本报讯 近日，清华大学心理学系王非副教授课题组使用新兴的机器学习技术，尝试在个体水平预测一种常见的自我偏向——自我优势效应（即个体会优先知觉与处理自我相关刺激），并解码其神经机制。348名年轻健康被试完成了静息态功能核磁共振成像的扫描与自我优势效应的行为任务。结果显示，个体静息状态下的大脑自发活动可以预测自我偏向行为。该研究提供了证实基本自我假设的初步直接证据。团队创新性地提出了一个新的自我神经模型：内在自我加工网络模型，希望能为后续自我领域的神经科学研究提供一定启发。
　　课题组以此研究成果为基础在《神经成像》（Neuro Image）期刊在线发表题为“从静息态功能连接解码自我优势效应的个体差异”的论文。王非为论文的通讯作者，心理学系2022级博士生张永发为第一作者。
　　（社科学院）