正常的情绪调节能力对于保持我们的身心健康至关重要。前人提出，情绪调节可以通过两种方式来实现。第一种是需要付出主观努力，高认知消耗的受控情绪调节，极其依赖个体的认知控制能力。受控情绪调节研究发现，虽然受控形式的情绪调节可以有效地降低正常人群的负性情绪反应，但抑郁症和焦虑症等存在认知控制缺陷的群体往往难以使用受控情绪调节策略。因此，低认知消耗，不依赖认知控制的自动化情绪调节近年来越来越受到国内外研究者的重视。

执行意图是一种已经被证明行之有效的自动化情绪调节范式，能够有效改变情绪加工过程且不增加认知损耗。执行意图是个体为了促进目标达成而制定的一种策略意图，指定了个体在什么样的情境中采取什么样的策略。执行意图往往表现为“如果-那么”计划，例如“如果我看到蛇，那么我会立刻回避”。那么为什么自动化情绪调节会在产生较好情绪调节效应的同时没有增加个体的认知损耗？很可能是因为自动化情绪调节过程中，我们大脑的情绪加工模式更加高效。然而，目前少有研究探究基于执行意图范式的自动化情绪调节的脑功能机制。

近期，四川师范大学脑与心理科学研究院袁加锦教授带领课题组通过将经典的执行意图自动化情绪调节范式与功能性磁共振成像技术（fMRI）相结合，对这一问题进行了探讨。该研究发现，基于执行意图的认知重评（reappraisal by implementation intention, RII）而非单纯的目标意图（goal intention, GI）有效降低了被试的负性情绪体验以及被试双侧杏仁核的激活强度（图1），且没有增加前额叶认知控制相关脑区的激活（图2）。脑功能连接分析发现，RII和GI相比被动观看条件都增强了与目标建立有关的功能连接强度。但是，RII相比GI在涉及情绪加工的认知控制，记忆提取，负性预期以及运动计划等功能连接上强度都更弱（图3）。并且，这些功能连接中，如壳核-梭状回等功能连接的强度与被试情绪调节的难度评分呈现正相关关系，表明了它们的确是在线情绪加工过程中反映认知代价的关键脑连接。

图1. RII相比被动观看（Watching）有效降低了双侧杏仁核的激活强度.

图2. RII相比被动观看（Watching）没有增加认知控制相关脑区的激活强度.

图3. GI（a）和RII（b）相比被动观看全脑功能连接的变化，以及RII相比GI全脑功能连接的变化（c）。d图中展示了RII相比GI如何通过降低情绪应对系统（c）的连接强度来实现情绪调节自动化。

总之，该研究首次采用fMRI技术对基于执行意图的自动化情绪调节的脑功能机制进行了探讨，表明执行意图通过降低情绪应对脑功能系统的连接强度来增加了大脑情绪加工的效率，实现了情绪调节的自动化。

该研究成果目前发表在Neural Plasticity (IF2020=3.093)上。团队已毕业研究生陈圣栋博士，丁南翔，和四川师范大学王福顺教授为该研究共同第一作者；袁加锦教授为该成果通讯作者；合作者包括北京师范大学秦绍正教授，深圳大学李至浩教授，美国新泽西理工学院Bharat Biswal 教授。研究工作得到了国家自然科学基金项目(31971018, 31671164)的支持。

参考文献：

Chen, S., Ding, N., Wang, F., Li, Z., Qin, S., Biswal, B., & Yuan, J. (2021). Functional Decoupling of Emotion Coping Network Subsides Automatic Emotion Regulation by Implementation Intention. Neural Plasticity, vol. 2021, Article ID 6639739. doi：doi.org/10.1155/2021/6639739