过度使用社交媒体损害认知和注意力的机制研究进展

韩文章 胡博 李雨婷 王文

[摘要] 目前，学生最常用的电子阅读媒介是社交媒体。神经科学和心理学研究表明，过度使用社交媒体显著降低个体认知和注意力，但其内在机制尚存在争议。以往的研究采用单一模态影像技术和神经心理分析技术，无法全面分析过度使用社交媒体对认知功能产生的影响。脑电图-功能磁共振成像（EEG-fMRI）同步采集和动态大脑功能网络分析技术有望用于探讨碎片化阅读损害认知和注意力的神经影像学机制。本文主要就过度使用社交媒体损害认知和注意力的机制及其研究方法做一综述。

[关键词] 认知障碍;注意力;超媒体;脑电描记术;磁共振成像;综述

[中图分类号] R741  [文献标志码] A  [文章编号] 2096-5532（2020）06-0754-03

doi：10.11712/jms.2096-5532.2020.56.180 [开放科学（资源服务）标识码（OSID）]

[网络出版] https：//kns.cnki.net/kcms/detail/37.1517.R.20201018.1635.002.html;

[ABSTRACT] Currently， social media is the most commonly used e-reading medium for students. Neuroscience and psychological studies have shown that excessive use of social media significantly reduces individual cognition and attention， but there are still controversies over its internal mechanism. Previous studies used single-modality imaging technology or neuropsychological analysis technology， which were unable to fully analyze the impact of excessive use of social media on cognitive function. Electroencephalography-functional magnetic resonance imaging synchronous acquisition and dynamic brain function network analysis techniques are expected to be used in exploring the neuroimaging mechanism of fragmented reading that impairs cognition and attention. This article mainly reviews the mechanism of excessive use of social media in impairing cognition and attention and related research methods.

[KEY WORDS] cognition disorders; attention; hypermedia; electroencephalography; magnetic resonance imaging; review

随着互联网和信息技术的不断发展，数字化阅读在我们的生活中愈加普遍。2019年第十六次全国国民阅读调查结果显示，我国成年国民数字化阅读率为69.3%，其中手机移动阅读率达73.7%，人均每天手机接触时间达84.87 min[1]。大学生是手机移动阅读的最大群体，手机使用率几乎达100%。通过智能手机获取最新资讯，进而接触和了解社会是大学生使用手机的主要目的[2]。在网络上，他们可以了解自己朋友的动态，并结交新的同伴[3-5]。网络在青少年发展中起着重要作用，因此需要关注青少年社交媒体的使用[6]。然而，神经科学和心理学研究表明，过度使用社交媒体会影响青少年大脑的正常发育[7]，每天过度使用社交媒体可损害注意力、记忆力和学习能力[7-9]，并与焦虑、抑郁状态密切相关[10]，严重影响工作与学习效率。所以，预防和纠正过度使用社交媒体导致的认知和注意力损害尤为重要。但是，社交媒体过度使用导致认知和注意力损害的量效关系及其神经机制尚不清楚[11]。近年来有研究采用影像技术对社交媒体过度使用导致认知和注意力损害的神经机制进行了探讨，本文主要就该机制及其研究方法进行综述。

1 过度使用社交媒体可能通过碎片化阅读影响脑功能

有研究发现，过度使用社交媒体显著降低认知和注意力，但其内在机制尚存争议[12]。既往研究显示，过度使用社交媒体让人们陷于多任务处理状态[13]。然而，多任务处理能否及如何影响认知和注意力并未有统一结论：2019年的研究认为多任务处理损害认知和注意力[12];新近研究并未提供多任务处理显著损害认知和注意力的证据[14];还有研究发现，多任务处理与多重感觉整合呈正相關[15]，可提高被试在注意力切换任务中的表现[16]。这些结果提示，可能有其他机制参与过度使用社交媒体损害认知和注意力的过程。

用户在使用社交媒体（如微博、微信）时，看到的信息大多简短、多样且不相关，此即碎片化阅读。碎片化阅读可有效提高信息访问效率，以便用户快速阅读感兴趣的内容[17]。然而，由于社交媒体的内容主要依赖用户分享，不同用户分享的内容完全不相关，阅读者的思维必须在这些零散内容间多次切换而不作深入思考。这导致阅读者的深度思考能力减弱，思维惰性增大;也导致青年阅读者认知负荷增加，认知能力受损[18]。因此，碎片化阅读可能是社交媒体导致认知和注意力损害的重要原因。然而，碎片化阅读如何影响脑功能，尚缺乏在体神经影像学证据。

2 單一模态神经影像技术和神经心理分析技术在机制研究中的运用  既往对过度使用社交媒体损害认知和注意力机制的研究主要集中于多任务处理影响脑功能。有研究显示，青少年和成年人使用社交媒体时，多任务处理导致调控注意力和具有抑制能力的右前额叶功能活动显著增加[19]。还有研究显示，经常使用互联网检索的老年被试，再次使用网络检索时，其前额叶皮质被广泛激活[20];不常使用互联网检索的老年被试，在连续使用互联网检索5 d后，其前额叶皮质也发现类似的广泛激活[21]。虽然碎片化阅读可能是过度使用社交媒体导致认知和注意力损害的重要原因，但既往研究侧重于使用社交媒体的多任务处理过程[14]。所以，目前尚缺乏碎片化阅读影响认知、注意力以及大脑功能和结构的研究。即使是有多任务处理影响认知、注意力和脑功能的研究，也多为横断面研究[22-23]，这些研究主要探讨了短期冥想对多任务处理导致认知和注意力损害的干预作用[24]，以及短期多任务处理提升被试的多任务切换能力[22]。这些研究结论易受环境和生活习惯等混杂因素的影响，并且没有纵向研究过度使用社交媒体对认知、注意力和脑功能的长期影响。采用单一模态影像技术，或只采用神经心理分析技术，或采用神经心理分析结合单一模态功能磁共振成像（fMRI）技术进行研究[21，25-27]，无法多角度解释碎片化阅读对认知功能的影响。在认知损害研究领域，以往研究发现： 2型糖尿病（T2DM）病人轻度认知损害（MCI）早期出现神经血管偶联（NVC）障碍[28]，随之出现以ALFF、ReHo、FC[29]以及脑熵值[30]等为代表的大脑功能状态改变，MCI后期则出现大脑结构的显著改变[29]。这些发现符合认知损害时大脑从功能到结构改变的神经生物学过程，但碎片化阅读是否可导致上述特征性和阶段性的功能和结构改变，目前尚无定论。因此，结合多模态影像技术，开展纵向研究，可以揭示碎片化阅读损害认知和注意力的神经影像学机制。

3 磁共振成像（MRI）和脑电图（EEG）的脑网络分析在机制研究中的应用前景  认知等高级脑功能活动依赖神经元→神经元集群→特定脑区→大规模皮质组织→全脑等多层次结构的协同运作，从网络角度才能比较全面地解析认知的脑结构与功能改变机制。基于MRI、EEG等无创脑成像技术的脑网络研究表明，分析脑结构和功能网络对阐明大脑认知功能具有重要意义[25]。fMRI、三维伪连续动脉自旋标记（3D-pCASL）以及结构磁共振成像（sMRI）是最常用的无创脑影像研究技术，分别反映大脑局部神经集群活动、脑血流灌注和脑结构改变[31-32]，以往用于研究各类疾病引起的大脑功能及结构的改变[33-35]。目前的多模态脑网络研究领域尚存如下问题：①fMRI的空间分辨率较高，但时间分辨率不足（秒级）[36]，高时间分辨率的EEG和高空间分辨率的fMRI同步采集（EEG-fMRI）已用于探讨认知损害的特征性脑功能网络改变[27]，有望克服上述缺陷;②既往采用fMRI技术分析脑功能网络改变，并不能反映fMRI最小解析时间段（秒级）内的动态大脑功能网络，从而无法反映大脑信息传递过程中的动态脑功能变化，采用滑动窗技术可以进一步分析动态的大脑功能网络[37]，结合小世界功能网络，将有可能揭示更为详尽的脑功能网络改变;③脑结构和功能网络参数众多，采用常规影像后处理技术无法充分利用这些参数，而借助人工智能技术，对参数进行降维处理，构建机器学习模型，将有可能充分利用脑结构和功能网络参数，开发高效的诊断体系[38]。

总之，结合EEG-fMRI和动态大脑功能网络分析技术探讨碎片化阅读损害认知和注意力的神经影像学机制，可能有助于筛选认知和注意力易损个体，为其早期干预提供影像学证据。

[参考文献]

[1] 中国新闻出版研究院全国国民阅读调查课题组，魏玉山，徐升国. 第十六次全国国民阅读调查主要发现[J]. 出版发行研究， 2019（6）：33-36，23.

[2] 袁少琪，孙文昊. 智能手机对大学生文化消费的影响探析[J]. 营销界， 2019（25）：145-147.

[3] KONIJN E A， VELDHUIS J. The handbook of psychology of communication technology[J]. Behaviour & Information Technology， 2015，34（12）：1215-1220.

[4] VALKENBURG P M， TAYLOR PIOTROWSKI J. How media attract and affect[J]. Journal of Children and Media， 2020，49（6）：1343-1348.

[5] NESI J， PRINSTEIN M J. Using social media for social comparison and feedback-seeking： gender and popularity moderate associations with depressive symptoms[J]. Journal of Abnormal Child Psychology， 2015，43（8）：1427-1438.

[6] WARTELLA E， BEAUDOIN-RYAN L， BLACKWELL C K， et al. What kind of adults will our children become？ The impact of growing up in a media-saturated world[J]. Journal of Children and Media， 2016，10（1）：13-20.

[7] CRONE E A， KONIJN E A. Media use and brain development during adolescence[J]. Nature Communications， 2018，9（1）：588.

[8] BAUMGARTNER S E， VAN DER SCHUUR W A， LEMMENS J S， et al. The relationship between media multitasking and attention problems in adolescents： results of two longitudinal studies[J]. Human Communication Research， 2018，44（1）：3-30.

[9] WARD A F. Supernormal： how the Internet is changing our memories and our minds[J]. Psychological Inquiry， 2013，24（4）：341-348.

[10] STORM B C， STONE S M. Saving-enhanced memory： the    benefits of saving on the learning and remembering of new information[J]. Psychological Science， 2015，26（2）：182-188.

[11] SILK J S， SIEGLE G J， LEE K H， et al. Increased neural response to peer rejection associated with adolescent depression and pubertal development[J]. Social Cognitive and Affective Neuroscience， 2014，9（11）：1798-1807.

[12] MESHI D， TAMIR D I， HEEKEREN H R. The emerging neuroscience of social media[J]. Trends in Cognitive Sciences， 2015，19（12）：771-782.

[13] OPHIR E， NASS C， WAGNER A D. Cognitive control in media multitaskers[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America， 2009，106（37）：15583-15587.

[14] 中国互联网网络中心. 中国互联网络发展状况统计报告[J]. 中国科技信息， 2018（5）：6-7.

[15] WIRADHANY W， NIEUWENSTEIN M R. Cognitive control in media multitaskers： two replication studies and a meta-Analysis[J]. Attention， Perception， & Psychophysics， 2017，79（8）：2620-2641.

[16] LUI K F， WONG A C. Does media multitasking always hurt？ A positive correlation between multitasking and multisensory integration[J]. Psychonomic Bulletin & Review， 2012，19（4）：647-653.

[17] ELBE P， SRMAN D E， MELLQVIST E， et al. Predicting attention shifting abilities from self-reported media multitas-king[J]. Psychonomic Bulletin & Review， 2019，26（4）：1257-1265.

[18] 温凤鸣. 移动互联網时代碎片化经典阅读的路径和方式[J]. 传播与版权， 2017（8）：120-122.

[19] 滕进芝. 青年思维习惯“碎片化”趋势审视[J]. 北京教育（高教版）， 2019（3）：15-18.

[20] MOISALA M， SALMELA V， HIETAJRVI L， et al. Media multitasking is associated with distractibility and increased prefrontal activity in adolescents and young adults[J]. Neuro-Image， 2016，134：113-121.

[21] SMALL G W， MOODY T D， SIDDARTH P， et al. Your brain on google： patterns of cerebral activation during internet searching[J]. The American Journal of Geriatric Psychiatry， 2009，17（2）：116-126.

[22] ALZAHABI R， BECKER M W. The association between media multitasking， task-switching， and dual-task perfor-mance[J]. Journal of Experimental Psychology. Human Perception and Performance， 2013，39（5）：1485-1495.

[23] LOH K K， KANAI R. How has the Internet reshaped human cognition[J]？ The Neuroscientist： a Review Journal Bringing Neurobiology， Neurology and Psychiatry， 2016，22（5）：506-520.

[24] BULLMORE E， SPORNS O. Complex brain networks： graph theoretical analysis of structural and functional systems[J]. Nature Reviews Neuroscience， 2009，10（3）：186-198.

[25] SMALL G， VORGAN G. Meet Your iBrain[J]. Scientific American Mind， 2008，19（5）：42-49.

[26] GORMAN T E， GREEN C S. Short-term mindfulness intervention reduces the negative attentional effects associated with heavy media multitasking[J]. Scientific Reports， 2016，6：24542.

[27] NAKAI Y， JEONG J W， BROWN E C， et al. Three- and four-dimensional mapping of speech and language in patients with epilepsy[J]. Brain： a Journal of Neurology， 2017，140（5）：1351-1370.

[28] HU B， YAN L F， SUN Q， et al. Disturbed neurovascular coupling in type 2 diabetes mellitus patients： evidence from a comprehensive fMRI analysis[J]. NeuroImage： Clinical， 2019，22：101802.

[29] SUN Q， CHEN G Q， WANG X B， et al. Alterations of white matter integrity and hippocampal functional connectivity in type 2 diabetes without mild cognitive impairment[J]. Front Neuroanat，2018，12：21.

[30] ZHANG X， YU Y， SHI Z S， et al. Increased resting state functional irregularity of T2DM brains with high HbA1c： sign for impaired verbal memory function[J]？ Brain Imaging and Behavior， 2020. doi：10.1007/s11682-020-00285-8.

[31] NEALON R S， HOWE P R， JANSEN L， et al. Impaired cerebrovascular responsiveness and cognitive performance in adults with type 2 diabetes[J]. Journal of Diabetes and Its Complications， 2017，31（2）：462-467.

[32] XU Y， WANG L M， HE J， et al. Prevalence and control of diabetes in Chinese adults[J]. JAMA， 2013，310（9）：948-959.

[33] HU B， WANG X， HE J B， et al. Structural and functional brain changes in perimenopausal women who are susceptible to migraine： a study protocol of multi-modal MRI trial[J]. BMC Medical Imaging， 2018，18（1）：1-8.

[34] DAI Y J， ZHANG X， YANG Y， et al. Gender differences in functional connectivities between insular subdivisions and selective pain-related brain structures[J]. The Journal of Headache and Pain， 2018，19（1）：24.

[35] CHUNG S J， SHIN J H， CHO K H， et al. Subcortical shape analysis of progressive mild cognitive impairment in Parkin-sons disease[J]. Movement Disorders， 2017，32（10）：1447-1456.

[36] TEWARIE P， LIUZZI L， O'NEILL G C， et al. Tracking dynamic brain networks using high temporal resolution MEG measures of functional connectivity[J]. NeuroImage， 2019，200：38-50.

[37] ALLEN E A， DAMARAJU E， PLIS S M， et al. Tracking whole-brain connectivity dynamics in the resting state[J]. Cerebral Cortex， 2014，24（3）：663-676.

[38] DAVATZIKOS C. Machine learning in neuroimaging： progress and challenges[J]. NeuroImage， 2019，197：652-656.

（本文編辑 马伟平）