情绪面孔干扰物对工作记忆行为表现影响的元分析：来自38项研究的证据

本综述系统评估了任务无关情绪面孔对健康个体工作记忆（WM）表现的影响。通过对38项研究（共1,713名参与者）的元分析发现，与中性参照相比，情绪面孔干扰物对WM任务的操作精确度（Hedges’ g = -0.04）和反应时（Hedges’ g = 0.03）均无显著影响。亚组分析进一步表明，面孔效价、情绪面孔类型、非情绪参照类型、参与者年龄及WM任务难度等因素均未显著调节上述结果。该研究为理解情绪干扰与认知控制的相互作用提供了重要的实证整合证据。

　　

情绪面孔作为干扰物对工作记忆表现的影响：一项元分析综述

引言

情绪面孔干扰物会吸引注意力，并可能影响工作记忆（Working Memory, WM）表现。然而，其影响至今仍存争议，已有研究报告了损害、无效甚至促进等不一致的结果。这些不一致的发现可能源于各研究在面孔效价、情绪面孔类型和非情绪参照类型等因素上的差异。本元分析旨在系统评估情绪面孔干扰物对WM表现的影响，重点关注整体效应量、异质性以及潜在调节因素的作用。

情绪面孔作为干扰物

在人类视觉信息处理中，面孔作为具有生物和社会显著性的刺激，是重要的信息来源并表现出独特的知觉优势。与其他刺激相比，面孔更容易吸引注意力，即使与任务无关，它们在信息处理中仍被优先处理。这一特征在情绪面孔中尤为突出，因为它们传递了更多与社会和生存相关的信息。

当情绪面孔在认知任务中作为任务无关刺激呈现时，它们可以作为干扰物影响任务表现。这种干扰效应反映了对情绪面孔的注意偏向，其影响可能超越知觉加工层面，波及后续的认知操作。这种干扰可能会削弱任务相关信息的维持，并阻碍对任务无关信息的抑制，从而影响WM等认知功能。尽管如此，实证研究结果依然混杂，部分研究并未观察到任务无关情绪面孔对WM的干扰效应。

工作记忆受情绪面孔干扰物影响的情况

工作记忆被概念化为一个负责暂时存储和操纵目标相关信息的能力有限的资源系统。该系统在日常认知活动中扮演着关键角色，常常在情感背景下运作，要么直接处理情感信息，要么在情感情境下执行中性任务。由于其资源有限，WM与控制注意力和抑制干扰信息的能力密切相关。它可能被与目标信息竞争、分散注意力或增加认知负荷的无关刺激所干扰，导致WM表现受损。研究表明，最佳的WM依赖于过滤掉无关信息，这一过程得到注意力控制过程的支持。神经影像学研究表明，顶叶执行网络对于WM中信息的选择和维持至关重要，而前额叶区域则参与抑制干扰。

尽管人类非常擅长处理面孔，但任务无关的情绪面孔仍可能干扰正在进行的WM任务，并且难以被过滤掉。在实验中，干扰物通常与目标刺激同时呈现或在保持间隔期间呈现。一旦此类信息进入WM，即使其不再呈现，也可能继续干扰注意力分配和记忆提取，从而损害正在进行的认知任务。根据双重竞争框架，当情绪刺激与任务无关时，由于认知资源被转移到处理这些干扰刺激上，留给目标任务的资源减少，表现通常会下降。这表明任务无关的情绪面孔通过资源竞争削弱WM表现，主要是将资源从目标任务重新分配到情绪刺激上。

关于情绪面孔干扰物对工作记忆影响的不一致发现

关于情绪面孔干扰物对WM表现的影响，不同研究报告了不一致的结果。一些研究发现情绪面孔干扰物损害了WM表现。例如，愤怒面孔显著分散了女性参与者在延迟匹配任务中的表现，而男性参与者未受影响。另一项研究报告，健康年轻成年人在暴露于厌恶面孔干扰物时，其视觉WM容量显著低于中性面孔参照条件。还有研究发现，在视觉WM任务中，恐惧和悲伤面孔干扰物条件下的准确率显著低于无干扰物条件。

然而，一些研究并未观察到情绪面孔对WM的显著干扰效应。例如，在WM更新任务中，任务无关的情绪面孔和中性面孔之间未发现显著差异。有研究未观察到恐惧和快乐面孔干扰物（与中性形状相比）对年轻人WM准确率或反应时的影响。另有研究报告，与中性面孔或非面孔相比，愤怒或快乐面孔对年轻成年男性的WM表现没有显著干扰作用。

有趣的是，一些研究甚至报告了情绪面孔干扰物对WM表现的促进作用。一项研究发现，与中性面孔相比，青少年在愤怒面孔干扰下的2-back任务中表现出显著更高的准确率。另一项研究观察到，年轻成年人在愤怒面孔干扰下的2-back任务准确率高于快乐面孔干扰或中性面孔参照条件。此外，有研究表明，与中性面孔或非面孔条件相比，参与者在任务无关的快乐面孔条件下表现出更优的视觉空间WM，后两种条件之间无显著差异，这可能是由于快乐面孔增强了记忆编码效应。

导致不一致发现的潜在调节因素

这些不一致的发现可能源于多种因素。首先，面孔效价可能发挥调节作用。负面和正面面孔干扰物以不同的方式影响WM表现，即使在负面情绪中，表达愤怒、恐惧和悲伤的面孔也会引发不同的效应。面孔效价通常指 categorized 为正面或负面的情绪价值，而离散情绪面孔类型则代表分类上不同的表情，如愤怒、恐惧或悲伤。这种区别反映了两大理论方法：强调效价和唤醒度的维度模型，以及强调进化塑造的基本情绪的离散情绪视角。因此，面孔效价和情绪面孔类型都被考察为潜在的调节因素。其次，非情绪参照类型很可能导致结果变异。中性面孔本身具有注意力捕获特性，并且往往被感知为负性。它们的影响似乎与使用非面孔参照的研究中观察到的影响不同。此外，参与者年龄和WM任务难度等因素也可能充当调节因素。年龄可能影响对情绪面孔感知的敏感性，因为大脑激活模式在整个生命周期中会发生变化。任务难度可能掩盖干扰物的影响，因为低认知负荷任务留给表现变动的空间很小。此外，高认知负荷会损害维持注意力集中的能力，从而增强情绪面孔干扰物的影响。

这些变量是基于上述理论模型和实证发现而选择的，它们表明情绪面孔干扰物的认知影响可能取决于情绪特征、参照条件、与年龄相关的情绪处理差异以及任务相关的认知需求。在此背景下，元分析的一个关键优势在于其能够整合来自不同研究的结果，系统评估情绪面孔干扰物对WM表现的影响，包括整体效应量、异质性以及潜在调节因素的作用。

研究目的与预测

本元分析旨在整合现有证据，系统评估在实验室 settings 下，与非情绪参照相比，情绪面孔干扰物对健康个体WM表现的影响。此外，本分析还探讨了潜在调节因素（包括面孔效价、情绪面孔类型、非情绪参照类型、参与者年龄和WM任务难度）是否导致了所观察到的影响差异。WM操作精确度和反应时被用作结果指标，分别反映了保留和操纵信息的能力以及信息处理的速度。

情绪面孔干扰物比非情绪参照更具注意力捕获性。因此，我们预测在情绪面孔干扰物（如愤怒、恐惧或快乐面孔）下的WM表现将弱于非情绪参照（如中性面孔、中性形状或无干扰物）下的表现。鉴于情绪面孔干扰物和非情绪参照的多样性，我们预测整体效应量将很小。关于面孔效价，鉴于负面面孔通常比正面面孔更有效地捕获注意力，我们预测负面面孔干扰物相对于非情绪参照的干扰效应将大于正面面孔干扰物相对于非情绪参照的干扰效应。此外，由于恐惧面孔通过皮层下通路快速激活杏仁核，这一过程会自动捕获注意力并转移认知资源，我们预测恐惧面孔干扰物相对于非情绪参照的干扰效应将超过其他情绪面孔干扰物相对于非情绪参照的干扰效应。关于非情绪参照类型，由于中性面孔本身具有注意力捕获特性且往往被感知为负性，我们预测情绪面孔干扰物相对于中性面孔参照的干扰效应将小于其相对于非面孔参照的干扰效应。关于参与者年龄，由于前额叶皮层在年龄较大的儿童和青少年中尚未完全发育，并在老年人中经历可检测的体积减少，导致控制能力较弱，我们预测这些群体比年轻和中年成年人更容易受到情绪面孔干扰物的影响。最后，关于WM任务难度，鉴于高认知负荷会损害维持注意力集中的能力，我们预测涉及较高认知负荷的研究将显示出情绪面孔干扰物的更大影响。

材料与方法

本研究遵循系统综述和元分析首选报告项目（PRISMA）2020声明。方案已在INPLASY注册（注册号：INPLASY2024110115）。文献检索覆盖七个电子数据库：PubMed、Web of Science、MEDLINE (Ovid)、APA PsycInfo/PsycArticles、Scopus、ProQuest和Embase。检索时间截至2024年8月28日，不限出版日期或语言。检索策略包含三个组成部分："面孔"、"干扰物"和"工作记忆"。通过数据库检索和手动检查相关元分析的参考文献来尽量减少遗漏。

制定了文献筛选的资格标准。符合条件的研究需满足：参与者为健康个体，无年龄限制；研究设计为被试内设计，比较WM任务中情绪面孔干扰物（任务无关）与非情绪参照；任务类型为评估WM表现的实验室行为任务；结果指标为评估WM操作精确度和/或反应时的定量指标；每组样本量至少10人；发表年份为过去20年内（2005-2024）；语言为英文。

使用EndNote X8管理所有检索到的记录。使用预定义表格提取研究中的关键信息，并分类。使用非随机研究偏倚风险评估工具2（RoBANS 2）评估纳入研究的偏倚风险。该工具评估八个领域的偏倚。

使用Stata 18进行数据合成与分析。考虑到异质性，采用随机效应模型估计合并效应量。对于报告多个WM结果的研究，通过计算结果的平均值来汇总数据以代表WM表现。从两个角度分析参与者在WM任务中的表现：WM操作精确度和WM反应时。由于大多数研究主要关注操作精确度，其更适用于评估WM，故被选为主要结局指标。反应时被指定为次要结局指标。

为了解释不同研究使用不同指标（如准确率、K值、d'）并避免排除某些相关研究，我们定义了一个统一的结局类别，标记为"WM操作精确度"。尽管这些指标在计算方法上不同，但它们都广泛用于量化WM表现。Hedges’ g被用作效应量的保守度量，计算为标准均数差，并依据Cohen准则进行解释：0.2、0.5和0.8分别代表小、中、大效应量。

使用森林图直观呈现纳入研究的效应量分布及异质性。应用DerSimonian-Laird方法估计效应量，并使用Knapp-Hartung方法调整标准误。漏斗图用于评估发表偏倚，并辅以Begg's和Egger's检验进行统计评估。当合并估计值显著时，进行留一法敏感性分析以检查个体效应量对合并效应量估计的影响。

进行亚组分析以探讨潜在调节因素对效应量估计的影响并确定异质性来源。基于文献回顾和先验预期，确定了五个潜在调节因素：面孔效价（负面或正面）、情绪面孔类型（愤怒、恐惧、悲伤、厌恶或快乐）、非情绪参照类型（中性面孔或非面孔）、参与者年龄（年龄较大儿童、青少年、年轻成年人、中年成年人或老年人）以及WM任务难度（低或高认知负荷）。此外，还进行了两项补充亚组分析，以探讨情绪面孔干扰物对WM表现的影响是否因任务范式（如n-back与延迟匹配样本）和干扰物呈现模式（如作为任务无关背景刺激与作为目标刺激内的无关维度）而异。

结果

文献检索

共从七个数据库检索到6,122条记录。去除重复后（n = 3,177），剩余2,945条记录进行初步筛选。在此过程中，排除了52篇综述、637项动物研究和3篇非英文研究。随后，对剩余2,253条记录的标题和摘要进行进一步筛选，排除了2,166条与研究主题无关的记录。对其余87条记录进行了全文审查，其中55条因以下原因被排除：非情绪面孔干扰物（n = 14）、情绪场景干扰物（n = 15）、面孔作为任务相关刺激（n = 12）、信息不足（n = 13）和样本量不足（n = 1）。此外，通过参考文献检查确定了6条记录。最终，共有38条记录被纳入本元分析。

研究特征

本元分析纳入38项研究，所有研究均报告了WM操作精确度数据，其中27项还提供了反应时数据。由于部分研究包含多个符合资格的独立组，WM操作精确度共有51次比较，反应时共有37次比较。这些研究发表于2007年至2024年之间，其中63.2%自2015年起发表。27项研究考察了两种类型的情绪面孔干扰物，17项研究考察了两种类型的非情绪参照。本元分析的累计样本量达到1,713名参与者，女性约占62.4%。年龄分布方面，1项研究关注年龄较大儿童（平均年龄：8–12岁），7项研究关注青少年（平均年龄：13–17岁），28项研究关注年轻成年人（平均年龄：18–35岁），2项研究关注中年成年人（平均年龄：36–59岁），4项研究关注老年人（平均年龄：60岁以上）。使用了多种WM任务，包括n-back、延迟匹配样本和变化检测。

偏倚风险评估

RoBANS 2表明纳入研究的总体质量普遍较高。在目标组可比性、目标组选择、混杂因素、暴露测量、结局评估、不完整结局数据和选择性结局报告等域，研究被评为"低偏倚风险"，反映了其严谨的设计和实施，无明显偏倚。然而，在评估者盲法域存在相当大的不确定性，被评为"偏倚风险不明确"。这是因为其方法部分缺乏关于盲法程序的信息。

WM操作精确度的结果

异质性检验、整体效应量和发表偏倚

对纳入的38项研究（包含51次情绪面孔干扰物与非情绪参照的比较）进行了异质性检验。结果表明存在中度异质性（Q = 137.87, df = 50, P < 0.001, I2 = 63.74%, Tau2 = 0.0437, 95% PI [?0.47, 0.39]），表明效应量方差的一部分源于比较间的真实差异而非偶然误差。这种程度的异质性并未损害本元分析的总体有效性。按发表年份降序排列的森林图显示整体效应量为?0.04（t = ?1.02, 95% CI [?0.13, 0.04], P = 0.314）。该结果表明情绪面孔干扰物与非情绪参照之间的WM操作精确度无统计学显著差异。个体比较的效应量围绕整体效应量对称分布，大多数比较未达到统计学显著性。

绘制了漏斗图，并进行了Begg's和Egger's检验以评估发表偏倚。漏斗图显示大多数蓝点落在浅灰色边界内，并围绕红线对称分布。定量分析中，Begg's检验得出Kendall's得分为?42.00，Z值为?0.35，P值为0.739。Egger's检验报告系数为0.77，标准误为0.877，t值为0.88，P值为0.383。两项检验均未提供发表偏倚的统计学证据，因为P值超过了显著性阈值。

亚组分析

进行了亚组分析以探讨潜在调节因素对WM操作精确度的影响。

关于面孔效价，负面面孔亚组包含37项研究，涵盖50次负面面孔干扰物与非情绪参照的比较。该亚组表现出中度异质性（I2 = 59.13%, 95% PI [?0.47, 0.34]）。合并效应量表明两种条件间无显著差异（Hedges’ g = ?0.07, P = 0.086）。正面面孔亚组包含25项研究，涵盖37次正面面孔干扰物与非情绪参照的比较。该亚组也表现出中度异质性（I2 = 48.66%, 95% PI [?0.31, 0.36]）。同样，合并效应量表明两种条件间无显著差异（Hedges’ g = 0.02, P = 0.620）。此外，两个亚组之间无显著差异（Q = 2.69, P = 0.101）。

关于情绪面孔类型，由于研究数量有限，悲伤和厌恶面孔被排除在分析之外。愤怒面孔亚组包含17项研究，涵盖25次愤怒面孔干扰物与非情绪参照的比较。该亚组表现出中度异质性（I2 = 51.92%, 95% PI [?0.44, 0.38]）。合并效应量表明两种条件间无显著差异（Hedges’ g = ?0.03, P = 0.601）。恐惧面孔亚组包含18项研究，涵盖22次恐惧面孔干扰物与非情绪参照的比较。该亚组也表现出中度异质性（I2 = 54.73%, 95% PI [?0.48, 0.26]）。然而，合并效应量揭示了一个非常小但显著的差异（Hedges’ g = ?0.11, P = 0.049），干扰物下的操作精确度低于参照条件。留一法敏感性分析表明恐惧面孔的干扰效应不稳定，因为P值对排除个体比较敏感。快乐面孔亚组的结果与正面面孔亚组一致。此外，三个亚组之间无显著差异（Q = 4.09, P = 0.129）。

关于非情绪参照类型，中性面孔亚组包含36项研究，涵盖47次情绪面孔干扰物与中性面孔参照的比较。该亚组表现出中度异质性（I2 = 49.60%, 95% PI [?0.35, 0.34]）。合并效应量表明两种条件间无显著差异（Hedges’ g = ?0.00, P = 0.960）。非面孔亚组包含19项研究，涵盖28次情绪面孔干扰物与非面孔参照的比较。该亚组表现出高度异质性（I2 = 77.42%, 95% PI [?0.84, 0.54]）。同样，合并效应量表明两种条件间无显著差异（Hedges’ g = ?0.15, P = 0.072）。此外，两个亚组之间无显著差异（Q = 3.40, P = 0.065）。

关于参与者年龄，由于研究数量有限，年龄较大儿童、中年成年人和老年人被排除在分析之外。青少年亚组包含7项研究，涵盖9次情绪面孔干扰物与非情绪参照的比较。该亚组未显示异质性证据（I2 = 0.00%）。合并效应量表明两种条件间无显著差异（Hedges’ g = 0.04, P = 0.425）。年轻成年人亚组包含28项研究，涵盖34次情绪面孔干扰物与非情绪参照的比较。该亚组表现出高度异质性（I2 = 72.93%, 95% PI [?0.61, 0.45]）。同样，合并效应量表明两种条件间无显著差异（Hedges’ g = ?0.08, P = 0.199）。此外，两个亚组之间无显著差异（Q = 2.34, P = 0.126）。

关于WM任务难度，低认知负荷亚组包含26项研究，涵盖35次情绪面孔干扰物与非情绪参照的比较。该亚组表现出中度异质性（I2 = 61.68%, 95% PI [?0.48, 0.34]）。合并效应量表明两种条件间无显著差异（Hedges’ g = ?0.07, P = 0.104）。高认知负荷亚组包含14项研究，涵盖19次情绪面孔干扰物与非情绪参照的比较。该亚组也表现出中度异质性（I2 = 66.53%, 95% PI [?0.50, 0.50]）。同样，合并效应量表明两种条件间无显著差异（Hedges’ g = ?0.00, P = 0.961）。此外，两个亚组之间无显著差异（Q = 0.76, P = 0.383）。

任务范式和干扰物呈现模式的两项补充亚组分析显示，亚组内或亚组间均无统计学显著差异。

WM反应时的结果

异质性检验、整体效应量和发表偏倚

对纳入的27项研究（包含37次情绪面孔干扰物与非情绪参照的比较）进行了异质性检验。结果表明无异质性证据（Q = 20.02, df = 36, P = 0.986, I2 = 0.00%, Tau2 = 0.0000）。按发表年份降序排列的森林图显示整体效应量为0.03（t = 1.76, 95% CI [?0.00, 0.07], P = 0.087）。该结果表明情绪面孔干扰物与非情绪参照之间的WM反应时无统计学显著差异。个体比较的效应量围绕整体效应量对称分布，仅一次比较达到统计学显著性。

绘制了漏斗图，并进行了Begg's和Egger's检验以评估发表偏倚。漏斗图显示所有蓝点落在浅灰色边界内，并围绕红线对称分布。定量分析中，Begg's检验得出Kendall's得分为73.00，Z值为0.94，P值为0.346。Egger's检验报告系数为0.37，标准误为0.395，t值为0.93，P值为0.356。两项检验均未提供发表偏倚的统计学证据，因为P值超过了显著性阈值。

亚组分析

进行了亚组分析以探讨潜在调节因素对WM反应时的影响。程序与WM操作精确度所用相同，共进行了五项亚组分析。无论是亚组内分析（例如，负面面孔干扰物与非情绪参照之间的比较）还是亚组间分析（例如，负面面孔亚组与正面面孔亚组之间的比较）均未揭示任何统计学显著差异。

任务范式和干扰物呈现模式的两项补充亚组分析显示，亚组内或亚组间均无统计学显著差异。

讨论

尽管情绪面孔在认知加工中被广泛认为是显著刺激，但其作为干扰物对WM表现的实际影响仍无定论。此外，这种影响是否因面孔效价、情绪面孔类型和非情绪参照类型等因素而异尚不清楚。本元分析旨在通过比较健康参与者在情绪面孔干扰物和非情绪参照下的WM表现来澄清这些问题。共纳入38项研究，涵盖操作精确度的51次比较和反应时的37次比较，累计样本量1,713名参与者。我们的研究结果表明，与非情绪参照相比，情绪面孔干扰物对WM表现无显著影响，这体现在操作精确度（Hedges’ g = ?0.04）和反应时（Hedges’ g = 0.03）两方面。亚组分析进一步表明，面孔效价、情绪面孔类型、非情绪参照类型、参与者年龄和WM任务难度均未显著调节这两个结局指标。唯一的例外是恐惧面孔干扰物（与非情绪参照相比）对操作精确度有非常小但显著的负面影响（Hedges’ g = ?0.11），尽管敏感性分析表明该效应不稳定。总体而言，这些发现不支持我们最初的预测，即在情绪面孔干扰物下的WM表现会弱于非情绪参照下的表现，上述调节因素也对结果无显著影响。这一模式凸显了情绪相关加工与WM表现之间需要进一步整合。

本元分析表明，在实验室 settings 下，情绪面孔干扰物对WM表现无显著影响，暗示其在受控条件下的影响可能有限。尽管情绪面孔是早期发展的情绪非言语刺激，并且作为干扰物可以激活基本的神经和心理过程，但它们对健康个体WM表现的影响似乎有限。一种解释是，健康个体拥有足够的自上而下调节能力来抑制情绪刺激的干扰效应，特别是在任务需求适中且刺激得到良好控制的情况下，这在实验室 settings 中很典型。这一解释与认知控制理论一致，该理论提出前额叶皮层在执行任务期间调节情感干扰中起关键作用。然而，情绪面孔干扰物可能对具有特定情绪特质的个体产生显著影响。

在大多数纳入的研究中，目标刺激和干扰物属于不同类别，例如字母或位置 versus 面孔。只有少数研究使用面孔作为目标和干扰物，从而提供了对潜在内容 based 干扰的更直接检验。先前研究表明，当目标和干扰物共享相似特征时，WM中的干扰往往更强，尤其是涉及复杂刺激（如面孔或场景）时。一个相关的框架是偏向竞争模型，该模型假设多个刺激竞争有限的认知资源。当刺激共享重叠的神经表征（如相似的空间位置或特征）时，竞争可能尤其激烈。WM中的相关发现表明，记忆中的面孔表征可能受到相关但任务无关的面部信息加工的影响，并且知觉到的面孔可能干扰最近编码的面孔表征。综上所述，这些理论解释和实证发现表明，如果干扰物与目标内容相似，例如两者都是面孔，则会引起更大的WM干扰。未来的研究可以通过刻意操纵目标-干扰物相似性来进一步检验这种效应。

为了进一步探讨潜在调节因素对WM表现的影响，进行了亚组分析。这些分析表明，除恐惧面孔外，情绪面孔干扰物对WM表现无显著影响。恐惧面孔干扰物对操作精确度显示出非常小但显著的负面影响，尽管敏感性分析表明该效应对排除个体比较敏感。已知恐惧面孔会激活杏仁核，引发自下而上的注意力资源竞争。此外，与中性面孔相比，它们在事件相关电位中诱发出更大的面孔敏感N170和晚期正电位波幅。相比之下，愤怒面孔干扰物对WM表现无显著影响。尽管恐惧和愤怒面孔都传递威胁相关信息，但它们对注意力的影响不同。恐惧面孔表明存在模糊的外部危险，促使更广泛的注意力警觉和资源分配，而愤怒面孔则发出直接的社会威胁信号，可能引发更局部化的注意力集中。与这种区别一致，研究发现愤怒和恐惧面孔在时间知觉中通过不同的行为和ERP模式调动不同的注意机制。此外，恐惧面孔被证明比愤怒面孔被感知得更快。这些区别可能有助于解释为什么恐惧面孔显著干扰了WM表现，而愤怒面孔则没有。然而，鉴于观察到的效应量很小且在统计上不稳定，需要进一步调查。未来的研究应检验恐惧面孔的WM破坏潜力是否受到刺激强度和个体威胁敏感性差异等因素的调节。这些努力将有助于澄清恐惧面孔的独特影响在多大程度上反映了真实的认知脆弱性或研究间的方法学差异，从而推进对WM干扰中情绪特异性机制的理解。

基于面孔效价的分析表明，正面和负面面孔干扰物均未显著分散参与者的WM表现，且两个亚组之间未观察到显著差异。实验室 settings 中常用的正面刺激，如快乐面孔和愉快场景，被认为情绪重要性较低，难以引发显著的行为效应。此外，虽然在正面和中性条件之间未观察到表现差异，但这并不意味大脑在处理这两种刺激时采用了相同的神经机制。有可能为了抑制正面干扰物的影响，大脑需要调用额外的资源。尽管负面面孔具有更高的情绪重要性，但当干扰物由面部图像组成时，健康个体的认知调节可以有效地抵消其影响。关于非情绪参照类型，结果表明情绪面孔干扰物与中性面孔参照或非面孔参照之间的WM表现无显著差异。这一发现进一步支持了在实验室 settings 下呈现的情绪面孔干扰物对健康个体WM表现的影响有限的观点。亚组比较表明，尽管中性面孔本身具有注意力捕获特性，但仅此效应不足以显著损害WM表现。此外，虽然一些先前研究表明中性面孔往往被感知为负性，但中性面孔参照并未产生比非面孔参照更负面的影响。这可能是因为在实验室 settings 下，中性面孔未能引发强烈的情感反应，导致干扰物的注意力捕获减少，从而对WM资源分配的干扰最小。

基于参与者年龄的亚组分析显示，对于青少年和年轻成年人，情绪面孔干扰物与非情绪参照之间的WM表现均无显著差异，两个年龄组之间也无显著差异。然而，青春期作为大脑快速发育的关键时期，可能会增加认知和情绪控制过程对情绪面孔干扰物的脆弱性。这一发育阶段的特点是情绪相关的皮层下边缘系统早期成熟，而与认知控制相关的前额叶皮层相对较晚成熟。这种发育不平衡很可能增加情绪面孔分散注意力的风险。此外，青春期情绪和应激反应性增强可能使WM表现在暴露于情绪面孔干扰物时更加脆弱。尽管本研究未观察到情绪面孔对青少年的显著干扰效应，但此发育阶段的认知控制机制值得进一步研究，特别是考虑到仅有七项研究探讨了这一主题，