认知负荷对疼痛共情的影响：来自ERP研究的证据*

程家萍 罗跃嘉,2 崔 芳

(1深圳大学心理与社会学院,深圳 518060)(2深圳神经科学研究院,深圳 518057)

1 前言

共情(empathy)是指对他人情绪状态、感受、知觉的分享和理解,是一种“感同身受”的状态(Preston&de Waal,2002),而疼痛共情(Empathy for pain)则是指个体对他人疼痛的感知、判断和情绪反应。研究发现当个体看到或者想象他人遭受疼痛的时候,自己也会分享这种疼痛感受以及由疼痛诱发的负性情绪,从而对疼痛个体产生同情和关心(高雪梅,翁蕾,周群,赵偲,李芳,2015;Singer et al.,2004)。功能磁共振(functional magnetic resonance imaging,fMRI)研究发现,与观看他人处于不痛的情境相比,观看他人处于疼痛情境的图片或者影像能够激活与被试自身感受疼痛所激活的疼痛矩阵(Pain Matrix)相重合的脑区,包括扣带前回,前脑岛,杏仁核等(Keysers,Kaas,&Gazzola,2010;Lamm,Decety,&Singer,2011;Singer et al.,2004)。事件相关电位(Event-Related potential,ERP)研究则发现,被试观看他人疼痛的图片与非疼痛图片在早期脑电成分N1,P2,N2和晚期脑电成分 LPP (late positive potential)上存在显著差异。疼痛图片会诱发更正的脑电成分(Fan &Han,2008;Meng et al.,2012,2013)。

关于共情的加工过程,知觉行为模型(Perception Action Model,PAM)认为共情过程是自动发生的,反应了情感分享(Affective Sharing)的神经活动(Preston&de Waal,2002)。在这个过程中,除非受到控制或阻碍,这种自动化的情绪分享不需要意识和努力就会自动发生。根据这个理论模型,共情的发生是自动的,不需要认知资源,因此不应该受到认知负荷的影响。而 Gu和Han (2007)发现,注意的参与会提高在观看他人疼痛图片时扣带前回/副扣带和右侧脑岛的激活程度,因此推测疼痛共情的加工,应该也包含自上而下的,非自动加工的成分(Gu &Han,2007)。Fan和Han在2008年提出疼痛共情从时间维度上分为两个阶段,早期的自动化加工阶段(380 ms以前)用于对他人疼痛的感知、情绪分享,晚期的认知控制阶段(380 ms以后),受到对疼痛线索的自上而下的注意调节(Fan &Han,2008)。

疼痛共情是灵活可变的,受到多种因素的影响和调节。比如注意(Fan &Han,2008;Gu &Han,2007),观点采择和认知评价(Lamm,Batson,&Decety,2007),社会背景(Akitsuki &Decety,2009),种族(Meiring,Subramoney,Thomas,Decety,&Fourie,2014;Sessa,Meconi,Castelli,&Dell'Acqua,2014),人际交互社会关系(Cui,Zhu,Duan,&Luo,2016;Kramer,Mohammadi,Donamayor,Samii,&Munte,2010),社会等级(Feng et al.,2016),责任感(Cui,Abdelgabar,Keysers,&Gazzola,2015)等。在相关的ERP研究中,也发现多种社会因素或认知因素会影响共情诱发的脑电成分。比如一项研究发现遭受疼痛个体的道德水平会影响 N2成分,对于不道德的对象,N2成分在疼痛和非疼痛条件下差异不显著,而对于非不道德的对象,两种条件的差异显著(Cui,Ma,&Luo,2016)。还有研究发现了共情者的职业特征会影响早期成分 N1,相比普通人,医师对于他人的疼痛在N1成分上更加不敏感(Decety,Yang,&Cheng,2010)。而在众多的研究中,还没有研究探讨过认知负荷对疼痛共情的作用。

认知负荷(cogntive load)是工作记忆(working memory,WM)中涉及到的一个概念,假设人类的认知结构由工作记忆和长时记忆组成。其中工作记忆也可称为感觉记忆,它的容量有限,一次只能存储5～9条基本信息或信息块(Baddeley,2012;Shipstead,Harrison,&Engle,2015)。先前研究发现当个体执行某项认知任务的时候,在他们的工作记忆中储存着一个“加工权限”的信息,这个加工权限是对信息加工的认知控制,主要功能是提高对任务相关刺激的加工权限,同时抑制对任务无关的分心刺激的加工。负荷理论(Load Theory)提出,过高的工作记忆负荷会减少用于存储“加工权限”的认知资源,从而使得对分心刺激的加工得不到有效地抑制。因此与低认知负荷的条件相比,高认知负荷下,分心刺激会获得更多的注意,从而被更好的加工(Lavie,2011;Lavie,Hirst,de Fockert,&Viding,2004)。这一理论也得到了多项研究的结果支持,也就是发现高工作记忆负荷会提高对分心刺激的加工程度(Holmes,Mogg,de Fockert,Nielsen,&Bradley,2014;Konstantinou,Beal,King,&Lavie,2014;Lv et al.,2010)。

假想你正在默记一个新的电话号码,突然你的朋友一脸痛苦地冲进屋子里给你看他被割破的手指。此时你对他的疼痛的加工,与你无所事事,什么也没有默记的时候对他的疼痛的加工是否一样呢？事实上,在我们的日常生活中,我们的大脑持续进行着不同的任务加工,并在工作记忆中不断地保存和删除各种各样的信息。而他人的疼痛则通常是难以预期的,会突然出现并吸引我们的注意力。每个个体都需要经常在正在进行的认知任务和他人的情感(比如疼痛)之间来回转换。因此研究个体在不同的认知负荷下对他人疼痛信息的加工不仅具有理论意义也具有一定的现实意义。

在本研究中,我们采用具有高时间分辨率的ERP技术研究认知负荷对疼痛共情的调节作用,特别是在他人的疼痛作为分心刺激出现的时候。根据认知负荷理论,相比低认知负荷条件,高认知负荷会更多的消耗认知资源,减弱抑制无关刺激的高级认知功能,使得无关刺激不能被有效抑制从而获得更好的加工。由此本研究预测,相比低认知负荷条件,在高认知负荷条件下,他人的疼痛可能被更好的加工,体现在在高认知负荷条件下,可以更加有效的区分出疼痛和非疼痛刺激。而在低认知负荷条件下,由于无关刺激的加工被抑制,可能导致疼痛刺激和非疼痛刺激不能被有效区分。具体到 ERP成分,我们预期,在疼痛共情相关的成分上,诸如N1,P2,N2 或LPP上可能发现认知负荷和图片类型的显著交互作用。交互效应体现在高认知负荷下,疼痛与非疼痛图片差异显著,而低认知负荷下疼痛与非疼痛图片差异不显著。如果认知负荷只影响疼痛共情加工的早期阶段,这个交互效应可能在早期成分 N1,P2或 N2上发现,如果只影响晚期阶段,则更可能在LPP成分上发现。

2 方法

2.1 被试

本实验共有 22名健康成人志愿者参与,均为右利手,无精神病史,视力正常或矫正视力正常。实验前均被告知了实验目的,并签署了知情同意书。本研究通过深圳大学医学院伦理委员会批准。被试在实验后获得一定金钱报酬。有5名被试因数据伪迹过多(超过15%)被剔除,17名被试数据有效,包括8名男性,9名女性,年龄在17～24岁之间(

M

±

SD

＝20 ± 2.4 岁)。

2.2 刺激材料

本实验采用图片作为刺激材料。图片展示了人体的手/前臂/脚在疼痛或不疼的情境下。本实验材料在之前的ERP研究中被使用(Meng et al.,2012,2013)。图中的情景均为日常生活中的常见情景,并且每种不疼的情景与疼痛的情景彼此对应(见图1)。疼痛图片与不疼图片各60张,每张的尺寸相同,均为9 cm × 6.76 cm (宽×高),图片精度为每英寸100像素。图片的亮度,对比度和颜色在疼痛和不疼图片之间进行了匹配。之前研究采用被试主观评定的方式证明了这两组材料在疼痛强度和唤醒度方面具有显著差异。疼痛图片在疼痛强度上的评分显著高于非疼痛图片(疼痛图片：6.08 ± 1.69;非疼痛图片：2.75 ± 1.48,

p

<0.001),在唤醒度上也显著高于非疼痛图片(疼痛图片：5.07 ± 1.03;非疼痛图片：3.72 ± 0.89,

p

<0.001)(Meng et al.,2012)。

图1 实验所用图片材料示例

2.3 实验设计

本实验为 2(认知负荷：高负荷,低负荷)×2(图片类型：疼痛图片,非疼痛图片)被试内设计。第一个实验因素是认知负荷：含有高负荷和低负荷两个水平。两种条件通过需要记忆的数字串长度来区分,高认知负荷条件下,数字长度为 6;低认知负荷条件下,数字长度为 2。实验中采用的数字串是由随机数字生成器生成的随机2位数120个和随机6位数120个。第二个实验因素是图片的类型：包含疼痛图片和非疼痛图片两个水平。实验共有 4个block。每个block有60个试次,4种条件随机呈现,出现次数均等,共240试次。每张图片重复2次。

2.4 实验程序

实验过程中,被试以自己感觉舒适的方式坐在光线柔和,安静隔音的房间内,面对一台15英寸的彩色液晶显示屏。在任务中,图片会呈现在黑色背景的屏幕中央。图片每次呈现时的尺寸为21.5 cm × 13.5 cm(宽×高),视角为12.8×7.7,被试距离屏幕80 cm。

被试被告知他们将完成一项记数字的任务,每个试次中,他们会在屏幕上看到一个6位或者2位的数字串,他们要记下数字串。数字串消失后,屏幕上会出现一张分心图片,他们只需要被动观看图片,不需要对图片做出任何反应。图片消失后,他们要在随后出现的两串数字中按键选择出与先前记住的数字串一样的选项。

实验流程如图2所示。首先呈现注视点“+”500 ms。接着呈现需记忆的数字串。白色数字串出现在黑色背景上,呈现 4000 ms。然后屏幕上会呈现500～800 ms的6位掩蔽符号“******”,以便确保视线广度的一致性。间隔500～800 ms的空屏后,呈现1000 ms的分心图片,图片消失后,间隔500～800 ms空屏,屏幕上会出现两个不同的数字串,被试要求对出现在屏幕上左右的两组数字串做出选择。认为左边的与记忆相符按“F”键,认为右边与记忆相符按“J”键,该屏在按键后消失。按键方式在被试之间平衡。两个试次之间有1500 ms的间隔。实验结束后,被试被要求完成共情量表：人际反应指针量表(Interpersonal Reactivity Index,IRI)(Davis,1983)。

2.5 数据采集与分析

采用德国Brain Products公司生产的ERP记录与分析系统,按国际10-20系统扩展的64导电极帽记录被试的脑电活动情况(EEG),接地点位于 AFz点上,右眼外侧安置电极记录水平眼电(HEOG),左眼下安置电极记录垂直眼电(VEOG)。采用 AC采集,滤波带通0.05～100 Hz,采样频率为500 Hz/导。头皮与电极间阻抗小于5 kΩ。分析每个离线数据时,将记录时的左侧乳突参考转换为双侧乳突参考。自动校正水平眼电与垂直眼电,滤波通带为0.01～30 Hz。同时排除±80 μV的其他电极伪迹信号。分析时程截取图片刺激呈现前200 ms至呈现后800 ms,并以刺激图片呈现前200 ms作为基线。

本研究主要考察的是不同程度的认知负荷所造成的疼痛共情的差异。因此,ERP统计分析仅涉及分心图片出现的那一屏。分析的ERP成分包括：疼痛共情所诱发的早期成分：N1、N2、P2,以及反映疼痛共情认知加工的晚期成分：LPP。由于早期成分的波形较为尖锐,因此对N1,P2和N2成分采用基线−峰值进行度量,而晚期成分波形比较钝,因此对 LPP采用平均波幅进行度量。根据地形图,波形图以及相关文献选取电极点和成分分析的时间窗(Fan &Han,2008;Han,Fan,&Mao,2008;Meng et al.,2013)

N1选取的时间窗为100～160 ms,分析的电极点为 Cz、CP3、CPz、CP4。P2 选取的时间窗 170～230 ms,分析的电极点为 P3、P4、Pz、POz。N2选取的时间窗为220～280 ms,分析的电极点为Cz、C1、C2、FCz、FC1、FC2、CPz、CP1、CP2。LPP 成分选取的时间窗为 550～700 ms,选取的电极点为 C3、C4、CP3、CPz、CP4。

统计分析采用IBM SPSS Statistics 22。描述性统计量表示均为均值±标准误。行为数据以被试的按键反应时和正确率为指标,分别对两种因变量进行了 2(认知负荷)× 2(刺激图片)重复测量方差分析。对 ERP成分进行了认知负荷(高,低),图片类型(疼,不疼)和电极点的被试内三因素重复方差分析。

F

值比率的自由度是通过 Greenhouse-Geisser检验矫正的,统计数据差异值显著的

p

值小于0.05。事后比较的Bonferroni校正

p

值小于0.05。

图2 实验流程图

3 结果

3.1 行为数据

3.1.1 反应时

统计数据见表1。认知负荷主效应显著,高负荷条件下的反应时长于低负荷条件下的反应时。

F

(1,21)=195.39,

p

<0.001,η²=0.899。图片类型上主效应显著,疼痛图片的反应时长于非疼痛图片的反应时。

F

(1,21)=4.88,

p

=0.038,η²=0.181。认知负荷与疼痛共情交互效应不显著。

表1 被试在不同条件下的平均任务表现(M ± SE)

3.1.2 正确率

采用了2(认知负荷：高负荷、低负荷)×2(图片类型：疼、不疼)的二因素重复测量方差分析,发现认知负荷上主效应显著

,F

(1,21)=42.17,

p

<0.001,η²=0.657。高认知负荷的准确率低于低认知负荷的准确率。图片类型上主效应不显著,图片类型与疼痛共情交互效应不显著。

从行为数据来看,高认知负荷与低认知负荷下被试的记数字正确率与对数字图片选择的反应时间均差异显著,这表明本实验设计中,对高低认知负荷条件的区分是有效的。

3.2 电生理数据

实验中一共有4个条件,分别是：高认知负荷疼痛图片(high load-pain picture,hp);高负荷非疼痛图片(high load-no pain,hn);低负荷疼痛图片(low load-pain picture,lp);低负荷非疼痛图片(low load-no pain,ln)。

N1上发现电极点主效应显著

,F

(1,16)=7.99,

p=

0.001,η²=0.333。CP3 (−4.15 ± 0.61 µV)和 CP4 点(−4.80 ± 0.47 µV)波幅显著小于 Cz (−5.88 ± 0.61µV)、CPz (−5.91 ± 0.63 µV)的波幅。图片类型主效应边缘性显著,

F

(1,16)=3.63,

p

=0.075,η²=0.185。相同的认知负荷下,疼痛图片(−5.42 ± 0.52 µV)比非疼痛图片(−4.89 ± 0.56 µV)诱发的负波更大。P2上发现电极点主效应显著

,F

(1,16)=4.66,

p

=0.008,η²=0.226。P3 (3.34 ± 0.93 µV)、P4 (2.77 ±0.92 µV)、POz (2.18 ± 0.93 µV)点的波幅显著大于Pz 点(1.40 ± 0.93 µV)。我们在 P2 成分上发现认知负荷与图片类型交互效应显著

,F

(1,16)=5.31,

p

=0.035,η²=0.249。高负荷下,疼痛图片比不疼的图片引发更大正波(

p

<0.001)

,

而在低负荷下两者差异不显著(

p

=0.755)(见图3)。N2上发现认知负荷与图片类型交互效应显著

,F

(1,16)=11.70,

p

=0.004,η²=0.422。在高负荷下,疼痛图片比不疼的图片会诱发更大负波(

p

<0.001),而在低负荷下疼痛图片与不疼图片的差异不显著(

p

=0.481)(见图3)。LPP上发现图片类型主效应显著,

F

(1,16)=7.77,

p

=0.013,η²=0.327。疼痛图片(4.58 ± 0.75 µV)比非疼痛图片(3.09 ± 0.60 µV)诱发了更大的正波。电极点与图片类型的交互效应显著,

F

(1,16)=4.82,

p

=0.008,η²=0.232。在 C3、C4、CPz 上,疼痛图片诱发的正波大于非疼痛图片C3 (

p

=0.007),CP3(

p

=0.005),CPz (

p

=0.003)。而在 C4 (

p

=0.076)和CP4 (

p

=0.158)上不同图片类型诱发的波幅之间没有显著差异。

图3 不同认知负荷下疼痛共情的脑电激活差异

3.3 相关分析

我们将每个被试在IRI问卷上的总得分以及4个分量表的得分与被试在两种认知负荷条件下疼痛图片与非疼痛图片条件下所诱发的波幅的差异做了斯皮尔曼等级相关分析。结果发现,在 N2成分上存在一个显著负相关：高认知负荷下,不同图片刺激所诱发的ERP波幅差异与IRI分量表中的个人烦恼(Personal Distress,PD)量表在CP2点上呈现显著负相关(

r

=−0.620,

p

=0.008)。也就是说,个体在 PD量表上得分越高,在高认知负荷条件下,疼痛图片和非疼痛图片诱发N2波幅的差异就越大。

除了以上报告的结果,我们没有发现其他显著的主效应或交互效应。

4 讨论

本研究采用 ERP技术考察认知负荷对疼痛共情加工过程的影响。结果发现,在高认知负荷下,疼痛图片诱发的早期成分N2和P2的波幅都明显大于非疼痛图片所诱发的波幅。而在低认知负荷下,两者的差异并不显著。这一结果说明认知负荷主要影响和调节疼痛共情的早期成分,同时也表明分心刺激(疼痛图片)在高认知负荷的条件下相比低认知负荷条件下获得了更好的加工,为认知负荷理论(Load Theory)提供了电生理方面的证据。

先前研究发现 P2成分对新奇刺激,特别是负性的新奇刺激具有敏感性,这种敏感性反映了负性新奇刺激获得了更多注意(Chen et al.,2008;Dowman,2007;Fields &Kuperberg,2012;Yang,Yuan,&Li,2010)。疼痛共情的研究中比较一致的发现P2成分对疼痛刺激更加敏感(Fan &Han,2008)。同时也发现看到他人疼痛诱发的 P2成分受到种族偏见的影响：相对于同种族人的疼痛表情,其他种族个体的疼痛表情的诱发的P2波幅更小,并且,P2波幅与疼痛引起的不适感和个体共情特质得分显著相关(Sheng &Han,2012)。在性别差异上,女性相比男性对他人的悲伤表情有更强的敏感性,也比男性诱发的 P2波幅更大,预示着女性对他人情感的早期情感分享更强(Luo et al.,2015)。在本研究中,低认知负荷情况下,P2成分无法区分疼痛刺激与非疼痛刺激,说明在这种条件下,疼痛刺激没有获得通常情况下的注意,没有被很好地加工,因此没有诱发相应的神经反应。而在高认知负荷条件下,疼痛刺激吸引了更多的注意,获得了更好的加工,从而有效诱发了更大的P2波幅,与非疼痛刺激区分开来。

先前研究表明,疼痛共情诱发的 N2成分与对他人疼痛的情感分享程度相关。例如,研究发现更有共情特质的女性比男性在看到他人疼痛时诱发的N2波幅更大(Groen,Wijers,Tucha,&Althaus,2013)。也有研究发现相较于其他种族成员,当面对同种族成员的疼痛时,N2的波幅会显著提高。研究者提出对非同种族人减少的N2波幅可能反映了对他人早期疼痛情感反应的抑制,而对同种族人波幅的提高则说明个体对与自身同种族成员的感受更敏感(Sessa et al.,2014)。总之,N2波幅被认为是对他人疼痛早期自动化加工的指标,也是疼痛共情的情感成分的生物标记(Chen,Yang,&Cheng,2012;Cheng,Hung,&Decety,2012)。在相关分析中,我们也发现当个体在PD分量表上得分越高,其在N2成分上对疼痛与非疼痛刺激的区分度也就越高。IRI的 PD分量表是用来测量由于看到他人疼痛而诱发的不适感程度的(Davis,1983)。先前研究表明,个体对他人负性情绪状态(例如疼痛)的过度自动分享会导致这种不适感的产生(Gallese,Keysers,&Rizzolatti,2004;Lamm,Batson,&Decety,2007;Preston &de Waal,2002)。本研究发现的这一显著相关也证明了在N2成分上对疼与不疼刺激的区分度确实在一定程度上反映了个体与他人疼痛的情感分享程度。在本研究中,在N2成分上,我们发现认知负荷与图片类型的交互作用是显著的。只有在高认知负荷下,观看疼痛图片比观看不疼的图片会引发更大的负波,而在低认知负荷下则没有这一效应。该结果说明,相比于低认知负荷,在高认知负荷下,被试对图片刺激的加工更好,对两种图片的区分度更高,疼痛图片会引发观察者更强烈的自动情感分享。

LPP是一个晚期正成分,主要反映了共情加工的第二个阶段,也就是对他人的疼痛进行认知加工和评价的阶段(Fan &Han,2008)。在当前研究中,我们发现疼痛图片比非疼痛图片诱发了更大的LPP波幅。这一发现与先前研究一致,表明了疼痛刺激由于其在进化上的重要意义,在这一阶段获得了更好的加工。在这一成分上,我们没有发现显著的认知负荷相关的主效应或者交互效应,说明认知负荷对疼痛共情加工的晚期阶段没有影响。

值得一提的是,我们注意到了当前结果与 Fan和Han (2008)以及一些疼痛共情经典研究之间存在差异。在这些经典研究中发现相比非疼痛图片,疼痛图片的波形有一个“正向偏移”,也就是诱发更小的N1,N2,更大的P2和LPP。然而在本研究中,我们发现疼痛图片诱发更负的N1和N2。在系统地检索文献之后,我们发现,疼痛图片相比于非疼痛图片有“正向偏移”这一结果在早期成分上的发现并不一致。有的研究发现疼痛图片比非疼痛图片诱发更负的N2(Suzuki,Galli,Ikeda,Itakura,&Kitazaki,2015;Cui,Zhu,et al.,2016;Cui,Ma,et al.,2016),也有研究没有在 N2上发现差异(Lyu,Meng,&Jackson,2014)。相比而言,而在LPP上发现的结果则是非常一致的：疼痛图片始终诱发比非疼痛图片更大的LPP。我们推测这种差异有可能是由于不同的范式和刺激材料造成的。这种不一致性也进一步说明,采用对疼与不疼的区分度,也就是疼与不疼的波幅差异是否显著作为疼痛共情的指标,比采用波幅的大小作为指标更加稳定和有效。在本研究中,低认知负荷对图片加工的干扰就没有体现在波幅的降低上,而是体现在了对两种图片的区分度降低上。此前也有很多研究采用对疼痛和非疼痛刺激的区分(Cui,Zhu,et al.,2016;Meng et al.,2012;Ibáñez et al.,2011)来判断在哪种情况下,图片被更好的加工。

信息加工系统不是一个单一的系统,而是一个多重系统且每个子系统都有各自有限的加工能力,也就是我们常说的资源。当某一认知系统或者知觉系统内的有限资源被过度占用的时候,其他需要同一系统内资源的任务就会受到阻碍,因为没有足够的资源使用了。Lavie的负荷理论指出,当知觉负荷(perceptual load)较高的时候,对同一感觉通道的无关刺激的加工就会减弱。因为没有足够的知觉资源去加工无关刺激了。也就是说,知觉负荷的增加会减少无关刺激干扰(distractor interference)(Lavie&Tsal,1994)。除了知觉负荷,另外一种负荷就是认知负荷,这一机制主要依赖于高级认知功能,例如工作记忆。用于保持对目标刺激的高度注意,从而保证次级的信息不会夺去注意资源。与知觉负荷不同的是,在当认知负荷高的时候,用于调控注意指向的高级认知资源都被占用了,从而无法对无关刺激进行有效地抑制,我们就会更容易受到无关刺激的干扰。也就是说,高认知负荷下无关刺激会获得更好的加工(Lavie,2011;Ahmed &de Fockert,2012;Lavie et al.,2004)。多项研究支持了这一理论,例如,研究者发现在高记忆负荷下,分心面孔的干扰增加(de Fockert,Rees,Frith,&Lavie,2001)。也有研究发现随着工作记忆负荷水平的增加,无关干扰产生的注意捕获的程度增大(张斌,张智君,蔡太生,2011)。一项针对年轻驾驶员的研究发现,个体的工作记忆广度越大,在相同的认知负荷下,受到无关刺激的影响越小(Ross et al.,2014)。这也从另一个角度说明,认知负荷会影响对无关刺激的抑制。在我们的实验中,高认知负荷下记忆数字串需要消耗的认知资源更多,从而导致没有足够的认知资源用于抑制对分心刺激的加工。同时,疼痛图片作为一个具有高唤醒度的负性刺激,在没有受到有效抑制的情况下,更容易获得注意,从而被更好地加工。因此,在早期成分上P2和N2上,疼痛图片和不疼痛图片被有效地区分开了。而在低认知负荷条件下,有足够的认知资源去抑制对分心刺激的加工,个体可以很好地集中注意力在对数字串的记忆上,而不被无关刺激吸引。即使疼痛图片具有较高唤醒度,也没有获得更多的注意,因此在低认知负荷条件下,疼痛图片与非疼痛图片没有差异。相关分析的结果也支持这一点：在高认知负荷下,对图片加工程度高,对疼与不疼的区分度也高,更高的自动情感分享导致了更高的个人烦恼程度,反映在N2波幅差异与PD得分相关显著。而在低认知负荷下,对图片加工程度低,对不同图片区分度低,波幅差异相关也不显著。

综上所述,我们的研究发现认知负荷对疼痛共情是有调节作用的。这一影响主要集中在疼痛共情的早期成分N2和P2上。相比低认知负荷条件,在高认知负荷条件下,他人的疼痛会获得更多的注意,并被更好的加工,从而在疼痛共情的早期阶段诱发更加强烈的情绪分享。这种差异可能是由于在高认知负荷条件下,认知资源被过度占用,从而无法有效的抑制对分心刺激的加工所导致,这一结果为注意的负荷理论提供了证据。

5 研究局限与展望

本研究也存在几处问题和局限。首先,在剔除5名伪迹过多的被试后,样本量为17,在现今ERP研究中相对较小。未来的研究可以扩充样本量,以增强研究结果的可靠性。其次,本研究忽略了个体差异对结果的可能影响。其中最重要的是个体工作记忆能力的影响,由于样本量较小的缘故,这个影响会特别突出。在今后的研究中,一方面,我们可以在增加样本量的基础上,进一步丰富个体差异相关测量,比如所有被试工作记忆成绩,多种共情问卷得分等。并通过相关分析去寻找这些个体差异在ERP成分上的反映。另一方面,当前研究中使用的认知负荷是不具有情绪性的数字,那么,我们可以探讨当认知负荷是具有情绪性的信息时,甚至是与疼痛相关的刺激时,这样的认知负荷会如何影响随后的疼痛共情加工。

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