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基本信息：

Title:Functional connectivity of semantic and default mode networks during narrative comprehension

發(fā)表時(shí)間：2025.11.4

Journal:Cerebral Cortex

影響因子：3.4

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引言

為什么我們總在電影里“走神”，但故事卻更清楚了？

想象一下你在重刷《肖申克的救贖》。有些橋段臺(tái)詞密集、信息量爆棚，你得盯緊字幕才能跟得上情節(jié)；而有些鏡頭幾乎沒(méi)人說(shuō)話(huà)，只看到 Red 坐在公交車(chē)上、望向窗外，你會(huì)不自覺(jué)地想起之前老布（Brooks）出獄時(shí)坐在同樣的位置，那種相似命運(yùn)帶來(lái)的心酸幾乎不用解釋——腦子里自動(dòng)把兩段故事“拼”在了一起。

這種體驗(yàn)非常普遍：信息很多的時(shí)候，我們忙著“聽(tīng)懂”；信息很少的時(shí)候，我們反而在“回想、聯(lián)想、腦補(bǔ)”。從神經(jīng)科學(xué)的角度看，這背后牽涉到至少兩個(gè)大名鼎鼎的腦網(wǎng)絡(luò)：

語(yǔ)義系統(tǒng)（semantic network）：負(fù)責(zé)理解詞語(yǔ)、物體和概念之間的關(guān)系，是我們用來(lái)“聽(tīng)懂臺(tái)詞、看懂字幕”的核心系統(tǒng)。

默認(rèn)模式網(wǎng)絡(luò)（default mode network, DMN）：在“走神”“想過(guò)去和未來(lái)”時(shí)最活躍，也被認(rèn)為負(fù)責(zé)維持?jǐn)⑹虑榫澳Ｐ停╯ituation model），幫助我們把零散片段組織成一個(gè)連貫的故事。

傳統(tǒng)上，很多研究把這兩套系統(tǒng)分得很清楚：語(yǔ)義系統(tǒng)負(fù)責(zé)處理眼前的詞和句子；DMN 負(fù)責(zé)在我們“發(fā)呆”或“內(nèi)省”時(shí)構(gòu)建事件模型?？凑撐?、看教材時(shí)，往往會(huì)看到兩張不同的腦區(qū)示意圖，好像是兩套獨(dú)立的“模塊”。可問(wèn)題來(lái)了：在真實(shí)的聽(tīng)故事或看電影過(guò)程中，我們既要聽(tīng)進(jìn)來(lái)新信息，又要把它和已有情節(jié)整合，這兩個(gè)過(guò)程幾乎是同時(shí)發(fā)生的——大腦真的會(huì)把兩套網(wǎng)絡(luò)完全分開(kāi)使用嗎？

更麻煩的是，大量元分析顯示，語(yǔ)義任務(wù)時(shí) DMN 也經(jīng)常被激活，而 DMN 的子系統(tǒng)里又包含了典型的語(yǔ)義區(qū)域（比如前顳葉 anterior temporal lobe, ATL）。 換句話(huà)說(shuō)，兩張“經(jīng)典腦圖”其實(shí)有很大重疊。于是一個(gè)非?，F(xiàn)實(shí)的問(wèn)題出現(xiàn)了：

當(dāng)我們?cè)诳措娪啊⒙?tīng)故事時(shí)，大腦到底是如何在“語(yǔ)義系統(tǒng)”和“默認(rèn)模式網(wǎng)絡(luò)”之間切換甚至協(xié)同工作的？

作者特別關(guān)注的是ATL 這個(gè)公認(rèn)的“語(yǔ)義樞紐（semantic hub）”。損傷 ATL 的病人往往會(huì)出現(xiàn)概念理解困難，說(shuō)明它對(duì)語(yǔ)義記憶極其關(guān)鍵。 但 ATL 內(nèi)部也不是鐵板一塊：

• 上顳回（superior temporal gyrus, STG） 更接近聽(tīng)覺(jué)皮層，擅長(zhǎng)處理語(yǔ)音與句子，是“聽(tīng)見(jiàn)什么”的入口；

• 梭狀回（fusiform gyrus, FG）和下顳回（inferior temporal gyrus, ITG） 連接視覺(jué)通路，和識(shí)別物體、文字關(guān)系密切；

• 中顳回（middle temporal gyrus, MTG） 則更像一個(gè)“語(yǔ)義大總管”，在各種語(yǔ)義任務(wù)中都很活躍。

此前的工作發(fā)現(xiàn)，在自然敘事里，MTG 對(duì)需要依賴(lài)上下文、尤其是社會(huì)和語(yǔ)用信息的片段特別敏感——例如諷刺、隱喻、角色間復(fù)雜關(guān)系的展現(xiàn)。這些內(nèi)容往往不能僅靠當(dāng)前的一句話(huà)理解，而需要調(diào)用前文的大量情節(jié)，也就是情景模型。因此，他們提出了一個(gè)區(qū)分：

• 外源性語(yǔ)義加工（exogenous semantic processing）：由外部輸入驅(qū)動(dòng)，快速解碼新聽(tīng)到或看到的信息，更多依賴(lài) STG 和 FG；

• 內(nèi)源性語(yǔ)義加工（endogenous semantic processing）：由內(nèi)部情景模型驅(qū)動(dòng)，當(dāng)當(dāng)前畫(huà)面信息不多但需要“回想和推理”時(shí)，語(yǔ)義系統(tǒng)與 DMN 更緊密合作，MTG 在其中起“樞紐”作用。

于是一個(gè)非常具體又有趣的問(wèn)題就出現(xiàn)了：

當(dāng)我們?cè)诳匆徊块L(zhǎng)片電影、情節(jié)不斷推進(jìn)時(shí)，MTG、語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)與 DMN 之間的功能連接，會(huì)不會(huì)隨著劇情“信息量”的變化而動(dòng)態(tài)重組？ 比如：

語(yǔ)速很快、信息密集的片段——語(yǔ)義系統(tǒng)是不是更“連線(xiàn)”語(yǔ)言通路，而相對(duì)“脫離”DMN？

鏡頭變慢、幾乎沒(méi)臺(tái)詞、卻承載巨大情感和暗示的片段——MTG 是否會(huì)加強(qiáng)與 DMN 的連接，讓我們有空間在腦中“翻閱”劇情，進(jìn)行內(nèi)源性語(yǔ)義加工？

這篇文章就把這個(gè)問(wèn)題擺到自然觀(guān)影（movie-viewing）場(chǎng)景中來(lái)，用真實(shí)電影和大樣本 fMRI 數(shù)據(jù)，去看語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)與默認(rèn)模式網(wǎng)絡(luò)之間不是“誰(shuí)上誰(shuí)下班”，而是如何“搭班倒”，共同完成敘事理解。

省流總結(jié)

研究背景：語(yǔ)義系統(tǒng)（特別是前顳葉 ATL）負(fù)責(zé)理解詞和概念，默認(rèn)模式網(wǎng)絡(luò)（DMN）負(fù)責(zé)維持故事情景模型，但兩者在解讀自然敘事時(shí)經(jīng)常共同被激活，邊界并不清晰。

作者主要工作：利用自然場(chǎng)景觀(guān)影 fMRI 數(shù)據(jù)（86 名被試觀(guān)看 10 部電影），將 ATL 細(xì)分為四個(gè)子區(qū)（FG、ITG、MTG、STG），系統(tǒng)比較它們與全腦、尤其是 DMN 的靜態(tài)與動(dòng)態(tài)功能連接，并把這些連接和影片中語(yǔ)義信息量與社會(huì)情節(jié)程度的時(shí)間變化對(duì)應(yīng)起來(lái)。

核心發(fā)現(xiàn)：

ATL 內(nèi)部存在從腹側(cè)到背側(cè)的“梯度式分工”，MTG 與 DMN 的靜態(tài)功能連接最強(qiáng)。

當(dāng)電影片段語(yǔ)義信息較少時(shí)，MTG 與 DMN 中線(xiàn)核心區(qū)（后扣帶、楔前葉、dmPFC）的動(dòng)態(tài)連接增強(qiáng)，提示觀(guān)眾在利用情景模型進(jìn)行內(nèi)源性語(yǔ)義加工。

社會(huì)情節(jié)增加時(shí)，主要增強(qiáng)的是 MTG / STG 與聽(tīng)覺(jué)語(yǔ)言區(qū)域的連接，而非與“大社交腦區(qū)”或 DMN 的連接，說(shuō)明 MTG 的角色并非簡(jiǎn)單“社交專(zhuān)門(mén)區(qū)”。

意義：語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)和 DMN 并非兩個(gè)涇渭分明的系統(tǒng)，而是會(huì)根據(jù)敘事中“信息 vs. 反思”的需求，在分離與整合之間動(dòng)態(tài)切換，MTG 是兩者溝通的關(guān)鍵樞紐。

Fig. 1. Overlap between the semantic and default mode networks

Fig. 2. Pairwise comparisons of the functional connections between left hemisphere ATL subregions.

Fig. 3. Pairwise comparisons of the functional connections between right hemisphere ATL

Fig. 4. Average functional connectivity values in DMN regions

Fig. 5. Dynamic functional connectivity associations with semantic content

Fig. 6. Illustrative example of the negative correlation between LMTG dynamic functional connectivity and semantic scores.

Fig. 7. Dynamic functional connectivity associations with social content.

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審核：PsyBrain 腦心前沿編輯部