被操控的记忆

控制不想要的记忆的能力对于情绪调节和保持心理健康至关重要。之前的证据表明，抑制提取（suppressing retrieval），即启动执行控制机制以防止不需要的记忆进入意识，可以引起遗忘，称为抑制诱导遗忘（supression-induced forgetting,SIF）。由于这些执行机制涉及多种心理操作，我们假设SIF的功效可能受到个人认知控制能力的限制。在此，我们测试了这一假设。根据参与者的认知控制能力（cognitive control ability, CCC，由反向掩蔽多数功能任务估计）的中位数将其分配到两组，并在记录电生理信号的情况下进行思考/不思考任务。结果显示，SIF效应只在高CCC组观察到，而在低CCC组则没有。因此，在高CCC组中，反复的抑制尝试也导致了入侵性思维的陡然减少。此外，ERP分析显示，在无思考条件下，高CCC组与回忆相关的晚期顶叶积极性（LPP）有所下降。调解分析显示，侵入性记忆的减少调解了CCC对SIF的影响。这些发现表明，抑制记忆提取可以减少不想要的记忆的痕迹，使它们的干扰性降低，更难回忆。更重要的是，成功的SIF受到认知控制能力的制约，而认知控制能力可能被用来确保抑制过程中多种认知过程的协调。

有些不愉快的记忆我们宁愿忘记，例如，为了减少创伤性记忆造成的情绪困扰，个体需要有意识地控制自己的记忆。已有研究发现，人们往往能够控制自己的记忆，即使是直接面对提醒，这被称为检索抑制。抑制不想要的记忆的恢复被认为是心理健康的关键能力。但并非所有人都能抑制自己的记忆，许多研究表明，控制记忆和思考的缺陷是某些心理障碍的核心。为什么人们抑制记忆提取的能力不同？决定这种差异的关键因素是什么？找出这些问题的答案将有助于有效管理长期记忆，维持心理健康，特别是更好地干预以入侵性思考和记忆为特征的心理障碍。

实验室中的检索抑制通常使用思考/不思考（TNT）任务进行研究。在这个任务中，被试学习一系列线索-目标对，如单词对，然后向他们呈现学习对中的线索，并要求他们回忆与线索对应的目标词（思考条件）或避免回忆目标词（无思考条件）。充分的证据表明，与“基线（自然衰退）”相比，“不思考”操作导致目标词的回忆更差，这被称为“抑制诱导遗忘”。SIF效应被认为是由抑制控制过程引起的，该过程会破坏不需要的记忆的可用性，随后使其无法回忆。最近的神经影像学研究表明，“不思考”涉及与认知控制相关的脑区，即右背外侧前额叶皮质（DLPFC）和背侧前扣带回皮质（dACC）。DLPFC激活增加与海马（HC）和感觉加工区的活动减少相关，这种相关性可以预测后来的遗忘。最近的一项研究发现，dACC根据不同的认知控制需求动态调节抑制控制。一方面，当看到不想要的记忆的提醒时，dACC触发一个主动控制，以防止它们进入意识。另一方面，dACC参与检测不想要的内容的出现，这通过DLPFC-HC途径放大了自上而下的抑制控制，以抵消入侵并将其从脑海中清除。因此，有效的提取抑制和成功的入侵消除可能取决于一个人认知控制的完整性。

认知控制是指有利于当前目标的心理资源的灵活分配的能力。较好的认知控制使个体能够在不确定性条件下协调心理操作，从而可以选择重要信息并将其优先考虑到意识中。研究发现，认知控制与许多高级认知过程相关，如注意力、思考、决策和运动抑制。但是，很明显，认知控制中的心理操作存在能力限制。最近，研究在直接量化认知控制能力方面取得了进展。根据信息论，信道容量是保证准确性的最大传输速率。在此框架中，通过后向掩蔽多数功能任务（MFT-M），可以基于认知控制的信息率和响应准确性之间的关系来估计认知控制能力。认知控制能力（CCC，以比特/秒为单位，bps）是个人认知控制的直接量化，是指一个人一次可以可靠地做出二元决策的上限。健康年轻成年人的CCC范围为1至5个基点，平均水平为3至4个基点。理论上，具有高CCC的个体可以在有限的时间内更准确、更有效地执行心理操作，从而在涉及多个心理操作步骤的任务中获得更好的表现。

先前的研究间接揭示了认知控制和SIF之间的相关。例如，Noreen和de Fockert（2017）使用TNT任务和改进的n-back任务研究了操纵认知负荷对抑制的影响。他们发现，被试在高工作记忆负荷下的SIF水平低于低工作记忆负荷。随后，Nareen等人（2020）揭示，抑郁对受损SIF的影响部分由其对工作记忆功能的影响来解释。这些发现说明了成功的SIF需要认知控制。但是，缺乏关于认知控制的个体差异如何影响SIF的直接证据。先前的研究结果表明，抑制不想要的记忆的提取是一项复杂的任务，需要控制和调节一系列过程，包括线索信息的选择性注意、入侵检测、冲突监控、克服干扰、对任何想法的全局抑制等。对于CCC高的人群，这些控制过程有望得到更好的协调。因此，我们提出假设，即SIF的效能可能受到个体认知控制能力的制约。

为了验证这一假设，我们研究了不同的CCC对SIF的影响，并使用事件相关电位（ERP）来阐明其时间影响。先前使用TNT任务的ERP研究已经确定了几个与抑制相关的ERP成分。一致的发现是，与思考试次相比，无思考试次在400-800毫秒窗口下的晚期顶叶正成分（LPP）降低。学习项目的LPP效应比新项目更积极，也称为旧/新效应或检索成功效应。因此，在无思考试次期间，LPP降低意味着可以通过抑制检索尝试来避免回忆。此外，在无思考试次中发现，在额叶中央区域300–500毫秒窗口处，FN400组件出现负偏转。Dutra等人（2019）系统地回顾了12项关于记忆提取抑制的ERP研究，发现在提取抑制期间更大的FN400偏移预测更大的SIF，更少的痛苦入侵性记忆。这种效应被认为与运动停止任务中报告的N2相似，这反映了认知控制的参与。此外，更积极的正面慢波（FSW）已被证明与调节（即减少）不需要记忆相关，以促进有意回忆。最后，提示开始后约200ms达到峰值的P2效应被认为与检索尝试相关。这种效应在思考条件下大于无思考条件下。

总之，本研究的目标是探索认知控制能力对抑制诱导遗忘、与抑制相关的ERP和入侵性记忆的影响。我们首先使用MFT-M任务来评估被试的CCC，然后进行适应性TNT任务，并记录ERP。我们要求被试报告与所呈现线索相关的记忆是否在TNT任务的每次试次后进入意识。进入意识的审判被视为“入侵性审判”。我们预计CCC越高的被试会表现出更多的SIF（假设1）。基于Watkins详细阐述的控制理论（Watkins，2008），认知控制障碍将导致难以调节当前思考。因此，我们预计较高的CCC将预测口头报告入侵的下降（假设2）。最后，我们预测，在无思考试次中，较高的CCC将导致FN400的更大下降和更弱的顶叶新旧效应（假设3）。

方法

被试

49名被试（23名女性，年龄18-28岁，M=22.9，SD=2.11）参加了实验。他们都是右利手，母语是汉语，视力正常或矫正至正常，没有精神障碍史。由于有效试次数量不足（<17），7名被试的数据被排除在外。剩下的42名被试被分成两组，以认知控制能力的中位数为分界点：21人属于高认知控制能力组（H_CCC，MH_CCC=4.30位/秒，SD=0.32），21人属于低认知控制能力组（L_CCCc，ML_CCcC=3.52位/秒。没有使用统计方法来预先确定本实验的样本量，这与其他地方报道的类似。CCC的独立样本t检验表明，两组之间存在显著差异（t(40) = -7.925，p < 0.001）。要求被试在实验期之前不要服用精神刺激剂、药物或酒精。

步骤

认知控制能力的测量

使用MFT-M测量每个被试的CCC。在每个试次中（图1），在固定0-500毫秒后，五个箭头同时出现在8个可能的位置。每个箭头在视角上延伸0.37°，指向左或右。八个位置排列成八角形，距固定点约 1.5°，在每个位置显示500毫秒的掩码，然后固定0-1750毫秒（取决于箭头的显示时间）。响应窗口从这些箭头的呈现开始，持续时间最长为2500毫秒。要求被试尽可能快速准确地判断主箭头的方向，同时努力确保准确性。例如，当三个箭头指向右侧，两个箭头指向左侧时，正确答案应该是“右侧”。如果无法识别，则要求他们在响应窗口内进行猜测。响应之后是750毫秒的反馈。在每个试次结束时显示1250-1750毫秒的可变时间段内的固定，以确保所有试次的持续时间总共为5000毫秒。

该任务中的认知负荷以信息率测量，并通过改变一致性（3个水平）和暴露时间（ET，4个水平）进行参数化操作。这些箭头的ET为250、500、1000或2000毫秒，一致性指的是指向多数方向和少数方向的箭头的比率（5:0、4:1或3:2）。该任务由随机顺序的12个block（每个ET 3个块）组成。每个block包括36个具有相同ET的试次（每个一致性水平12个试次）。这些block的顺序和每个block内的试次都是随机的。在开始和结束时进行了3000毫秒的固定。这项任务共进行了432次试次，耗时40分钟。根据认知负荷水平和反应准确性，使用模型拟合来估计每个被试的CCC。有关这些的详细信息可在先前的研究中找到（Wu et al.，2016，见https://github.com/TingtingWu222/CCC用于MFT-M的E-prime程序和用于CCC估计的Matlab脚本）。

图1

思考/不思考任务（TNT）

在MFT-M任务之后，被试开始做TNT任务。刺激包括60个语义弱相关的两个汉字词对（如“PORT-SURFACE”）和16个额外的两个字符词。词语的选择基于文献（Zhu et al., 2016）。48个词对被随机分配到三组不同条件：思考、不思考和基线，12个词对用作练习刺激。单词集的分配在实验条件和被试之间是平衡的。词频、笔画数和熟悉度在词对集之间匹配。在TNT任务期间，16个单字被用作EEG实验的填充刺激。

TNT任务包括三个阶段（学习、TNT任务和测试）。学习阶段分为三个子阶段（演示、测试反馈和标准测试）。在这三个阶段中，脑电信号仅记录在TNT阶段。在所有阶段中，刺激呈现之前在黑屏上有一个固定的十字，持续1000毫秒。实验刺激的呈现和被试反应的记录使用Psycoolbox软件包（MatLab）编程。

在初始呈现阶段，60个词对以随机顺序在黑色背景上以白色呈现3000毫秒（刺激间隔（ISI）：500毫秒）。被试被要求在这两个词之间建立关联，以便他们在稍后给出左手词（提示词）时能够回忆起右手词（匹配的目标词）。此外，16个单字依次出现在屏幕左侧，作为TNT阶段的填充刺激。之后，进行了反馈测试。提示词被呈现了3000毫秒。被试被要求在看到提示后回忆相应的目标词。他们还被告知，如果他们能想到目标词，就按“N”键；如果他们想不到目标词，或者不确定自己的记忆，就按下“M”键。在500毫秒的ISI之后，相应的目标单词被显示1000毫秒。以自适应方式重复带有反馈的回忆测试，直到被试报告记住了所有单词对。最后，实现了无反馈的标准测试。每个线索以随机顺序呈现3000毫秒（ISI:1000毫秒），被试被要求在计算机中输入相应的目标词。如果被试在标准测试中记住了90%以上的单词对，则允许他们继续进行后续阶段。

TNT相的试次图如图2A所示。该阶段分为8个块，在此阶段记录EEG信号。每个block包括48个线索词，16个用于思考和不思考条件，16个作为填充刺激。每个提示在屏幕中央以绿色（思考试次）、红色（无思考试次）或黄色（填充试次）显示3000毫秒。当提示显示为绿色时，任务是尽快回忆相关的目标词，并记住它，直到提示消失。当提示呈现为红色时，任务是避免思考相关的目标词，同时保持对提示词的注意力，直到其消失。此外，被试被要求不要用任何其他分散注意力的想法或图像替换目标词，而只是阻止自己检索目标词。此外，当黄色提示出现时，任务是阅读单词并注意它，直到它消失。在每个试次后，被试通过按键在1到3的范围内（从未、短暂、经常）对他们想到相关目标的程度进行评分。这些键在被试的左手和右手之间保持平衡（左：从不S，短暂D，经常F；右：从不J，短暂K，经常L）。黄色单词没有关联的目标单词，因此我们要求被试报告除了提示之外的其他想法的发生情况。为了确保被试完全理解这些说明，在 TNT 阶段之前使用12个填充物进行了结构化反馈访谈的练习（与Wang et al.，2019相同）。

在最后的测试阶段，进行了令人惊讶的线索测试，这与学习阶段的标准测试相同。所有先前学习的线索词都以随机顺序呈现。被试被要求回忆每个线索对应的目标词，并将其输入计算机。

结果

行为结果

在标准检验中，高CCC组的平均正确率为92.5%，低CCC组为91.8%（配对t检验，无显著差异）。两组之间的初始记忆强度没有差异。

思考/不思考任务期间的入侵

首先，我们确定入侵是否发生在TNT阶段，以及它们如何受到重复和CCC的影响。由于我们关注提取抑制期间的入侵，因此仅涵盖了无思考条件下的入侵。根据文献，“简短”和“经常”响应被视为入侵，而“从不”响应被编码为非入侵（Levy and Anderson，2012）。使用入侵总数作为分子，以每个block的无思考试次总数作为分母，结果就是入侵性记忆的频率。实验中有8个block。在高CCC组和低CCC组中，入侵率随着抑制检索的反复努力而下降，虽然在高CCC组中下降更大（表1，图2B）。

表1

图1

为了进一步确定重复阶段对入侵的影响，我们将8个block分为早期和晚期。将前四个block的数据平均为早期入侵式记忆的频率，将后四个block数据平均为晚期入侵式记忆频率（表2）。我们进行了一次2（组：低CCC组与高CCC组）×2（阶段：早期与晚期）重复测量方差分析，显示了阶段存在显著的主效应（F(1, 40)=43.39，p<0.001，=0.52），组别存在显著主效应（F(2, 40) =4.50，p=.040，=0.10）。组和阶段之间的相互作用显著（图2C）（F(1, 40) =5.78，p=0.021，=0.13）。随后的成对比较显示，在早期阶段，两组的入侵差异不显著（MD=0.016，p=0.776）；但是，对于晚期，两组的入侵差异显著（MD=0.150，p<0.001）。这些结果表明，入侵率随着抑制努力而下降，CCC可以缓和这种下降。在高CCC组中，入侵率比低CCC组下降更多。

表2

最终测试中的记忆表现

接下来，我们检查了回忆测试中的记忆表现是否受到思考/不思考任务和CCC中抑制的影响（表2）。我们进行了2（组：高CCC组vs低CCC组）×3（条件：思考vs无思考vs基线）双因素重复测量方差分析（图2D）。重复先前的研究，结果显示条件的主效应显著（F(2, 80)=3.85，p=.025，=0.09）。无思考条件下的回忆准确率低于基线条件（MD = -0.05，t(41) =-2.44，p=.044）。在无思考条件与思考条件以及基线条件与思考状态之间的回忆准确率没有显著差异（p=.096, p=.999）。

此外，方差分析显示组和条件之间存在显著的交互作用，F（2，80）=4.73，p=.011，=0.11。高CCC组（Bonferroni）的事后比较显示，与基线条件相比，无思考条件下的召回准确率显著降低，MD=.09，t（20）=3.40，p=.005。思考状态与行为基线、思考状态与无思考状态之间的比较无显著差异（ps>0.05）。低CCC组的事后比较（Bonferroni）表明，行为基线条件、思考条件和无思考条件的回忆准确率之间没有显著差异（ps>0.05，图2B）。结果表明，高CCC组存在可靠的抑制诱导遗忘效应。但是，对于低CCC组，未发现这种效应。

CCC、入侵减少和SIF之间的关系

为了减少个体差异的影响，我们控制了基线条件的召回率和第一个block的入侵率。具体而言，我们通过从基线条件的回忆率中减去无思考条件的回忆比率，然后将差异除以基线回忆率（以控制基线中的个体差异），来计算SIF指数。然后，我们从第八个块的入侵率中减去第一个块的入侵率，并将差值除以第一个块（以控制第一个block期间入侵的个体差异）。与之前的结果一致，我们发现入侵减少与SIF之间存在显著相关（r=0.418[0.174,0.649]，p=0.006）。此外，CCC与入侵减少之间的相关也很显著（r=0.326[0.007,0.589]，p=0.035）。CCC和SIF之间的相关略微显著（图3；r=0.368[-0.050,0.697]，p=.017）。但是，CCC与未调整SIF（基线减去无思考）之间的相关显著（r=0.666[0.420,0.857]，p<0.001）。这些发现表明，较高的CCC可以预测在重复提取抑制尝试期间记忆入侵的更大减少，以及更大的最终抑制诱导遗忘。反过来，记忆入侵的更大减少进一步预测了SIF。

图3

为了检验CCC对遗忘的影响是否是由入侵的减少中介的，我们使用SPSS（模型4；Hayes，2013）对被试的数据使用自举过程来计算间接影响（即通过中介的路径）周围的95%CI。我们对所有被试进行了间接效应测试，CCC为自变量，SIF为结果变量，入侵下降为中介变量（见图3C）。从CCC到入侵下降的路径是显著的（a=0.238[0.028,0.408]，p=0.035），从入侵下降到SIF的路径也是显著的（b=0.153[0.030,0.314]，p=1.030）。此外，中介分析的结果表明，入侵的减少中介了CCC和SIF之间的关系（总效应：c=0.124[0.024，0.224]，p=0.017；直接效应：c'=0.087[-0.014，0.188]，p=.088；间接效应：a×b=0.037[0.0007，0.093]，p=1.024）。这些结果表明，入侵的减少部分中介了CCC对SIF的影响。

ERP结果

图4A显示了思考（高CCC和低CCC）和不思考（高和低CCC）条件下的ERP的总平均值。首先，在350-450毫秒窗口期间出现负FN400效应。与之前的研究不一致（Mecklinger et al.，2009），条件的主效应不显著，F（1，40）=0.030，p=.863，=0.001；组别的主效应不显著，F（1，40）=2.172，p=.148，=0.051。因此，当提示出现时，两组和两种情况下均出现FN400。

然后，回忆的LPP效应在500-700毫秒窗口期间出现（图4A）。对LPP的分析显示了组×条件的交互作用显著，F（1，40）=6.908，p=.012，=0.147。进一步的成对比较表明，对于高CCC组，无思考的LPP远低于思考条件的LPP，MD=-1.422，p<0.001（图4B）；但是，在低CCC组中，病情差异不显著，MD=-.367，p=.872。我们的结果表明，与思考状态相比，无思考状态的LPP振幅降低，但仅在高CCC组。未发现显著的主效应（ps>0.05）。更重要的是，为了检查LPP是否反映了回忆水平，我们计算了LPP降低（思考减去不思考）与入侵下降之间的相关，这是显著的（r=0.437[0.122,0.697]，p=0.004）。结果显示，回忆的神经指标与入侵的口头报告之间存在一致性。

在1000-1500毫秒的时间窗口内，出现了持续的正面效应，分析显示FSW存在显著的组×条件的交互作用（图4C）[F（1，40）=4.087，p=.049，=0.079]。进一步的两两比较表明，在低CCC组中，不思考的FSW远低于思考状态，MD=-1.748，p=.037。但是，对于高CCC组，条件之间的差异不显著，MD=-.402，p=.812。

图4

此外，在220-300毫秒窗口期间出现了积极的P2效应。组的主效应显著，F（1，40）=5.233，p=.028，=0.116。高CCC组的P2效应比低CCC组更强（对于主动回忆和抑制检索试次）。条件的主效应和组×条件的交互作用均不显著。

最后，我们探讨了CCC和ERP效应的相关。个体的CCC与LPP的差异（思考减去不思考）存在显著相关，r=0.306[0.042,0.513]，p=0.05。CCC与P2的差异（r=0-0.199[-0.095,0.452]）、FN400（r=0.142[-0.221,0.461]）或FSW的差异（r=−0.026 [-0.279, 0.229]) 的相关均不显著。

本研究考察了认知控制能力与控制不必要记忆之间的关系。我们检验了CCC是否预测了入侵记忆的减少以及随后的SIF。此外，我们使用ERP的高时间分辨率来测量CCC对检索抑制的ERP分量的时间影响。正如预期的那样，我们重复了先前研究中发现的结果（Anderson and Green，2001）。在TNT阶段重复的恢复抑制尝试在高CCC组中引起SIF。被试的CCC预测了他们后来的SIF：CCC越高，被抑制目标的记忆回忆越差。与其他口头报告TNT阶段入侵性思考的研究一致，入侵频率随着重复抑制而逐渐下降。此外，CCC预测入侵减少。未来的中介分析证实，CCC的增加部分通过其对记忆入侵的影响促进了SIF。对ERP数据的方差分析表明，高CCC组回忆相关LPP（500-700ms）降低，低CCC组FSW（1000-1500ms）降低。