想象一下，你一边开车，一边听着一首新歌。你对这首新歌的喜爱程度是基于经验与理性的评价吗？当你做出判断时，是否可能会受到当前情绪状态的影响？比如因晴朗的天气、窗外的风景感到的快乐或堵塞的交通情况而感到的焦躁——尽管这些与歌曲的质量无关。
这个问题对于我们理解人类的判断和决策至关重要。传统经济学的理性选择理论认为，这些无关的信息不应该影响个人的选择和评价，而心理学的大量研究表明，与评价和决策无关的情绪会影响偏好和选择。
这篇发表于Emotion的最新研究，就通过情感神经科学研究，关注个体在评价与决策过程中受到的偶然情绪影响，以及情绪注入过程中情绪效价和唤醒程度的潜在交互作用，提出并验证了唤醒传递假说（ATH），为解释偶然情绪如何改变不同情景中的经验决策提供了新的视角（Ling et al., 2023）。
情感注入如何影响评价决策
我们评估经验的方式可能会受到与当前经验无关的环境因素的影响。其中，偶然情感的注入已经被证实是影响评价过程的一个重要因素。
情感可以从两个成分进行定义：效价和唤醒。
这两种成分在性质上是不同的：效价划分了情感状态的愉快程度，即积极的/消极的，而唤醒则构成了这种状态的生理或心理激活程度，即高的/低的。过往的心理学研究已经在三个广泛的领域探究了情感注入过程的机制，证明了效价和唤醒在情感注入中的不同作用：(a) 探究诱导情感状态的效价（积极或消极），提出情感信息假说来解释情感对评价决策的影响；(b) 研究主要集中在唤醒程度（即情感状态的生理和心理兴奋）在判断和决策中的作用；(c)研究具有相同效价的特定情绪(如具有负面效价的愤怒、焦虑和恐惧)如何影响不相关的选择和判断。
这些研究通过关注情感效价或唤醒度来考察偶然情绪的作用，但却忽略了这两个组成部分在情感注入过程中的相互作用。
从情感神经科学视角出发
基于神经影像学对情感效价的一系列研究表明，在大脑层面，大脑的评价系统（BVS）——主要包括腹内侧前额叶皮层（vmPFC）和纹状体，代表了情感的效价；在生理层面，情感效价与表现性运动行为有关，如眉毛、眼睛和脸颊周围的面部肌肉运动。目前，利用人工智能算法开发的自动面部分析程序，可以用于量化视频片段中的面部表情。诺达思的面部表情分析系统（FaceReader）在检测人类面部基本情绪的平均准确率高达 88%，与面部动作编码系统（FACS）测试中专业编码员的准确率接近（Lewinski et al., 2014） 。
对于情感唤醒的研究也表明，在大脑层面，情感唤醒度在大脑分布式网络中可以展现，即大脑的唤醒系统（BAS）。该网络包括杏仁核、前岛、背前扣带皮层(dACC)、丘脑和下丘脑等区域；在生理层面，唤醒度可以通过自主神经系统的激活来反映，即通过皮肤电反应，如皮肤电导反应(SCRs)来测量。
情感神经科学的研究表明，情感效价和唤醒度可能相互作用，共同影响决策和评估。此外，BAS可能潜在地调节BVS，以影响决策和评估。一项对猕猴的研究表明，BAS中杏仁核的损伤显著降低了BVS的活动(Rudebeck et al., 2013)。在人类研究中，由电击引起的偶然焦虑增强了BAS中前岛的神经活动，进而降低了在DB任务中评估风险时BVS的活动(Engelmann et al., 2015)。这些结果为进一步探究效价和唤醒如何在决策过程中相互作用并影响情感注入的过程提供了初步验证基础。
唤醒作为“信使"传递效价
基于情感神经科学的情感-整合-动机(AIM)框架，研究提出了唤醒传递假说（ATH），描述了与中性情感状态相比，与评价目标不相关的积极情感状态的唤醒程度（低/高）如何调节效价的传递以影响评估结果。具体来说，ATH假设具有积极效价的偶然情绪所产生的唤醒，可以将效价的影响作用传递给评价目标。换句话说，唤醒的作用类似于一辆交通工具，在低唤醒状态下运输能力小，在高唤醒状态下运输能力大。对于一定程度的效价，当唤醒较低时，较少的效价被传递以影响随后的评价。因此，低唤醒度抑制了情感注入的程度。相反，当唤醒度高时，更多的效价被传递，以增强情感注入的程度。
为了验证ATH 的有效性以及解释偶然情绪如何影响决策差异，研究进行了实证探究，结合功能性磁共振成像(fMRI)、皮肤电导记录(SCRs)、面部情绪反应（FARs）和一系列感觉模式(包括听觉、味觉和视觉)的行为方法进行了三项研究。
听觉与味觉情景下的初步验证
研究1
研究1旨在探究当被试处于不同的情感状态时，听音乐时的享受体验是否会存在差异。
实验采用2(唤起:低/高)× 2(效价:积极/消极)被试间设计，包括中性情绪条件作为对照。选择能诱导不同效价和唤醒水平的图像操纵被试的情感状态，然后让他们听同样的音乐节选，并做出对音乐享受程度的量表评估。
结果表明（图1），被试的情感效价决定了情感注入的方向，而情感注入的程度取决于其情感唤醒度。这为支持ATH提供了初步证据。
图1
研究2
研究2旨在探究ATH的情感输入的潜在机制: (a)效价对情感注入是否存在中介效应；(b)这种中介效应是否受到唤醒水平的调节。
实验为单因素被试内设计，即被试以随机顺序品尝两种葡萄酒，并做出喜好评价。采用附带奖励范式在品酒任务中诱导被试不同水平的积极偶然情感，并使用功能磁共振成像(fMRI)在神经生理水平上测量情感效价和唤醒度。偶然情感由摇号CP的三个水平的附带奖励(0美元、50美元和200美元)操纵。具体实验流程见图2。
图2
研究2的结果同样验证了研究1的结论。自我报告的结果表明，由CP的附带奖励引起的偶然情感，有效增强了被试对葡萄酒的享受程度。单变量fMRI分析结果表明（图3、4），偶然情感确实激活了BAS脑区(如纹状体)和BVS (如双侧脑岛、dACC)网络的一部分；此外，从脑区系统的角度分析的结果显示，附带奖励的水平与BVS和BAS的神经活动显著增加有关，BVS中反映积极情绪体验的神经活动部分中介了附带奖励水平增加所带来的对酒的喜爱程度（图5），且当 BAS 更活跃时，BVS 的中介效应更大，而当 BAS 活跃较低时，中介效应相应被抑制（图6）。这些结果与 ATH 相吻合，表明唤醒在情感注入过程中扮演着传递效价的“信使"角色。
图3 CJ期全脑神经活动与附带奖励水平的相关（温度条： t 值）
图4 品酒期全脑神经活动与附带奖励水平的相关（温度条： t 值）
图5
图6
效价和唤醒的交互作用
研究3以研究2为基础，探究偶然情感对视觉(美学)领域中具有不同效价的评价目标的影响，以讨论偶然情感的影响是否以及如何推广到更广泛的评价性目标中。
采用了两种独立的心理、生理测量方法，对被试的情感效价，即测量面部情绪反应（FARs）和唤醒度，即测量皮肤电导（SCRs），以获得具有更高时间分辨率的数据细节，以检验是否恰好在偶然情感被CJ结果诱导时所经历的效价和唤醒与图像评估时情感注入的行为效应有关。
实验采用 2（CJ结果：0 欧元/15 欧元）×3（评价目标：负向/中性/正向图像）的被试内设计。实验流程如图7所示，实验全程录制被试的面部表情，同时使用 BIOPAC系统的 Bionomadix设备测量皮肤电导。
图7
诺达思的FaceReader为面部情感的分析提供了支持。通过提取被试的中性表情并导入 FaceReader，以描述每个人的面部特征。然后，软件对实验过程中录制的面部录像进行算法分析，并为每一帧录像生成 FAR 值。
实验结果提供了与研究1、2一致的证据，即偶然情感效价（FARs测量）在情感注入过程中，对图片审美评价存在中介效应，且偶然情感的唤醒度越高，效价对评价的中介作用越强。也就是说，由偶然情感引起的高唤醒引起了对图像评价的更大程度效价的情感注入（图8）。
图8
总结
研究扩展了情感神经科学的AIM框架，重新关注了情感的两个组成部分：效价与唤醒度，以及其在影响评价决策的情感注入过程中的相互作用，证明了情绪效价对体验的享受程度有中介效应，而唤醒程度则在其中起必要的调节作用。这也为理解为何相同效价的情绪导致不同的行为结果提供了解释思路，如诱导厌恶或悲伤这两种效价都为负的情绪，为何仍会导致在博弈中做出不同的决定。研究结果提供了一种综合的、生理、心理学上合理的理解，为解释偶然情绪导致的不同决策结果提供了新的视角。
参考文献
Engelmann, J. B., Meyer, F., Fehr, E., & Ruff, C. C. (2015). Anticipatory anxiety disrupts neural valuation during risky choice. The Journal of Neuroscience, 35(7), 3085–3099.
Ling, A., George, N., Shiv, B., & Plassmann, H. (2023). Altering experienced utility by incidental affect: The interplay of valence and arousal in incidental affect infusion processes. Emotion.
Lewinski, P., den Uyl, T. M., & Butler, C. (2014). Automated facial coding: Validation of basic emotions and FACS AUs in FaceReader. Journal of Neuroscience, Psychology, and Economics, 7(4), 227–236.
Rudebeck, P. H., Mitz, A. R., Chacko, R. V., & Murray, E. A. (2013). Effects of amygdala lesions on reward-value coding in orbital and medial prefrontal cortex. Neuron, 80(6), 1519–1531.
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