1. 引言
在人类的认知活动中，情绪与认知的交互作用始终是心理学研究的核心议题之一。情绪不仅影响个体的主观体验，还深刻地调节着信息加工的方式、资源分配的策略以及任务坚持的程度(Dolcos, LaBar, & Cabez, 2004; Anna, Eleanor, & Rebecca, 2012; Pessoa, 2013; 黄泽文等，2021)。尤其是积极情绪，因其对心理健康、社会适应与认知表现的广泛益处，近年来受到越来越多研究者的关注。
积极情绪通常被定义为个体在面对有利刺激或情境时所产生的愉悦、满足、兴奋等正向情感体验。Fredrickson (2001)提出的“拓展–构建理论”(Broaden-and-Build Theory)指出，积极情绪具有“拓展”个体认知与行为倾向的功能，能够扩大注意范围、增强认知灵活性，并促进探索性行为。这种拓展效应不仅有助于个体即时应对环境挑战，还能在长期内“构建”个体的心理资源，如社会支持、认知能力和心理韧性(Suddendorf, Addis, & Corballis, 2009; Trakas, 2023)等，从而提升整体幸福感与适应能力。
此外，积极情绪还被认为能够缓解消极情绪的生理与心理后遗症，促进情绪恢复(Tugade & Fredrickson, 2004)，增强自我调节能力(Isen, 2001)，并提高个体在复杂认知任务中的表现，如创造性思维、问题解决与决策质量(Baas, De Dreu, & Nijstad, 2008; Hirt, Devers, & McCrea, 2008)。
认知努力(cognitive effort)是指个体在完成认知任务时所投入的心理资源与主观意愿，反映了个体为达成目标所愿意付出的代价(Kahneman, 1973; Kurzban et al., 2013)。与自动化的认知加工不同，认知努力通常涉及有意识、有控制的加工过程，依赖于前额叶皮层等高级脑区的调控(Shenhav, Botvinick, & Cohen, 2013)。努力投入不仅直接影响任务表现，还与学习效率、问题解决能力与长期成就密切相关(Westbrook & Braver, 2015; 王焕然，2024)。
尽管认知努力对行为结果至关重要，个体在不同情境下的努力水平却存在显著差异。研究发现，情绪状态是影响认知努力的重要因素之一(Inzlicht et al., 2018)。例如，消极情绪(如焦虑、抑郁)通常与努力回避、任务退缩相关(Byrne et al., 2023)，而积极情绪则可能通过增强动机、提升自我效能感，促使个体更愿意投入认知资源(Isen & Means, 1983; Fredrickson & Branigan, 2005)。然而，目前关于积极情绪与认知努力之间关系的实证研究仍较为有限，且结论尚不一致。
以往研究多聚焦于自然诱发或外部呈现的积极情绪，如观看喜剧短片、聆听欢快音乐等(Johnston, Miles, & MacKinnon, 2010; Waugh & Fredrickson, 2006)。然而，在现实生活中，个体往往并非被动地接受情绪刺激，而是主动调节自身情绪状态，即有意地上调(up-regulate)自己的积极情绪(Brockman, Ciarrochi, Parker, & Kashdan, 2016; 童廷婷等，2024)以适应任务需求或环境挑战。近年来，随着情绪调节研究的兴起，研究者开始关注个体如何通过策略性手段“上调”积极情绪，即主动增强自身积极情绪体验的过程(Livingstone & Srivastava, 2012; Li et al., 2018)。
尽管积极情绪对认知功能的促进作用已被广泛证实，但其对认知努力的具体影响仍不明确。一方面，积极情绪可能通过提升动机水平与心理资源可用性，促使个体在认知任务中投入更多努力(Isen & Means, 1983)；另一方面，过度积极情绪可能诱发认知放松，降低对任务难度的敏感性与投入意愿(Gruber, 2011)。此外，现有研究多基于被动诱发的情绪状态，对个体主动上调积极情绪后的认知行为后果关注不足。
基于此，本研究通过实验操控积极情绪上调，结合数学努力任务测量认知努力程度，考察上调积极情绪是否能够提升认知努力投入，为情绪与认知交互研究提供新证据。本研究不仅有助于填补“主动情绪调节”与“认知努力”之间关系的研究空白，也将为“拓展–构建理论”在认知控制领域的适用性提供新的实证支持。同时，研究结果对教育实践具有启示意义：教师可通过引导学生主动调节情绪，提升其在学习任务中的投入度与坚持性，从而优化学习效果。
2. 方法
2.1. 被试
本研究共招募60名在校大学生(女生31人)。所有被试均为右利手，视力或矫正视力正常，无色盲色弱。所有被试都在实验开始前签署了知情同意书，并在任务完成后获得相应报酬。
2.2. 实验设计
采用单因素被试内设计，自变量为情绪调节类型，包含三个水平：上调积极(通过指导语引导被试主动增强对积极图片的情绪体验)、观看积极(被试自然观看积极图片，不进行情绪调节)、观看中性(被试自然观看中性图片，不进行情绪调节)。因变量包括：情绪效价、认知努力程度、正确作答得分。
2.3. 实验材料
2.3.1. 情绪图片
情绪图片从中国情绪图片系统(Chinese Affective Picture System, CAPS)中筛选。实验共选取72张图片，中性情绪图片24张，积极情绪图片48张，其中，4张中性图片和8张积极图片用于练习实验。
实验前对图片进行评定，采用9点量表评估唤醒度(1 = 极低唤醒，9 = 极高唤醒)与效价(1 = 极不愉快，9 = 极愉快)。结果显示积极图片(Marousal = 6.12, SD = 0.78; Mvalence = 5.89, SD = 0.94)的唤醒度与效价与中性图片(Marousal = 4.78, SD = 0.72; Mvalence = 4.24, SD = 0.62)相比均存在显著差异(p < 0.001)，表明积极图片会比中性图片产生更多的积极情绪，而同一类型的图片效价差异不显著，p > 0.5。
2.3.2. 数学努力任务(MET)
采用Engle-Friedman et al. (2003)设计的数学努力任务(MET)。实验中，屏幕上依次呈现三个数字，在最后一个数字之后，被试输入三个数字的和。MET有五个难度级别，每个难度级别是由从一个特定的值范围中随机生成的数字组成，难度是由所呈现的数字的数值所决定的。最简单的水平，难度1，包括数字1~3；难度2包括数字3~9；难度3包括数字7~15；难度4包括数字7~25；难度5包括数字7~35。被试通过选择难度水平间接反映认知努力程度——选择的任务难度越高，代表个体愿意投入的认知努力越多。
2.4. 实验程序
实验使用E-Prime 3.0软件进行编程与运行，在安静、光线柔和的实验室中单独进行。
被试首先完成情绪调节任务的练习。在练习阶段，主试向被试详细介绍“观看”和“调节”不同策略的要求及注意事项，并要求被试对每种策略进行练习，直到其完全掌握方可进入下一阶段。具体而言，对于“观看”，被试只需对图片进行自然观看即可，无需刻意调整或改变对图片的反应。对于“调节”，被试增强对图片的积极情绪，可以采用任何方法去尽量增强并维持对图片的积极情绪。
之后，被试进行数学努力任务的练习，练习阶段每个难度级别的题目会依次出现三次，保证被试了解每个级别的难度情况。
练习结束后，被试进入正式实验，具体流程如图1所示。正式实验共60个试次，三种条件随机呈现，各20个试次。
实验结束后，被试需完成“情绪调节指导语遵循度量表”(谢慧等，2023)，该量表共3题，采用5点计分，得分越高说明遵循程度越好。若被试得分低于9分，则表明被试在不足六成的试次里按要求执行，需要剔除这部分被试的数据。
Figure 1. Flowchart of the formal experiment
图1. 正式实验流程图
3. 结果
3.1. 情绪调节任务的情绪效价
对上调积极、观看积极和观看中性三个条件进行重复测量方差分析，统计结果显示，情绪调节类型的主效应显著F(2, 118) = 658.29，p < 0.001，η2 = 0.52 (图2(A))。进一步简单效应分析结果显示，与观看中性(M = 4.36, SD = 1.60)条件相比，观看积极(M = 5.76, SD = 1.59)和上调积极(M = 7.07, SD = 1.38)条件下，被试感受到明显的积极情绪体验，p < 0.001。而相比于观看积极条件，被试在上调积极条件下感受到的积极情绪体验显著增加，p < 0.001。这些结果表明，积极图片能够显著诱发被试的积极情绪体验，并且被试可以通过积极情绪调节来增强自身的积极情绪。
3.2. 不同条件下的认知努力程度
以情绪调节类型(上调积极、观看积极、观看中性)为自变量，进行重复测量方差分析，比较对被试选择的难度水平的差异。结果表明，情绪调节类型的主效应显著(图2(B))，F(2, 118) = 26.98，p < 0.001，η2 = 0.04，事后检验发现，上调积极(M = 3.68, SD = 1.25)条件下的努力程度显著高于观看积极(M = 3.53, SD = 1.24)，p < 0.01，且显著高于观看中性(M = 3.34, SD = 1.28)，p < 0.001；观看积极条件下的努力程度显著高于观看中性，p < 0.001。说明上调积极情绪能够提升个体的认知努力。
3.3. 正确作答得分
不同难度等级问题的难易程度不一样，因此为正确作答不同难度的问题赋予不同的分数。正确作答难度等级5的问题得1分，难度等级4的问题得0.8分，难度等级3的问题得0.6分，以此类推。
以情绪调节类型为自变量，进行重复测量方差分析，比较不同实验条件下被试正确作答得分的差异性。结果表明，情绪调节类型的主效应不显著(图2(C))，F(2, 118) = 0.95，p > 0.05，η2 = 0.02。说明积极情绪上调仅影响个体认知努力投入程度的意愿，而非任务完成能力。
3.4. 积极情绪上调程度对认知努力的影响
有研究认为，过度的积极情绪可能导致个体认知资源的分散(Gruber, 2011; Guo et al., 2022)，从而降低认知努力程度。为了检验在实验中是否存在个体因积极情绪上调过度导致阻碍认知努力的情况，将上调积极条件下的情绪效价按标准差分组，±1个标准差间的为中等上调组，低于平均值1个标准差的为低上调组，高于平均值1个标准差的为高上调组，进行方差分析，比较不同情绪效价下认知努力的差异。
注：**表示p < 0.01，***表示p < 0.001。
Figure 2. Experimental results. (A) Valence of the emotion regulation task; (B) Difficulty levels (cognitive effort) chosen by participants under different experimental conditions; (C) Correct response scores under different conditions; (D) Effort levels under different degrees of positive emotion upregulation
图2. 实验结果。(A) 情绪调节任务的情绪效价；(B) 不同实验条件下被试选择的难度水平(认知努力程度)；(C) 不同条件下正确作答得分；(D) 不同积极情绪上调程度下的努力程度
结果表明，积极情绪上调程度的主效应显著，F(2, 118) = 21.43，p < 0.001，η2 = 0.65。事后检验发现，高上调(M = 4.15, SD = 1.17)条件下的努力程度显著高于中等上调(M = 3.68, SD = 1.21)，p < 0.001，且显著高于低上调(M = 2.96, SD = 1.25)，p < 0.001；中等上调条件下的努力程度显著高于低上调，p < 0.001。结果如图2(D)，说明实验中不存在积极情绪上调过度导致阻碍认知努力的情况。
4. 讨论
本研究通过实验操控系统探讨了主动积极情绪上调对认知努力的影响，结合情绪效价评定、认知努力行为指标等，揭示了积极情绪上调与认知努力间的关系，为解决过往研究分歧、完善情绪–认知交互理论提供了关键实证依据。
本研究结果证实，主动积极情绪上调能显著提升个体的情绪效价，且效果优于被动观看积极图片。上调积极条件下被试的情绪效价显著高于观看积极与观看中性条件，这与以往研究一致(Li et al., 2018; Cheng et al., 2023)，表明主动情绪调节可增强积极情绪体验，而不仅是被动接受积极刺激的影响。这支持了Gross (2015)情绪调节过程模型中“先行关注调节(如认知重评)比反应关注调节更有效的观点”。
从心理加工机制来看，主动情绪上调涉及个体对情绪刺激的目标导向加工：在“上调积极”条件下，被试需根据指导语主动调动认知资源，通过意义重构、体验强化等方式深化对积极图片的情绪感知，这种“自上而下”的加工模式能更精准地放大积极情绪信号，进而提升主观愉悦体验(Ochsner & Gross, 2005)。相比之下，“观看积极”条件仅依赖刺激本身的情绪属性引发“自下而上”的情绪反应，缺乏主动调控的加持，因此情绪效价提升幅度有限。
从过往研究来看，Li等(2018)通过fMRI研究发现，积极情绪上调过程中前额叶皮层与杏仁核的功能连接显著增强，而这种神经层面的协同活动正是主动调节策略提升情绪效价的生理基础。本研究虽未涉及神经指标，但行为层面的结果与上述神经科学研究形成呼应，共同证实主动积极情绪上调是一种高效的情绪调节方式，为后续探索情绪调节的认知效应提供了可靠的情绪诱发范式。
此外，研究结果证实，积极情绪上调能显著提高认知努力程度。上调积极条件下被试选择的MET难度显著高于两种控制条件，且积极情绪上调程度与认知努力呈正相关，无积极情绪过度上调阻碍认知努力的情况。这一结果符合“拓展–构建理论”(Fredrickson, 2001)：积极情绪通过拓宽认知范围、积累心理资源，增强个体的任务动机与投入意愿，使个体更愿意选择高难度任务以追求更好的表现。
基于现有理论，积极情绪上调可能通过三种路径提升认知努力：第一，积极情绪上调可能通过提升自我效能感间接促进认知努力。自我效能感理论指出，个体对自身完成任务能力的信念直接影响动机与认知努力投入。当被试通过主动调节获得强烈的积极情绪时，这种情绪体验会与任务场景建立联结，使其在面对数学任务时，更倾向于相信自身具备完成高难度任务的能力，进而增强认知努力的投入意愿。第二，积极情绪能降低个体对认知任务的“心理成本”感知。根据Kurzban等(2013)的成本–收益模型，个体是否投入认知努力取决于对任务成本与收益的评估。积极情绪状态下，个体更倾向于以积极视角看待任务，将高难度任务视为“成长机会”而非“负担”，从而降低对心理成本的感知，提高对任务收益的预期，最终更愿意选择高难度任务(Byrne et al., 2023)。第三，积极情绪能增强个体的认知资源储备。“拓展–构建理论”指出，积极情绪能拓宽注意范围与思维灵活性，这种“拓展”效应本质上是对认知资源的积累，当个体处于积极情绪状态时，大脑处理信息的效率提升，可调用的心理资源更丰富，从而有信心应对高难度任务，表现出更高的认知努力程度(Fredrickson & Branigan, 2005)。
需要明确的是，本研究的实验设计无法区分上述三种潜在路径，也无法排除其他路径(如任务兴趣的提升)的作用。实验仅通过行为指标验证了积极情绪上调对认知努力的促进作用，但未设置中介变量的测量环节，导致理论解释仍存在一定的模糊性。未来研究需通过中介效应模型，同时纳入自我效能感、成本–收益评估、认知资源容量等指标，系统检验各路径的显著性及相对重要性，从而更精准地揭示“拓展–构建理论”的作用机制。
本研究存在一些局限性。首先，研究的样本量较小，且仅招募大学生被试，结果的普遍性有待验证；其次，采用主观评定测量情绪效价，可能存在报告偏差，未来可结合生理指标(如皮肤电、心率等)提高客观性；而且，本研究未探讨积极情绪上调影响认知努力的中介机制(如动机、自我效能感)，后续可进一步深入。
5. 结论
本研究通过行为实验证实，主动上调积极情绪不仅能有效增强个体的主观愉悦度，还能显著提升其在后续认知任务中的努力投入程度。这一发现不仅丰富了情绪–认知交互理论，也为教育、心理健康等领域的实践应用提供了可行路径。