摘要：人类生活在复杂的社会网络中，每天需要处理大量社交互动（比如合作、竞争、群体讨论）。传统观点认为，大脑通过“以个体为中心”的编码方式来区分“自我”与“他人”，比如背内侧前额叶皮层（dmPFC）和前扣带回皮层（ACC）被广泛认为是社会认知的核心脑区。然而，当面对多

以下文章来源于PsyCulture&Science ，作者Wittmann

人类生活在复杂的社会网络中，每天需要处理大量社交互动（比如合作、竞争、群体讨论）。传统观点认为，大脑通过“以个体为中心”的编码方式来区分“自我”与“他人”，比如背内侧前额叶皮层（dmPFC）和前扣带回皮层（ACC）被广泛认为是社会认知的核心脑区。然而，当面对多人群组互动时，若大脑逐一追踪每个个体的身份和关系，计算量会指数级增长，效率低下。因此，科学家推测：大脑可能像处理视觉或运动信息一样，用“基函数”（basis functions）这类数学化的抽象模式，压缩并高效编码复杂的社会互动组合。

基函数（Basis Functions）：类似于坐标系中的基底向量，任何复杂模式均可表示为基函数的线性组合。例如，声音可分解为不同频率的正弦波，颜色可分解为红绿蓝三原色。

研究过程

牛津大学的研究团队通过四项实验（包括功能磁共振成像、行为测试和群体决策任务）验证了这一猜想。实验的核心是一个多人社交决策任务，参与者需观察四名玩家（自己、队友、两名对手）的表现（成功/错误次数），随后根据提示比较不同玩家或团队的优劣。玩家出现的顺序完全随机且平衡，从而分离“个体身份”和“序列位置”的神经编码。该研究的关键创新在于，通过数学建模定义了三组“基函数”，将四名玩家的表现转换为低维度的组合模式（例如“前两位玩家总和 vs 后两位玩家总和”）。这些基函数能灵活组合，应对所有可能的决策类型（如单人对比、团队对比）。

研究人员通过fMRI技术观察了参与者大脑中的活动模式，特别是dmPFC和ACC的活动。这些区域被认为是处理社交信息的关键区域。同时，研究人员还通过行为实验验证了fMRI实验的结果，并进一步探索了这种决策方式是否适用于非社交领域。

实验1：社交fMRI实验

参与者首先完成了一个预实验，记录了他们在感知任务中的表现。这些表现数据随后被用于fMRI实验，以确保参与者在观察阶段看到的表现是真实且可靠的。在fMRI实验中，参与者观察四名玩家（包括自己、伙伴和两名对手）的表现，并根据这些表现做出决策。这些决策包括单独比较自己或伙伴的表现与对手的表现，以及比较两组玩家的整体表现。该发现dmPFC和ACC的活动与一种“基函数”模式相关，这种模式能够高效地编码复杂的社交互动可能性，而不是简单地追踪每个个体的身份和关系。这一发现表明，大脑在处理社交决策时，会采用一种压缩和灵活的编码方式，以应对复杂多变的社交环境。

当三个基函数w1、w2和w3可以通过线性组合构建所有其他权重向量，这意味着它们在基函数上的投影可以以完全相同的方式组合来构建所有的决策值（DVs）：

实验2：行为实验

实验设计与fMRI实验类似，但不涉及fMRI扫描。参与者观察四名玩家的表现，并根据这些表现做出决策。实验分为两组：一组包含自我、伙伴和团队决策（有团队决策条件），另一组只包含自我和伙伴决策（无团队决策条件）。通过比较两组的行为表现，研究人员发现，当参与者需要处理更复杂的决策时（如团队决策），他们在自我和伙伴决策中的表现反而更好。这表明，使用基函数的编码方式能够帮助大脑更高效地处理复杂信息，从而提高决策的准确性。此外，实验还发现，参与者在决策中对无关玩家的表现也表现出一定的敏感性，这进一步支持了基函数在社交决策中的作用。

实验3：控制fMRI实验

实验设计与社交fMRI实验类似，但任务内容改为非社交的运动任务。参与者观察四个手指的按键提示，并根据这些提示做出决策。实验中，参与者需要比较两个手的按键次数，决策类型包括自我决策、伙伴决策和团队决策。通过fMRI技术，研究人员发现，即使在非社交任务中，大脑仍然会使用类似的基函数来组织信息，尽管具体的神经活动区域有所不同。这一发现表明，基函数编码方式可能是一种通用的神经机制，不仅适用于社交领域，还适用于其他需要处理复杂信息的领域。

实验4：补充行为实验

参与者首先接受64次试验的训练，习惯于特定的序列位置。在随后的32次试验中，序列位置的相关性突然改变。通过分析参与者在训练阶段和测试阶段的行为表现，研究人员发现，参与者在决策中对不同序列位置的权重分配会根据经验发生变化。这一发现表明，大脑能够灵活地调整对序列位置的权重分配，以适应不断变化的环境。此外，实验还发现，这种调整过程可能在参与者意识之外进行，这进一步支持了基函数在社交决策中的潜在作用。

总结

通过这些实验，研究人员从神经和行为两个层面揭示了大脑如何处理复杂的社交决策。实验1通过fMRI技术观察了大脑在社交决策中的活动模式，发现大脑使用基函数来高效地编码社交信息。实验2通过行为实验验证了这种编码方式对决策准确性的影响，表明复杂决策任务能够促进大脑更高效地处理信息。实验3进一步验证了基函数编码方式在非社交领域的适用性，表明这种编码方式可能是一种通用的神经机制。最后，实验4通过补充行为实验，揭示了大脑如何灵活调整对序列信息的权重分配，以适应不断变化的环境。这些发现不仅为理解人类的社交行为提供了新的视角，还为未来的研究和应用提供了重要的基础。

研究启示

这项研究揭示了大脑如何通过一种高效的编码方式来处理复杂的社交决策。这种基于基函数的编码方式不仅能够减少大脑的计算负担，还能帮助我们在复杂多变的社交环境中做出快速而准确的决策。这一发现不仅为理解人类的社交行为提供了新的视角，也为开发更智能的人工智能系统提供了灵感。

此外，这项研究还提示我们，社交能力可能不仅仅是基于对个体身份的识别，而是更多地依赖于对社交互动模式的理解。这可能解释了为什么一些人能够在复杂的人际关系中游刃有余，而另一些人则可能感到困难。未来的研究可以进一步探索如何通过训练来增强这种基于基函数的编码能力，从而提高人们的社交决策能力。

这篇研究通过揭示大脑在复杂社交决策中如何编码和处理信息，为人们更好地理解和处理社交互动提供了重要的启示和借鉴意义。以下是几个关键方面（来自Kimi的分析总结）：

1. 理解社交决策的复杂性

启示：研究发现，大脑在处理社交决策时，不仅关注个体身份（如“自己”或“他人”），还会编码可能的社交互动模式。这意味着在复杂的社交环境中，人们需要处理的不仅仅是单个个体的信息，而是多个个体之间可能的组合关系。

借鉴意义：在现实生活中，人们经常需要在团队中做出决策，或者在社交场合中评估不同个体之间的关系。了解大脑如何处理这些复杂信息，可以帮助人们更有意识地识别和利用这些模式，从而更高效地做出决策。例如，在团队合作中，明确成员之间的角色和互动模式，可以提高团队效率。

2. 压缩信息以提高效率

启示：研究发现，大脑通过“基函数”的方式对社交信息进行压缩和编码，从而在决策时能够更高效地处理信息。这种压缩方式类似于在视觉和运动领域中使用的编码策略。

借鉴意义：在处理复杂的社交信息时，人们可以通过识别和利用关键的模式或规律来简化决策过程。例如，在管理或领导岗位上，领导者可以通过识别团队成员之间的关键互动模式，而不是关注每一个细节，从而更高效地进行决策和资源分配。

3. 序列化处理信息

启示：研究还发现，大脑会根据任务的相关性对信息进行序列化处理。例如，在需要做出决策时，大脑会优先处理与当前决策最相关的信息（如“主要基函数”），然后再处理次重要的信息（如“次要基函数”）。

借鉴意义：在实际的社交互动中，人们可以学习这种序列化处理信息的方式。例如，在谈判或讨论中，可以先关注最重要的议题或关系，然后再逐步处理次要的问题。这种分层次的处理方式可以帮助人们更清晰地组织思路，避免被过多的信息干扰。

4. 个体差异与适应性

启示：尽管研究发现大脑在处理社交信息时存在一些普遍的编码机制，但个体之间的差异仍然存在。例如，不同的人可能对同一社交情境的反应不同，这可能与他们的经验和认知风格有关。

借鉴意义：在社交互动中，了解个体差异的重要性可以帮助人们更好地适应不同的社交环境。例如，在跨文化沟通或团队合作中，意识到不同成员可能有不同的处理方式，可以促进更有效的沟通和协作。

5. 决策中的无关信息影响

启示：研究还发现，即使某些信息在当前决策中是无关的，但由于大脑的编码方式，这些信息仍然可能对决策产生影响。这种现象被称为“无关信息效应”。

借鉴意义：在实际决策中，人们需要意识到这种潜在的偏差，并努力减少无关信息的干扰。例如，在招聘或评估过程中，尽量避免让无关的因素（如个人偏好或第一印象）影响最终的决策。

6. 跨领域的应用

启示：研究还表明，这种基于基函数的编码方式不仅适用于社交领域，也可能在其他需要处理复杂信息的领域中发挥作用。

借鉴意义：这种跨领域的应用意味着人们可以将这种高效的编码和处理方式应用到其他领域，如项目管理、数据分析或复杂系统的决策中。通过识别和利用关键的模式和规律，人们可以更高效地处理复杂任务。

总之，这项研究首次揭示：人类大脑用数学化的“基函数”高效压缩社交信息，背内侧前额叶如同一个“社会计算器”，将复杂的多人互动转化为简洁的维度组合。这不仅深化了我们对社会认知的理解，也为跨学科研究（如神经经济学、AI）提供了新思路。或许未来，我们能像调试公式一样，优化人类的社交决策能力。

参考文献

Marco K. Wittmann, Yongling Lin, Deng Pan, Moritz N. Braun, Cormac Dickson, Lisa Spiering, Shuyi Luo, Caroline Harbison, Ayat Abdurahman, Sorcha Hamilton, Nadira S. Faber, Nima Khalighinejad, Patricia L. Lockwood, Matthew F. S. Rushworth. Basis functions for complex social decisions in dorsomedial frontal cortex. Nature, 2025; DOI: 10.1038/s41586-025-08705-9

University College London. (2025, March 12). How the brain uses 'building blocks' to navigate social interactions. ScienceDaily. Retrieved March 17, 2025 from www.sciencedaily.com/releases/2025/03/250312123855.htm

来源：人工智能学家