Nature:科学家解锁大脑的社交密码——如何在复杂社交中快速决策?
来源:生物谷原创 2025-03-21 10:04
本文研究不仅揭示了大脑处理社交信息的奥秘,还为理解人类的社交行为提供了新的视角。
社交互动是人类生活中不可或缺的一部分,无论是与朋友的日常交流、工作中的团队合作,还是在国际舞台上与不同文化背景的人打交道,我们的大脑都在不断地处理复杂的社交信息。然而,面对如此多变且复杂的社交场景,我们的大脑是如何高效地跟踪和处理这些信息的呢?
近日,一篇发表在国际杂志Nature上题为“Basis functions for complex social decisions in dorsomedial frontal cortex”的研究报告中,来自英国伦敦大学学院等机构的科学家们通过研究揭示了大脑在社交决策中的秘密机制,为理解人类的社交能力提供了新的视角。
在日常生活中,我们常常需要快速做出社交决策,比如判断谁在团队中表现更好,或者决定是否信任某个合作伙伴,这些决策背后就大脑需要处理大量的信息,包括每个人的表现、彼此之间的关系及这些信息如何影响最终的决策。然而如果大脑试图记住每一个细节,那么处理这些信息的负担将不堪重负。因此科学家们推测,大脑可能采用了一种更高效的策略来简化信息处理。
为了验证这一假设,研究人员设计了一个简单的游戏实验,让参与者在扫描仪中观察自己、队友和对手的表现,并根据这些信息做出决策。通过功能性磁共振成像(fMRI),研究人员记录了参与者大脑中的活动模式,结果发现,大脑并非简单地记住每个玩家的表现,而是通过一些基本的“信息模块”来理解社交互动的模式,这些模块就像是大脑中的“积木”,可以组合起来帮助我们快速理解复杂的社交场景。
群体决策任务和以主体为中心的表示
文章中,研究者揭示了大脑如何通过“社交积木”来简化社交信息的处理,这些积木代表了社交互动中的基本模式,比如“自己和队友的表现相对于对手团队的表现”。当这种模式中的差异增大时,大脑中与之相关的活动也会增强;这些活动主要集中在前额叶皮层,这是与决策和社交行为密切相关的大脑区域。研究人员发现,大脑不仅能够记住每个玩家的表现(“以个体为中心”的参考框架),还能以一种“顺序化”的方式处理信息,这就意味着大脑可以同时使用这两种策略,但更重要的是,其能将这些复杂的信息压缩成易于处理的小块,这种机制不仅提高了信息处理的效率,还为快速决策提供了可能。
近年来,随着神经科学的快速发展,科学家们对大脑如何处理社交信息的兴趣日益增加。从理解面孔识别的神经基础到探索社交决策中的神经机制,这些研究不仅帮助我们更好地理解人类的社交行为,还为治疗社交障碍相关疾病提供了新的思路,例如自闭症患者在社交互动中常常面临挑战,这可能与大脑处理社交信息的方式有关,通过深入了解大脑的“社交密码”,我们或许能够开发出更有效的干预措施。此外,随着人工智能技术的进步,科学家们也在尝试将大脑的社交处理机制应用于机器学习中。例如,通过模拟大脑的“社交积木”系统开发出能够更好地理解人类社交行为的人工智能模型,这不仅有助于提升机器的社交智能,还可能为人类与机器的互动提供新的可能性。
你是否曾想过,为什么在复杂的社交场合中,我们能够如此迅速地做出决策?比如在一场团队比赛中,你几乎可以瞬间判断出自己团队的优势或劣势,甚至在没有完全了解所有细节的情况下;这背后,正是大脑的“社交智慧”在发挥作用。这项研究告诉我们,大脑通过“社交积木”来简化信息处理的方式,不仅是一种高效的策略,更是一种深植于我们进化历史中的能力。这种能力让我们能够在复杂多变的社交环境中生存下来,并发展出丰富多样的文化和社会结构;下次当你在社交场合中迅速做出决策时,不妨想想,这背后是你的大脑在用“积木”搭建出一个清晰的社交世界。
综上,本文研究不仅揭示了大脑处理社交信息的奥秘,还为理解人类的社交行为提供了新的视角。通过进一步探索大脑的“社交密码”,我们或许能够更好地理解自己以及如何在复杂多变的社交环境中保持高效和灵活。(生物谷Bioon.com)
参考文献:
Wittmann, M.K., Lin, Y., Pan, D. et al. Basis functions for complex social decisions in dorsomedial frontal cortex. Nature (2025). doi:10.1038/s41586-025-08705-9
版权声明 本网站所有注明“来源:生物谷”或“来源:bioon”的文字、图片和音视频资料,版权均属于生物谷网站所有。非经授权,任何媒体、网站或个人不得转载,否则将追究法律责任。取得书面授权转载时,须注明“来源:生物谷”。其它来源的文章系转载文章,本网所有转载文章系出于传递更多信息之目的,转载内容不代表本站立场。不希望被转载的媒体或个人可与我们联系,我们将立即进行删除处理。
