在讨论“网络游戏成瘾”这个话题时，人们往往把焦点放在行为层面——玩得太多、控制不住自己、影响学习和生活。 近日，何清华教授团队在国际权威期刊Addiction发表题为 “Neural Underpinnings of Internet Gaming Addiction Tendency: The Role of the Limbic Network in Reward/Punishment Sensitivity and Risky Decision-making Alterations” 的研究论文指出：成瘾的根源或许更深，网络游戏成瘾的倾向不仅与外部习惯有关，更与大脑内部的奖赏与惩罚系统如何工作密切相关。
为什么“游戏上瘾＝大脑猎奖机制失衡”？
展开剩余81%电子游戏成瘾或游戏障碍是一种游戏行为，其特征是对游戏的控制力受损，并且尽管会对生活产生负面影响，但仍优先于其他兴趣和日常活动进行游戏，如《国际疾病分类》第 11 版（ICD-11）所定义。
“玩游戏上瘾”的直观印象在于“时间用得太多”“现实功能受损”，但神经科学视角强调的是：游戏高强度的奖励反馈正在改变大脑的奖赏系统，尤其在决策与控制机制上产生持续影响。本研究从两个关键维度出发：一是奖赏敏感性与惩罚敏感性——即大脑对“获得奖励”和“避免惩罚”信号的反应强度；二是风险决策行为——借助类似于Iowa Gambling Task 的任务来衡量个体在不确定情境中如何权衡收益与损失。研究假设是：网络游戏成瘾倾向者会表现出“更强的奖赏敏感、更弱的惩罚敏感、以及更冒险的决策风格”；而这些特征背后可能对应边缘网络（如腹侧纹状体、海马、杏仁核、扣带皮层等）在静息状态或功能连接上的异常。
越来越多研究显示，问题型游戏行为并不只是“多玩几小时”那么简单，更像是大脑强化了“现在获胜→奖励”“不怕失败→惩罚无效”这种模式，从而在决策中不断偏向风险、忽视损失。研究团队希望通过大样本行为＋脑成像分析，揭示这一机制。这不仅对游戏成瘾干预具有意义，也对脑机接口系统想要“学会大脑如何做决策”提供素材。
RESEARCH METHOD
大样本、纵向、边缘网络连接全景绘制展鵬配资
研究共选取 1142 名大学生（360 男／782 女，平均年龄约 18.75 岁）作为横断面样本，称为 “行为－脑交叉数据集（BBC）”；其中 303 名参加了后续的纵向追踪（行为纵向数据集，BL）。研究使用了如下测量工具：
奖赏／惩罚敏感性问卷（SPSRQ）衡量个体对奖赏、惩罚信号的主观敏感性； 网络游戏成瘾问卷评估上瘾倾向； Iowa Gambling Task（IGT）评估个体在风险收益不确定环境中的决策行为。此外，还采集了受试者的静息态 fMRI 数据，重点分析了基于 Limbic Network（边缘网络）的功能连接强度：包括该网络内部强度以及其与其他大脑功能网络的连接。
主要发现如下：
在行为层面，IGT 的净得分与奖赏敏感性呈负相关（ρ = -0.181，P = 0.022），即奖赏越敏感，决策绩效（优胜-劣势）越差。惩罚敏感性则与上瘾倾向呈正相关（β = 0.180，P < 0.001）。
边缘网络强度与奖赏敏感性正相关（ρ = 0.077，P < 0.001），与惩罚敏感性呈负相关趋势（ρ = -0.045，P = 0.090）。与此同时，边缘网络与其他网络的连接强度也与奖赏敏感性正相关。
奖赏与惩罚敏感性在边缘网络中的神经基础
在纵向分析中：风险决策能力的变化能够预测奖赏敏感性的动态变化，奖赏和惩罚敏感性则共同驱动IGA倾向的发展，而边缘网络功能连接通过影响奖赏和惩罚敏感性，间接影响IGA倾向。
行为与边缘网络的纵向模型
这些结果构建了一个路径：边缘网络强度 → 奖赏／惩罚敏感性 → 决策绩效 → 游戏成瘾倾向。换言之，大脑边缘网络的状态在较早阶段就可能预示个体未来在游戏上瘾、决策风格上的变化。
RESEARCH SIGNIFICANCE
向大脑学习决策机制
这项研究不仅揭示了网络游戏成瘾的行为特征，更深入地将其归因于大脑内部决策机制的重构——特别是边缘系统在奖赏／惩罚敏感性与冒险决策中的关键角色。从“向大脑学习”的角度看，我们可以得出两大启示：
第一，大脑并非静态地接受刺激再输出反应，而是在长期强化反馈中“学会”一种偏向奖赏、忽视惩罚的模式。这说明当我们设计脑–机接口、游戏机制甚至干预系统时，应当考虑大脑如何评估奖赏与惩罚、以及如何在决策过程中重新校准这一评估系统。比如，一个脑–机系统若能检测到用户奖赏敏感性异常、惩罚敏感性减弱，就可以介入提醒或调整反馈机制，引导大脑重新获取平衡。
第二，在实际干预与界面设计上，这项研究提示我们：若要防止游戏成瘾或改善上瘾倾向，仅靠“限制时间”“戒游戏”可能不够。更有效的方式可能是重建大脑的风险/收益估值机制——即通过反馈机制（例如负反馈、提醒、变化奖赏结构）促使边缘系统重新“学习”惩罚信号与延迟奖励的价值。脑–机接口也可能采用类似机制：在用户做出过度冒险决策时，设备可以提供即时“惩罚”反馈或调整控制映射，从而强化惩罚敏感性、抑制冒险倾向。
未来控制系统、游戏机制、心理干预，甚至脑–机接口，都不是简单地“读大脑”“写命令”，而是“和大脑一起学习，和它一起调整决策机制”。在这个过程中，边缘网络、奖赏敏感、惩罚敏感、决策风格——这些原本属于神经机制的关键词，将成为设计人-机交互、干预成瘾行为的新维度。
参考文献：He J, Zhao H, Turel O, Zhang S, Lei X展鵬配资, Qiu J, Feng T, Chen H, He Q. Neural underpinnings of internet gaming addiction tendency: The role of the limbic network in reward/punishment sensitivity and risky decision-making alterations. Addiction. 2025 Oct 25. doi: 10.1111/add.70219. Epub ahead of print. PMID: 41137797.
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