基于執行意圖的認知重評對負性情緒的持續調節效應：縱向腦電證據

1引言

自動化情緒調節（automaticemotionregulation;AER指個體在內隱或外顯目標的驅動下，自動化或無意識地調節情緒的過程（陳圣棟，2020；Maussetal.，2007）。無意識目標追求的自動化模型認為（Bargh，1990；Barghamp;Williams，2007），外顯或內隱的目標（包含情緒調節目標）對應的心理表征（如目標追求的方式、意義等），能夠與其他表征自動建立聯結并起作用（Barghamp;Williams，2007）。具體而言，個體在某一情境（如恐懼場景）下持續尋求同一目標（如平靜）時，該情境與目標之間會自動形成聯結。一旦情境表征被激活，相聯結的目標表征也會被自動激活并發揮作用，無需意識參與。這為自動化情緒調節提供了理論基礎，并得到了實證支持（例如Bargh etal.，20o1;Hassin et al.，2009）。

在自動化情緒調節的研究中，常采用執行意圖范式、詞語匹配任務和句子整理任務等方法誘發自動化情緒調節。執行意圖范式通過“if-then\"計劃形成“情境-反應\"的自動化聯結，從而誘發自動化情緒調節（Galloetal.，2009）；詞語匹配或句子整理任務則通過具有情緒或情緒調節相關含義的詞語或句子來誘發自動化情緒調節（Maussetal.，2007;Yangetal.，2015）。與有意情緒調節相比，自動化情緒調節的優勢在于能夠在不消耗或消耗較少認知資源的情況下，實現情緒調節目標（高偉等，2018;Ding etal.， 2015;Yang etal.，2015）。例如，Yang等（2015）采用詞語配對任務啟動自動化情緒調節，發現自動化情緒調節能夠降低負性情緒體驗且不消耗額外認知資源。再如，Ding等（2015）采用句子整理任務啟動自動化情緒調節，發現自動化情緒調節不僅能夠降低負性情緒引發的生理反應，還能更好地維持情緒穩定性。

此外，執行意圖與認知重評策略（改變一個人的理解或對情感刺激的評估；Buhle etal.，2014）相結合形成了一種新的自動化情緒調節策略，即基于執行意圖的認知重評（Implementation Intention-basedReappraisal，IIR）。該策略主要先通過練習使個體形成一個情緒調節目標（如\"我不會感到厭惡\"），并建立基于執行意圖的認知重評（如“如果我看到血，那么我將以醫生的視角來看待它\"），個體在熟練掌握后能夠無意識地使用該策略調節情緒（此過程無需任何情緒調節相關的指示）。已有研究表明，執行意圖有助于個體達成目標（Gollwitzeramp;Brandstatter，1997;Webbetal.，2010），且相較于目標意圖在促進情緒調節方面效果更好，是誘發自動化情緒調節的有效方式（Galloetal.，2009，2012）。進一步研究發現，與目標意圖相比，IIR能夠在不增加認知負荷的情況下（認知努力程度下降、前額葉激活未增強），顯著降低個體主觀報告的負性情緒評分（Chenetal.，2021）；與有意認知重評相比，IIR同樣能夠在不增加認知負荷的情況下更快速、有效地下調負性情緒，具體表現為額區晚期正電位（latepositive potential，LPP）波幅和早期中央頂區LPP 波幅降低（Chen et al.，2020）。另有研究表明，在認知努力相同的情況下，與有意認知重評和被動觀看相比，IIR顯著降低個體對負性圖片的效價評分，且該策略在抑郁群體的情緒調節效果優于有意認知重評和被動觀看（陳圣棟，2020）。可見，IIR的獨特優勢在于，不僅在不增加認知負荷的情況下更快、更有效地實現情緒調節目標，還有助于認知能力受損的群體適應性地調節負性情緒。

IIR可能持續調節負性情緒（Chenetal.，2020;Huangetal.，2020），主要表現在其調節效果具有一定的泛化和持續效應。泛化效應是指特定情境下IIR對于負性情緒的調節延伸至非特定情境的現象;持續效應是指IIR對于負性情緒的調節出現延續現象。Huang等（2020）將被試隨機分成IIR、目標意圖和控制組，選用血腥圖片和非血腥（恐懼）圖片分別作為設定的和非設定的負性情境，探究IIR在負性情緒中的泛化效應。其中設定情境即執行意圖所標定的If情境（如“如果我看到血\"這一描述指出的血腥情境），而非設定情境為執行意圖未標定的泛化情境。結果顯示，在已設定的負性情境中IIR組（vs控制組）自我報告的負性情緒體驗較低，且在該負性情境中習得的IIR可以有效調節非設定負性情境中誘發的負性情緒。這一結果表明IIR具有泛化效應。同時，Chen等（2020）采用腦電技術結合圖片觀看任務，探究IIR在負性情緒中的調節效果。結果顯示，IIR比有意認知重評更早且更持續地調節個體的負性情緒，具體表現在IIR 組（vs.控制組）300～1700ms 的LPP波幅顯著減小，而有意認知重評組（vs.控制組）僅在 500～700ms 的LPP波幅顯著減小。更重要的是，20分鐘后被試再次觀看血腥刺激時，IIR仍能下調負性情緒，提示IIR的泛化效應可能具有持續性，但仍需通過縱向追蹤方法進行系統考察。

值得注意的是，雖然先前研究已關注IIR情緒調節的泛化效應，但鮮有研究探討IIR的泛化效應是否具有持續性。此外，以往關于泛化效應的研究采用個體的主觀報告，缺乏客觀的神經生理指標；對于持續效應的檢驗也多集中在策略形成后的較短時間（約20分鐘），尚不清楚其情緒調節效果及泛化效應是否的確具有可持續性。因此，本研究擬結合主觀自我報告的效價、喚醒度評分以及腦電指標（LPP），縱向考察IIR對被試當下及未來一周的情緒調節效果。具體而言，在被試成功習得IIR策略后（Day0），分別在第1、3、5、7天測量被試觀看不同負性情緒刺激（設定情境與非設定情境）時的主觀情緒體驗（效價和喚醒度），同時在第3、7天記錄他們的腦電活動。

本研究中，腦電指標主要關注個體在不同條件下的LPP波幅。LPP是在約 300ms 后出現的一個正走向的晚期ERP成分，它是研究情緒調節的重要神經表征之一（Dennisamp; Hajcak，2009；Fotiamp;Hajcak，20o8;Horanetal.，2013；Schonfelder etal.，2014）。不同區域的LPP，其心理意義可能不同。中央頂區LPP （centro-parietalLPP）與情緒體驗強度存在正相關，負性情緒下調時其波幅減小，反之增大（Cuthbertetal.，2000;Lietal.，2022;Schonfelderetal.，2014）。另一方面，額區LPP（FrontalLPP）則是認知努力程度的有效指標，付出的認知努力越多其波幅越大（Chen et al.，2020;Moser etal.，2014; Shafir et al.，2015）。因此，本研究將中央頂區LPP和額區LPP分別作為情緒調節和認知努力程度的生理指標。另外，已有研究表明，負性情緒易感性和情緒調節存在性別差異。例如，女性對負性情緒的易感性高于男性（Rozin et al.，1999;Yuan et al.，2009），且產生情緒問題或障礙的風險高于男性（Daly，2022;Zhang，R.，etal.，2023）。再如，女性相較于男性更傾向于使用非適應性情緒調節策略調節負性情緒（Nolen-Hoeksema，2012），且使用認知重評策略調節負性情緒的效果也不如男性（Domesetal.，2010）。還有一些研究表明，自動化情緒調節效果會受到性別差異的影響（Keyetal.，2022）。因此，本研究僅選取女性被試。

以往研究顯示，在主觀報告中，IR能有效降低個體的負性情緒體驗（例如Gallo etal.，2012;Maetal.2019），且出現泛化效應（Huangetal.，2020）；在ERP研究中，IIR導致中央頂區LPP波幅下降，但不會增大額區LPP波幅，且具有一定的持續調節作用（Chenetal.，2020）。另有研究表明，執行意圖在精神或心理疾?。ㄈ缇穹至寻Y、飲食障礙；Chenet al.，2019;O'connor et al.，2015;Tanis etal.，2022）、人際交往（Sternamp;West，2014）等方面具有長期的持續性影響，這間接證明IIR在負性情緒中也可能存在長期的持續效應。由此推測，IIR可能持續地降低個體的負性情緒體驗、喚醒水平和LPP波幅，且IIR的泛化效應可能具有持續性。

2 方法

2.1 被試

實驗前，根據前人研究，以 f=0.25 ， a=0.05 power =0.8 為標準，采用 G^* Power3.1.9.2對樣本量進行估計，在兩因素混合設計中所需樣本量為34。鑒于負性情緒易感性和自動化情緒調節存在性別差異（例如Key etal.，2022;Rozin etal.，1999;Yuanetal.，2009），且女性患情感問題或障礙的風險高于男性（Daly，2022; Zhang，R.，et al.，2023），本研究隨機招募了58名女性被試。在實驗過程中，5名被試中途退出，2名被試因抑郁癥狀嚴重或未認真填寫問卷被剔除，剩余有效被試51名。所有有效被試的視力或矯正視力正常，無色弱或色盲，均為右利手，均無精神病史和家族精神病史。被試到達實驗室后被隨機分到IIR組或被動觀看組（控制組），IIR組25名 （M=20.16 歲， SD=2.25 歲），控制組（controlgroup，CG） 26名 （M=19.46 歲， SD=1.39 歲）。在IR習得及習得后階段，兩組被試在每次實驗前的情緒特質和情緒狀態均無顯著差異（見網絡版附錄附表1、附表2）。所有被試均被告知實驗的主要流程，并閱讀和簽署了實驗知情同意書。本研究已得到四川師范大學人類研究倫理委員會的批準。

2.2 實驗材料

（1）刺激材料。參照以往研究（Chenetal.，2020;Huangetal.，2020），血腥和非血腥圖片分別作為設定和非設定的負性情境，中性圖片作為控制條件。三種圖片（各200張）均來自國際情緒圖片庫（International Affective Picture System， IAPS; Langetal.，1999）、中國情緒圖片庫（ChinaAffectivePictureSystem，CAPS；白露等，2005）以及網絡。所有圖片經過圖像處理軟件（Photoshopcc2019）調整為 540×405 （像素）大小。正式實驗前，隨機招募31名有效被試（女性）對600張圖片的效價（ 1= 極其愉快， 9= 極其不愉快）、喚醒度（ 1= 極其平靜， 9= 極其不平靜）、血腥 （1= 一點也不血腥， 9= 極其血腥）厭惡（ 1= 一點也不惡心， 9= 極其惡心）和恐懼0 1= 一點也不恐懼， 9= 極其恐懼）程度進行9點評分。最終，根據評定結果（見表1）篩選出350張圖片作為正式實驗的材料（血腥和非血腥圖片各100張，中性圖片150張）。其中血腥和非血腥圖片的效價、喚醒度、血腥、厭惡和恐懼程度顯著高于中性圖片（20 （pslt;0.001 ， dsgt;0.700 ，而血腥與非血腥圖片之間僅血腥程度存在顯著差異 （plt;0.001 ， d=2.587 。在正式實驗中，血腥、非血腥和中性圖片各30張。為避免各實驗間的圖片重復率過高，5次實驗相互之間的圖片重復率低于 6% 。

表1材料評定結果

注：正式實驗前隨機招募37名女性被試進行圖片評定，其中6名被試因實驗設備故障未獲得完整數據，最終剩余31名有效被試。表中 p 指血腥與非血腥圖片之間在圖片評定各維度的差異顯著性。

（2）正負性情緒量表（PositiveandNegativeAffectSchedule，PANAS）。采用由Watson等（1988）編制、黃麗等（2003）修訂的正負性情緒量表的中文版評定正負性情緒狀態。該量表包括正性情緒（PA）和負性情緒（NA）兩個維度，共20個條目，采用Likert5點等級評分（ 1= 幾乎沒有， 5= 非常強烈）。

該量表在中國人群中具有良好的信效度（黃麗等，2003）。本研究中的信效度見表2。被試需在每次實驗前填寫該量表（共5次）。

（3）狀態-特質焦慮問卷（State-Trait AnxietyInventory，STAI）。采用由Spielberger等（1983）編制的狀態-特質焦慮問卷的中文版（汪向東 等，1999）評定特質焦慮和狀態焦慮，該量表包括特質焦慮分量表（TAI）和狀態焦慮分量表（SAI），共40個條目。每個分量表中正性和負性情緒維度各10個條目，采用Likert4點等級評分（ 1= 完全沒有， 4= 非常明顯），正性情緒維度的條目均為反向計分題。該量表具有較好的信效度，可作為評估焦慮的有效工具（汪向東等，1999）。本研究中的信效度見表2。特質焦慮分量表只需被試在第一次實驗前（IIR習得前填寫，而狀態焦慮分量表則需被試在每次實驗前填寫（共5次）。

（4）貝克抑郁量表第二版（BeckDepressionInventorySecondEdition，BDI-II）。采用由Beck等（1996編制、王振等（2011）翻譯的貝克抑郁量表第2版中文版評定抑郁情緒。該量表共21個條目，采用0～3點評分，量表總分小于13分為無抑郁癥狀。該量表具有良好的信效度，能夠有效評估抑郁癥狀（王振等，2011）。本研究中的信效度見表2。該量表僅需被試在第一次實驗前填寫。

（5）情緒表達量表（Emotion Expression Scale，EES）。采用由Kring等（1994）編制的情緒表達量表評定情緒表達。該量表共17個條目，采用Likert6點等級評分（ 1= 從不， 6= 總是），總分越高情緒表達程度越高。本研究中的信效度見表2。該量表僅需被試在第一次實驗前填寫。

（6）情緒調節問卷（EmotionRegulation Questionnaire，ERQ）。采用由Gross和John （2003）

編制、王力等（2007）修訂的情緒調節問卷中文版本。該量表包括認知重評（6個條目）和表達抑制（4個條目）兩個維度，采用Likert7點等級評分（ 1= 非常不同意， 7= 非常同意）。該量表具有良好的信效度，是評估情緒調節的有效工具（王力 等，2007）。本研究中的信效度見表2。由于IIR涉及認知重評，本研究重點關注認知重評維度的評定（ERQ-R）。該量表僅需被試在第一次實驗前填寫。

（7）認知靈活性問卷（CognitiveFlexibilityScale，CFS）。采用由Martin和Rubin（1995）編制、齊冰等（2013）翻譯和修訂的認知靈活性問卷中文版評定認知靈活性。該量表包含12個條目，采用Likert6點等級評分（ 1= 非常符合， 6= 非常不符合），總分越高認知靈活性水平越高。該量表的信效度良好，可有效評估認知靈活性（齊冰 等，2013）。本研究中的信效度見表2。該量表僅需被試在第一次實驗前填寫。

2.3 實驗任務

本研究采用SAM評定任務（Self-AssessmentManikinsRatingTask，Bradleyamp;Lang，1994），考察IIR對于負性情緒的調節效果（如圖1）。該任務包含6個Block（血腥、非血腥和中性圖片各30張），每個Block隨機呈現15張不同類型的圖片（血腥/非血腥/中性），每兩個Block之間有1分鐘的休息時間。實驗流程如圖1，首先在屏幕中央呈現注視點（2～4 s），緊接著呈現4s的圖片（血腥/非血腥/中性圖片），隨后被試依次進行效價和喚醒度評分（均呈現5s）。

實驗程序采用E-prime3軟件編制，在19英寸的惠普電腦上運行（HPZ22nG2；屏幕分辨率 1920× 1080，刷新率 59Hz ，亮度35），電腦背景顏色為黑色，記錄被試對每張圖片（血腥vs.非血腥vs.中性）的效價（ 1= 非常愉快， 9= 非常不愉快）和喚醒度

表2本研究中各量表的信效度檢驗結果

注：PA表示正負性情緒量表的正性情緒維度;NA表示正負性情緒量表的負性情緒維度;ERQ-R表示情緒調節問卷的認知重評維度；ERQ-S 表示情緒調節問卷的表達抑制維度。采用主成分分析、方差極大正交旋轉方法得到了每個問卷的KMO 值、Bartlett球形檢驗結果、公因子（特征值 gt;1 ）的累積方差貢獻率和所有題項的因子載荷。

圖片示例

圖1SAM評定任務

注：彩圖見電子版，下同。

0 1= 非常平靜， 9= 非常不平靜）評分及腦電活動。被試在隔音的獨立實驗室完成實驗，眼晴與電腦屏幕距離約 100cm 。

2.4 實驗流程

IIR習得階段（DayO）：首先，正式實驗前被試需填寫知情同意書、個人相關信息及情緒相關問卷（見網絡版附錄附表1）。之后，所有被試被隨機分到IIR或控制組。IIR組被試通過默念的方式形成一個情緒調節目標（\"我不會感到厭惡\"），并建立基于執行意圖的認知重評（“如果我看到血，那么我將以醫生的視角來看待它\"），隨后默寫“我不會感到厭惡，如果我看到血，那么我將以醫生的視角來看待它”語句。而控制組僅觀看實驗指導語（認真感受圖片，對圖片進行評分\"。然后，兩組被試完成SAM評定任務練習（9個trial，非正式實驗的圖片），練習時要求IIR組被試在看到血腥圖片時說出習得的IIR語句。之后，指導兩組被試完成正式實驗，同時測量被試對情緒圖片的喚醒度評價、效價評價和腦電活動。最后，被試完成實驗后問卷調查，考察兩組被試的認知努力和情緒調節困難程度。

IIR習得后階段（Day1、Day3、Day5、Day7）：流程基本同IIR習得階段，差異之處在于：一是IIR習得后一周（第1、3、5、7天），兩組被試需到實驗室完成正負性情緒量表、狀態焦慮問卷和SAM評定任務，并同時記錄被試對情緒圖片的喚醒度評價、效價評價和腦電數據（第3、7天）。需要注意的是，IIR習得階段和IIR習得后階段每次使用的圖片材料各不相同（5次實驗相互之間的圖片重復率低于 6% ）。二是為探究IIR的長期持續效應，在IIR習得后階段，IIR組被試不再接受任何情緒調節相關的指示。

2.5 腦電數據采集與處理

采用64導 Ag/AgCL 電極帽（國際10-20系統;BrainProductsGmbH，Germany）記錄EEG數據，采樣率為 1000Hz 。帶通濾波范圍為 0.1～100Hz 。水平和垂直眼電分別置于右眼外側和左眼下方， FCz 作為在線參考電極，所有電極阻抗均低于 5kΩ 。

使用基于MATLAB2021a的EEGLAB（Delormeamp;Makeig，2004）對腦電數據依次進行以下處理：定位電極，恢復在線參考；剔除無用電極，以雙側乳突（TP9、TP10）作為離線重參考，降采至 500Hz ；濾波（帶通濾波 0.1～40Hz ，分段 （-200-4000ms） ，基線矯正 （-200～0ms） 。之后，針對壞段、壞導進行插值壞導和手動剔除。隨后，進行ICA分析（Delormeetal.，2007），剔除噪聲成分（眨眼、眼漂和頭動等），并剔除波幅超出 ±100μV 的偽跡信號（王婷等，2024;Righartamp;DeGelder，2008）。在IR習得階段，血腥條件中平均剩余 93.56% 的有效試次，非血腥條件中平均剩余 92.95% 的有效試次，中性條件中平均剩余 92.88% 的有效試次。在IIR習得后階段，血腥條件中平均剩余 92.88% 的有效試次，非血腥條件中平均剩余 92.20% 的有效試次，中性條件中平均剩余 92.42% 的有效試次。1名被試的數據由于偽跡過多（超過 40% 被剔除。最后，通過疊加平均得到ERP波形。參照以往研究，選取FCz和 Cz 兩點在 400～800ms 、 800～1100ms 時間窗內的平均幅值分別作為不同時間的額區 LPP 波幅（Ma et al.，2019;Shafir et al.，2015;Zhang，Y.，et al.，2023）；選取 CPz 上400～600 ms、600～1000 ms、1000～1500 ms、1500～2000 ms、2000～2500 ms、 2500～3000ms 、3000～3500ms.3500～4000ms 時間窗內的平均幅值分別作為不同時間的中央頂區LPP波幅（Dennisamp;Hajcak， 2009;Weinbergamp; Hajcak， 2010; Zhang，Y.，et al.，2023）。

2.6 統計分析

采用SPSS27.0 （IBM，Somers，美國）進行統計分析。首先，對控制組被試在IIR習得階段對情緒刺激的主觀評價，進行單因素重復測量方差分析。其中自變量為圖片類型（血腥vs.非血腥vs.中性），因變量為喚醒度和效價評分，旨在考察情緒啟動的有效性。其次，參照以往研究（Dennyetal.，2015;Liangamp;Lin，2023），IIR習得階段和習得后階段都采用重復測量方差分析，其中自變量為組別（IIR組vs.控制組）、圖片類型（血腥vs.非血腥vs.中性），因變量為喚醒度、效價評分和LPP波幅。此外，在每一時間點（Day0、Day1、Day3、Day5、Day7），對兩組被試的認知努力和情緒調節困難程度評分分別進行獨立樣本t檢驗，再對喚醒度、效價與中央頂區LPP進行相關分析。本研究設置顯著性水平 a=σ 0.05（雙尾），進行重復測量方差分析時，針對樣本不相等情況進行Greenhouse-Geisser矯正，事后比較采用Bonferroni矯正。

3 結果

3.1 操作性檢驗

為保證情緒圖片的確有效地誘發了被試的負性情緒，對控制組 （n=25） 在IIR習得階段對情緒刺激的主觀評價，進行了單因素重復測量方差分析。結果顯示，在喚醒度和效價上，圖片類型主效應顯著（如圖 2），喚醒度： F（2， 48）= 285.63 ， plt; 0.001， η_p²=0.922 ；效價： F（2，48）=85.02，plt;0.001 N_p²=0.780c 事后比較發現，血腥與非血腥圖片在喚醒度 （p=0.999） 和效價 （p=0.999） 評分上無顯著差異，但二者均顯著大于中性圖片 （pslt;0.001 ，說明情緒啟動有效。

3.2 主觀報告結果

在主觀報告分析中，2名被試因實驗設備故障導致實驗數據丟失，剩余有效被試49名，IIR組24名 （M=20.21 歲， SD=2.28 歲），控制組25名 （M= 19.44歲， SD=1.42 歲）。

3.2.1 IIR習得階段（Day0）

分別以效價和喚醒度作為因變量，進行2（組別：IIR組vs.控制組） ×3 （圖片類型：血腥vs.非血腥vs.中性）的重復測量方差分析。

結果顯示，在喚醒度和效價上，組別（喚醒度：F（1，47）=10.60 0 p=0.002 ， η_p²= 0.184 ；效價： F（1， （20號47）=8.26，p=0.006 0 η_p²=0.150 ）、圖片類型（喚醒度：F（2，94）=289.60， （2 plt;0.001 ， η_p²=0.860 ；效價： F（2， 94）= 162.34 ， plt;0.001 ， η_p²= 0.775 的主效應均顯著。另外，組別 × 圖片類型的交互效應顯著（如圖3A），喚醒度： F（2，94）=5.83，p=0.007，η_p²=0.110 效價： F（2，94）=2.16 0 p=0.030 η_p²=0.081 。簡單效應分析發現，在血腥和非血腥條件下，IIR組相比控制組有更低的喚醒水平（血腥： ；非血腥：p=0.005） 和負性情緒體驗（血腥： plt;0.001 ；非血腥：p= 0.054） ；但在中性條件下組間差異不顯著（喚醒度： p=0.110 ；效價： p=0.575， 。上述結果表明IIR組（vs.控制組）成功習得IIR，且IIR存在一定的泛化效應。

3.2.2 IIR習得后階段

參照IIR習得階段，分別以效價和喚醒度作為因變量，進行2（組別：IIR組vs.控制組） ×3 （圖片類型：血腥vs.非血腥vs.中性）的重復測量方差分析。

（1）Day1：結果顯示，在喚醒度和效價上，組別（喚醒度： F（1，47）=19.42 plt;0.001 ， η_p²= 0.292 效價： F（1，47）=26.26 plt;0.001 ， η_p²=0.358） 、圖片類型（喚醒度： F（2，94）=110.11，plt;0.001 0 η_p²=0.701 效價： F（2，94）=72.56 ， plt;0.001 ， η_p²=0.607） 的主效應均顯著。另外，在喚醒度上，組別 × 圖片類型的交互效應顯著， F（2， 94）= 3.93 ， p= 0.045 ， 0.077。在效價上，組別 × 圖片類型的交互效應邊緣顯著， F（2，94）=3.23，p=0.067，η_p²=0.06 。簡單效應分析發現（如圖3B），在血腥和非血腥條件下，IIR組相比控制組有更低的喚醒水平 （pslt;0.001） 和負性情緒體驗 （pslt;0.001） ；但在中性條件下組間差異不顯著（喚醒度： p=0.159 ；效價： p=0.190） 。

（2）Day3：結果顯示，在喚醒度和效價上，組別（喚醒度： F（1，47）=28.17 0 plt;0.001 ， η_p²=0.375 效價： F（1，47）=19.34，plt;0.001 ， N_p²=0.291 ）、圖片類型（喚醒度： F（2， 94）= 320.79 plt; 0.001 ， 0.872；效價： F（2， 94）= 150.23 ， plt; 0.001 ， 0.762）的主效應均顯著。另外，組別 × 圖片類型的交互效應顯著，喚醒度： F（2，94）=16.15. plt;0.001 ， η_p² =0.256 ；效價： F（2，94）=10.48 0 plt;0.001 ， η_p²= 0.182。簡單效應分析發現（如圖3B），在血腥和非血腥條件下，IIR組相比控制組有更低的喚醒水平（pslt;0.001） 和負性情緒體驗 （pslt;0.001） ；但在中性條件下組間差異不顯著（喚醒度： p= 0.107 ；效價： p=0.554） 。

（3）Day5：結果顯示，在喚醒度和效價上，組別（喚醒度： F（1，47）=30.11 ， plt;0.001 ， η_p²=0.390 效價： F（1，47）=29.24，plt;0.001 ， η_p²=0.384） 、圖片類型（喚醒度： F（2，94）=95.26 ， plt;0.001 ， η_p²=0.670 0效價： F（2，94）=67.38 ， plt;0.001 ， η_p²=0.589 的主效應均顯著。另外，在喚醒度上，組別 × 圖片類型的交互效應顯著， F（2，94）=6.93，p=0.007，η_p²=0.128， 。在效價上，組別 × 圖片類型的交互效應邊緣顯著，F（2，94）=3.26 0 p=0.066 0 η_p²=0.065 。簡單效應分析發現（如圖3B），在血腥和非血腥條件下，IIR組相比控制組有更低的喚醒水平 （pslt;0.001） 和負性情緒體驗 （pslt;0.001） ；但在中性條件下組間差異不顯著（喚醒度： p=0.127 ；效價： p=0.267 0

（4）Day7：結果顯示，在喚醒度和效價上，組別（喚醒度： F（1，47）=38.83 ， plt;0.001 ， η_p²=0.452 效價： F（1，47）=34.01，plt;0.001 ， η_p²=0.420） 、圖片類型（喚醒度： F（2， 94）= 315.93 ， plt; 0.001 ， η_p²= 0.870；效價： F（2， 94）= 132.17 plt; 0.001 ， 0.738）的主效應均顯著。另外，組別 × 圖片類型的交互效應顯著，喚醒度： F（2，94）=32.97 ， plt;0.001 ，η_p²=0.412 ；效價： F（2，94）=13.76，plt;0.001 ， η_p²=

0.226。簡單效應分析發現（如圖3B），在血腥和非血腥條件下，IIR組相比控制組有更低的喚醒水平（pslt;0.001） 和負性情緒體驗 （pslt;0.001） ；但在中性條件下組間差異不顯著（喚醒度： p= 0.530 ；效價： p=0.486） 。

上述結果表明，在IIR習得后的第1～7天，IIR能夠持續降低喚醒水平和負性情緒體驗，且出現一定的泛化效應，該泛化效應在喚醒度（而不是效價）上較穩定。

3.3 ERP結果

在腦電數據分析中，因實驗設備故障或數據采集不當，4名被試的數據丟失；另有1名被試因偽跡較多（超過 40% 被剔除。最終，IIR組22名（ ?M=20.32 歲， SD=2.34 歲），控制組22名（ ?M=19.50 歲， SD= 1.47 歲）。

3.3.1 IIR習得階段（Day0）

以不同時間窗的額區LPP和中央頂區LPP為因變量，進行2（組別：IIR組vs.控制組） ×3 （圖片類型：血腥vs.非血腥vs.中性）的重復測量方差分析。

（1）額區LPP：在 400～800ms 上，組別主效應顯著（如圖4A、4B）， F（1，42）=9.62，p=0.003 0 η_p²= 0.186，表現為IIR組的額區LPP波幅顯著低于控制組。圖片類型主效應顯著， F（2， 84）= 22.88 ， plt; 0.001， ，表現為血腥圖片引發的額區LPP顯著大于非血腥和中性圖片，且非血腥圖片引發的額區LPP顯著大于中性圖片。不過，組別 圖片類型的交互效應不顯著 （p=0.318） 。

在 800～1100ms 上，組別主效應顯著， F（1，42）= 7.37， p=0.010 ， η_p²= 0.149 ，圖片類型主效應顯著，F（2，84）=51.86 ， plt;0.001 ， η_p²=0.553 ，組別 × 圖片類型的交互效應邊緣顯著， F（2， 84）= 3.25 ， p= 0.052， η_p²=0.072 。簡單效應分析發現（如圖4A、4B），在血腥和非血腥條件下，IIR組相比控制組有更小的額區 LPP 波幅（血腥： p=0.006 ；非血腥： p= 0.004）；但在中性條件下組間差異不顯著 （p=0.190） 。

（2）中央頂區LPP：各時間窗上的組別、圖片類型主效應及二者的交互效應結果見表3。組別主效應在 400～2500ms 上顯著 （pslt;0.050） ，圖片類型主效應在所有時間窗上均顯著 （pslt;0.001 ；均值與sD 值見網絡版附錄附表3），組別圖片類型的交互效應在 1000～2000ms 上顯著 （1000～1500ms;F（2， 84）=4.16 0 p=0.023 ， η_p²= 0.090 1500～2000ms; F（2，84）=3.36，p=0.043，η_p²=0. η_p²=0.074） 。簡單效應分析發現（如圖4A、4B），在 1000～1500ms 上，在血

腥和非血腥條件下，IIR組的中央頂區LPP波幅顯著低于控制組（血腥： p=0.002 ；非血腥： p=0.005） ！但中性條件下未發現組間差異 （p=0.421） 。在1500～2000ms上，在血腥和非血腥條件下，IIR組的中央頂區 LPP 波幅顯著低于控制組（血腥： p= 0.006；非血腥： p=0.029， ；但在中性條件下組間差異不顯著 （p=0.642） 。

上述結果進一步表明，IIR組（vs.控制組）成功習得IIR并消耗較少的認知資源，且IIR存在一定的泛化效應。

3.3.2 IIR習得后階段

Day3：方法同上，結果顯示（見表4），在額區LPP （400～1100ms）⊥ ，組別、圖片類型主效應顯著。在 400～800ms 上，組別主效應顯著如圖5A、5B）， F（1，42）=7.97 ， p=0.007 ， η_p²=0.159 ，表現為IIR組的額區LPP波幅顯著低于控制組。圖片類型主效應顯著， F（2，84）=26.97，plt;0.001 ， η_p²=0.391 ，表現為血腥與非血腥圖片引發的額區LPP波幅無顯著差異，而二者均顯著大于中性圖片。不過，組別 × 圖片類型的交互效應不顯著 （p=0.770） 。同樣，在 800～1100ms 上，組別主效應顯著（如圖5A、5B），F（1，42）=6.42 p=0.015 ， η_p²= 0.133 ，表現為IIR組的額區LPP波幅顯著低于控制組。圖片類型主效應顯著， F（2，84）=61.66 plt;0.001 ， η_p²=0.595 ，表現為血腥與非血圖片引發的額區LPP波幅無顯著差異，而二者均顯著大于中性圖片。不過，組別 × 圖片類型的交互效應不顯著 （p=0.793） 。

鑒于IIR習得階段發現IIR組的中央頂區LPP波幅僅在 400～2500ms 上顯著小于控制組，則習得后階段重點關注該時間段的IIR持續調節效果。各時間窗上的組別、圖片類型主效應及二者的交互效應結果見表4。組別主效應在 400～600ms （20 （F（1，42）= 16.10，plt;0.001 η_p²=0.277， ）、600～1000 ms （F（1，42）= 13.08， plt;0.001 ， η_p²=0.238） 和 1000～1500ms 0 F（1， （20號42）=5.19 ， 0 η_p²=0.110} 顯著（如圖5A、5B），都表現為IIR組的中央頂區LPP波幅顯著小于控制組（均值與 sD 值見表4。圖片類型主效應在所有時間窗上均顯著 （pslt;0.001 ，均值與 SD 值見網絡版附錄附表3）。但是，組別 × 圖片類型的交互效應不顯著 （psgt;0.300） 。

Day7：方法同上，結果顯示（見表4），在額區LPP（ 400～1100ms） 上，組別、圖片類型主效應顯著。在 400～800ms 上，組別主效應顯著（如圖5C、5D）， F（1，42）=4.93 ， p=0.032 ， η_p²=0.105 ，表現為IIR組的額區LPP波幅顯著低于控制組。圖片類型主效應顯著， F（2，84）=17.22，plt;0.001 ， η_p²=0.291 ，表現為血腥與非血腥圖片引發的額區LPP波幅無顯著差異，而二者均顯著大于中性圖片。不過，組別 × 圖片類型的交互效應不顯著 （p= 0.183） 。同樣，在 800～1100ms 上，組別主效應顯著（如圖5C、5D），F（1，42）=5.26，p=0.027，η_p²=0.111， ，表現為IIR組的額區LPP波幅顯著低于控制組。圖片類型主效應顯著， F（2，84）=44.26 0 plt;0.001 ， η_p²=0.513 ，表現為血腥與非血腥圖片引發的額區LPP波幅無顯著差異，而二者均顯著大于中性圖片。不過，組別 x 圖片類型的交互效應不顯著 （p=0.304） 。

在中央頂區LPP（ 400～2500ms） 上，組別和圖片類型的主效應顯著 （pslt;0.050 ，見表4）。組別 × 圖片類型的交互效應僅在 400～600ms 上顯著， F（2， 84）= 3.35， p=0.043 ， η_p²=0.074 。簡單效應分析發現（如圖5C、5D），在血腥、非血腥和中性條件下，IIR組的中央頂區 LPP 波幅顯著低于控制組（血腥： p= 0.020；非血腥： plt;0.001 ；中性： p=0.037; 。

上述結果表明，在IIR習得后的第1～7天，IR能夠持續降低額區LPP（ 400～1100ms） 、中央頂區LPP （400-1500ms） 波幅，但IIR泛化的持續效果并不穩定，僅在第7天 400～600ms 的中央頂區LPP波幅上出現。

3.4 實驗后調查結果

在IIR習得階段，IIR組與控制組之間報告的認知努力程度 （t（47）=-0.92 ， p=0.362; 和情緒調節困難程度評分 （t（47）=-0.06 ， p= 0.949） 沒有顯著差異。在IR習得后階段，出現IIR組的認知努力程度和情緒調節困難程度評分逐漸低于控制組的趨勢（如圖6）。Day1：IIR組與控制組之間報告的認知努力程度 （t（47）=-1.80 ， p=0.078‰ 和情緒調節困難程度評分 （t（47）=-1.27 ， p=0.209） 沒有顯著差異。Day3：IIR組報告的認知努力程度顯著低于控制組（t（47）=-2.36，p=0.023 ， d=0.673 ，但兩組的情緒調節困難程度評分沒有顯著差異 （t（47）=-0.64 ， p= 0.528）。Day5：IIR組報告的認知努力程度和情緒調節困難程度評分顯著低于控制組（認知努力程度評分： t（47）=-3.41，p=0.001 ， d=0.974 ；情緒調節困難程度評分： t（47）=-3.00 ， p=0.004 ， d=0.857; 。Day7：IIR組報告的認知努力程度顯著低于控制組（t（47）=-2.30 0 p=0.026 ， d=0.656） ，但兩組的情緒調節困難程度評分沒有顯著差異 （t（47）=-1.79 0 。

表4IIR習得后階段額區與中央頂區LPP各時間窗中主效應與交互效應分析結果

3.5 相關分析結果

參照Yang等（2022）研究，進行喚醒度與中央頂區LPP（ 400～2500ms 的相關分析。結果顯示，喚醒度與中央頂區LPP波幅呈顯著正相關， β=0.83，plt; 0.001， 95%CI=[0.40，1.26] （剔除一個超出3個 sD 的異常值）。

一些研究發現，效價與LPP波幅的相關性不顯著（Hajcak etal.，2006；Schubringamp; Schupp，2019;Yenetal.，2010）；但另一研究卻發現，效價越負、LPP 波幅越大，效價越正、LPP波幅越大（Kesseletal.，2017）?；谏鲜鲅芯拷Y果，推測效價與LPP波幅之間可能呈非線性關系，因此，本研究采用非線性回歸分析探討二者的關系。結果顯示，效價與中央頂區LPP （400-2500ms） 波幅的相關性不顯著， β= 0.0 1，p=0.804 ， 95%CI=[-0.19，0.24] ?？梢?，喚醒度和效價與LPP的相關趨勢可能存在差異。

4討論

本研究采用主觀自我報告和腦電技術探討了IIR對于負性情緒的持續調節和泛化效應。結果顯示，在第0～7天，與控制組相比，IIR組對設定負性情境（血腥圖片）的情緒體驗和喚醒水平持續降低;且此調節效應也出現在對非設定情境（非血腥圖片）的喚醒度評價上；同時，在第0天、第3天和第7天，與控制組相比，IIR組的中央頂區LPPL 400～1500ms 和額區LPP（ 400～1100ms 波幅降低；且中央頂區LPP波幅與喚醒度顯著相關。綜上，IIR能持續調節負性情緒并產生泛化效應，且其泛化效果存在一定的持續性。

以往研究發現，中央頂區LPP和額區LPP分別是反映情緒體驗強度（Cuthbertetal.，2000；Hajcaketal.，2010;Shafir et al.，2016）和認知努力（Shafir et al.，2015;Wangetal.，2022）的有效指標。例如，個體的中央頂區LPP波幅與喚醒度呈顯著正相關（Cuthbertetal.，200O）；有證據顯示在實施自動化情緒調節策略后，個體的喚醒水平減弱伴隨中央頂區LPP波幅的下降（Chenetal.，2020）；而認知重評過程中個體的認知努力增加伴隨額區LPP波幅的增大（Moser et al.，2014;Wang et al.，2022）。與以往研究一致（例如Cuthbertetal.，200O），本研究發現中央頂區LPP波幅與喚醒度呈顯著的線性正相關，這為中央頂區LPP反映情緒強度的有效性增加了實證證據。本研究還發現IIR同時降低了由負性場景誘發的中央頂區LPP和額區LPP波幅，表明IIR在不增加認知努力的情況下有效調節了負性情緒。

同時，以往研究發現，在特定負性情境中習得的IIR情緒調節效應會泛化于非特定的負性情境中（Huangetal.，2020）。在此基礎上，我們不僅發現IIR的泛化效應，還進一步發現IIR的泛化效應具有一定持續性，即在第0～7天，IIR組（vs.控制組）對于設定負性情境（血腥圖片）的喚醒水平持續降低，且此效應同樣出現在非設定情境中。這可能由于個體在持續建立“目標 + 情境\"聯結的過程中，也將其聯結遷移到其他相似情境（Bielekeetal.，2018）。這一發現具有一定的創新性。一方面，可能推進和完善自動化情緒調節理論。具體而言，本研究結果不僅支持了無意識目標追求的自動化模型（Bargh，1990；Barghamp;Williams，2007），還有助于推動該理論的發展。無意識目標追求的自動化模型強調：自動化情緒調節能自動地、持續地和穩定地建立一種“目標 + 情境\"聯結，進而持續調節負性情緒。本研究進一步發現，IIR的泛化效應具有一定的持續性，能夠在不同負性情境中持續發揮作用。這一發現為未來研究提供了新視角，提示后續研究需深入探討這一現象的作用機制，進而擴展和整合理論。另一方面，可能促進情緒障礙患者的干預和治療。一些研究指出，抑郁個體的典型特征之一是認知努力匱乏（Horneetal.，2021;Tranetal.，2021）。已有研究發現IIR能幫助抑郁個體適應性地調節負性情緒（陳圣棟2020）。然而，IIR在抑郁與焦慮共病個體中的調節效果尚不明確。Yuan等（2023）的研究發現，自動化情緒調節（vs.有意情緒調節）在健康、亞臨床抑郁及臨床抑郁組中均表現出主觀情緒評定和LPP波幅的下降，表明自動化情緒調節具有跨群體的穩定性。本研究的探索性分析結果也支持了該結論，即IIR在高、低焦慮或抑郁個體中的情緒調節效果無顯著差異（詳見補充材料）。這一發現提示，IR可能在抑郁與焦慮共病個體的治療中發揮一定作用。然而，由于本研究的探索性分析基于較小樣本量，其研究結果仍需進一步驗證，為精準化干預提供更充分的實證支持。

不過，IIR 的持續性泛化僅穩定出現在喚醒度（而不是效價）上，這提示IIR泛化效應的持續性可能存在邊界條件，需進一步驗證。出現此結果的原因可能是喚醒度和效價之間存在一定差異。一些研究發現，雖然喚醒度與效價相關，但在生理喚醒上二者存在分離（Kronetal.，2015;Lang etal.，1993），且在自我報告中二者相關也是有限的（Itoetal.，1998）并有一定差異（見3.5相關分析結果）。另一原因可能是IIR的泛化過程受到自動化程度的影響。具體而言，在喚醒度和中央頂區LPP上，IIR泛化的效果呈逐步增強趨勢。其表現在喚醒度上，隨著時間推移，IIR組（vs.控制組）在非血腥條件下的情緒強度評分呈下降趨勢；在中央頂區LPP上，IIR泛化效應的時間進程加快，即在IIR習得階段，IIR的泛化效應出現在 1000-2000ms ，而在IIR習得后階段（Day7），其泛化效應出現在 400～600ms 。這表明隨著自動化程度的加深，其泛化效果會增強。因此，未來研究應關注IIR可持續泛化的邊界條件。

本研究另一創新之處在于，以往研究僅關注到IIR在較短時間內的持續效應（Chenetal.，2020，2021），而本研究結合主觀報告和腦電技術縱向追蹤發現，IIR對于負性情緒的調節具有持久性（穩定性），即一周后IIR仍能有效調節負性情緒（喚醒水平、負性情緒體驗和中央頂區LPP波幅持續下降），這擴展了以往研究（Chenetal.，2020，2021；Galloetal.2009），為IIR的有效性和穩定性提供了又一實證支持。受控-自動化情緒調節的時間加工過程模型認為，自動化情緒調節不僅在作用時間上比有意情緒調節更早，且在作用時長上比有意情緒調節持續時間更長（Chenetal.，2020；陳圣棟，2020）。雖然本研究未將IIR與有意情緒調節對比，但在一定程度上為該模型提供了證據，證實IIR的作用時長較持久。不過，為更好驗證并完善受控-自動化情緒調節的時間加工過程模型，未來可考慮將IIR與有意情緒調節進行對比，同時考察二者在持續性調節和泛化效應上的差異及其影響機制。

本研究存在一些局限性。其一，本研究僅采用女性樣本且樣本量較小，這可能導致結果推廣性受限，未來可考慮納入男性被試并增大樣本量，考察IIR持續調節負性情緒過程中的性別差異。其二，IIR持續調節和泛化作用的時間設置（一周）較短，不足以明確其邊界條件。后續研究應考慮延長時間，對比不同時間段的IIR情緒調節效果，這有助于促進IIR干預或臨床治療效果。其三，一些研究指出，練習會增強自動化情緒調節效果（陳圣棟，2020;Christou-Champietal.，2015）。本研究的練習次數較少，未來研究可考慮增加練習次數或對比不同練習次數中IIR的持續調節和泛化效果。其四，鑒于研究目的、相關研究進展及其他因素（如時間和被試招募難度），本研究僅對比了IIR組和控制組。未來研究可考慮將有意認知重評納入，并與IIR進行比較，以進一步增強研究結果的說服力。

5 結論

本研究結合自我主觀報告和腦電技術，縱向探究了IIR的情緒調節和泛化效果的持續性。核心結果表明，IIR能夠持續調節負性情緒并產生泛化效應，且其泛化效果存在一定的持續性。這一發現對推動和完善自動化情緒調節理論具有重要意義，對情緒障礙的干預與治療具有一定的臨床指導價值。

致謝：感謝編輯及審稿專家對論文初稿及修改稿提出的寶貴意見。感謝布魯塞爾自由大學博士生顏心雨在初稿撰寫階段所提供的建議，以及四川師范大學黃勇、黃瑞文、李南星、金夢準、鄧典、鐘佳希、胡涵、高欣、劉明楷，曲阜師范大學王奕橙、趙若蘭以及華盛頓大學鄭子偕在數據采集、分析和論文寫作過程中給予的幫助。

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Sustainable regulation effects of implementation intention-based reappraisal on negative emotions： Longitudinal EEG evidence

LI Yaqin1，2，DAI Jiajia1， GAO Wei1，YUAN Jiajin1，2 ^-1 Institute for BrainandPsychological Sciences，Sichuan Normal University;2Sichuan KeyLaboratoryof Psychologyand Behavior ofDiscipline Inspection and Supervision， Chengdu 61oo66，China）

Abstract

Implementation Intention-based Reappraisal （IR） is a novel automatic emotion regulation strategy that combines implementation intentions （if-then plans）with adaptive cognitive reappraisal to regulate negative emotions without increasing cognitive load.Moreover，this regulation efect can generalize from specified situations （if situations） to unspecified situations. However， previous studies have not focused on whether the generalization effect of IIR is sustainable.

To address this gap，this study utilized EEG technology in combination with a picture-viewing task to longitudinally investigate the emotion regulation effects of IIR in the present and over the following week， using participants'self-reported valence，arousal，and late positive potential （LPP）as indicators.Specificaly，51valid participants were randomly assigned to the IR group （25 individuals） and the control group （26 individuals）. The two groups performed a picture-viewing task and allparticipants' valence and arousal for picture stimuli were simultaneously recorded at both the IR acquisition phase （Day O） and the post-IIR acquisition phase （Day 1，Day 3，Day5，and Day 7），and their EEG activities for picture stimuli were recordedon Day O，Day 3，Day7. After data reductionand preprocessing，behavioral analysis included 49 participants （24 in the IIR group， 25 in the control group），and EEG analysis involved 44 participants （22 in each group）.

Subjective self-reported results revealed that，compared to the control group，the IIR group sustainably decreased valence and arousal ratings for bloody pictures （specified situations） from Day O to Day 7.

Furthermore， the diminishing effect of IIR on arousal also consistently appeared in unspecified situations （non-bloody pictures），suggesting that the generalization efect of IIR was somewhat persistent. The event-related potential （ERP）results showed that，compared to the control group，the IR group hadsmaller amplitudes of centro-parietal LPP （in the time window of 400～1500ms ） and frontal LPP （in the time window of 400～1100ms ）on Day O， Day 3，and Day 7，suggesting that the sustainable effect of IIR was stable on LPP indicators.Additionally， there was a significant positive correlation between centro-parietal LPP （in the time window of 400～2500ms ） amplitude and arousal. Together， these findings suggest that IIR exhibits sustainable regulation and generalization effects on negative emotions.

In conclusion， IIR could sustainably regulate negative emotions and produce generalization effects as evidenced by both behavioral and ERP indicators.This study provides additional evidence supporting the stability and effectiveness of IIR in emotion regulation. In addition，these findings contribute to advancing the theory of automatic emotion regulation. Specifically，the present study not only supports the auto-motive model of nonconscious goal pursuit and the temporal processing model of controlled-automatic emotion regulation， but also extends these theories by demonstrating the stability and generalization of IIR's effects on emotion regulation. Moreover， this study has certain clinical implications for interventions targeting emotional disorders. For example， IR may be an effective approach for treating co-morbid symptoms of anxiety and depressive disorders.

Keywordsemotionregulation，implementation intention-based reappraisal，sustainableeffct， generalizatioeffect， late positive potential

附錄：

附表1IIR習得前被試的情緒特質及狀態

注：所有變量均呈現平均值（標準差）;IIR和CG分別表示基于執行意圖的認知重評組和控制組；下同。

附表2IIR習得后階段被試在各實驗前的情緒狀態

注：PA表示正性情緒，NA表示負性情緒，SAI表示狀態焦慮;Day1、3、5、7分別表示IIR習得后的第1天、第3天、第5天和第7天；PA-Day7和NA-Day7丟失4份數據，IR組23名被試，控制組24名被試；SAI-Day7丟失2份數據，IR組24名被試，控制組25名被試；以上結果均進行了Bonferroni校正。

附表3IIR習得及習得后額區與中央頂區LPP各時間窗內圖片類型主效應分析