基础心理学

高、低认知控制容量个体情绪调节效果的差异分析

  • 刘芳 , *, 1, 2, 3 ,
  • 杜若飞 2, 4 ,
  • 吴瑕 1, 2, 3
展开
  • 1. 教育部人文社会科学重点研究基地天津师范大学心理与行为研究院,天津 300387
  • 2. 天津师范大学心理学部,天津 300387
  • 3. 天津市学生心理健康与智能评估重点实验室,天津 300387
  • 4. 洛宁县第一高级中学,洛阳 471700
刘 芳,E-mail:

收稿日期: 2025-08-12

  网络出版日期: 2026-08-31

基金资助

教育部人文社会科学研究基地重大项目(22JJD190011)。

版权

版权所有,未经授权,不得转载、摘编本刊文章,不得使用本刊的版式设计。

Differences in Emotion Regulation Effectiveness Between Individuals with High and Low Cognitive Control Capacity

  • Fang LIU , *, 1, 2, 3 ,
  • Ruofei DU 2, 4 ,
  • Xia WU 1, 2, 3
Expand
  • 1. Key Research Base of Humanities and Social Sciences of the Ministry of Education, Academy of Psychology and Behavior, Tianjin Normal University, Tianjin 300387
  • 2. Faculty of Psychology, Tianjin Normal University, Tianjin 300387
  • 3. Tianjin Key Laboratory of Student Mental Health and Intelligence Assessment, Tianjin 300387
  • 4. Luoning No.1 Senior High School, Luoyang 471700

Received date: 2025-08-12

  Online published: 2026-08-31

Copyright

Copyright reserved © 2026.

摘要

认知控制容量是衡量认知控制能力的重要量化指标,反映了个体大脑在单位时间内能够同时处理的信息量。为探讨认知控制容量对情绪调节的影响,本研究招募了100名大学生被试,要求其完成后向掩蔽多数函数任务,并根据任务所得的认知控制容量分数进行分组:得分最高的前33%被试划为高认知控制容量组,得分最低的后33%被试划为低认知控制容量组。在研究1中,两组被试完成情绪调节自我效能感问卷,以考察认知控制容量对情绪调节自我效能感的影响;在研究2中,两组被试完成情绪调节任务,以考察认知控制容量对情绪调节效果的影响。结果发现:高认知控制容量的个体在调节沮丧、痛苦等情绪时,具有更高的情绪调节自我效能感;此外,在高强度负性刺激条件下,相比低认知控制容量组,高认知控制容量组能够更有效地运用认知重评、表达抑制和分心策略进行情绪调节。

本文引用格式

刘芳 , 杜若飞 , 吴瑕 . 高、低认知控制容量个体情绪调节效果的差异分析[J]. 心理与行为研究, 2026 , 24(4) : 466 -473 . DOI: 10.12139/j.1672-0628.2026.04.005

Abstract

Cognitive control capacity (CCC) is an important quantitative indicator for measuring cognitive control ability, reflecting the amount of information that an individual’s brain can process simultaneously per unit of time. To explore the impact of cognitive control capacity on emotion regulation, this study recruited 100 college students and asked them to complete the Majority Function Task-Masked. Based on their cognitive control capacity scores, participants were divided into groups: the top 33% were assigned to the high cognitive control capacity group, and the bottom 33% to the low cognitive control capacity group. In Study 1, both groups completed the Emotion Regulation Self-Efficacy Scale to examine the effect of cognitive control capacity on emotion regulation self-efficacy. In Study 2, they completed an emotion regulation task to examine its effect on emotion regulation effectiveness. The results showed that individuals with high cognitive control capacity had higher emotion regulation self-efficacy when regulating emotions such as frustration and distress. Moreover, under high-intensity negative stimulus conditions, the high cognitive control capacity group used cognitive reappraisal, expressive suppression, and distraction strategies more effectively than the low cognitive control capacity group.

1 引言

情绪无时无刻不在影响着我们,它既可能是正性的情绪,给人们带来欢乐,也可能是负性的情绪,使人产生烦恼或悲伤。情绪调节是指个体对情绪发生、体验与表达施加影响的过程(Gross, 1998)。情绪会受到环境事件、生理条件和认知功能等多种因素影响,其中认知能力尤为关键(Bell et al., 2019),情绪调节离不开认知资源的参与,因此认知控制对其而言至关重要。认知控制是指个体在进行信息加工过程中,依据目标任务,通过自上而下的方式,对信息进行维持、更新与抑制,并对认知过程进行规划与调节,从而灵活分配有限认知资源的过程(齐玥 等, 2021; Chen et al., 2020; Diamond, 2013; Fan et al., 2014)。为量化这一能力,Fan等人提出了“认知控制容量”(cognitive control capacity, CCC)这一概念,是指个体在单位时间内为完成控制目标所能调用的最大信息“比特率”(以比特每秒为单位, bits per second, bps),即认知控制系统在限定时间内能够准确处理的信息上限。为测量该指标,研究者设计了后向掩蔽多数函数任务(Majority Function Task-Masked),通过时间限制下的任务表现来定量刻画个体的认知控制能力(Wu et al., 2016)。现有研究显示,健康年轻人的认知控制容量约为3~4 bps(He et al., 2022)。
大量研究表明,认知控制是情绪调节的核心机制。个体在面对情绪刺激时,必须借助认知控制来筛选、加工和转化情绪信息,才能有效调节情绪(Debra et al., 2024; Saunders et al., 2015)。认知控制能力的差异会直接决定情绪调节效果,高能力者在任务中表现出更强的情绪控制力(Saunders et al., 2015),而低能力者的实际调节效果往往低于其主观预期(Hakun & Findeison, 2020)。高认知控制个体可以自主调节情绪,较少受外部刺激干扰,低认知控制个体则更多依赖外显的抑制策略(刘芳 等, 2022)。更重要的是,认知控制能力的下降会削弱情绪调节效能,导致消极情绪持续累积,甚至加重抑郁症状(Gan et al., 2019)。
作为信息加工的“带宽上限”,认知控制容量很可能也与情绪调节密切相关。有研究发现在青少年群体中,如果个体的认知控制容量较低,则可能会在情绪调节方面遇到问题,进而影响睡眠质量(Wang et al., 2024),这提示认知控制容量与情绪调节两者紧密相连。更重要的是,认知控制容量的关键脑区是前脑岛(Wu et al., 2019),同时前脑岛也是情绪调节网络的核心区域(孙岩 等, 2020; 张丹丹, 李思瑾, 2024; Morawetz et al., 2020)。例如,前脑岛激活水平可预测表达抑制策略的使用效果(Giuliani et al., 2011),而脑岛萎缩则伴随表达抑制行为的减少(Muhtadie et al., 2021)。这从神经层面提示,认知控制容量越高者,其情绪调节能力可能越佳。
然而,目前从信息加工通道容量角度对认知控制进行定量刻画的研究较少,尚未将认知控制容量视为情绪调节成功的“资源边界”,相关的实证证据也十分有限。此外,认知控制容量存在显著的个体差异,其根源可能在于神经网络结构与功能的分化。由此引出以下问题:不同认知控制容量个体在情绪调节自信心和实际情绪调节效果上是否存在差异?低认知控制容量者是否在这两方面均逊于高容量者?面对不同强度的负性情绪,高、低认知容量个体在认知重评、表达抑制和分心策略的运用上是否存在差异?以上问题尚待澄清。因此,本研究拟借助后向掩蔽多数函数任务筛选高、低认知控制容量被试,系统考察认知控制容量对情绪调节自我效能感和负性情绪调节效果的影响,以期深化对认知控制容量的理解,厘清其在情绪调节中的作用,为完善情绪调节理论提供新证据,并为精准心理干预奠定理论基础。

2 研究1:高、低认知控制容量个体情绪调节自我效能感

2.1 被试

使用G*Power3.1(Faul et al., 2007)计算所需样本量。设效应量为0.25,α设定为0.05,达到统计检验力0.95所需每组被试为28名。因此,招募100名健康被试(视力或矫正视力正常)完成后向掩蔽多数函数任务,剔除无效数据后剩余96名。根据认知控制容量得分筛选前后33%的被试,得到高、低认知控制容量组各32名(共64名,其中男生22名,女生42名,平均年龄18.5±0.8岁)。所有被试均签署知情同意书。

2.2 研究工具

2.2.1 后向掩蔽多数函数任务

首先呈现十字注视点0~0.5 s,然后呈现3个或5个箭头(箭头一致性包含3∶2、2∶1、4∶1三种情况),箭头曝光时间是随机可变的,为0.25 s、0.5 s、1 s或2 s,接下来呈现一个持续0.5 s的掩蔽刺激。在掩蔽消失后,呈现0~1.75 s的十字注视点,以使箭头刺激呈现后的总持续时间固定在2.5 s。十字注视点呈现后要求被试尽可能准确、快速地判断多数箭头的方向,若大多数箭头指向左则按“F”键,若箭头多数向右则按“J”键。随后会呈现0.75 s的正误反馈,最后呈现1~1.5 s的十字注视点,使每个试次的总持续时间保持为5.75 s(流程见图1)。该任务共有216个试次,实验大约需要20分钟。通过该任务收集被试的反应数据,随后构建准确率与认知控制容量的数学模型,并以模型最优拟合所对应的数值作为认知控制能力的上限估计,即最终的认知控制容量(Wu et al., 2016)。
图1 后向掩蔽多数函数任务流程图

2.2.2 情绪调节自我效能感问卷

该问卷由朱伟方等人(2012)修订而成,共12个条目,包含四个维度:感受正性情绪效能感、调节正性情绪效能感、调节沮丧/痛苦情绪效能感、调节生气/愤怒情绪效能感。该问卷采用李克特5点计分(1=能力很差,5=能力很强),情绪调节自我效能感总分以问卷总分除以条目数计算。在本研究中问卷的内部一致性系数为0.70。

2.3 实验程序

研究1分两个阶段进行:第一阶段,被试完成后向掩蔽多数函数任务。首先让被试进行5分钟练习,然后进行20分钟的正式任务。第二阶段,以后向掩蔽多数函数任务测量出的认知控制容量为依据,筛选出认知控制容量得分前后33%被试划分为高、低认知控制容量组,然后让这些被试完成情绪调节自我效能感问卷。

2.4 数据分析

使用SPSS26.0对收集的数据进行统计分析。全部方差分析均采用Greenhouse-Geisser校正法,自由度均为未校正值,所有比较均采用Bonferroni校正。

2.5 结果

2.5.1 高、低认知控制容量组的划分与差异检验

首先对参加后向掩蔽多数函数任务的96名有效被试按其认知控制容量由高到低进行排序,然后选取前后33%的被试分别划分为高认知控制容量组和低认知控制容量组。对两组被试的认知控制容量进行差异检验,结果显示,高认知控制容量组的认知控制容量(4.20±0.35 bps)显著高于低认知控制容量组(2.50±0.31 bps)(p<0.001)。

2.5.2 高、低认知控制容量组情绪调节自我效能感的差异

不同认知控制容量组的情绪调节自我效能感评价结果见图2。2(认知控制容量组别:高、低)×4(情绪调节自我效能感:感受正性情绪效能感、调节正性情绪效能感、调节沮丧/痛苦情绪效能感、调节生气/愤怒情绪效能感)的二因素混合方差分析结果表明,情绪调节自我效能感主效应显著,F(3, 186)=23.91,p<0.001,$ \eta _{\mathrm{p}}^{2} $=0.28,认知控制容量组别主效应不显著,F(1, 62)=0.36,p=0.551,情绪调节自我效能感与认知控制容量组别的交互作用边缘显著,F(3, 186)=2.27,p=0.082,$ \eta _{\mathrm{p}}^{2} $=0.04,简单效应分析表明,高、低认知控制容量个体在调节沮丧、痛苦情绪效能感上存在显著差异(p=0.036),高认知控制容量组调节沮丧、痛苦情绪调节自我效能感(3.35±0.99)显著高于低认知控制容量组(2.86±0.83)。
图2 高、低认知控制容量组个体情绪调节自我效能感

注:*p<0.05。

2.6 小结

研究1发现高认知控制容量组被试在面对沮丧、痛苦情绪时的情绪调节自我效能感显著高于低认知控制容量组,说明高认知控制容量个体更有信心去调节此类负性情绪。已有研究证实,高情绪调节自我效能感有助于舒缓负面情绪所带来的影响(Tugade & Fredrickson, 2004),并且情绪调节的信念会影响情绪调节的效果,进而作用于个体的情绪体验(Tamir & Mauss, 2011),而不当的信念会进一步诱发消极情绪状态并影响行为(Bandura et al., 2003)。
然而情绪调节自我效能感只是情绪调节策略使用的前提保证(赵鑫 等, 2017),真正的情绪调节效果尚待检验。那么,当高、低认知控制容量个体在负性情绪下实际进行情绪调节时,效果是否存在差异?研究2将对此进行探索。

3 研究2:高、低认知控制容量个体情绪调节有效性的差异

3.1 被试

被试选择同研究1,但有7名被试退出实验,剩余有效被试57名(高认知控制容量组29名,低认知控制容量组28名),其中男生17人,女生40人,平均年龄为18.5±0.8岁。

3.2 实验材料

21张中性图片和84张负性情绪图片(高强度负性情绪、低强度负性情绪图片各42张)。负性情绪图片内容主要包括受伤的人物、哭泣的人物、残肢、受到威胁的情景等,均选自国际情绪图片库(IAPS; Lang et al., 1997)。
实验前由50名不参与实验研究的被试对情绪图片材料的效价(1=非常不愉悦,9=非常愉悦)和唤醒度(1=非常平静,9=非常激动)进行了1~9级评定。图片评价结果(表1)显示,高、低强度负性图片的效价显著低于中性图片(ps<0.001),高、低强度负性图片的唤醒度显著高于中性图片(ps<0.001),并且高强度负性图片的效价显著低于低强度负性图片(p<0.001),高强度负性图片的唤醒度显著高于低强度负性图片(p<0.001)。
表1 图片实验材料的效价与唤醒评分(M±SD)
图片效价唤醒
中性图片4.95±0.403.61±0.42
高强度负性图片2.40±0.356.58±0.36
低强度负性图片3.33±0.345.52±0.41

3.3 实验程序

研究2分为三个阶段。第一阶段:策略训练。被试观看情绪调节策略讲解视频,学习“认知重评”“分心策略”和“表达抑制”。认知重评:对消极图片的情绪意义进行再阐释(如改变画面意义,或将场景想象为虚构);分心策略:从情绪内容中分离(如想想身边人,回想生活环境,或进行数学运算等);表达抑制:有意抑制情绪表露(如不改变面部表情,不让别人察觉到情绪)。第二阶段:练习阶段。包含6个试次,被试需出声阐述如何使用三种策略,主试给予提醒和修正,确保所有被试在正式实验前正确掌握。第三阶段:正式实验。共分为3个组块。组块1为观看20张中性图片,组块2为观看20张负性图片(高强度、低强度负性图片各10张),在组块1和组块2中要求被试充分体会图片所带来的情绪感受,然后进行情绪感受评价。在每个试次中首先呈现300 ms的注视点,然后呈现300~700 ms的空屏,接下来呈现情绪图片3000 ms,要求被试保持观看图片,感受图片所传递的情绪,接着要求被试对情绪感受的效价和唤醒度进行1~9评分,最后为1000 ms的空屏,具体实验流程见图3。组块3为情绪调节选择任务,共呈现60张负性图片(高强度、低强度负性图片各30张)。在每个试次中首先呈现1500 ms的注视点,然后呈现1000 ms的负性情绪图片让被试初始预览,接着再呈现1500 ms的注视点,随后屏幕上呈现“表达抑制、分心策略、认知重评”三组文字,被试可通过按键选择最符合其当前需求的一种策略进行情绪调节。随后呈现1500 ms注视点,相同的负性情绪图片再次呈现5000 ms,接下来要求被试对调节后的情绪感受的效价和唤醒度进行1~9评分,具体实验流程见图4。在每个组块中,图片以完全随机的顺序呈现,每个组块完成后,被试闭眼休息2分钟。
图3 组块1和组块2实验流程图

3.4 数据分析

使用SPSS26.0对收集的数据进行统计分析处理。全部方差分析均采用Greenhouse-Geisser校正法,自由度均为未校正值,所有比较均采用Bonferroni校正。

3.5 结果

首先,对组块1观看中性图片和组块2观看负性图片的被试的唤醒度和效价评定进行差异分析。唤醒度评价的分析结果[F(1, 56)=127.32, p<0.001, $ \eta _{\mathrm{p}}^{2} $=0.70]表明被试对于负性图片的唤醒度评分(5.88±1.17)显著高于对中性图片的唤醒度评分(3.78±1.43);效价评价的分析结果[F(1, 56)=149.12, p<0.001, $ \eta _{\mathrm{p}}^{2} $=0.73]表明被试对于负性图片的效价评分(3.65±0.74)显著低于对中性图片的效价评分(4.94±0.43)。由此可见,负性图片能够有效诱发被试的消极情绪。
然后,对组块2保持观看负性图片和组块3选择不同策略(认知重评、分心策略、表达抑制)对负性图片进行情绪调节后被试的效价和唤醒评定进行2(认知控制容量组别:高、低)×2(负性刺激强度:高强度、低强度)×4(情绪调节策略:保持观看、认知重评、分心策略、表达抑制)的三因素混合设计方差分析。数据结果见表2和表3。
图4 组块3实验流程图
表2 低强度负性刺激条件下高、低认知控制容量组被试的情绪效价和唤醒度评分(M±SD)
情绪调节
策略
效价评分 唤醒度评分
高认知控制
容量组
低认知控制
容量组
高认知控制
容量组
低认知控制
容量组
保持观看 3.76±0.68 3.61±0.76 5.72±1.11 5.95±0.70
认知重评 4.79±0.45 4.69±0.58 3.60±1.60 4.11±1.51
分心策略 4.76±0.32 4.71±0.42 3.56±1.61 3.84±1.52
表达抑制 4.72±0.29 4.68±0.47 3.55±1.57 4.14±1.49
表3 高强度负性刺激条件下高、低认知控制容量组被试的情绪效价和唤醒度评分(M±SD)
情绪调节
策略
效价评分 唤醒度评分
高认知控制
容量组
低认知控制
容量组
高认知控制
容量组
低认知控制
容量组
保持观看 3.06±0.70 2.88±0.79 6.47±1.06 6.81±0.53
认知重评 4.18±0.53 3.97±0.83 4.28±1.67 5.20±1.28
分心策略 4.23±0.40 3.81±0.75 4.25±1.58 5.10±1.38
表达抑制 4.16±0.53 3.76±0.77 4.54±1.55 4.98±1.48
对效价评定的三因素方差分析结果表明,负性刺激强度的主效应显著,F(1, 55)=184.50,p<0.001,$ \eta _{\mathrm{p}}^{2} $=0.77,被试对高强度负性刺激效价评分显著低于低强度负性刺激效价;情绪调节策略主效应显著,F(3, 165)=105.30,p<0.001,$ \eta _{\mathrm{p}}^{2} $=0.66,进一步比较发现,被试在保持观看策略下对负性刺激的效价评分显著低于认知重评(p<0.001)、分心策略(p<0.001)和表达抑制策略(p<0.001)。认知控制容量组别主效应不显著,F(1, 55)=2.89,p=0.095。负性刺激强度与认知控制容量组别的交互作用显著,F(1, 55)=4.44,p=0.040,$ \eta _{\mathrm{p}}^{2} $=0.08,简单效应分析表明,面对高强度负性刺激时,高认知控制容量组的效价评分显著高于低认知控制容量组(p=0.040)。情绪调节策略与认知控制容量组别的交互作用不显著,F(3, 165)=0.18,p=0.913。认知控制容量组别、负性刺激强度与情绪调节策略三者间的交互作用显著,F(3, 165)=2.69,p=0.048,$ \eta _{\mathrm{p}}^{2} $=0.05,进一步的分析表明,在面对高强度负性刺激时,高认知控制容量组使用分心策略(p=0.009)和表达抑制策略(p=0.024)时的效价评分均显著高于低容量组。
对唤醒度评定的三因素方差分析结果表明,负性刺激强度的主效应显著,F(1, 55)=182.67,p<0.001,$ \eta _{\mathrm{p}}^{2} $=0.77,事后分析表明被试对高强度负性刺激的唤醒度评分显著高于低强度负性刺激;情绪调节策略的主效应显著,F(3, 165)=128.94,p<0.001,$ \eta _{\mathrm{p}}^{2} $=0.70,事后分析表明被试在保持观看下的唤醒度评分显著高于认知重评(p<0.001)、分心策略(p<0.001)和表达抑制策略(p<0.001)。认知控制容量组别主效应不显著,F(1, 55)=2.61,p=0.110。负性刺激强度与认知控制容量组别的交互作用边缘显著,F(1, 55)=3.26,p=0.076,$ \eta _{\mathrm{p}}^{2} $=0.06,简单效应分析表明,在面对高强度负性刺激时,高、低认知控制容量组的唤醒度评分存在边缘显著差异(p=0.056),低认知控制容量组的唤醒度评分高于高认知控制容量组。情绪调节策略与认知控制容量组别的交互作用不显著,F(3, 165)=1.03,p=0.379。此外,认知控制容量组别、负性刺激强度与情绪调节策略三者间的交互作用显著,F(3, 165)=3.81,p=0.011,$ \eta _{\mathrm{p}}^{2} $=0.07,进一步的分析表明,当面对高强度负性刺激时,高认知控制容量组使用认知重评(p=0.024)和分心策略(p=0.035)进行情绪调节时,其唤醒度评分显著低于低认知控制容量组。

3.6 小结

研究2发现,在低负性刺激条件下,高、低认知控制容量个体均能有效进行情绪调节;但在高负性刺激条件下,高认知控制容量组比低认知控制容量组能更有效地运用认知重评、分心策略和表达抑制策略。

4 讨论

本研究发现,高认知控制容量个体在面对沮丧、痛苦情绪等负面情绪时有更强的情绪调节自我效能感,并且认知控制容量正向影响情绪调节效果,该优势在高强度负性刺激情境下更为突出。
首先,本研究发现高认知控制容量组个体能更有效地运用认知重评策略,调节由高强度负性刺激引发的情绪。这可能是因为认知重评需要个体对负性情景进行重新评估,充分调动认知资源来改变对情绪事件的认知,对负性情绪事件进行意义重构(刘芳 等, 2022),这一过程既需抑制原有负性解释,又需生成新的中性或积极框架,因而对认知资源的需求极高(Ortner et al., 2016),同时高强度的负性情绪信息本身也会占用更多的认知资源(Raio et al., 2013)。高认知控制容量组可能恰好具备两条优势:其一,其可用的瞬时认知资源总量更大,在负性刺激已占用大量资源的情况下,仍能为认知重评留出“带宽”;其二,高认知控制容量使得个体在资源分配上更为高效,能迅速将有限资源集中于意义重构的关键环节。换言之,高认知控制容量不仅提供了更充裕的认知资源,还能够确保这些资源被精准地用于认知重评的加工,从而显著提升情绪调节效果。
其次,已有研究指出,认知控制可通过信息筛选与注意力分配来影响情绪调节。面对高强度情绪刺激时,健康的成人被试能够更有效地使用注意转移(即分心策略)来缓解负面情绪(McRae et al., 2012; Sheppes & Meiran, 2007)。本研究结果也表明,高认知控制容量个体在面对高强度负性情绪时,运用分心策略后的效价和唤醒度评分显著优于低认知控制容量组。这一结果提示,认知控制容量与注意分配密切相关。认知控制容量反映了个体认知控制能力的上限,在信息加工处理中扮演瓶颈角色。高认知控制容量个体拥有更大的“带宽”,能在短时间内将注意力转移到积极信息上,减少对负面情绪的关注,从而实现情绪调节。
再次,本研究发现高认知控制容量组在面对高强度负性情绪刺激时,运用表达抑制策略后的效价评分优于低认知控制容量组。由此推测,个体在处理涉及冲突监控、抑制控制等相关的任务时,也会受到认知控制容量的影响,认知控制容量水平可能会直接制约表达抑制策略的调节成效。高认知控制容量个体凭借更强的抑制控制能力,能有效监控并抑制不当情绪反应,如社会期望与情绪反应间的冲突,从而实现情绪的有效调控(袁加锦 等, 2014; Goldin et al., 2008)。相比之下,低认知控制容量个体在面对高强度负性刺激时,难以有效使用表达抑制策略控制情绪反应,更容易陷入负面情绪循环。认知控制容量可能会通过供给抑制控制所需的瞬时资源,决定表达抑制情绪调节策略能否在高强度负性情境下成功实施。
最后,本研究还发现在高强度负性刺激条件下,高认知控制容量组使用认知重评、分心策略和表达抑制后的调节效果在效价上或唤醒上的结果均显著优于低认知控制容量组。这提示,高认知控制容量个体不仅能在主观情绪体验上实现更大程度的“情绪下调”,还能随情境变化灵活切换策略,通过多种路径达成这一目标。情绪调节的效果不仅指个体在特定情景下能使用特定策略,还指其在变化情景下能灵活运用不同策略(张少华 等, 2017)。因此,认知控制容量可能还与认知灵活性有密切的关系,认知控制容量或许是支撑这种灵活性的核心资源。认知控制容量越高,个体越能在短时间内评估情境需求,从认知重评切换到分心策略或表达抑制,并保证每条策略路径都能够获得足够的认知资源,使个体在高强度负性刺激情境中能灵活选择最优调节方式,从而实现高效、多维度的情绪调节。
综上所述,认知控制容量是认知控制能力的综合体现,可通过影响认知资源、注意力分配、抑制控制、认知灵活性等关键因素,对情绪调节产生重要影响,不仅能够提高情绪调节自我效能感,也能够提升情绪调节的效果。因此,较高的认知控制容量有助于个体更好地管理情绪、抑制冲动行为,进而对心理健康有积极影响。

5 结论

(1)高认知控制容量的个体在调节沮丧与痛苦情绪时具有更高的情绪调节自我效能感。(2)在高负性刺激条件下,高认知控制容量个体比低认知控制容量个体能够更有效地运用认知重评、表达抑制和分心策略进行情绪调节。
刘芳, 霍瑞, 韩铖铖, 王美沂, 杨海波. 执行功能对个体情绪调节策略使用倾向和调节效果的影响. 心理与行为研究, 2022, 20 (3): 382- 389.

DOI

齐玥, 杨国春, 付迪, 李政汉, 刘勋. 认知控制发展神经科学: 未来路径与布局. 中国科学: 生命科学, 2021, 51 (6): 634- 646.

DOI

孙岩, 薄思雨, 吕娇娇. 认知重评和表达抑制情绪调节策略的脑网络分析: 来自EEG和ERP的证据. 心理学报, 2020, 52 (1): 12- 25.

DOI

袁加锦, 龙泉杉, 丁南翔, 娄熠雪, 刘莹莹, 杨洁敏. 负性情绪调节的效率: 中国文化背景下认知重评与表达抑制的对比. 中国科学: 生命科学, 2014, 44 (6): 602- 613.

张丹丹, 李思瑾. 情绪调节的神经环路及其在情绪障碍人群中的表现. 四川师范大学学报(自然科学版), 2024, 47 (3): 285- 293.

DOI

张少华, 桑标, 潘婷婷, 刘影, 马明伟. 情绪调节灵活性的研究进展. 心理科学, 2017, 40 (4): 905- 912.

赵鑫, 周德龙, 戴莉, 左丹. 情绪调节自我效能感对中学生考试焦虑的影响: 情绪调节策略的中介作用(英文). 中国临床心理学杂志, 2017, 25 (1): 120- 126.

DOI

朱伟方, 田学英, 黄洪基. 大学生情绪调节自我效能感现状调查及教育启示. 中国青年研究, 2012 (9): 104- 107.

DOI

Bandura, A., Caprara, G. V., Barbaranelli, C., Gerbino, M., & Pastorelli, C. Role of affective self-regulatory efficacy in diverse spheres of psychosocial functioning. Child Development, 2003, 74 (3): 769- 782.

DOI

Bell, M. A., Wolfe, C. D., Diaz, A., & Liu, R. (2019). Cognition and emotion in development. In V. LoBue, K. Pérez-Edgar, & K. A. Buss (Eds.), Handbook of emotional development (pp. 375–403). Cham, Switzerland: Springer.

Chen, Y., Chen, C. Q., Wu, T. T., Qiu, B. Y., Zhang, W., & Fan, J. Accessing the development and heritability of the capacity of cognitive control. Neuropsychologia, 2020, 139, 107361.

DOI

Debra, G., Michels, N., & Giletta, M. Cognitive control processes and emotion regulation in adolescence: Examining the impact of affective inhibition and heart-rate-variability on emotion regulation dynamics in daily life. Developmental Cognitive Neuroscience, 2024, 70, 101454.

DOI

Diamond, A. Executive functions. Annual Review of Psychology, 2013, 64, 135- 168.

DOI

Fan, J., van Dam, N. T., Gu, X. S., Liu, X., Wang, H. B., Tang, C. Y., & Hof, P. R. Quantitative characterization of functional anatomical contributions to cognitive control under uncertainty. Journal of Cognitive Neuroscience, 2014, 26 (7): 1490- 1506.

DOI

Faul, F., Erdfelder, E., Lang, A. G., & Buchner, A. G*Power 3: A flexible statistical power analysis program for the social, behavioral, and biomedical sciences. Behavior Research Methods, 2007, 39 (2): 175- 191.

DOI

Gan, S. Z., Chen, S., & Shen, X. R. The emotion regulation effect of cognitive control is related to depressive state through the mediation of rumination: An ERP study. PLoS One, 2019, 14 (11): e0225285.

DOI

Giuliani, N. R., Drabant, E. M., Bhatnagar, R., & Gross, J. J. Emotion regulation and brain plasticity: Expressive suppression use predicts anterior insula volume. NeuroImage, 2011, 58 (1): 10- 15.

DOI

Goldin, P. R., McRae, K., Ramel, W., & Gross, J. J. The neural bases of emotion regulation: Reappraisal and suppression of negative emotion. Biological Psychiatry, 2008, 63 (6): 577- 586.

DOI

Gross, J. J. The emerging field of emotion regulation: An integrative review. Review of General Psychology, 1998, 2 (3): 271- 299.

DOI

Hakun, J. G., & Findeison, M. A. Cognitive control moderates the health benefits of trait self-regulation in young adults. Personality and Individual Differences, 2020, 152, 109572.

DOI

He, X., Qiu, B. Y., Deng, Y. Y., Liu, T., Chen, Y. R, & Zhang, W. Adaptive assessment of the capacity of cognitive control. Quarterly Journal of Experimental Psychology, 2022, 75 (1): 43- 52.

DOI

Lang, P. J., Bradley, M. M., & Cuthbert, B. N. (1997). International Affective Picture System (IAPS): Technical manual and affective ratings. Gainesville: NIMH Center for the Study of Emotion and Attention, University of Florida.

McRae, K., Misra, S., Prasad, A. K., Pereira, S. C., & Gross, J. J. Bottom-up and top-down emotion generation: Implications for emotion regulation. Social Cognitive and Affective Neuroscience, 2012, 7 (3): 253- 262.

DOI

Morawetz, C., Riedel, M. C., Salo, T., Berboth, S., Eickhoff, S. B., Laird, A. R., & Kohn, N. Multiple large-scale neural networks underlying emotion regulation. Neuroscience & Biobehavioral Reviews, 2020, 116, 382- 395.

DOI

Muhtadie, L., Haase, C. M., Verstaen, A., Sturm, V. E., Miller, B. L., & Levenson, R. W. Neuroanatomy of expressive suppression: The role of the insula. Emotion, 2021, 21 (2): 405- 418.

DOI

Ortner, C. N. M., Ste Marie, M., & Corno, D. Cognitive costs of reappraisal depend on both emotional stimulus intensity and individual differences in habitual reappraisal. PLoS One, 2016, 11 (12): e0167253.

DOI

Raio, C. M., Orederu, T. A., Palazzolo, L., Shurick, A. A., & Phelps, E. A. Cognitive emotion regulation fails the stress test. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 2013, 110 (37): 15139- 15144.

DOI

Saunders, B., Milyavskaya, M., & Inzlicht, M. Variation in cognitive control as emotion regulation. Psychological Inquiry, 2015, 26 (1): 108- 115.

DOI

Sheppes, G., & Meiran, N. Better late than never? On the dynamics of online regulation of sadness using distraction and cognitive reappraisal. Personality and Social Psychology Bulletin, 2007, 33 (11): 1518- 1532.

DOI

Tamir, M., & Mauss, I. B. (2011). Social cognitive factors in emotion regulation: Implications for well-being. In I. Nyklíček, A. Vingerhoets, & M. Zeelenberg (Eds.), Emotion regulation and well-being (pp. 31–47). New York: Springer.

Tugade, M. M., & Fredrickson, B. L. Resilient individuals use positive emotions to bounce back from negative emotional experiences. Journal of Personality and Social Psychology, 2004, 86 (2): 320- 333.

DOI

Wang, Y. C., Lin, H. P., Liu, X. Q., Zhu, B. J., He, M. H., & Chen, C. Q. Associations between capacity of cognitive control and sleep quality: A two-wave longitudinal study. Frontiers in Psychology, 2024, 15, 1391761.

DOI

Wu, T. T., Dufford, A. J., Mackie, M. A., Egan, L. J., & Fan, J. The capacity of cognitive control estimated from a perceptual decision making task. Scientific Reports, 2016, 6, 34025.

DOI

Wu, T. T., Wang, X. C., Wu, Q., Spagna, A., Yang, J. Q., Yuan, C. H., … Fan, J. Anterior insular cortex is a bottleneck of cognitive control. NeuroImage, 2019, 195, 490- 504.

DOI

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