编辑推荐：
本文是一项探索性的脑电（EEG）研究，旨在揭示一个创新的、具有激励机制的两人竞争游戏中欺骗行为的神经特征。研究者运用事件相关电位（ERP）、事件相关频谱扰动（ERSP）及神经网络单试次解码等多种分析手段，成功区分了“指令性”与“自发性”的撒谎/诚实行为。研究不仅发现了特定ERP成分（如P200、N200、N300等）与不同欺骗条件的关联，还揭示了后部脑区的α/低β波去同步化在区分谎言与真话中的作用。单试次分类准确率虽不高但可靠，为在现实情境中解码欺骗性决策提供了初步证据。
研究亮点
- 1.
新颖的互动范式：我们设计了一个新颖的、激励驱动的两玩家竞争游戏，克服了过往研究方法的局限性，如撒谎动机不足、撒谎与记忆检索的混淆，以及对个体风险倾向控制的缺失。
- 2.
多模态脑电分析：本研究通过整合事件相关电位（ERP）、事件相关频谱扰动（ERSP）和基于神经网络的单试次解码，全面探究了欺骗行为的神经动态特征。
- 3.
早期与晚期神经信号分离：研究发现，早期ERP成分（P200和N200）可有效区分指令性诚实与其他条件，而晚期ERP成分（N300）和晚正电位（LPP）则在不同条件下指示了欺骗行为，并与参与者的风险偏好相关。
- 4.
频谱特征鉴别力：来自大脑后部区域的α（8-12 Hz）和低β（13-20 Hz）频谱扰动进一步区分了谎言与真话条件。
- 5.
可解释的解码模型：交叉验证的单试次解码模型在区分四种决策条件时，达到了最高57%的可靠准确率，并通过可解释的通道-时间归因分析，揭示了预测性神经信息的时空涌现模式。
引言
在许多高风险场合，如刑事调查、反恐和安全筛查中，检测欺骗行为至关重要。虽然大量研究已揭示了欺骗行为背后的神经机制，但关于大脑如何加工欺骗过程，仍存在许多未解之谜。历史上，测谎仪通过监测外周生理反应主导了欺骗检测领域。然而，脑电图（EEG）、功能性磁共振成像（fMRI）和功能性近红外光谱（fNIRS）等神经影像技术的进步，使得直接观察与欺骗相关的神经活动成为可能。
一个被广泛采用的基于EEG的范式是隐蔽信息测试（CIT）。CIT通过检测对犯罪相关线索与中性刺激相比增强的P3波幅，来区分是否拥有犯罪特定知识的个体。尽管有效，但CIT主要评估的是记忆识别而非主动欺骗，这使得熟悉案件细节的个体容易出现假阳性，并且容易受到有意识的反制措施影响。此外，CIT范式主要研究指令性欺骗，忽略了自发性欺骗行为。
Johnson及其同事通过强调认知冲突的字词识别任务，解决了一些上述的缺陷。他们的工作一致表明，在欺骗过程中，额叶N2波幅会增加，晚正成分（LPC）会受到调节。在一项包含所有四种条件（自发性与指令性撒谎/诚实）的研究中，Johnson, Jr. 等人（2005）发现独特的ERP模式（更大的P300）主要针对指令性诚实，而其余条件之间的差异有限。然而，这些任务仍然依赖于记忆识别而非主动欺骗。
鉴于现实生活中的欺骗行为受动机和策略控制的影响，基于博弈的范式被引入，以克服CIT式识别测试的两个局限：（i）由熟悉度引发的P3/LPP响应导致的假阳性，以及（ii）由故意反制措施导致的假阴性。基于这些解决方案并激励我们方法的博弈设计包括Hu等人（2015），他们使用了一个猜硬币任务，参与者可以通过虚报赢的次数来最大化收益，从而自愿进行不诚实行为。这个设置涉及一个电脑对手，并允许检查两种条件：指令性和自发性欺骗。这个设计揭示了与自发性欺骗相关的更高的额叶N2波幅和更小的后部P3波幅。同样，Sun等人（2016）在一个经济交换游戏中结合了EEG和fMRI，参与者与人类或计算机伙伴自发地分配奖励。在EEG中，自发性欺骗引发了更负的、与反应锁时的偏转，而与刺激锁时的ERP在自发性谎言和真话之间没有显示出可靠的差异。此外，Wagner-Altendorf等人（2020）使用了一个面对面访谈，参与者（“线人”）被电脑提示向人类“侦探”做出真实或欺骗性的陈述，侦探随后判断每个陈述是否可信；线人的EEG显示可信陈述在中央-顶叶区域有适度的晚期正电位，而指令性谎言与指令性诚实的对比没有产生可靠的早期ERP差异。接着，Sai等人（2018）采用了一个猜盒子任务，参与者告知人类对手一枚硬币的位置，目的是操纵对手的选择。这项研究检查了指令性诚实、自发性撒谎和自发性诚实条件。虽然自发性条件相对于指令性诚实控制共同引发了更强的额叶中央N200和更小的P300波幅，但自发性诚实和欺骗性决策本身无法通过ERP区分。最后，Carrión等人（2010）调查了所有四种撒谎和诚实条件，使用了一个形状猜测任务，参与者描述显示在人类对手头顶上方的形状。研究发现，只有额叶N450响应专门用于区分指令性诚实与其他三种条件，但其余三种条件之间没有显示出差异。这种模式突显了当诚实本身可以服务于欺骗目的时，将自发性欺骗与策略性诚实反应区分开来的困难。
在基于博弈的设计中，出现了两个规律和一个边界条件。第一，当欺骗在激励下自我产生时，额叶中央的冲突/注意力指标（N2/N200）相对于指令性诚实可靠地增加，这与更大的控制需求和最小化的识别混淆一致。第二，晚期顶叶正电位（P3/LPP）最好被描述为一个评估-监控信号：它们随着在不同选项中做出选择的认知负荷以及对决策信心和预期成功的监控而增加（例如，对于可信陈述，以及在特定任务中，相对于指令性谎言，内部产生的选择有更大的波幅）。第三（边界条件），当一个诚实的反应服务于欺骗目的时（旨在误导的策略性诚实），与刺激锁时的ERP通常显示出自发性诚实和自发性谎言之间的分离减少或缺失。综上所述，早期的额叶中央活动可能因此索引指令驱动的冲突，而晚期顶叶活动则跟踪意图敏感的评估负荷和成功监控。
尽管基于博弈的设计在研究欺骗方面有优势，但这些研究也存在局限性：（i）相对较少的EEG研究完全交叉“指令”（自发性 vs. 指令性）与“真实性”（谎言 vs. 真实），并且应用现代解码/分类技术覆盖所有四种条件的研究更少——这限制了潜在生物标志物的可靠性和普遍性；（ii）大多数工作依赖于ERP时域测量，尽管有证据将α-β振荡与欺骗相关的控制和抑制联系起来，但频域动态未得到充分研究；（iii）虽然互动游戏提高了生态效度，但大多数EEG研究并未明确控制风险承担的个体差异——这种差异会影响欺骗选择行为和相关的EEG模式。此外，压力和唤起会调节决策行为，并且在竞争性、互动性环境中常被诱发。没有这些控制，由个性驱动的选择倾向可能被误认为是“欺骗”标志。
为了解决这些局限性，我们采用了一个两玩家竞争游戏，使得在非对称激励下对欺骗进行系统性和生态化的研究成为可能。该设计完全交叉了“指令”（指令性 vs. 自发性）和“真实性”（谎言 vs. 真实），使得所有四种反应类型——指令性撒谎、指令性诚实、自发性撒谎和自发性诚实——可以在一个统一的任务中被研究。关键的是，欺骗在一个真正互动的语境中展开：玩家的决策直接影响观察者的结果，并且观察者主动评估玩家的报告，从而引入了静态线索-反应设计中所缺乏的自然反制措施和社会偶发性。为了进一步最小化角色间的系统性偏差，我们使用气球模拟风险任务（BART）评估了参与者的风险承担倾向，并在统计上控制了风险偏好、性别等因素后平衡分配角色，降低了稳定的个体差异在玩家-观察者互动中诱发主导性或非对称策略的可能性。最后，支付矩阵明确奖励成功欺骗多于诚实，确立了欺骗作为一种有激励的策略，这反映了现实世界中的动机结构，即欺骗行为常被工具性地采用以获取利益。总之，这些设计特征允许在一个互动框架内分离指令驱动、激励驱动和自发性的欺骗成分，为欺骗相关的神经动态提供了一个更全面的检验。
振荡活动为理解欺骗相关的控制过程提供了一个互补的窗口。α（8–13 Hz）和低β（13–20 Hz）去同步化（ERD）被广泛认为与持续的注意力和反应抑制相关，特别是当必须抑制优势性或情境偏好的反应时。大多数先前没有非对称激励的欺骗研究报告，自发性谎言比真话引发更强的α/β ERD，这与抑制默认的说真话倾向一致。然而，ERD是高度情境依赖的：当任务激励建立了一个不同的默认选项时，更大的去同步化预期会出现在偏离该默认选项的条件，而不是出现在“真实性”（即“撒谎”）中。
我们的竞争性两玩家游戏明确奖励欺骗多于诚实，这可能在任务情境中将欺骗建立为一种有激励的策略。基于此结构，我们提出了三个假设。第一，在ERP领域，与注意力控制和反应冲突相关的早期刺激锁时额叶中央成分（P200/N200）预期对反应与明确任务需求之间的冲突敏感，并且在自发性选择下，真实性相关的区分减少，因为欺骗意图也可能存在于诚实反应中。晚期顶叶正电位（P3/LPP）被预测反映决策形成过程中的评估和监控需求，从而在涉及欺骗意图的决策以及自我生成（自发性）的选择中，相较于遵循指令的诚实，产生更大的波幅。第二，在时频域，晚期刺激锁时的α（8–12 Hz）和低β（13–20 Hz）去同步化预期会随着激励结构和决策情境而变化。最后，我们预期个体风险倾向将与欺骗相关的ERP特征相关联，主要在自发性选择条件下。
这些预测基于一个前提，即在激励驱动的互动中，欺骗跨越多个时间阶段展开，这些阶段被互补的EEG测量所捕捉。早期刺激锁时ERP成分主要反映反应构建期间的瞬态过程，如注意定向、冲突检测和反应选择，而后期振荡动态——特别是α和低β去同步化——则与更持续的控制过程相关，这些过程涉及维持或推翻情境依赖的默认反应。至关重要的是，ERP和ERSP测量的方向不必一致：先前的研究表明，瞬态ERP标志和持续振荡指数可以在时间和功能上分离，反映了控制的不同阶段，而不是欺骗的冗余标志。因此，在操纵激励结构和策略控制的范式中，早期ERP效应与后期ERSP效应之间的明显差异是理论上可预期的。
总之，这个框架使得欺骗可以在社会互动下作为一个时间上延展的、激励敏感的决策过程来研究。我们的分析方法整合了多模态EEG分析组合，除了组层面的行为、ERP和ERSP分析，我们还额外使用了单试次神经解码，并非作为独立的欺骗分类器，而是作为一个互补的视角，来观察分布式神经信息如何与欺骗性选择相关。关键的是，通过使用具有通道和时间分辨归因的可解释解码模型，本研究强调预测性信息何时、何处涌现，而非优化原始准确率。这使得解码结果可以直接与已建立的ERP成分和振荡动态联系起来，为传统分析中识别的时间阶段提供趋同证据。从这个角度看，解码不是ERP或ERSP分析的替代，而是连接受控实验室标记和潜在实际应用的桥梁，在实际应用中，决策必须在噪声和可变条件下在单试次水平上被推断。建立这种可解释的、试次层面的联系对于生态效度高的欺骗范式尤为重要，在这种情况下，解释的稳健性和可推广性可能比峰值分类性能更具信息价值。
结论
本研究展示了一个创新的、激励驱动的互动范式如何揭示欺骗性决策的神经动态。研究发现，在决策的早期阶段，ERP成分（P200/N200）能有效捕获指令性诚实所特有的冲突，而当决策是自发产生时，这种基于真实性的差异就消失了。在决策后期，晚正成分（LPP）波幅在涉及欺骗意图的决策中增大，反映了增强的评估和监控需求。与此同时，后部脑区的α/低β振荡去同步化（ERD）与反应抑制相关，并在谎言条件中增强，支持了“欺骗需要抑制默认的诚实倾向”这一观点。有趣的是，个体风险承担倾向调节了这些神经信号，特别是在自发性欺骗的背景下。最后，虽然单试次解码的准确率（最高57%）不算高，但它可靠地区分了所有四种决策条件，并通过时空归因图将关键预测信息定位于已知的ERP成分和时间窗口。这些结果为在真实、互动的社会情境中，利用可解释的多模态脑电图（EEG）特征检测欺骗行为奠定了基础。未来的研究可以在更具生态效度的环境中，结合更先进的神经解码方法，进一步验证和应用这些发现。
