电子竞技真的能“练脑”吗？——来自前额叶神经效率的fNIRS证据

引言

近年来，围绕电子游戏尤其是第一人称射击类（FPS）游戏是否能够提升认知能力的讨论持续升温。一方面，FPS游戏要求玩家在复杂动态环境中持续监控目标、迅速决策并灵活切换策略，这些特点与执行功能高度契合；另一方面，也有研究指出游戏经验的迁移效应可能有限。那么，FPS经验是否真的改变了大脑的运作方式？这种改变是否可以在神经层面被客观测量？

发表于MDPI Brain Sciences的研究Cognitive Control and Prefrontal Neural Efficiency in Experienced and Novice E-Gamer系统探讨了这一问题。研究结合功能性近红外光谱技术（fNIRS），比较了50名资深FPS玩家与70名新手在认知控制任务中的行为表现与前额叶神经活动，重点关注“神经效率”这一指标。

文章信息

背景介绍

认知控制（Cognitive Control, CC）通常被分为三个相互关联的子维度：信息更新、任务转换与抑制控制（Miyake et al., 2000）。这些功能主要依赖前额叶皮层（PFC），尤其是背外侧前额叶（DLPFC）与腹外侧前额叶（VLPFC）区域的调控。

FPS游戏本身就离不开这三种能力。玩家需要不停地留意目标和威胁的变化，在不同战术之间迅速调整，同时还要压住干扰、避免误判。因此，有研究认为，长期参与FPS游戏，可能会提高前额叶参与认知控制时的运作效率。

研究方法

研究设计：三项任务、双组比较

研究共招募120名参与者，其中经验组为持续两年以上资深FPS玩家（n=50），新手组为较少或未接触FPS游戏者（n=70）。所有被试完成三项认知任务（见图1）：

第一，数字符号替换任务（DSST），用于测量“信息更新能力”；

第二，双重视觉搜索任务（DVST），用于测量“任务转换能力”；

第三，Stroop任务，用于测量“抑制控制能力”。

图 1. 实验装置及任务流程示意图。(a) 实验场景及前额叶皮层对应的测量区域；(b) 数字符号替换任务（DSST）的示例说明与流程；(c) 双重视觉搜索任务（DVST）的示例说明与流程；(d) Stroop任务流程框架及示例

数据记录及预处理

fNIRS以连续波方式采集前额叶16个测量通道的近红外光强信号，记录波长为730 nm与850 nm，并以2 Hz采样频率采集，同时另设环境光通道用于校正。正式实验开始前记录基线光强，同时在刺激呈现端向采集端发送同步标记，以实现反应、区块与试次在时间轴上的精准对齐。原始光强信号的预处理包括低通滤波（0.1Hz）、滑动运动伪影剔除（SMAR）、基于修正比尔 - 朗伯定律计算 HbO 变化，用作后续统计与“神经效率”计算的核心生理指标。

数据分析方法

统计分析采用线性混合效应模型分析组间/条件间差异。

首先对线性混合效应模型（LMM）的结果进行假发现率（False Discovery Rate, FDR）校正（q = 0.05）；在通过FDR筛选后，再在单一测量通道内部的具体对比中采用Bonferroni校正，以进一步控制多重比较带来的误差。

除传统的行为指标与氧合血红蛋白（HbO）分析外，研究还引入“神经效率”（Neural Efficiency, NE）作为综合指标，用于在同一框架下比较“任务表现”与“神经消耗”。其计算公式为：NE = [z(任务表现) − z(皮层消耗)] /

其中，“任务表现”包括反应时、正确率或正确数、注意延迟等行为指标；“皮层消耗”指fNIRS测得的HbO变化水平.

研究进一步区分了两类神经效率指标：以反应时为核心计算的“反应时神经效率”（NeurEffRxTime）与，以及以注意切换表现为核心计算的“注意灵活性神经效率”（NeurEffFlexibility），分别对应不同任务所强调的关键能力维度。反应时神经效率在上述三种任务种均计算，注意灵活性神经效率仅应用于双重视觉搜索任务（DVST），以注意力延迟量化注意切换表现，注意力延迟 = 外周搜索试次平均反应时 − 中心搜索试次平均反应时。

研究结果

信息更新能力显著提升，但神经消耗并未增加

行为学结果

在数字符号替换任务（DSST）中，经验型玩家在行为层面表现出稳定优势。相比于新手组，经验组反应更快，正确率更高（均统计显著）。此外，随着任务区块推进，所有被试均呈现练习效应，反应时逐步缩短，成绩逐步提高。

脑成像结果

氧合血红蛋白（HbO）在整体水平上并未出现显著组别差异，但在多个前额叶测量通道中，反应时神经效率指标却呈现出显著差异，经验组的神经效率显著高于新手组（如图2），即，资深玩家在信息更新任务中，并非依赖更高的神经激活，而是在相近消耗水平下获得更优表现，体现出典型的“高效率”模式。

图2. 在DSST各任务区块中，新手与资深FPS玩家在通道10处基于反应时计算的神经效率（NeurEffRxTime）比较。结果显示，组别主效应显著，任务区块主效应亦显著。图中误差线表示均值的标准误（SEM）

任务转换能力提升更为明显，切换成本更低

行为学结果

在双重视觉搜索任务（DVST）中，单一搜索条件下的差异主要来自任务本身，而非经验水平。例如中央搜索的反应时（0.8525秒）显著快于周边搜索（0.9634秒），准确率则呈现相反趋势。

在需要在中央与周边之间切换注意的情境中，经验组的注意力延迟显著低于新手组（0.0484秒 vs. 0. 1093秒）。这说明资深玩家在复杂视觉环境下切换策略更加迅速。

脑成像结果

反应时神经效率无组间差异。

注意灵活性神经效率（NeurEffFlexibility）在多个前额叶通道上出现显著组别主效应，其中通道7最为显著。这证明，在涉及快速注意分配与任务转换的情境中，资深玩家不仅表现更好，而且前额叶资源调配更为经济。

图 3. 在DVST双重搜索条件下，新手与资深FPS玩家在通道7处的注意灵活性神经效率（NeurEffFlexibility）比较。图中误差线表示均值的标准误（SEM）

抑制控制优势有限，冲突条件下未见稳定提升

在Stroop任务中，所有被试均表现出典型的冲突效应：不一致条件下的反应时（0.9274秒）显著慢于一致条件（0.8372秒），准确率也相应下降。

经验组整体反应略快，但事后分析显示，这一优势主要体现在一致条件下。在真正需要抑制自动反应的冲突条件中，经验组并未呈现稳定优势。

神经数据进一步揭示，在部分通道（如optode 10）上出现组别主效应，并在optode 14上出现组别与条件的交互作用。然而反应时神经效率分析显示，在冲突条件下，经验组并未表现出更高效率，甚至在部分通道出现效率下降的趋势（如图4）。这提示，FPS经验对抑制控制能力的迁移效应相对有限。

图4. 在Stroop任务中，新手与资深FPS玩家在optode 14处基于反应时计算的反应时神经效率比较。结果显示，任务一致与不一致条件之间存在显著主效应；同时，组别与任务条件之间存在显著交互作用。事后比较发现，在经验组中，一致条件与不一致条件之间差异显著。图中误差线表示均值的标准误（SEM）

结论与启示

综合三项任务结果可见，经验型FPS玩家在信息更新与任务转换维度上表现出显著优势，而在抑制控制维度上的提升相对有限。在更新与转换任务中，经验组不仅反应更快、表现更优，而且并未伴随前额叶HbO显著升高。

这表明，其优势并非源于更强的神经激活，而是源于更高效的神经资源利用。因此，长期FPS经验更可能优化前额叶的资源调配机制，而非简单增强整体激活强度。

不足与展望

1. 本研究采用横断面设计，无法直接推断因果关系。经验差异可能部分源于个体原有能力差异，而非单纯训练效应。未来可通过纵向追踪或训练干预设计进一步验证因果路径。

2. 样本以年轻群体为主，且经验组中男性比例较高，样本结构相对单一。后续研究应扩大年龄层与性别分布，以提高结果的外推性。

3. 经验分组基于游戏时长与频率标准，未区分不同FPS类型或策略风格。不同游戏机制可能对认知控制产生差异化影响，有必要进行更精细的类型比较。

4. fNIRS主要覆盖前额叶皮层，对深部结构及更广泛神经网络的刻画有限。未来可结合EEG或fMRI等技术，以获得更高时间或空间分辨率的神经证据。

5. 认知控制仅通过三类经典任务测量，尚不能完全覆盖执行功能的复杂结构。后续研究可引入更多情境化任务，以提升生态效度。

参考文献

Miyake, A., Friedman, N. P., Emerson, M. J., Witzki, A. H., Howerter, A., & Wager, T. D. (2000). The unity and diversity of executive functions and their contributions to complex "Frontal Lobe" tasks: a latent variable analysis. Cognitive psychology, 41(1), 49–100. https://doi.org/10.1006/cogp.1999.0734

原文链接

Watson, J., Curtin, A., Topoglu, Y., Suri, R., & Ayaz, H. (2025). Cognitive Control and Prefrontal Neural Efficiency in Experienced and Novice E-Gamers. Brain sciences, 15(6), 568.

https://doi.org/10.3390/brainsci15060568

研究团队介绍

该研究由美国德雷塞尔大学（Drexel University）跨学科团队完成。主要作者包括Jan Watson、Adrian Curtin、Yigit Topoglu、Rajneesh Suri，以及通讯作者Hasan Ayaz。