《Brain Topography》：From Social to Symbolic: Investigating the Neural Networks Involved in Emoji and Facial Expression Recognition
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本研究针对数字时代表情符号与真实面部表情在神经处理机制上的差异这一前沿问题，通过高密度脑电图（EEG）记录N170成分，并采用个体化的加权低分辨率电磁断层扫描（swLORETA）源定位技术，对50名健康年轻人进行探究。结果揭示，真实面孔更强烈地激活与心理理论（ToM）和心智化相关的内侧前额叶皮层（BA10）及边缘系统（如左侧钩回），而表情符号则更多地招募与符号处理、语义理解和感觉运动整合相关的双侧颞叶、右下额叶回及顶上小叶。这表明，大脑处理自然生物性社会线索与数字化抽象符号存在根本性差异，为理解数字交流的神经基础提供了重要证据。
在即时通讯和社交媒体主导的时代，表情符号（Emoji）已成为传达情感、丰富语境乃至塑造社交互动不可或缺的工具。它们能有效增强对间接言语的理解，促进情感意义的传递。然而，这些简单的数字化符号，是否与我们人类历经百万年进化形成的、用于识别真实面部表情的神经机制相同？尽管先前的事件相关电位（ERP）研究提示两者在早期加工（如N170成分）和晚期认知评估（如P300成分）上存在差异，但其背后精确的脑内源定位及功能网络参与情况，仍不甚清晰。特别是，在解读这些社会线索时，涉及推断他人意图、信念和欲望的高级社会认知能力——心理理论（Theory of Mind, ToM）——其参与程度是否有别？为了解决这些问题，由Alice Mado Proverbio领导的研究团队在《Brain Topography》期刊上发表了一项研究，旨在精细刻画大脑处理真实人脸表情与表情符号时的神经环路差异。
研究人员采用了结合高时间分辨率的脑电图（EEG）和高空间分辨率的源定位分析技术。研究招募了50名右利手、视力正常或矫正至正常的健康年轻参与者，他们被分为两组，分别完成对真实人脸表情或表情符号的情绪识别任务。刺激材料包括48张真实人脸（由8位模特表现6种基本情绪加中性表情）和48个表情符号（对应相同情绪，8种不同图形风格），均经过行为学预实验验证其识别效度。在实验中，一个情绪词（如“悲伤”）短暂呈现200毫秒后，间隔300±100毫秒出现目标刺激（人脸或表情符号），参与者需快速判断刺激与前置词是否情绪一致。研究重点分析了与面孔结构编码密切相关的N170成分（150-190毫秒时间窗）的脑电活动。关键创新在于，团队没有采用传统的组平均ERP进行源定位，而是对每一位参与者个体的N170信号进行了加权低分辨率电磁断层扫描（swLORETA）源分析，这种方法能更好地捕捉个体间变异较大的精细神经环路活动，避免组平均导致的信号衰减。
主要技术方法概述
本研究核心方法包括：1. 事件相关电位（ERP）记录：使用128导脑电系统记录任务期间的脑电活动，重点分析N170成分；2. 个体化源定位分析：采用加权低分辨率电磁断层扫描（swLORETA）技术，对每位参与者N170时间窗内的脑电信号进行源重建，以定位神经活动源头；3. 行为学测量：记录任务中的反应时和准确率；4. 统计检验：对源定位得到的偶极子强度和使用频率进行方差分析（ANOVA）及t检验，并使用错误发现率（FDR）校正进行多重比较校正。研究样本为50名大学学生。
神经激活模式的异同
分析发现，无论是表情符号还是真实面孔，在N170阶段都激活了双侧的梭状回（Brodmann Area, BA 19/37）和眶额叶皮层，这些区域与视觉物体识别和情感理解相关。这表明两者共享一部分基础的视觉情感处理通路。
真实面孔特异性激活与社会认知
然而，显著差异体现在：真实人脸表情的处理引发了内侧前额叶皮层（BA10） 和左侧钩回（Uncus） 的更强激活。BA10是心理理论（ToM）和心智化的关键脑区，负责推断他人的心理状态。左侧钩回作为边缘系统的一部分，与本能情绪处理和情感表达密切相关。此外，双侧额上回（BA8，即额眼区） 也仅在面孔处理中活跃，该区域参与眼球运动和注意分配。这些结果强烈提示，面对真实人脸时，大脑不仅进行情绪识别，更自动触发了对他人内心状态（如想法、意图）的推断性社会认知过程。
表情符号特异性激活与符号处理
相比之下，表情符号的识别则显著招募了双侧颞叶皮层、右下额叶回（BA44/45，即布罗卡区的一部分）以及顶上小叶。这些区域通常与符号处理（如数字认知）、语义整合和感觉运动功能相关联。特别是右下额叶回的激活，与语言处理和抽象符号理解密切相关。
行为学与半球不对称性证据
行为结果与神经发现一致：表情符号的识别准确率（92.7%）高于真实面孔（82.4%），反应时也更短。此外，研究还发现，表情符号处理表现出更强的右半球优势，而面孔处理则无显著半球差异，这进一步支持了两者存在不同的认知处理策略。
研究结论与意义
本研究通过精细的个体水平源分析揭示，大脑处理真实面部表情与表情符号存在根本性神经分离。面部表情依赖于涉及心智化、心理理论（ToM）和边缘情绪系统的社会-情感网络，我们将其视为具有意图和情感的“他者”。而表情符号则主要调动负责符号解码、语义存取和感觉运动联想的符号-语言-感觉运动网络，其处理更类似于解读一个约定俗成的代码。这一发现深刻揭示了数字通信中广泛使用的表情符号，其神经加工基础与传统面对面交流存在本质区别。它强调了社会线索的“生物真实性”在触发深度社会认知中的关键作用。研究成果对于理解数字时代人类社交行为的神经适应性变化具有重要意义，也为探索孤独症谱系等社会认知障碍患者对数字化社交线索的处理特点提供了新的视角。研究同时指出，未来需要考察其他时间窗的神经活动，并采用非语言启动范式，以更全面地揭示社会刺激处理的动态神经过程。
