Nature最新：从小在城市长大，空间导航能力更差？

导语

环境的文化和地理属性对人的认知和心理健康有着深刻的影响。研究发现，住在绿色空间附近非常有益，而住在城市与患某些精神疾病的风险较高相关。然而，一个人成长的环境如何影响后来的认知能力？我们对此仍然知之甚少。3月30日最新发表在Nature的论文，使用嵌入视频游戏的认知任务测量了全球38个国家人们的空间导航能力。研究发现，人们更擅长在与他们成长环境拓扑相似的环境中导航。如果一个人在街道网络熵较低的城市长大，则在布局规则的视频游戏上有更好的结果，而如果在城市以外或街道网络熵较高的城市长大，在熵更高的视频游戏上表现更好。这在全球范围内提供了环境对人类认知影响的证据，也凸显了城市设计在人类认知和大脑功能中的重要性。

 

研究领域：空间导航，社会经济网络，认知能力，香农熵

刘志航 | 作者

邓一雪 | 编辑

论文题目：

Entropy of city street networks linked to future spatial navigation ability

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-022-04486-7

1. 从小在城市长大，空间导航能力更差

认知能力，包括空间导航，已被证明与特定基因型相关。然而，对大脑可塑性的研究支持了经验塑造大脑结构和功能的观点，并且环境的文化和地理特性已被证明对认知和心理健康有深刻影响。在啮齿动物中，探索复杂的环境对海马神经发生和认知有积极的影响。对人类来说，空间导航会激活海马体，在大型复杂城市环境中的连续导航会增加后部海马体的体积。

然而，一个人成长的环境如何影响后来的认知能力呢？我们对此仍然知之甚少。原因有二：首先，人类的生活环境是复杂的，比啮齿动物的笼子更难描述。其次，从生活在不同环境中的人群中收集大样本的认知数据是非常昂贵的。

为了克服这些困难，这项研究使用嵌入在视频游戏中的认知任务，测量了来自38个国家的390万人的非语言空间导航能力，并使用街道网络熵（street network entropy，SNE）对城市环境的复杂性进行了量化。之所以专注于空间导航，因为它有跨文化的普遍要求，并平行于啮齿动物的研究。

研究发现，即使控制了年龄、性别和教育水平，在城市长大的人比城市以外环境长大的人导航技能差。具体而言，在街道网络熵较低的城市长大，在布局规则的视频游戏上表现更好，而在城市以外或街道网络熵较高的城市长大，在熵值较高的视频游戏上表现更好。同时，来自城市的人和来自非城市地区的人之间的这种差异因国家而异，例如美国是罗马尼亚的六倍多。研究结果意味着一个人成长的环境与认知能力有关，并且城市设计在人类认知和大脑功能中的扮演着重要角色。

2. 探险游戏揭示不同群体的空间导航能力

这项研究使用了一款名为海上英雄探险记（Sea Hero Quest，SHQ）游戏的数据库，该数据库包含390万参与者的空间导航行为，玩家驾驶一艘船寻找海洋生物。在SHQ中的表现已被证明可以预测现实世界的导航能力。这项研究专注于寻路任务（图1），在每个寻路关卡开始时，参与者会在地图上看到要访问的位置（检查点）。接着地图消失，玩家需要在虚拟环境中航行，才能找到不同的检查点。

图1. 寻路任务。（a）游戏 Sea Hero Quest（SHQ）的截图。（b）75 个 SHQ 关卡中的 9 个轨迹图。（c，e） 参与者的轨迹热图。（d，f）游戏第42和68关的轨迹图。（g，h）按年龄、性别和教育程度以及成长环境与 SHQ 寻路表现之间的关联。

为了量化空间导航能力，该研究定义了“寻路表现”指标（wayfinding performance，WF），它记录了参与者在完成寻路关卡时的效率，并使用多元线性回归以根据年龄、性别、教育和环境预测寻路表现。

如图1（g，h）所示， 寻路表现随着年龄的增长而下降，男性玩家的表现整体优于女性玩家，并且表现随着教育水平的提高而提高。研究还发现，在城市以外地区长大的参与者比居住在城市的参与者更能准确地导航。就寻路表现而言，在城市长大但受过高等教育的程度大致相当于在城市外长大而受过中等教育的参与者。

3. 街道网络熵量化城市街道复杂性

为了进一步量化空间能力和成长环境在各国之间的关联，该研究拟合了一个线性混合模型（linear mixed model，LMM），环境的随机斜率按国家聚类（图2a），环境斜率正值表示在城市之外长大的参与者具有更优表现。由于SHQ参与者只报告了他们的国籍，而不是更精细的地区信息，研究者假设具有较低影响规模的国家包含布局更复杂的城市；这对导航提出了更高的要求，因此磨练了在其中成长个体的导航技能。通过OSMnx工具箱（该工具箱使用OpenStreetMap提供全球各地的街道网络布局），研究者计算了城市街道方位分布的香农熵。

街道网络复杂性是一个多方面的概念，已经有很多度量标准来量化它。从神经网络到空间网络，香农的信息熵可以说是最简单和最通用的网络复杂性度量。熵越小，城市街道网络越不复杂，即越有序。该研究定义每个国家人口数量前10城市街道熵的平均值，并赋予每个国家一个街道网络熵。图2b显示了各国的街道网络熵与环境斜率的函数关系。结果显示，在街道网络熵越低（街道网络越简单）城市长大的人，空间导航能力就越差。在人均GDP和街道网络熵之间不存在相关性的基础上，控制人均GDP时，这种影响仍然存在。

图2. 38个国家的SNE和环境效应。（a）绘制了每个国家的环境影响大小（斜率），正值表示在城市以外长大的参与者具有优势。（b）左图，两个示例城市，街道网络熵低（美国芝加哥）和街道网络熵高（布拉格）；中图，街道方位在分布在36个10°的区间内。右图，每个国家的平均街道网络熵与环境效应大小（随机环境斜率）的关系。正值表示在城市以外长大的参与者与他们的城市同胞相比有优势。

4. 机制：道路越复杂，大脑导航能力越强

作者还试图确定高的街道网络熵下会导致更好的导航能力的具体机制。他们推测，在街道布局不规则的城市中导航需要更多的要求：（1）跟踪目标方向，因为街道角度变化更大；（2）对街道名称和即将到来的转弯的空间或预期记忆，因为人类倾向于在不规则布局的城市中最小化街道和转弯；（3）由于在不规则的城市中可能会出现更多的街区，因此街区之间的规划更具层次性。这种需求可能会增强神经系统的能力，而神经系统是定向、前瞻记忆和规划能力的基础。

为了从经验上分析以上提出的具体变量是否与街道网络熵相关，作者使用基于主体的模型（Agent-based Model，ABM）来模拟380个城市中每个城市的1000条路线，以量化转弯次数、街道数量、与90°转弯的偏差、与目标的总体偏差以及街道网络中交叉分区的数量。结果发现，在街道网络熵高的城市中，转弯和偏离目标的程度并没有显著提高，这表明这些可能不是提高导航技能的关键因素。相反，街道网络熵与偏离90°转弯、街道数量和交叉分区数量显著相关。因此，适应偏离90°的转弯和导航更多的街道和街区是提高导航技能的关键。这意味着高街道网络熵城市提供的导航挑战组合对于提高居民的导航技能是重要的。

这篇文章通过研究38个国家/地区的人口认知表现，表明人们更擅长在与他们长大的地方拓扑相似的环境中导航，这种关联与年龄、性别、视频游戏技能和教育程度无关。这些结果支持这样一种观点，即人类制定的导航策略与他们所处的环境类型相一致，在其他环境中变得次优。一个人成长的环境与认知能力有关，并且这种关联在整个生命周期内都是稳定的。未来的研究需要考虑这些差异是如何在儿童和青少年时期出现的，因为在这一时期能力会发生突然的变化。同时，在人类日益拥抱虚拟世界的今天，虚实结合的成长环境如何影响现实的认知能力也值得关注。

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