来自密歇根州立大学的Ralf Schmälzle等人在PNAS上发文，主要介绍了社交交互过程中的脑网络的大脑连接的变化，并发现基于脑网络可以一定程度地揭示社交网络结构。社会关系的破坏会对人的思想和感受有显著的影响，因此，为了探究社会网络变化以及社会疼痛如何引起大脑网络变化，研究利用获取的80名男性青少年的fMRI数据，发现了社会排斥时心理系统网络的连接数量的增加。在研究社交网络与基于任务态的动态连接的相关性方面，研究指出，在被社会排斥的情况下，参与者的心理系统（Mentalizing System）的脑区连接发生显著的变化。这项工作为了解大脑系统和社会情感之间的关系提供了帮助。

研究设计

研究利用80个16-17岁的青少年进行研究，参与者的社会网络通过facebook的API获得，参与者通过参与“cyberball”游戏来体验社会排斥感，同时还进行核磁共振图像扫描，核磁数据进行0.06-0.15hz的带通滤波处理，利用FD>0.5mm做伪迹剔除。功能连接的分析利用基于Python2.7的nilearn包进行计算。

结果

研究发现社会排斥与心理系统的连接增加密切相关，另外，研究探讨了社会排斥对大脑连接的影响是否与参与者的社交网络结构有关，发现在被社交网络排除在外的参与者中，其在信息系统中显示出了更多的连接。这些发现表明，在社会认知任务中，大脑网络活动除了单变量活动外，还可以提供额外的社会网络信息。特别是，我们的连通分析强调了大脑系统在应对社交网络变化时的变化，它指出了一个参与者的社会网络结构如何在社会排斥影响下变化，以及个体间脑网络变化的差异。这项发现为理解社会影响对大脑网络的影响提供了帮助和指导。

研究方法

首先，研究对每个样本利用pearson相关计算连接矩阵。并对比了社会排斥和排除社会排斥影响的心理系统的脑区连接存在的差异（图1）。组平均的比较结果见图2，通过图2可以发现，在社会疼痛的状态下心理系统网络具有更多的连接。通过对计算节点的功能细分，研究计算了不同系统的节点的功能连接，接着研究比较了不同系统的系统内和系统间的系统连接值与社会排斥和痛苦之间的相关性并进行t显著性检验，结果见图3.连接数量在社会排斥下显著地增加(t(79) = 3.67, P < 0.001).但是在社会痛苦下(t(79)=1.23)心智功能网络(t(79)=-1.37)没有显著的增加，为了验证之前假设的连通性分析。研究发现社会排斥会与心理系统的网络的强连接相关，见图S1，研究利用相同的处理流程，运行了相同的全脑分析方法，进行了二次分析。分析包括之前的13个功能大脑系统的264个脑区，计算了网络内和网络间的网络连接后，发现默认模式网络和唾液网络与之前的研究存在重叠，全脑分析确认了社会排斥下连接的增加（t(79) = 2.58, P = 0.011），如图4所示。

图1.任务和分析范式概述，在进行功能磁共振成像扫描时，参与者进行cyberball游戏，用来模拟被社会排斥。并接着计算对应大脑系统的脑网络连通性，最后，探究每个个体的自我网络密度和他们的大脑连接之间的关系。

图2.社会排斥时大脑的功能连接（A）, 社会包容（B），社会排斥和社会包容之间的差异（C）. 利用Pearson相关计每个样本的社会排斥和社会包容的功能连接，组平均的功能连接利用所有样本z变换之后的功能连接矩阵平均得到。为了避免社会包容的影响，研究将功能连接矩阵减去了社会包容的连接矩阵。

图3.社会痛苦会与心理系统的脑网络的连接数量的增加相关，网络内的变化如社会排斥的平均网络的改变用绿色表示，心理系统的平均网络变化用蓝色表示。系统间的连接，分别用蓝色和绿色节点表示社会痛苦和心理系统的节点。每个条上的连通性图都说明了在各自的网络中，社会排斥和包容之间的相对差异，边缘宽度对应于0到0.1之间的连通性的差异。星号表示在心理系统中，社会包容和排斥之间存在显著差异t(79) = 3.67, P < 0.001。

图S1.社会排斥与心理系统网络中的的连接增加相关，节点颜色指出了网络关系中的每个节点（蓝色=心理/静默网络，绿色=社会疼痛网络）

图5. 散点图验证了lTPJ与rTPJ的功能连接和参与者的自我-朋友网络的关系。朋友网络稀疏的参与者显示出更显著的区域耦合。

结论

社会关系是人类行为的驱动力，之前关于社会排斥的研究表明，在社会痛苦和精神化的过程中，两个大脑区域被激活。研究引入了一个网络神经科学的观点来研究社会经验如何参与并重新配置这些大脑网络以支持社会认知，以及个体在使用大脑的方式上的差异可能会对其社会网络的结构产生影响。

总之，研究发现社会排斥与在心理系统中增加的连接有关联。此外，还研究了社会排斥对大脑连接的影响是否与参与者的社交网络的结构有关，发现在被排斥者的社交网络中，参与者在关键大脑系统中显示出了更多的连接。这些发现表明，在社会认知任务中，大脑活动除了单变量活动外，还可以提供其他的一些相关信息。特别是，连通性分析强调了心理系统在应对社会突出事件时的基本重要性，它指出了一个参与者的社会网络结构提供了社会排斥对社会认知脑网络的影响的关键信息。连通性分析为大脑网络如何受社会变化影响或者社交网络的变化的理解提供帮助。

参考文献：Schmälzle R, O’Donnell M B, Garcia J O, et al. Brain connectivity dynamics during social interaction reflect social network structure[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences, 2017, 114(20): 5153-5158.

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