符号性等级标签在 hippocampal-entorhinal 系统中构建社会认知地图的空间编码机制

本研究通过fMRI技术探究了 explicit symbolic ranks（显式符号等级）如何通过 hippocampal-entorhinal system（海马-内嗅皮层系统）的空间编码机制构建二维社会认知地图。研究人员设计为期三天的行为训练与神经影像实验，发现海马区编码个体间欧氏距离（Euclidean distances），而内嗅皮层呈现六边形网格样模式（hexadirectional grid-like pattern），证明符号信息可独立于人际互动快速搭建抽象社会推理的空间框架，为社交认知神经科学及人工智能的层级决策提供新见解。

　　

在现实社交场景中，人们常依赖职称、绩效评分等符号性标签（symbolic rank labels）快速判断他人社会地位，但这类抽象标签如何在大脑中形成结构化认知地图仍不明确。传统研究认为社会层级表征需通过反复人际互动逐步构建，而中国科学院合肥物质科学研究院（Hefei Institutes of Physical Science, Chinese Academy of Sciences）的研究团队发现，即使脱离直接互动，显式学习的符号标签仍能触发空间导航神经机制的"跨域迁移"。这项发表于《NeuroImage》的研究揭示了 hippocampal-entorhinal system（海马-内嗅皮层系统）如何将道德（morality）与能力（competence）两个正交社会维度转化为空间化的认知地图。

研究团队采用多模态实验设计：通过三阶段实验（基线评估-行为训练-决策任务）结合fMRI扫描，运用表征相似性分析（RSA）和网格编码分析（grid-RSA）解码神经表征模式。24名受试者学习16张面孔在道德与能力维度的等级标签后，完成招聘决策任务和自由空间排布任务，同时采集其脑活动数据。

3.1 行为结果显示，社会距离越大，决策速度与准确性越高，证实受试者依赖内部空间化表征。3.2 神经影像结果揭示：海马体（HC）编码个体间的欧氏距离（Euclidean distances），其表征相似性与二维社会空间的实际距离显著相关（τ_A=0.064±0.014，p_FWE<0.05），且学习后该效应显著增强（Z=2.77）。3.3 内嗅皮层（EC）分析发现独特的六边形网格编码（6-fold periodicity），在道德-能力二维空间中呈现方向选择性激活（t(23)=3.445, p=0.008），且该效应仅出现在学习后。

4.1 海马距离编码的灵活性体现在任务依赖性：单维度任务中偏向一维编码，而混合维度任务转为二维整合，反映认知地图的动态重构。4.2 内嗅皮层方向编码与经典空间导航研究一致，其网格信号（grid signal）可能为社会向量计算提供基础。研究还发现顶下小叶（IPL）等皮层区域共同参与空间化社会表征，构成分布式网络。

这项研究首次证明符号性社会信息可直接激活空间导航神经机制，突破传统"渐进式学习"理论的局限。其意义在于：为文化情境下的快速社会判断提供神经依据；启发人工智能系统设计——通过模拟 hippocampal-entorhinal 系统的空间编码策略，可提升AI在复杂社会层级中的推理能力。未来研究可探索跨文化差异及工作记忆中的动态地图构建机制。