社會創造性的腦機制：狀態與特質的EEG α波活動特點*

谷傳華 王亞麗 吳財付 謝祥龍 崔承珠王亞嫻 王婉貞 胡碧穎 周宗奎

(1青少年網絡心理與行為教育部重點實驗(華中師范大學), 武漢 430079) (2人的發展與心理健康湖北省重點實驗室,華中師范大學心理學院, 武漢 430079) (3澳門大學教育學院, 澳門 999078)

1 引言

創造性是人們在一定社會背景下產生新穎的、適用的觀點和產品的能力(Flaherty, 2005; Hennessey& Amabile, 2010; Sternberg & Lubart, 1996)。隨著認知神經科學的發展, 越來越多的研究者致力于創造性腦機制的研究(Luo et al., 2013; Luo, Niki, &Philips, 2004; Jung et al., 2009; Razumnikova, 2007;Shen et al., 2013)。在創造性相關的腦電研究中, 研究者多關注創造性觀點產生過程中α波的同步化或去同步化(alpha synchronization/desynchronization)。有研究者認為α波同步化表示一種皮層空載現象(cortical idling), 即激活水平的降低(Pfurtscheller,& Lopes da Silva, 1999), 而其他研究者認為α波同步化表示的是一種激活的內部加工活動, 是一種抑制或者是自上而下的活動(Fink, Grabner, et al.,2009; Klimesch, Sauseng, & Hanslmayr, 2007)。以往研究表明, 被試在多用途測驗(alternative use test,AU)中表現出高狀態創造性時, 會出現右腦半球以及腦區前部分更高的α波同步化(Grabner, Fink, &Neubauer, 2007; Fink & Neubauer, 2006; 2008), 并且高新穎組的被試在左右腦半球上的α波同步化水平差異顯著, 而低新穎組則無顯著差異(Fink, Grabner,et al., 2009); 以有研究還未出現關于不同特質創造性被試在創造性任務中腦電激活模式的差異。但是,有研究探討了內向和外向人格對創造性腦電激活模式的影響, 研究(Fink & Neubauer, 2008)發現外向的被試比內向的被試在右腦半球的后部會出現更強烈的α波活動; 需要更多創造成分的任務(例如AU)較一般的認知任務(如詞尾任務, word ends task, WE)會在右腦半球上出現更高的α波活動(Fink, Benedek, Grabner, Staudt, & Neubauer, 2007;Fink & Neubauer , 2006; Fink, Graif, & Neubauer,2009); 研究者(Bowden, Jung-Beeman, Fleck, &Kounios, 2005; Jung-Beeman et al., 2004)發現, 與非頓悟狀態相比, 頓悟狀態會引發更高的α波功率;同樣采用多用途測驗, 發散思維條件下比聚合思維條件下在前額葉、額葉、中央額葉、中央顳葉、中央頂葉等腦區產生的α波活動更強烈(Jauk,Benedek, & Neubauer, 2012)。在創造性觀點生成過程中, 接受認知干預的被試在多用途測驗中, 額葉出現了更高的α波同步化活動(Fink, Schwab, &Papousek, 2011)。

以往研究中, 研究者對被試類型的劃分包括以下兩種方法：Martindale, Hines, Mitchell和Covello(1984)、Jau sovec (2000)以及Jauk等人(2012)根據被試在一般創造性測驗——遠距離聯想(RAT)、多用途測驗(AUT)以及托蘭斯創造力測驗(TTCT)上得分的高低來劃分高、低創造性被試, 這些測驗所測得的是在某一具體問題、具體情境中所表現的創造性, 因而是根據狀態創造性來劃分的; 其他研究(Fink, Graif, et al., 2009; Kowatari et al., 2009;Chávez-Eakle, Graff-Guerrero, García-Reyna, Vaugier,& Cruz-Fuentes, 2007)則直接將不同專業水平的被試(如專家和新手)在創造性任務中的腦電活動進行對比, 此方法常常難以區分專業水平不同的被試是狀態創造性高還是特質創造性高。事實上, 以往的研究中都沒有將狀態創造性和特質創造性綜合考慮。

另一方面, 以往研究對特質創造性與狀態創造性不予區分。實際上, 自從Cattell 和Scheier (1958)將焦慮劃分為狀態焦慮與特質焦慮、Heatherton等(Heatherton & Polivy, 1991)將自尊分為狀態自尊與特質自尊以來, 一些研究者開始嘗試將特定的心理變量區分為狀態與特質(Chiappelli, Nugent, Thangavelu,Searcy, & Hong, 2014)。有的研究者提出了潛在的狀態—特質分析法(Latent State-Trait Analyses), 甚至用于縱向數據的分析(Geiser & Lockhart, 2012;Geiser et al., 2015), 創造性亦然。研究驗證了社會創造性的狀態與特質之分(谷傳華, 張笑容, 陳潔,郝恩河, 王亞麗, 2013)。與狀態焦慮和特質焦慮以及狀態自尊和特質自尊類似, 特質創造性是創造性的一種存在形式, 具有相對穩定性或持續性, 指個體一貫的創造性傾向或特質。特質創造性包括想象力、好奇性、挑戰性和冒險性等人格品質。狀態創造性則是指個體在特定的問題情境中(往往在較短的時間內)表現出的創造的狀態, 具有情境性和不穩定性, 受個體情緒等暫時性的因素影響較大(Li et al., 2014; 谷傳華, 張笑容 等, 2013)。狀態創造性是指創造者在短時間內對特定的問題情境所做出的反應狀態和傾向性, 在實驗過程中, 要求被試對特定的社會性問題情境做出反應, 被試在這類情境中表現出創造性更像是對社會性問題的創造性的頓悟, 是一種狀態的創造性, 而特質創造性是一種穩定的創造性的傾向, 往往歸于創造性人格范疇。特質創造性是創造者相對穩定的人格結構, 是一系列創造性特質的綜合體, 包括相對穩定的性格、氣質、認知風格等。特質創造性可以看作長期內表現出來的狀態創造性的平均值, 高特質創造性被試當他們表現出高狀態創造性時, 通常在問題解決情境中表現出較高的新穎性等品質, 但有時也會提出一般的問題解決策略, 即表現出低狀態創造性的情況。與此相反, 低特質創造性的被試往往缺乏想象力, 無較強的好奇心, 但當他們表現高狀態創造性時, 也能提出高新穎性的觀點。

此外, 研究者在探討創造性的腦機制時大多側重使用一般的創造性任務(如遠距離聯想任務和謎題任務), 而對特定領域的創造性腦機制研究相對較少(沈汪兵, 劉昌, 王永娟, 2010), 這方面的腦機制研究亟需加強。社會創造性作為一個特殊的創造性研究領域, 它是在日常的社會交往和社會活動中表現出的創造性, 是個體以新穎、獨特、適當而有效的方式提出和解決社會性問題的品質(Mouchiroud& Zenasni, 2013; 谷傳華, 2011; 谷傳華, 荊智, 張菲菲, 孫超奇, 2013)。雖然最近有研究探討了社會問題解決(social problem solving)以及與社會交往相關的腦機制(Hanten et al., 2011; Lebreton et al.,2009; Walter et al., 2004), 但是, 迄今尚無關于社會創造性腦機制的研究。

基于以上分析, 本研究試圖從狀態創造性和特質創造性的視角出發, 以確定不同特質社會創造性的被試在不同狀態社會創造性下腦電活動的特點。在本研究中, 將被試分為以下四種情況：高特質高狀態, 高特質低狀態, 低特質高狀態, 低特質低狀態。本研究假定, 高特質社會創造性被試在社會問題情境中的新穎性、適當性、有效性得分高于低特質被試; 被試在表現高狀態社會創造性時, 比表現低狀態創造性會出現更高的α波同步化; 高特質社會創造性被試比低特質的被試出會現更高的α波同步化。此外, 二者可能存在顯著的交互作用, 在表現高狀態社會創造性時, 高特質被試比低特質被試出現更高的α波同步化, 而表現低狀態創造性時,高、低特質被試的α波同步化水平無顯著性差異。

圖1 創造性觀點產生過程示意圖(Fink et al., 2007)

2 方法

2.1 被試

首先, 采用胡靖宜(2008)編制的《大學生社會創造性傾向量表》, 對340名大學生進行施測, 篩選出高低特質的被試, 去除無效問卷, 最終有效被試為315名。量表在本研究中的Cronbach's α系數是0.90。原量表的結構效度分析的擬合指數如下：χ= 956.32, df = 419, χ/df = 2.28, RMSEA = 0.04,CFI = 0.90, GFI = 0.90。將被試在量表中總得分從低到高進行排序, 選取前后8%的被試分別為高、低特質創造性的被試, 一共篩選出50 (女, 31名; 男, 19名)名18～22歲的被試參加了實驗, 其中包括25名高特質創造性被試和25名低特質被試。由于8名被試腦電數據出現了過多偽跡, 4名被試所提供的問題策略平均每題低于三個, 因此剔除了12名被試的數據。最終有38名被試(女, 24名; 男, 14名)。年齡為18～22歲, 平均年齡為19.60歲(SD = 0.98歲), 其中包括18名高特質被試(女12名, 男6名)和20名低特質被試(女12名, 男8名)。所有的被試都是健康, 右利手, 具有正常和矯正視力, 并且在實驗前都簽署了知情協議, 在實驗之后都獲有一定的報酬。

2.2 實驗任務

在實驗過程中, 共呈現7個青少年社會創造性故事情境問題, 這些情境問題是在對青少年進行開放性訪談的基礎上編制而成的。首先, 通過訪談確定青少年社會生活的基本內容和常見的社會性問題, 形成與青少年生活各側面相對應的社會問題情境, 確定最終的青少年社會性故事情境問題用于評價青少年的社會創造性, 涉及時間管理、情緒控制、師生交往、異性交往、普通朋友交往、矛盾解決等青少年典型的生活側面(谷傳華, 荊智 等, 2013)。針對每一個問題要求被試提供新穎、有效、適當的問題解決策略, 實驗材料以文字的形式呈現, 字體格式為20號黑體, 實驗程序采用E-prime 2.0編制, 實驗過程中安排被試坐在距計算機屏幕約50 cm處。

實驗任務開始時首先呈現注視點, 持續15s,注視點呈現的階段為刺激前的參考階段, 隨后在電腦屏幕中央呈現一個社會創造性問題, 當被試看到問題的時候, 如果想出了解決方法就按“F”鍵反應,隨后在電腦屏幕上會有提示出現, 要求被試說出自己的想法, 說完之后要求被試按“ENTER”鍵確認,被試每提供一個問題策略為一個試次。隨后這個問題會再次出現, 如果被試再有想法就再次按“F”鍵反應, 提示后說出自己的想法并按鍵確認, 依次循環, 直到被試沒有想法的時候, 按“J”鍵會進入下一題。每一個問題會持續3 min, 3 min過后也會直接跳入下一題。如果在提出這個問題策略時腦電無明顯眼動和肌電的偽跡且反應時高于1250 ms的才為有效試次, 整個實驗過程中被試所提供的答案數目為實驗試次總數。示意圖如圖1所示。

被試進入腦電實驗室后, 首先記錄兩分鐘靜息狀態的腦電, 前一分鐘為睜眼狀態, 后一分鐘為閉眼狀態。實驗之前, 首先有一個練習任務, 隨后進入正式的實驗任務。每個問題呈現3 min, 問題隨機呈現。在實驗過程中, 對被試所提供的問題策略用錄音筆進行現場錄音, 用于狀態創造性的評定和分析。

2.3 數據采集和分析

通過E-prime記錄被試的反應時(從開始呈現問題到被試產生問題解決策略進行按鍵反應的反應時), 采用Neuroscan 4.3的32導腦電記錄系統采集腦電數據。參考電極置于鼻頭, 接地電極置于前額。雙眼外側安置電極記錄水平眼電(HEOG), 左眼上下安置電極記錄垂直眼電(VEOG)。濾波帶通為0.1-100 Hz, 采樣頻率為512/導, 頭皮阻抗小于5 k?。使用Matlab (R2011b; The MathWorks, Inc.)對數據做進一步分析, 采用盲源分離(Blind Source Separation,BSS)的算法去除肌電(Joyce, Gorodnitsky, & Kutas,2004), 隨后同樣使用盲源分離(BBS)的算法去除眼電。參照Fink等人(2007)的做法, 腦電分析的時間段包含兩段：其中一段為參考階段(注視點呈現的階段, 如圖1標有“R”的部分), 選取注視點呈現的15 s當中的第7 s到第8 s之間的1 s進行分析; 另外一段為激活階段(創造性觀點生成階段, 如圖1標有“A”的時間段)。實驗中要求被試有想法按“F”鍵, 從被試按“F”鍵之前1250 ms時間點開始到按“F"鍵前的250 ms的時間點結束, 選取二者之間的1 s的時間段進行分析。采用事件相關同步化和去同步化來考查腦電激活模式, 參照Pfurtscheller和Lopes da Silva (1999)提出的計算同步化和去同步化方法, 具體做法如下：首先, 對所有的事件相關的試次進行濾波, 濾出低頻α波(8～10 Hz), 高頻α波(10～12 Hz); 隨后將波幅進行平方, 計算出功率;然后, 對所有的試次上的功率進行平均, 為了減少數據的變化性, 在時間樣本中求其平均值。計算公式為：ERS/ERD = [(A–R)/R] ×100%。A是指在認知活動中(產生創造性觀點階段)的功率, R是指參考階段(注視點出現)的功率。如果從參考階段到認知階段功率減小, 即出現負值, 則為事件相關去同步化(event-related desynchronization, ERD), 相反,若為正值, 則為事件相關同步化(event-related synchronization, ERS)。由于針對每個題目, 被試提出了若干個創造性觀點, 在α波同步化計算過程中,將每個題目的幾個創造性觀點生成階段的功率求其平均數, 再減去呈現該問題之前注視點呈現階段的功率并除以注視點階段的功率, 得到每一個問題的同步化水平, 隨后將所有問題的同步化再求平均值, 得α波同步化的最終結果。

本研究分析的腦區包括左腦半球的前額葉(FP1)、額葉(F3, F7)、頂葉(P3, P7)、中央額葉(C3)、顳葉(T7)、枕葉(O1), 右腦半球分析的腦區與左腦半球相對應, 研究旨在比較左右大腦半球腦電活動的差異, 因而對于腦中點的PZ、FCZ、CZ、PZ、OZ等電極未做分析。

2.4 狀態創造性的評定

將每名被試針對每一個社會問題情境所給出的策略的錄音進行轉錄, 隨后將所有的策略分類匯總, 每種一策略新穎性、適當性、有效性評分由3名專業的心理學研究者評定, 最終按照平均數決定某一策略種類的評分, 制定評分手冊。根據每名被試在社會創造性任務中所提供的答案, 由3名發展與教育心理學專業的研究生按照制定的評分手冊,對被試所提供的社會創造性問題策略在新穎性、適當性和有效性方面進行3點(高、中、低)評定, 評分者一致性信度Cronbach's α系數為0.88。將被試的每一種策略的新穎性、有效性和適當性相加得到每一種策略的社會創造性總分, 按照中位數的方法,將被試問題解決策略分為高狀態創造性策略和低狀態創造性策略, 用于檢驗高低社會特質創造性的被試在提出這兩類策略時腦電α波的活動情況。同時, 將每名被試在所有問題上的所有策略的新穎性、適當性、有效性得分分別進行相加平均, 計算出每名被試在新穎性、適當性、有效性上的總均分,將三者得分相加得到社會創造性總分。

3 結果

3.1 行為數據分析結果

對于高、低特質創造性被試在實驗中的狀態創造性得分進行單因素方差分析, 結果發現, 高特質的被試在狀態社會創造性的新穎性得分上顯著高于低特質被試[

F

(1, 36) = 8.05,

p

< 0.01, η

=0.25], 在狀態社會創造性的適當性以及總分上也同樣顯著高于低特質被試[

F

(1, 36) = 7.62,

p

< 0.01,η

= 0.24 ;

F

(1, 36) = 11.27,

p

< 0.01, η

=0.35], 而在有效性得分上高低特質的被試之間的差異未達到統計意義上的顯著,

F

(1, 36) = 1.78,

p

>0.05。在反應時方面, 將高低特質社會創造性作為組間變量, 高低狀態社會創造性作為組內變量進行方差分析, 結果發現不同特質被試之間并沒有出現反應時的顯著性差異[

F

(1, 36) = 0.13,

p

> 0.05]。在表現高狀態社會創造性時, 被試的反應時比低狀態時更長[

F

(1, 36) = 18.81,

p

< 0.01, η

= 0.34]。

3.2 腦電數據分析結果

由于高、低頻段α波敏感性可能是不同的(Fink& Benedek, 2014), 低頻段α波與基本認知需求相關, 如警覺和監視, 而高頻段的α波與特定的認知任務相關, 如語義記憶加工(Klimesch et al., 2007)。因此, 在研究中將高、低頻段的α波分開進行分析。對于高、低頻段的α波的事件相關電位同步化和去同步化, 分別以狀態社會創造性(高、低)×大腦半球(左、右)×腦區(前額葉：FP1 vs. FP2、額葉：F3 vs.F4; F7 vs. F8、中央額葉：C3 vs.C4、顳葉：T7 vs. T8、頂葉：P3 vs. P4; P7 vs. P8、枕葉：O1 vs. O2)作為組內變量, 特質創造性(高、低)作為組間變量進行方差分析, 若不滿足球形假設(假設不同處理水平之間的相關是一致的)時, 則F值自由度采用Greenhouse-Geisser 進行校正。

對于高頻α波, 研究結果發現狀態社會創造性的α波同步化出現了顯著的主效應[

F

(1, 36) = 4.53,

p

< 0.05, η

= 0.13], 表現出低狀態社會創造性時與高狀態創造性相比, 出現了更高的α波同步化。結果還發現狀態創造性(高、低)和特質創造性(高、低)之間存在顯著的交互作用[

F

(1, 36) = 7.96,

p

<0.01, η

= 0.18], 進行簡單效應分析表明, 在表現出高狀態社會創造性的時候, 高特質社會創造性的被試比低特質的被試出現更高的高頻α波同步化[

F

(1, 36) = 4.87,

p

< 0.05, η

= 0.14], 而表現出低狀態社會創造性時, 高、低特質社會創造性被試的同步化水平無顯著差異。

此外, 研究還發現高頻α波同步化在狀態創造性、特質創造性和大腦半球上的三重交互作用達到了顯著性水平[

F

(1, 36) = 4.89,

p

< 0.05, η

=0.12], 簡單效應分析表明, 對于低特質的被試, 狀態創造性與大腦半球之間存在顯著的交互作用[

F

(1,36) = 7.17,

p

<0.05, η

= 0.17], 而對于高特質的被試來說, 二者之間的交互作用是不顯著的。隨后,只對低特質被試在表現高、低狀態社會創造性時,左右腦半球上的α波同步化水平進行差異檢驗, 研究發現低特質的被試在表現出高狀態社會創造性時, 高頻α波同步化水平在左右大腦半球上達到顯著性水平[

F

(1, 36) = 6.88,

p

< 0.05, η

= 0.27],而表現出低狀態社會創造性時, 卻沒有發現兩腦半球上的同步化水平的顯著性差異, 關于不同特質社會創造性被試在不同狀態創造性下的兩腦半球高頻α波同步化水平如圖2所示。

對于低頻段的α波, 研究同樣發現了狀態社會創造性的主效應[

F

(1, 36) = 15.81,

p

< 0.01, η

=0.31], 低狀態創造性引發了更高的α波同步化水平,其他變量的主效應均不顯著。而且在特質創造性與狀態創造性之間也存在顯著的交互作用,

F

(1, 36) =5.67,

p

< 0.05, η

= 0.14。簡單效應分析進一步表明, 與高頻α波類似, 在表現高狀態社會創造性時,高特質社會創造性的被試比低特質的被試出現更高的α波同步化水平[

F

(1, 36) = 4.80,

p

< 0.05,η

= 0.12], 而在表現出低狀態社會創造性時,二者同步化水平無顯著差異。不同特質被試在表現不同狀態創造性時, 高、低頻段α波同步化腦電地形圖分別如圖3、圖4所示。

圖2 不同情況下左右腦半球高頻α波同步化

圖3 高頻α波同步化腦電地形圖

圖4 低頻α波同步化腦電地形圖

4 討論

本研究從特質創造性和狀態創造性相結合的視角探討了社會創造性任務中腦電的α波活動, 結果發現在社會創造性任務中出現了α波同步化。無論是高頻段α波還是低頻段的α波, 低狀態的社會創造性都引發了較高的α波同步化水平, 這與之前的研究假設不符。有研究(Grabner et al., 2007)發現當被試提出高新穎性的創造性觀點的時候, 出現了更高的α波同步化, Jau ovec (2000)研究發現, 高創造性(狀態創造性)被試在完成創造性任務的時候,高、低頻段的α波都出現了較高的活動水平。與此類似, Fink和Neubauer (2008)也發現, 高創造性被試出現了較高的高頻α波功率。本研究結果與上述研究結果不一致的原因可能是社會創造性是社會活動和社會生活領域的創造性, 與一般創造性不同,會受更多的社會性因素(如社會規則、人際壓力等因素)的影響。此外, 一般創造性更多強調想法的新穎性, 而社會創造性除了強調想法的新穎性之外,還強調有效性和適當性, 在社會創造性的評估階段需要抑制的解除, 才能想出有效和適當的策略。盡管有研究者認為α波同步化表示的是皮層空載(cortical idling)、激活水平的降低(Pfurtscheller & Lopes da Silva, 1999), 但是, 越來越多的研究者傾向于認為α波同步化與自上而下的控制有關(Klimesch et al.,2007; Benedek, Bergner, K?nen, Fink, & Neubauer,2011), 在高狀態創造性下需要控制的解除, 這可能是α波同步化水平降低的重要原因。

無論是低頻還是高頻α波同步化, 在表現高狀態社會創造性的時候, 高特質被試比低特質被試出現了更高的α波同步化水平, 而表現低狀態社會創造性時, 二者之間沒有顯著的差異, 此結果驗證了研究假設。根據創造性的雙重路徑模型(dual pathway to creativity model), 高創造性的觀點既可以通過靈活(flexible)的認知方式產生, 也可以通過一貫的(persistent)認知方式產生(Nijstad, De Dreu,Rietzschel, & Baas, 2010), 高特質的被試具有穩定的創造性的特質, 而靈活性是一種穩定的創造性思維特質, 因而他們可能傾向于采用靈活的認知加工方式。相反, 低特質的被試可能傾向于采用一貫的認知加工方式, 采用不同的認知加工方式可能是高低特質被試出現α波同步化水平差異的一個原因。此外, 根據神經效能理論(neural efficiency), 高認知能力的個體在完成相同難度的任務時會出現更少的激活(Haier et al., 1988)。有研究者發現, 當任務難度在中等或者偏小時, 會出現神經效能現象。而當任務難度較大時, 高認知能力的被試在完成任務時, 會出現相關腦區激活增加的現象, 表現出與神經效能相反的效應(Neubauer & Fink, 2009), 社會創造性任務是一種較復雜的任務, 因而高特質的被試會出現相關腦區激活的增加。α波同步化表示一種腦區激活的狀態(Klimesch et al., 2007), 因而高特質社會創造性的被試比低特質的被試出現了更高的α波同步化。

此外, 高頻α波的同步化水平方差分析表明,低特質創造性的被試表現高狀態社會創造性時, 右腦半球的α同步化水平比左腦半球高, 而表現低狀態社會創造性時, 差異沒有達到統計學意義上的顯著。這可能是由于低特質的被試由于缺乏穩定的高創造性所需要的認知加工模式, 他們在表現高狀態創造性的時候需要內部注意的增強(Knyazev,Savostyanov, & Levin, 2006), 而內部注意的增強有助于遠距離信息重組。同時, 創造性思維與分心抑制能力有關(張麗華, 胡領紅, 白學軍, 2008), α波同步化可以解釋為一種自上而下的抑制能力(Benedek et al., 2011), 低特質的被試在高狀態下,需要更強的抑制能力來避免外界無關刺激的干擾,并且右腦半球對創造性具有重要的作用, 因而在表現高狀態社會創造性時候, 低特質的被試右腦半球上比左腦半球出現了更強的α波同步化。

在Fink, Grabner等人(2009)的研究中, 高新穎組被試的右腦半球比左腦半球也出現了更高的高頻α同步化, 而低新穎組卻沒有發現二者之間的顯著差異。在社會創造性的腦電研究中, 只是在低特質被試表現出高狀態社會創造性時才發現左右半球同步化水平的差異, 在低特質被試表現出低狀態創造性以及高特質被試表現高、低狀態社會創造性時均無顯著差異。關于左右半球對創造性的作用, 越來越多的研究者傾向于認為, 左右半球的協調對創造性具有重要的作用(Shamay-Tsoory, Adler, Aharon-Peretz, Perry, & Mayseless, 2011)。對于高特質被試來說, 由于他們具有較為穩定的高創造性的認知加工方式, 可能會更好地協調左右大腦半球的功能,因而在高特質被試表現高低狀態創造性時, 均沒有發現左右腦半球同步化的顯著差異。

研究只在高頻α波同步化結果中發現了腦半球與狀態創造性、特質創造性之間的三重交互作用,而低頻α波的結果中卻沒有發現這種交互作用, 可能是由高、低頻段α波功能的差異性所導致的, 低頻的α波與非特定的注意有關, 例如基本的警戒、監視和喚醒, 高頻段的α波與語義加工相關(Klimesch et al., 2007)。社會創造性任務較于一般的創造性任務其本身具有更大的復雜性, 前期需要更多的語義加工, 所以高頻的α波對社會創造性任務更敏感, 出現了腦半球、特質創造性和狀態創造性三者顯著的交互作用。Fink等人(2007)的研究發現高頻α波對腦半球的同步化更敏感, 因此低特質被試表現高狀態創造性時腦區上同步化存在顯著差異。

本研究沒有發現腦區的主效應以及與其他變量的交互作用, 原因可能是社會創造性任務與一般的發散性思維任務相比更為復雜, 可能需要多個腦區的共同參與、協同合作, 因而沒有出現各個腦區同步化水平的顯著差異。

另外, 需要指出, 在行為數據方面, 高特質的被試在社會創造性的新穎性、適當性以及總分上顯著高于低特質被試, 而在有效性方面卻沒有顯著的差異, 特質創造性被試可以在特定的情境中表現出較高的狀態創造性, 較低特質創造性的被試難以產生持續的高創造性成就, 但可能在特定的情境中促成應激性的或偶然的創造性成就(谷傳華, 張笑容,等, 2013)。因此, 在社會創造性的有效性方面, 高特質的被試沒有表現出比低特質更高的水平。

此外, 相對于一般的創造性任務, 社會創造性任務具有更大的復雜性, 在界定社會創造的認知階段時具有很大的難度。有研究者(Schwab, Benedek,Papousek, Weiss, & Fink, 2014)認為, 采用時程分析(time-course)能更清晰地界定創造過程中具體的認知階段, 未來研究可以嘗試采用這一方法來探索社會創造過程中具體的認知階段及其相應的腦電活動。其次, 本研究側重探討了社會創造性的腦電激活模式, 由于EEG技術在空間定位方面存在一定的缺陷, 因而, 在將來的研究中可以采用功能性核磁共振技術(fMRI)、近紅外技術(NIR)等多種神經成像技術來研究社會創造過程中激活的腦區。另外需要指出的是, 迄今關于創造性腦機制的研究大多屬于橫斷研究, 在將來的研究中可以嘗試從縱向的、發展的角度來考查特質創造性和狀態創造性腦電模式的變化趨勢。最后, 本研究的主要目的不是探討社會創造性腦電活動模式的性別差異, 因而沒有做到被試性別比例的平衡。在將來的研究中, 可以進一步控制樣本的性別比例, 以探討性別對腦電模式的影響。

5 結論

(1)高特質社會創造性的被試在社會創造性的新穎性、適當性和以及總分上均高于低特質的被試,而在有效性得分上無顯著差異。

(2)無論是低頻α波還是高頻α波, 低狀態社會創造性會引發更高的α波同步化; 特質創造性與狀態創造性之間存在顯著的交互作用, 在表現高狀態社會創造性時, 高特質社會創造性的被試比低特質的被試出現了更高的α波同步化, 而表現出低狀態社會創造性時, 沒有發現高低、特質被試的α波同步化水平的顯著差異。

(3)對于低特質社會創造性的被試來說, 在表現高狀態社會創造性時, 右腦半球比左腦半球出現更高的高頻α波同步化水平。

致謝：感謝趙慶柏、高闖以及賈會賓、商曉磊、徐升在實驗以及數據分析中給予的支持和幫助。

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