他人決策行為對個體風險決策的影響：基于靜息態fMRI研究

徐佳琳，鄭麗，劉志遠*，楊光*，郭秀艷

作者單位：1.華東師范大學上海市磁共振重點實驗室，上海 200062 2.華東師范大學物理與材料科學學院，上海 200062 3.華東師范大學心理與認知科學學院，上海 200062 4.華東師范大學上海市腦功能基因組學重點實驗室，上海 200062 5.華東師范大學心理學國家級實驗教學示范中心，上海 200062

在日常決策行為中，人們會根據以往的經驗調整后續的決策行為[1-2]。然而個體不僅可以從自身的先前經驗中獲得學習，也可以從他人的經驗，即間接經驗中獲得學習[3]。Canessa等[4]研究發現，在間接學習中，個體也會調整后續決策行為。但由于個體差異的存在，行為調整的方式會產生不同，這樣的差異背后存在怎樣的腦機制，是否可以利用靜息狀態下的大腦活動預測個體的這種學習行為是本文主要關注的問題。

靜息態功能磁共振成像(resting-state functional magnetic resonance imaging，rs-fMRI)技術主要用于研究靜息狀態下大腦的神經活動[5]。在對靜息態功能成像的數據進行分析時，功能連接(functional connectivity，FC)與局部一致性(regional homogeneity，ReHo)是兩個重要的指標。在以往的研究中，功能連接對具有空間間隔的腦區的神經水平相關進行探究，通常用于對不同腦區間功能整合的分析中[6]；而局部一致性分析考察的是給定體素的時間序列與它相鄰體素的相似性或一致性[7]，通常用于探究個體在行為上產生差異的神經機制。

前期研究認為，眶額葉皮層(orbitofrontal cortex，OFC)參與到價值評估的加工過程[1]，從而在個體后續風險決策調節中起到重要作用；紋狀體作為強化學習的重要腦區，能夠預測后續的決策行為[2，8]；而頂下小葉(inferior parietal lobule，IPL)作為注意控制和認知控制的腦區，對風險決策行為起到一定的調節作用[9-10]。本研究預期在靜息狀態下，眶額葉皮層、紋狀體和頂下小葉的活動可能與他人決策行為對個體情緒感受和后續風險決策的影響有關。

1 材料與方法

1.1 研究對象

共有34名健康的右利手被試，其中2人的靜息態腦成像數據頭動過大，故最后有共計32名被試(平均年齡23.25歲，標準差為1.90，范圍為19～25歲)的數據納入研究，其中包含16名男性和16名女性，所有被試的視力或矯正視力正常，且無任何精神病史。所有被試都自愿參與本實驗，并在研究開始前簽署知情同意書。本研究已獲得華東師范大學人體實驗倫理委員會批準。

1.2 任務設計和實驗程序

實驗共分為兩天進行，這一信息實驗前被試已知曉。第一天被試首先被告知其得到的報酬與任務的完成情況有關，即將任務中被試得到金幣折合成人民幣作為報酬，而后簽署知情同意書。之后被試進行連續風險決策任務[11]，其主要目的是讓被試熟悉連續風險決策任務，并且收錄每位被試的真實數據以作為第2天實驗設置的參考點。任務共包含80個試次，在每一試次中，首先界面中會呈現8個箱子，其中7個箱子內有金幣，一個箱子內有“鬼”，“鬼”的位置是隨機的。被試被要求從左向右依次打開箱子，對于每一個箱子有2 s的時間決定是否打開(按鍵2為打開，1為停止)，如果在2 s內被試沒有作出決定，則會自動打開當前箱子。如果被試主動停止打開箱子，會呈現結果界面，在此界面中將有一個藍色框框住所有的箱子，被試不僅可以看到其在本試次中得到的金幣，也會看到“鬼”的位置以及錯失的金幣個數；如果被試打開了裝有“鬼”的箱子，則被試將損失在該試次中已經得到的金幣，此時也會呈現結果界面，且界面中將有一個紅色框框住所有箱子。而后要求被試在3 s內對于決策結果進行9點評分(-4代表極其后悔，4代表極其欣慰)界面(圖1)。

在第2天，被試首先進行靜息態磁共振成像數據的掃描，之后完成改編的連續風險決策任務并對此任務態進行磁共振掃描。任務共有91個試次，每一試次中被試首先看到一個他人決策的客觀結果，持續時間為4 s；接下來將呈現他人對此結果的情緒評分，在這一界面中，被試被要求根據他人的客觀結果和主觀情緒進行9點的情緒評分，持續時間為5 s；第3個界面為被試評分的反饋界面，持續時間為1 s；被試在最后一個界面中為自己進行風險決策，直接決定打開的箱子數目，但不會給予結果反饋，持續時間為3 s (圖2)。

實驗中，被試被告知其在任務中看到的他人的決策結果和評分都來源于課題組在先前其他實驗中采集的真實數據[9]。事實上，這些他人的決策結果和情緒評分都是提前設置好的。課題組前期研究在對連續風險決策的客觀結果進行衡量時利用了收益比(real gain percentage，RGP)這一指標[9，11]，故在此程序設置中，通過對RGP大小的設置來操縱他人決策的客觀結果。0≤RGP≤0.4為結果“差”條件，0.4＜RGP＜0.8為結果“一般”條件，0.8≤RGP≤1為結果“好”條件，每個條件中包含7種不同的RGP。同時，本研究操縱了他人的主觀情緒這一變量，具體以每一位被試在第1天任務中的“RGP-情緒”回歸方程(以情緒評分為因變量，以RGP為自變量)為基準，得到每一位被試在上述21種RGP上的評分估計值，將評分估計值加3設置為過度欣慰條件，持平為一般條件，減3為過度后悔條件。他人決策結果為“差”的7種RGP中，每種出現5次，其中他人感受為過度欣慰、正常比例為3∶2，共35個試次；他人決策結果為“一般”的7種RGP中，每種出現3次，他人感受為過度欣慰、正常和過度后悔基準的比例為1∶1∶1，共21個試次；他人決策結果為“差”的7種RGP中，每種出現5次，他人感受為正常和過度后悔的比例為2∶3，共35個試次。

在完成整個實驗后，被試將填寫中文版的社會比較傾向量表，此量表包含兩個子量表，分別測量個體對于在能力和觀念兩個方面的社會比較傾向。該量表在中國文化下具有良好的信度與效度，可以有效測量被試的社會比較傾向[12]。

1.3 磁共振掃描參數

本研究中所有被試的腦數據采集于西門子3.0 T磁共振成像系統(Magnetom Trio TIM，Siemens，Erlangen，Germany)。首先進行定位像的掃描，然后利用T1加權成像序列掃描得到結構像數據，數據通過多平面重建序列(magnetizationprepared，rapid acquisition gradient echo，MPRAGE)進行采集，具體序列參數如下：TR=2530 ms，TE=2.34 ms，掃描層數為192層，層厚為1 mm，FOV=256 mm×256 mm，采集矩陣大小為256×256。最后進行的是靜息態的fMRI數據掃描，掃描過程中被試需要閉上眼睛且保持不做思考的清醒狀態。靜息態fMRI掃描采用的是梯度回波平面成像序列(echo-planar imaging，EPI)，序列參數為：TR=2000 ms，TE=30 ms，FOV=192 mm×192 mm ，采集矩陣大小為64×64，掃描層數為33層，層厚為4 mm，層間距為4 mm。

1.4 靜息態fMRI數據分析

本研究利用基于MATLAB環境下的DPARSFA工具包(Data Processing Assistant for Resting-State fMRI；http://www.restfmri.net/forum/DPARSFA)進行靜息態腦數據的預處理和統計分析。

首先進行的是實驗預處理，過程分為以下幾步：(1)刪除前10幅全腦圖，以排除因開始掃描時儀器不穩定所造成的影響；(2)時間層校正，以減少在一次全腦掃描中因各層之間掃描時間差造成的誤差；(3)頭動校正，以降低頭動對數據帶來的影響，具體操作為將功能像中的每一幅圖與第一幅圖進行對齊，當被試平動超過1.5 mm，或轉動超過1.5°時，則認為該被試頭動過大，數據需被排除；(4)將T1加權成像得到的結構像配準到頭動校正后形成的平均EPI圖像；(5)將功能像配準到MNI空間并以3 mm×3 mm×3 mm的體素進行重采樣；(6)利用線性回歸的方法以去除線性漂移造成的影響；(7)使用帶通濾波(0.01～0.08 Hz)去除低頻與高頻噪聲；(8)去除頭動、白質、腦脊液等協變量帶來的影響。

對于功能連接的分析，首先使用工具包DPARSF執行。先使用6 mm半高寬的高斯核進行空間平滑。根據以往的研究和實驗假設，確定了感興趣區(region of interest，ROI)[8]，分別為眶額葉皮層、紋狀體和頂下小葉，接下來進行ROI分析，以左側眶額葉皮層(MNI：-2，46，-12)、雙側紋狀體(MNI：-16，14，-2)、(MNI：18，10，2)、右側頂下小葉(MNI：34，-50，50)為圓心，構建6 mm為半徑的種子點，計算種子點與大腦各體素之間的功能連接，并獲得通過費舍爾Z轉換(Fisher Z)的大腦功能連接圖得出種子點之間的功能連接系數。通過SPSS統計分析工具對功能連接系數與行為結果進行Pearson相關性分析，得到相關系數并畫出散點圖，當P＜0.05時，認為功能連接系數與行為結果有顯著相關。而后進行進一步的檢驗，以上一步中得到相關的種子點的全腦功能連接圖和行為指標進行相關分析驗證結果。

圖1 第1天任務。每一輪中首先呈現注視點，之后被試進行連續風險決策，界面中總共會出現8個箱子，被試被要求從左至右依次打開箱子，每個箱子有2 s的時間考慮是否打開(若在規定時間被試沒有做出反應，則箱子會被自動打開)，當被試停止打開箱子或打開裝有“鬼”的箱子，則呈現結果界面(3 s)，而后要求被試對于決策結果進行9點評分(3 s)Fig. 1 The task of the first day. The fixation will be presented at first for each trial, and then participants were asked to do the sequential risk taking task. They were asked to open the boxes from left to right, and for each box participant has 2 seconds to consider whether to open the box or not.If they didn't open the box in 2 s, the box will be automatically opened.Once participants stopped to open or opened a box within "the ghost", the outcome of this trial will be shown for 3 seconds. After that participants have 3 seconds to rate for the results in a 9-point scale.

圖2 第2天任務。每一輪次中呈現注視點后，首先看到他人的決策結果，然后再呈現他人的情緒評分的界面，要求針對他人的結果和評分進行感受評分；在評分反饋后被試被要求選擇此輪為自己開箱子的數目Fig. 2 The task of the second day. After the fixation presented firstly in each trial, an outcome besides the rating of feeling of the others' was shown on the screen. Then the participant was asked to rate for the emotional feeling based on other' s outcome and feeling. At last, the participant was asked to choose the number of boxes he/she wanted to open.

對于局部一致性的分析首先同樣使用工具包DPARSF執行。本研究以27個體素作為一個團塊進行計算，計算每個體素和周圍26個體素的ReHo值，從而得到每個體素的ReHo統計圖；之后將體素的ReHo值進行z變換以將腦數據進行歸一化，具體做法即減去大腦均值后除以標準差；最后將所得到的ReHo統計圖進行平滑，平滑核的半高寬設為6 mm[13]。而后利用SPM8軟件包將全腦ReHo值與行為數據進行相關性分析。

對于上述腦成像數據的分析，當腦區激活水平通過體素水平(voxel level)[P＜0.01(未校正)]及簇水平(cluster level)[P＜0.05(family-wise error，FWE校正)]閾值的結果將被報告[14]。

2 結果

2.1 行為結果

2.1.1 他人決策結果對個體情緒感受的影響

行為結果發現，當他人得到優劣不同的決策結果時，被試的情緒感受差異具有統計學意義(F=254.582，P＜0.001)，進一步進行配對t檢驗，結果發現當他人的決策結果為“差”時，被試的情緒評分(-2.19±1.02)顯著低于“一般”時的情緒評分(0.54±0.52)[t(31)=14.28，P＜0.001]，當他人決策結果為“一般”時的情緒評分顯著低于“好”時的情緒評分(2.47±0.97)[t(31)=13.90，P＜0.001](圖3A)。

圖3 當他人決策結果為差、一般和好時，被試的情緒評分(A)和后續決策冒險性(B)(***P＜0.001)Fig. 3 The rating of feeling (A) and the risk taking tendency of decision(B) after watch others' outcome(***P＜0.001).

圖4 A：左側眶額葉皮層與右側紋狀體種子點之間的功能連接系數與個體對能力維度的社會比較傾向量表分數之間呈正相關；B：左側紋狀體與右側頂下小葉種子點之間的功能連接系數與個體對他人不同決策結果的情緒敏感性呈負相關Fig. 4 A: The scores of the ability dimension of the social comparison orientation scale were positively correlated with FC between right OFC and right Striatum; B: The emotional sensitivity to others' outcome was negatively correlated with FC between left Striatum and right IPL.

2.1.2 他人決策結果對個體后續決策行為的影響

本實驗中，對于被試決策的冒險性定義為在同一試次中被試選擇的開箱數目與他人所開箱子數目之差。行為結果發現，當他人得到優劣不同的決策結果時，個體在后續決策中的決策冒險性差異具有統計學意義(F=685.047，P＜0.001)。進一步進行配對t檢驗，結果發現當他人決策結果為“差”時，被試的決策冒險性(3.22±0.50)顯著高于“一般”時被試的決策冒險性(1.14±0.31)[t(31)=23.79，P＜0.001]，當他人決策結果為“一般”時的決策冒險性也顯著高于“好”時的冒險性(-0.68±0.43)[t(31)=20.98，P＜0.001](圖3B)。

2.2 靜息態腦數據結果

2.2.1 功能連接分析結果

ROI分析結果發現，左側眶額葉皮層與右側紋狀體的功能連接系數與個體對能力維度的社會比較傾向之間呈正相關(r=0.489，P＜0.01，圖4A)；用當他人得到“一般”和“差”的決策結果時，被試的情緒評分之差衡量被試對他人不同決策結果的情緒敏感性，得到左側紋狀體與左側頂下小葉之間的功能連接系數與個體對他人不同決策結果的情緒敏感性呈負相關(r=-0.504，P＜0.01，圖4B)。

為了進一步驗證ROI分析的結果，本研究還進行了全腦分析。左側眶額葉皮層的全腦功能連接圖與個體對能力維度的社會比較傾向進行相關分析發現，雙側紋狀體(MNI：-15，6，0)、(MNI：15，6，15)(圖5A，表1)的功能連接顯著。同樣對左側紋狀體的全腦功能連接圖與情緒敏感性作相關分析，發現右側頂下小葉(MNI：36，-48，48)(圖5B，表2)的功能連接顯著。全腦分析的結果印證了ROI分析的結果。

2.2.2 局部一致性分析結果

局部一致性分析結果發現，右側眶額葉皮層的ReHo值與行為改變敏感性呈負相關(圖6A，表3)，抽取右側眶額葉皮層的平均ReHo值，用其與行為改變敏感性作相關分析得到散點圖(r=-0.553，P＜0.005)(圖6B)。

表1 左側紋狀體種子點的全腦功能連接與對能力社會比較傾向分數進行相關分析得到的腦區Tab.1 The result of correlation analysis between the whole brain functional connectivity of the left OFC and the scores of the ability dimension of the Social Comparison Orientation Scale

表2 左側紋狀體種子點的全腦功能連接與情緒敏感性進行相關得到的腦區Tab.2 The result of correlation analysis between the whole brain functional connectivity of the left Striatum and Emotional sensitivity to others’outcome

表3 ReHo值與行為改變敏感性顯著相關的腦區Tab.3 Brain regions which exhibited significant correlations between ReHo values and the sensitivity of changing in risktaking behavior

3 討論

本研究借助于靜息態fMRI的功能連接和局部一致性分析方法，探討他人決策行為對個體情緒感受和后續風險決策的影響。行為結果表明，他人的決策結果會對個體的情緒感受和后續風險決策行為產生影響。在情緒感受方面，隨著他人的結果越來越好，個體會越來越欣慰；在后續決策行為改變方面，當他人得到的結果越差，即他人錯失許多金幣時，被試會在接下來的決策行為中冒險性增強，以避免同樣的錯失機會。對于風險決策的前期研究已經證明個體會根據自身的經驗調整后續的風險決策[1，9，11]，大量研究證明個體不僅會從自身經驗中學習，也會根據他人的行為進行榜樣學習[2-3]，而通過本研究的結果發現，在風險決策方面，個體的確能從他人的決策行為中得到經驗，產生情緒變化，并對后續的決策行為產生一定的影響。

圖5 A：左側眶額葉皮層種子點的全腦功能連接與社會比較傾向量表分數之間進行相關分析得到的腦區：右側紋狀體；B：左側紋狀體為種子點的全腦功能連接與情緒敏感性之間進行相關分析得到的腦區：右側頂下小葉(P＜0.05，FWE校正)Fig. 5 A: The correlation analysis between the whole brain functional connectivity of the left OFC and the scores of the ability dimension of the social comparison orientation scale showed of the result of right striatum; B:The correlation analysis between the whole brain functional connectivity of the left striatum and emotional sensitivity to others' outcome showed of the result of right striatum (P＜0.05, FWE-corrected).

圖6 A：ReHo值與行為改變敏感性呈顯著相關性的腦區(P＜0.05，FWE校正)：右側眶額葉皮層；B：右側眶額葉皮層的平均ReHo值與行為改變敏感性的散點圖，每一個點代表一個被試的數據Fig. 6 A: Brain regions, right OFC, which exhibited significant correlations between ReHo values and the sensitivity of changing in risktaking behavior; B:The scatter plot showed the correlation between the sensitivity of changing in risk-taking behavior and the averaged ReHo values in the corresponding region, each dots represented the data from one participant (P＜0.05, FEW-corrected).

腦成像結果發現右側紋狀體和左側眶額葉皮層的功能連接與個體對能力的社會比較傾向呈正相關，即紋狀體和眶額葉皮層功能連接越強的個體，對自己和他人的能力方面進行社會比較的傾向越強。前人研究發現，紋狀體與個體的動機性有關[15-16]，另外也有研究發現眶額葉皮層可以利用對金錢刺激的獎賞進行價值編碼，從而參與到決策中的價值整合和評估，做出較為理智的決策[1，17-18]。因此，本研究結果有可能暗示紋狀體和眶額葉皮層功能連接越強的個體，越容易產生比較和評估的動機，從而導致與能力有關的社會比較傾向越強。

此外，腦功能成像結果還發現，左側紋狀體和右側頂下小葉的功能連接與個體情緒反應的敏感性呈負相關，即紋狀體和頂下小葉功能連接越強的個體，對于看到他人一般和差的結果時的情緒變化越小。如前文所述，紋狀體與在進行決策時的動機性有關，而頂下小葉是認知控制中的重要腦區，尤其是在較為復雜的環境下起到注意控制的重要作用[9]。結果可能表明，紋狀體與頂下小葉的功能連接越強，個體對于動機性的認知控制越強，進而對他人不同決策結果產生情緒差異的動機性降低，從而造成情緒敏感性的減弱。

最后，結果發現眶額葉皮層的ReHo值與個體后續決策行為改變的敏感性呈負相關。即右側眶額葉皮層的ReHo值越高，行為改變的敏感性越低。該結果進一步表明眶額葉皮層與價值評估有關，通過眶額葉皮層對決策的評估和編碼，使個體的決策行為更加理性，從而不易受到他人結果的過多影響。

4 結論

本研究利用靜息態fMRI的功能連接和局部一致性的分析方法，探討他人決策行為對個體情緒感受和后續風險決策的影響。行為結果發現，他人的風險決策行為不僅會對個體情緒感受產生影響，也會對個體后續決策行為產生影響。腦成像結果發現右側眶額葉皮層和右側紋狀體的功能連接與個體對能力的社會比較傾向呈正相關，右側頂下小葉和左側紋狀體的功能連接與個體對他人不同決策結果的情緒敏感性呈負相關，右側眶額葉皮層的Reho值與在他人不同決策結果后的行為改變敏感性呈負相關。綜上所述，靜息態中紋狀體、頂下小葉及眶額葉皮層的功能連接以及眶額葉皮層的ReHo值與他人決策結果對個體情緒和后續決策的影響有關。