情绪变化的自动化加工：来自EMMN的启示

摘要: 人脑如何自动化加工瞬息万变的情绪信息?研究者们在借鉴听觉通道的失匹配负波(mismatch negativity, MMN)研究的基础上, 进一步发展出了表情失匹配负波(expression mismatch negativity, EMMN), 以此作为视觉情绪信息前注意加工的重要指标。与以往的一般视觉线索的视觉失匹配负波(visual mismatch negativity, vMMN)有所区别, EMMN研究专注于人脑如何自动化加工瞬息万变的情绪信息。当前的研究主要探讨了不同类型的面部表情、不同性别、高低流体智力个体的EMMN差异, 以及自闭症、抑郁症、精神分裂症等异常个体EMMN的特点。此外, 从预测编码的角度阐释了EMMN的机制。今后的研究有必要聚焦EMMN在临床诊断和治疗中的应用, 考察不同情绪线索EMMN的特点, 并进一步揭示EMMN的神经机制。