大脑EEG和ERP信号

大脑的电磁活动本质上可以分为两部分：(i)电场/电位和振荡磁场，这些是构成脑电图(EEG)和磁脑图(MEG)的基础；(ii)由外部或精神刺激/事件引发的神经冲动所导致的电场和磁场变化，分别形成了事件相关电位(ERPs)和事件相关磁场(ERF)。

节律性EEG振荡起源于丘脑核团。大脑的电位可以通过在头皮表面放置电极(金属传感器)来检测，而磁场则可以通过灵敏的MEG梯度计来测量。在头皮记录到的电位变化源于那些尖端树突与皮层表面垂直的神经元(例如，视觉皮层的锥体细胞或超柱)的兴奋性和抑制性突触后电位的总和。

一般来说，成人在清醒状态下的EEG节律振荡频率较快，通常在8-25Hz(即α和β节律)之间，而在嗜睡和睡眠状态下，EEG节律逐渐减慢，在慢波睡眠(SWS)中频率降至1Hz，称为δ节律。

事件相关电位(ERPs)是个体大脑对刺激进行反应所产生的电位振荡，这些刺激可以是来自不同感官模式的“外源性”刺激，也可以是与注意力、动机、情绪和期望等高级认知功能相关的“内源性”刺激。无论ERPs以何种形式记录(视觉、听觉或体感)，它们都表现为一系列具有正负偏转的波形，其极性用字母P和N表示。每个ERP成分都可以被视为与大脑中信息传递和处理特定阶段相关的神经活动的表现。

语言电生理学

图1展示了基于事件相关电位(ERPs)记录技术得到的关于语言信息加工的时间进程。ERPs是研究和分析语言信息处理不同阶段的一种独特工具，因为它们一方面具有EEG记录的非侵入性特点，另一方面具有出色的时间分辨率。

图1.语言信息加工的时间进程。

ERP波形中正负电位偏转的时间潜伏期，代表了大脑在某一认知事件发生时的加工活动。例如，约70-80ms在初级视觉皮层出现的电位偏转，反映了传入信息到达视觉皮层以及相关神经元群的激活，这些神经元群参与视觉信息的感官处理。类似地，对于语义上难以理解的刺激，约在400ms时出现的大幅负偏转反映了对特定词语的语义分析过程。20世纪70年代末，认知神经科学领域的研究人员首次将ERPs记录应用于语言理解机制的研究中。1968年，Sutton发现人脑对那些在特定时刻被选择性关注的刺激产生了显著的正向反应。这意味着可以通过观察神经生理学表现来研究心理过程。

为了研究语言，Marta Kutas开发了两种不同的实验范式。第一种是快速序列视觉呈现范式(RSVP)，将单词连续呈现在屏幕中央，以模拟自发阅读句子的过程，并监测语义和句法理解过程的时间变化，同时避免通常伴随文本阅读的水平眼动。第二种非常流行的范式被称为终词范式，它基于一种具有不同性质和复杂程度的语义或句法语境，然后呈现一个给定的结尾词或关键词(该词的电位反应是锁时的)，来研究该词的大脑电位如何与语境或特定语言的词汇串联规则一致。

正字法分析

ERPs是研究阅读机制的一种非常有用的工具，因为它们能够提供从刺激开始到大脑内发生过程的多个指标，精确到毫秒级。这些过程包括从感官视觉特征分析(例如，曲线或直线、角度、圆等)，到正字法分析(字母识别)，再到复杂模式分析(单词)，以及这些模式的正字法特征(例如，德语、英语或芬兰语中有很大的差异)和意义分析。

大量ERPs和MEG研究表明，枕颞区N170反应(平均潜伏期为150-200ms)特异性地反映了刺激的正字法分析(图2)。例如，Helenius等人(1999)记录了阅读障碍者和对照组在进行无声阅读单词(包括清晰可见或被高斯噪声干扰的单词)与符号串时的MEG信号。结果显示，虽然与感觉处理相关的初始反应(潜伏期为100ms)在各组间的振幅没有差异，但对正字法因素敏感的N170成分(通常集中在左侧枕颞下皮层，即视觉词形区)在阅读障碍个体中的振幅明显降低，并且未出现偏侧化现象。

图2.视觉词汇感知在刺激后约170ms时激活左侧枕颞皮层。单词的振幅比非正字法符号串的振幅要大得多。词汇处理在大约400ms时达到峰值。

词汇分析

在阅读过程中，大脑在获取单词的语音特性后，能够在刺激后约300-400ms的时间范围内提取其语义/词汇特性，这一过程通过N400成分来反映。该成分的振幅通常在右侧中央顶叶区域较大，但这与语义专门化区域的内在解剖定位不完全对应。颅内记录研究显示，N400起源位于左侧颞叶皮层，靠近侧副沟和前梭状回。

N400是语义整合机制的标志性特征，反映了读者/听者根据个人期望将新接收到的感官输入与之前的语境进行整合的难易程度。虽然对不兼容、出乎意料或低完形概率词汇的最大反应峰值通常出现在400ms左右，但一些研究也报告了ERP反应对某些词汇特性(如使用频率)的敏感性。例如，King和Kutas(1998)描述了一种前期负成分——词汇加工负波(LPN)，其潜伏期约为280-340ms，对词汇出现的频率非常敏感。

在一项呈现单词、伪词和字母串进行音位决策任务的ERP研究中，观察到单词与伪词之间的词汇辨别效应最早出现在刺激后约200ms(图3)。这样看来，访问语言刺激的词汇特征的神经机制，似乎与正字法和语音特性的提取是同步激活的。一些研究还表明，对短而熟悉的词汇特性的敏感性甚至在150ms之前就出现了。最后，Proverbio等人(2008)发现，左侧梭状回中的正字法N170反应体现了对亚词汇特性(如词汇使用频率)的敏感性，对高频词的反应幅值大于低频词。

图3.在音位决策任务(例如，在oranges中是否出现了音素/k/？)中记录了对单词、伪单词和字母串的ERP波形。第一个词汇效应出现在P2水平。

语用分析

P300反映了与情境更新过程有关的神经机制指标，即个体的知识更新是将持续的刺激输入与长期记忆中保留的信息进行比较的结果，而N400的增加则代表了将新输入信息与先前知识整合时的难易程度，包括语用性质的常识(例如，如何支付公交车票)和社会知识(如社会规范、文化习俗、文化规则等等)。

刻板印象和偏见的ERP指标

有研究发现，N400也会受到个人语义的影响，即当信息与个体的主观知识(例如个人的喜好和厌恶)不一致时，N400的反应会发生变化。这种影响涉及各种主题，如食物、运动队、音乐、电影等。一些研究使用N400反应来考察刻板印象的神经表征。

Proverbio等人(2017)使用ERP对内隐职业性别刻板印象进行了研究。该研究任务不涉及对刻板印象的意识或判断，不需要对句子的接受度或一致性做出决定，也没有呈现与性别相关的启动词(完全内隐)。要求参与者对动物词汇进行快速按键反应，同时记录参与者在完成任务时的EEG。240个句子中，有些句子符合性别刻板印象，有些则不符合，这些句子与32个以动物词结尾的句子随机混合呈现。与符合性别刻板印象的词相比，违反性别刻板印象的词引发了更大的前额N400反应和左前额负波(LAN)(图4)。LAN的调制表明，性别刻板印象是自动加工的，同时也暗示了性别刻板印象在我们的大脑语言区域中是多么根深蒂固。

图4.在前额头皮区域，由与刻板印象不一致的句子所引发的N400和LAN成分。

根据对350-450ms时间窗(对应N400峰值)中的不一致与一致ERP差异波应用逆解，发现性别刻板印象的神经表征主要涉及额中回(MFG)，而该区域已知与刻板印象的神经表征相关联。同时，支持心理理论(TOM)过程的颞顶交界区(TPJ)，以及支持个体信息表征的颞上回和颞中回(STG和MTG)也被激活。

根据神经影像学文献，内侧额叶皮层(mdFC)负责表征与他人相关的社会信息，特别是外群体刻板印象和偏见。具体来说，内侧前额叶皮层(mdPFC)区域能够区分相似与不相似他人的属性和心理状态。最近一项关于偏见的神经基础研究发现，左侧额上回(SFG，BA10)在表征与他人相关的负偏见方面特别重要，这与目前的研究结果高度一致。该研究探讨了社会偏见的神经基础和功能特性。在社交互动中，我们会根据人们的外表来推断他们的个人特征。这些推断形成了一种潜在的偏见，可能会积极或消极地影响我们与他人的互动。通过记录16名参与者中128个头皮部位的事件相关电位来研究这种现象。在第一阶段(编码阶段)，让参与者观看200张面孔，每张面孔与一个虚构的简短故事相关联，这些故事描述了每张面孔的积极或消极特征(图5)。

图5.关于积极或消极偏见的例子。

在第二阶段(识别)中，参与者接受了一个新旧记忆测试，需要将100张新面孔与之前展示的面孔中区分开来。与编码阶段相关的ERP数据显示，对于消极偏见(相较于积极)的面孔，前额负波更大，这表明对具有不愉快社会特征的面孔进行了更深层次的神经加工。在识别任务中，新面孔诱发的FN400大于旧面孔，积极面孔诱发的FN400大于消极面孔。这些数据表明，负效价的面孔比正效价的面孔被认为更熟悉。此外，旧面孔引发的顶区新旧效应(即晚期正成分(LPC))大于新面孔。使用swLORETA分析(应用于450-550ms的ERPs)发现，记忆旧面孔与右侧额上回(SFG)、左侧颞中回(mdTG)和右侧梭状回(FG)的激活有关。然而，只有消极面孔强烈激活了边缘系统和海马旁区以及左侧SFG(图6)。ERP数据显示不仅在学习阶段形成了偏见，而且这些偏见还影响了面孔的识别和回忆，特别是对负效价社会信息的加工具有一定优势。

图6.在450-550ms的时间窗中，根据swLORETA分析获得的消极偏见、积极偏见和新面孔加工过程中的矢状面视图。

这些发现鼓励在研究社会刻板印象时，将主观、内隐和外显心理量表与生理测量相结合进行分析。虽然N400范式使我们能够在不受到社会期望干扰的情况下观察刻板印象，但电生理和行为数据的结合可以更全面地理解这些心理过程。

参考文献（上下滑动查看）：

Proverbio, A.M. (2023). EEG and ERPs in the Study of Language and Social Knowledge. https://doi.org/10.1007/978-3-031-08651-9_12

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King, J. W., & Kutas, M. (1998). Neural plasticity in the dynamics of human visual word recognition. Neuroscience Letters, 244, 61–64.

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