健康年轻成人中新颖与熟悉隐喻的神经关联：一项功能性近红外光谱研究

《Neuropsychologia》：The neural correlates of novel versus familiar metaphors in healthy young adults: A functional near-infrared spectroscopy study

　　

摘要 尽管经过广泛研究，隐喻处理的神经相关性仍有争议。对驱动隐喻激活的变量的理论和实验控制不佳——特别是新颖性和熟悉度这两个构念——可能是过去研究之间出现差异的原因。为解决这一问题，我们使用功能性近红外光谱（fNIRS）调查了 28 名无已知神经或精神疾病诊断的年轻成人中，神经激活如何随句子类型（隐喻句与字面句）和新颖性（全新短语与熟悉化短语）而变化。在双侧下额回三角部（IFGtri）、左侧下顶叶皮层、右侧下额回嘴部（RIFGop）和右侧角回（RAG）中，隐喻句的活动显著高于字面句。参与者此前未接触过的全新隐喻，在右侧下额回嘴部（RIFGop）和右侧中颞回（RMTG）内的效应显著更高（尽管较弱），与参与者在 fNIRS 实验前刚刚接触过的隐喻相比。预先接触过的、更熟悉的隐喻激活了比全新隐喻更广泛的区域网络，包括双侧中额回（MFG）、双侧下额回三角部（LIFGtri）和左侧中颞回（LMTG）。条件间反应时间差异越大，与隐喻句相对于字面句的左侧中额回（LMFG）活动越少相关，但这种效应的解释力较弱。综上所述，这些发现表明，隐喻——特别是全新隐喻——比其他短语类型（字面句、更熟悉的隐喻）更多地参与右半球皮层，但主要依赖于经典语言网络和领域一般性多重需求网络区域的分布式网络，这与当前的神经语用学框架一致。

引言 隐喻被认为是一种机制，允许人们向受众传达全新（尤其是抽象）的想法，使其在生命周期中对于学习和适应新情况至关重要（Di Paola 等，2020 年；Gentner，1983 年；Holyoak & Stamenkovi?，2018 年；Jamrozik 等，2016 年；Lakoff & Johnson，2008 年；Thibodeau & Boroditsky，2011 年）。认知语言学家认为隐喻是核心的组织结构，隐喻具有特别突出的文化作用：它们塑造反复出现的思维模式，并影响文化模型和社会规范的结构（K?vecses，2010 年）。也许这是因为隐喻在成人的日常语言中无处不在（Lakoff & Johnson，2008 年），发生率高达每 100 个词中出现 5 个隐喻（Bethard 等，2009 年）。它们的神经相关性已被广泛研究，但关于哪些大脑区域专门用于隐喻而不是其他类型的语言，特别是随着隐喻被学习和惯例化，仍存在争议。

在认知语言学中，隐喻理解通常被视为一种系统映射方法，涉及将源概念的语义集元素转移到目标概念的一个方面上以进行框架化。这种重新映射的结果塑造了解释者如何概念化和推理说话者的意图。从推理语用学（即关联理论）的视角来看，隐喻理解依赖于一般推理能力，这使得解释者能够从字面解释转移到符合说话者意图的语境适当解释（Bischetti 等，2024 年；Sperber & Wilson，1986 年）。从概念隐喻（Lakoff & Johnson，2008 年）的角度来看，这种方法更强调语义，该过程依赖于具身认知和共享的文化规范，因此在思想组织中起着重要作用。然而，概念隐喻与神经语用学解释是一致的且互补的，后者将隐喻视为基于语境的构建意义的典范（例如，Bambini & Resta，2012 年；Bischetti 等，2024 年；Tendahl & Gibbs，2008 年）。

例如，短语“法官是个杂耍者”（THE JUDGE IS A JUGGLER）利用杂耍来突出法官（目标）可能需要同时管理多项任务的方式。预期受众会抑制或放松杂耍者（源）的字面解释，即一个操纵多个物理物体的人，并推导出一个更抽象的解释，将诸如“同时”、“操纵”和“多个”等属性投射到法官的任务上。在概念隐喻和关联理论解释中，目标域和源域之间抽象联系的概念化是通过访问源概念预存的语义和经验知识，并有选择地映射或推断那些使话语成为说话者意图有用指南的方面来实现的（Bischetti 等，2024 年；K?vecses，2010 年；Lakoff & Johnson，2008 年；Sperber & Wilson，1986 年）。

正因为如此，关于隐喻神经基础的神认知理论传统上不仅关注语义映射中的半球差异，还关注大脑如何支持处理隐喻与字面语言产生的推理和整合的额外需求（Bambini 等，2011 年）。早期的神经心理学和神经影像学研究将这个问题主要框定为半球招募扩展的问题，询问隐喻和其他形式的非字面语言是否需要除左侧半球中涉及语义访问和组合处理区域之外的右侧半球区域的额外或优先支持。在这一传统中，Jung-Beeman 的粗糙语义编码理论（Beeman，1998 年；Beeman 等，1994 年；Jung-Beeman，2005 年）提出，左半球区域专门处理中心词义和映射密切相关概念（即精细编码）——这通常在字面句处理期间就足够了。相反，假设右半球支持更广泛的、外围或替代词义和遥远相关概念的粗糙编码，这对于理解者必须考虑非字面、弱关联解释（如在许多隐喻中）时特别有用。因此，根据粗糙语义编码理论，字面语言刺激应该比其右半球同源区域更多地招募左半球语义网络区域，而隐喻语言应该优先参与右半球区域，以支持隐喻解释所需的更广泛的语义和推理搜索空间。

先前神经影像研究的系统综述和荟萃分析为半球间的功能差异提供了一些依据，但总体上支持隐喻处理的更双侧和网络化观点。较旧的荟萃分析研究（Bohrn 等，2012 年；Rapp 等，2012 年；Reyes-Aguilar 等，2018 年；Yang，2014 年），比较了大约 15-16 项研究中隐喻与字面刺激的反应，报告隐喻在右侧下额回（RIFG）（布罗德曼区 [BAs] 44、45 和 47）和右侧前后上颞（RSTG）和中颞（RMTG）回（BA 21 和 22）的部分有更高激活，而在相反对比（字面 > 隐喻）中几乎没有或没有看到右半球激活（参见 Bohrn 等，2012 年）。这些发现最初被认为与粗糙编码解释一致，与右半球在隐喻或非字面理解中起特殊作用的观点一致。然而，在最近一项 30 项研究的荟萃分析中，Huang 等（2023 年）没有发现任何右半球区域被隐喻显著激活得比字面刺激更多，这质疑了右半球专业化主张的强版本。

值得注意的是，在所有这些荟萃分析中，隐喻（相对于字面刺激）持续参与一个扩展的左侧颞顶区域网络以及几个左侧内侧和皮层下结构（例如，内侧前额叶皮层 [mPFC]、前扣带回 [ACC]），但具体区域因研究而异。例如，Bohrn 等（2012 年）、Yang（2014 年）和 Huang 等（2023 年）报告隐喻刺激相对于字面刺激在左侧下额回，眶部（LIFGorb）和三角部（LIFGtri）有更高活动，而 Rapp 等（2012 年）仅在 LIFGorb 观察到隐喻 > 字面激活，Reyes-Aguilar 等（2018 年）报告在 LIFGtri 和 LIFG，嘴部（LIFGop）有更后部的激活。类似地，较旧的综述（Bohrn 等，2012 年；Rapp 等，2012 年；Yang，2014 年）发现隐喻相关激活在前部和后部颞叶区域均更高，而较新的荟萃分析结果表明隐喻 - 字面差异主要在后部颞叶皮层，具体在 Reyes-Aguilar 等（2018 年）中的左侧后部上颞回（LpSTG）和后部中颞回（LpMTG）以及 Huang 等（2023 年）中延伸至左侧后部颞下回（LpITG）的 LpMTG。综上所述，这些发现支持了更近期的观点，即将隐喻理解视为源于协调的双侧颞顶 - 内侧网络，该网络支持语义访问和更高阶的需求（例如，推理、整合和监控），这与注意说话者意图的非字面意义的必要性一致。

比较所有类型隐喻与字面短语的广泛对比没有考虑到隐喻的两个相关方面，这两个方面得到了最广泛的研究：熟悉度和惯例化（Koller 等，2022 年）。隐喻职业生涯模型认为，全新隐喻最初被理解为类比，但在反复接触后，隐喻变得惯例化，并作为一种类别（即语义）陈述发挥作用（Bowdle & Gentner，2005 年；Gentner & Bowdle，2008 年）。隐喻的惯例化可以发展到其隐喻性质丧失，变得完全词汇化，与字面语言无法区分（Schmidt 等，2010 年）。分级突显假设（Giora，1997 年，2003 年；Giora 等，2000 年）提出，当隐喻变得惯例化时，其隐喻意义成为最突显的解释，并且突显性——而非隐喻性本身——决定了隐喻处理期间语义映射的半球偏侧性。粗糙语义编码理论和分级突显假设都同意，字面语言主要在左半球内处理，而右半球更善于处理全新、隐喻性语言。然而，虽然粗糙语义编码理论提出右半球在处理惯例化隐喻中比左半球起更大作用，分级突显假设将惯例化隐喻处理归因于左半球。

与分级突显假设更一致的是，先前的荟萃分析表明，只有少数左半球区域被熟悉（或惯例化）隐喻激活得比全新隐喻更多。具体而言，使用效应量符号差异映射，Bohrn 等（2012 年）发现熟悉/惯例化隐喻比全新隐喻更多地招募了 LIFGorb（BA47）、LMTG（BA 21）和左丘脑。最近，Huang 等（2023 年）报告说，惯例化隐喻相对于全新隐喻的对比激活可能性估计（ALE）分析在左侧颞横回（BA 41）和左侧岛叶内产生了激活体素。全新隐喻相对于熟悉/惯例化隐喻的分析呈现出略显复杂的情况。同样采用效应量符号差异映射，Bohrn 等（2012 年）发现在右侧岛叶延伸至 RIFGtri（BA 45）和右侧背侧 ACC（dACC，BA 32）中，全新隐喻相对于熟悉/惯例化隐喻有更大激活，但在几个左半球区域也有激活，包括 LpITG（BA 37）延伸至 LpMTG（BA 21）、LMFG（BA 46）扩散至 LIFGop（BA 44）以及左侧海马旁回皮层（BA 36）内的峰值。在 Rapp 等（2012 年）中，对全新、非突显相对于突显、非字面刺激的 ALE 分析导致激活主要集中在左和右半球额叶区域，包括双侧中额回（MFG，BA 46），RMFG 内活动峰值最高，LIFGtri（BA 45），延伸至右侧岛叶的 RIFGorb（BA 47），以及右侧额上回（RSFG；BA 8）。使用全新隐喻相对于惯例化隐喻的独立 ALE，Huang 等（2023 年）在 RIFGtri（BA 45）和左侧内侧额回（BA 6）内发现激活，但他们的对比 ALE 导致了不同的激活模式，具体在双侧 SFG（左 BA 6，右 BA 8）和 LMFG（BA 46）内峰值激活。

尽管这些研究之间存在一些细微差异，但集体的荟萃分析结果表明，与熟悉/惯例化刺激相比，处理全新隐喻需要更大程度地依赖双侧额叶区域，这一发现既不能被粗糙语义编码理论也不能被分级突显假设解释。这种模式与提议一致，即全新隐喻招募一个扩展的网络，包括经典双侧外侧裂周围语言系统之外的区域（例如，Bambini 等，2011 年；Desai 等，2011 年）。此外，虽然这些额叶区域中的一些（IFG，mPFC）通常被认为是核心语义网络的一部分——涉及受控检索和选择过程——但其他区域（如 dACC、岛叶、SFG 和喙部 MFG）则不是（Hodgson 等，2021 年；Jackson，2021 年；Noonan 等，2013 年）。相反，这些区域传统上被包括在多重需求（MD）网络中，这是大脑中涉及领域一般性非语言过程的部位，当处理需求增加时，对其他网络施加自上而下的控制（Duncan，2010 年；Fedorenko 等，2011 年，2013 年；Fedorenko & Thompson-Schill，2014 年）。

从神经语用学的角度来看，对新颖隐喻募集更多的 MD（多需求）区域可能标志着对注意力和执行控制需求的增加，这可能与涉及推断说话者意图以及在非字面意义构建过程中整合上下文信息的心理理论系统的相互作用同时发生（Bambini et al., 2011; Bischetti et al., 2024; Bosco et al., 2017; Hauptman et al., 2023）。在这方面，Schmidt 和 Seger (2009) 认为，驱动隐喻处理的另一个变量是任务难度，不熟悉/非常规化的隐喻比常规化的隐喻更难处理。虽然 Schmidt 和 Seger (2009) 的论点围绕着右半球在处理困难刺激中的作用，但如果任务难度是造成这些类型隐喻处理差异的主要驱动因素，那么对于新颖隐喻与熟悉/常规隐喻的对比，或许应该观察到两个半球中 MD 区域的激活。Koller 等人 (2022) 总结了隐喻研究的另一个重要考量，他们系统回顾了以往关于隐喻语言神经影像学研究的研究方法，发现各研究在“熟悉度”和“常规性”的操作定义和调查上存在巨大的不一致。他们发现，33 项研究中有 19 项的作者是交替使用“熟悉度”和“常规性”的，而三篇论文的作者也将这些术语与“显著性”一词同义使用。将熟悉度等同于常规性的 15 项研究的作者，根据参与者报告的主观个人级别熟悉度来定义该构念——Koller 等人 (2022) 认为这与现有文献中的“熟悉度”最为吻合 (Titone & Connine, 1994)——而不是根据短语在日常语言中的固化程度来定义，这一定义更接近于“常规性”。换句话说，在特定文化内，所有常规隐喻都是高度熟悉的，但并非所有具有一定熟悉度的隐喻都是常规的。相关地，Koller 等人 (2022) 指出，“新颖”隐喻通常与熟悉隐喻和常规隐喻并置——这与我们上述总结一致——然而，大多数研究者（在 25 项研究中的 16 项中）将“新颖”刺激定义为参与者报告的主观熟悉度较低的刺激，而其他论文则没有提供操作定义。Koller 等人 (2022) 还强调，虽然这些变量通常沿连续体测量（例如通过李克特量表的参与者评分），但在神经影像分析中通常被二元化。因此，这些术语的模糊化导致了关于隐喻神经相关性的混乱图景。

Cardillo 等人 (2012) 采用巧妙的设计，通过进行一项研究避开了这些问题，在该研究中，他们在参与者完成 fMRI 扫描之前操纵了他们与一组完全新颖隐喻的熟悉程度。在这项研究中，120 个隐喻被分为三组，其中两组在扫描仪外作为预暴露范式的一部分展示给参与者。参与者看到第一组隐喻五次，第二组两次。第三组隐喻被保留为完全新颖，参与者在完成 fMRI 任务之前没有看到它们。Cardillo 及其同事 (2012) 发现，随着隐喻刺激的新颖性增加，双侧 IFGtri、LpMTG 和右侧后外侧枕回中的激活也增加了。LIFGtri 和 LpMTG 被认为是语义控制网络内的关键枢纽 (Jackson, 2021; Noonan et al., 2013)，而后外侧枕回已被牵涉到语义整合中，当任务需要将信息从视觉区域前馈到颞叶皮层以进行语义访问时 (Binder et al., 2009)。虽然 Cardillo 等人 (2012) 提供了关于隐喻生涯的重要证据，但研究结果不能用于分离隐喻性效应与新颖性/熟悉度的效应，因为所有刺激都是隐喻且新颖程度不同。

因此，在本研究中，我们扩展了 Cardillo 等人 (2012) 使用的范式，包含字面句子，以测试关于左半球语义区域、这些区域的右半球同源区域以及 MD 网络内区域如何随着句子类型（即隐喻与字面）和新颖性（即完全新颖与有点熟悉/预暴露）变化而募集的假设。神经影像数据使用功能性近红外光谱 (fNIRS) 收集，这是一种灵活、相对廉价的技术，能够以比 fMRI 更高的时间分辨率测量大脑皮层激活。因此，fNIRS 可能非常适合捕捉隐喻处理期间区域募集的时间差异，同时也帮助解决迄今为止隐喻 fMRI 研究中小样本量的特征（引用元分析的平均 n = 15-16; Bohrn et al., 2012; Huang et al., 2023; Rapp et al., 2012; Reyes-Aguilar et al., 2018; Yang, 2014）。然而，迄今为止该方法在隐喻研究中的应用非常少（即 Koller 等人 (2022) 中 116 篇论文里仅有一篇）。我们的研究问题如下：
•在没有已知神经或精神疾病诊断的年轻人中，a) 隐喻与字面句子的神经相关性有何差异，以及 b) 新颖隐喻与熟悉隐喻的神经相关性有何差异？与前人元分析发现一致 (Bohrn et al., 2012; Huang et al., 2023; Rapp et al., 2012; Yang, 2014)，我们假设在所有参与者中，隐喻比字面句子更大程度地募集左半球核心语言区域（IFG、MTG、ITG、下顶叶皮层）、其右半球同源区域以及传统上与语言处理无关的 MD 网络区域（双侧 MFG 和 SFG）。与 Cardillo 等人 (2012) 一致，我们还预测，相对于较熟悉的隐喻，涉及语义控制的大脑区域（即双侧 IFGtri 和 LpMTG）的激活对于新颖隐喻会更大。
•感兴趣条件（即隐喻 > 字面句子，新颖 > 熟悉隐喻）之间任务表现的差异与大脑活动之间有何关联？鉴于本研究中包含的所有隐喻都在某种程度上是新颖的，我们预测，隐喻与字面句子以及新颖与较熟悉隐喻之间的反应时间差异将与右半球语义区域（根据粗语义编码理论 (Jung-Beeman, 2005) 和分级显著性假设 (Giora, 1997)）或 MD 区域（如果任务难度是造成条件差异的主要驱动因素 (Duncan, 2010; Fedorenko & Thompson-Schill, 2014)）的激活相关。

章节片段
参与者：为了有资格参与，个人需要：1) 为 18 至 30 岁之间的成年人，2) 无神经系统疾病或重大精神障碍病史（如精神分裂症、双相情感障碍、重度抑郁症），3) 以英语为母语，4) 在简易精神状态检查 (Folstein et al., 1983) 上得分高于教育截断值，以及 5) 具有正常或矫正至正常的视力和听力。参与者还需要至少有 75% 的

结果。在整个样本中，平均有 1.6% (SD = 3.3%) 的远距离通道被修剪。在 28 名参与者中有 19 名参与者没有修剪通道，而数据噪声最大的参与者有 6 个修剪通道（共 44 个）。保留通道的数据被压缩至感兴趣区 (ROIs)。修剪通道导致的缺失值使得五名参与者缺失一个 (n = 4) 或两个 (n = 1) ROI。参见补充表 3 以获取按 ROI 划分的每位受试者修剪通道列表。

讨论。本研究解决了关于新颖性如何塑造隐喻处理期间大脑网络募集的未解问题。使用 fNIRS，我们旨在通过描述隐喻与字面句子处理在何时何地神经募集不同来整合语义和神经语用理论。我们发现，与字面句子相比，隐喻在几个额顶区域中的激活显著更大——左半球内的条件差异大于右

结论。隐喻是理解、解释和讨论新颖体验的深刻方式，使它们成为人类社会文化功能和社会文化进化的重要组成部分 (Lakoff, 2014)。我们的结果符合来自神经语用学和隐喻生涯的现有神经学解释，这些解释将隐喻理解视为由包括额叶、颞叶和顶叶区域的分布式双半球网络支持。了解需要哪些额外的神经资源

CRediT 作者贡献声明
Natalie Gilmore: 写作 – 回顾与编辑，方法论，调查。Anna Schwartz: 写作 – 初稿，可视化，方法论，调查，形式分析，数据整理，概念化。Erin L Meier: 写作 – 初稿，可视化，监督，项目管理，方法论，调查，资金获取，形式分析，数据整理

未引用参考文献
Chung et al., 2013; Nash and Varadhan, 2011.

科学写作和图形中生成式人工智能的声明
在准备本工作期间，高级作者 (E.M.) 使用 ChatGPT-5.2 来识别和纠正用于指定统计模型和生成图形的 R 代码中的错误。这种方法用于代替使用其他在线资源。使用该工具后，高级作者根据需要回顾和编辑了建议的代码；作者对出版文章的内容承担全部责任。没有使用生成式人工智能或人工智能辅助技术来生成任何

资金来源
本研究部分得到美国国立卫生研究院/国立聋病和其他交流障碍研究所 (NIH/NIDCD) [资助 R21DC020546, PI: Meier] 的支持。

利益冲突声明
作者没有需要声明的竞争利益。

致谢
我们向失语症网络 (TAN) 实验室的其他成员表示感谢，他们协助了参与者招募、测试和 fNIRS 数据收集环节。我们也感谢参与者花费时间完成研究程序。

Anna Schwartz|Natalie M. Gilmore|Erin L. Meier
波士顿，马萨诸塞州，美国东北大学沟通科学与障碍系