默认网络（DMN）一般被认为是一个内在系统，专门从事面向内部的认知过程，例如白日梦，回忆和未来计划。在此观点中，本文的作者指出DMN是一个主动的动态感官网络，它将传入的外部信息与先前的固有信息集成在一起，以形成随着时间推移而发展的丰富的，取决于情境的神经模型。我们回顾了依赖自然刺激（例如故事和电影）的研究，以证明个体的DMN神经反应如何受到事件随时间推移而累积的外部信息的影响，以及个体特有的过去记忆和知识的影响。外部信息和内在信息的长期集成为被试间共享的神经连接提供了空间，这对于建立意义共享，交流共享，以及社交网络的共享来说是必不可少的。本文在一系列被试间功能网络的研究基础上，构建了默认网络在我们大脑中如何将自我信息和外部信息有效整合的层次理论，对于我们重新理解默认网络的功能具有极为重要的意义。本文发表在Nature Reviews Neuroscience杂志。（可添加微信号siyingyxf或18983979082获取原文）
PNAS：默认网络位于宏观皮层组织主要梯度的一端
默认网络：最新的解剖、生理研究及其研究发展过程中的新观点
默认模式网络下的自动化信息处理
了解世界是一个动态的、不断变化的过程，需要将传入的信息与多个时间尺度上关于情况的先验知识整合起来。例如，在听一场辩论时，听众必须将自己先前对辩论主题的想法和信念与讲者当前和过去的陈述结合起来。因此，我们每时每刻的心态和行动都受到至少三个因素的影响:现在世界上正在发生的事情(传入的感官输入);在此之前的时刻世界上发生了什么(最近的活动记忆进一步情境化并塑造了现在);以及我们是谁，我们当时在思考什么(也就是我们的长期记忆、条件反应、信念和情绪，它们塑造了我们处理输入信息的方式)。这三个因素的整合在我们的大脑中是高度自动化的，几乎不需要我们施加任何主动注意的过程。从这个角度来看，本文作者提出了默认网络(DMN)是在延长的时间尺度上动态集成这三个因素的重要神经网络，是我们理解一个新颖的、不断演变的情况中扮演关键作用的神经基础。DMN包括后内侧皮层、内侧前额叶皮层和颞顶交界区，传统上被认为是一个处理内在思维的系统，在实验任务中表现出激活下降的特定模式。后来的研究促进了这一观点，认为DMN专门用于内部定向的或非刺激诱导的任务，如走神、回忆过去的事件等。虽然最近的一篇综述进一步将DMN划分为多个网络的综合体，但研究人员经常将这个内在系统与处理输入的感觉整合系统或处理输出的运动系统区分开来。在本文中，作者根据对一些最新研究的系统整理，指出DMN具有在长时间尺度上合成外在和内在信息的积极和动态作用，这一观点挑战了目前DMN作为内在系统的主流观点。在之前的综述中认为记忆是任何处理行为中不可分割的组成部分，DMN位于这一过程记忆层次的顶端，在处理随时间动态展开的事件中起着独特和核心的作用。在这个模型的基础上，本文提出三个相关的论点。首先，我们认为DMN的活动是由传入的外部信息调制的(图1a的顶部箭头)，这些外部信息从秒到分钟之间集成(图1a的水平箭头)。因此，DMN不应该被认为是只在内部导向或独立于刺激的过程中起作用的内在系统。其次，我们认为DMN的活动仍然对内在信息(长期记忆、条件反应、信念、情绪等)敏感，这些信息影响思维过程并与外部信息的解释和处理相互作用(图1a的下箭头)。因此，DMN不应该被认为是一个外在的系统，只对传入的感官信息敏感。最后，我们将这些观点结合起来，提出DMN是一种活跃的、动态的“意义构建”网络，它在很长的时间尺度上整合传入的外部信息和先前的内在信息，随着时间的推移，形成丰富的、情境依赖的、特殊的“情境处理系统”。
a, 默认网络（DMN）中的活动受到传入的外部信息（顶部箭头）的调节，外部信息在数百秒内（水平箭头）被主动积累（灰色扩展的三角形）并与我们的固有信息（长箭头）集成（红色圆圈）长期记忆（LTM），条件响应，信念等（由底部箭头表示）形成一个不断发展的丰富的，取决于情境的动态模型。b |我们的思想，感觉和行为不断地被他人的行为，记忆和故事所塑造。同时，我们的LTM决定了我们处理外部输入的方式。外在力量与内在力量之间的这种独特相互作用为信息整合建立共同含义，共享的交流工具，重要的是共享神经网络和为网络所必需的神经信息的共同处理提供了空间。c 通过功能连接分析定义的DMN区域。这些区域包括后扣带回皮层（PCC）和楔前叶（Prec），腹侧前额叶皮层（vmPFC）和背内侧前额叶皮层（dmPFC）以及双侧颞顶交界处（TPJ）。IPL，顶下小叶； LH，左半球； RH，右半球； MFG，中额回； MTG，颞中回。由于DMN的活动是由我们自己的独特的记忆所塑造的，所以它本质上是独特的。然而，与此同时，我们的知识、记忆和信念也受到与我们相连的人和我们所处的世界的影响(图1b)。因此，在这一观点的最后一部分，我们认为DMN为社会他人(与我们互动的外部人)提供了一个空间来塑造自我(我们的内在记忆和信念集)，这反过来又使我们能够塑造他人的记忆和信念。这种内在和外在力量之间独特的相互作用提供了一种机制来协同一种共享的神经网络。本文的作者们对DMN的看法是由大量使用自然刺激和被试间分析的研究得出的，这些研究使用的方法可以探测参与者之间的共同神经反应（图2）。在接下的部分将层次分明的对这些研究进行回顾。在本文的第一部分，作者们先讨论了第一个观点，即DMN对外部事件的响应会随着事件的发展在几秒钟到几分钟内将瞬间的外部信息与先前的信息集成在一起。对视觉和听觉感知的研究已经揭示了情境对神经活动的影响，甚至在早期的感觉区域就已经出现这种影响。例如，在非人类灵长类动物的初级视觉皮层中，一个简单的细胞对垂线的反应会在其外场或其空间环境中随着线的作用而改变。然后，高阶皮层的区域整合这些反应，导致对更大空间环境的敏感性。整个视觉皮层的视觉整合层次结构是由空间感受野捕获的：早期的视觉区域处理视野的局部区域，因此具有较小的空间感受野，而高阶视觉区域则在视野的大部分区域整合信息。 因此具有更大的空间接收场。类似地，时间接受窗口（TRW）捕获情境随时间的影响。 TRW反映了对过去的信息在时间窗口上的神经处理。使用自然刺激的研究已经确定了时间尺度的皮层处理的地形学层次，其范围从早期的感觉皮层延伸到包括DMN在内的高阶区域。这些发现与研究表明早期的感觉区域处理是快速变化的，低水平的刺激特征（例如声音幅度或视觉边缘）一致。 相比之下，中级区域（包括沿颞皮质的语言区域）的神经反应会受到几秒钟内整合的信息的影响（例如，句子中的前面的单词）。在加工层次的顶端，DMN对每句话的神经反应受到数分钟累积的先验信息的影响。在DMN的功能连接分析中，一种常见的分析是以DMN网络的一个核心节点（如楔前叶或者后扣带回或者内侧前额叶等）作为种子点，然后在单个大脑中网络搜索和这个节点存在显著功能连接的体素（图3a）。这种分析虽然能有效地勾勒出DMN的解剖边界，但无法区分不同实验条件下与任务相关的细微变化，包括躺在扫描仪上休息，听一串乱码，听几分钟完整的故事。跨多个条件的平均脑连接图的稳定性经常被用来支持DMN固有的神经特性。然而，这种理解受到以下认识的质疑，即大脑内部功能连接模式受到直接和间接解剖连接的严重影响，但在处理外部信息时，将自发活动（例如，在休息期间）与通过运动刺激引起的血流活动分离开来的敏感性较低（因此，容易在不同状态下都分离出DMN连接）。与任务相关的连接方式可以通过切换到多脑连接的方法将自然的电脑神经波动分离开来，该观点表征了在处理时间维度上延伸的自然刺激过程中跨大脑的共享响应。本文的研究者最近开发了一种方法：对象间功能相关性分析。被试之间的功能相关性与标准功能连接性分析的主要不同之处在于：它计算了整个大脑的功能相关性，而不是大脑内部（图2）。休息期间的内在神经动力学以及非神经运动的假象（例如与呼吸和头部运动有关的假象）只能影响每个大脑内的相关模式，而不能诱发大脑之间的相关。相比之下，锁定在刺激结构上并在被试之间共享的神经过程可以在大脑之间相互关联。
受试者间相关性（ISC）分析使研究人员能够测量在被试之间共享并锁定于外部输入结构的神经反应。可以通过以下方式计算ISC。 a，b |大脑区域内和之间的时间ISC。在这种基本形式下，给定大脑区域对连续自然刺激（如故事或电影）的神经反应与另一位被试在同一大脑区域的反应相关（部分a）。这种简单的分析使我们能够测量对复杂自然主义刺激的神经反应的一致性，并确定个体之间共享的神经反应。我们还可以扩展ISC方法，使一个被试大脑中的每个体素与另一个被试大脑中的所有其他体素之间的响应时间过程相关联，从而生成个体间对象间功能相关矩阵（b）。该矩阵的对角线值反映了常规的ISC图，其中仅在参与者大脑中的同源目标之间计算相关性。对角线上的单个值对应于给定区域的ISC。此矩阵的单列（或行）表示一个种子点体素的功能连接图。c |主体间模式相关。还可以跨空间分布的响应模式计算ISC。对于给定区域，在给定参与者之间，在给定时刻的体素响应模式之间如彩色正方形所示）是相关的。还可以跨时间点计算对象间模式相关性，以捕获响应模式随时间的演变（例如，如果特定模式在多个时间点重复出现）。d |说话者听者神经耦合模型。还可以扩展ISC，以建模在交流过程中说话者的大脑和听者的大脑之间的直接交互（即，不是由共享的外部输入引起的）。说话者听者耦合模型使用说话者的大脑活动作为预测每个听众的大脑活动的模型。为了捕获说话者与听者互动的时间结构，说话者的时间过程相对于发声时刻以时间间隔前后移动。这些转移的扬声器时间过程与线性权重相结合，为听者的大脑动力学建立了预测模型。该方法使得能够研究说话者在语音产生期间的神经活动是否随时间与听者在语音理解期间的神经活动相耦合。使用被试间功能相关性的分析方法，我们观察到DMN内共享的连接模式被锁定在刺激上（图3b）。至关重要的是，我们仅在处理完整，连贯和时间较长的口语故事时才观察到这些刺激锁定的连接模式。在休息期间或参与者听时间上不连贯的刺激（如打乱的单词）时，没有共享的连接模式（图3b）。在DMN中发现仅针对完整的叙事刺激响应，而在时间上却不混乱，这突出了在DMN中长时间整合信息的重要性。长时间范围内的这种时间依赖性使得DMN比早期感觉大脑区域更依赖于情境，后者在这样的长时间范围内，响应受刺激的时间结构的影响较小。这些发现还强调了在时间扩展的生理条件下研究大脑动力学的重要性。如果您对脑网络等磁共振脑影像数据处理感兴趣，欢迎浏览思影科技课程及服务。（可添加微信号siyingyxf或18983979082咨询）：
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后扣带皮层(PCC)作为种子点构建全脑DMN网络(图中左侧的黄色体素)|。a图是功能相关分析描绘了被试内的默认网络(DMN)，在休息期间(左图)，单字处理(中间图)和听连贯故事(右图)的直接或间接的功能网络的解剖位置。b |在一个被试中观察到的PCC种子和其他被试的全脑神经活动之间的被试间功能相关图。该分析可以过滤掉自发的内在神经相关作用，因此，在休息时(左图)或单个单词加工时(中间图)，DMN中没有显著的刺激锁定的脑连接相关性。然而，与之相反的是，主体间的功能相关性反应了刺激锁定的共享反应，在DMN中当被试听一个长达几分钟的口头故事时，DMN网络明显被分离(右图)。LH,左半球;RH,右半球。
1.3 DMN中的网络集成取决于外部输入的内容，而不是输入的方式
DMN响应会长时间锁定在刺激内容上。同时，它们的时间相关性相对不变，即使是低级刺激属性的急剧变化也不会改变刺激锁定的DMN网络。 尽管在低层属性上存在实质性差异，但DMN在使用以下内容呈现的相同叙述中仍显示出类似的时间响应：不同的方式，例如文字VS语音，视听电影VS口头描述；不同的同义词或不同的语言，例如英语和俄语；以及不同层次的抽象内容，例如抽象化的Heidel和Simmel形状动画VS同一故事的具体口头描述。有研究使用跨书面和口头叙述的编码模型，在DMN中确定了类似的结果模式。在这些研究中，研究人员通过训练解码模型，发现被试正在阅读的特定故事可以从DMN神经反应中解码，甚至可以跨语言进行解码。DMN在整合各种感官形式的信息方面也发挥着作用；例如，已有研究发现前额和双侧颞顶交界处融合了感觉和运动信息以代表单词概念。然而，当对刺激的变化进行解释时，对刺激的一个相对较小的变化可以在整个时间尺度层次上产生越来越大的神经反应差异。例如，在一个口语故事中对一小部分单词的处理(例如，把笑变成哭)，导致了两个完全不同的故事，也发现了与TRW大小相关的两个故事引发的神经反应的差异。早期听觉皮层对两个故事的反应差异相对较小，反映了刺激相对完整的低水平声学特性。相比之下，DMN区域(位于时间尺度层次的顶部)表现出很大的差异，反映了故事意义的巨大差异。这说明,短时间的刺激变化反映在长时间的意义整合中，DMN网络在这个过程中发挥了重要作用。有证据表明，DMN也受到注意力的调节。参与度更高的刺激会引起DMN区域（例如前额叶内侧皮层）在被试之间更大的共享神经反应，而参与度更高，注意力更集中的听众的DMN网络显示出被试之间更大的共享脑反应。有趣的是，注意力可以促进信息沿着皮质处理时的传播过程。在一项研究中，同时呈现了两种无关的叙述，一种是书面形式，另一种是口头形式。通过操纵对一种或另一种方式的注意力，被试对无人参与的刺激的处理被证明主要限于感觉皮层，而对有人参与的刺激则继续由DMN和背侧注意网络处理。至关重要的是，尽管注意力可以调节DMN中的响应，但不能孤立地解释上述结果。 DMN的每个节点内的对象间多体素模式分析（图2）显示，响应的多维空间模式在观看电影的参与者之间可以对齐。此外，使用共享响应模型，同一项研究报告了DMN空间响应模式中至少在参与者之间共享的正交维度，这表明没有单个单变量维度（例如注意力或唤醒）可以完全解释复杂的多维对齐的DMN中的响应。接下来，我们将回顾一些研究，这些研究表明，DMN的活动不仅受到数分钟内发生的外部事件的影响，而且还受到个人多年来获得的长期记忆、图式（根据西方哲学家的一般理解，图式就是用来组织、描述和解释我们经验的概念网络和命题网络）和信念系统的影响。真实发生在生活的情境并不局限于正在展开的事件的结构。事件发生前获得的信息可以极大地改变它们在我们脑中的解释。在一项有趣的研究中，向两组被试展示了j·d·塞林格(J. D. Salinger)写的同一篇短篇小说Pretty Mouth and Green My Eyes，故事讲述的是一位丈夫在晚上给朋友打电话，询问他妻子的下落。在听故事之前，两组人对不同的上下文信息有不同的看法。一组被引导去相信妻子不忠，而另一组被引导去相信丈夫偏执狂和嫉妒。在具有相同解释的组内，DMN区域的神经反应比具有不同解释的组间表现出更强的一致性。这表明，被试在先前的信念(在故事开始前获得的信念)改变了DMN处理同一个故事的方式，这个故事持续了好几分钟。类似的发现也出现在对视角或焦点的操纵中，以及当情境导致被试将情境理解为讽刺，反映出试图挽回面子或故意伤害时。此外，最近的一项研究表明，DMN的区域参与了故事情节的恢复，有助于两条故事线的情节融合到一起。总之，这些发现表明，DMN的活动不仅受到传入事件的结构的影响，还受到心态和先验知识的影响。我们通过长期记忆会把情境信息扩展到事件发生前的天数甚至数年，因为在整个生命周期中收集的信息都可以用于对事件在某些情境下的理解。例如，一个人看《权力的游戏》第三季第五集的体验，既依赖于多年前播出的剧集中的事件和人物，也受到其内部存储的知识的影响。事实上，研究人员已经利用诸如电视节目或故事之类的刺激来证明，DMN的活动是如何受到几天来获得的信息的影响的。例如，一项研究使用功能磁共振成像(fMRI)对观看the Twilight Zone后半集的被试进行了扫描。一组被试在看第二部分(长期背景)的前一天看了前一半;第二组则在不间断(短期语境)的情况下看完一集;第三组只看了后半段(没有背景)。在有背景知识来解释视频片段的被试中，DMN的被试间相关性比没有背景知识的被试更大。至关重要的是，在短期环境和长期环境组中，DMN的反应是相似的(尽管长期环境组的DMN区域与海马的连接比短期环境组增加)。这一结果表明，DMN的反应既可以由连续观看时数分钟积累的信息(短期背景)所调节，也可以由数天积累的信息(长期背景组)，甚至数年积累的信息来调节。最近的一项涉及海马健忘症患者的神经影像研究表明，即使在海马病变后，DMN中几分钟内的信息整合仍可保持。在这项研究中，健忘症被试在聆听完整的叙述时在DMN中表现出典型的反应模式，如在神经性典型对照中所见。此外，如同在对照中一样，健忘症被试的DMN活动会被暂时打乱叙述的段落而被破坏，这表明DMN至少在10到30s的时间内成功地整合了信息。当前，仍旧需要进一步研究以更好地表征海马体在DMN中长期支持信息整合中的作用。DMN响应是由我们长期的记忆和信念所决定的，这一发现提出了一种有趣的可能性，即我们感知世界的个体差异可以解释DMN响应中的个体差异。实际上，一些研究已经将叙述的自发，特质解释的相似性与神经相似性联系起来。在一项研究中，被试使用fMRI进行了扫描，同时观看了模棱两可的动画，该动画仅使用简单的几何形状来传达复杂的社会叙事。对模棱两可的形状动画的解释（由每个被试报告）中的更大相似性与被试之间DMN区域中神经反应的更大相似性显著相关。相似的研究报告也表明，DMN在被试间的神经反应的一致性增强与不同被试在面对口语叙事的解释相似性，口语叙事过程中的情感反应随时间变化的相似性，随时间推移的幽默感的相似性，性欲的相似性以及看色情电影和道德决策上的相似性等方面上都存在关联。这些研究中最有趣的发现之一是发现了DMN的共享神经模式，这些模式在被试之间共享，并与这些外部事件的抽象结构和被试对它们的解释相一致。换句话说，结果表明，以相同方式理解情况的被试，其DMN节点的神经模式相似，而不考虑感官输入的低水平刺激特性的显著差异。在以上分析的基础上，一个更基本的问题是，为什么对高级概念的类似理解或解释会在不同被试的DMN中产生共享的神经活动。最近有人提出，人际互动的一个关键方面是二元共享现实感。在这里，我们提出DMN中的共享表示来自于自我与他人之间动态的社会互动。换句话说，通过相互的和动态的社会互动，其他人的大脑可以塑造您的大脑反应，同时也可以被您的大脑反应所塑造，从而产生一个共享的情况（图1b）。许多研究表明DMN与社交大脑网络之间存在广泛的重叠，涉及社交认知的许多大脑区域。DMN的神经反应在日常生活中受到其他社会行为者的动作和手势的影响。即使被隔离在家中，或者在实验中躺在黑暗的功能磁共振扫描仪中，一个人的大脑反应仍然会受到外界行为的影响，比如视听电影、口语或书面文本所传达的信息。从单脑视角到多脑视角的转换，为研究一个大脑(发送者)的反应如何影响其他大脑(接收者)的反应开辟了道路。在耦合的动力系统中，接受者大脑的语言和非语言行为也可以塑造发送者的神经反应。尽管我们回顾了支持我们的观点的证据，即DMN的反应模式是由其他社会主体的行为塑造的，但我们注意到，这一观点并不排除在较长进化时间尺度上的额外遗传因素也会塑造DMN的反应。脑-脑耦合最先在一项研究中被报道，该研究通过功能性核磁共振记录讲话者在讲自己的故事时的大脑反应，也记录了听话者在听故事时的大脑，其后构建了被试间功能连接。说话者的神经反应是耦合的(也就是说，有或没有短时间滞后相关;图2d)对听者大脑各区域在不同时间尺度处理层次的神经反应。早期听觉区域的说话者与听者的耦合反映了对刺激的低层次声学特性的共同处理，如音频振幅的包络。相比之下，在语言区域和DMN中，听者大脑的反应滞后于说话者大脑的反应，这表明说话者大脑的反应对听者大脑的反应有因果影响。此外，说话者和听者在包括DMN在内的高阶区域的神经耦合反映了交流和对叙述的共同理解。这项研究以及进一步的研究表明，如果胡言乱语，用听众无法听懂的语言讲故事或暂时扰乱刺激，则会破坏DMN中而非听觉早期区域的说话者与听者之间的耦合。 而且，DMN中的说话者——听者耦合可以预测交流的质量：收听者对说话者的理解越好，他们的大脑反应与说话者的大脑反应越接近。在DMN每个节点内的响应时间过程的时间波动中观察到说话者与听者的耦合（例如，说话者前神经中神经反应的时间过程与听者的时间过程相关）以及在内部-被试之间网络空间的区域对齐。这些发现表明，听者大脑中基于理解的过程是由说话者大脑中基于生产的过程所驱动或塑造的。当前已经使用各种刺激和成像方式（包括功能磁共振成像，功能近红外光谱（fNIRS）和脑电图）观察到了说话者与听众的脑神经耦合。在非言语交流（例如手势和面部表情）中也已报告了这种信息发出者和接受者的脑神经耦合。从讲话者的大脑到听话者的大脑的整个信息传递的环路也得到了证实。在这项研究中，被试在观看一集电视连续剧的同时，用功能磁共振成像技术对其进行扫描。然后再下一次扫描中，被试用他们自己的话大声描述这一事件。第二组被试之前从未看过电视节目，然后在听一名观众描述的同时扫描他们的大脑。有趣的是，之前从未见过该事件的被试在说话者回忆该事件和说话者观看该事件时，DMN的活动在时空上与说话者相似(图4b,c)。进一步的分类分析表明，电影观看者、说话者和听者的DMN反应具有场景特异性，且不受低级感官特征(如视听电影及其言语描述的差异)的影响，表明这些共同反应反映了信息的传递。此外，当说话人将电影编码到记忆中时，听众和说话人的反应模式是独特的，相对于其他观看了电影但没有与听众分享经历的被试的反应模式是独特的，分享经验的被试的DMN连接能更好地预测听众的理解。演讲者和听众之间的这种紧密联系可能揭示了一种机制，通过这种机制，我们可以与其他从未直接经历过的大脑分享我们的特殊视角和记忆。
图 4经验的传递和说话者-听话者之间神经反应的相似性
a|测量我们如何与其他人的大脑分享记忆的经典实验范式。首先，研究人员在一名被试观看一集电视连续剧《梅林传奇》(将信息编码到记忆中)时对其进行扫描。接下来，研究人员扫描了这些被试，让他们大声分享他们对电视剧的回忆。
b |组间的神经耦合使用被试间模式相似性分析进行评估。研究人员为每个被试计算了电影中每个场景的平均活动空间模式(彩色条)。然后，对不同组参与者的每个场景的空间模式进行相关性(corr)并取平均值。
c |第二组被试在之前从未看过这个电影，然后他们听之前被试对这个事件的描述，结果发现他们在DMN内的神经反应模式与根据记忆复述事件的被试相似。
d |根据对一所商学院学生的调查重建了一组学生的社交网络。在这个网络中，42名学生参加了一项fMRI研究，并在扫描仪前观看了一组短片。根据两人之间的社会距离(由社会网络定义)计算观看这些视频时BOLD反应的相似性。这些是通过将每个被试的反应时间序列与给定大脑区域的其他被试的反应时间序列相关联，并取结果相关性的平均值来计算的。温暖的颜色表明在给定的大脑区域有相对相似的反应;较冷的颜色表明该大脑区域的反应相对不同。注意，DMN区域的神经反应在朋友间高度对齐。
尽管通过电视，电影，社交媒体甚至在线学习进行单向通信变得越来越普遍（图1b），但许多通信仍然是双向的，并且需要在发送者和接收者的角色之间不断变换，需要个人大脑对此的适应。研究这些动力学过程需要转变为同时扫描多个大脑，这有时被称为超扫描。使用超扫描的新兴工作正在发现自由对话和其他自然，复杂任务期间的双向信息流。例如，fNIRS用于同时扫描参与自由对话的二元组合。这种方法表明，面对面交流比背对背交流引起的大脑与大脑的耦合更大，这表明非语言信号在增强交流和神经对齐方面的作用。后来使用fNIRS进行的研究确定了在小组讨论中自然出现的对话型领导者，并使用Granger因果关系分析表明，领导者的神经活动比跟随者更强烈地预测跟随者的神经活动。其他工作研究了完成复杂的，现实生活中的任务的小组的神经活动，这些小组成员之间需要实质性的目标导向的协调，在需要加强协调和沟通的任务期间，发现在空间和时间上神经耦合的增加。另一项脑电图研究中测试了熟悉和不熟悉成对被试之间的神经耦合，并发现在相互凝视和微笑时，DMN的耦合增强。有人提出，照顾者最初使用基本的非语言社交线索，例如相互注视和微笑，以建立与儿童的联结，随后可以在以后的整个生活中常规使用它们来促进神经联结。但目前这方面的研究还较少，需要更多的研究来加深我们对幼儿早起如何和父母进行社会性交流。一句古老的谚语说：“告诉我你的朋友是谁，我就会告诉你你是谁”。新兴的神经科学研究提供的证据表明，在现实和虚拟的社交网络中，与我们有联系的人会影响和塑造我们与他人的神经关系。最近一项引人注目的研究绘制了一所商学院的一个班级的亲密社交网络，发现社交关系更亲密的人对故事的神经反应比关系不那么亲密的人更相似(图4d)。此外，同一小组最近的研究测量了来自同一社会网络的被试在观看模棱两可的电影片段时的大脑反应。然后，被试分组聚集在一起，目的是就每个电影片段的叙事解释达成共识。建立共识的对话改变了被试的想法，并导致他们在再次观看视频时，DMN神经的反应更一致。在建立共识的任务之后，神经对齐的增加持续存在于从同一部电影中采样的小说片段上。那些在现实社会网络中处于中心位置的被试在建立团队联盟中扮演着重要的角色。在处理与文化相关的刺激时，如描述受保护的集体主义价值观的故事时，也可以观察到不同文化之间的神经反应的群体水平差异，这可能与对文化的认同程度有关。我们的思想、感情和行动在日常生活中不断受到他人的行动、记忆和故事的影响。与此同时，我们的行为、记忆和故事，塑造并影响着与我们联系在一起的人的思想、感情和行动。从这个角度来看，我们认为我们能够塑造他人，也能被他人塑造，部分原因是在社会互动中，DMN的活动既能塑造其他大脑的反应，也能被其他大脑的行为塑造。感官层面的共同神经活动倾向于与外部刺激的低层次知觉特性相一致。在这个处理层次的顶层，即DMN则表现出社会性思想和行动的调节倾向。同样的情况可以用口语、书面文字或抽象的动画图形来探测到。因此，DMN的表现形式不受与意义或行为变化无关的低级知觉属性的变化的影响。相反地，在不同的情境中或者情境相同但内容有明显不同的情况下可以观察到DMN被试间相关的显著变化。因此，在特定情况下感知和行为不同的人之间，DMN的表征必然不同。共享语言、共享记忆和共享图示允许我们更好地对齐和耦合DMN响应。分享故事和任务协作将进一步增强这种耦合。在当今这个两极分化更加严重的世界里，重建共同立场的需要也许比以往任何时候都更加迫切。在这个世界上，发展理解和行动的共同方式是一种不断发展的共同努力，我们需要更多地将自己内在的独特视角和行动与他人外在的视角和行动结合起来。在这种富有洞察力的表达中可以指我们而不是他们或指我们所有的人。DMN中不同视角的综合主要取决于我们的社会互动和社会联系的结构和性质。从这个角度来看，我们认为DMN是默认的，不是因为我们向内看的时候它被激活了，也不是因为它被别人塑造了。相反，我们认为DMN是默认的，是因为它是集成外部和内部信息的中心。它允许我们共享沟通，共享事件意义，最重要的是，共享我们的社交网络和世界，这些都是人们一直自然而然地做的事情，因此，“默认”可能更来自于这种状态，而不是只是对内部的监控。
