美国大选中，尽管接受了同样的感官输入，但反对党的支持者往往以不同的方式解读政治内容。通过联合分析受控的和自然主义的功能磁共振成像数据，我们可以用神经生物学机制来解释这些不同的政治观点是如何产生的。共享一种意识形态的个体对政治词汇有更相似的神经表征，在自然主义的政治内容中体验到更大的神经共鸣，并将现实世界的信息分割成相同的有意义的单元。

2023年2月3日，来自布朗大学的研究人员在Science Advances（IF=14.957）上发表了“Shared neural representations and temporal segmentation of political content predict ideological similarity”一文中指出，在涉及政治词语时，具有相同政治意识形态的人具有相似的神经“指纹”，并且以类似的方式处理新信息。该研究提供了大脑接收和处理新信息时出现两极分化的神经影像学解释。

(文章首页截图)

以“自由”这个词语、美国国旗的照片以及2020年美国总统大选为例。在处理这些信息时，一个在政治上认同为自由派的人与一个认同为保守派的人可能会有相反的解释，而本研究有助于解释原因。虽然之前的理论认为政治两极分化是由于对新闻和社交媒体的选择性消费（和过度消费）造成的，但由布朗大学研究人员领导的团队假设两极分化可能更早开始。

FeldmanHall实验室先前的研究表明，当观看有关堕胎，警务或移民等热点问题的潜在两极分化视频时，民主党或共和党人的大脑活动与各自政党的人的大脑活动相似。FeldmanHall解释说，这种神经同步性被认为是大脑以类似方式处理信息的证据。对于这项新研究，研究人员希望更详细地了解同一政党中人们的大脑为什么以及如何同步。

为此，该团队使用了一系列他们以前从未相互结合使用过的方法。他们对44名参与者进行了一系列实验，自由派和保守派人数各半，他们同意在进行功能性磁共振成像（fMRI）的同时执行各种认知任务，该成像测量大脑活动发生的血流微小变化。

参与者首先完成一项单词阅读任务，其中他们被呈现单个单词（例如，“移民”，“堕胎”），并要求确定该单词是政治的还是非政治的（通过按钮按下指示）。然后，参与者观看了一系列视频，包括关于堕胎的中性新闻剪辑和2016年副总统竞选中关于警察暴行和移民的激烈辩论。在实验过程中，使用fMRI测量参与者的大脑活动。

图注：实验流程

研究人员使用了表示相似性分析的方法。即：当一个人看到一个简单的静态图像时，比如一个单词，大脑会用某些活动模式来表示该单词。

图注：政治意识形态塑造了政治话语表达方式的主体间相似性。

FeldmanHall认为，“你可以把它想象成通过以某种方式发射神经元来代表单词的大脑，这几乎就像一个指纹——一种在大脑中编码这个词概念的神经指纹。”由于神经活动模式存储有关世界的信息，因此大脑如何表示这些信息被认为是大脑解释和用于引导行为和态度的指标。

图注：政治词汇的外在表征相似性预测了自然主义看待政治内容时的神经主体间相似性。

在这项研究中，参与者接触到经常被政治化的词，如“堕胎”，“移民”和“帮派”，以及更模棱两可的词，如“自由”。研究人员通过分析功能磁共振成像数据发现，自由派大脑产生的神经指纹与其他自由派大脑更相似，与保守派大脑产生的神经指纹截然不同，反之亦然。这显示了即使没有政治背景人的大脑处理以两极分化信息的方式。

研究人员还使用了一种称为神经分割的新方法来探索认同特定观念的人的大脑的信息偏好。研究人员认为，大脑不断接收视觉和听觉输入，大脑理解连续信息的方式是将其分成离散的块或片段。研究发现：民主党人的大脑以相同的方式分离传入的信息，然后为这些信息赋予类似的党派含义；但共和党人的大脑以不同的方式分割相同的信息。研究人员指出，拥有共同意识形态的人对政治词的神经表征更相似，并且在观看政治视频时经历了更大的神经同步，并将现实世界的信息分割成相同的有意义的单元。

图注：在政治视频观看过程中，被试间的相似性预测了共享的政治意识形态

两个自由派大脑在观看复杂视频时同步的原因部分是由于每个大脑都有非常一致的政治概念或单词的神经指纹，这就解释了为什么两个对立的党派成员可以观看同一个新闻片段，并且都认为这是对他们一方的偏见——对于每个党派来说，单词、图像、声音和概念在他们的大脑中以不同的方式呈现。信息流也以不同的格式被分割出来，讲述了一个不同的意识形态故事。

总之，研究人员得出结论，研究结果表明，政治意识形态是由在没有任何两极分化议程的环境中处理的政治概念的语义表征所塑造的，并且这些表征偏向于现实世界的政治信息如何被解释为两极分化的观点。通过这种方式，本研究为为什么会出现政治两极分化提供了解释。

研究人员现在专注于如何使用这种对极化的解释来对抗极化。研究人员说，政治两极分化的问题不能在表面上解决，而研究表明，这些两极分化的信非常根深蒂固，一直延伸到人们体验政治词的方式，而了解这一点将影响研究人员如何思考潜在的干预措施。

参考文献

de Bruin, D., van Baar, J. M., Rodríguez, P. L., & FeldmanHall, O. (2023). Shared neural representations and temporal segmentation of political content predict ideological similarity. Science advances, 9(5), eabq5920. https://doi.org/10.1126/sciadv.abq5920

资讯来源

Nature: 如何更好地利用神经影像学获得个体诊断信息？

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