首页 > 范文大全 > 正文

决策神经科学与事件相关电位技术述评

开篇:润墨网以专业的文秘视角,为您筛选了一篇决策神经科学与事件相关电位技术述评范文,如需获取更多写作素材,在线客服老师一对一协助。欢迎您的阅读与分享!

作者简介:侯伟(1989.8-),女,汉族,山东省寿光市,中南大学商学院,硕士研究生,神经营销、社会化商务。

摘要:随着决策科学和脑神经科学的逐步发展,当前越来越多的管理决策者开始借助脑神经研究方法进行决策研究,逐渐形成了将决策科学与脑神经科学结合起来进行研究的新学科,决策神经科学,并产生了一系列衍生学科。对广大研究者来说,能否很好地理解决策神经科学及其研究方法是一项重要课题。

关键词:决策神经科学;事件相关电位技术(ERP);脑电波

1.决策神经科学

1.1 决策神经科学的诞生

决策神经科学(Decision Neuroscience)是一个新兴的研究领域,它的目标是整合行为决策科学以及神经科学的研究,通过二者交叉融合形成的新学科。斯坦福大学商学院的Shiv等人2005年发表了题为“Decision Neuroscience”的文章,该文章首次提出了决策神经科学的概念[1]。自此,决策神经科学引起了心理学家、神经科学家、经济学家、管理学者的广泛关注,他们试图去剖析判断和决策、市场经济行为、社会行为的神经基础,提出基于神经机制和心理机制的决策模型。

1.2 决策神经科学的基本假设

决策神经科学对大脑的认知功能和脑功能区的关系有一个基本的假设,那就是:可以将复杂的脑功能分解为相对筒单的过程,而通过解剖学研究可以将相对筒单过程发生的脑功能区域进行定位,并且可以相对独立地进行研究[2]。

1.3决策神经科学的研究方法

决策神经科学的实验决策任务研究往往通过借用经济学、神经科学、心理学、医学等领域的检测相关工具来展开。决策神经科学采用的分析方法包括功能性核磁共振成像技术(fMRI)、事件相关电位技术(ERP)、穿颅磁刺激(TMS)、脑磁图(MEG)等。通常使用的两种决策神经科学的研究方法是功能性核磁共振成像技术(fMRI)和事件相关电位技术(ERP)。尽管这两种方法都可以客观的反映出刺激在大脑中引起的脑区活动,但是功能性核磁共振成像技术(fMRI)更注重脑血液流量的变化及其引发的感应磁场的变化,事件相关电位技术(ERP)则更注重脑神经元的放电传递活动[2](马庆国、王小毅,2006)。

2.事件相关电位技术

2.1 事件相关电位技术(ERP)

事件相关电位技术(ERP)是决策神经学常用的实验手段。ERP记录被试在受到刺激后的脑电活动情况,根据不同脑电波的波形、潜伏期等特征对被试神经活动进行研究[3]。常用的ERP成分主要包括P2、N2、P3、N400、LPP等,这些ERP成分与决策者的决策行为相关,反映决策者的信息处理、风险信息处理、决策态度等。

2.2 决策相关的脑电波

P2是产生于决策过程早期的一个ERP成分,潜伏期一般在刺激材料出现后的200ms左右,主要分布在前额区域[4]。大量研究表明,P2成分可能与对负性刺激的早期监测有关[5-6]。Thomas等认为,P2成分反映了对刺激效价的快速自动的评估过程[7]。他们的研究表明,P2成分反映了决策早期对刺激效价的自动、快速的评估,增大的P2波幅表征决策者对负性刺激投入了更多的注意资源。

N2成分是一个走向为负,电压值一般为负的ERP成分。潜伏期大约在刺激呈现后的200ms左右,主要分布在中央区、额区以及额中央联合区[8]。Botvinick,等的研究表明,N2成分可以作为一个体现决策者在决策过程中对冲突进行监测的ERP指标[9]。Shedden通过实验发现决策刺激材料之间的冲突越大,N2的波幅就越大[10]。这表明,N2成分可以作为体现决策中刺激水平冲突的ERP指标,并且其波幅随着冲突的大小而发生同方向的变化。有人提出决策冲突的高低是由决策风险所导致的,即决策风险越高,决策者所承受的决策难度就越大,从而会产生更大的冲突,N2成分的波幅就可以体现这种关系。

P3是一个峰值潜伏期在300至400ms左右,电压值一般为正值的ERP成分。P3常常集中出现在位于后部的脑区。P3是一个与决策关系非常密切的ERP成分,对决策过程中的冲突、决策难度等都有反映。一方面,P3与N2一样,反映决策过程中的冲突大小,与冲突处理相关。同时,P3成分反映决策难度及决策信心,P3对于决策态度的表征可以通过P3波峰的幅值来体现。研究发现,决策难度与P3波峰值存在反向变化的关系,即决策难度越大,P3波峰幅值越小,而决策信心与P3波峰值同向变化。(作者单位:中南大学商学院)

参考文献:

[1] ShivB,BechareA,Levin I,etal.DecisionNeuroscience[J].Marketing Letters,2005,16(3):375-386.

[2] 马庆国, 王小毅. 从神经经济学和神经营销学到神经管理学[J]. 管理工程学报, 2006, 20(3): 129-132.

[3] Carretié L, Mercado F, Tapia M, et al. Emotion, attention, and the ‘negativity bias’, studied through event-related potentials[J]. International journal of psychophysiology, 2001, 41(1): 75-85.

[4] Martin L E, Potts G F. Impulsivity in decision-making: An event-related potential investigation[J]. Personality and individual differences, 2009, 46(3): 303-308.

[5] Qin J, Han S. Neurocognitive mechanisms underlying identification of environmental risks[J]. Neuropsychologia, 2009, 47(2): 397-405.

[6] Qin J, Xiao F, Li F, et al. The characteristic of extrapolation in numerical inductive inference: An ERP study[J]. Brain research, 2009, 1295: 142-148.

[7] Yang J, Li H, Zhang Y, et al. The neural basis of risky decision-making in a blackjack task[J]. NeuroReport, 2007, 18(14): 1507-1510.

[8] Shi Y Z,Cheung K M,Prendergast G.Behavioral response to sales promotion tools: a Hong Kong study[J]. International Journal of Advertising,2005,24(4):467-486.

[9] Folstein J R, Van Petten C. Influence of cognitive control and mismatch on the N2 component of the ERP: a review[J]. Psychophysiology, 2008, 45(1): 152-170.

[10] Botvinick M M, Braver T S, Barch D M, et al. Conflict monitoring and cognitive control[J]. Psychological review, 2001, 108(3): 624.