二維空間中的位置，從而實現高效“社會導航”。 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 ，實現快速篩選、整合與表征，并據此高效構建與更新人際網絡的組織結構 。 然而，一個關鍵問題仍未解決 —— 在真實社交反饋情境中 ， 該社會認知圖譜如何實現動態構建與持續更新 ？

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

研究團隊設計了一個伙伴選擇任務：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”呈連續分布。

fMRI 結果揭示了支持 社會認知圖譜構 建的關鍵網絡 ：內側與外側前額葉協同作用下，實時追蹤社會認知圖譜的拓展。 當 社會 反饋比預期更好/更差時，大腦會產生關于慷慨與能力的預測誤差 （prediction error）， vmPFC / mOFC 區域活動與更好的預期誤差有關，而 dmPFC、dlPFC、vlPFC 等區域在比預期更差的社會反饋下更活躍 。 這些 前額葉 區域共同參與 二維 社會信息的更新，推動 社會認知圖譜的 逐步成形 。

學習結束后，研究加入 “ 無反饋的再次選擇 ” 以及 “ 幫助/懲罰 ” 任務，檢驗 主觀構建的社會認知圖譜 是否 能推廣 到新的社會決策中。結果表明：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 。相應的大腦活動涉及 mOFC/vmPFC、vlPFC、TPJ、PCC/ Precu neus 等與社會推理和 社會 導航密切相關的區域 。更有意思的是，同一套“投影距離”指標還能預測 “ 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-神經三個層面闡明了社會認知圖譜的動態構建過程， 為理解人類如何在社交互動中處理復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）中的適應性差異，并探索如何通過神經調節手段優化社交決策過程，以應對社交功能障礙等問題。

北京師范大學文理學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，北京大學心理與認知科學學院、IDG麥戈文腦科學研究所韓世輝教授為本文的共同通訊作者。北京大學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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