科研实践

科研成果 | 脑电数据的多变量模式可预测慈善捐赠数额

我院李鹏副教授课题组近期发表在国际神经成像领域顶级期刊《NeuroImage》的论文探讨了慈善捐赠决策中脑电数据的多变量模式分析。《NeuroImage》为中科院JCR1区（2020年最新升级版），TOP期刊，2020年影响因子：6.56。我院2021届毕业硕士研究生黄秋艳为论文的第一作者，李鹏副教授为该论文的通讯作者，深圳大学为第一单位。该研究工作受国家自然科学基金面上项目资助。

慈善捐赠是常见的亲社会行为，以往研究发现捐赠受到多种因素的影响，包括纯粹利他动机和非纯粹利他动机等。本研究主要关注了捐赠者被诱发的情绪状态（正性、负性和中性）对捐赠行为的影响，同时我们还率先将捐赠对象区分为“拯救型”（例如解救被拐卖儿童等）和“预防型”（例如资助防拐组织活动、宣传等）。实验过程见图1。行为研究发现负性图片情绪启动下被试捐赠的更多，“拯救型”的捐赠对象受到的捐赠也更多。

图1 实验流程

慈善捐赠作为一种决策行为，受到主观价值计算的影响，以往功能磁共振成像的研究发现腹侧前额叶皮质（VMPFC）参与了整合多种信息、进行价值计算从而做出决策。本研究在传统的脑电分析外，利用了机器学习中的支持向量回归（support vector regression，SVR）的方法在单试次的水平上从脑电信息中解码被试捐赠数量。研究结果发现在情绪图片诱发阶段早至200ms的脑电活动就能预测被试的捐赠数额；去除情绪条件因素后的多变量分析仍然发现900-1000ms（延长时间窗的补充分析证实不是“edge effect”）脑电活动可以显著预测捐赠数额，特征权重分析发现主要是前额叶电极贡献了该多变量分析（图2&3）。此外，慈善机构提示刺激诱发的脑电同样可以预测捐赠数额。

图2  跨三种情绪启动条件的多变量分析结果 图3  去除条件因素后的多变量分析结果

本研究表明被试在诱发情绪状态的影响下整合捐赠对象的信息，为后续的决策行为做准备。脑电的多变量时空信息能够反映这些过程。由于社会认知过程相对复杂，传统脑电单变量分析难以获取复杂行为对应的脑电成分。本研究望能为社会认知研究中建立脑电数据与行为表现的关联提供一些思路。

Reference: Huang, Q., Li, D., Zhou, C., Xu, Q., Li, P., & Warren, C. M. (2021). Multivariate Pattern Analysis of Electroencephalography Data Reveals Information Predictive of Charitable Giving. NeuroImage, 242:118475.

DOI:https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2021.118475