Нейрофизиологические механизмы эмоционального интеллекта

Нейрофизиологические механизмы эмоционального интеллекта

Автор: Чипеева Н.А.

Журнал: Психология. Психофизиология @jpps-susu

Рубрика: Общая психология, психология личности, история психологии

Статья в выпуске: 3 т.16, 2023 года.

Бесплатный доступ

Обоснование: Эмоциональный интеллект (ЭИ) наряду с общим интеллектом взаимосвязан с академической успешностью, социальным и межличностным общением, что делает проблему изучения ЭИ актуальной в контексте междисциплинарных исследований с использованием методов нейровизуализации и проливает свет на психофизиологическую проблему. Цель: обзор и анализ исследований, посвященных проблеме конструкта эмоционального интеллекта и нейронных путей, обеспечивающих функционирование этого вида интеллекта. Теоретические основы: нарративный обзор опубликованных результатов оригинальных исследований и систематических научных обзорных статей с использованием поисковой системы Google Scholar. Результаты. Исследования показывают, что эмоциональный интеллект базируются на общих системах мозга, которые участвуют в реализации психических функций. Эмоциональный интеллект связан с активностью крупномасштабных нейронных сетей мозга, в которые вовлечены не только корковые регионы мозга, но и субкортикальные области, связанные с обработкой эмоционально значимых стимулов, формированием аффективного ответа и регуляцией эмоциональных процессов. Исследования полного конструкта эмоционального интеллекта (измеренного с использованием теста или методики самоотчета) также показывают вовлеченность нейронных сетей покоя в реализацию этого вида интеллекта. Траектория развития эмоционального интеллекта отличается от развития общего интеллекта, что, вероятно, связано как с накоплением индивидуального эмоционального опыта в течение жизни и с социокультурными особенностями, так и с изменениями функционирования структур мозга и нейронных сетей в течение жизни. Заключение. Проведенный анализ позволяет более полно представить взаимосвязь нейронных сетей покоя и эмоционального интеллекта. Однако очевидно, что исследований полного конструкта эмоционального интеллекта, измеренного с использованием тестов и самоотчетов, и его взаимосвязей с крупномасштабными сетями покоя, а также глобальными характеристиками функциональной связанности мозга, недостаточно, что, таким образом, делает это направление исследований перспективным для науки.

Еще

Эмоциональный интеллект, эмоции, регуляция эмоций, нейронные сети, функциональная связанность покоя

Короткий адрес: https://sciup.org/147241861

IDR: 147241861   |   DOI: 10.14529/jpps230306

Список литературы Нейрофизиологические механизмы эмоционального интеллекта

  • Geary D.C. Cognitive predictors of achievement growth in mathematics: A 5-year longitudinal study. Developmental Psychology. 2011;47(6):1539–1552. DOI: https://doi.org/10.1037/a0025510
  • Tikhomirova T., Malykh A., Malykh S. Predicting Academic Achievement with Cognitive Abilities: Cross-Sectional Study across School Education. Behavioral Sciences. 2020;10(10):158. DOI: https://doi.org/10.3390/bs10100158
  • Adetula G.A. Emotional, Social, and Cognitive Intelligence as Predictors of Job Performance Among Law Enforcement Agency Personnel. Journal of Applied Security Research. 2016 Apr 2;11(2):149–65. DOI: https://doi.org/10.1080/19361610.2016.1137175
  • MacCann C., Jiang Y., Brown L.E.R. et al. Emotional intelligence predicts academic performance: A meta-analysis. Psychological Bulletin. 2020;146(2):150–186. DOI: https://doi.org/10.1037/bul0000219
  • Salovey P., Mayer J.D. Emotional Intelligence. Imagination, Cognition and Personality. 1990;9(3):185–211. DOI: https://doi.org/10.2190/DUGG-P24E-52WK-6CDG
  • Lindquist K.A., Wager T.D., Kober H. et al. The brain basis of emotion: A meta-analytic review. Behavioral and Brain Sciences. 2012;35(3):121–143. DOI: https://doi.org/10.1017/S0140525X11000446
  • Beckmann C.F., DeLuca M., Devlin J.T., Smith S.M. Investigations into resting-state connectivity using independent component analysis. Philosophical Transactions of the Royal Society B. 2005;360(1457):1001–1013. DOI: https://doi.org/10.1098/rstb.2005.1634
  • van de Ven V.G., Formisano E., Prvulovic D. et al. Functional connectivity as revealed by spatial independent component analysis of fMRI measurements during rest. Human Brain Mapping. 2004;22(3):165–178. DOI: https://doi.org/10.1002/hbm.20022
  • Rubinov M., Sporns O. Complex network measures of brain connectivity: Uses and interpretations. NeuroImage. 2010;52(3):1059–1069. DOI: https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2009.10.003
  • Bullmore E., Sporns O. Complex brain networks: graph theoretical analysis of structural and functional systems. Nature Reviews Neuroscience. 2009;10(3):186–198. DOI: https://doi.org/10.1038/nrn2575
  • Kostal L., Lansky P., McDonnell M.D. Metabolic cost of neuronal information in an empirical stimulus-response model. Biological Cybernetics. 2013;107(3):355–365. DOI: https://doi.org/10.1007/s00422-013-0554-6
  • Haier R.J., Jung R.E., Yeo R.A. et al. Structural brain variation and general intelligence. NeuroImage. 2004;23(1):425–433. DOI: https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2004.04.025
  • Ekman P., Cordaro D. What is Meant by Calling Emotions Basic. Emotion Review. 2011;3(4):364–370. DOI: https://doi.org/10.1177/1754073911410740
  • Barrett L.F., Adolphs R., Marsella S. et al. Emotional expressions reconsidered: challenges to inferring emotion from human facial movements. Psychological Science in the Public Interest. 2019;20(1):1–68. DOI: https://doi.org/10.1177/1529100619889954
  • Kragel P.A., LaBar K.S. Decoding the Nature of Emotion in the Brain. Trends in Cognitive Sciences. 2016;20(6):444–455. DOI: https://doi.org/10.1016/j.tics.2016.03.011
  • Friston K. The free-energy principle: a unified brain theory? Nature Reviews Neuroscience. 2010;11(2):127–138. DOI: https://doi.org/10.1038/nrn2787
  • Nave K., Deane G., Miller M., Clark A. Wilding the predictive brain. Wiley Interdisciplinary Reviews: Cognitive Science 2020;11(6). DOI: https://doi.org/10.1002/wcs.1542
  • Smith R., Killgore W.D.S., Alkozei A., Lane R.D. A neuro-cognitive process model of emotional intelligence. Biological Psychology. 2018;139:131–51. DOI: https://doi.org/10.1016/j.biopsycho.2018.10.012
  • Hoemann K., Gendron M., Barrett L.F. Mixed emotions in the predictive brain. Current Opinion in Behavioral Sciences. 2017;15:51–57. DOI: https://doi.org/10.1016/j.cobeha.2017.05.013
  • Lindquist K.A., Barrett L.F. A functional architecture of the human brain: emerging insights from the science of emotion. Trends in Cognitive Sciences. 2012;16(11):533–540. DOI: https://doi.org/10.1016/j.tics.2012.09.005
  • Kaefer K., Stella F., McNaughton B.L., Battaglia F.P. Replay, the default mode network and the cascaded memory systems model. Nature Reviews Neuroscience. 2022;23(10):628–640. DOI: https://doi.org/10.1038/s41583-022-00620-6
  • Koelsch S., Andrews‐Hanna J.R., Skouras S. Tormenting thoughts: The posterior cingulate sulcus of the default mode network regulates valence of thoughts and activity in the brain’s pain network during music listening. Human Brain Mapping. 2022;43(2):773–786. DOI: https://doi.org/10.1002/hbm.25686
  • Killgore W.D.S., Smith R., Olson E.A. et al. Emotional intelligence is associated with connectivity within and between resting state networks. Social Cognitive and Affective Neuroscience. 2017;12(10):1624–1636. DOI: https://doi.org/10.1093/scan/nsx088
  • Aviezer H., Ensenberg N., Hassin R.R. The inherently contextualized nature of facial emotion perception. Current Opinion in Psychology. 2017;17:47–54. DOI: https://doi.org/10.1016/ j.copsyc.2017.06.006
  • Barrett L.F., Mesquita B., Gendron M. Context in Emotion Perception. Current Directions in Psychological Science. 2011;20(5):286–290. DOI: https://doi.org/10.1177/0963721411422522
  • Gündem D., Potočnik J., De Winter F.L. et al. The neurobiological basis of affect is consistent with psychological construction theory and shares a common neural basis across emotional categories. Communications Biology. 2022;5(1):1354. DOI: https://doi.org/10.1038/s42003-022-04324-6
  • Mesquita B., Boiger M. Emotions in Context: A Sociodynamic Model of Emotions. Emotion Review. 2014;6(4):298–302. DOI: https://doi.org/10.1177/1754073914534480
  • Greenaway K.H., Kalokerinos E.K., Williams L.A. Context is Everything (in Emotion Research). Social and Personality Psychology Compass. 2018;12(6):e12393. DOI: https://doi.org/10.1111/spc3.12393
  • Yan X., Andrews T.J., Young A.W. Cultural similarities and differences in perceiving and re-cognizing facial expressions of basic emotions. Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance. 2016;42(3):423–440. DOI: https://doi.org/10.1037/xhp0000114
  • Seth A.K., Friston K.J. Active interoceptive inference and the emotional brain. Philosophical Trans-actions of the Royal Society B. 2016;371(1708):20160007. DOI: https://doi.org/10.1098/rstb.2016.0007
  • Hoemann K., Feldman B.L. Concepts dissolve artificial boundaries in the study of emotion and cognition, uniting body, brain, and mind. Cognition and Emotion. 2019;33(1):67–76. DOI: https://doi.org/10.1080/02699931.2018.1535428
  • Smith R., Alkozei A., Killgore W.D.S. Contributions of self-report and performance-based indi-vidual differences measures of social cognitive ability to large-scale neural network functioning. Brain Imaging and Behavior. 2017;11(3):685–697. DOI: https://doi.org/10.1007/s11682-016-9545-2
  • Barrett L.F., Simmons W.K. Interoceptive predictions in the brain. Nature Reviews Neuros-cience. 2015;16(7):419–429. DOI: https://doi.org/10.1038/nrn3950
  • Ince S., Steward T., Harrison B.J. et al. Subcortical contributions to salience network function-ing during negative emotional processing. NeuroImage. 2023;270:119964. DOI: https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2023.119964
  • Barrett L.F., Satpute A.B. Large-scale brain networks in affective and social neuroscience: to-wards an integrative functional architecture of the brain. Current Opinion in Neurobiology. 2013;23(3):361–372. DOI: https://doi.org/10.1016/j.conb.2012.12.012
  • Belyk M., Brown S. Perception of affective and linguistic prosody: an ALE meta-analysis of neuroimaging studies. Social Cognitive and Affective Neuroscience. 20141;9(9):1395–403. DOI: https://doi.org/10.1093/scan/nst124
  • Satpute A.B., Lindquist K.A. The Default Mode Network’s Role in Discrete Emotion. Trends in Cognitive Sciences. 2019;23(10):851–864. DOI: https://doi.org/10.1016/j.tics.2019.07.003
  • Smith R., Lane R.D. The neural basis of one’s own conscious and unconscious emotional states. Neuroscience and Biobehavioral Reviews. 2015;57:1–29. DOI: https://doi.org/10.1016/ j.neubiorev.2015.08.003
  • Scherer K.R., Moors A. The Emotion Process: Event Appraisal and Component Differentiation. Annual Review of Psychology. 2019;70(1):719–745. DOI: https://doi.org/10.1146/annurev-psych-122216-011854
  • Siemer M., Mauss I., Gross J.J. Same situation-Different emotions: How appraisals shape our emotions. Emotion. 2007;7(3):592–600. DOI: https://doi.org/10.1037/1528-3542.7.3.592
  • Smith R., Alkozei A., Bao J. et al. Resting state functional connectivity correlates of emotional awareness. NeuroImage. 2017;159:99–106. DOI: https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2017.07.044
  • Goulden N., Khusnulina A., Davis N.J. et al. The salience network is responsible for switching between the default mode network and the central executive network: Replication from DCM. NeuroI-mage. 2014;99:180–190. DOI: https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2014.05.052
  • Aviezer H., Ensenberg N., Hassin R.R. The inherently contextualized nature of facial emotion perception. Current Opinion in Psychology. 2017;17:47–54. DOI: https://doi.org/10.1016/ j.copsyc.2017.06.006
  • Dehaene S., Charles L., King J.R., Marti S. Toward a computational theory of conscious processing. Current Opinion in Neurobiology. 2014;25:76–84. DOI: https://doi.org/10.1016/j.conb.2013.12.005
  • Diano M., Celeghin A., Bagnis A., Tamietto M. Amygdala Response to Emotional Stimuli without Awareness: Facts and Interpretations. Frontiers in Psychology. 2017;7. DOI: https://doi.org/10.3389/fpsyg.2016.02029
  • Takeuchi H., Taki Y., Nouchi R. et al. Resting state functional connectivity associated with trait emotional intelligence. NeuroImage. 2013;83:318–328. DOI: https://doi.org/10.1016/ j.neuroimage.2013.06.044
  • Hampson M., Driesen N., Roth J.K. et al. Functional connectivity between task-positive and task-negative brain areas and its relation to working memory performance. Magnetic Resonance Imag-ing. 2010;28(8):1051–1057. DOI: https://doi.org/10.1016/j.mri.2010.03.021
  • Marchetti I., Koster E.H.W., Sonuga-Barke E.J., de Raedt R. The Default Mode Network and Recurrent Depression: A Neurobiological Model of Cognitive Risk Factors. Neuropsychology Review. 2012;22(3):229–251. DOI: https://doi.org/10.1007/s11065-012-9199-9
  • Pan W., Wang T., Wang X. et al. Identifying the Core Components of Emotional Intelligence: Evidence from Amplitude of Low-Frequency Fluctuations during Resting State. PLoS ONE. 2014;9(10):e111435. DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0111435
  • Lizeretti N.P., Extremera N. Emotional Intelligence and Clinical Symptoms in Outpatients with Generalized Anxiety Disorder (GAD). Psychiatric Quarterly. 2011;82(3):253–260. DOI: https://doi.org/10.1007/s11126-011-9167-1
  • Kilner J.M., Neal A., Weiskopf N. et al. Evidence of Mirror Neurons in Human Inferior Frontal Gyrus. Journal of Neuroscience. 2009;29(32):10153–10159. DOI: https://doi.org/10.1523/JNEUROSCI.2668-09.2009
  • Power J.D., Petersen S.E. Control-related systems in the human brain. Current Opinion in Neurobiology. 2013;23(2):223–228. DOI: https://doi.org/10.1016/j.conb.2012.12.009
  • Jarcho J.M., Fox N.A., Pine D.S. et al. The neural correlates of emotion-based cognitive control in adults with early childhood behavioral inhibition. Biological Psychology. 2013;92(2):306–314. DOI: https://doi.org/10.1016/j.biopsycho.2012.09.008
  • Zanella F., Monachesi B., Grecucci A. What is the Link Between Emotional Intelligence and Emotion Regulation? Behavioural and Resting-State Functional Connectivity Evidences. 2022. DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-19477-x
  • Sperduti M., Makowski D., Arcangeli M. et al. The distinctive role of executive functions in implicit emotion regulation. Acta Psychologica. 2017;173:13–20. DOI: https://doi.org/10.1016/j.actpsy.2016.12.001
  • Salthouse T.A. When does age-related cognitive decline begin? Neurobiology of Aging. 2009;30(4):507–514. DOI: https://doi.org/10.1016/j.neurobiolaging.2008.09.023
  • Singh-Manoux A., Kivimaki M., Glymour M.M. et al. Timing of onset of cognitive decline: results from Whitehall II prospective cohort study. BMJ. 2012;344(jan04 4):d7622–d7622. DOI: https://doi.org/10.1136/bmj.d7622
  • Scheibe S., Carstensen L.L. Emotional Aging: Recent Findings and Future Trends. The Journals of Gerontology Series B: Psychological Sciences and Social Sciences. 2010;65B(2):135–144. DOI: https://doi.org/10.1093/geronb/gbp132
  • Mather M. The Affective Neuroscience of Aging. Annual Review of Psychology.2016;67(1):213–238. DOI: https://doi.org/10.1146/annurev-psych-122414-033540
  • Mather M. The emotion paradox in the aging brain: The emotion paradox in the aging brain. Annals of the New York Academy of Sciences. 2012;1251(1):33–49. DOI: https://doi.org/10.1111/j.1749-6632.2012.06471.x
  • Li C., Qiao K., Mu Y., Jiang L. Large-Scale Morphological Network Efficiency of Human Brain: Cognitive Intelligence and Emotional Intelligence. Frontiers in Aging Neuroscience. 2021;13:605158. DOI: https://doi.org/10.3389/fnagi.2021.605158
Еще
Статья обзорная
SciUp 2024 © 2024 ©