大腦如何為真實社交網絡“畫地圖”？PNAS發現右內嗅皮層會編碼多步社會連接

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基本信息

Title:Medial temporal lobe encodes cognitive maps of real-world social networks

發表時間:2026-04-14

發表期刊:PNAS

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引言

人在現實社交中幾乎一直在做“社會導航”。無論是判斷一條消息會不會在圈子里擴散、安排誰能把兩個小群體連接起來，還是預估某個人在群體中的影響范圍，本質上都依賴于我們對他人與他人之間關系的內部表征。但真實社會網絡并不像實驗室材料那樣簡單：它規模大、變化快，許多關系并不直接可見，個體也很難把所有邊都完整記住。盡管如此，人們仍能在信息有限的情況下做出相當靈活的推斷，這提示大腦可能并不是在機械存儲“誰和誰是朋友”的清單，而是在構造一種更可壓縮、可檢索、也可泛化的關系地圖。

這篇論文關注的正是這一問題。作者把目光放在內側顳葉（medial temporal lobe），尤其是內嗅皮層（entorhinal cortex）和海馬上，檢驗這些區域是否會自發編碼現實世界大型社會網絡的“認知地圖（cognitive map）”。這并不是一個簡單的延伸問題。既往關于社會認知地圖的研究，很多使用的是人工構建的小型網絡，或者把社會關系投射到二維空間中；這些工作證明了大腦可以表示抽象關系，卻還不足以回答：在一個真實、動態、非歐幾里得的社會網絡里，神經系統究竟如何組織這種信息。

實驗設計與方法邏輯

研究以布朗大學三棟宿舍的大一新生為對象，縱向追蹤友誼形成過程；符合條件后納入196人，并以入學約一個月后的互報友誼網絡作為核心分析網絡，規模為187人。隨后，100名參與者完成“他人是否為朋友”的網絡知識任務，以及“信息是否可能從一人傳到另一人”的信息流動任務。

建模上，作者比較了 Perfect Observation、Limited Observation、Katz communicability 與 Successor Representation 四種模型，用參數 ω 刻畫可觀察范圍隨網絡距離衰減的程度，用 γ 刻畫多步抽象強度。

核心發現

發現一：人們對真實社會網絡的知識明顯高于隨機，但這種知識遠非完整，并且帶有多步推斷的系統偏差

全文的行為學起點來自 Figure 1B–1E。Figure 1B 先說明參與者并不是在盲猜：他們對“誰和誰是朋友”的判斷準確率高于機會水平，連考慮到真實友誼基線較低的 d-prime 指標也顯著高于零。但 Figure 1C 和 Figure 1D 同時揭示，這種知識離“全景掌握”還很遠。即便在最熟悉的條件下，也就是參與者與被判斷那一對中的至少一人直接相熟時，對真實友誼的平均命中率仍只有約 40%；隨著參與者與該 dyad 的距離增加，識別能力明顯下降。

Figure 1. Friendship knowledge

發現二：最能解釋行為判斷的不是“完整記憶”或 SR，而是 Katz communicability，且抽象程度存在最優區間

Figure 2A–2D 給出了論文最關鍵的計算層面答案。Figure 2A 用示意網絡直觀區分了 Katz communicability 與 Successor Representation：前者保留了節點同時連接多人的并發性，后者由于歸一化，會對“朋友很多的人”的單條關系強度產生懲罰。真正決定結論的是 Figure 2B 和 Figure 2C。

Figure 2. Computational models of network representation

發現三：右內嗅皮層穩健編碼了真實社會網絡的 Katz 型多步連接圖譜，右前海馬證據較弱

行為與建模確定候選表征后，Figure 2E–2G 把問題推進到神經層面。作者讓 43 名參與者在掃描中只是被動觀看網絡成員照片，并只在看到倒置陌生人照片時按鍵，從而盡量避免實驗室內顯式學習對結果的污染。Figure 2E 展示了 RSA 的核心邏輯：把各腦區中由不同同學照片誘發的神經模式距離矩陣，與個體化 Katz 表征矩陣進行對應。

發現四：這些神經圖譜不僅支持信息擴散推理，還與后續現實社會凝聚力提升相關

論文最后把“存在表征”推進到“表征是否有功能”這一層。根據摘要和正文結果，Figure 3B–3F 顯示，rEC 和 raHC 中與網絡結構相關的神經模式可預測參與者在獨立信息流動任務中的判斷：當個體腦區本身更強地編碼 Katz 型網絡表征時，這些神經模式與“消息是否可能從一人傳到另一人”的推理之間聯系更緊密。文中還指出，rEC 與 raHC 在這種模式—行為關系上的方向并不相同：rEC 更體現為模式越不相似越傾向判斷會傳播，而 raHC 則呈相反方向，這提示不同內側顳葉區域可能以不同代碼支持社會導航。

Figure 3. Neural representation of abstract relational maps supports social navigation.>

歸納總結和點評

這篇研究最突出的貢獻，在于它沒有停留在實驗室中的簡化社會結構，而是在真實、大型、動態變化的大學新生社交網絡里，建立了一條相對完整的證據鏈：個體對網絡的認識來自有限觀察，卻會自發利用多步關系進行抽象；這種抽象在本文任務中更接近 Katz communicability，而不是完整復制網絡或以 SR 為主的相對轉移表征；右內嗅皮層對這種多步連接圖譜的編碼最穩健，并且這種編碼不僅與信息擴散推理相關，還能預測之后朋友群體凝聚力的上升。它的重要性在于，把“認知地圖”從空間導航和人工關系任務推進到了高維、非歐幾里得的真實社會網絡，為理解內側顳葉如何支持靈活社會認知提供了更具生態效度的神經證據。同時，論文也保留了清晰邊界：右前海馬結果較弱，行為與縱向社會結果主要仍屬關聯性證據，樣本又集中于單一高校新生群體，因此更適合被看作真實社會導航神經機制的重要起點，而不是適用于所有人群與情境的最終答案。

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