工作记忆与长时记忆对情绪面孔的补偿性关系:一项揭示情绪记忆动态交互的个体水平研究

《Frontiers in Psychology》:A compensatory relationship between working and long-term memory for emotional faces

【字体: 时间:2026年01月10日 来源:Frontiers in Psychology 2.9

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  本研究发现情绪面孔在工作记忆(WM)和长时记忆(LTM)中存在补偿性关系:个体在WM中对某一情绪效价(如愤怒)的加工优势,会伴随该情绪在LTM中的优势减弱。这一负相关性挑战了传统多存储记忆模型,支持唤醒偏向竞争理论(ABC),表明认知资源在即时威胁处理与延迟社会奖励编码间存在权衡,为情绪记忆的动态交互提供了新证据。

  
情绪面部表情作为重要的社会信号,能够促进对他人情绪状态和意图的预测,从而调整自身行为。以往关于情绪记忆增强的研究常常呈现相互矛盾的发现:在工作记忆(WM)中常观察到“愤怒面孔优势”,而在长时记忆(LTM)中则表现出“快乐面孔优势”。然而,情绪记忆增强在WM和LTM之间的关系,尤其是在个体水平上,仍不清楚。本研究旨在探讨快乐与愤怒面孔的情绪记忆从即时识别到延迟识别的变化,并探索WM与LTM表现之间的个体水平相关性。
研究方法
实验在连续两天内进行。第一天,参与者完成一项变化检测任务,以测量对愤怒和快乐面孔的WM。大约24小时后,进行一项意外的LTM识别任务,评估WM任务中遇到的面孔身份的记忆。本研究测量了两种情绪面孔的WM容量和LTM敏感性,并对WM和LTM任务中的个体偏差分数(快乐与愤怒面孔记忆的差异)进行了相关性分析。
研究结果
在WM表现的组水平分析中,快乐和愤怒面孔的记忆容量无显著差异。相比之下,延迟LTM测试显示出明显的快乐面孔优势,对最初以快乐表情遇到的面孔的识别显著优于愤怒表情。最关键的是,相关性分析揭示了WM和LTM情绪偏差之间存在显著的负相关关系,表明在WM中对某一情绪效价表现相对较好的个体,随后对相同效价的LTM优势会减弱。
讨论与分析
WM和LTM情绪偏差之间的负相关与唤醒偏向竞争(ABC)模型一致。该模型表明,分配给在WM中维持威胁信息的认知资源,可能会以牺牲支持稳固LTM巩固的精细编码过程为代价。这些结果为一个补偿性处理机制提供了新的证据,即认知系统以互补而非累积的方式管理情绪面孔的即时和延迟记忆。
WM与情绪面孔
本研究结果显示,在短暂的保持间隔期间,WM容量未显示任何情绪偏差。这一发现与先前报告愤怒面孔WM优势的研究形成对比。未能复制WM中的愤怒面孔优势可能归因于方法学细节。在本实验中,每个记忆阵列包含具有单一情绪的面孔,这可能消除了威胁面孔的竞争优势。此外,实验程序的细微差异,如情绪效价在试次间而非区块间变化,也可能影响结果。不一致的结果表明,WM中情绪面孔的记忆优势并不稳健或普遍存在,而是可能取决于任务参数、情绪强度和个体差异的复杂相互作用。
LTM与情绪面孔及积极偏向
与WM中的零结果相反,本研究的LTM结果证明了明确的快乐面孔优势:对最初在WM任务中遇到的快乐面孔的识别性能优于愤怒面孔。这一发现复制了情绪记忆文献中一个既定的模式,即积极情绪内容比消极内容记忆更牢固、持续时间更长。快乐面孔优势仅在延迟LTM测试中出现,而在即时WM任务中未出现,这进一步强调了巩固过程在塑造效价效应中的重要性。
记忆系统间的权衡
WM和LTM情绪偏差之间的负相关是本研究中最重要的发现。虽然我们在WM任务中未观察到性能差异,但对“偏差分数”(快乐与愤怒面孔性能的差异)的分析揭示了WM偏差和LTM偏差之间存在显著的负相关。这种关系表明,在WM中表现出相对较小的积极偏差、甚至消极偏差的个体,随后在LTM中表现出对快乐面孔更强的积极偏差。相反,对快乐面孔有较好WM的参与者,在LTM中表现出减弱的快乐面孔优势。这种负相关的方向特别值得注意,因为它直接违背了传统多存储记忆模型的预期,该模型预测增强的WM与随后的LTM性能之间存在正相关。
唤醒偏向竞争理论解释
WM和LTM系统中观察到的矛盾模式可以用唤醒偏向竞争(ABC)理论来解释。该理论提出,情绪唤醒调节心理表征之间的竞争,增强对高优先级刺激的记忆,并削弱对低优先级刺激的记忆。愤怒面孔因其作为威胁信号的直接适应性意义及其自动捕获注意的能力而被视为高优先级。愤怒面孔引发的唤醒放大了这种自下而上的知觉优势,导致它们在竞争有限的WM资源中胜出,从而增强愤怒面孔身份在WM中的编码和保持。相反,快乐面孔可能因长期社会亲和及促进积极未来互动而获得高自上而下的优先级。积极情绪拓宽注意,促进对更广泛面部特征的精细编码,这些特征对于稳健的身份识别至关重要,从而有利于LTM巩固。因此,唤醒增强了长期目标相关的快乐记忆的巩固,这些记忆被优先考虑以持续保留。
考虑到WM和信息编码到LTM中依赖于同一有限的认知资源池,将认知资源分配给在WM中维持威胁信息,可能会以牺牲支持稳固LTM巩固的精细编码过程为代价。例如,对威胁信号(愤怒面孔)的急性、高度警觉处理可能对即时防御反应有益;然而,这种聚焦的注意可能导致对同一刺激的记忆随后出现缺陷,尤其是与非威胁性、社会奖励性刺激(快乐面孔)相比时。相反,对社会奖励性刺激的放松且较少费力的处理可能释放资源用于深度编码和巩固,从而在LTM中产生优势。
负载特异性的相关性结果进一步支持了这一解释,该结果显示WM和LTM敏感性偏差之间的负权衡仅在最高记忆负载(负载4)下显著。在低于或接近参与者WM容量限制的较低负载下,认知资源可能足以容纳情绪刺激的主动保持及其编码到LTM中而无需竞争。然而,当负载超过此容量时,资源竞争变得明显:在WM中优先处理高优先级情绪刺激的个体,往往显示出对这些刺激的LTM敏感性降低,反之亦然。因此,WM和LTM之间的补偿性关系特定地发生在高负载条件下。这一发现与ABC理论一致,该理论认为情绪记忆性能反映了处理阶段间的容量限制和竞争性资源分配。
局限性与未来方向
本研究未能确定调节记忆偏差个体差异的因素。除了社交焦虑,参与者群体相对同质(年轻健康成年人)也限制了研究结果对其他特殊人群(如儿童、老年人、临床状况个体)的普适性。此外,WM任务设计中缺乏中性面孔条件,使得难以解释快乐和愤怒面孔之间的零差异。另一个潜在限制是低水平面部特征可能对两个记忆任务的性能产生不同影响。最后,仅使用愤怒和快乐面孔限制了研究结果对其他基本情绪的普适性。
结论
通过在同一个体内测量WM和LTM系统对面部表情的情绪记忆,我们证明了明显的分离,并强调系统间的补偿性处理权衡。我们的发现提供了证据,表明认知系统以互补的方式管理情绪面孔的即时和延迟记忆。理解这些权衡是发展更细致模型的关键一步,这些模型关注情绪如何影响人类记忆,重点关注记忆的时间动态和情绪刺激的效价特异性效应。
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