反馈评估的局部背景依赖效应：ERP研究*

2019-11-18朱树青贾世伟

心理学报 2019年11期

朱树青翟昱贾世伟

反馈评估的局部背景依赖效应：ERP研究

朱树青翟昱贾世伟

(山东师范大学心理学院, 济南 250014)

人脑对反馈的评估依赖于其所处背景。但是只能依赖整体背景(整个组块的结果范围), 还是可以依赖局部背景(单个试次的结果范围)进行评估, 目前并不清楚。本研究通过获益/损失线索操纵所在试次的反馈背景, 探讨反馈评估仅依赖整体背景, 还是可延伸到局部水平。25名被试参与实验。结果发现, 背景试次间变化时, 在获益背景下, ¥0 (负反馈)比+ ¥4 (正反馈)引发更负的FRN (feedback-related negativity); 在损失背景下, − ¥4 (负反馈)比¥0 (正反馈)引发更负的FRN。这一结果说明反馈评估以某线索背景中可能的结果为参考对象, FRN的背景依赖可以延伸到局部水平。结合前人研究, 推测任务类型和反馈真实性会调节背景依赖水平。在含真实反馈的主动性任务中, FRN的背景依赖效应可延伸至局部水平。

反馈评估; 反馈相关负波(FRN); 整体背景依赖效应; 局部背景依赖效应

1 前言

人们常常根据外部反馈信息来矫正自己的错误行为。外部反馈既可以在短时间内帮助人们觉察错误, 及时补救, 又可以在较长时间内帮助人们区分奖惩, 强化适应性行为。因此, 研究者们一直关注人脑是如何评估外部反馈的。反馈评估(feedback evaluation), 或称为结果评价, 是行为监控(performance monitoring)过程的一部分, 主要通过比较预期与实际结果来判断结果的好坏、得失等(Ullsperger, Danielmeier, & Jocham, 2014)。反馈评估有助于人们优化自己的行为方式和策略, 以便更快适应环境(Holroyd & Coles, 2002)。反馈评估在行为上通常表现为简单选择反应任务中的错误后减慢(Wang et al., 2015), 或时间估计任务中, 错误后时间估计调整量的增大(向玲, 王宝玺, 张庆林, 2012)。反馈评估的脑电(ERP)研究发现, 反馈相关负波(feedback-related negativity, FRN)可以作为神经生理指标, 用以考察反馈评估的神经机制(李丹阳, 李鹏, 李红, 2018; Sambrook & Goslin, 2015; Walsh & Anderson, 2012)。

FRN是一个分布于前额中部的负向偏转脑电成分, 最初发现于正确反馈和错误反馈所引发脑电波的差异(Miltner, Braun, & Coles, 1997)。这一差异出现于反馈后200~400 ms, 而波峰出现于250 ms左右(Gehring & Willoughby, 2002)。相对于有利结果, 不利结果, 如错误反馈、金钱损失会诱发更负的FRN (效价效应), 这一现象被称为好/坏二元分类评估(good/bad binary evaluation) (Gehring & Willoughby, 2002; Hajcak, Moser, Holroyd, & Simons, 2006; Holroyd, Hajcak, & Larsen, 2006; Yeung & Sanfey, 2004)。FRN的效价效应符合强化学习理论(reinforcement learning theory) (Holroyd & Coles, 2002)。最近有研究者认为, 正、负反馈诱发的脑电波的差异是正反馈诱发的奖赏正波(reward positivity, RewP) (Proudfit, 2015)导致的, 而不是因为负反馈诱发的负脑电成分。奖赏正波通常是FRN差异波(即负反馈引发的脑电成分减去正反馈引发的脑电成分)或采用主成分分析技术得到的, 而由于正、负反馈之后, 通常都会出现负偏向成分, 根据直观结果以及前人研究(Sambrook & Goslin, 2015; Walsh & Anderson, 2012), 本研究也把正负反馈诱发的脑电成分称作FRN。

反馈评估相关ERP研究中, 一个研究者们感兴趣的问题是人脑是如何判断好坏的呢？在不同实验背景下, 人脑对同一事件的价值评估是否相同呢？针对这些问题, 研究者们进行了相关研究。结果发现, 人在进行反馈评估时, 对同一事件的好坏界定是以该结果与同处一个背景下的其他结果相比较得出的相对价值(relative value)为判断标准, 因此FRN的好/坏二元评估是以背景依赖为基础实现的(Holroyd, Larsen, & Cohen, 2004; Kujawa, Smith, Luhmann, & Hajcak, 2013; Osinsky, Walter, & Hewig, 2014)。

Holroyd等人于2004年考察背景(context)对FRN波幅的影响, 首次探究反馈评估是遵循背景依赖还是背景独立这一问题。如果人在不同实验背景对某个反馈刺激的价值判断相同, 则其评估不受背景影响, 即背景独立; 如果人在不同实验背景, 对某个反馈刺激的价值评估是根据其在具体背景的相对价值来判断, 则其评估受到背景影响, 即背景依赖(Holroyd et al., 2004)。

Holroyd等人(2004)向被试呈现两个背景：“Win”背景, 被试可能获得一个大数额(+ +)、小数额(+)或者零金额(0)的金钱; “Lose”背景, 被试可能损失一个大数额(− −)、小数额(−)或者零金额(0)的金钱。“Win”背景和“Lose”背景采用组块间变化(block by block)的呈现方式。结果发现, 两种背景中相对更坏的结果引发的FRN都显著负于相对更好的结果。另外, 分析了被试对零金额的评估结果。零金额是“Win”背景中的最差结果, 也是“Lose”背景中的最好结果, 这是“0”的相对价值; 而其绝对价值都是“0”。结果发现“Win” 0比“Lose” 0引发更负的FRN。以上结果说明反馈评估是背景依赖的。Holroyd等人(2004)认为人判断行为表现好坏是根据期望水平, 而不是结果本身的客观价值(objective value)。Nieuwenhuis, Yeung, Holroyd, Schurger和Cohen (2004)也提出背景是通过影响人对结果的主观价值(subjective value)形成来影响FRN波幅的; Nieuwenhuis等人(2005)发现奖赏相关脑区, 如伏隔核、杏仁核也存在背景依赖效应。向玲、王宝玺、张庆林和袁弘(2008)发现FRN反映的是以赌注为基点的相对价值, 且比投注稍大或稍小的反馈无显著差异, 故研究者提出参照是以赌注为基点的区间而非一个点。

背景因素是如何影响结果评估过程的？Osinsky等人(2014)发现未选择选项结果是人们评估所选选项结果的重要背景因素。人们在评估所选选项结果时, 以未选选项结果为参照, 确定所选选项结果的相对价值, 相对更坏的结果引发了更负的FRN。而关于背景是如何发挥作用的, Osinsky等人认为人脑中存在一个内部参照系统, 通过不断结合分析反馈和环境信息, 对结果形成预期, 而早期评估通过期望来判断好坏。这一系统与Holroyd和Coles (2002)所提出的强化学习系统在概念上、功能上和结构上高度重叠, 都与对结果的预期高度相关。

Kujawa等人于2013年对背景依赖进行进一步探究, 提出FRN的背景依赖效应只能是整体(global)背景依赖, 还是可以发生在局部(local)背景水平这一问题。整体背景依赖指以同一组块(block)内所有可能结果为参照的背景依赖模式; 局部背景依赖是指以单个试次的所有可能结果为参照的背景依赖模式。以整体背景为参照, 参照标准不用时时变化, 相对固定和容易。而以单个试次的背景为参照, 需要在每个试次评估时提取本试次的背景, 参照标准时时变化, 更灵活但是难度也较大。

Holroyd等人(2004)研究中的“Win”和“Lose”背景为组块间变化, 因此该背景依赖效应可以认为是整体水平的。Kujawa等人(2013)采用添加线索的简单赌博任务, 线索为试次间变化(trial by trial)呈现。其中, 半绿半白色圆环线索表示被试处于获益试次, 50%可能获益(绿色上箭头), 50%可能不获益(“0”); 半红半白色圆环线索表示被试处于损失试次, 50%可能损失(红色下箭头), 50%可能不损失(“0”)。结果发现, 获益背景下, 零获益比获益反馈引发更负的FRN; 损失背景下, 零损失与损失反馈所引发的FRN无显著差异。跨线索比较发现, 零获益、零损失和损失反馈无显著差异, 零损失和损失反馈显著负于获益反馈。这一结果表明线索并未起作用, 人在进行结果评估时以整个组块所有可能结果为参照, 而非以现有线索背景下的本试次可能的结果为参照。因此该结果也支持背景依赖为整体水平, 而不是局部水平。然而, Angus等人(2017)同样采用添加线索和试次间变化的任务, 却发现无论获益背景或损失背景下, 该背景下相对坏比相对好的反馈引发更负的FRN。这表明线索是起作用的, 每种线索在本试次中形成相应背景, 人在评估结果时, 仅以所在试次的可能结果为参照, 该结果支持背景依赖为局部水平。因此, 局部水平的背景是否能影响结果评估, 结论还不统一。当人在进行结果评估时, 背景依赖效应是只能在整体水平上发挥作用, 还是可以延伸到局部水平即本研究所关注的问题。

为了探究该问题, 本研究改进了Kujawa等人(2013)的研究, 采用添加奖励线索的时间估计任务(估计1秒时间) (Mars, De Bruijn, Hulstijn, Miltner, & Coles, 2004; Miltner et al., 1997; 向玲等, 2012)。首先由每个试次开始时的线索决定所在试次为获益或损失背景, 然后根据被试时间估计的准确与否给予正确反馈或错误反馈, 最后通过分析反馈呈现后FRN来检验FRN背景依赖效应出现于整体水平还是出现于局部水平。数据处理参照Kujawa等人(2013)的研究。相对于Kujawa等人(2013)的研究, 本研究有两个改进：第一个是采用主动任务且反馈为真实反馈。Kujawa等人(2013)的研究中采用的简单赌博任务, 反馈为伪随机反馈。主动任务和真实反馈, 有利于提高被试的动机, 可以促进针对每个试次的精细加工; 第二个是增加试次数, 每个实验条件设置80试次。Kujawa等人(2013)的研究中每个条件20个试次。试次太少可能造成被试没有完全掌握线索的意义。通过增加试次, 可以促进被试对线索的加工, 改善对局部背景的使用。

如图1所示, 如果为局部背景依赖, 则每个试次中相对坏的结果比相对好的结果会引发更负的FRN, 也就是说, 获益背景中零反馈比获益反馈引发更负的FRN, 而损失背景中损失反馈比零反馈引发更负的FRN, 并且获益−零反馈比损失−零反馈引发更负的FRN (Angus et al., 2017)。如果为整体背景依赖, 则结果与Kujawa等人(2013)的结果类似, 以所有可能的结果为参照, 相对坏的结果(损失反馈和零反馈)比相对好的结果(获益反馈)引发更负的FRN, 无论所在试次线索如何(Kujawa et al., 2013)。