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A025 大脑如何为真实社交网络“画地图”？PNAS发现右内嗅皮层会编码多步社会连接

来源：公众号 PSY-Brain_Frontier ｜发布：2026-04-26 ｜原文链接

认知神经科学前沿文献分享

基本信息

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

发表时间: 2026-04-14

发表期刊:PNAS

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引言

人在现实社交中几乎一直在做“社会导航”。无论是判断一条消息会不会在圈子里扩散、安排谁能把两个小群体连接起来，还是预估某个人在群体中的影响范围，本质上都依赖于我们对他人与他人之间关系的内部表征。但真实社会网络并不像实验室材料那样简单：它规模大、变化快，许多关系并不直接可见，个体也很难把所有边都完整记住。尽管如此，人们仍能在信息有限的情况下做出相当灵活的推断，这提示大脑可能并不是在机械存储“谁和谁是朋友”的清单，而是在构造一种更可压缩、可检索、也可泛化的关系地图。

这篇论文关注的正是这一问题。作者把目光放在内侧颞叶（medial temporal lobe），尤其是内嗅皮层（entorhinal cortex）和海马上，检验这些区域是否会自发编码现实世界大型社会网络的“认知地图（cognitive map）”。这并不是一个简单的延伸问题。既往关于社会认知地图的研究，很多使用的是人工构建的小型网络，或者把社会关系投射到二维空间中；这些工作证明了大脑可以表示抽象关系，却还不足以回答：在一个真实、动态、非欧几里得的社会网络里，神经系统究竟如何组织这种信息。

实验设计与方法逻辑

研究以布朗大学三栋宿舍的大一新生为对象，纵向追踪友谊形成过程；符合条件后纳入196人，并以入学约一个月后的互报友谊网络作为核心分析网络，规模为187人。随后，100名参与者完成“他人是否为朋友”的网络知识任务，以及“信息是否可能从一人传到另一人”的信息流动任务。

建模上，作者比较了 Perfect Observation、Limited Observation、Katz communicability 与 Successor Representation 四种模型，用参数 ω 刻画可观察范围随网络距离衰减的程度，用 γ 刻画多步抽象强度。

核心发现

发现一：人们对真实社会网络的知识明显高于随机，但这种知识远非完整，并且带有多步推断的系统偏差

全文的行为学起点来自 Figure 1B–1E。Figure 1B 先说明参与者并不是在盲猜：他们对“谁和谁是朋友”的判断准确率高于机会水平，连考虑到真实友谊基线较低的 d-prime 指标也显著高于零。但 Figure 1C 和 Figure 1D 同时揭示，这种知识离“全景掌握”还很远。即便在最熟悉的条件下，也就是参与者与被判断那一对中的至少一人直接相熟时，对真实友谊的平均命中率仍只有约 40%；随着参与者与该 dyad 的距离增加，识别能力明显下降。

Figure 1. Friendship knowledge

发现二：最能解释行为判断的不是“完整记忆”或 SR，而是 Katz communicability，且抽象程度存在最优区间

Figure 2A–2D 给出了论文最关键的计算层面答案。Figure 2A 用示意网络直观区分了 Katz communicability 与 Successor Representation：前者保留了节点同时连接多人的并发性，后者由于归一化，会对“朋友很多的人”的单条关系强度产生惩罚。真正决定结论的是 Figure 2B 和 Figure 2C。

Figure 2. Computational models of network representation

发现三：右内嗅皮层稳健编码了真实社会网络的 Katz 型多步连接图谱，右前海马证据较弱

行为与建模确定候选表征后，Figure 2E–2G 把问题推进到神经层面。作者让 43 名参与者在扫描中只是被动观看网络成员照片，并只在看到倒置陌生人照片时按键，从而尽量避免实验室内显式学习对结果的污染。Figure 2E 展示了 RSA 的核心逻辑：把各脑区中由不同同学照片诱发的神经模式距离矩阵，与个体化 Katz 表征矩阵进行对应。

发现四：这些神经图谱不仅支持信息扩散推理，还与后续现实社会凝聚力提升相关

论文最后把“存在表征”推进到“表征是否有功能”这一层。根据摘要和正文结果，Figure 3B–3F 显示，rEC 和 raHC 中与网络结构相关的神经模式可预测参与者在独立信息流动任务中的判断：当个体脑区本身更强地编码 Katz 型网络表征时，这些神经模式与“消息是否可能从一人传到另一人”的推理之间联系更紧密。文中还指出，rEC 与 raHC 在这种模式—行为关系上的方向并不相同：rEC 更体现为模式越不相似越倾向判断会传播，而 raHC 则呈相反方向，这提示不同内侧颞叶区域可能以不同代码支持社会导航。

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

图10

归纳总结和点评

这篇研究最突出的贡献，在于它没有停留在实验室中的简化社会结构，而是在真实、大型、动态变化的大学新生社交网络里，建立了一条相对完整的证据链：个体对网络的认识来自有限观察，却会自发利用多步关系进行抽象；这种抽象在本文任务中更接近 Katz communicability，而不是完整复制网络或以 SR 为主的相对转移表征；右内嗅皮层对这种多步连接图谱的编码最稳健，并且这种编码不仅与信息扩散推理相关，还能预测之后朋友群体凝聚力的上升。它的重要性在于，把“认知地图”从空间导航和人工关系任务推进到了高维、非欧几里得的真实社会网络，为理解内侧颞叶如何支持灵活社会认知提供了更具生态效度的神经证据。同时，论文也保留了清晰边界：右前海马结果较弱，行为与纵向社会结果主要仍属关联性证据，样本又集中于单一高校新生群体，因此更适合被看作真实社会导航神经机制的重要起点，而不是适用于所有人群与情境的最终答案。

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图11