不同特質焦慮水平的選擇性注意偏向*

彭家欣 楊奇偉 羅躍嘉

(1北京師范大學,認知神經科學與學習國家重點實驗室,北京 100875)(2深圳大學 情緒與社會認知科學研究所,深圳 518060)

1 前言

焦慮是對未來威脅和不幸的憂慮預期,并伴隨著緊張的煩躁不安或一定的身體癥狀(Lang,Davis,&?hman,2000)。適當程度的焦慮水平能夠提高個體的警惕性,使其更快地知覺和處理環境中的潛在威脅,因此具有一定的生存適應意義。然而如果個體的焦慮狀態長期處于較高水平,則可能會演變為焦慮障礙。焦慮障礙是最常見、最普遍的精神障礙,約 20%～30%的正常人在一生中的某段時間會受到焦慮障礙的困擾(Kessler et al.,1994)。因此,與焦慮相關的研究在心理健康研究領域中一直得到廣泛的關注。

高特質焦慮的人群在一般情況下(沒有特別的焦慮誘發事件)也保持著較高的焦慮水平,是臨床焦慮障礙的“易感人群”(McNally,2002)。先前的行為研究的結果一致表明,焦慮患者常常對環境中的負性情緒信息表現出選擇性注意的傾向。例如研究者采用“點探測”任務發現廣泛性焦慮障礙、社會焦慮和特質焦慮的個體對代替威脅性面孔的目標的反應要快于代替中性面孔的目標,說明了焦慮障礙者對威脅信息更加警惕(Bradley,Mogg,White,Groom,&Bono,1999;Mogg &Bradley,2002);一項采用“視覺搜索”任務檢測焦慮患者注意障礙特點的研究發現,社會焦慮個體相對于非焦慮個體在中性面孔的背景下,對憤怒面孔的反應時快于對愉快面孔的反應時,說明社會焦慮個體能夠更快覺察到威脅性信息(Gilboa-Schechtman,Foa,&Amir,1999);國內學者也采用“視覺搜索”任務發現,高特質焦慮者不管是在平靜的狀態下,還是焦慮的狀態下,在恐懼面孔的背景下對中性面孔的反應顯著慢于快樂面孔的背景下的反應,說明了高特質焦慮者難以將注意從威脅性刺激中脫離出來(高鵬程,黃敏兒,2008)。這些研究均證實了對威脅性刺激的選擇性注意偏向在不同的焦慮類型、不同的實驗范式下廣泛存在,表現為高焦慮者對威脅信息更加警惕、反應更加敏捷并且難以脫離,說明了高焦慮者對威脅性刺激投入了更多的注意資源通過對150多篇關于焦慮研究進行元分析后發現,高特質焦慮者和臨床焦慮者均表現出對威脅信息的選擇性注意偏向,并且這種偏向的大小在兩者間沒有顯著的差別,研究者由此認為對威脅信息的選擇性注意偏向是高特質焦慮者容易發展成臨床焦慮的重要原因。因此,本研究通過比較高低特質焦慮的個體,試圖揭示高焦慮者對威脅性刺激的選擇性注意偏向的神經機制(Bar-Haim,Lamy,Pergamin,Bakermans-Kranenburg,&van IJzendoorn,2007)。

大量的行為研究均證實了高焦慮個體存在對威脅性信息注意偏向的特點,然而這種選擇性注意偏向發生在什么時候,其神經反應是怎么樣的？目前仍然沒有得到一致的結論。由于 ERP(event related potential)能夠直接地并且精確到毫秒級地實時得記錄神經元活動(Hajcak,MacNamara,&Olvet,2010),具有較高的時間分辨率,因此能夠提供行為學實驗難以提供的精確時程方面和神經反應的信息。近年來越來越多的研究者使用 ERP技術來研究焦慮個體在情緒加工時注意分配的特點(Bar-Haim,Lamy,&Glickman,2005;Li,X.Y.,Li,X.B.,&Luo,2005;Li,Wang,Poliakoff,&Luo,2007;MacNamara &Hajcak,2009)。例如Bar-Haim等人(2005)的研究發現高特質焦慮的個體在完成注意轉移任務時,相對于線索為中性面孔時,當線索為憤怒面孔(與威脅有關)時誘發了一個更加大的P2,而低特質焦慮個體并沒有這種注意偏向,說明了高特質焦慮的個體對威脅性面孔投入了比較多的注意(Bar-Haim et al.,2005)。然而 Holmes,Nielsen和Green(2008)卻在高、低特質焦慮的個體中均發現了這種 P2效應,即高、低特質焦慮的個體同樣對威脅有關的面孔投入了更多的注意資源(Holmes et al.,2008)。同樣的矛盾情況也在早期的知覺成分P1上出現,例如 Holmes等(2008)發現高特質焦慮的個體觀看恐懼面孔時比中性面孔誘發了更大的 P1,盡管這種注意偏好的效應只在左側上發現;然而,Li等人(2005)發現高低焦慮的個體都出現威脅圖片誘發更大P1的現象。

行為研究的結果一致發現了高特質焦慮者對威脅性刺激的選擇性注意偏向,但是 ERP的研究卻發現了相互矛盾的結果。這種不一致的其中一個重要原因很可能是ERP的成分P1、P2很容易受到不同刺激知覺特征差異的影響(Hajcak,Weinberg,MacNamara,&Foti,2012)。例如以P1成分為例,由于不同情緒面孔之間的知覺差異較小,由于高特質焦慮者的選擇性注意偏向,因此只在高焦慮組中發現 P1效應,而威脅的情緒圖片(常常是危險動物)和中性圖片(常常是普通物品)情景輪廓等特征差異比較大,因此高低特質焦慮的個體都很容易辨別這兩種刺激,都出現P1效應(Li et al.,2005)。那么,在復雜的情境中,高特質焦慮者對威脅性刺激的選擇性注意偏向究竟發生在什么時候? 已有的研究發現,在P1之后的ERP另一成分N1,對視覺刺激的情緒內容敏感,負性圖片比起中性圖片誘發了一個更大的N1(Foti,Hajcak,&Dien,2009;Weinberg &Hajcak,2010),增大的 N1說明了個體對刺激進行知覺加工時投入了更多的注意資源(Mangun &Hillyard,1990)。因此,N1可能是高特質焦慮者進行情緒圖片加工時出現的對威脅圖片選擇性注意偏向的可靠指標。

綜上所述,本研究試圖采用 ERP技術,以 N1成分為主要指標來考察高低特質焦慮的個體在加工復雜情景下的情緒圖片時的選擇性注意偏向的神經反應的差異。通過上述的文獻回顧,我們假設：1)高特質焦慮者對恐懼圖片刺激比較敏感,分配更多的注意資源,相對于中性圖片誘發出更負的 N1;2) 低特質焦慮者觀看恐懼圖片和中性圖片誘發的N1并沒有顯著的差異。盡管 N2、P3和慢波(SW)并非本研究關注的重點,但是已有的研究發現,這些成分與情緒加工密切相關(Dennis &Chen,2009;Foti &Hajcak,2008;Luo,W.,Feng,He,Wang,&Luo,Y.,-J.,2010),因此本研究也將這次成分納入后續的分析中,以便更加全面地考察不同特質焦慮水平加工情緒圖片時的選擇性注意偏向。

2 方法

2.1 被試

采用狀態-特質焦慮問卷(Spielbergerg Trait Anxiety Inventory,STAI)(Shek,1993;Spielberger,Gorsuch,Lushene,Vagg,&Jacobs,1983)中的“特質焦慮問卷”(STAI-T)測查了70名在校學生,將被試的問卷得分按照由高到低的順序排列,取得分在前25%的被試為高特質焦慮組,得分在后 25%的被試為低特質焦慮組,最后得到高特質焦慮和低特質焦慮的個體各17人,其中低焦慮組女7人,男10人,高焦慮組女11人,男6人。34名被試平均年齡為21.94 ± 2.28歲。低特質焦慮組平均分為 35.29 ±4.22,高特質焦慮組為47.06 ± 3.91,t檢驗結果表明兩組被試特質焦慮得分差異顯著(

t

=?8.42,

p

＜0.01)。被試的視力或者矯正后的視力正常。

2.2 實驗材料

從中國情緒圖片系統(CAPS,白露,馬慧,黃宇霞,羅躍嘉,2005)中選取效價在2～3分之間(1～9分,分數越低表示越消極,5分代表中性,分數越靠近9代表越積極)的恐懼動物圖片31張和效價在5左右的物品圖片 79張,另從國際情緒圖片系統(IAPS,Lang,Bradley,&Cuthbert,1999)挑選取效價在 2～3分之間恐懼動物的圖片 48張,通過photoshop CS 5處理成相同的大小和亮度后,另請21名在校學生分別對這 158張圖片對其喚醒度和效價進行評定,最后得到 30張恐懼動物圖片(效價2.63±0.47,喚醒度為7.29±0.46)和30張中性物品圖片(效價為 5.02±0.17,喚醒度為 3.78±0.37)。t檢驗的結果表明恐懼圖片和中性圖片在效價(

t

=25.67,

p

＜0.01)和喚醒度(

t

=232.56,

p

＜0.01)的差異均顯著。

2.3 實驗任務和程序

本研究使用 E-prime 2.0來控制和呈現所用刺激。本研究采用的實驗范式改編自Holmes等(2008)的研究,被試的任務是：當前圖片與上一張是同一張時,要求盡快做按鍵反應。與 Holmes等(2008)不同的是,本研究把圖片刺激由原來的混合呈現改成 block呈現。本實驗為系列研究的第一個,后續研究還需要對每類情緒圖片的評定,采用 block呈現刺激的方式只需要每個 block后評價一次,可以節省時間,以及為了讓實驗間可以相互比較。本實驗將30張恐懼圖片和30張中性圖片各呈現2遍,并且每類圖片分成3個block,每個block 20張圖片,共形成6個block共120個trials。每個trial的先后順序按照偽隨機的方法處理,以保證除了每個block中有 3～4張圖片被連續呈現兩次,其余圖片兩次呈現的間隔至少為4個trials。同一圖片連續出現時,被試只在第二次出現時需要進行按鍵反應(共20個trials,不分析),其他情況只需要被動觀看(100 trials)。

被試進入燈光控制的實驗室后,舒服地坐在距離電腦屏幕75 cm的扶椅,并帶上EEG電極帽,然后給被試一個詳細的任務說明。在正式實驗前,被試需要先進行練習,直到完全理解后才進入正式實驗。正式實驗的流程如圖1,首先在白色屏幕中呈現一個黑色的“+”注視點(500 ms),提示一個trial即將開始,然后呈現 300～500 ms白色屏幕后出現一張圖片(2000 ms),圖片消失后出現1000 ms的白色屏幕,至此第一個 trial結束,再次出現黑色的“+”注視點(500 ms)時提示被試第二個 trial已經開始,被試需要從第二個 trial開始呈現的圖片與第一個trial呈現的圖片做比較,如果是同一張的話就按“0”盡快反應,如果不一樣則不需要反應。60張圖片統一處理成8 cm × 11 cm的彩色圖片,每張圖片水平視角大約為 6°,垂直視角大約為 8.4 °(或水平視角為 8.4°,垂直視角為 6°)。

2.4 ERP記錄和數據處理

圖1 實驗流程示意圖

采用德國 BP公司的腦電記錄儀 Active Two BioSemi 系統(BioSemi,Amsterdam,Netherlands),記錄50導電極的信號。以左耳乳突為參考電極點,閑置原有的另一只參考電極,取TP8電極連于右乳突,形成單極導聯。離線(Offline)分析時以置于右乳突的有效電極進行再參考,即從各導聯信號中減去1 /2該參考電極所記錄的信號。在左眼四周常規放置4個電極記錄垂直和水平眼電。頭皮與電極之間的阻抗小于 5 k?,記錄連續 EEG,頻帶寬度為0.1～20 Hz,每導采樣頻率為 500 Hz,通過 Brain Vision Analyzer software(BrainProducts)進行離線分析。分析時程是從每張圖片呈現前的100 ms持續到圖片呈現的1000 ms。本文主要分析N1、N2、P3和慢波(Slow wave,SW),N1、N2選取Fz、FCz和Cz等3個頭皮前部電極進行分析;P3和SW選取CPz和Pz等2個頭皮頂部電極進行分析。由于N1和 N2這兩個負成分起始和結束的時間都很短,并且中間還夾著一個P1成分,為了盡可能排除P1成分的干擾,因此分別取這兩個成分峰值左右 10 ms的平均波幅進行統計分析。最后對N1(120～140 ms)和N2(230～250 ms) 兩個成分分別進行2(焦慮水平：低焦慮,高焦慮)×2(圖片：中性圖片,恐懼圖片)×3(電極點：Fz、FCz 和 Cz),以及對 P3(300～500 ms)和SW(500～1000 ms)兩個成分分別進行2(焦慮水平：低焦慮,高焦慮)×2(圖片：中性圖片,恐懼圖片)×2(電極點：CPz、和Pz)三因素重復測量方差分析,其中電極點和圖片為被試內因素,焦慮水平為被試間因素。

3 結果

圖2表示在 Fz、FCz、Cz等 3個電極點上的ERP波形,其N1、N2成分清晰可見;圖3表示CPz、Pz上的P3和SW成分。

圖2 高低焦慮個體加工中性圖片和恐懼圖片時在N1和N2兩個成分上的差異

3.1 N1

三因素重復測量方差分析結果發現,焦慮水平的主效應顯著,

F

(1,32)=11.94,

p

＜0.01,即高特質焦慮的個體誘發的 N1平均波幅(?5.08 μV)顯著地比低焦慮的個體(?2.27 μV)更大。電極點的主效應顯著,

F

(2,64)=19.28,

p

＜0.01,Fz點的平均波幅(?4.01 μV)與 FCz 的平均波幅(?3.95 μV)差異不顯著,但是均顯著地大于 Cz點的平均波幅(?3.05μV)。沒有發現顯著的圖片類型的主效應,但焦慮水平×圖片×電極點的交互作用顯著,

F

(1,32)=3.40,

p

＜0.05。進一步分析發現焦慮水平×圖片的交互作用顯著,

F

(1,32)=6.88,

p

＜0.05,簡單效應檢驗結果如圖4所示,在 Cz和 FCz兩個電極點,發現高特質焦慮的個體組的圖片主效應顯著[Cz：

F

(1,32)=6.93,

p

＜0.05,FCz：

F

(1,32)=5.22,

p

＜0.05],具體為恐懼圖片比中性圖片誘發了一個更加大的 N1,而低特質焦慮的組中則發現兩種圖片誘發的N1沒有顯著的差異,說明了高焦慮的個體進行情緒加工時,在120～140 ms時就開始區分中性圖片和恐懼圖片,而低特質焦慮的個體在120～140 ms時還沒能區分這兩種圖片。

3.2 N2

三因素重復測量方差分析結果發現,焦慮水平的主效應顯著,

F

(1,32)=4.54,

p

＜0.05,即低特質焦慮的個體誘發的 N2波幅(?5.72 μV)顯著大于高焦慮的個體(?2.22 μV)。圖片類型的主效應也顯著,

F

(1,32)=4.83,

p

＜0.05,具體為中性圖片(?4.50μV)比恐懼圖片(?3.44 μV)誘發了一個更大的 N2。電極點的主效應顯著,

F

(2,64)=22.80,

p

＜0.01,具體為 Fz 點波幅最大(?5.23 μV),FCz(?4.20 μV)居中,Cz 點(?2.48 μV)最小,兩兩之間差異均顯著。焦慮水平、圖片和電極點三個因素構成的交互作用都不顯著,這些結果說明在230～250 ms時,高、低特質焦慮個體都能區分中性圖片和恐懼圖片。

圖3 高低焦慮個體加工中性圖片和恐懼圖片時P3、SW波形

圖4 在N1和N2兩個成分上圖片和焦慮水平的交互作用

3.3 P3

三因素重復測量方差分析結果,發現顯著的圖片類型的主效應,

F

(1,32)=69.5,

p

＜0.01,具體為恐懼圖片(6.61 μV)比中性圖片(3.21 μV)誘發了一個更加大的 P3;還發現電極點的主效應顯著,

F

(1,32)=38.69,

p

＜0.01,具體表現為Pz點的平均波幅(5.94 μV)顯著地比 CPz 的波幅(3.87 μV)更大(如圖3)。焦慮水平的主效應以及焦慮水平、圖片和電極點三個因素構成的交互作用都不顯著。

3.4 SW

三因素重復測量方差分析結果發現,只有圖片類型的主效應顯著,

F

(1,32)=84.12,

p

＜0.01,具體為恐懼圖片(6.93 μV)比中性圖片(2.51 μV)誘發了一個更加大的慢波。電極點的主效應、焦慮水平的主效應、以及焦慮水平、圖片和電極點三個因素構成的交互作用都不顯著。

3.5 特質焦慮得分與ERPs的關系

本研究以Fz、FCz和Cz三點記錄到的個體加工恐懼圖片時N1、N2以及CPz、Pz記錄到的P3、SW 的波幅的平均值作為因變量,以特質焦慮的得分(STAI-T總分)作為自變量進行回歸,同時為了排除性別、年齡的影響,把性別、年齡也納入回歸分析中,進行多元逐步回歸分析?？刂菩詣e和年齡的貢獻后,結果發現STAI-T總分能夠預測N2的波幅,卻不能預測N1、P3和SW的波幅。最終的回歸方程為 Y=?15.34+0.29 X,

F

=6.97,

p

＜0.05,

R

=0.18(其中,Y=N2波幅值,X=特質焦慮的得分),說明特質焦慮的得分和加工恐懼圖片所誘發的N2的波幅值之間的呈正相關。因為 N2為負成分,波幅值與N2波幅本身成反比,即波幅值越小說明N2波形越往負方向偏移,N2的波幅越大。所以,特質焦慮的得分和加工恐懼圖片所誘發的N2的波幅之間的呈負相關,也就是說,特質焦慮水平越低的個體,由恐懼圖片誘發的N2越大。

4 討論

大量的行為研究一致發現了焦慮個體存在著對負性刺激的選擇性注意偏向的特點(Bar-Haim et al.,2007),Holmes等人(2008)的ERP研究也發現以面孔為刺激材料時焦慮個體的 P1、P2效應,揭示了高特質焦慮者加工情緒面孔時早期注意偏向的特點,但他們未關注 N1、N2等負成分,不能不說是一種缺憾。本研究擬著重比較高低特質焦慮者的N1、N2、P3等ERP成分,以探討對復雜情景中的威脅信息的選擇性注意偏向發生的時間進程及神經機制。我們的研究結果發現,高特質焦慮者早在刺激后120～140 ms時就開始區分恐懼圖片和中性圖片,表現為恐懼圖片比中性圖片誘發出一個更大的N1,而低焦慮的個體卻沒有發現這種N1效應。Mogg和 Bradley(2002)提出了關于焦慮水平影響選擇性注意偏向的認知-動機模型(cognitivemotivational model),該模型認為,對威脅信息的注意由效價評價系統所決定,這個系統負責刺激的最初的無意識的評價,信息從這個系統輸出這一認知過程中,會受到動機因素例如焦慮水平的影響。高特質焦慮會提高對威脅信息的敏感性,使個體對威脅信息投入更多的注意資源(Mogg &Bradley,1998)。我們的結果表明,高特質焦慮者由于對威脅信息更加敏感,使其對復雜情景中的威脅信息進行情緒加工時投入更多的注意資源,表現出了對威脅信息的知覺迅速(開始于 120～140 ms)并且需要消耗更多的注意資源,因此支持了 Mogg的認知-動機模型。

此外,不管特質焦慮水平的高低,都發現中性圖片誘發的N2顯著大于恐懼圖片誘發的N2,說明了在 230～250 ms,低特質焦慮個體也開始能夠區分恐懼圖片和中性圖片。圖片的主效應持續到了晚期的P3和SW,在高低特質焦慮兩組人都發現,恐懼圖片誘發的P3和SW顯著大于中性圖片誘發的P3和SW。這些結果說明了,不管焦慮水平的高低,個體能夠在230～250 ms便開始區分出中性圖片和恐懼圖片,并且在情緒加工后期給予恐懼圖片更多的注意資源。盡管高特質焦慮的個體這兩個成分的平均波幅都稍微高于低特質焦慮的個體,但是差異不顯著。這可能是因為P3和SW反映了刺激意義的改變(Hajcak &Nieuwenhuis,2006),本研究的實驗范式要求被試識別即可,并沒有要求被試對圖片意義的深入加工,所以兩組被試在這兩個成分上沒有顯著差異是可以理解的。另外還可能是因為 P3和SW與動機密切相關(Schupp et al.,2000;Schupp,Jungh?fer,Weike,&Hamm 2004),而從生物進化論的角度上來說,威脅性刺激例如恐怖的動物,與人類的生存緊密相關(?hman,1993),人類需要對危險信號迅速地知覺并投入更多地注意資源,這種對威脅相關信息的注意加工偏向應該是一種適應性的表現。本實驗中的兩組被試盡管特質焦慮的水平上存在顯著差異,但是都屬于正常人,都同樣能夠迅速地識別恐懼情緒,因此盡管在本研究中,這兩個成分存在差異,但是卻沒有達到顯著水平,后續的研究可以比較正常人和焦慮癥患者情緒加工的特點,以便更好地說明問題。

回歸分析的結果發現,特質焦慮得分越高的個體,N2波幅越小。前人關于焦慮與執行控制能力的研究也發現了類似的結果(Eldar &Bar-Haim,2010),他們認為,N2成分與抑制執行功能密切相關(Folstein &van Petten,2008;Nieuwenhuis,Yeung,van den Wildenberg,&Ridderinkhof,2003;van Veen&Carter,2002),高焦慮個體N2變小,反映了個體的抑制執行功能可能受損。所以我們認為N2反映了個體調用抑制執行功能的有效性,焦慮水平越低的個體,越能夠有效地抑制情緒信息,因此表現出越大的N2。同樣,個體能夠有效地抑制對中性圖片的情緒的加工,因此表現出更加大的 N2,而恐懼圖片由于占用了個體比較多的注意資源,因此削弱了對其情緒的加工的抑制,所以表現出比較小的N2,進而在方差分析的結果中表現為中性圖片誘發的 N2顯著大于恐懼圖片,并且低特質焦慮的個體相對于高特質焦慮的個體誘發更加大的 N2。這些結果都說明了高特質焦慮個體對恐懼圖片進行情緒加工時不能有效地調用抑制執行功能。

綜上所述,本研究結果說明低特質焦慮的個體在 230～250 ms開始區分恐懼圖片和中性圖片,并且迅速地對調用抑制執行能力對恐懼圖片進行進一步的加工,使其對恐懼圖片的情緒加工保持在適應性的范圍內。而高特質焦慮的個體在情緒加工早期120～140 ms時就開始區分恐懼圖片和中性圖片,分配過多的注意資源,并且不能有效地對情緒進行抑制加工。因此,這種對威脅信息的過分警惕,且不能很好地抑制,很可能是高特質焦慮個體選擇性注意偏向重要原因。盡管本研究提供的結果能夠為我們理解高特質焦慮個體發展成臨床焦慮障礙患者提供一定的理論依據(Li et al.,2005;Li et al.,2007),但是本研究也存在著一些不足,例如本研究采用 block設計以及沒有收集狀態焦慮水平,可能會干擾試驗結果,但是由于這些對高、低特質焦慮的兩組被試的干擾是一致的,所以根據心理實驗設計中的減法原則,比較高低特質焦慮的兩組被試時,這些無關因素對本研究造成的干擾是可以被排除的。盡管如此,進一步研究需要對狀態焦慮進行控制,以及補充假隨機呈現刺激時數據作為比較,以排除無關變量的影響。

總之,本研究采用 ERP的技術考察了高低特質焦慮的個體在進行情緒加工時的注意偏向的神經機制。結果發現高特質焦慮者相對于低特質焦慮者誘發了較大N1,并且恐懼圖片誘發的N1比中性圖片的 N1更大,說明了高特質焦慮者早在120～140 ms時就對恐懼圖片分配了較多的注意資源;而低特質焦慮者在 230～250 ms時開始區分恐懼圖片和中性圖片,并且相對高特質焦慮者誘發了更大的 N2,并且特質焦慮得分越高的個體,N2波幅越小,說明了高特質焦慮者的抑制執行功能可能受損。

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