从共识到个体差异：典型性在自然情境中连接大脑与行为

自然行为在很大程度上缺乏客观的绩效测量，这使得量化个体差异并建立脑与行为之间的联系变得困难。在此，我们提出“典型性”（typicality）这一概念，即个体反应与群体平均反应的一致程度，并将其作为一种框架，用于识别并关联行为和神经领域中的稳定个体差异。我们提出，当观察者具有相似的目标与约束时，向共识反应的收敛可能反映向有效或最优解决方案的收敛，因此即使缺乏客观真实值，典型性也可近似表征最优加工。为评估这一框架，我们将fMRI期间的自然主义电影观看与跨多个任务（涵盖社会与非社会认知）的行为测评相结合。结果表明，行为典型性和神经典型性在个体内高度稳定，同时对不同刺激所涉及的特定计算保持敏感。尤为重要的是，行为典型性在多个领域与神经典型性相关，不同的行为测量对应于与相关计算相符的神经系统。神经典型性还可预测运动预测和面孔识别任务中的客观测量表现，将该框架扩展到仅依赖共识性测量之外。综上，这些发现确立了典型性作为一种稳定、对计算敏感的测量方式，能够将行为中的个体差异与支持这些差异的神经系统联系起来。更广泛地看，这表明群体共识不仅仅是量化个体差异的参照：在适当条件下，接近这一共享反应可能为最优加工提供经验性的近似。因此，典型性为在复杂自然情境中连接脑与行为提供了一个框架。

自然情境行为大多缺乏客观的绩效测量，这使得量化个体差异并建立脑与行为之间的联系变得困难。在此，我们提出“典型性”（typicality）作为一种框架，用以识别并关联行为与神经领域中稳定的个体差异；其定义为个体反应与群体平均反应一致的程度。我们提出，当观察者共享相似的目标与约束时，向共识反应收敛可能反映向有效或最优解决方案的收敛，从而使典型性即便在缺乏客观真实标准的情况下，也能近似表征最优加工。为评估该框架，我们将自然电影观看任务中的fMRI与跨多个任务、涵盖社会与非社会认知的行为测验电池相结合。结果表明，行为典型性和神经典型性在个体内具有高度稳定性，同时又对不同刺激所调动的特定计算过程保持敏感。关键的是，行为典型性与多个领域中的神经典型性相关，不同的行为测量指标分别对应于与相关计算相一致的神经系统。神经典型性还可预测运动预测和面孔识别任务中的客观测量表现，从而将该框架扩展到仅基于共识的测量之外。总体而言，这些发现确立了典型性作为一种稳定且对计算敏感的指标，能够将行为个体差异与支持这些差异的神经系统联系起来。更广泛地说，这些结果表明，群体共识提供的不仅是量化个体差异的参照：在适当条件下，与这一共享反应的接近程度或可为最优加工提供一种经验性的近似。因此，典型性为在复杂自然情境中联结脑与行为提供了一个框架。

📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.08.14.744685v1?rss=1

🏷️ 典型性 个体差异 自然情境 脑行为关联 fMRI 群体共识