在日常决策行为中，人们会根据以往的经验调整后续的决策行为^[1,2]。然而个体不仅可以从自身的先前经验中获得学习，也可以从他人的经验，即间接经验中获得学习^[3]。Canessa等^[4]研究发现，在间接学习中，个体也会调整后续决策行为。但由于个体差异的存在，行为调整的方式会产生不同，这样的差异背后存在怎样的脑机制，是否可以利用静息状态下的大脑活动预测个体的这种学习行为是本文主要关注的问题。

       静息态功能磁共振成像(resting-state functional magnetic resonance imaging，rs-fMRI)技术主要用于研究静息状态下大脑的神经活动^[5]。在对静息态功能成像的数据进行分析时，功能连接(functional connectivity，FC)与局部一致性(regional homogeneity，ReHo)是两个重要的指标。在以往的研究中，功能连接对具有空间间隔的脑区的神经水平相关进行探究，通常用于对不同脑区间功能整合的分析中^[6]；而局部一致性分析考察的是给定体素的时间序列与它相邻体素的相似性或一致性^[7]，通常用于探究个体在行为上产生差异的神经机制。

       前期研究认为，眶额叶皮层(orbitofrontal cortex，OFC)参与到价值评估的加工过程^[1]，从而在个体后续风险决策调节中起到重要作用；纹状体作为强化学习的重要脑区，能够预测后续的决策行为^[2,8]；而顶下小叶(inferior parietal lobule，IPL)作为注意控制和认知控制的脑区，对风险决策行为起到一定的调节作用^[9,10]。本研究预期在静息状态下，眶额叶皮层、纹状体和顶下小叶的活动可能与他人决策行为对个体情绪感受和后续风险决策的影响有关。

1　材料与方法

1.1　研究对象

       共有34名健康的右利手被试，其中2人的静息态脑成像数据头动过大，故最后有共计32名被试(平均年龄23.25岁，标准差为1.90，范围为19~25岁)的数据纳入研究，其中包含16名男性和16名女性，所有被试的视力或矫正视力正常，且无任何精神病史。所有被试都自愿参与本实验，并在研究开始前签署知情同意书。本研究已获得华东师范大学人体实验伦理委员会批准。

1.2　任务设计和实验程序

       实验共分为两天进行，这一信息实验前被试已知晓。第一天被试首先被告知其得到的报酬与任务的完成情况有关，即将任务中被试得到金币折合成人民币作为报酬，而后签署知情同意书。之后被试进行连续风险决策任务^[11]，其主要目的是让被试熟悉连续风险决策任务，并且收录每位被试的真实数据以作为第2天实验设置的参考点。任务共包含80个试次，在每一试次中，首先界面中会呈现8个箱子，其中7个箱子内有金币，一个箱子内有"鬼"，"鬼"的位置是随机的。被试被要求从左向右依次打开箱子，对于每一个箱子有2 s的时间决定是否打开(按键2为打开，1为停止)，如果在2 s内被试没有作出决定，则会自动打开当前箱子。如果被试主动停止打开箱子，会呈现结果界面，在此界面中将有一个蓝色框框住所有的箱子，被试不仅可以看到其在本试次中得到的金币，也会看到"鬼"的位置以及错失的金币个数；如果被试打开了装有"鬼"的箱子，则被试将损失在该试次中已经得到的金币，此时也会呈现结果界面，且界面中将有一个红色框框住所有箱子。而后要求被试在3 s内对于决策结果进行9点评分(-4代表极其后悔，4代表极其欣慰)界面(图1)。

       在第2天，被试首先进行静息态磁共振成像数据的扫描，之后完成改编的连续风险决策任务并对此任务态进行磁共振扫描。任务共有91个试次，每一试次中被试首先看到一个他人决策的客观结果，持续时间为4 s；接下来将呈现他人对此结果的情绪评分，在这一界面中，被试被要求根据他人的客观结果和主观情绪进行9点的情绪评分，持续时间为5 s；第3个界面为被试评分的反馈界面，持续时间为1 s；被试在最后一个界面中为自己进行风险决策，直接决定打开的箱子数目，但不会给予结果反馈，持续时间为3 s (图2)。

       实验中，被试被告知其在任务中看到的他人的决策结果和评分都来源于课题组在先前其他实验中采集的真实数据^[9]。事实上，这些他人的决策结果和情绪评分都是提前设置好的。课题组前期研究在对连续风险决策的客观结果进行衡量时利用了收益比(real gain percentage，RGP)这一指标^[9,11]，故在此程序设置中，通过对RGP大小的设置来操纵他人决策的客观结果。0≤RGP≤0.4为结果"差"条件，0.4<RGP<0.8为结果"一般"条件，0.8≤RGP≤1为结果"好"条件，每个条件中包含7种不同的RGP。同时，本研究操纵了他人的主观情绪这一变量，具体以每一位被试在第1天任务中的"RGP-情绪"回归方程(以情绪评分为因变量，以RGP为自变量)为基准，得到每一位被试在上述21种RGP上的评分估计值，将评分估计值加3设置为过度欣慰条件，持平为一般条件，减3为过度后悔条件。他人决策结果为"差"的7种RGP中，每种出现5次，其中他人感受为过度欣慰、正常比例为3∶2，共35个试次；他人决策结果为"一般"的7种RGP中，每种出现3次，他人感受为过度欣慰、正常和过度后悔基准的比例为1∶1∶1，共21个试次；他人决策结果为"差"的7种RGP中，每种出现5次，他人感受为正常和过度后悔的比例为2∶3，共35个试次。

       在完成整个实验后，被试将填写中文版的社会比较倾向量表，此量表包含两个子量表，分别测量个体对于在能力和观念两个方面的社会比较倾向。该量表在中国文化下具有良好的信度与效度，可以有效测量被试的社会比较倾向^[12]。

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图1  第1天任务。每一轮中首先呈现注视点，之后被试进行连续风险决策，界面中总共会出现8个箱子，被试被要求从左至右依次打开箱子，每个箱子有2 s的时间考虑是否打开(若在规定时间被试没有做出反应，则箱子会被自动打开)，当被试停止打开箱子或打开装有"鬼"的箱子，则呈现结果界面(3 s)，而后要求被试对于决策结果进行9点评分(3 s)
Fig. 1  The task of the first day. The fixation will be presented at first for each trial, and then participants were asked to do the sequential risk taking task. They were asked to open the boxes from left to right, and for each box participant has 2 seconds to consider whether to open the box or not. If they didn't open the box in 2 s, the box will be automatically opened. Once participants stopped to open or opened a box within "the ghost", the outcome of this trial will be shown for 3 seconds. After that participants have 3 seconds to rate for the results in a 9-point scale.

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图2  第2天任务。每一轮次中呈现注视点后，首先看到他人的决策结果，然后再呈现他人的情绪评分的界面，要求针对他人的结果和评分进行感受评分；在评分反馈后被试被要求选择此轮为自己开箱子的数目
Fig. 2  The task of the second day. After the fixation presented firstly in each trial, an outcome besides the rating of feeling of the others' was shown on the screen. Then the participant was asked to rate for the emotional feeling based on other' s outcome and feeling. At last, the participant was asked to choose the number of boxes he/she wanted to open.

1.3　磁共振扫描参数

       本研究中所有被试的脑数据采集于西门子3.0 T磁共振成像系统(Magnetom Trio TIM，Siemens，Erlangen，Germany)。首先进行定位像的扫描，然后利用T1加权成像序列扫描得到结构像数据，数据通过多平面重建序列(magnetization-prepared，rapid acquisition gradient echo，MPRAGE)进行采集，具体序列参数如下：TR=2530 ms，TE=2.34 ms，扫描层数为192层，层厚为1 mm，FOV=256 mm×256 mm，采集矩阵大小为256×256。最后进行的是静息态的fMRI数据扫描，扫描过程中被试需要闭上眼睛且保持不做思考的清醒状态。静息态fMRI扫描采用的是梯度回波平面成像序列(echo-planar imaging，EPI)，序列参数为：TR=2000 ms，TE=30 ms，FOV=192 mm×192 mm，采集矩阵大小为64×64，扫描层数为33层，层厚为4 mm，层间距为4 mm。

1.4　静息态fMRI数据分析

       本研究利用基于MATLAB环境下的DPARSFA工具包(Data Processing Assistant for Resting-State fMRI；http://www.restfmri.net/forum/DPARSFA)进行静息态脑数据的预处理和统计分析。

       首先进行的是实验预处理，过程分为以下几步：(1)删除前10幅全脑图，以排除因开始扫描时仪器不稳定所造成的影响；(2)时间层校正，以减少在一次全脑扫描中因各层之间扫描时间差造成的误差；(3)头动校正，以降低头动对数据带来的影响，具体操作为将功能像中的每一幅图与第一幅图进行对齐，当被试平动超过1.5 mm，或转动超过1.5°时，则认为该被试头动过大，数据需被排除；(4)将T1加权成像得到的结构像配准到头动校正后形成的平均EPI图像；(5)将功能像配准到MNI空间并以3 mm×3 mm×3 mm的体素进行重采样；(6)利用线性回归的方法以去除线性漂移造成的影响；(7)使用带通滤波(0.01~0.08 Hz)去除低频与高频噪声；(8)去除头动、白质、脑脊液等协变量带来的影响。

       对于功能连接的分析，首先使用工具包DPARSF执行。先使用6 mm半高宽的高斯核进行空间平滑。根据以往的研究和实验假设，确定了感兴趣区(region of interest，ROI)^[8]，分别为眶额叶皮层、纹状体和顶下小叶，接下来进行ROI分析，以左侧眶额叶皮层(MNI：-2，46，-12)、双侧纹状体(MNI：-16，14，-2)、(MNI：18，10，2)、右侧顶下小叶(MNI：34，-50，50)为圆心，构建6 mm为半径的种子点，计算种子点与大脑各体素之间的功能连接，并获得通过费舍尔Z转换(Fisher Z)的大脑功能连接图得出种子点之间的功能连接系数。通过SPSS统计分析工具对功能连接系数与行为结果进行Pearson相关性分析，得到相关系数并画出散点图，当P<0.05时，认为功能连接系数与行为结果有显著相关。而后进行进一步的检验，以上一步中得到相关的种子点的全脑功能连接图和行为指标进行相关分析验证结果。

       对于局部一致性的分析首先同样使用工具包DPARSF执行。本研究以27个体素作为一个团块进行计算，计算每个体素和周围26个体素的ReHo值，从而得到每个体素的ReHo统计图；之后将体素的ReHo值进行z变换以将脑数据进行归一化，具体做法即减去大脑均值后除以标准差；最后将所得到的ReHo统计图进行平滑，平滑核的半高宽设为6 mm^[13]。而后利用SPM8软件包将全脑ReHo值与行为数据进行相关性分析。

       对于上述脑成像数据的分析，当脑区激活水平通过体素水平(voxel level)[P<0.01(未校正)]及簇水平(cluster level)[P<0.05(family-wise error，FWE校正)]阈值的结果将被报告^[14]。

2　结果

2.1　行为结果

2.1.1　他人决策结果对个体情绪感受的影响

       行为结果发现，当他人得到优劣不同的决策结果时，被试的情绪感受差异具有统计学意义(F=254.582，P<0.001)，进一步进行配对t检验，结果发现当他人的决策结果为"差"时，被试的情绪评分(-2.19±1.02)显著低于"一般"时的情绪评分(0.54±0.52)[t (31)=14.28，P<0.001]，当他人决策结果为"一般"时的情绪评分显著低于"好"时的情绪评分(2.47±0.97)[t (31)=13.90，P<0.001](图3A)。

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图3  当他人决策结果为差、一般和好时，被试的情绪评分(A)和后续决策冒险性(B)(^***P<0.001)
Fig. 3  The rating of feeling (A) and the risk taking tendency of decision (B) after watch others' outcome(^***P<0.001).

2.1.2　他人决策结果对个体后续决策行为的影响

       本实验中，对于被试决策的冒险性定义为在同一试次中被试选择的开箱数目与他人所开箱子数目之差。行为结果发现，当他人得到优劣不同的决策结果时，个体在后续决策中的决策冒险性差异具有统计学意义(F=685.047，P<0.001)。进一步进行配对t检验，结果发现当他人决策结果为"差"时，被试的决策冒险性(3.22±0.50)显著高于"一般"时被试的决策冒险性(1.14±0.31)[t(31)=23.79，P<0.001]，当他人决策结果为"一般"时的决策冒险性也显著高于"好"时的冒险性(-0.68±0.43)[t (31)=20.98，P<0.001](图3B)。

2.2　静息态脑数据结果

2.2.1　功能连接分析结果

       ROI分析结果发现，左侧眶额叶皮层与右侧纹状体的功能连接系数与个体对能力维度的社会比较倾向之间呈正相关(r=0.489，P<0.01，图4A)；用当他人得到"一般"和"差"的决策结果时，被试的情绪评分之差衡量被试对他人不同决策结果的情绪敏感性，得到左侧纹状体与左侧顶下小叶之间的功能连接系数与个体对他人不同决策结果的情绪敏感性呈负相关(r=-0.504，P<0.01，图4B)。

       为了进一步验证ROI分析的结果，本研究还进行了全脑分析。左侧眶额叶皮层的全脑功能连接图与个体对能力维度的社会比较倾向进行相关分析发现，双侧纹状体(MNI：-15，6，0)、(MNI：15，6，15)(图5A，表1)的功能连接显著。同样对左侧纹状体的全脑功能连接图与情绪敏感性作相关分析，发现右侧顶下小叶(MNI：36，-48，48)(图5B，表2)的功能连接显著。全脑分析的结果印证了ROI分析的结果。

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图4  A：左侧眶额叶皮层与右侧纹状体种子点之间的功能连接系数与个体对能力维度的社会比较倾向量表分数之间呈正相关；B：左侧纹状体与右侧顶下小叶种子点之间的功能连接系数与个体对他人不同决策结果的情绪敏感性呈负相关
Fig. 4  A: The scores of the ability dimension of the social comparison orientation scale were positively correlated with FC between right OFC and right Striatum; B: The emotional sensitivity to others' outcome was negatively correlated with FC between left Striatum and right IPL.

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图5  A：左侧眶额叶皮层种子点的全脑功能连接与社会比较倾向量表分数之间进行相关分析得到的脑区：右侧纹状体；B：左侧纹状体为种子点的全脑功能连接与情绪敏感性之间进行相关分析得到的脑区：右侧顶下小叶(P<0.05，FWE校正)
Fig. 5  A: The correlation analysis between the whole brain functional connectivity of the left OFC and the scores of the ability dimension of the social comparison orientation scale showed of the result of right striatum; B: The correlation analysis between the whole brain functional connectivity of the left striatum and emotional sensitivity to others' outcome showed of the result of right striatum (P<0.05, FWE-corrected).

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表1  左侧纹状体种子点的全脑功能连接与对能力社会比较倾向分数进行相关分析得到的脑区
Tab.1  The result of correlation analysis between the whole brain functional connectivity of the left OFC and the scores of the ability dimension of the Social Comparison Orientation Scale

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表2  左侧纹状体种子点的全脑功能连接与情绪敏感性进行相关得到的脑区
Tab.2  The result of correlation analysis between the whole brain functional connectivity of the left Striatum and Emotional sensitivity to others’outcome

2.2.2　局部一致性分析结果

       局部一致性分析结果发现，右侧眶额叶皮层的ReHo值与行为改变敏感性呈负相关(图6A，表3)，抽取右侧眶额叶皮层的平均ReHo值，用其与行为改变敏感性作相关分析得到散点图(r=-0.553，P<0.005)(图6B)。

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图6  A：ReHo值与行为改变敏感性呈显著相关性的脑区(P<0.05，FWE校正)：右侧眶额叶皮层；B：右侧眶额叶皮层的平均ReHo值与行为改变敏感性的散点图，每一个点代表一个被试的数据
Fig. 6  A: Brain regions, right OFC, which exhibited significant correlations between ReHo values and the sensitivity of changing in risk-taking behavior; B:The scatter plot showed the correlation between the sensitivity of changing in risk-taking behavior and the averaged ReHo values in the corresponding region, each dots represented the data from one participant (P<0.05, FEW-corrected).

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表3  ReHo值与行为改变敏感性显著相关的脑区
Tab.3  Brain regions which exhibited significant correlations between ReHo values and the sensitivity of changing in risk-taking behavior

3　讨论

       本研究借助于静息态fMRI的功能连接和局部一致性分析方法，探讨他人决策行为对个体情绪感受和后续风险决策的影响。行为结果表明，他人的决策结果会对个体的情绪感受和后续风险决策行为产生影响。在情绪感受方面，随着他人的结果越来越好，个体会越来越欣慰；在后续决策行为改变方面，当他人得到的结果越差，即他人错失许多金币时，被试会在接下来的决策行为中冒险性增强，以避免同样的错失机会。对于风险决策的前期研究已经证明个体会根据自身的经验调整后续的风险决策^[1,9,11]，大量研究证明个体不仅会从自身经验中学习，也会根据他人的行为进行榜样学习^[2,3]，而通过本研究的结果发现，在风险决策方面，个体的确能从他人的决策行为中得到经验，产生情绪变化，并对后续的决策行为产生一定的影响。

       脑成像结果发现右侧纹状体和左侧眶额叶皮层的功能连接与个体对能力的社会比较倾向呈正相关，即纹状体和眶额叶皮层功能连接越强的个体，对自己和他人的能力方面进行社会比较的倾向越强。前人研究发现，纹状体与个体的动机性有关^[15,16]，另外也有研究发现眶额叶皮层可以利用对金钱刺激的奖赏进行价值编码，从而参与到决策中的价值整合和评估，做出较为理智的决策^[1,17,18]。因此，本研究结果有可能暗示纹状体和眶额叶皮层功能连接越强的个体，越容易产生比较和评估的动机，从而导致与能力有关的社会比较倾向越强。

       此外，脑功能成像结果还发现，左侧纹状体和右侧顶下小叶的功能连接与个体情绪反应的敏感性呈负相关，即纹状体和顶下小叶功能连接越强的个体，对于看到他人一般和差的结果时的情绪变化越小。如前文所述，纹状体与在进行决策时的动机性有关，而顶下小叶是认知控制中的重要脑区，尤其是在较为复杂的环境下起到注意控制的重要作用^[9]。结果可能表明，纹状体与顶下小叶的功能连接越强，个体对于动机性的认知控制越强，进而对他人不同决策结果产生情绪差异的动机性降低，从而造成情绪敏感性的减弱。

       最后，结果发现眶额叶皮层的ReHo值与个体后续决策行为改变的敏感性呈负相关。即右侧眶额叶皮层的ReHo值越高，行为改变的敏感性越低。该结果进一步表明眶额叶皮层与价值评估有关，通过眶额叶皮层对决策的评估和编码，使个体的决策行为更加理性，从而不易受到他人结果的过多影响。

4　结论

       本研究利用静息态fMRI的功能连接和局部一致性的分析方法，探讨他人决策行为对个体情绪感受和后续风险决策的影响。行为结果发现，他人的风险决策行为不仅会对个体情绪感受产生影响，也会对个体后续决策行为产生影响。脑成像结果发现右侧眶额叶皮层和右侧纹状体的功能连接与个体对能力的社会比较倾向呈正相关，右侧顶下小叶和左侧纹状体的功能连接与个体对他人不同决策结果的情绪敏感性呈负相关，右侧眶额叶皮层的Reho值与在他人不同决策结果后的行为改变敏感性呈负相关。综上所述，静息态中纹状体、顶下小叶及眶额叶皮层的功能连接以及眶额叶皮层的ReHo值与他人决策结果对个体情绪和后续决策的影响有关。