在我们的社会中，人类形成了合作群体，每个群体成员之间的关系质量各不相同。在与他人建立关系时，我们使用对群体成员和整个群体的态度和信念来与我们社会网络中的特定成员建立关系。然而，我们还不知道大脑对群体成员的反应是如何促进个体之间关系质量的。我们在这里使用一个循环的人际感知范式来解决这个问题，在这个范式中，每个参与者既是他们组中每一个其他成员的感知者，也是目标，在20个独特的组中，每个组中有5到6个成员(总共N = 111)。利用功能性磁共振成像，我们表明社会关系强度的测量调节了成对的参与者在社会认知中涉及的大脑区域感知他们群体中的其他成员时的反应之间的脑对脑多体素相似模式。这些结果为社会认知过程服务于群体成员间人际关系强度的脑机制提供了证据。
1. 简介
与许多其他物种不同的是，人类可以在我们控制范围内外的原因下组成合作群体。我们会和我们钦佩的同事一起工作，但也会和一些我们不喜欢的同事一起工作。我们进入了有几个亲密朋友，但也有几个不那么亲密的熟人的社交圈。此外，我们对整个群体的态度可以塑造我们对该群体特定成员的亲和力。例如，两个人可能会因为对团队的共同热情而联系在一起，或者因为对机构的共同失望而同情。值得注意的是，尽管在其中发现了不同程度的人际亲密关系，但群体可以保持一致和高效。因此，我们的大脑必须编码有关我们的社交网络的相关信息，而这些过程可能会反映或影响我们与其他群体成员的关系。社会心理学的经典著作表明，社交网络中的关系在很大程度上倾向于同质性，其中个人倾向于在广泛的人口统计和文化因素下与与自己相似的人建立联系。这种现象在各种各样的社交网络类型中得到了证明，从二元浪漫关系和友谊到同事和社会群体以及在他们内部形成的关系。与与自己更相似的人互动的倾向会限制一个人接收到的信息类型，以及他所接触到的经验和态度类型。这被认为有助于解释为什么具有强大的社会关系的个人倾向于分享相似的政治意识形态、价值观和信仰。最近，研究人员开始探索产生社会联系和同质性的生物机制。例如，之前的研究已经表明，在社交互动中，浪漫伴侣的脑电图频率比与陌生人在一起时表现出更大的脑-脑同步。通过在同伴网络中使用功能磁共振成像(fMRI)，其他研究表明，社交网络距离较近的个体在自然主义观影范式中处理信息的方式更相似，在更大的皮层中处理信息的方式也更相似。
总之，这些工作建立了神经相似性在群体成员之间的功能作用，并提供了这些机制可能有助于或促进人际亲密的证据。然而，还有几个问题。要了解神经反应的相似性如何支持人际关系的亲密度，关键是要了解当我们在我们的社会群体中思考和评估真实的人时，这些系统是如何参与的。事实上，人类更倾向于参与有社会意义的内容，将人际评估中的神经相似性置于背景中，这对于更紧密地将这些见解与他们在现实世界中的操作方式联系起来很重要。此外，对群体整体的态度会影响与该群体成员互动的价值，这可能最终会影响一个人与其他群体成员关系的强度。因此，理解大脑对群体成员的反应中的人际相似性如何预测该群体中个体之间的社会关系强度仍然很重要。
在当前的研究中，我们使用功能磁共振成像(fMRI)来检验社会关系强度的测量与思考群体成员时多体素反应模式的更大的神经相似性有关的假设。为此，我们采用了轮转式人际感知范式，其中每个参与者既是团队中其他成员的感知者，也是他们的目标。神经成像和行为测量都是从已经存在的一组5-6个人中收集的，他们来自20个独立的个体组，来自各种现实世界的社交网络。之前的工作已经建立了循环fMRI设计在单变量和多变量框架中研究社会认知的效用。在这里，我们利用这些设计的丰富性来测试多重社会关系指标——友谊的强度、相互了解的程度、彼此喜欢的程度和感知的相似性，是否与思考一个群体的其他个体成员时大脑反应的人际相似性有关。此外，当我们将群体作为一个整体来考虑时，通过利用对个体群体成员态度的异质性来产生群体成员之间的聚合神经反应，我们研究了同样的问题。综上所述，这些程序使我们能够测试两组人之间的相似性，即对个体群体成员的大脑表征和对群体层面信息的大脑表征，是如何与这些个体的社会关系强度相关的。
2. 方法简述
2.1 行为循环式特质评价任务
参与者被带进实验室，被要求回答一系列关于他们自己和一组来自他们社交网络小范围内的已知同伴的问题。每个参与者被要求对每个目标的人际关系亲密度和相似性进行评分。使用PsychoPy刺激呈现软件记录所有的回答。在行为特征评估环节，参与者们收到了一系列的量表(答案是15个)，每个量表上都有一个同龄人的名字，或者是他们自己的名字。在屏幕的最上方，只显示了一个问题，参与者被要求根据他们的同龄人对他们的印象或他们对自己的评价给他们打分。参与者被要求对屏幕上的每一个同伴进行评分，然后才被允许进入下一个问题，以确保完整的回答。整个测试持续约1小时。测试中收集的评分将用于计算行为人际关系评分，用于后续的fMRI分析。这些分析中使用的主要指标是社会关系强度的四个指标，这些指标此前被用于一个循环的人际感知范式。这些指数是基于15李克特量表上的一致性自我报告，包括关于友谊强度(你是他们的朋友)、了解(你很清楚他们是谁)、喜欢(你想和他们成为更亲密的朋友)和感知相似(你认为你的性格和他们相似)的各种陈述。在补充表S2中可以找到用于这些度量的完整问题列表。
2.2 神经影像学循环式特质评定任务
在另一个单独的环节中，参与者被带回实验室完成fMRI部分的实验。在扫描仪中，参与者被要求完成一个标准的特质判断任务，该任务广泛应用于自我和其他加工过程的研究。我们采用了一个完整的循环设计，即研究中的每个参与者都是其他参与者的感知者和目标刺激者。参与者面前的屏幕上垂直排列着两个词，由黑底白字组成。在每一次实验中，排在最前面的词要么是“自我”，要么是感知者所属组中其他五名成员的名字。在行为会话中，每个感知者都指出了他们在提到团队成员时最常用的名字。然后在功能磁共振成像部分使用这些数据(例如，乔纳森可能被改为约翰或昵称Jono)。这样做是为了确保感知者不必花额外的时间在扫描仪上试图找出每个目标是谁。下面的单词展示了60个平衡的特质形容词中的一个(例如，快乐、笨拙和聪明) 2000 ms，随后进行2000 ms固定试验和间歇被动固定试验(2000 ~ 12 000 ms)。抖动试验使用Opseq2进行优化。参与者被要求用右手上的按钮框给出“是”或“否”的回答，以确定这个特质形容词是描述他们自己还是描述他们小组中的某一个成员。所有的目标在每次测试中都被呈现，每个目标在每次测试中总共有12次试验，每个目标都被呈现相同的12个特质形容词。在接下来的每一次实验中，都使用同样的目标，但每一次实验中都被配上一套新的12个特征形容词，结果在整个实验过程中，所有目标都被配上60个特征形容词。在所有的实验中，个体特征只在每个目标上随机呈现一次。为了解释潜在的顺序效应，实验中没有两个参与者的目标/特质-形容词顺序相同。
2.3 神经影像分析
2.3.1 循环fMRI任务预处理与响应模式估计
对fMRI任务的功能成像数据进行预处理，并使用FSL估计体素反应。数据经过基于均值的强度归一化、高通滤波(高斯加权最小二乘直线拟合，σ = 100 s)，并使用4 mm FWHM高斯平滑核进行空间平滑。采用多步归一化程序将结果注册到标准空间。首先，在将功能数据与每个参与者的解剖扫描进行对齐之前，通过使用基于边界的配准以及FSL的FLIRT工具进行线性配准，通过使用场图解曲对功能数据进行空间畸变校正。然后这些图像通过FSL的FNIRT工具和一个10毫米弯曲场的非线性配准被扭曲到一个2毫米的蒙特利尔神经学研究所模板上。所有基于任务的一级分析都是在本地空间中执行的，然后才会进入标准空间进行最终分析。参数估计分别估计每个参与者的五个组成员在每五次运行。这些反应然后结合在第二个水平内的主题固定效果分析，产生参数估计的每五个小组成员的目标条件。根据Neurosynth数据库中超过10,000项研究中识别的元分析共激活模式，我们从100分区 (分区方案:https://neurovault.org/images/39710/)中提取了每种条件下的归一化(即z-score)体素反应。
2.3.2 多变量fMRI任务目标一致性分析
目标一致性分析考察了两个人在同一时间考虑他们组中的另一个成员时的社会关系强度(见图1c)。对于roundrobin多体素模式分析，每个感兴趣区域(ROI)内的参数估计被纳入一维响应向量，以允许参与者和条件之间的相关性。与之前关于神经表征相似性/差异性的研究一致，我们通过使用Spearman等级相关距离，计算了研究中其他参与者的同伴反应向量的神经反应模式之间的差异性。在每个分区内，我们计算了两个感知者在对他们组中的第三个成员做出判断时的相关距离。在循环式设计中，所有两两配对的参与者都重复了这一过程，这与在每个感知者评价另一个感知者的行为环节中获得的社会关系分数有关。我们试图确定是否可以通过每种不同的社会关系指标(例如，认识、友谊、喜欢和感知相似性)来预测每个二分体成员之间在多体素相似性中的目标特定一致性。为了解释比较的嵌套组结构，采用了一系列线性混合效应模型，其中知觉者及其嵌套组的行为评级在每次比较中被使用，被建模为随机截距。这个过程对四个关系强度变量分别进行。错误发现率(FDR)校正用于校正100个分区roi的多重比较。
2.3.3 群体聚集反应的多变量fMRI任务
人们有时对集体的看法不同于对个体成员的看法。因此，我们也对研究每个参与者的群体作为一个整体的平均代表是如何被成对参与者之间的社会关系强度预测的感兴趣(见图1d)。与上述目标一致性分析过程相似，对于每个感知者，每个ROI内的多体素参数估计分别被纳入每个目标的一维响应向量。然后，在向量内的每个体素上平均响应向量，并在每个感知者组的所有其他目标上平均响应向量，以创建一个单独的聚合1D向量来表示组的聚合响应。值得注意的是，这种分析与原始目标一致性分析有本质上的不同，因为每一个感知者的群体表征都包括正在进行的每一个比较中的二分体的伙伴。这是为了确保集合更能代表整个群体，而不仅仅是在原始目标一致性分析中已经比较过的个体实例的平均值。然后，利用组内每组感知者的组平均向量，计算每组大脑反应的斯皮尔曼等级相关距离。在目标一致性分析中，感知者1对感知者2的人际亲密度评分与对应的神经差异值一致。前面为社会关系变量描述的四种线性混合效应模型在这里也被应用。FDR对100个分区进行了多次比较。
图1 本研究采用的设计原理图
3. 结果
3.1 个体群体成员的社会关系强度和神经相似性
本研究中使用的设计示意图如图1所示。所有的分析都在100个分区中以相同的方式独立进行，并使用FDR对多重比较的显著性值进行校正。所有的fMRI结果都报告了fdr校正后的P值。图2显示了这些分析中的重要区域，下面详细描述了通常与人的知识和社会认知相关的大脑区域中的重要集群。一些区域表现出一种相反的关系，即社会关系强度越高，大脑活动的相似性越低。这些区域主要位于大脑中与感觉或运动过程相关的部分，但在整个关系指标中并不一致。在补充表S3中可以找到单个目标结果的所有重要集群统计信息的完整列表。此外，线性混合效应模型中使用的各个社会关系变量之间的相关强度可以在补充表S4中找到。
图2 当想到其他群体成员时，社会关系指标和大脑反应模式相似性之间有显著关系的大脑区域。暖色表示积极的联系，例如，与小组成员的神经相似性越大，关系指标越强;冷色表示有负面联想的地方。在通常与人的感知和社会认知相关的大脑区域，包括背侧内侧前额叶皮层和前部岛叶，一致发现了跨关系指标的正相关。
3.1.1 友谊
线性混合效应模型的结果表明，当两名感知者思考相同的目标时，友谊是多体素脑相似性的显著预测因子。最初的假设假设，更高水平的友谊会导致感知者之间对特定目标的大脑反应，这些感知者之间更相似，特别是在已知的涉及社会认知和个人感知的区域。与这一假设一致的是，我们发现，在使用FDR方法多次比较后，所有显著性值都被修正后，感知者之间的高水平友谊与dMPFC内的高水平多体素相似度显著相关。同样地，前岛叶也显示出一种模式，即友谊水平越高，分布的大脑反应之间的相似性越高。
3.1.2 认识
就像上面对友谊分数所做的一样，在每两组中，每个感知者对另一个感知者的了解程度的评级被用作目标一致性大脑反应相似性的预测指标。据预测，对于那些表示彼此更了解对方的感知者来说，他们的社会大脑区域会显示出更高程度的多体素相似度。与这一假设一致的是，在dMPFC中有更高程度的多体素相似和前岛叶在多次比较校正后与较高的认知水平相关。鉴于vMPFC在自我参照加工中的作用，值得注意的是，我们在vMPFC中发现了一种反向关系，即个体之间的认知程度越高，多体素相似程度越低。
3.1.3 爱好
最初的假设还假设，当感知者被要求思考相同的目标时，感知者之间的更高程度的喜欢会导致社会大脑区域内的体素反应之间更高程度的相似。与这一假设一致的是，研究发现，感知者之间的好感度得分越高，dMPFC和前岛叶内的多体素活动模式的相似性就越高。
3.1.4 感知相似性
每一感知者认为自己与两组中另一组相似的程度也被用作目标一致性脑反应相似性的预测指标。假设更高程度的感知相似会导致更高水平的多体素相似在社会大脑区域。与这一假设一致的是，我们发现dMPFC中有更高水平的多体素相似和前岛叶在经过多次比较修正后，与每对个体之间更高水平的感知相似性相关。
3.2 社会关系强度与群体聚合的神经相似性
接下来，我们研究了参与者之间的社会关系强度是否与整体考虑时大脑表征的相似性有关。这里不是计算大脑对一致目标反应之间的相似性，而是在每个感知者对他们组的每个成员进行特征判断时，通过聚集多体素反应来计算这些反应。这些平均多体素活动模式被用来引用每个感知者的群体水平表征，然后在每个群体的每个成员之间以二元方式进行比较。所有其他的分析程序都反映了单个目标的分析，包括线性效应建模，分区方案的使用，以及使用FDR的多重比较。图3显示了这些分析中的重要区域。可以在补充表S5中找到分组结果的所有重要集群统计信息的完整列表。
图3 当关联社会关系指标之间的对主体的大脑相似模式组代表，通过聚集在组的所有其他成员计算的结果。暖色表明了一种积极的关系，即与群体的神经相似性越大，关系指标就越强，而冷色表明存在消极关系。对于这些分析，只有背侧内侧前额叶皮层在多个关系指标中被发现，对于度量喜好没有显著的结果。
3.2.1 友谊
使用友谊强度作为平均群体多体素相似度的预测因子，发现在dMPFC中，友谊水平越高，多体素相似度水平越高，表明该区域内多体素相似度水平越高。这与上面在同一区域所看到的目标一致性、多体素相似性和友谊强度类似。在体感皮层的另一个区域，不涉及社会认知或人的知觉，显示了相反的关系，如友谊评分越高，大脑反应之间的相似性越低。
3.2.2 认识
据推测，在表示更了解彼此的感知者之间，社会大脑区域的平均群体活动的多体素相似程度会更高。与这一假设一致的是，经过多次比较校正后，更高的认知评级与dMPFC内更高水平的多体素相似性显著相关。
3.2.3 喜好
经过多次比较修正后，没有区域显示出感知者之间的喜欢水平和大脑反应中群体平均多体素相似度之间的显著关系。这是所有测试中唯一没有显示dMPFC感知者之间的大脑相似性模式有显著关系的指标。此外，这是所有测试中唯一的指标，在经过多次比较校正后，没有显示出与大脑任何区域的大脑相似性模式的关系。
3.2.4 感知相似性
最后，假设较高程度的感知相似度与较高水平的群体平均多体素相似度在社会大脑区域相关。这在dMPFC中被发现是正确的，这样，更高水平的感知相似性与更高水平的群体平均大脑反应显著相关。这是唯一一个在FDR的修正中幸存下来的脑区。
4. 讨论
我们在社交网络中对他人的态度和信念不仅会影响我们的行为，还会影响我们人际关系的质量。在这里，我们展示了对个体之间的关系强度的多重测量与当这些人考虑他们的群体中其他成员的特征时大脑反应的多体素相似模式有关。在所有关系质量的测量中(例如，友谊的强度，了解的程度，喜欢的程度，感知的相似性)，最一致涉及的大脑区域包括dMPFC和前岛叶，在这里，大脑对个体群体成员的反应越相似，关系质量就越好。此外，当通过聚集大脑对个体成员的反应来考虑群体作为一个整体时，我们表明，除了喜欢程度之外，相同的关系质量指标也与成对参与者之间的多体素dMPFC相似性有关。
相对于其他也参与社会认知的大脑区域，如颞顶叶连接区和后扣带皮层，dMPFC已被证明更多地参与他人印象的形成和特质归因。研究表明，在考虑他人的特征时，以及在只得到少量信息时对他人做出推断时。其他工作也类似地表明，熟悉和不熟悉的面孔可以在dMPFC中进行解码，解码模型可以应用于未用于训练模型的新熟悉和不熟悉面孔集。最近，研究人员已经证明，通过使用人类患者的单单位记录，该区域也编码有关其他人信念的信息。事实上，元分析已经支持了dMPFC的参与在多刺激范式中表征个人知识的作用，包括熟悉度、相似性和与社会目标的亲密程度。我们的结果提供了额外的证据，表明dMPFC与个人知识有关，但扩展这些发现表明，当个体和群体考虑其他成员时，这些反应模式在所有人之间都是共享的。反过来，这两种模式都与所有度量标准的关系强度一致相关。其他参与社会认知的大脑区域在关系强度指标上没有表现出相同的一致性，这表明dMPFC在支持这些过程中发挥了核心作用。
除了dMPFC，目前的研究表明，当单独考虑其他群体成员时，前岛叶也与关系强度一致相关。通过对参与者和社会目标之间习得的二元相似度的逐条跟踪测量计算模型，先前的研究表明，激活前岛叶可以预测参与者在对政治敏感问题做出一致判断时选择谁作为盟友。这些结果支持了这一观点，即该区域支持社会结构学习，并基于结构学习的一般原则，这些原则甚至存在于早期发展中。我们的结果与之前的发现相吻合，表明现实世界关系的强度反映在我们紧密联系的社会群体中其他个体的共享神经表征中。然而，当考虑整个群体时，关系强度不显示与前岛叶的模式相似性相关。这种差异可能反映了对个体和群体的思考差异，但也可能是由于当前研究和以前的调查在方法上的多重差异，包括当前研究中使用的真实目标和以前研究的一次又一次的估计。尽管如此，我们的研究结果表明，两个人之间的人际关系强度与他们各自思考同伴时前脑岛反应的相似性程度有关。
5. 结论
总之，我们的研究结果表明，个体间社会关系强度的多重衡量标准与他们在思考同伴的行为和特征时共享的大脑模式相似性有关。这些结果在与社会认知相关的大脑区域中表现得最为一致。此外，我们还发现了类似的结果，当估计受试者对他们的群体作为一个整体的表现时，当综合大脑对该群体的个别成员的反应时。总之，这些结果表明，我们与社会网络成员的社会关系强度可能是由大脑机制服务的，当我们把其他成员和我们的群体作为一个整体来考虑时，大脑机制促进了类似的反应模式。
