脑电研究：婴儿与成人的眼神注视可促进大脑同步

Original: 杨晓飞思影科技 2019-06-30

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摘要：

婴儿与成人之间的沟通，往往会通过一些社交信号如眼神交流来表达自己的意图。以往研究表明，当成年人之间的沟通非常顺畅时，讲话者与聆听者之间的大脑神经活动会趋于一致。然而，尚未有研究探索婴儿与成人交流时，是否有类似的神经响应模式。剑桥大学的研究者通过双EEG技术，探索了在视频情境及真实情境中，眼神注视是否可增强婴儿与成人之间的大脑同步性（即信息耦合）。该研究发表在PNAS杂志。

实验1，婴儿观看成人演唱儿歌的录像，分三种条件：

（1）直视着婴儿；

（2）不看婴儿（头部和眼睛转动20°）；

（3）转向注视（头部转动但目光注视）。

实验2，实验条件相同，但不再是录像，而是真实的情境。计算婴儿与成人间的多通道脑电信号间的偏定向相干值（partial directed coherence），并构建脑网络。实验结果表明，成人对婴儿的大脑神经活动具有显著的影响作用，而当目光直视时，这种影响最为明显；在真实的情境中，当目光接触时，婴儿也会影响成人的大脑活动。此外，真实环境下的目光接触，婴儿也更加愿意沟通（发声），而且发出声音越多的婴儿，与成人大脑活动的一致性也越高。这些结果表明，婴儿与成人之间的眼神注视可促进他们之间的大脑同步。因此，社交信号可促进大脑的一致性进而使得沟通过程更为顺畅，对婴儿早期的沟通与学习有着至关重要的作用。

关键词：神经同步；相互对视；沟通信号；社交意图；格兰杰分析

方法：

被试

1）实验1：1名成年人；19名婴儿（其中13名男性），年龄为8.2±0.26个月；

2）实验2: 2名成年人；19名婴儿（其中15名男性），年龄为8.3±0.44个月。

实验材料

1）实验1：预先录制好的成人演唱儿歌的视频材料，分为三种条件（1）直视着婴儿；（2）不看婴儿（头部和眼睛转动20°）；（3）转向注视（头部转动但目光注视）。

2）实验2：真实情境中成年人给婴儿演唱儿歌，其中一个成年人直视着婴儿唱，另外一个成年人头部转动20°，不看着婴儿唱。实验流程如图1(A,B)。

图1：实验流程（A,B）和连接分析结果（C,D）。

实验1：婴儿坐在椅子上观看成人演唱儿歌的视频，视频分为三种条件（1）直视着婴儿；（2）不看婴儿（头部和眼睛转动20°）；（3）转向注视（头部转动但目光注视）。共7首儿歌，每首儿歌在每种条件下演奏2次，故共出现6次；

实验2：成人在真实情境下为婴儿演唱儿歌，其中一个成年人直视着婴儿唱，另外一个成年人头部转动20°，不看着婴儿唱。共7首儿歌，每首儿歌在每种条件下演奏2次，故共出现4次。

EEG记录

实验1：电极按照国际标准导联10—20电极系统位置安放，电极阻抗小于10kΩ，以Cz作为参考电极，记录成年人演唱儿歌时的脑电活动及婴儿观看演唱视频时的脑电活动；

实验2：电极按照国际标准导联10—20电极系统位置安放，电极阻抗小于10kΩ，以Cz作为参考电极，同时记录成年人与儿童进行实验时的脑电活动。

EEG去除伪迹及预处理

为了保证EEG的数据真实的反应了个体的注意过程，而不是由于身体运动导致的，研究者进行了两项去除伪迹的步骤：

1、手动筛查婴儿静止不动且观察演唱者的时间段；

2、手动去除EEG波幅大于100μV的trial。

去除伪迹后，剩余的EEG数据足够用于后续的EEG数据分析：其中实验1中婴儿在直视条件下，EEG的有用片段为94.82 s (25s 至 171s, SD = 43.02s)；成人不注视的条件为 86.29 s ( 31 至169s, SD = 41.67s)；转向注视的条件为89.00 s (35 至 170s, SD = 43.08s) 。而成年人的EEG数据只分析婴儿EEG数据有效的部分。直视条件下的数据质量优于非注视条件 (t(16) = 2.83, p< .05)；但直视条件与转向注视条件下的数据质量无显著差异 (t(16) = 1.54, p=.14)。实验2中婴儿在直视条件下，EEG的有用片段为45.52 s ( 8s 至 107s, SD = 28.18s)；成人不注视的条件为 43.92 s ( 11 至 123s, SD = 30.07s)。配对样本t检验表明，这两种条件下的数据质量无差异 (t(18) = 0.44, p = .66)。去除伪迹后，将采样率降低至200Hz，低通设置为45Hz并将EEG数据分成1s的片段用于后续的脑连接分析。

EEG分析

运动伪迹：成年人演唱儿歌时，由于肌肉运动，会产生相应的运动伪迹。因此，研究者对比了静息状态与唱歌状态下，成年人EEG的地形图与频谱图。研究者发现，唱歌状态下的频谱能量要显著大于静息状态，而C3、C4电极点的差异最小；研究者接着进行了C3、C4电极点的频谱分析（Spectral analysis）。

采用对四种条件（静息条件、注视条件、非注视条件、转向注视条件）在0-40Hz频段的频谱能量（Power）进行单因素方差分析，结果表明，唱歌状态在12Hz频段以上的频谱能量要显著大于静息状态，而12Hz频段以下，两种状态的频谱能量无显著差异（图2）。因此，在该研究中，研究者分析了Theta (3-6 Hz) 和 Alpha (6-9 Hz) 频段。

图2：C3,C4两个电极在4个条件上的功率谱的ANOVA分析结果。*表示显著差异部分。

偏定向相干分析：偏定向相干(partial directed coherence，PDC)是一种基于格兰杰因果性频域的测量方法。归一化的PDC在[0，1]之间，表明通道j（发送者）对通道i（接收者）的直接影响占通道j对脑网络中所有通道影响的比例，PDC的值接近0则表明两通道间没有联系，大于0.1则认为两通道间有联系。在本研究中，每个电极点（婴儿左侧Infant L，婴儿右侧 Infant R，成人左侧Adult L，成人右侧Adult R），整个脑网络包括这四个电极点。研究者计算了12种可能的PDC值，包括被试内的（也就是Infant L -> Infant R）及被试间的(e.g. Infant L -> Adult L)。*L表示C3; R表示C4（图1-C、D）。

目光注视对PDC 联结性的影响：研究者假设目光注视下的神经一致性要大于非注视情况下；且婴儿对成人神经活动的调节模式 (i.e., I → A GPDC)应该与成人对婴儿神经活动的调节模式相同(i.e., A → I GPDC)。之前有研究表明，目光注视对婴儿的左右半脑之间的调节并无差异，因此研究者没有再分析不同半球之间的差异。

实验1中，仅发现A → I的神经联结，未发现I → A 的联结，即成人对婴儿的大脑神经活动具有显著的影响作用；而婴儿对成人的神经活动无影响。目光注视效应对A → I 及 I → A 联结的影响使用了两种统计方法。首先，以频段、注视条件作为被试内变量做重复测量方差分析；其次，为了比较不同条件的差异，采用Dunnett t检验法，将任意两组进行比较。

结果

图3：实验1的网络连接（左侧）和GPDC值（右侧）图示。

实验1：仅发现了 A → I的联结，未发现 I → A的联结。这表明，婴儿的神经活动并不能影响预先录制好的视频中的脑电活动。

Dunnett t检验表明：

①对于Theta 和 Alpha频段，在注视条件下的 A → I的联结显著大于非注视条件 (P < 0.01；P < 0.05）；

②对于Theta 和 Alpha频段，在转向注视条件下的 A → I的联结显著大于非注视条件 (P < 0.0001）；

③对于Theta频段，注视条件与转向注视条件的差异不显著 (P = 0.30)；而在Alpha频段，这两者之间的差异显著(转向注视 > 注视条件, P < 0.01)（图3）。

图4：实验2网络连接（左侧）和GPDC值（右侧）图示。

实验2：既发现了 A → I的联结，也发现 I → A的联结，表明在真实环境下，婴儿与成人的大脑神经活动的相互影响。对于 A → I联结，与实验1的结果相似，对于Theta 和 Alpha频段，成年人显著的影响了婴儿的大脑神经活动 (P < 0.05；P < 0.0001）；对于 I → A联结，婴儿也显著的影像了成年人的大脑神经活动 (P < 0.01；P < 0.05）（图4）。

图5：婴儿的I→A的GPDC值与注视时间的相关图（实验2），左侧是直接，右侧是间接。

实验2中，在各个条件下，婴儿的沟通意愿，即发声情况未出现显著差异；而在实验2的真实情境中，婴儿的沟通意愿与 I → A的联结强度呈显著的正相关(r = 0.67, P< 0.05)。注意，非注视条件下，则没有这种相关(r = 0.07, P = 0.78)。

总结：成人与婴儿对视，可促进彼此的大脑同步性，进而使得沟通更为顺畅；也有益于婴儿的早期学习。

原文：