連續反饋影響主導感的心理與腦電機制

摘 "要 "通過簡單賭博任務和主導感的外顯測量， 操縱連續反饋次數（1～8次）， 首次考察了主導感在連續反饋下的變化模式及其腦電機制。結果發現：主導感在連續反饋的作用下隨著連續反饋的累積而持續變化， 且累積結果在效價間的變化趨勢不同。收益條件下， 主導感變化趨勢符合二次多項式， 先上升后趨于穩定; 損失條件下， 主導感變化趨勢符合一元線性模型， 隨連續損失反饋而降低。腦電上， 與不連續損失相比， 連續損失期間會誘發更負的右側SPN波幅; 而FRN波幅對收益的連續性敏感， 與不連續收益相比， 連續收益下FRN波幅更負， 且與隨后更高的行為選擇重復率有關; 與連續收益相比， 連續損失會誘發更大的Fb-P3波幅。綜上， 收益和損失下主導感的變化模式在行為和腦電層面均呈現差異化。研究為主導感的“動態假說”提供了來自連續反饋下心理及其腦電特征的證據。

關鍵詞 "主導感， 連續反饋， 事件相關電位， SPN， FRN， Fb-P3

分類號 "B842.1

1 "引言

主導感（sense of agency， SoA; self-agency， SA）又稱主動控制感（黃昕杰 等， 2023; 吳迪 等， 2019; 張淼 等， 2018; 趙科 等， 2021; 鐘毅平 等， 2023）、施動感（安燦翎 等， 2021; 田昊月 等， 2018）、自主感（張靜， 李恒威， 2016）， 指的是個體作為行為的主導者， 控制自己的動作， 以此影響外部世界的主觀體驗（Haggard， 2017）。比如， 我們按下電燈開關， 看到燈亮起， 便會感到是自己控制了房間的明暗。換言之， 主導感產生于個體與外界的互動過程。當個體狀態或外在環境不同， 主導感——作為主觀體驗而非既定的能力或特質——自然也會發生變化。更重要的是， 研究發現主導感的發展變化是動態的可塑過程（Abele et al.， 2008; Coyle et al.， 2012; Damen， 2019; Esser et al.， 2016; Martin et al.， 2003; Nunes et al.， 2023; Saarikallio et al.， 2020; 張靜， 李恒威， 2016）。這些發現通過改變條件、操縱情境或外部反饋來改變（增強/減弱）主導感， 探究其可塑性（plasticity/malleablity） （Alsaleh et al.， 2023; Braun et al.， 2018; Damen， 2019）， 但以往研究只闡明了主導感是可以被改變、具有可塑性， 卻未探究主導感的變化模式。擁有高水平主導感的個體普遍被認為有較高的自主性和效能感， 可以更好地應對生活中出現的逆境（Frazier et al.， 2011）， 擁有更好的心理健康狀況（Bryson et al.， 2007）; 而主導感的缺乏則會導致諸如焦慮、抑郁、退縮等一系列的心理和行為問題（Burger amp; Arkin， 1980）。研究發現， 增強主導感可能有助于改善抑郁癥狀（Alsaleh et al.， 2023; Lin et al.， 2024; Scott et al.， 2022）。因此， 理解主導感的變化模式特征與神經機制將為臨床心理干預提供理論指導。

主導感產生機制最經典的解釋模型是由Frith等人（2000）提出的“比較器模型” （comparator model）。該模型認為主導感產生于個體對動作結果的預期與對該動作實際結果感受的匹配性（Blakemore et al.， 2002）， 只有當行動的預測結果和實際的感官結果相匹配時， 才會產生主導感（Synofzik et al.， 2010）。比較器模型假定比較結果是非此即彼的狀態， 只有實際狀態與預測狀態完全一致時， 主導感才會產生。然而， 一方面存在預測與實際結果完全匹配卻沒有產生強烈主導感的情境， 如環境因素：踢球射門（個體動作）后， 經過旁人助攻（環境因素）才進球（預測結果）。當其他因素（而非個體動作）導致預期的動作結果時， 個體主導感不同于自身動作導致預期結果時的主導感， 此時比較器模型難以作出解釋。另一方面， 研究發現即使預期狀態與實際狀態并不完全匹配， 也可以產生主導感（Shimada et al.， 2009; Synofzik et al.， 2008）。Lukitsch （2020）提出主導感的“動態假說”， 認為經典的比較器模型主要基于“靜態”視角， 即某個時間點所處的狀態， 只強調全或無的“靜態”匹配方式， 忽略了主導感在時間進程上發生“動態”變化模式， 無法全面刻畫主導感的產生機制。因此， 本研究基于該作者的“動態假說”探究主導感在時間進程上的變化模式， 即探究主導感的動態可塑性。

反饋是關于先前的決定、行動或行為的準確性、充分性或正確性的信息， 它可以幫助個人調整其行為以達到預期的目標或狀態（Ilgen et al.， 1979）。大量研究相對一致地發現積極結果反饋會增強主導感， 消極結果反饋可能使主導感降低（Barlas amp; Obhi， 2014; Barlas et al.， 2017; Herman amp; Tsakiris， 2020; Kaiser et al.， 2021; Kulakova et al.， 2017; Reis et al.， 2022; Yoshie amp; Haggard， 2013）。然而， 這些研究大多只關注單次動作和單次結果反饋的關聯， 未關注先前的結果反饋或連續多次的結果反饋是否對主導感產生影響， 以及當反饋效價出現反轉后主導感的即時變化。將單次反饋和連續反饋對主導感的影響視為是等同的， 缺乏生態效度。在實際生活中， 目標追求通常是漸進發展的過程， 結果反饋也在連續且累積出現， 連續反饋可以提供更即時和頻繁的信息， 從而影響個體的行為和感知。因此， 本研究關注連續多次的相同效價反饋， 探究主導感的動態變化模式。

已有研究發現連續反饋會對個體的情緒體驗、行為預期、認知評估等方面造成影響。例如， 連續的正面反饋能夠增強個體的積極情緒體驗， 而連續的負面反饋則導致消極情緒的累積（Ming et al.， 2021）。與單贏和單輸相比， 連續贏和連續輸激發更強烈的情緒（Ma et al.， 2018）。也有研究發現連續的反饋順序， 如“先揚后抑”與“先抑后揚”的連續反饋順序對決策信心有不同的影響（蔡曙光 等， 2016）， 這表明連續反饋不僅影響即時的行為調整， 還可能影響個體對未來行為的預期和信心， 從而可能影響主導感水平。此外， 連續反饋還可能影響個體對自身能力的認知評估， 進而影響其自我效能感和動機（Liden et al.， 1988）。根據參照點適應模型， 在連續風險決策中， 個體會根據先前的結果反饋調整自己的參照點， 例如， 如果一個人預期某種行為會導致積極的結果， 那么他可能更頻繁地選擇這種行為， 反之， 如果預期是負面的， 則可能避免該行為（Li et al.， 2023）。個體接收到連續的成功反饋時， 他們可能會增加努力以維持或增強這種成功的感覺; 相反， 連續的失敗反饋可能會導致個體減少努力或改變行為目標（Becker， 1967; Hattie amp; Timperley， 2007）。前述提到， 主導感的產生受預期結果和實際結果的匹配程度的影響。當實際反饋與預期相符時， 會增強個體的主導感; 反之， 如果連續的反饋與預期不符， 可能會導致主導感的下降。可見， 以往研究從不同的角度來解釋連續反饋對個體的影響， 基于主導感的動態假說， 我們推測連續反饋對個體的影響主要是預期或預測誤差的改變。

目前， 只有少數主導感研究關注了連續反饋的作用。例如， Di Costa等（2018）的研究發現當人們可以從先前的負面結果反饋中學習時， 他們會在下一試次中感到更多的控制， 即主導感增強（post-error agency boost， PEAB）; 而當他們因隨機反饋而無法學習時， 這種主導感增強的效果就消失了。Di Costa等（2018）關注的是同一項任務里連續結果反饋對后續主導感的影響， Majchrowicz等（2020）在其研究基礎上進一步探討了一項任務的結果反饋是否會引起后續不同任務主導感的變化。結果發現， 只有當被試能夠根據當前任務中的錯誤反饋調整行為時， 才會導致該任務后續的主導感增強， 即只發生在同一任務的兩個試次之間， 在跨任務中不存在。上述研究均是在可學習的條件下來研究連續結果反饋對主導感的影響， Oishi等（2018）的研究使用連續動作任務， 分離了動作結果的自我評估和動作結果的客觀評價（即結果的反饋）對主導感的影響。結果表明， 連續動作任務中的主導感不僅受到任務過程中預期與實際結果比較的影響， 還受到結果反饋產生的回顧性影響。Oishi等（2019）后續使用連續動作任務并控制結果反饋， 發現在無法學習的情況下， 連續兩次成功后， 被試的主導感也會增強， 而連續失敗三次后的主導感水平沒有發生變化。Ren等（2023）通過操縱先前結果的頻率（3～4次 vs 0次）發現在特定組塊或前幾個試次的高結果頻率會誘發更高的主導感。這些研究已經證明多次結果反饋影響主導感， 但仍有一些矛盾和不足。例如， Di Costa等（2018）和Oishi等（2019）的研究結果存在一些沖突， 前者發現在隨機條件下連續結果反饋并不會跨試次影響主導感， 而后者卻發現連續結果反饋會跨試次影響主導感， 可能是因為兩項研究采用了不同的主導感測量方法。此外， 這幾項研究均局限于4次及以下的相同結果效價反饋， 沒有關注更多次數的結果反饋， 難以揭示主導感的動態變化趨勢， 限制了結果的可推廣性， 但仍為本研究提供了基礎。

已有研究表明高時間分辨率的事件相關電位（event-related potential， ERP）技術可以揭示隨著連續反饋次數增加的神經機制（Bachman et al.， 2022; Hassall et al.， 2023）。單次結果反饋加工常從反饋刺激出現前的結果預期階段和反饋刺激出現后的結果加工階段來探究， 但連續反饋加工的神經機制鮮少有人研究。Hassall等（2023）的研究使用腦電圖（EEG）檢測人類在連續反饋任務中的大腦活動， 并檢驗了這一活動是否與獎勵預測誤差（Reward Prediction Errors， RPEs）假說相符， 結果發現在連續反饋時被試大腦的EEG活動顯示出與刺激前負波（stimulus-preceding negativity， SPN）一致的地形圖和時間過程， 且與RPEs假說預測一致， 預期獎勵提示的波幅相比于意外獎勵提示有所減少。SPN是一個對即將到來的刺激產生期待和注意的非運動性頭皮慢電位， 其波幅會隨著反饋刺激的接近而逐漸增大， 在反饋刺激出現之前的200毫秒內達到最大值（李琪 等， 2017）。以往研究已經證明了對獲得積極結果的期望增強會誘發更負的SPN （Meng amp; Ma， 2015; Zheng et al.， 2015）。多項研究也證實， 獎勵相關反饋前SPN升高， 尤其當反饋與金錢有關時（Foti amp; Hajcak， 2012; Fuentemilla et al.， 2013; Hackley et al.， 2020; Ohgami et al.， 2004， 2006）。因此， 本研究將采用SPN來監測隨著反饋次數的增加， 結果預期階段的神經機制變化。

在結果加工階段， 以往研究使用反饋相關負波（feedback related negativity， FRN）和Feedback-P3波（Fb-P3）進行刻畫（Li et al.， 2011; Yeung et al.， 2005）。FRN是由代表行為錯誤或失去金錢等負性反饋刺激所誘發的腦電成分， 出現在結果反饋呈現后250～300毫秒左右（李鵬， 李紅， 2008）。Fb-P3是FRN之后的頂葉正偏轉， 在反饋后350～600毫秒之間達到峰值（Mei et al.， 2018）， 是與注意分配和結果評估相關的ERP成分。Majchrowicz等（2020）使用反轉學習任務發現前一個試次是損失結果時， 當前試次的FRN波幅會降低， 而當前試次的結果對FRN振幅不產生影響， 表明了先前損失的下游效應。同樣， 前一個試次是損失結果， 當前試次的P3振幅會增大， 而當前試次是損失結果時P3振幅會更大， 表明P3成分沒有區分當前試次和先前試次的影響， 但可能對不同結果效價表現出不同的敏感度。但也有研究發現當兩次反饋在同一試次內連續發生時， 第二次反饋時（無論積極或消極反饋）的FRN波幅會更大， 表明大腦在處理當前反饋時會整合先前的反饋信息（Li et al.， 2023）。這兩項研究只關注了連續反饋兩次時的大腦活動， Osinsky等人（2012）的研究調查賭博任務中決策結果的三重試驗順序是否影響FRN和Fb-P3， 結果發現FRN和Fb-P3前兩次結果與第三次結果效價相反時振幅最大。也有研究采用氣球模擬風險任務， 發現FRN波幅會隨著反饋次數的增加（風險的逐步升級）而呈線性增長（Kiat et al.， 2016）。Ulrich和Hewig （2018）讓被試預測一個“擲硬幣”范式的結果， 該范式被設置為連續三個相同結果的序列， 結果沒有發現FRN的序列效應， 但監測到了Fb-P3中的序列效應。可見， 這些研究采用不同的范式在較少次數反饋下的結果雖不一致， 但均反應了FRN和Fb-P3對連續收益/損失的差異化敏感。Bachman等（2022）的研究使用簡單賭博反饋任務操縱1到8次的連續收益和損失反饋， 并提取與FRN和P300相關的頻段來評估結果和序列對神經活動和行為的影響， 結果顯示delta和theta對連續結果的敏感性不同， delta在連續增益時活動增加， 在連續損失時活動減少， 而theta在連續增益時活動持續增加， 在連續損失時活動保持穩定。該研究并未探討主導感的動態變化機制， 但為更長次數的連續結果反饋研究提供了思路。

也有研究表明ERP技術可以很好地揭示主導感在時間進程上的變化規律（Caspar et al.， 2016; 趙科 等， 2021）。研究表明， FRN對行動結果的感知可控性很敏感， 當被試認為結果不受控時， 收到負面結果后FRN的波幅會大大降低（Li et al.， 2011; Yeung et al.， 2005）。Sidarus等（2017）的研究直接證明了較大的FRN波幅與較高的主導感評級相關。Fb-P3也被證明與主導感有關（Kühn et al.， 2011）。鐘毅平等（2023）的研究梳理以往的文獻發現， 所有的研究均采用控制感評分以測量外顯主導感， 認為控制感評分是測量主導感的有效方法。因此， 本研究參照Bachman等（2022）研究的連續反饋操縱設置， 并將其與主導感的外顯測量相結合， 用上述三種ERP成分分別從結果預期與連續反饋加工認知階段刻畫主導感在連續反饋下的變化規律及其電生理特征。

綜上， 本研究擬采用行為和ERP技術， 通過簡單賭博任務和主導感的外顯測量范式， 操縱連續結果反饋的次數， 考察主導感是否以及如何隨連續反饋累積而動態變化， 同時研究其背后的認知神經機制。研究假設如下：（1）收益反饋條件下的主導感高于損失反饋; （2）存在連續反饋影響的動態變化效應， 主導感在收益和損失下的變化模式可能不同; （3）不同長度的連續反饋條件在FRN、Fb-P3和SPN波幅上存在差異， 且上述腦電成分與主導感水平有關。

2 "方法

2.1 "被試

本研究實驗范式中的連續反饋序列參照自Bachman等人（2022）近期發表的研究， 因此沿用與其相近的樣本量（N = 35）。考慮到腦電實驗中可能存在數據偽跡等問題， 本研究招募了40名大學生被試參與實驗。被試均為右利手， 視力正常或矯正后正常， 無精神病史。在正式實驗中， 兩名被試因在實驗過程中動作幅度過大導致EEG數據偽跡過多被排除在外， 最終， 納入分析的有效被試為38名， 其中男生18人， 女生20人， 平均年齡為20.79 ± 1.70歲。本研究經由所在單位倫理審核委員會批準（四川師范大學-2023LS007）。

2.2 "實驗設計

采用2 （結果效價：收益， 損失） × 8 （連續反饋

次數：1～8）的被試內設計， 因變量為外顯主導感評級得分， 以及ERP成分（SPN、FRN、Fb-P3）的平均波幅。

2.3 "實驗程序

實驗采用E-prime 2.0軟件進行編程。實驗任務為簡單賭博任務， 被試需要在兩扇相同的門之間進行選擇， 猜測哪扇門后藏有獎勵。在每個試次開始， 首先是500 ms的白色注視點“+”， 而后被試需要在兩扇相同的門之間進行選擇， 通過按“F”鍵選擇左邊的門或者按下“J”鍵選擇右邊的門。在被試做出反應之后屏幕上呈現注視點2000 ms， 隨后呈現800～1000 ms的結果反饋， 通過反饋來提示被試是否正確選擇了藏有獎勵的門。如選擇正確則會呈現“+10”的反饋， 表明收益; 如選擇不正確則會呈現“?10”的反饋， 表明損失。接著被試需要進行主導感自評， 具體問題是“你認為結果在多大程度上受你控制”。被試需按下相應的數字鍵（1～9）進行反應， 其中“1”代表極小控制， “9”代表極大控制。每個試次后都設置了900～1100 ms的隨機長度間隔。

實驗過程中系統地操縱連續收益或連續損失的結果， 試次以偽隨機次序呈現。無論被試如何選擇， 都會出現特定的收益或損失序列。這是為了能夠匹配兩種條件之間的結果， 以此探討主導感的變化趨勢。實驗流程和連續反饋試次操縱如圖1所示。

正式任務包括了300個試次（150個收益試次和150個損失試次）， 共3個block， 每個block之間有5分鐘的休息時間。連續反饋序列參照Bachman等人（2022）的研究設置， 具體如表1所示， 單次收益“+10” （結果反饋1次）會在整個實驗中出現12次， 有效分析試次數為39個試次; 連續2個試次收到

“+10” （結果反饋2次）會出現9次， 有效分析試次數為27個試次; 連續4個試次收到“+10” （結果反饋4次）會出現3次， 有效分析試次數為18個試次; 連續6個試次收到“+10” （結果反饋6次）會出現6次， 有效分析試次數為15個試次; 連續8個試次收到“+10” （結果反饋8次）會出現9次， 有效分析試次數為9個試次。

雖并未直接設置連續反饋為3、5、7的反饋序列， 但在分析中， 連續反饋3次的有效分析試次數為18個試次， 連續反饋5次的有效分析試次數為15個試次， 連續反饋7次的有效分析試次數為9個試次。損失序列“?10”反饋的設置同理。在整個實驗中， 收益和損失序列是交替進行的， 出現“+10”和“?10”的反饋概率各為50%。且為了使最終結果看起來是隨機的， 最后4個試次的結果是單次收益和損失交替出現。

正式任務之前， 研究者向被試講解指導語， 而后會提供練習任務讓被試熟悉實驗流程。在練習階段， 結果反饋是完全隨機的， 沒有設置特定的結果序列。整個任務結束后， 會根據被試的認真程度發放被試費， 詢問被試是否發現結果規律。

2.4 "腦電記錄和預處理分析

腦電數據采用Brain Products公司生產的基于國際10-20系統的64導腦電記錄系統及其配套腦電帽（actiCHamp， Brain Products， Munich， Germany）采集。在記錄過程中， 全部電極的阻抗均維持在10 kΩ以下， 濾波帶通設置為0.01～100 Hz之間， 采樣頻率為1000 Hz， 參考電極為FCz， 同時采用貼在被試右眼下約1 cm左右的表面電極記錄眼電（EOG）信號。

使用基于MATLAB R2022b （MathWorks）的EEGlab和ERPlab工具包對采集的腦電數據進行離線預處理。首先， 進行通道的定位并加入在線參考電極FCz的數據。為排除低頻漂移與高頻噪音信號干擾， 對數據采用無限脈沖響應濾波器（IIR- Butterworth filters）進行濾波， 高通閾限為0.1 Hz， 低通閾限為30 Hz。使用EEGlab自帶的獨立成分分析（Independent Component Analysis， ICA）方法對偽跡（眼動、眼電及肌電）進行校正。隨后， 使用左、右乳突的平均振幅對ICA校正過的數據進行重參考， 并將數據分段。根據前人的研究， 針對結果預期階段的SPN成分， 選取反饋呈現前2000 ms到呈現后200 ms的腦電數據， 使用?2000 ms至?1800 ms的平均波幅作為基線（Yi et al.， 2018）。在結果反饋加工階段， 選取反饋刺激呈現前200 ms至出現后800 ms作為時間窗， 使用反饋呈現前200 ms進行基線校正（Fan et al.， 2023; Majchrowicz et al.， 2020; Meng amp; Ma， 2015）， 用以分析FRN和Fb-P3成分。

2.5 "數據分析

2.5.1 "行為數據分析

（1）為探究主導感在連續反饋下的變化趨勢， 采用2 （結果效價：收益、損失） × 8 （連續反饋次數：1～8）的兩因素重復測量方差分析， 測量被試在反饋呈現后的主導感評級變化; 并將各連續反饋次數的主導感評級與5進行單樣本t檢驗， 考察被試對結果的歸因方向， 檢驗值設為5， 主導感評級顯著高于5代表對結果進行較高內歸因， 低于5則代表對結果進行外歸因或較低的內歸因。

（2）為揭示收益和損失下主導感的變化模式， 以連續反饋次數為自變量， 主導感為因變量， 在R中使用lm函數分別建立收益和損失條件下的線性、指數、對數、二次多項式函數模型， 進行模型擬合比較。若有變點， 則進一步使用changepoint包進行探索分析， 探究變點在連續反饋的第幾次出現。

（3）為探索連續反饋效價反轉后主導感的變化， 即連續收益后經歷損失時的主導感變化和連續損失后經歷收益時的主導感變化， 分別對收益和損失條件下的主導感進行配對樣本t檢驗。

（4）為了評估連續結果反饋是否引起隨后行為偏差， 在實驗中關注后一試次選門重復率， 以反映連續反饋操縱對被試行為的強化。具體指被試會再次選擇前一試次選擇的門（即重復按下“F”或“J”）， 選擇重復率是用直接選擇重復次數除以每個條件的試次總數。因此， 本研究采用2 （結果效價：收益、損失） × 7 （連續反饋次數：2～8）重復測量方差分析探究連續反饋對隨后試次選擇重復率的影響。

2.5.2 "ERP數據分析

鑒于連續反饋6、7、8次在后續ERP分析中腦電波幅的試次疊加較少。因此， 將相同效價單獨反饋1次和連續反饋2次作為“不連續”反饋條件， 即分析時選擇連續反饋序列中的第1、2個試次作為分析試次; 相同效價連續反饋3～5次作為“短連續”反饋條件， 即分析時選擇連續反饋序列中的第3、4、5個試次作為分析試次; 連續反饋6～8次作為“長連續”反饋條件， 即分析中選擇連續反饋序列中的第6、7、8個試次作為分析試次。

根據前人的研究并結合本實驗結果差異波及腦電地形圖， 關注反饋呈現前預期階段的SPN （Meng amp; Ma， 2015）， 以及反饋呈現階段的FRN和Fb-P3兩種腦電成分（Majchrowicz et al.， 2020; Yi et al.， 2018）。SPN成分在額葉區域被觀察到， 結合前人研究， 本實驗采用反饋呈現前200～0 ms左右額葉區域的電極點（F1、F2、F3、F4、F5、F6、FC1、FC2、FC3、FC4、FC5、FC6）的平均波幅（Masaki et al.， 2006; Yi et al.， 2018）作為SPN波幅。由于SPN在反饋出現之前， 直接討論反饋的效價對SPN的影響是不合理的（高杰， 2023）， 因此分別對收益和損失下的SPN波幅進行3 （連續反饋類型：不連續， 短連續， 長連續） × 2 （額葉區域：右， 左）的兩因素重復測量方差分析。結合本實驗中收益與損失的差異波發現FRN成分在額中央區最正， 因此采用該腦區的3個電極點（FCz、FC1、FC2）在反饋呈現后的270～330 ms時間窗內的平均波幅作為FRN波幅。Fb-P3成分在頂部腦區被觀測到， 因此選擇該腦區的6個電極點（Pz、P1、P2、CPz、CP1、CP2）在反饋呈現后的330～420 ms的平均波幅作為Fb-P3波幅。隨后分別對FRN、Fb-P3成分進行2 （結果效價：收益， 損失） × 3 （連續反饋類型：不連續， 短連續， 長連續）兩因素重復測量方差分析。

所有數據采用IBM SPSS Statistics 26.0進行重復測量方差分析和事后檢驗及t檢驗， 并在R4.3.2 RStudio中使用lm函數進行模型擬合， 在R中使用ggplot2 （Villanueva amp; Chen， 2019）進行圖形可視化， 使用changepoint包（Killick amp; Eckley， 2014）進行變點分析。將p值小于0.05作為顯著性閾值， 當違背球形檢驗時， 采用Greenhouse-Geisser校正， 多重比較分析時采用Bonferroni校正。

3 "結果

3.1 "行為結果

在實驗結束后通過訪談來詢問被試是否發現結果反饋存在規律性， 顯示所有被試都未察覺結果的規律性。

3.1.1 "連續反饋對主導感的影響

為了探究連續反饋能否以及如何影響主導感， 對主導感自評得分進行2 （結果效價：收益， 損失） × 8 （連續反饋次數：1～8）的兩因素重復測量方差分析， 發現結果效價的主效應顯著， F（1， 37） = 95.18， p lt; 0.001， η2p = 0.72， 收益反饋條件下的主導感評分顯著高于損失反饋。連續反饋次數的主效應顯著， F（7， 259） = 17.87， p lt; 0.001， η2p = 0.33， 且結果效價和連續反饋次數的交互作用顯著， F（7， 259） = 38.15， p lt; 0.001， η2p = 0.51。

進一步簡單效應分析表明， 在收益條件下， 單獨1次收益后的主導感顯著低于連續2～8次（ps lt; 0.001）， 連續2次收益后的主導感得分顯著低于連續3～8次（ps lt; 0.001）。連續3次收益后的主導感得分顯著低于連續4～8次（ps lt; 0.01）。連續4次收益后的主導感得分顯著低于連續5～8次（ps lt; 0.05）， 連續5次收益后的得分顯著低于連續6次（p = 0.003）， 且連續6～8次收益后的主導感得分無顯著差異（ps gt; 0.05）， 具體顯著性值見網絡版附表1。在損失條件下， 連續損失2次后的主導感得分顯著高于6～8次（ps lt; 0.05）， 連續損失3、5次后的主導感得分顯著高于連續7次（ps lt; 0.05）， 其他均無顯著差異（ps gt; 0.05）。具體顯著性值見網絡版附表2。

主導感的變化如圖2所示， 為了考察連續反饋次數對主導感內外歸因的影響， 分別對各個連續反饋次數的主導感得分進行了單樣本t檢驗， 檢驗值設為5。結果發現， 在收益條件下， 單獨1次收益后的主導感得分顯著低于5， t（37） = ?2.03， p = 0.049， 反饋2次和反饋3次的主導感得分與5沒有顯著差異（ps gt; 0.05）， 但反饋4次及以上次數， 主導感得分

均顯著高于5， ps lt; 0.001， 具體顯著性值見網絡版附表3。所有連續損失條件下的主導感均顯著低于5， ps lt; 0.001， 具體顯著性值網絡版附表4。

根據上述結果， 對連續反饋影響主導感的實驗操縱進行檢驗分析， 考察主導感測量是否處于穩定水平， 以明確連續反饋對主導感的作用不受實驗測量穩定性的混淆。即對收益和損失下的主導感進行8 （連續反饋次數：1～8） × 3 （組塊：block 1， block 2， block 3）的重復測量方差分析， 重點關注連續反饋次數與組塊之間的交互作用是否顯著， 結果發現：收益條件下， 連續反饋次數與組塊間的交互作用不顯著， F（14， 28） = 1.04， p = 0.433; 類似的， 損失條件下， 連續反饋次數與組塊間的交互作用也不顯著， F（14， 28） = 1.06， p = 0.426。因此， 實驗中連續反饋對主導感的影響不受測量穩定性的混淆。

此外， 為了考察主導感隨實驗進程是否改變， 還檢驗了不考慮連續反饋操作時的測量穩定性。即分別對收益和損失下的主導感進行單因素方差分析（3組塊：block 1， block 2， block 3）， 結果發現：收益條件下， 組塊的主效應不顯著， F（2， 147） = 0.76， p = 0.469， 表明收益條件下的測量是穩定的; 損失條件下， 組塊的主效應顯著， F（2， 147） = 8.84， p lt; 0.001， η2p = 0.11， Bonferroni事后檢驗結果顯示， block 1 （3.14 ± 0.39）比block 3 （2.85 ± 0.28）的主導感水平更高， 即不考慮連續反饋的作用時， 隨著實驗進程的發展， 損失條件下被試的主導感減弱。這一結果提示收益和損失下主導感的變化模式可能存在差異。

3.1.2 "收益和損失下主導感的變化模式

統計理論中， 近似模型的擬合優度值介于0和1之間， 該數值越接近1， 近似模型擬合越好， 表明樣本的影響關系越收斂于真實值（楊振海 等， 2011），

因而， 在檢驗預測模型的近似程度時， 常常采用擬合優度值來檢驗近似模型的收斂效果。首先， 在收益條件下， 選用不同類型的函數擬合， 其中Model （1）表示一元線性函數擬合， Model （2）表示指數函數擬合， Model （3）表示對數函數擬合， Model （4）表示二次多項式函數擬合。表2顯示， Model （4）的模型決定系數R2為0.99， 說明二次多項式的擬合優度最高， 擬合效果最好， 故選二次多項式模型對收益條件下的主導感的變化模式進行模擬預測。

通過二次多項式的輸出結果可知， 一次項結果顯著， t（6） = 20.15， p lt; 0.001; 二次項結果顯著， t（6） = ?12.98， p lt; 0.001， 包含二次項提高了模型的擬合度， 收益條件下主導感評級的預測等式為：主導感 = 3.61 + 0.80 × 反饋次數 ? 0.06 × 反饋次數2， 在p lt; 0.001水平下， 回歸系數均顯著， 模型的方差解釋率為99.60%。因此， 在收益條件下， 主導感的變化模式可以通過二次多項式進行預測。其二次多項函數擬合模型如圖3A所示。變點分析結果顯示拐點位于第七次反饋， 即在連續積極反饋7次前， 主導感持續上升， 隨后不再繼續上升。

以同樣的模型擬合方式， 對損失條件下的主導感進行模型預測。其中Model （5）表示一元線性函數擬合， Model （6）表示指數函數擬合， Model （7）表示對數函數擬合， Model （8）表示二次多項式函數擬合。表3結果顯示， Model （8）的模型決定系數R2為

0.96， 說明二次多項式函數的擬合效果較好， 一次項顯著， t（6） = ?10.30， p lt; 0.001， 但二次項不顯著， t（6） = 0.34， p = 0.750， 因此不適合使用二次多項式函數的擬合作為損失條件下主導感的預測。Model （5）的R2為0.95， 即模型的方差解釋率為95%， 根據結果可以得出：主導感 = 3.26 ? 0.08 × 反饋次數， 一次項顯著， t（6） = ?11.15， p lt; 0.001， 故Model （5）一元線性函數對損失時的主導感變化模式的預測效果最佳。即隨著連續反饋次數的累積， 主導感會持續降低。其一元線性函數擬合如圖4B所示。

3.1.3 "連續反饋對結果效價反轉后主導感的影響

連續收益后損失。不同連續收益次數后經歷損失時主導感的變化如圖4A所示， 無論先前獲得過多少次收益， 在經歷1次損失后被試的主導感都會降低。對連續收益2次后損失（M ± SD = 3.21 ± 1.42）、連續收益4次后損失（3.41 ± 1.74）和連續收益6次后損失（3.49 ± 1.63）的主導感進行了配對樣本t檢驗， 結果發現只有連續收益2次后損失和連續收益6次后損失兩者間有顯著差異， t（37） = ?2.18， p = 0.036。與連續2次收益后相比， 連續6次收益后首次經歷損失時的主導感顯著更高。

連續損失后收益。不同連續損失次數后經歷收益時主導感的變化如圖5B所示， 無論先前經歷過多少次損失， 再經歷1次收益后被試的主導感都會升高。對連續損失2次后收益（4.56 ± 2.10）、連續損

失4次后收益（4.28 ± 2.04）和連續損失6次后收益（3.86 ± 2.11）的主導感進行配對樣本t檢驗， 結果發現與連續損失6次收益后相比， 連續損失2次， t（37） = 5.85， p lt; 0.001， 和連續損失4次后收益的主導感顯著更高， t（37） = 2.65， p = 0.012; 連續損失2次和4次后收益的主導感之間無顯著差異。

3.1.4 "連續反饋對隨后試次選擇重復率的影響

為了探究連續反饋對隨后試次選擇重復率的影響， 將選擇重復率作為因變量， 使用2 （結果效價：收益、損失） × 7 （連續反饋次數：2～8）重復測量方差分析， 結果顯示， 效價的主效應顯著， F（1， 37） = 18.89， p lt; 0.001， η2p = 0.34， 收益條件下的重復率（0.66 ± 0.05）顯著高于損失條件下的重復率（0.45 ± 0.02）， 說明收益結果后被試更傾向于重復選擇。連續反饋次數的主效應顯著， F（7， 259） = 3.15， p = 0.005， η2p = 0.08， 事后檢驗經過Bonferroni校正之后條件之間差異均不顯著。結果效價和連續反饋次數的交互作用顯著， F（7， 259） = 2.22， p = 0.042， η2p = 0.06， 在2～6次反饋（ps lt; 0.001）， 7次反饋（p = 0.012）， 8次反饋后（p = 0.002）， 收益下的選擇重復率均顯著高于損失下的選擇重復率; 在收益和損失下比較連續反饋次數后的選擇重復率， 事后檢驗經過Bonferroni校正之后條件之間差異均不顯著。

3.2 "事件相關電位分析

3.2.1 "結果預期階段刺激前負波（SPN）

收益條件下， 對SPN的平均波幅進行3 （連續反饋類型：不連續， 短連續， 長連續） × 2 （額葉區域：右， 左）的重復測量方差分析， 結果顯示， 反饋類型的主效應不顯著， F（2， 74） = 1.14， p = 0.326。額葉區域的主效應不顯著， F（1， 37） = 0.53， p = 0.470。反饋類型和腦區的交互作用不顯著， F（2， 74） = 0.05， p = 0.947 （見圖5）。

同理， 在損失條件下對SPN波幅進行3 （連續反饋類型：不連續， 短連續， 長連續） × 2 （額葉區域：右， 左）的兩因素重復測量方差分析， 結果顯示， 反饋類型的主效應不顯著， F（2， 74） = 2.58， p = 0.105。額葉區域的主效應不顯著， F（1， 37） = 0.49， p = 0.490，。反饋類型和額葉區域的交互作用顯著， F（2， 74） = 4.33， p = 0.017， η2p = 0.10。進一步簡單效應分析表明， 在右額葉區， 長連續（?2.12 ± 0.78）比不連續（?0.09 ± 0.83）誘發更偏負的SPN波幅， F（2， 74） = 4.36， p = 0.020， η2p = 0.20 （見圖6）。

3.2.2 "結果加工階段反饋相關負波（FRN）

將FRN在270～330 ms內的平均波幅進行2 （結果效價：收益， 損失） × 3 （連續反饋類型：不連續， 短連續， 長連續）的兩因素重復測量方差分析， 發現結果效價主效應不顯著， F（1， 37） = 0.23， p = 0.636。連續反饋類型的主效應顯著， F（2， 74） = 10.90， p lt; 0.001， η2p = 0.23。且結果效價和連續反饋類型的交互作用顯著， F（2， 74） = 6.80， p = 0.002， η2p = 0.16。

簡單效應分析表明， 在收益條件下， 連續反饋類型的FRN波幅之間差異顯著， F（2， 36） = 10.85， p lt; 0.001， η2p = 0.38， 短連續（3.56 ± 0.77）和長連續（4.20 ± 0.91）反饋比不連續（6.73 ± 0.90）反饋誘發更偏負的FRN波幅， 前兩種實驗條件差異不顯著。在損失條件下， 連續反饋類型的FRN波幅之間差異不顯著， F（2， 36） = 1.44， p = 0.251。

在不連續反饋的條件下， 損失（5.35 ± 0.82）比收益（6.73 ± 0.90）誘發更負的FRN波幅， F（2， 37） = 7.40， p = 0.010， η2p = 0.17。在短連續反饋的條件下， 收益（3.56 ± 0.77）比損失（5.18 ± 0.88）誘發更偏負的FRN波幅， F（2， 37） = 5.85， p = 0.021， η2p = 0.14。在長連續結果反饋的條件下損/益之間FRN差異不顯著， F（2， 36） = 0.28， p gt; 0.05 （見圖7）。

3.2.3 "結果加工階段反饋后P3 （Fb-P3）

對Fb-P3的平均波幅進行2 （結果效價：收益， 損失） × 3 （連續反饋類型：不連續， 短連續， 長連續）的兩因素重復測量方差分析， 發現結果效價主效應顯著， F（1， 37） = 8.21， p = 0.007， η2p = 0.18， 連續反饋類型的主效應顯著， F（2， 74） = 23.38， p lt; 0.001， η2p = 0.39， 且結果效價和連續反饋類型的交互作用顯著， F（2， 74） = 11.28， p lt; 0.001， η2p = 0.23。

簡單分析效應表明， 在收益條件下， 不連續反饋（9.32 ± 0.74）比短連續（5.98 ± 0.60）和長連續反饋（6.23 ± 0.65）誘發更正的Fb-P3波幅， F（2， 36） = 20.03， p lt; 0.001， η2p = 0.53， 短連續和長連續反饋誘發的Fb-P3波幅之間不存在顯著差異（p gt; 0.05）。在損失條件下， 短連續（8.38 ± 0.65）比長連續（7.65 ± 0.66）反饋誘發顯著更正的Fb-P3波幅， F（2， 36） = 4.37， p = 0.020， η2p = 0.20， 長連續和不連續（8.72 ± 0.70）反饋之間呈邊緣顯著（p = 0.059）。

在不連續反饋下， 收益和損失之間的Fb-P3波幅差異不顯著， F（1， 37） = 1.79， p = 0.189。在短連續反饋下， F（1， 37） = 23.71， p lt; 0.001， η2p = 0.39， 損失（8.38 ± 0.65）比收益（5.98 ± 0.60）反饋誘發顯著更正的Fb-P3波幅。在長連續反饋下， F（1， 37） = 5.05， p = 0.031， η2p = 0.12， 損失（7.65 ± 0.66）同樣比收益（6.23 ± 0.65）誘發更正的Fb-P3波幅（見圖8）。

3.3 "ERP與行為結果的相關

為探究腦電指標與行為結果之間的關系， 對6種條件（收益不連續、收益短連續、收益長連續、

損失不連續、損失短連續、損失長連續）下ERP波幅（SPN、FRN、Fb-P3）與當前試次主導感評級和下一試次選擇重復率進行皮爾遜相關分析。結果顯示， 對于下一試次選擇重復率， 在收益不連續條件下， 左額葉的SPN波幅與下一試次選擇重復率呈顯著負相關， r （38） = ?0.35， p = 0.030 （見圖9A）， 左額葉的SPN波幅越負， 下一試次選擇重復率越高。在收益短連續和長連續條件下， FRN波幅與下一試次選擇重復率均顯著負相關， 短連續：r （38） = ?0.35， p = 0.029 （見圖9B）， 長連續：r （38） = ?0.40， p = 0.012 （見圖9C）， FRN波幅越負， 下一試次選擇重復率越高。其余相關不顯著（ps gt; 0.05）。

4 "討論

本研究結合行為實驗和ERP技術， 通過簡單

賭博任務和主導感的外顯測量方式， 操縱連續結果反饋的次數， 首次考察主導感在連續多次結果反饋下的變化模式。行為結果與以往研究一致， 發現損失條件下的主導感顯著低于收益條件下的主導感（Herman amp; Tsakiris， 2020; Kaiser et al.， 2021; Kulakova et al.， 2017）。更重要的是， 我們發現連續多次的結果反饋對主導感產生動態的影響， 但連續收益和連續損失的影響模式不同。在收益條件下， 主導感的變化符合二次多項式模型， 隨著連續收益增加， 呈現先增加至拐點后趨于平緩的趨勢。在損失條件下， 主導感的變化模式符合一元線性模型， 隨著連續損失反饋逐漸減弱。結合ERP和行為結果發現， 與不連續損失相比， 連續損失期間， 結果反饋前的右額葉SPN波幅更負; FRN波幅對收益的連續性敏感， 與不連續收益相比， 連續收益下FRN

波幅更負， 且與隨后更高的行為選擇重復率有關; 與連續收益相比， 連續損失會誘發更大的Fb-P3波幅。由此可見， 收益和損失下主導感的變化在行為和腦電上均呈現差異化的動態發展機制。

4.1 "連續反饋下收益和損失對主導感影響趨勢不同

本研究發現主導感會隨著反饋連續長度的累積而持續變化， 且在收益和損失下表現出不同的變化模式， 這體現了主導感的“動態”變化可塑性。收益反饋條件下的主導感顯著高于損失反饋條件， 這與以往關于主導感的研究結果一致（Fan et al.， 2023; Herman amp; Tsakiris， 2020; Kaiser et al.， 2021; Kulakova et al.， 2017）。以往研究采用認知上的自我服務偏差理論進行解釋， 即人們傾向于把積極結果歸因于內部， 而將消極結果歸因于外部（Mezulis et al.， 2004）。

在收益反饋下， 第一次反饋后的主導感評級顯著低于5， 表明個體在第一次反饋之后對結果進行較低的內歸因， 可能認為收益更多由外部原因導致的。隨著收益反饋次數的增加， 4次后主導感的評級顯著高于5， 在這個過程中個體對結果的歸因逐漸轉為較高自我歸因， 可能個體更傾向認為收益的結果是自身選擇動作導致的， 對環境有較高的控制， 從而使主導感評級逐漸上升。收益下個體傾向于重復上一輪的選擇也說明了是個體認為自身動作導致的結果。主導感在第7次反饋后達到主觀最高點， 這時個體對環境的主導感最強。7次反饋后， 主導感水平不再上升， 可能的原因在于反饋效價對主導感的影響， 不但取決于反饋本身， 還取決于行為與反饋的關系， 即持續得到積極反饋后， 被試可能開始意識到這些反饋與自身行為并不存在因果關系。這種認識的增加可能會使個體對自身控制的評估變得更加理性， 從而導致主導感不再上升。若從情緒體驗方面進行闡釋， 這一現象可能符合邊際效用遞減定律（Diminishing Marginal Utility） （Berkman et al.， 2016）， 類似于情感的習慣化和對獎賞的享樂適應（Hedonic Adaptation/Treadmill）， 即個體逐漸適應重復接觸的相同情緒事件， 主觀價值隨之降低， 最終產生較小的情緒反應， 這有助于個體保持情緒的穩定（Rusk， 2022）， 因此， 未來的研究需要采取更有效的方法對其進行更加充分的解釋。

只要出現損失反饋， 個體的主導感得分就會顯著低于“5”， 表明只要出現消極結果， 個體就會減少對結果的內歸因， 符合自我服務偏差理論的觀點。損失反饋下的變化模式是隨著反饋次數的增加， 主導感不斷降低， 與Di Costa等人（2018）的研究結果不一致， 該作者的結果表明， 當個體體驗到不利的結果時， 個體在下一個試次中會感到更多的控制， 而不是更少。本研究的結果可能是因為預期與結果長期不一致削弱了主導感， 使個體產生外界的一切都不受控制的感覺， 無論自己做出什么行為， 都無法改變結果（Haggard， 2017）， 這可能是主導感的持續降低的原因。張權偉（2018）發現挫折情境（消極反饋多于積極反饋）會導致主導感降低。連續的失敗引起了被試的挫敗感——當一個人有實現目標的期望， 但經過反復嘗試仍然未能實現時， 就會產生挫敗感， 而長期的挫敗感會導致習得性無助， 這也可能是主導感的持續降低的原因。

以連續多次結果反饋為前提， 本研究探索性地討論了結果效價反轉后的主導感， 發現多次收益后主導感會增強， 但只要經歷一次損失， 被試的主導感就會顯著下降。這一結果符合損失厭惡理論的觀點， 即個體在面對同等價值的收益和損失時， 對損失的敏感程度比對收益的敏感程度更高（Tversky amp; Kahneman， 1991）。更重要的是， 連續收益6次后首次損失的主導感水平會顯著高于連續收益兩次后首次損失的主導感水平。這表明多次連續的積極反饋不僅有助于被試主導感的增強， 還有助于緩沖隨后失敗的影響。同樣， 經歷多次損失后會導致被試主導感的減弱或喪失， 但只要獲得一次成功后被試的主導感就會顯著提升， 且連續損失2～4次后收益的主導感會顯著高于連續損失6次后收益的主導感。說明先前經歷的損失越多， 在隨后的成功中體驗到的控制程度較低， 多次的失敗可能降低了個體對自我能力判斷的感知。班杜拉認為自我效能感形成受自我的直接經驗、他人的替代經驗、他人的言語說服、生理或情緒狀態等因素的影響（Bandura， 1977）。本研究結果印證了不同效價的直接經驗對個體的影響差異。

4.2 "結果反饋加工時Fb-P3對連續損/益的差異化敏感

Fb-P3對連續損/益的差異化敏感。研究結果顯示當反饋次數增加到3～5次（短連續）或者更長的6～8次（長連續）時， 損失均比收益誘發了更正的Fb-P3波幅。Fb-P3被認為是反饋信息的注意水平和動機意義的指標（Duncan-Johnson amp; Donchin， 1982）， 這可能是因為與保持連續獲勝相比， 被試更有動力去提高自己的表現以阻止連續失敗的發生。這在重復率的行為數據中也得到了證明， 表明Fb-P3對連續損失和收益的差異化敏感。有研究者最早研究順序刺激對ERP的影響， 得出的結果是刺激的變化會導致P300振幅的增加， 而刺激重復會導致振幅的降低（Squires et al.， 1976）， 顯然本研究并不遵循這樣的規律， 可能是因為刺激是獨立于任何獎勵或損失操作進行的。Ma等人（2018）探討了單次結果和連續結果下P3的變化， 發現無論結果是否連續， 與失敗的情況相比， 獲勝誘發的P3波幅都會更大， 即連續獲勝會比連續失敗誘發顯著更大的P3。這與本研究的結果相矛盾， 這可能是因為Ma的實驗任務是石頭剪刀布的輸贏結果， 并沒有涉及金錢得失， 未來可以進一步探究結果性質的影響差異。Kamei等人（2018）發現與連贏相比， 連敗的Fb-P3會更大， 這與本研究的結果一致。作者對此解釋道， 在連敗的情況下， 被試對結果的興趣會增加， Fb-P3的增加正是反映了對結果的興趣增強， 而不是結果重要性的增加。

4.3 "連續收益對主導感的影響可能與結果反饋加工時FRN波幅有關

Mühlberger等（2017）的研究發現在高感知控制下獎勵積極性（reward positivity， RewP）振幅會更正， 作者指出在之前的研究中， RewP被稱為反饋相關負波（FRN）、反饋負波（FN）、反饋誤差相關負波（fERN）或內側額葉負波（MFN）。本研究結果顯示連續反饋下的FRN振幅比不連續反饋下的振幅更負， 這可能說明連續反饋降低了被試的感知控制， 但這與本研究的收益條件下主導感水平上升結果相矛盾。當反饋結果只是單獨出現1～2次時， 損失會比收益誘發更負的FRN波幅， 此結果與前人研究一致（Fan et al.， 2023; Peterburs et al.， 2013; Walsh amp; Anderson， 2012）。但當反饋結果連續出現3～5次的情況下時， 收益卻比損失誘發了更負的FRN波幅， 結果發生了反轉。FRN被廣泛認為是預期違反的神經指標（Fan et al.， 2023; 李丹陽 等， 2018; 李鵬， 李紅， 2008）， 這可能表明當反饋次數增加時， 個體對結果的預期也在發生變化。考慮到FRN的連續反饋效應只在收益時被觀察到， 即長連續（6～8次）與短連續（3～5次）收益的FRN波幅比不連續（1～2次）時更負; 而損失時未在FRN上表現出連續反饋條件間的差異。我們推測在連續反饋下， 相比連續損失結果， FRN波幅對連續獲益結果更為敏感， 間接反映此時個體對積極結果的預期減弱， 因此獲益時誘發了預期違反的FRN成分。另一種理論解釋是， FRN反映的是情緒系統的活動， 特別是積極情緒的啟動效應， 即先前的贏會使下一次贏誘發更正的FRN波幅（Mushtaq et al.， 2013， 2016）。根據這種假說， 在連續收益反饋后FRN波幅應該更正， 這與本研究的結果并不一致， 我們推測可能是因為在本研究中的連續收益結果反饋削弱了個體積極情緒的啟動， 這與上述的情感習慣化解釋相印證。另一方面， 本研究發現在收益3～5次和收益6～8次反饋后， 選擇重復率與FRN波幅之間呈負相關， 表明個體接收到積極結果時， 且接收到這種結果的次數越多， 個體更傾向于重復選擇， 且FRN波幅越負。這符合win-stay， loss-switch （WSLS）策略， 與以往相關研究結果一致（Cassotti et al.， 2011; Xue et al.， 2012， 2013）。根據行為主義的理論觀點， 連續收益有利于選擇的維持， 與強化相關的反應更有可能被重復， 而與懲罰相關的反應更有可能被改變。總之， 相比連續的損失結果， FRN波幅與連續獲益的加工關系更為密切， 可能反映連續獲益結果反饋下對積極結果的預期減弱， 但促進對積極結果關聯行為的強化。

4.4 "連續損失對主導感的影響可能與結果預期加工時SPN波幅有關

腦電結果顯示， 連續損失反饋中， 與不連續相比， 長連續下SPN波幅更負， SPN是獎賞期待的可靠指標（李琪 等， 2017）， 這可能表明較多次數的損失反饋可能使得被試對消極結果的預期增加， 或者削弱了被試的獎賞期待。李琪等（2017）的綜述指出SPN擁有穩定的量級效應， 即與低量級獎賞相比， 高量級獎賞會誘發出更強的SPN波幅。在本研究中的收益條件下并未發現這種效應， 卻在高量級損失條件下表現出了更強的SPN波幅。Masaki等（2006）的研究發現， 在連續贏兩次或三次時， 當前試次的SPN表現出了更弱（更正）的波幅， 連續輸兩次或者三次時， 當前試次的SPN表現出了更強（更負）的波幅， 這與本研究損失條件下的趨勢是一致的。Masaki等（2006）對此作出了兩種不同的解釋， 一是使用賭徒謬誤（Gambler's Fallacy）解釋該結果， 賭徒謬誤是一種錯誤的信念， 即認為事件發生的機會率會隨著之前沒有發生該事件的次數而上升。如果被試按照賭徒謬誤行事， 他們應該期望在連續失敗后獲得收益， 并在連續收益后獲得損失。那么如果SPN代表對積極結果的預期， 則在連續虧損后應增加; 如果SPN代表對消極結果的預期， 則在連續收益后應增加。若采用該解釋， 那么本研究中SPN反映的是在連續損失反饋下對積極結果的預期增加。Masaki等（2006）也認為SPN反映的是對負面事件（而不是積極事件）的預期， 這與SPN反映焦慮或喚醒狀態的觀點是一致的（B?cker et al.， 2001; Takeuchi et al.， 2005）。在連續的損失之后， 損失將被視為更有可能出現的結果， 而在連續收益之后更有可能獲得收益。在這種情況下， 損失后的SPN越大， 將反映損失的主觀概率越大（即焦慮/喚醒狀態）。該作者的研究只分析了1～3次的結果反饋， 沒有更多次數的連續反饋， 因此對該結果的解釋應謹慎。未來的研究可以將被試的預期水平或任務后喚醒或焦慮水平納入測量， 以便做出更合理的解釋。此外， 以往的文獻指出， SPN表現出右側半球優勢， 且這種優勢更多分布在前額區和頂區（Brunia et al.， 2011; Chen et al.， 2018; Hackley et al.， 2020; 李琪 等， 2017; Masaki et al.， 2006; Yi et al.， 2018）。本研究中在右額葉區域發現了連續損失對SPN波幅的影響， 表明SPN的額葉偏側化與主導感的關系在長連續反饋下更為明顯。研究顯示在高感知控制下， SPN的振幅會更負（Mühlberger et al.， 2017）， 這與本研究的結果一致。SPN的幅度也可能反映任務參與的水平（Donkers amp; van Boxtel， 2005）， 因此， 連續損失下SPN的這種增強也可能反映了個體對任務有更大的參與動機。

4.5 "研究不足與展望

盡管獲得了許多有意義的發現， 但本研究也存在一定的不足和局限， 需要在未來的研究中進一步完善。首先， 本研究首次引入更長的結果序列， 使得整個任務中較長次數反饋的有效分析次數較少， 導致腦電分析試次疊加次數不足， 未采用同行為數據一樣的變量水平進行分析， 無法探索隨著反饋次數逐步累加ERP成分的變化規律。在未來的實驗設置中應疊加更多的試次， 從而有利于數據分析， 或將收益和損失情境分離開來進一步探討多次反饋對主導感的影響。同時， 雖然在整個實驗中3個block的連續偽隨機設置不同， 但較長的反饋序列也使得無法平衡一次和多次反饋的切換， 已有研究表明獎勵增加或獎勵減少均能促進個體的認知靈活性， 而獎勵的持續高或低則能增強認知穩定性（鄒倩， 2017; Fr?ber amp; Dreisbach， 2021）， 因此， 我們不能忽略反饋序列中認知靈活性可能帶來的調節作用。未來可以設計更精巧的實驗平衡一次和多次反饋的切換， 排除認知靈活性對主導感的影響， 亦或者從認知靈活性角度深入探索主導感的認知神經機制。其二， 盡管研究檢驗了主導感測量隨時間進程的穩定性， 但在不考慮連續反饋操作時， 損失條件下主導感呈現隨時間進程發展而減弱的趨勢， 因此， 對于損失條件下的主導感變化的解釋需要更加謹慎， 未來也應采取更合理更穩定的操縱方式， 以便更好地理解消極情境下的主導感水平變化。由于不同人群對消極反饋的感知存在差異（如情緒障礙患者對消極反饋更為敏感）， 未來可區分不同人群， 進一步厘清損失條件下主導感的變化模式。其三， 簡單賭博任務僅需要被試進行選擇便會給出事先固定的收益或損失的結果， 可能混淆被試自身選擇對錯和反饋效價產生的主導體驗。因此， 在未來的研究中可以進一步區分能力和效價所導致的個體主導感的不同。最后， 不同事件發生的時機和順序不同， 其對個人的影響不同。例如， 一個人先被批評兩次， 后被表揚一次， 而另外一個人則是先被表揚一次， 再被批評兩次。雖然這兩個人都被批評兩次和表揚一次， 但是這兩個人對事件結果的主導感有很大概率是不一樣的。前者的體驗就像是雨過天晴， 后者更像是晴天遇霹靂。即結果反饋對主導感的影響可能會因為出現時間的不同占有不同的權重， 未來研究還可以探討正負反饋呈現順序差異與比例不同時主導感的變化趨勢。

綜上所述， 本研究得出如下的結論：（1）連續反饋對主導感產生了累積的影響， 支持了主導感的“動態假說”; （2）收益條件下， 主導感遵循二次多項式變化， 即主導感隨著收益反饋次數先增加， 達到主觀最高點后逐漸減弱; 損失條件下， 主導感遵循一元線性變化， 即主導感水平隨著損失反饋次數的增加， 主導感水平逐漸下降; （3） Fb-P3對連續損失和連續收益表現出差異化敏感; 結果反饋加工時的FRN波幅與連續收益時對積極結果預期減弱有關， 可能影響主導感的變化; 結果預期加工時的SPN波幅與連續損失對主導感的影響有關。

參 "考 "文 "獻

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Sequential feedback influences the psychological and event-related

potentials mechanism of sense of agency

XIE XiaoLing1， PAN WenYi1， ZHANG ChunChun1， LIN JingYuan1， LI Hong1，2

（1Institute of Brain and Psychological Sciences， Sichuan Normal University， Chengdu 610066， China）

（2School of Psychology， South China Normal University， Guangzhou 510631， China）

Abstract

This study aimed to investigate the impact of multiple sequential feedback on sense of agency （SoA） and its underlying cognitive mechanisms， bridging a gap in previous research that primarily focused on the influence of outcome feedback valences on SoA. Employing a simple gambling task （door task）， the study manipulated the number of successive feedbacks and utilized explicit measure of SoA.

A within-subject design of 2 （outcome valence： gain， loss） × 8 （sequential feedback times： 1～8） was implemented. The study included forty college students （38 in the final analysis， with 20 females， aged 20.79 ± 1.70）， who voluntarily participated. During the experiment， participants guessed which of two doors contained a reward and selected the corresponding door by pressing a button. Feedback resulted in a gain of 10 for a correct guess and a loss of 10 for an incorrect one， with outcome feedback predetermined before the experiment， leading to one to eight different gain or loss sequences. Subsequently， participants rated their SoA after receiving feedback. Event-related potential responses to outcome feedback， focusing on stimulus-preceding negativity （SPN） in the outcome anticipation phase， and feedback-related negativity （FRN） and feedback-P3 （fb-P3） in the outcome processing phase， were recorded and analyzed.

Behavioral results revealed a significantly lower SoA under loss conditions compared to gain conditions， aligning with previous findings. Sequential feedback demonstrated a cumulative effect on SoA， with continuous changes observed based on feedback results. Under gain conditions， the cumulative effect followed a quadratic polynomial model， with SoA increasing to a \"change\" point （the seventh gain feedback） and then stabilizing. Conversely， under loss conditions， SoA gradually diminished with continuous loss feedback， following a unitary linear model. Combining ERP and behavioral results， it was found that SoA under continuous loss was related to the amplitude of right frontal lobe SPN before outcome feedback. FRN amplitude was sensitive to the continuity of loss， being more negative under continuous loss compared to discontinuous loss and associated with a higher repetition rate of subsequent behavior selection. Moreover， continuous losses induced a significantly greater Fb-P3 amplitude compared to continuous gains.

In conclusion， this study provides empirical evidence supporting the dynamic account of SoA， revealing differentiated developmental mechanisms in both behavior and ERPs under sequential gain and loss conditions. These findings shed light on how sequential feedback influences SoA and the characteristics of processing time.

Keywords "sense of agency， sequential feedback， event-related potentials （ERPs）， stimulus-preceding negativity （SPN）， feedback-related negativity （FRN）， feedback-P3 （Fb-P3）

附錄