想象一下，你一邊開車，一邊聽著一首新歌。你對這首新歌的喜愛程度是基于經驗與理性的評價嗎？當你做出判斷時，是否可能會受到當前情緒狀態的影響？比如因晴朗的天氣、窗外的風景感到的快樂或堵塞的交通情況而感到的焦躁——盡管這些與歌曲的質量無關。
這個問題對于我們理解人類的判斷和決策至關重要。傳統經濟學的理性選擇理論認為，這些無關的信息不應該影響個人的選擇和評價，而心理學的大量研究表明，與評價和決策無關的情緒會影響偏好和選擇。
這篇發表于Emotion的最新研究，就通過情感神經科學研究，關注個體在評價與決策過程中受到的偶然情緒影響，以及情緒注入過程中情緒效價和喚醒程度的潛在交互作用，提出并驗證了喚醒傳遞假說（ATH），為解釋偶然情緒如何改變不同情景中的經驗決策提供了新的視角（Ling et al., 2023）。
情感注入如何影響評價決策
我們評估經驗的方式可能會受到與當前經驗無關的環境因素的影響。其中，偶然情感的注入已經被證實是影響評價過程的一個重要因素。
情感可以從兩個成分進行定義：效價和喚醒。
這兩種成分在性質上是不同的：效價劃分了情感狀態的愉快程度，即積極的/消極的，而喚醒則構成了這種狀態的生理或心理激活程度，即高的/低的。過往的心理學研究已經在三個廣泛的領域探究了情感注入過程的機制，證明了效價和喚醒在情感注入中的不同作用：(a) 探究誘導情感狀態的效價（積極或消極），提出情感信息假說來解釋情感對評價決策的影響；(b) 研究主要集中在喚醒程度（即情感狀態的生理和心理興奮）在判斷和決策中的作用；(c)研究具有相同效價的特定情緒(如具有負面效價的憤怒、焦慮和恐懼)如何影響不相關的選擇和判斷。
這些研究通過關注情感效價或喚醒度來考察偶然情緒的作用，但卻忽略了這兩個組成部分在情感注入過程中的相互作用。
從情感神經科學視角出發
基于神經影像學對情感效價的一系列研究表明，在大腦層面，大腦的評價系統（BVS）——主要包括腹內側前額葉皮層（vmPFC）和紋狀體，代表了情感的效價；在生理層面，情感效價與表現性運動行為有關，如眉毛、眼睛和臉頰周圍的面部肌肉運動。目前，利用人工智能算法開發的自動面部分析程序，可以用于量化視頻片段中的面部表情。諾達思的面部表情分析系統（FaceReader）在檢測人類面部基本情緒的平均準確率高達 88%，與面部動作編碼系統（FACS）測試中專業編碼員的準確率接近（Lewinski et al., 2014） 。
對于情感喚醒的研究也表明，在大腦層面，情感喚醒度在大腦分布式網絡中可以展現，即大腦的喚醒系統（BAS）。該網絡包括杏仁核、前島、背前扣帶皮層(dACC)、丘腦和下丘腦等區域；在生理層面，喚醒度可以通過自主神經系統的激活來反映，即通過皮膚電反應，如皮膚電導反應(SCRs)來測量。
情感神經科學的研究表明，情感效價和喚醒度可能相互作用，共同影響決策和評估。此外，BAS可能潛在地調節BVS，以影響決策和評估。一項對獼猴的研究表明，BAS中杏仁核的損傷顯著降低了BVS的活動(Rudebeck et al., 2013)。在人類研究中，由電擊引起的偶然焦慮增強了BAS中前島的神經活動，進而降低了在DB任務中評估風險時BVS的活動(Engelmann et al., 2015)。這些結果為進一步探究效價和喚醒如何在決策過程中相互作用并影響情感注入的過程提供了初步驗證基礎。
喚醒作為“信使"傳遞效價
基于情感神經科學的情感-整合-動機(AIM)框架，研究提出了喚醒傳遞假說（ATH），描述了與中性情感狀態相比，與評價目標不相關的積極情感狀態的喚醒程度（低/高）如何調節效價的傳遞以影響評估結果。具體來說，ATH假設具有積極效價的偶然情緒所產生的喚醒，可以將效價的影響作用傳遞給評價目標。換句話說，喚醒的作用類似于一輛交通工具，在低喚醒狀態下運輸能力小，在高喚醒狀態下運輸能力大。對于一定程度的效價，當喚醒較低時，較少的效價被傳遞以影響隨后的評價。因此，低喚醒度抑制了情感注入的程度。相反，當喚醒度高時，更多的效價被傳遞，以增強情感注入的程度。
為了驗證ATH 的有效性以及解釋偶然情緒如何影響決策差異，研究進行了實證探究，結合功能性磁共振成像(fMRI)、皮膚電導記錄(SCRs)、面部情緒反應（FARs）和一系列感覺模式(包括聽覺、味覺和視覺)的行為方法進行了三項研究。
聽覺與味覺情景下的初步驗證
研究1
研究1旨在探究當被試處于不同的情感狀態時，聽音樂時的享受體驗是否會存在差異。
實驗采用2(喚起:低/高)× 2(效價:積極/消極)被試間設計，包括中性情緒條件作為對照。選擇能誘導不同效價和喚醒水平的圖像操縱被試的情感狀態，然后讓他們聽同樣的音樂節選，并做出對音樂享受程度的量表評估。
結果表明（圖1），被試的情感效價決定了情感注入的方向，而情感注入的程度取決于其情感喚醒度。這為支持ATH提供了初步證據。
圖1
研究2
研究2旨在探究ATH的情感輸入的潛在機制: (a)效價對情感注入是否存在中介效應；(b)這種中介效應是否受到喚醒水平的調節。
實驗為單因素被試內設計，即被試以隨機順序品嘗兩種葡萄酒，并做出喜好評價。采用附帶獎勵范式在品酒任務中誘導被試不同水平的積極偶然情感，并使用功能磁共振成像(fMRI)在神經生理水平上測量情感效價和喚醒度。偶然情感由搖號CP的三個水平的附帶獎勵(0美元、50美元和200美元)操縱。具體實驗流程見圖2。
圖2
研究2的結果同樣驗證了研究1的結論。自我報告的結果表明，由CP的附帶獎勵引起的偶然情感，有效增強了被試對葡萄酒的享受程度。單變量fMRI分析結果表明（圖3、4），偶然情感確實激活了BAS腦區(如紋狀體)和BVS (如雙側腦島、dACC)網絡的一部分；此外，從腦區系統的角度分析的結果顯示，附帶獎勵的水平與BVS和BAS的神經活動顯著增加有關，BVS中反映積極情緒體驗的神經活動部分中介了附帶獎勵水平增加所帶來的對酒的喜愛程度（圖5），且當 BAS 更活躍時，BVS 的中介效應更大，而當 BAS 活躍較低時，中介效應相應被抑制（圖6）。這些結果與 ATH 相吻合，表明喚醒在情感注入過程中扮演著傳遞效價的“信使"角色。
圖3 CJ期全腦神經活動與附帶獎勵水平的相關（溫度條： t 值）
圖4 品酒期全腦神經活動與附帶獎勵水平的相關（溫度條： t 值）
圖5
圖6
效價和喚醒的交互作用
研究3以研究2為基礎，探究偶然情感對視覺(美學)領域中具有不同效價的評價目標的影響，以討論偶然情感的影響是否以及如何推廣到更廣泛的評價性目標中。
采用了兩種獨立的心理、生理測量方法，對被試的情感效價，即測量面部情緒反應（FARs）和喚醒度，即測量皮膚電導（SCRs），以獲得具有更高時間分辨率的數據細節，以檢驗是否恰好在偶然情感被CJ結果誘導時所經歷的效價和喚醒與圖像評估時情感注入的行為效應有關。
實驗采用 2（CJ結果：0 歐元/15 歐元）×3（評價目標：負向/中性/正向圖像）的被試內設計。實驗流程如圖7所示，實驗全程錄制被試的面部表情，同時使用 BIOPAC系統的 Bionomadix設備測量皮膚電導。
圖7
諾達思的FaceReader為面部情感的分析提供了支持。通過提取被試的中性表情并導入 FaceReader，以描述每個人的面部特征。然后，軟件對實驗過程中錄制的面部錄像進行算法分析，并為每一幀錄像生成 FAR 值。
實驗結果提供了與研究1、2一致的證據，即偶然情感效價（FARs測量）在情感注入過程中，對圖片審美評價存在中介效應，且偶然情感的喚醒度越高，效價對評價的中介作用越強。也就是說，由偶然情感引起的高喚醒引起了對圖像評價的更大程度效價的情感注入（圖8）。
圖8
總結
研究擴展了情感神經科學的AIM框架，重新關注了情感的兩個組成部分：效價與喚醒度，以及其在影響評價決策的情感注入過程中的相互作用，證明了情緒效價對體驗的享受程度有中介效應，而喚醒程度則在其中起必要的調節作用。這也為理解為何相同效價的情緒導致不同的行為結果提供了解釋思路，如誘導厭惡或悲傷這兩種效價都為負的情緒，為何仍會導致在博弈中做出不同的決定。研究結果提供了一種綜合的、生理、心理學上合理的理解，為解釋偶然情緒導致的不同決策結果提供了新的視角。
參考文獻
Engelmann, J. B., Meyer, F., Fehr, E., & Ruff, C. C. (2015). Anticipatory anxiety disrupts neural valuation during risky choice. The Journal of Neuroscience, 35(7), 3085–3099.
Ling, A., George, N., Shiv, B., & Plassmann, H. (2023). Altering experienced utility by incidental affect: The interplay of valence and arousal in incidental affect infusion processes. Emotion.
Lewinski, P., den Uyl, T. M., & Butler, C. (2014). Automated facial coding: Validation of basic emotions and FACS AUs in FaceReader. Journal of Neuroscience, Psychology, and Economics, 7(4), 227–236.
Rudebeck, P. H., Mitz, A. R., Chacko, R. V., & Murray, E. A. (2013). Effects of amygdala lesions on reward-value coding in orbital and medial prefrontal cortex. Neuron, 80(6), 1519–1531.
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