《NeuroImage》：Fear of positive evaluation linked to aberrant neural processing of social acceptance and rejection: Evidence from ERPs and neural oscillations
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本研究针对社交焦虑障碍（SAD）的核心特征——正性评价恐惧（FPE）如何影响社交反馈处理的神经机制这一关键问题，采用社会判断范式（SJP），结合事件相关电位（ERP）和神经振荡技术，揭示了高FPE个体在社交反馈晚期处理阶段存在双向分化的异常模式：对预期接受反馈表现出认知冲突增强（P3和theta活动增强），对意外接受反馈反应钝化（theta活动减弱），对意外拒绝反馈过度敏感（P3和theta活动增强）。该研究首次明确了FPE特异的神经特征，为理解社交焦虑的临床异质性提供了新证据，并提示P3和theta振荡或可作为识别以FPE为主要特征社交焦虑个体的潜在生理标记。
在社交互动中，我们每个人都渴望被接纳和认可，然而，对于一些人来说，他人的赞美和正面评价带来的不是喜悦，而是深深的焦虑和恐惧。这种对积极评价的非理性恐惧，被称为正性评价恐惧（Fear of Positive Evaluation, FPE），是社交焦虑障碍（Social Anxiety Disorder, SAD）的一个核心但长期被忽视的特征。传统上，恐惧负性评价（Fear of Negative Evaluation, FNE）被认为是社交焦虑的主要驱动力，但越来越多的研究发现，FPE同样普遍存在，并且与社交焦虑的多种临床症状独立相关，例如积极情感缺失、对积极反馈的认知抵抗以及过度顺从等行为模式。那么，FPE究竟是如何在大脑层面影响个体处理社交评价信息的？其背后的神经机制是什么？这些问题至今尚不清晰。为了解决这一科学问题，宋怡丹等人的研究团队开展了一项研究，成果发表在《NeuroImage》上。
为了深入探究FPE的神经机制，研究人员采用了社会判断范式（Social Judgment Paradigm, SJP）这一经典的社交互动研究范式。他们首先从700名在线大学生中筛选出正性评价恐惧量表（FPES）得分最高和最低的20%且无抑郁症状的个体，最终构成高FPE组（31人）和低FPE组（29人）。在实验中，参与者被告知他们的照片已被同龄人评价，随后在脑电图（EEG）记录下完成SJP任务。他们需要预测虚拟同伴是否会“喜欢”自己，然后接收与实际预测一致（预期）或不一致（意外）的“喜欢”或“不喜欢”的反馈。研究人员重点分析了与反馈处理相关的脑电成分：反馈相关负波（FRN，反映早期预测误差检测）、P3成分（反映晚期动机显著性加工和认知资源分配）以及额叶中线theta振荡（4-8 Hz，反映认知冲突和监控）。
2. 方法学概要
本研究的关键技术方法包括：1）使用社会判断范式（SJP）模拟真实的社交评价情境；2）利用事件相关电位（ERP）技术，重点分析FRN（260-320 ms/320-360 ms）和P3（360-500 ms）成分的幅值；3）进行时频分析，提取反馈呈现后300-500 ms时间窗内的额叶中线theta振荡（4-8 Hz）功率；4）采用重复测量协方差分析（ANCOVA）统计方法，以恐惧负性评价（BFNE）得分为协变量，考察组别（高/低FPE）、反馈一致性（预期/意外）和反馈效价（接受/拒绝）对神经指标的影响。样本来源于国内高校学生队列。
3. 研究结果
3.1. 行为结果
行为数据显示，低FPE个体表现出显著的正性期望偏差，即他们更倾向于预期自己被他人接受。而高FPE个体则未显示出这种积极偏向，其期望模式更为中性甚至偏向负面，预期被拒绝的比例更高。
3.2. ERP结果
3.2.1. FRN（反馈相关负波）
分析发现，意外反馈（无论接受还是拒绝）比预期反馈诱发了更大的FRN波幅，这表明大脑在反馈呈现后的早期阶段（约200-300毫秒）能够有效检测预测误差。然而，高、低FPE两组在FRN上并未表现出显著差异，提示FPE对社交反馈的早期自动化检测过程影响有限。
3.2.2. P3成分
在反馈处理的晚期阶段（300-600毫秒），P3成分的分析揭示了FPE的特异性调节作用。结果发现，高FPE个体对预期接受反馈的P3波幅大于对预期拒绝反馈的波幅，而对意外拒绝反馈的P3波幅又大于对意外接受反馈的波幅。具体而言，高FPE个体在处理可能引发认知图式冲突的“预期接受”反馈和高社会威胁性的“意外拒绝”反馈时，都表现出P3波幅的增强，反映了更强的动机显著性和认知资源投入。相反，对于违背其负面预期的“意外接受”反馈，其P3波幅相对较小，表现出反应钝化。相比之下，低FPE个体对低概率的“预期拒绝”反馈表现出更大的P3波幅，这符合健康人群对偏离其积极基线的负性信号进行适应性监控的模式。
3.3. Theta振荡（θ振荡）
时频分析结果与P3的发现相互印证。同样，意外反馈普遍诱发了比预期反馈更强的theta振荡功率。关键的是，高FPE个体对“意外接受”反馈的theta功率显著低于低FPE个体，表明其认知控制系统对这类积极社会预测误差的反应不足。同时，高FPE个体对“预期接受”反馈的theta功率大于对“预期拒绝”反馈，再次说明正性反馈对其而言可能意味着认知冲突而非奖赏。此外，高FPE个体对“意外拒绝”反馈也表现出theta功率的增强，凸显了其对意外社会威胁的过度敏感。
3.4. 探索性分析
为进一步验证上述神经模式的特异性，研究人员还根据恐惧负性评价（FNE）水平对参与者进行了分组分析。结果发现，基于FNE的分组未能重复出任何在高、低FPE对比中出现的特异性神经活动模式。这表明，在社交评价处理中表现出的“双向分化”现象是FPE特有的特征，区别于FNE的神经机制。
4. 讨论与结论
本研究通过高时空分辨率的脑电技术，系统揭示了正性评价恐惧（FPE）影响社交反馈处理的神经机制及其时间动态过程。研究发现，FPE的调控效应并非体现在反馈处理的早期阶段（FRN），而是在晚期的精细化评估阶段（P3和theta振荡）才凸显出来，呈现出一种“双向分化”的模式。高FPE个体对可能引发内在图式冲突的预期接受反馈和具有高社会威胁的意外拒绝反馈表现出神经活动增强（P3和theta振荡增强），表明其投入了更多的认知控制资源；而对违背其负面期望的意外接受反馈则表现出神经活动钝化（theta振荡减弱），反映了其对积极社会信息奖励敏感性降低或存在认知回避。这种不对称的加工模式可能导致高FPE个体积极情感体验减少和情绪调节功能受损。
该研究的重要意义在于，首次明确了FPE特异的神经表征，揭示了其影响社交焦虑的核心认知神经机制在于晚期评估阶段对社交信息动机显著性的扭曲分配和冲突监控的异常，而非早期的预测误差检测。研究提示，P3成分和theta振荡有望成为识别以FPE为主要特征的社交焦虑亚型的潜在生理标记物，为未来开发更具针对性的诊断工具和干预措施（如神经反馈训练）提供了新的方向和重要的神经科学依据。尽管本研究样本为非临床人群，且为横断面设计，但其发现为深入理解社交焦虑的异质性及其认知神经基础迈出了关键一步。未来的研究需要在临床样本中验证这些发现的稳健性，并采用纵向追踪设计来探讨这些神经指标与症状演变的因果关系。
