通过脑间神经反馈促进社会联系

《Annals of the New York Academy of Sciences》：Promoting Social Connectedness Through Interbrain Neurofeedback

神经反馈调节大脑间耦合可增强社交连接性。通过实时EEG信号同步反馈，实验组（NFB）大脑耦合度显著提升（p<0.001），且与主观社会连接感增强相关（Δ0.257）。中介分析显示，耦合度提升通过强化联合控制感（β=0.292）和共享意图性（β=0.557）间接促进社会连接，其中联合控制感在中介路径中起关键作用。

　　人类天生渴望建立有意义的社交关系，但实际的社交互动常常未能达到预期效果。本研究探讨了通过脑间耦合（interbrain coupling）调节神经反馈（neurofeedback）是否可以增强社交连接。脑间耦合是成功社交互动的神经标志，指两个个体在互动过程中大脑活动的同步性。研究采用了一种多脑计算机接口（multibrain computer interface），实时可视化双人组成员的脑电图（EEG）信号同步程度，将双人组随机分配到接受神经反馈组或由随机信号生成的虚假反馈组。结果显示，接受神经反馈的双人组在脑间耦合方面表现出显著增强，而脑间耦合的提升与更强的社交连接感密切相关。进一步的链式中介分析表明，增强的社交连接感主要由一种共同控制感和共享意图性驱动。这些发现表明，脑间神经反馈具有增强脑间耦合和促进关键社交连接成分的潜力。

### 社会连接的重要性

社会连接对于我们的心理和生理健康至关重要。它赋予我们身份、目的和归属感。缺乏积极的社交互动已被与不良健康结果相关联，例如孤独感、抑郁和焦虑。那些感知到强烈社会连接感的人通常能与他人建立深厚的情感纽带，容易共情，将他人视为友好可接近的对象，并积极参与社交活动。近年来，超扫描研究（hyperscanning studies）表明，脑间耦合可能支持社交连接的核心方面。脑间耦合已被观察到在多种互动情境中，包括人际交流、互动学习和经济决策。值得注意的是，脑间耦合在互动过程中与后续的亲社会结果（如建立关系、帮助他人和合作）相关，这表明脑间同步可能不仅反映，还可能促进社交连接感的体验。

然而，一些关联可能源于预先存在的社会关系或任务驱动的相似性，而不是主动的同步。因此，除了相关性研究，近期的研究还探索了脑间耦合是否可以通过外部干预进行调节，这提出了一个可能性：即通过有意识地增强神经同步来影响社交结果。例如，实验诱导的脑间耦合已被与增加共情、协调和学习成功联系在一起。这些发现表明，调节脑间耦合可能引发与社交功能相关的认知和情感状态，这与社交情境中的共享表征和预测编码理论一致。在此基础上，下一步是考察外部增强脑间耦合是否能够促进社交连接，并理解其背后的作用机制。

### 脑间神经反馈的机制

一个可能的机制涉及共享心理过程的对齐。共享心理过程是指个体之间认知和情感过程的协调，包括与“心智理论”相关的各种心理活动，例如共享意图性和感知相似性。共享意图性涉及双人组或群体成员之间对目标和行动的相互认识，而感知相似性则指个体认为彼此在心理上相似的程度，包括相似的观点、价值观或情感状态。两者都与社交纽带密切相关，但可能通过不同的社交线索和情境发挥作用。例如，共享意图性可能源于主动的目标协调，而感知相似性则可能自然地在共享环境或并行任务中出现，即使没有明确的协调。

尽管如此，这些研究提供了部分支持。一些研究将任务诱导的脑间耦合主要与共享意图性联系在一起，而另一些则强调在自然社交情境中感知相似性相关的神经对齐。因此，我们提出脑间耦合可能通过这两种途径增强社交连接。为了检验这一假设，本研究采用了一种受控的多脑神经反馈范式，将共享意图性和感知相似性作为中介变量。

### 神经反馈的实施

近年来，神经反馈作为一种调节个体大脑活动的干预手段，已经显示出巨大潜力。在神经反馈过程中，参与者通过脑机接口（BCI）与实时的视觉、听觉或触觉反馈进行互动。通常，BCI针对特定的神经指标（如α波功率），以帮助改善特定的认知功能（如注意力）。神经反馈常与EEG结合使用，因为其具有高时间分辨率。例如，基于EEG的神经反馈已被用于改善认知表现、睡眠质量和情绪控制。神经反馈还可以扩展到一组个体，即脑间神经反馈（interbrain neurofeedback），通过反馈多个大脑的指标，使双人组或群体成员调节脑间耦合。

在大多数多脑生物反馈研究中，参与者被明确指导尝试策略以最大化脑间耦合（“什么是同频脑波？”），并使用BCI实时反馈，通常通过灯光模式和虚拟形象大小或距离来可视化。这些研究显示，多脑神经反馈训练确实可以导致脑间耦合的增加，暗示通过外部训练可以主动诱导脑间同步。然而，这些发现也留下了一些未解的问题。最明显的是，尚不清楚在何种条件下脑间神经反馈可以改善社交连接。例如，观察到的脑间耦合增加可能是由于参与者意识到BCI反映了他们的脑间耦合，而不是他们实际能够从BCI中提取有意义的信息并有效调节同步。如果参与者感受到控制，那么是什么样的内在心理过程使他们能够施加这种控制？

为了解决这些问题，本研究明确探讨了多脑神经反馈与社交连接之间的关系。57对双人组接受了12分钟的脑间神经反馈，期间他们想象着同步彼此的大脑活动。BCI由两个线画大脑组成，它们根据同步程度相互靠近或远离。脑间耦合通过EEG信号的在线相干性进行实时量化。关键的是，一半的双人组接收基于真实神经信号的BCI，另一半则接收由程序生成的随机信号（真实神经反馈[NFB]与假神经反馈[sham-NFB]）。两组都被告知BCI将反映他们的脑间耦合，这使我们能够测试真实数据是否会影响他们对共同控制的感知。在任务前后，参与者完成了主观测量，评估他们对社交连接和共享心理过程的体验。

我们假设脑间神经反馈会增强脑间耦合（H1），并增加主观的社交连接感（H2），同时这些效果将由共享心理过程（特别是共享意图性和感知相似性）中介（H3）。此外，我们纳入了参与者报告的共同控制感作为任务特异性测量，以评估他们在脑间神经反馈中的共代理（coagency）。虽然共同控制感不被视作社交连接的一般途径，但它可能作为经验前奏，促进共享意图性和/或感知相似性的出现。通过整合实时神经数据、主观报告和中介分析，本研究旨在深化我们对脑间神经反馈如何通过认知机制增强社交连接的理解。

### 方法

本研究招募了114名大学生（36名男性，78名女性，平均年龄20.08岁，标准差2.19岁），并将其随机分配到真实神经反馈（NFB）组（28对双人组）或假神经反馈组（29对双人组）。随机分配基于计算机生成的随机数，未进行分层。为了减少性别和熟悉度的影响，每对双人组由两名性别相同且彼此不熟悉的人组成。所有参与者均为右利手，视力正常或矫正至正常，并且没有神经或精神疾病史。在实验前，所有参与者提供了知情同意，并在实验结束后获得60至70元的报酬。本研究已通过深圳大学伦理审查委员会批准。

在实验过程中，双人组经历了四个连续的阶段：预训练测试阶段、4分钟的静息状态阶段、12分钟的脑间神经反馈训练阶段和训练后的测试阶段。静息状态阶段特意安排在预训练测试之后，以反映参与者在神经反馈前的神经状态。尽管一些与问卷相关的认知处理可能持续存在，但这种设计有助于减少问卷诱导的神经波动对任务的影响，从而提供更清晰的神经反馈效果基线。每个阶段的细节如下。

#### 预训练测试阶段

参与者被要求单独完成测量社交连接和共享心理过程的问卷。在这一阶段，不允许任何言语或非言语交流。问卷包括评估社交连接的四个项目，如心理接近（“你感觉与你的伴侣有多亲近？”）、友好度（“你认为你和你的伴侣可以成为朋友的程度？”）、喜欢程度（“你有多喜欢你的伴侣？”）和信任度（“你有多信任你的伴侣？”）。所有项目均采用9点李克特量表进行评分，范围从1（完全不）到9（强烈）。四个项目的得分取平均值。预训练测试中，四个项目社交连接量表的Cronbach's alpha值为0.831，表明良好的内部一致性。

#### 静息状态阶段

在完成预实验测试后，参与者进行了4分钟的静息状态阶段。在此阶段，他们坐在显示器前，保持不动和放松，不进行任何特定的思考。为了捕捉不同注意状态下的神经动态，该阶段包括两个连续的2分钟条件：闭眼和睁眼。闭眼条件下，参与者被要求自然闭眼并保持清醒；睁眼条件下，他们被指示保持睁眼并注视屏幕中央的十字。这种设计符合已有的EEG协议，其中闭眼休息通过减少视觉输入增强了内在α活动，而睁眼休息则促进了警觉性并减少了困倦。包括这两种条件有助于提高静息状态EEG数据的可靠性和生态效度，为评估神经反馈效果提供了一个稳健的基线。

#### 脑间神经反馈训练阶段

参与者接受了脑间神经反馈训练任务。在这一任务中，他们查看了一个BCI显示，其中包括两个虚拟形象图标，每个图标代表他们自己的大脑。他们被告知，屏幕上两个图标之间的距离取决于他们大脑活动的同步程度；更近的距离表示更高的同步。在两组中，参与者都被要求集中注意力，通过思维将图标推近，以同步彼此的大脑活动。例如，中文的指导语包括“在任务中，你将看到屏幕上两个虚拟形象图标，代表你自己的大脑。你的目标是通过思维将这些虚拟形象推近，使它们在屏幕中央重叠。图标将根据你和你伴侣的大脑波同步程度实时变化。”为了达到这一目标，他们需要调整自己的脑波以尽可能与伴侣的脑波对齐。这一指导是故意抽象的，旨在帮助参与者使用不同的策略。与最近的实践一致，参与者没有收到关于不同实验条件（真实NFB与假NFB）的指导，确保他们对实验条件保持盲态。在这一阶段，仅允许非言语互动，因为言语交流更可能引入额外的认知和情感层（如语言处理和情感语气），这可能会使神经反馈的解释复杂化。每对双人组完成了六轮脑间神经反馈，每轮持续100秒，每轮之间有20秒的休息时间。在真实NFB组中，反馈基于参与者实际EEG信号计算的同步；而在假NFB组中，反馈基于程序生成的随机数据计算的同步（即从0到1的均匀分布中抽取的随机样本）。

#### 训练后测试阶段

在完成脑间神经反馈训练后，参与者被要求完成训练后的问卷，其中包括测量社交连接和共享心理过程的问卷（与预训练测试相同）。在训练后测试中，社交连接、共享意图性和感知相似性的Cronbach's alpha值分别为0.876、0.886和0.818，表明良好的内部一致性。他们还报告了他们在任务中的共同控制感。具体来说，他们回答了两个关于他们对虚拟形象图标运动控制感知的问题：“你认为你能控制图标运动的程度？”和“你认为你能与伴侣共同控制图标运动的程度？”回答采用9点李克特量表进行评分，范围从1（完全不）到9（完全）。共同控制感的平均得分基于这两个问题。这一测量具有探索性，虽然未来自验证的量表，但概念上与之前关于共同行为和共代理的研究一致。

### 数据分析

对于所有行为数据和主观报告，我们计算了双人组内参与者得分的平均值，以代表双人组的得分。重复测量方差分析（repeated-measures ANOVA）用于评估社交连接和共享心理过程，其中组（真实NFB vs. 假NFB）为双人组变量，时间（预训练 vs. 训练后）为双人组内部变量。当发现显著的组×时间交互作用时，我们进行了Bonferroni调整的配对比较分析，使用SPSS实现。对于共同控制感，我们进行了独立样本t检验，使用训练后的数据，组为双人组变量。此外，我们进行了皮尔逊相关分析，以研究社交连接、共享心理过程和共同控制感之间的关系。具体而言，我们关注从预训练到训练后主观测量（社交连接和共享心理过程得分）的变化（Δ 社交连接、Δ 共享意图性和Δ 感知相似性）。对于所有组间比较，首先使用Levene检验评估方差的相等性。当方差相等性被违反时，使用Welch t检验，并相应调整自由度。

为了评估神经反馈操作的有效性，我们进行了事后分析，分析训练阶段中计算的脑间相干值。在真实NFB组中，反馈基于参与者实际的EEG信号，而在假NFB组中，反馈基于由程序生成的随机数据计算的同步。因此，我们预期真实NFB组的相干值会更高。对于每对双人组，提取了训练阶段中的相干值，并在所有训练块中取平均值。组间相干值的差异通过独立样本t检验进行测试。这一分析旨在验证神经反馈操作是否在不同条件下产生了可区分的神经同步体验。

为了从两组中解析真实的信号，我们使用了圆周相关系数（CCorr）分析进行事后分析（offline analysis）。CCorr常用于超扫描研究中计算脑间耦合，以捕捉相位关系，部分原因是它比其他指标对虚假相关性不敏感。CCorr不适用于实时分析，因为计算限制可能导致神经反馈中的时间滞后（即减少“实时”体验）。事后分析还提供了更彻底的数据预处理机会，包括去除可能影响脑间耦合计算的伪迹和噪声。这允许我们使用CCorr对更干净的数据进行分析，从而获得更准确和可靠的结果。为了进行事后分析，我们使用EEGLAB在MATLAB R2020a中处理EEG数据。排除了坏通道，并对原始EEG数据进行了平均参考。对数据进行了0.5 Hz的高通滤波，以消除缓慢波动。我们进行了独立成分分析（ICA），并使用EEGLAB中的ADJUST工具进行半自动识别与心率和眨眼相关的伪迹。ICA在EMOTIV设备上的有效性已被先前验证。对于静息状态分析，我们使用事件标记提取了3秒的周期，用于睁眼和闭眼条件。包含有运动伪迹或信号丢失的周期通过视觉检查手动排除。

我们从预处理数据中提取了相位值，使用Morlet小波变换分析了1至30 Hz的信号。我们计算了CCorr，以评估双人组的脑间耦合。CCorr衡量了两个神经信号相位时间序列之间的协方差。具体而言，它量化了信号相位随时间变化的一致性。其函数定义为：

其中，和分别表示两个信号的相位值，和分别表示这两个信号的平均相位。根据之前的建议，我们使用了绝对CCorr作为脑间耦合的指标。该系数表示两个时间序列信号之间圆周相关性的Fisher z变换的绝对值，即脑间耦合 = |zCCorr|。由于实时限制，没有应用显式的在线伪迹校正（如ICA），但通过滑动窗口和多通道平均，时间平滑有助于减少瞬时噪声和运动相关波动的影响。这一流程使实时反馈更新具有平滑的视觉动态和足够的信号稳定性。

脑间耦合值随后被输入到可视化算法中：更高的脑间耦合值使虚拟形象图标更接近，直到完全重叠；相反，更低的脑间耦合值使图标更远离（图1C）。具体而言，实时脑间耦合计算进行了[0 0.3]的最小-最大归一化，基于试点数据分布，使即使微小的耦合波动也能导致可见的图标移动。从EEG采集到反馈显示的总延迟为50至200毫秒，初始3秒延迟用于初始化分析缓冲区和归一化基线。这一实现确保了整个会话中反馈的响应性和行为意义。本研究的脑间神经反馈实施概述和完整协议已公开发布。

### 结果

作为初步验证，我们检查了脑间神经反馈训练是否成功诱导了脑间耦合。正如预期，真实NFB组在21-23 Hz范围内表现出显著更高的脑间耦合。由于Levene检验在方差相等性方面显著（p = 0.001），我们使用了Welch t检验，t (25.65) = 4.979，p < 0.001，Cohen's d = 1.395（图3A）。这表明两组在屏幕上两个图标之间的距离（真实NFB：相对更近，假NFB：相对更远）存在差异。

对于事后分析，频率特异性独立样本t检验显示，真实NFB组在21-23 Hz范围内表现出显著更高的脑间耦合（未校正p < 0.05；图3B）。在22 Hz处，脑间耦合在FDR校正后仍显著（校正p = 0.045）。我们随后计算了21-23 Hz范围内的平均脑间耦合，发现真实NFB组的脑间耦合高于假NFB组，t (55) = 2.931，p = 0.005，Cohen's d = 0.857。在论文的其余部分，我们专注于事后脑间耦合值。

此外，我们观察到真实脑间神经反馈增强了社交连接和共享心理过程（共享意图性和感知相似性）。更具体地说，我们的链式中介分析表明，通过脑间神经反馈调节的脑间耦合可能通过共同控制感和共享意图性的提升来影响社交连接。这一间接路径与之前将脑间耦合与认知和情感状态联系在一起的研究一致，同时也与双人组的协作行为和情感共鸣相关。在我们的研究中，参与者通过协调他们的思维来影响代表脑间耦合的虚拟形象图标，从而培养了一种共同控制感——一种反映任务中共代理的近端心理状态。这种共享的代理感可能有助于共享意图性的出现，反映出对共同目标的相互参与。这种认知和情感的对齐有助于促进一种连接感，因为那些体验协调意图的人通常感觉更加一致和社交联系。此外，这种对齐可能进一步通过增强感知相似性来提升社交连接，感知相似性有助于社会支持和归属感。总的来说，我们的发现强调了脑间耦合作为塑造社交互动和关系的基础神经生理线索的重要性。它展示了如何通过共代理和共享意图性等心理过程，最终形成社交连接的主观体验。这突显了脑间耦合、认知-动机机制和社交结果在神经反馈驱动的人际互动中的复杂互动。

### 讨论

本研究使用基于EEG的脑间神经反馈，探讨了通过内在调节脑间耦合是否可以促进社交连接。我们发现，与假组相比，接受脑间神经反馈的双人组在21-23 Hz范围内表现出显著增强的脑间耦合，同时这种脑间耦合与双人组的社交连接感相关，并在训练前后改善了共同控制感和共享心理过程。最后，链式中介分析显示，通过脑间神经反馈调节的脑间耦合可能通过共同控制感和共享意图性的提升来预测社交连接的增加。这表明，脑间耦合可能作为一种神经生理指标，反映互动中的动态认知对齐。

与之前的研究相比，本研究在方法和概念上进行了多项创新。首先，我们采用了一种严格的随机对照设计，包括假反馈组，这有助于增强因果推论，通过控制非特定任务参与和期望效应。其次，我们整合了多层级的心理中介变量——共同控制感、共享意图性和感知相似性——以阐明脑间耦合与社交连接之间的认知和情感机制，这种研究方法在之前的工作中很少涉及。

我们的发现与之前关于脑间神经反馈和社交亲密及行为的研究相一致。值得注意的是，尽管本研究的训练目标范围广泛（1至30 Hz），但事后分析显示，相关频率主要集中在21-23 Hz的β波范围内。这可能反映了频率特异性效应。β波段（即21-23 Hz）可能对使用的神经反馈协议更敏感，因为大脑的固有振荡特性可能在特定训练条件下自然偏好这一波段。之前的研究观察到了类似的效果，表明神经反馈对社交行为有频率特异性预测。这种频率特异性耦合可能反映了伴侣之间的同步预测处理。之前的研究将β振荡与运动模拟、自上而下的注意力和预测编码联系在一起，同时也将共享意图性与社交情境中的联合行为联系在一起。从这一角度来看，β波段的脑间耦合增加可能表示个体之间内部前馈模型的一致性，使他们能够相互预测和协调。这种解释与我们的中介发现一致，即共同控制感和共享意图性将神经耦合与社交连接的增加联系在一起。因此，β波段耦合可能作为互动中动态认知对齐的神经生理标记。然而，不能完全排除肌肉伪迹对β耦合发现的贡献：β波段已知对运动相关信号敏感，尽管进行了ICA伪迹去除和多通道平均以减少伪迹污染，但由于缺乏对中央感觉运动区域的覆盖，无法进行拓扑定位。因此，我们对β效应的解剖学来源持谨慎态度。未来的研究可以使用高密度EEG或多模态成像来隔离皮层对脑间耦合的贡献，并排除外围干扰。

此外，我们观察到真实的脑间神经反馈增强了社交连接和共享心理过程（共享意图性和感知相似性）。进一步的链式中介分析表明，通过脑间神经反馈调节的脑间耦合可能通过共同控制感和共享心理过程来影响社交连接。这一间接路径与之前将脑间耦合与认知和情感状态联系在一起的研究一致，同时也与双人组的协作行为和情感共鸣相关。在我们的研究中，参与者通过协调他们的思维来影响代表脑间耦合的虚拟形象图标，从而培养了一种共同控制感——一种反映任务中共代理的近端心理状态。这种共享的代理感可能有助于共享意图性的出现，反映出对共同目标的相互参与。这种认知和情感的对齐有助于促进一种连接感，因为那些体验协调意图的人通常感觉更加一致和社交联系。此外，这种对齐可能进一步通过增强感知相似性来提升社交连接，感知相似性有助于社会支持和归属感。总的来说，我们的发现强调了脑间耦合作为塑造社交互动和关系的基础神经生理线索的重要性。它展示了如何通过共代理和共享意图性等心理过程，最终形成社交连接的主观体验。这突显了脑间耦合、认知-动机机制和社交结果在神经反馈驱动的人际互动中的复杂互动。

本研究的发现还引发了与非侵入性脑刺激方法（如经颅电刺激）的比较，这些方法已被证明可以增强脑间耦合并调节社交行为。通过直接改变皮层兴奋性，非侵入性脑刺激可以引发共情和亲社会行为的变化，并在基础研究和治疗应用中具有潜力。与神经反馈不同，脑刺激涉及外源性调节：参与者通过实时反馈主动调整他们的神经活动，这可能提供一种更自然和自我维持的调节方式。这在需要相互反应和感知代理的社交情境中可能具有特别的优势。重要的是，脑间神经反馈允许双人组或群体在实时中共同调节共享神经状态，提供了一种直接训练脑间耦合的方法。尽管概念上不同，神经反馈和非侵入性脑刺激可能被视为互补的，根据应用目的提供不同的机制、灵活性和干预目标。

### 局限性

尽管本研究有其优势，但也存在一些局限性。首先，基于EEG的神经反馈由于其有限的空间分辨率，会带来一定的限制。未来的研究可以探索将EEG与功能性近红外光谱（fNIRS）结合，这提供了更好的空间分辨率，同时保持自然性。通过结合这些技术，研究者可以更全面地了解神经活动的时间动态和空间分布。其次，尽管脑间神经反馈在群体层面表现出有希望的结果，本研究仅依赖于自我报告的社交连接测量。这些测量可能无法完全捕捉现实生活中的社交关系的复杂性和细微差别。此外，象征性的视觉反馈（即聚合的大脑图标）和“想象同步大脑”的指导可能对参与者的主观连接感产生了影响。虽然两组中反馈相干与连接感之间的相关性较弱且不显著（r < 0.27，p > 0.16），但在真实NFB条件下，这种象征性反馈仍可能作为增强线索。未来的研究应探索使用更抽象或情感中立的反馈刺激（如虚拟形象大小），并纳入任务后评估和期望匹配控制，以更好地区分信号驱动的机制与解释性或安慰剂效应。第三，尽管真实和假反馈流都使用了相同的可视化算法——确保平滑和视觉合理的运动，但其背后的神经生理相关性存在差异。虽然在解briefing中没有参与者对反馈的真实性表示怀疑，但未来的研究应纳入更严格的合理性验证和期望控制程序，以确保感知等价并维持各条件下的参与度。最后，虽然共同控制感和共享意图性被纳入为中介变量，但这些构念是在任务后的时间点与社交连接同时评估的。尽管被描述为回顾性捕捉任务期间的体验，因此概念上是前因，但缺乏时间分离限制了因果推论。未来的研究应将中介变量和结果时间上分离，并纳入行为或生理指标以更好地捕捉社交连接。

### 结论

总之，本研究不仅确认了通过脑间神经反馈进行脑间耦合的内源性调节的可行性，还通过显示神经反馈调节的脑间耦合在21-23 Hz范围内可以促进社交连接，这可能通过共同控制感和共享心理过程实现。扩展之前的发现，我们的研究强调了脑间耦合在塑造社交互动和关系中的重要作用。此外，我们的研究突显了调节脑间耦合作为一种新型干预策略的潜力，以优化人类社交行为并促进更健康的社交连接，无论是在正常还是精神病理条件下。在这里观察到的脑间耦合的短期调节可能代表了脑间可塑性的早期阶段。尽管本研究针对即时神经反馈效果，但需要纵向研究来评估重复同步训练是否能产生持久的脑间协调增强，这可能支持更稳定的社交认知适应。