群際共情偏差的腦功能網絡：基于fMRI研究的元分析

分類號 B845

1引言

群際共情偏差（Intergroup Empathy Bias）是指個體對內群體和外群體共情不平等的現象（Cikaraetal.，2011），具體表現為個體傾向于對內群體成員表現出更多的共情，而對外群體成員表現出較少共情，甚至是反共情（counter-empathic response），即對外群體成員的不幸感到愉悅或對其成功感到不滿的現象（Cikaraetal.，2014;Gutsellamp;Inzlicht，2012Vanman，2016。群際共情偏差不僅揭示了共情活動會受到內外群體身份影響的局限性，還為理解社會偏見的形成、群體沖突的加劇及跨群體合作的障礙提供了關鍵視角。此外，群際共情偏差的研究對揭示共情的神經機制具有重要意義，因此近年來在社會心理學和神經科學領域都受到了廣泛關注。

群際共情偏差有其積極的一面。從進化心理學的角度來看，個體對內群體的共情有利于維護群體利益、增強群體凝聚力，從而為內群體提供生存優勢（Effersonetal.，2008）。然而，盡管群際共情偏差在某些情境下會為個體提供一定的生存優勢，但其消極影響亦不容忽視。這種偏差可能會導致個體對外群體成員產生不公平對待。例如，在醫療領域中，白人醫生對少數族裔患者（如黑人患者）疼痛共情程度較低，更可能未給予其充分的疼痛緩解治療（Losinetal.，2020；Vaughnetal.，2019）。在司法領域，陪審團成員對內外種族被告的共情偏差，也可能導致不同的判決結果（Mitchelletal.，2005）。值得注意的是，減少群際共情偏差有助于緩和群際沖突（intergroupconflict）并促進跨群體合作。研究表明，個體對外群體的共情程度與抑制群際沖突的態度和支持跨群體合作的意愿呈正相關。具體而言，個體對外群體的共情程度越高，越傾向于支持跨群體合作和緩解群際沖突（Casparetal.，2023）。此外，通過提升以色列猶太人對巴勒斯坦人的群體共情水平（如利用催產素），能夠為緩和巴以沖突提供幫助（Influsetal.，2018;Shamay-Tsooryetal.，2013）。

為了抑制群際共情偏差的消極作用、促進社會和諧與群際合作，研究者需要深人探究群際共情偏差背后的神經機制。通過運用神經成像技術，例如功能性磁共振成像（functionalmagneticresonanceimaging，fMRI），可以觀測和分析大腦在執行內外群體共情任務時的神經活動差異。進一步地，研究人員可以根據神經活動差異的減少程度，客觀評估不同方法在降低群際共情偏差方面的有效性，從而優化干預策略。

以往對于群際共情偏差神經機制的探索，多以內外種族群體為共情對象展開（Berlingerietal.，2016;Cheon etal.，2011;Fourie etal.，2017;Heinetal.，2016）。例如，Xu等人（2009）采用fMRI技術，基于白人和亞洲人為研究對象，開展了對內外種族疼痛共情的神經活動研究。神經成像結果顯示，相較外種族面孔，呈現疼痛表情的內種族面孔能誘發被試前扣帶回（anterior cingulate cortex，ACC）和前腦島（anteriorinsula，AI）更強烈的神經活動。另一部分研究則采用了其他方式劃分內外群體，如Hein等人（2010）通過球迷身份劃分內外群體，其研究結果與 Xu 等人（2009）的發現相一致，即相較其他球隊的球迷，本隊球迷的痛苦圖片能誘發被試前扣帶回（ACC）和前腦島（AI）更強烈的神經活動。此外，Ruckmann等人（2015）利用最小群體范式隨機劃分內外群體，發現在不同群體共情條件下，被試的右側梭狀回（right fusiformgyrus）、小腦（cerebellum）、海馬（hippocampus）和杏仁核（amygdala）表現出顯著的神經活動差異。值得注意的是，相較其他劃分方式，基于種族特征（如膚色等線索）的分類方法在穩定性和確切度上存在優勢，因此相關領域積累了較多研究成果。然而，不同的群體劃分方式是否會影響群際共情偏差的腦激活模式，目前仍缺乏系統性研究。

此外，群際共情偏差的神經機制還可以從共情的三個可分離但相互關聯的心理過程（或者說成分）角度進行探索。具體而言，共情成分包括情感共情（affective empathy）（Decety，2011）、認知共情（cognitive empathy） （Morelli etal.，2014）和共情關懷（empathic concern） （Decety， 2015; Ramesonetal.，2012;Zakiamp;Ochsner，2012）。情感共情指個體情緒會受到他人情緒的感染，其神經活動偏差表現為：在對外群體共情的條件下，前扣帶回（ACC）和前腦島（AI）的神經活動顯著減弱（Cikaraetal.，2011;Cikaraamp;VanBavel，2014;Han，2018;Jackson et al.，2006;Sheng et al.，2014）。認知共情指理解他人觀點和情緒狀態的能力，其神經活動偏差表現為：在對外群體共情條件下，內側前額皮層（medial prefrontal cortex，mPFC）（Mitchell，2009）和顳頂聯合區（temporo-parietal junction， TPJ）的神經活動顯著減弱。共情關懷指個體產生同情心并表現出利他行為傾向的心理狀態（Marsh，2018;Ramesonetal.，2012）。Drwecki等人（2011）的研究發現，相較于黑人，白人被試對受傷的白人表現出更多的共情關懷，同時給予白人更高水平的止痛治療。該過程涉及腹側被蓋區（ventraltegmentalarea，VTA）、膝下前扣帶回皮層（subgenualanteriorcingulatecortex，sACC）和紋狀體（striatum）等腦區的神經活動（FeldmanHalletal.，2015;Genevskyamp;Knutson，2015）。研究表明，在共情的認知過程中使用認知重評策略，即重新解釋情緒事件的意義，不僅能影響共情者對他人情緒的推斷，還可以自上而下地調節自身的情感共情反應（Thompsonetal.，2019）。同時，認知共情與情感共情都可以引發共情關懷，進而促進親社會行為的發生（Marsh，2018）。

現有研究主要關注特定內外群體劃分下的、單一成分的共情偏差關鍵腦區，而缺乏對這些腦區的綜合分析和比較，尤其缺少對跨研究的顯著一致性腦區（regionsof significant concordance）的探索，因此既有研究結果的信度尚未得到充分驗證。例如，研究發現在疼痛共情過程中，認知和情感加工過程至少共享部分大腦網絡，其中前腦島（AI）很可能是關鍵部位（Coxetal.，2012;Guetal.，2013）。然而前腦島（AI是否為群際共情偏差的顯著一致性腦區，以及是否存在其他一致性腦區，仍有待深入探究。因此，有必要利用激活似然性估計法（Activation LikelihoodEstimation，ALE）探索群際共情偏差現象背后涉及的一致性腦區，從神經層面闡釋群際共情偏差加工的核心腦區。

然而，一致性腦區雖然為研究者提供了群際共情偏差的關鍵腦區定位，但這僅代表了一種簡化的研究視角。這種視角將群際共情偏差相關的功能局限于單個腦區，其神經功能解釋也僅聚焦于存在差異的特定腦區，忽視了人腦實際上是由功能上和結構上相互作用的神經組織構成的復雜網絡系統（Bullmoreamp; Sporns，2009）。具體而言，大腦功能的執行依賴于多個腦區之間廣泛的交互（Varelaetal.，2001），各個腦區通過復雜的網絡相互連接和影響，這些網絡的動態交互對于群際共情活動的產生至關重要。因此，對相關腦區功能的全面解釋應當基于任務狀態下多個共同激活腦區的功能連通性進行分析。這一目標可以通過腦連通性元分析模型（Meta-AnalyticConnectivityModeling，MACM）實現，并輔以Neurosynth工具進行功能解析。

綜上所述，為確定群際共情偏差的顯著一致性腦區并進一步闡明其功能特征，本研究擬采用以下研究方案：首先，利用激活似然性估計法（ALE）探索群際共情偏差現象涉及的一致性腦區。在此基礎上，針對可能影響群際共情偏差的潛在變量[包括共情類型（疼痛、情緒）、內外群體劃分依據（種族、其他）和共情任務（內隱、外顯）]進行亞組分析。其次，結合腦連通性元分析模型（MACM），確定與一致性腦區存在功能連通的其他腦區。最后，借助Neurosynth工具（包含超過14000個功能神經影像研究數據庫的在線元分析工具）對群際共情任務狀態下的腦功能網絡進行功能解碼，進而確定其功能特征。通過腦成像元分析整合多個獨立研究成果，能夠明確群際共情偏差條件下的一致性腦區，為后續的神經成像研究提供更為系統的理論框架和參考依據。此外，元分析結果還可以為神經層面的調控干預提供科學依據。具體而言，通過識別關鍵腦區及其功能網絡，可以優化干預策略，從而更有效地減少群際共情偏差，促進社會和諧與合作。

2方法

2.1 文獻檢索與納入標準

在PubMed、WebofScience、ProQuest、知網、萬方和維普數據庫中，對發表的關于群際共情偏差的fMRI研究進行檢索（截止日期為2024年1月31日）。中文數據庫檢索使用4個維度的關鍵詞：第一維度為神經成像相關術語（fMRI、腦成像）;第二維度為群際相關術語（群體、群際、內群體、外群體）；第三維度為共情相關術語（共情、移情、同情）；第四維度為偏差相關術語（偏見、偏差）。英文數據庫檢索同樣使用4個維度的關鍵詞：第一維度為神經成像相關術語（fMRI、functionalMRI、brainimaging）；第二維度為群際相關術語（group、intergroup、ingroup、outgroup）；第三維度為共情相關術語（empathy、sympathy、compassion）;第四維度為偏差相關術語（prejudice、bias）。利用布爾邏輯運算符連接各組關鍵詞，完整的中文檢索式為\"（fMRIOR腦成像）AND（群體OR群際OR內群體OR外群體）AND（共情OR 移情OR同情）AND（偏見OR偏差）\"，英文檢索式為\"（fMRIOR（functional MRI） OR （brain imaging）） AND（group OR intergroup OR ingroup OR outgroup） AND（empathy OR sympathy OR compassion） AND（prejudiceORbias）”。此外，對所有確定的研究進行正向和反向引文檢索，以確保納入所有相關研究。依據上述方法，共檢索到61篇文獻。

文獻的納入與排除標準如下：（1）研究類型：僅納人實證研究，排除綜述、元分析、會議摘要等非實證研究；（2）研究對象：研究中的被試為健康成年被試（年齡范圍為18～60歲），排除腦損傷患者和心理障礙患者等特殊群體；（3）研究手段：研究采用fMRI方法，排除使用腦電圖（electroencephalograph，EEG）、腦磁圖（magnetoencephalography，MEG）等其他方法的文獻，以及研究目標為分析白質和灰質情況的彌散張量成像（diffusion tensor imaging，DTI）和磁共振成像（magnetic resonance imaging，MRI）研究；（4）數據分析：研究采用全腦分析，排除僅進行感興趣區域分析的研究；（5）結果報告：研究使用標準化后的Talairach或MontrealNeurologicalInstitute（MNI）空間報告大腦激活結果，排除未報告內外群體對照條件下激活差異顯著的腦區坐標的研究。具體的篩選過程與結果請見圖1，最后納入ALE元分析的文獻數量為19篇，涉及被試577人，坐標141個。

2.2文獻編碼及質量評估

對納入元分析的文獻進行如下數據編碼：文獻信息（第一作者姓名和發表時間）、樣本量大?。倶颖玖考澳行詷颖玖浚?、年齡（平均年齡及標準差）實驗具體對照組和坐標空間（Talairach或MNI標準空間）。具體而言，由第一作者在3個時間段（2023年8月5日、2023年8月31日、2024年1月31日）依據文獻納人與排除標準進行編碼，隨后由其余作者對3次編碼結果進行校對。結果顯示，3次編碼僅存在個別數據差異，一致性較高。納人文獻的基本信息請見表1。本次元分析使用Cochrane風險偏倚評估工具，對19篇納入文獻從選擇、實施、測量、數據完整性、報告和其他等6個方面共7個條目進行偏倚風險評估。對每個條目依據偏倚風險評估準則進行“低風險偏倚”“高風險偏倚\"和“不清楚\"的判定。判定結果顯示，19篇納入文獻在選擇、實施、測量、數據完整性、報告和其他等6個方面均為低風險偏倚。

圖1文獻篩選流程圖

表1元分析文獻基本信息（按作者首字母排序）

2.3激活似然性估計法

研究采用的元分析方法為激活似然性估計法（ALE）。該方法基于高斯概率密度分布模型，計算每個體素被包含在各激活峰值點所對應腦區的概率，并將\"模型化激活圖”（modeled activation map，MA）以體素為單位進行聯合，從而得到每個體素跨實驗的激活可能性（胡傳鵬等，2015）。數據處理采用GingerALE軟件（3.0.2版本）進行（Eickhoffetal.，2009；Turkeltaubetal.，2012）。具體流程如下：利用軟件內置的坐標轉換功能將MNI空間坐標統一轉換為Talairach標準空間系。隨后對群際共情偏差相關腦區坐標進行元分析，在統計閾值為 plt;0.05 的水平上使用族錯誤率法（family-wiseerrorrate，FWE），在聚類閾值為 plt;0.001 的水平上進行多重比較（5000個排列）校正（Eickhoffetal.，2017）。根據方法學建議，ALE元分析需納入至少17～20項獨立研究以保證統計功效（Eickhoffetal.，2016;Mulleretal.，2018）。本次研究包含19篇文獻，滿足最低研究數量要求。

2.4腦連通性元分析模型（MACM）

腦連通性元分析模型（MACM的基本邏輯是：如果兩個腦區在功能上具有相關性，那么它們更可能被同一任務激活。因此，通過計算不同腦區在神經成像實驗報告中共同出現（co-occurrence）的概率，可以反映腦區間的功能連通性情況（胡傳鵬等，2015）。本研究使用Sleuth軟件（3.0.4版本）結合BrainMap 功能數據庫（FunctionalDatabase，http：//www.brainmap.org）進行文獻篩選。該數據庫中包含了3406篇文章、111個范式分組、76016個被試、16901個實驗和131598個坐標點（Foxamp;Lancaster，2002;Lairdetal.，2009）。文獻篩選標準如下：在實驗水平上，設置“context：normalmapping\"和\"activations：activationonly\"；在被試水平上，設置\"diagnosis：normals”、“ageislessthan60”和\"ageismorethan18”。結合ALE元分析結果，在‘Locations\"中輸人坐標，可獲得相關文獻及其對應的腦區坐標，基于這些坐標得到共同激活區的ALE分析結果。

2.5Neurosynth工具

Neurosynth是一個包含超過14000個功能神經影像研究的在線元分析工具數據庫，該數據庫將腦激活模式和峰值信號坐標與相關關鍵詞進行配對（Yarkoni et al.，2011;https：//neurosynth.org）。我們將通過MACM獲得的共同激活區結果上傳到Neurosynth平臺，經過功能解碼后獲得與上傳的共同激活區對應的關鍵詞。每個關鍵詞都具有一個相關分數，用于表示與共同激活區的相關程度，這有助于研究者理解此類腦區的功能特征。

3結果

3.1 ALE元分析結果

表2展示了ALE的元分析結果及相關激活簇的詳細信息，圖2呈現了相關激活簇的分布情況（使用Mango4.1呈現）。通過對納入的19篇文獻（577名被試）的群際共情偏差相關坐標進行整合分析，發現2個顯著激活簇。其中，最大激活簇位于左側前腦島（leftAI，1AI）附近（中心坐標： -32.7，y=12.9，z=3） ，伴有3個峰值（峰值 ，y=16，z=2 ；峰值 0 y=14 z=8 峰值 y=10 z=-6） 。該激活簇由 55.3% 的屏狀核、 34.2% 的腦島、 5.3% 豆狀核和 5.3% 的中央前回組成。另一個激活簇位于內側前額皮層（mPFC）區域（中心坐標： ， y=27.9 ， z= 45.3），伴有2個峰值（峰值 y=30 5 z=44 峰值 y=20 z=52 。該激活簇由 52.9% 的額內側回， 47.1% 的額上回組成。

3.2 MACM分析結果

我們將激活簇1與激活簇2的中心坐標及空間范圍作為感興趣區域參數（RegionofInterestWidth，ROIWidth），納入MACM的文獻篩選標準。對應激活簇1篩選出155篇文獻，涉及196項實驗、2520名被試及3364個坐標；對應激活簇2篩選出9篇文獻，涉及12項實驗、132名被試及255個坐標。通過ALE元分析獲得兩組共同激活區域（表3、圖3）。具體分布如下：激活簇1所在的功能網絡中，最大激活簇呈現雙側分布特征1 52.3% 位于右腦， 47.7% 位于左腦），主要涵蓋丘腦 （20.8%） 、豆狀核 （17.9% 、額中回 （12.5%） 、中央前回 （12.5%） 、腦島 （12.1%） 、額下回 （10.6%） 、尾狀核 （6.4%） 、屏狀核 （4.6%） 及額上回 （1.3%） ；激活簇2所在功能網絡中，最大激活簇 58.1% 位于左腦，且全部集中分布于前扣帶回。

3.3Neurosynth分析結果

利用Neurosynth 工具（https：//neurosynth.org）分別對兩組共同激活區域進行功能解碼，并剔除如\"前扣帶回\"等解剖學術語。解碼結果顯示，激活簇1的腦功能網絡主要與任務加工和語義加工相關，其關鍵詞包括“任務”“工作記憶”“負荷\"等與任務加工相關詞語，以及“單詞”“語言”“音韻學的\"等與語義加工相關詞語。激活簇2的腦功能網絡則與評價、獎賞及心理疾病相關，其關鍵詞包括“有害的”“價值”“獎勵”“錢”“期待\"等評價和獎勵相關詞語，以及“創傷后應激障礙（PostTraumaticStressDisorder，PTSD）\"這一心理疾病相關詞語（見表4，圖4）。此外，兩組腦功能網絡同時涉及“獲得”“情緒”“疼痛的\"等關鍵詞。

表2ALE元分析激活簇結果

圖2ALE元分析結果成像圖

注：圖中黃色標注的腦區達到了顯著激活水平。第一行為激活簇1，涵蓋大腦左半球的屏狀核、前腦島、豆狀核、中央前回；

第二行為激活簇2，涵蓋大腦左右半球的額內側回、額上回。彩圖見電子版，下同。

表3MACM分析結果具體信息

圖3MACM分析結果成像圖

注：圖3為MACM分析結果圖，反映群際共情偏差任務中腦區間的功能連通性情況。a圖為激活簇1所在的腦功能網絡，涵蓋丘腦、豆狀核、尾狀核、屏狀核、中央前回、腦島、額中回、額下回、額上回、頂下小葉、頂上小葉、楔前葉和小腦;b圖為激活簇2所在腦功能網絡，涵蓋前扣帶回、腦島和屏狀核。

此外，我們利用Neurosynth在線分析工具，獲取了與中央執行網絡（CentralExecutiveNetworkCEN），亦稱執行控制網絡（ExecutiveControlNetwork，ECN）相關的腦成像圖。將該網絡腦成像圖與本次群際共情偏差的腦功能網絡進行空間疊加，對比結果由圖5所示。

3.4探索性亞組分析結果

在共情類型（疼痛、情緒）這一維度上，由于情緒共情的文獻數量較少（僅有一篇文獻的一項實驗涉及該任務），不足以進行亞組分析。因此，本研究在剔除情緒共情任務后，對疼痛共情進行了單獨的亞組分析。結果顯示，來自19篇文獻的547名被試在疼痛共情偏差活動中呈現兩個激活簇：最大激活簇位于左側前腦島（IAI附近（中心坐標：Δx=-30.6 y=12.9 ， z=1.5， ，伴有2個峰值（峰值1： x=-28 0 y=16 z=2 ；峰值""z=-6） ，由 87.5% 的屏狀核、 8.3% 的豆狀核和4.2% 的腦島組成；另一個激活簇位于內側前額皮層（mPFC）區域（中心坐標： δx=-1.9 0 y=27.8 ， z= 45.5），伴有2個峰值（峰值1： x=-2 y=30 z=44 峰值""，由 50.8% 的額內側回和 49.2% 的額上回組成。

表4Neurosynth分析結果

圖4Neurosynth分析結果雷達圖

注：該圖結果按相關性系數大小展示。a圖為激活簇1所在功能網絡對應的關鍵詞及其相關性大小;b圖為激活簇2所在功能網絡對應的關鍵詞及其相關性大小。

圖5群際共情偏差的腦功能網絡與中央執行網絡（CEN）基于Neurosynth分析結果對照圖

其次，基于內外群體劃分依據（種族、其他），本研究進行了探索性亞組分析。結果顯示，在以種族劃分內外群體的共情偏差活動中，19項實驗的434名被試呈現兩個激活簇：最大激活簇位于左側前腦島（IAI）附近（中心坐標： x=-30 y=13.2 ，伴有3個峰值（峰值 y=16，2= 2；峰值 峰值 y=16 ， z=-6） ，由 89.3% 的屏狀核、 7.1% 的豆狀核和 3.6% 的腦島組成；另一個激活簇位于內側前額皮層（mPFC）區域（中心坐標： x=-2 y=29 z= 44），伴有1個峰值（峰值 1;x=-2，y=30，z=44） 由 62.7% 的額內側回和 37.3% 的額上回組成。然而，在以其他依據劃分內外群體的共情偏差活動中（共5項實驗，130名被試），未發現顯著的共同激活區域。

再次，基于共情任務（內隱、外顯）進行了探索性亞組分析，由于內隱研究僅有一項[文章序號17，Sheng等人（2014）]，不足以進行亞組分析。因此，本研究在剔除內隱研究后，對外顯共情研究進行了單獨的亞組分析。結果顯示，來自18篇文獻的526名被試在外顯研究中呈現一個激活簇（中心坐標： x=-32.7，y=12.9，z=3） ，伴有3個峰值（峰值 1;x=-28，y=16，z=2; 峰值 14， z=8 ；峰值 0 y=10 z=-6 ，由55.3% 的屏狀核、 34.2% 的腦島、 5.3% 的豆狀核和5.3% 的中央前回組成。

最后，本研究還對外顯任務的具體類型（評分、判斷）作進一步探索分析。其中，來自13篇文獻的358名被試在外顯評分任務中呈現1個激活簇（中心坐標： x=-34.6，y=11.7，z=3.7） ，伴有3個峰值（峰值 y=14 z=8 峰值 -32，y=10 0 z=2 ；峰值 y=10 z=-6 ！由 53.3% 的腦島、 40% 的屏狀核和 6.7% 的中央前回組成。來自7篇文獻的204名被試在外顯判斷任務中呈現一個激活簇（中心坐標： 26.9， z=44.2 ，伴有1個峰值（峰值： x=-2，y=28 z=44 ，由 65.4% 的額內側回、 32.7% 的額上回和1.9% 的扣帶回皮層組成。聯合分析結果未發現顯著激活簇。差異分析結果表明，評分任務與判斷任務的對比未發現顯著激活簇，而判斷任務與評分任務的對比則發現了一個位于額內側回、額上回和扣帶回皮層的激活簇（中心坐標： x=-3 0 y= 22.5， 0

4討論

本研究篩選了19篇fMRI文獻，系統探究了群際共情偏差發生時涉及的顯著一致性腦區及腦功能網絡。首先，通過ALE元分析對群際共情偏差的具體腦區進行了定位，結果顯示相關激活簇主要位于左側前腦島（IAI）和內側前額皮層（mPFC）附近。其次，結合MACM分析，分別獲得與激活簇1 （左側前腦島附近）和激活簇2（內側前額皮層）共同激活的腦區，從而構建了群際共情偏差條件下的腦功能網絡。此外，利用Neurosynth進行功能解碼，進一步揭示了群際共情偏差腦功能網絡的功能特征，并將其與中央執行網絡進行比對，結果顯示二者在空間分布上存在一定程度的重疊。最后，本研究基于內外群體劃分依據（種族、其他）、共情類型（疼痛、情緒）、共情任務（內隱、外顯）和外顯任務的具體類型（評分、判斷）進行了亞組分析。

4.1群際共情偏差的顯著一致性腦區

研究發現，群際共情偏差的顯著一致性腦區涉及兩個激活簇。其中，激活簇1位于左側前腦島（IAI）及其附近區域。該激活簇的神經活動表現為，感知者在共情外群體成員時神經活動顯著減弱（Cikaraetal.，201l;Cikaraamp;VanBavel，2014;Han，2018;Jackson et al.，2006;Sheng et al.，2014;Xuetal.，2009）。此外，激活簇1表現出明顯的大腦偏側化特點：相較于大腦左側，對應的右側前腦島區域在內外群體共情過程中未出現顯著的神經活動變化。究其原因，以往研究表明，左側前腦島（IAI）主要在情緒相關加工任務中發揮作用（Raschle etal.，2018;Smith etal.，2017;Wang et al..2020）；而右側前腦島（rightanteriorinsula，rAI）則在調控個體注意力、調節默認模式網絡（DefaultModeNetwork，DMN）和中央執行網絡（CentralExecutiveNetwork，CEN的功能切換中起到關鍵作用（Perrietal.，2018;Sridharanetal.，2008;Wenetal.，2013）。由此推測，這種偏側化效應可能是由于激活簇1的情緒加工過程受到內外群體類別的顯著影響，而右側區域的注意力調控和網絡切換功能未受到顯著影響。

另一組激活簇2位于內側前額皮層（mPFC）。該激活簇的神經活動表現為，感知者在共情外群體成員時神經活動顯著減弱（Mastenetal.，2011;Mathuretal.，2010;Mitchell，2009）。內側前額皮層（mPFC）在負面情緒調節中扮演著多重角色，既涉及情緒的評估和表達，也通過與邊緣結構的相互作用進行情緒調節（Banksetal.，2007;Ochsner etal.，2004;Phanetal.，2005）。例如，內側前額皮層（mPFC）能夠調節個體因觀察或體驗疼痛而產生的負面情緒。Cheriyan和Sheets （2018）發現，慢性疼痛小鼠的內側前額皮層（mPFC）神經元活動增加，并通過中腦導水管周圍灰質（periaqueductalgrey，PAG）來調節內源性鎮痛。因此，在群際共情活動中，當目標為內群體成員時，個體產生的負面情緒程度越高，激活簇2的調節作用越顯著，其神經激活程度越強。

開展的探索性亞組分析結果表明，內外群體疼痛共情偏差組和內外種族群體共情偏差組的激活簇分別與分組前的整體激活簇保持一致，外顯任務的激活簇與整體激活簇1具有一致性。值得注意的是，基于外顯共情任務的具體類型（評分、判斷）進行的亞組分析結果顯示，評分任務和判斷任務分別對應的激活簇在空間分布上與激活簇1（左側前腦島附近）和激活簇2 （內側前額皮層）高度吻合。這一結果表明，不同任務類型可能誘發特異性神經激活模式：評分任務更側重于對他人情緒狀態的主觀體驗和情感共鳴，因此顯著激活了與情緒加工密切相關的左側前腦島（IAI）；而判斷任務則更強調對情緒類別的認知評估，因而主要激活與認知控制及決策相關的腦區，如內側前額皮層（mPFC）。需要指出的是，本次亞組分析存在一定的局限性：由于各亞組所納入的研究數量相對有限，因此，結果的可靠性仍需后續更多實證研究做進一步驗證。

盡管一致性腦區的發現可初步明確群際共情偏差的關鍵腦區，但對于其功能特征的深人解讀應當結合其所在的腦功能網絡做進一步分析。對此，MACM與Neurosynth工具可以對群際共情偏差腦功能網絡提供更為全面的分析解讀。

4.2群際共情偏差的腦功能網絡

MACM分析結果表明，在群際共情偏差的神經機制中，激活簇1（左側前腦島附近）和激活簇2（內側前額皮層附近）與多個腦區存在顯著功能連通。這一發現表明這些區域可能構成一個協同運作的神經功能網絡，為實現群際共情偏差的認知加工提供了優化的神經連通模式?；贜eurosynth功能解碼結果，該網絡的功能可系統歸納為以下三方面：

首先，基于“工作記憶”“任務”“負荷”“音韻學”“單詞”“語言\"等關鍵詞，提示該網絡具備認知控制功能。其功能特征與中央執行網絡（CEN）高度相似，后者通過背外側前額皮層（dorsolateralprefrontalcortex，dIPFC）、前扣帶回（ACC）和頂葉皮層的協同作用，調控注意力資源分配、工作記憶維持和認知靈活性等高級認知功能（Niendametal.，2012；Seeleyetal.，2007）。通過將Neurosynth生成的中央執行網絡腦圖與本研究腦網絡進行空間疊加（由圖5所示），發現二者在背外側前額皮層（dIPFC）和前扣帶回（ACC）等關鍵節點存在空間重疊。這表明群際共情偏差腦網絡可能通過調節注意資源分配、強化負性記憶提取等機制，實現對外群體共情行為的認知抑制。

其次，關鍵詞\"疼痛”“情緒”“PTSD”“情感”提示該網絡參與情緒信息加工。從神經解剖學角度看，該網絡與Lieberman等人（2019）提出的共情情感網絡具有結構相似性，后者涵蓋內側前額皮層、鏡像神經元系統（包括顳頂聯合皮層、后顳葉皮層）、腹側前扣帶皮層（ventralanteriorcingulatecortex，vACC）及杏仁核等腦區。從神經功能角度看，該網絡的功能特征又與眶額情感網絡（Orbito-Affectivenetwork，ORAnetwork）類似：Ji等人 （2019）指出，眶額情感網絡通過眶額皮層、腹內側前額葉皮層（ventromedialprefrontalcortex，VmPFC）和前扣帶回實現情緒效價評估。綜合上述對比，群際共情偏差的腦網絡可能通過降低情緒識別效率（腹側前扣帶回皮層激活不足）和抑制情緒感染強度（鏡像系統功能減弱）等途徑，削弱對外群體成員的共情反應。

最后，關鍵詞“獲得”“需求”“獎勵”“價值”“錢”“期待\"提示該網絡參與預期獎勵和價值評估。在群際共情過程中，個體會對共情成本和預期獎勵進行權衡（Cameron，2018）。相較于外群體成員，對內群體成員的共情往往能帶來更高的社會收益：內群體成員作為重要的社會資源，與其互動會更頻繁、更重要且更有可能帶來益處（Correllamp;Park，2005）。這種行為偏好背后存在相應的神經機制：研究表明內側前額皮層（mPFC）在獎賞預期加工及決策加工中具有重要作用（Floresco，2015;Jenni etal.，2017;Starkweather et al.，2018）。

該腦區編碼與整合獎勵價值（rewardvalue）等信息（Robbinsamp;Dalley，2017；卓利楠等，2023），同時與隔區（septalarea）協同作用于親社會動機的形成（Mastenetal.，2011;Morellietal.，2014;Ramesonetal.，2012）。基于此類神經機制，當出現群際共情偏差時，個體對內群體成員表現出更高的共情傾向。

5 不足與展望

首先，本次元分析納入19篇文獻，所有文獻均涉及生理性疼痛共情，僅有一篇文獻對比分析了生理性疼痛共情與情緒共情在內外群體維度上的神經活動差異。疼痛共情文獻的數量優勢或許會對元分析結果造成一定的影響：當前ALE元分析結果存在向疼痛共情的一致性腦區收斂的風險。而且，無論是疼痛共情還是納人本次元分析的情緒共情，均屬于消極情感共情（negativeempathy）。相比之下，積極情感共情（positiveempathy），即個體對他人積極情緒狀態的理解和感受的過程（岳童，黃希庭，2016），其神經機制的研究明顯不足。造成研究失衡的原因可能源于人類對消極情緒線索的加工優勢及其生存適應性意義，導致學界長期聚焦于消極情感共情的神經機制。此外，現有共情研究多采用社會排斥（socialexclusion）和疼痛共情（pain empathy）等實驗設計，這些設計本質上屬于消極情感研究范疇，已形成方法學路徑依賴?；诋斍霸治鰞H涵蓋消極情感共情研究，因此在闡釋群際共情偏差的腦激活模式時，需謹慎考慮效價維度對結果的潛在影響。未來研究應當多關注情緒共情以及積極情感共情的神經機制，開發相關的實驗范式，以便更全面地理解群際共情偏差神經機制的普遍規律。

其次，ALE元分析主要依賴于已發表的研究中報告的顯著激活坐標，而未納入統計學上不顯著的研究數據，這使其結果可能受到發表偏倚（publicationbias）的影響。由于傳統的基于效應量的發表偏倚評估方式不適用于坐標數據，ALE方法通過采用嚴格的多重比較方法進行校正，如錯誤發現率法（1 discovery rate，FDR） （Laird et al.2005）和族錯誤率法（family-wiseerrorrate，FWE）（Eickhoffetal.，2012）。這些方法確保在元分析的多個實驗中，此體素穩定地被激活（胡傳鵬等，2015）。需要注意的是，本文雖然使用了ALE算法的最新修訂版，增強了元分析結果的可靠性，但鑒于ALE元分析使用已發表文獻的腦區激活坐標作為分析數據，因此在解讀ALE元分析結果時應考慮可能存在的發表偏倚問題。此外，基于MACM挖掘關鍵腦區的功能連通區的方法在神經科學領域中被廣泛應用，但這種關聯并不直接等同于因果關系，不足以完全證明這些網絡直接參與了群際共情偏差的產生?；谶@一點，在未來的研究中研究者需要采取更具針對性的實驗任務和技術，比如應用經顱磁刺激技術（TranscranialMagneticStimulation，TMS）對關鍵腦區進行定向調控，以驗證這些腦區是否直接參與到群際共情偏差活動中。

最后，本研究揭示了群際共情偏差的顯著一致性腦區，發現左側前腦島（IAI和內側前額皮層（mPFC）在共情內外群體成員時表現出顯著的激活差異?；谶@兩個腦區的功能特征，未來研究可開展針對性的干預訓練。具體而言，左側前腦島（IAI）作為情緒處理的關鍵腦區，在共情外群體成員時神經活動顯著降低。未來研究可通過設計情緒評估訓練（如面部表情評估）和模擬情緒體驗（如虛擬情境代人）等任務，增強個體對外群體成員的情緒感知能力。內側前額皮層（mPFC）作為參與認知控制和決策的重要腦區，在共情外群體成員時同樣表現出神經活動減弱。未來研究可通過認知重評訓練和情緒調節策略（如正念冥想），提升個體對外群體情緒狀態的認知加工效率。對于在群際共情任務中呈現顯著偏差且對外群體共情水平處于極端低值的特殊群體，可嘗試設置需要對外群體進行共情的情境，施加經顱磁刺激（TMS）等神經調控手段，靶向性增強該類人員的左側前腦島（IAI）與內側前額皮層（mPFC）的神經活動，進而增強其對外群體的共情能力。另外，本研究首次發現群際共情偏差的腦功能網絡與中央執行網絡存在一定程度的重疊，這表明個體自上而下的調控機制在共情偏差活動中發揮重要作用。據此建議，通過注意力訓練，可以幫助個體更公平地分配注意力資源；同時，引導個體主動提取與外群體成員相關的積極記憶，促進個體更主動地共情外群體成員，從而全面提升對外群體的共情能力。還有，由于群際共情偏差現象在人生發展中出現較早——3至12歲的兒童既已表現出對內群體成員更強的共情（Tompkinsetal.，2024），鑒于兒童的心理行為可塑性更強，在兒童期即對其不當的群際共情偏差現象予以干預，效果會更好。早期干預需要家庭、學校和社會多方面的配合，培養兒童的共情能力，幫助兒童了解不同文化背景的群體特點，開展群際交流合作，媒體多呈現群際間正面互動。與此同時，持續評估上述干預措施的有效性，并根據實踐反饋進行調整和優化。從多個層面著手，以期有效地減少個體早期的群際共情偏差，促進社會的和諧與進步、有效地彌合社會分歧、創建更加包容和多元的社會環境。

致謝：衷心感謝南京師范大學心理學院胡傳鵬教授、河北師范大學教育學院張亞利教授在本文修改過程中提出的建設性建議！感謝評審專家和編委對本文的修改完善提出的寶貴建議！

參考文獻

（*表示元分析用到的文獻）

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The functional brain networks of intergroup empathy bias： Ameta-analysis based on fMRI studies

SUN Luwen， ZHOU Yue， JIANG Zhongqing （CollegeofPsychology，LiaoningNormalUniversity，Dalianl6029，China）

Abstract： Intergroup empathy bias refers to the phenomenon where individuals exhibit unequal empathy towards in-group and out-group members. Currently， the neural mechanisms underlying intergroup empathy bias，particularly the functional brain networks and neural regulatory mechanisms，remain poorly understood.This study utilized Activation Likelihood Estimation （ALE） to analyze the brain region coordinates reported in 19 studies on intergroup empathy bias and identified two significant clusters in the left anterior insula （lAI）） and the medial prefrontal cortex （mPFC）.Furthermore，by employing Meta-Analytic Connectivity Modeling （MACM） and Neurosynth functional decoding，the study revealed that these clusters not only play a crucial role in intergroup empathy bias but also exhibit functional overlap with the Central Executive Network （CEN）. This discovery enhances the neuroscientific and theoretical foundation of intergroup empathy while providing critical evidence for developing educational intervention strategies.Future research should investigate the specific functional characteristics of these key brain regions and their neural regulatory mechanisms，aiming to translate neuroscientific insights into practical interventions that reduce empathy bias， promote intergroup harmony， mitigate social prejudice，and resolve conflicts.

Keywords：intergroupempathybias，ALE meta-analysis，MACM，Neurosynth