不确定性对抑制控制的影响：特质焦虑的调节作用

The Impact of Uncertainty on Inhibitory Control: The Moderating Role of Trait Anxiety

摘要: 研究旨在探讨威胁时间不确定性对个体反应抑制的影响，以及特质焦虑在其中的调节作用。采用改良NPU威胁范式，将威胁时间条件(中性、威胁时间确定、威胁时间不确定)作为被试内变量，特质焦虑水平(高、低)作为被试间变量，测量个体在Stop-signal任务中的停止信号反应时(SSRT)与状态焦虑水平。65名大学生参与实验，结果显示：威胁时间条件的主效应显著，SSRT呈“中性 < 确定 < 不确定”的单调上升趋势；特质焦虑主效应显著，高特质焦虑组整体SSRT长于低特质焦虑组；两者交互作用显著，高特质焦虑组在不确定条件下的SSRT显著延长。威胁时间条件对状态焦虑水平的主效应显著，但特质焦虑并未显著调节这一效应。这表明，威胁不确定性削弱反应抑制能力，尤其对高特质焦虑个体影响更为突出，而这种调节主要体现在认知控制层面而非主观情绪体验。本研究丰富了对不确定威胁与抑制控制关系的理解，也为焦虑干预策略提供了潜在方向。

Abstract: This study investigates the impact of threat time uncertainty on response inhibition and examines the moderating role of trait anxiety. Using a modified NPU threat paradigm, threat time condition (neutral, predictable, and unpredictable) was manipulated as a within-subject factor, and trait anxiety level (high vs. low) as a between-subject factor. Response inhibition was assessed via the Stop-signal task (SSRT), and state anxiety was measured after each block. A total of 65 university students participated. Results showed a significant main effect of threat time condition, with SSRT following a monotonic increase of “neutral < predictable < unpredictable.” A significant main effect of trait anxiety was also observed, with the high trait anxiety group exhibiting longer SSRT overall. Moreover, a significant interaction effect revealed that high trait anxiety participants showed a larger SSRT increase under unpredictable threat. Threat time uncertainty also significantly increased state anxiety, but trait anxiety did not moderate this effect. These findings suggest that unpredictable threat impairs response inhibition, particularly in individuals with high trait anxiety, and this modulation occurs primarily at the cognitive control level rather than in subjective emotional experience. The study enriches the understanding of the relationship between uncertainty and inhibitory control and offers implications for anxiety intervention strategies.

1. 引言

当今人们在生活中面临着不断提升的不确定性。近年来，世界格局、政治、经济形势的快速变化，都导致人们面临更高的不确定性[1]-[6]。不确定性与焦虑、抑郁、认知偏差等多种心理问题密切相关，值得关注[7]-[11]。已有一定数量的研究关注不确定性与认知控制的关系，以及神经网络上的重叠[12]-[14]。Alquist J.L.等人在2018发现个人冲突带来的不确定性使得个体在此后的任务中自控能力降低，此后又进一步通过研究发现不确定性可能损害执行功能[15] [16]，此外，有研究关注瞬时诱导抑制控制对不确定性行为表现的影响[17]。Seo等人在2023年使用改良NPU范式研究了认知负荷如何调节不确定性的不同方面对心理生理反应的影响[18]。本研究借鉴改良NPU范式旨在研究威胁不确定性对反应(冲动)抑制的影响，并探索特质焦虑水平是否调节此过程。

1.1. 不确定性

早期理论从认知失调角度解释不确定性[19]，认为个体在无法预测事件结果或自我–环境期望不一致时，会体验心理失衡。Piaget (1960)则从认知发展角度指出，不确定性源于图式无法适应新信息的状态[20]。后续研究者进一步细分了不确定性的维度：Weary与Edwards (1994)提出“原因不确定性”，Van den Bos (2009)强调“信息不确定性”，而Carleton (2016)则提出普适定义——“在任何层次上对信息缺失的感知”[7] [21] [22]。长期处于不确定状态的个体可能出现生理–心理双重反应。Greco与Roger (2003)发现，不确定性情境激活下丘脑–垂体–肾上腺轴，引起血压升高与厌恶感[23]；Peng等(2020)进一步指出，不确定性压力与睡眠拖延、社交焦虑、网络依赖等多种问题密切相关[24]。由此可见，不确定性既是外界刺激的不稳定表现，也是一种内部感知的威胁体验。

1.2. 抑制控制

抑制控制是执行功能的重要组成部分。它的主要功能是有效地抑制冲突和冲动，确保个体从事目标导向的行为[25] [26]。研究者普遍认为，抑制控制并非单一过程，而是由若干相互关联的子成分构成。根据抑制的对象和反应阶段，可将其大致分为两种类型：冲突抑制(interference inhibition)和反应抑制(response inhibition) [27] [28]。

冲突抑制指个体在面对相互竞争的信息或干扰刺激时，能够抑制自动化或无关的反应倾向，从而选择与当前目标一致的反应。这一能力常通过Stroop任务、Flanker任务或Simon任务加以测量[29] [30]。这些任务要求个体在存在刺激冲突的情境中快速、准确地作出判断，从而反映其在认知层面上解决竞争信息的能力。

反应抑制则指个体在行为执行阶段，能够终止或延迟已启动或即将启动的动作反应[31]。典型的测量范式包括Go/No-Go任务与Stop-signal任务，两者都要求个体在外部信号出现后迅速停止既定反应，但Stop-signal任务更能捕捉反应终止的动态过程。

抑制控制的缺陷可能会增加物质使用障碍的风险[32]，影响个体的社会功能和学业成就[33]。此外，抑制控制与其他高级认知功能相关，如工作记忆、阅读理解、液态智力、社会功能和情绪调节[34]-[36]。

1.3. 不确定性、焦虑与抑制控制

不确定性对个体的抑制控制和执行功能具有显著影响。Buetti与Lleras (2012)发现，当任务反馈的不确定性增加时，被试在Go/No-Go任务中的停止反应时间显著延长，表现出抑制控制下降[37]。Hartley与Phelps (2012)在条件概率学习任务中同样发现，不确定性会削弱个体在后续试次中的自我控制与决策稳定性[38]。Alquist等(2018, 2020)通过一系列研究进一步证实，个体在经历社会冲突或结果模糊的情境后，其执行功能与自我调节能力均出现下降[15] [16]。Linkovski等(2021)则指出，短时诱导的抑制控制激活能够部分抵消高不确定条件下的行为损害[17]。这些研究共同说明，不确定性不仅改变情绪状态，也直接削弱目标导向的控制过程。

从神经认知角度看，不确定性处理与认知控制网络中的多个区域高度重叠，包括前扣带皮层(ACC)、背外侧前额叶皮层(DLPFC)及前岛皮层(AIC) [39]。这些区域同时参与冲突监测与反应抑制，提示不确定性加工与抑制控制在结构上共享部分神经基础。

焦虑被认为是不确定性加工的核心心理反应。根据Grupe和Nitschke (2013)提出的UAMA模型，焦虑反映了个体在威胁性不确定情境下对潜在危险的持续预测偏差[40]。研究表明，不确定性事件会引发杏仁核和前扣带皮层的过度激活，从而诱发焦虑与恐惧体验[41]。焦虑不仅影响情绪体验，也会削弱认知控制与抑制过程。Xin等(2010)及Eysenck与Derakshan (2011)指出，高焦虑个体在抑制控制任务中反应时更长、错误率更高，表现出注意资源分配受损[42] [43]。Moser等(2013)的元分析进一步发现，焦虑通过削弱认知控制网络的功能连接影响冲突监测与反应抑制效率[44]。

这种影响还受到焦虑类型与个体差异的调节。特质焦虑反映个体对威胁线索的长期敏感性，而状态焦虑反映短时的情绪反应[45]。研究发现，特质焦虑高的个体在威胁性或不确定情境下更易出现抑制困难[46] [47]，而适度焦虑有时能通过提升情绪警觉促进控制[48]。

综上，不确定性可能通过提升威胁感和焦虑水平削弱抑制控制，也可能因抑制效率的个体差异而呈现不同结果。现有研究多聚焦于状态焦虑对冲突抑制的影响，而针对威胁性不确定情境下特质焦虑与反应抑制交互作用的研究仍较少。本研究在此基础上采用改良NPU范式[18] [49]，以威胁时间不确定性为操纵变量，探讨其对反应抑制的影响，并考察特质焦虑的调节作用，同时测量状态焦虑作为补充指标，以揭示不确定性、焦虑与抑制控制的关系。

2. 方法

2.1. 目的

考察威胁不确定性对反应抑制及任务情境下状态焦虑的作用，以及特质焦虑水平是否调节此作用。

2.2. 被试

本研究拟采用混合设计重复测量方差分析进行统计检验。利用G*Power 3.1 [50]计算所需样本量，选择F检验中的ANOVA: repeated measures, within-between interaction，将效应量设为f = 0.25，期望功效(1 − β)设为0.8，显著性水平设为α = 0.05，分组设置为2，组内变量水平设为3，计算得每组被试量最少为28人。最终本研究共招募大学生被试66名，剔除1名任务反应时极端值过多的被试后，有效被试65人，男性被试17名，女性被试48名(73.8%)，年龄20.98 ± 1.97岁。矫正视力正常、无色盲色弱、无精神病史、近期无失眠或睡眠不良。实验结束后根据被试需求解释实验目的，支付一定费用作为参加实验的报酬。

2.3. 实验设计

采用双因素混合设计，其中威胁时间条件(无威胁(中性)、威胁时间确定、威胁时间不确定)为被试内变量，特质焦虑水平(高、低)为被试间变量。因变量指标为被试在Stop-signal内嵌任务中经过处理得出的停止信号反应时(Stop-Signal Reaction Time, SSRT)。

2.4. 实验程序和材料

2.4.1. 特质焦虑分组

分组过程同研究1，研究二中STAI-T得分(49.90 ± 3.07)分布的前27% (53.72 ± 2.09)、后27% (46.38 ± 1.52)将被试分为高低特质焦虑两组[51]。

2.4.2. 范式

NPU威胁范式通过不同威胁情况(中性无威胁、可预测的威胁、不可预测的威胁)探究恐惧与焦虑反应[49]。Seo等人通过修改后的NPU威胁范式中内嵌n-back任务探究认知负荷如何调节不确定性不同方面(发生和时间的可否预测)对心理生理反应的影响[18]。本研究沿用Seo等人上述思路，通过修改NPU范式使其完成不同条件的指示和威胁刺激触发，并用内嵌Stop-signal任务获取因变量(反应抑制)指标。

2.4.3. 威胁时间不确定性操纵

通过屏幕中占四分之三大小的镂空矩形外框对威胁时间不确定性条件进行操纵，矩形外框中心与屏幕中心重叠，根据显示器分辨率自适应调节大小，矩形外框每边宽度为12 mm。无威胁(后文中简称“中性”)条件下外框持续呈现天蓝色，此条件不会发生威胁刺激；威胁时间确定(后文中简称“确定”)条件外框持续呈现橙色，此条件会在固定试次间隔的试次间隙发生威胁刺激，固定间隔会以倒数数字呈现于注视点下方，强化时间确定感；威胁时间不确定(后文中简称“不确定”)条件外框持续呈现粉色，此条件会在随机试次间隔的试次间隙发生威胁刺激，注视点下方会呈现一个“？”，强化时间不确定感。

2.4.4. 威胁刺激

采用突发噪声及刺激图片同时呈现的方式作为威胁刺激。

噪声：从开放获取的互联网资源下载如尖叫、爆炸、玻璃碎裂等常见噪声音频文件20条。制作简单评定问卷，上传20条噪声音频并在每一条其后使用“您认为这段音频多大程度令你感到不适/威胁”(0~100的整数滑块评分)对噪声的有效性进行评定，共有26名大学生完成了评定问卷，最后选择评分最高的两条噪声音频(某种玻璃碎裂以及某种爆炸声)作为实验中使用的噪声刺激。噪声刺激音频时长为1000 ms，采样率44.1 kHz，16位单声道格式，声音通过PsychoPy控制播放，音量统一设定为系统默认输出功率40%，声压级约为85 ± 5 dB(A)，刺激间响度一致。

图片：威胁刺激使用的图片来自国际情感图片库IAPS，在其中负性情绪效价图片中选择唤醒度较高的20张图片作为实验中使用的图片威胁刺激，图片威胁刺激呈现时长为1000 ms，呈现位置与大小与上述条件提示外框相同(IAPS编号：0004、0008、0016、0021、0024、0026、0028、0039、0060、0062、0067、0071、0073、0077、0092、0095、0106、1617、2053、7361)。

2.4.5. 内嵌任务

本研究采用停止信号任务(Stop-Signal Task, SST)作为内嵌任务，以测量个体的冲动(反应)抑制能力。具体任务为：在屏幕中心会出现不同图案，若图案为圆形则按“f”，图案为三角形则按“j”，当已经呈现图案上再出现红色的“X”时则努力停止任何按键反应。本任务采用自适应的停止信号延迟(SSD)追踪程序，初始SSD为180 ms，若停止成功则SSD增加30 ms，若停止失败则减少30 ms，意图使停止成功率保持在约50%，实验块与每块中stop试次数量见表1。

2.4.6. 冲突抑制指标测量

以简化贝叶斯引导法(Bayesian Bootstrap)估计核心指标停止信号反应时(Stop-Signal Reaction Time，SSRT)，借鉴Matzke et al. (2013)的非参数方法[52]。该方法通过对Go与Stop试次分别进行Dirichlet权重采样，构造多次加权分布，用于估算SSRT的后验分布。相比传统积分法，该方法更能应对抑制概率偏离中位数、试次数不足等问题，同时生成更稳定、具有置信区间的估计结果。

2.4.7. 实验流程

被试阅读指导语了解他们需完成如下任务：在屏幕周围有一个带有颜色的外框，这个外框指示客观条件的不同，在屏幕中心会有一个判断图形类别的任务，出现圆形则按“F”，出现三角形则按“J”，当已经呈现图案上再出现红色的“X”时则努力停止任何按键反应。

进入练习阶段，练习阶段共包含中性、确定、不确定条件各一个块，其中中性块包含18个试次，确定、不确定块包含24个试次，威胁刺激均发生6次，stop试次共8次。

Table 1. Experimental trial arrangement

表1. 实验试次安排

阶段	条件	块试次数	威胁刺激数	总块数	Stop试次数
练习	中性	18	0	1	6
	确定	24	5	1	8
	不确定	24	5	1	8
正式	中性	24	0	6	8
	确定	48	8	3	16
	不确定	48	8	3	16

正式实验共包含12个块，为中性–确定–中性–不确定或中性–不确定–中性–确定的三次循环，被试被随机分到其中一种以此平衡块顺序。中性块包含24个试次，确定、不确定块包含48个试次，威胁刺激均发生8次，stop试次共16次，其中威胁时间确定条件块中的威胁刺激每隔6个试次发生于试次间隙中；威胁时间不确定条件块中的威胁刺激则在1~47试次后的间隙随机发生。图形类别在试次间平衡(见表1、表2)。

Table 2. Balanced block order grouping arrangement

表2. 平衡块顺序分组安排

分组	排序
1	中性–确定–中性–不确定–中性–确定–中性–不确定–中性–确定–中性–不确定
2	中性–不确定–中性–确定–中性–不确定–中性–确定–中性–不确定–中性–确定

状态焦虑测量：正式实验的每个块结束后会出现一道自编可视化量表题项，左端与右端为代表完全不焦虑及非常焦虑的两栋建筑，中间为一条道路，要求被试凭感觉对上一个任务块至现在感到有多么焦虑选择道路上的一个相对位置，通过拖动道路下方连续滑块评分(0，完全不焦虑；100，非常焦虑)来完成测量并评定每个块后的短暂状态焦虑，此后进入10 s的休息时间。

具体试次说明：试次间隙为1500 ms，威胁刺激会在试次间隙的第250~1250 ms呈现。然后呈现500 ms注视点，此时在确定条件注视点下方呈现倒数，不确定条件下呈现“？”。此后呈现任务图形，共1500 ms可反应时间，提前反应则补空屏至1500 ms。若未按键则1500 ms后自动进入下一个试次间隙(见图1)。

Figure 1. Diagram of experimental procedure

图1. 实验流程图

3. 结果

为检验性别和实验块顺序对因变量的影响，以研究关注的变量进行了独立样本t检验。结果显示，性别与组别在各变量上均无显著差异。因此，在后续分析中皆不再讨论性别与组别。本研究被试年龄范围集中(M = 20.98, SD = 1.97)，处于青年期认知加工能力相对稳定的阶段。既往研究表明，抑制控制认知能力在二十岁左右处于较高水平，年龄差异较小[53] [54]，因此本研究亦未将年龄纳入控制变量。

以SSRT为因变量，威胁时间条件(中性、确定、不确定)和特质焦虑水平(高、低)为被试间自变量，进行3 (条件) × 2 (组别)的混合设计重复测量方差分析(RM-ANOVA)。Mauchly球形性检验表明，威胁时间条件主效应的球形性假设不成立，χ² (2) = 13.498，p = 0.001，因此基于Greenhouse-Geisser方法对自由度进行校正(ε = 0.836)。结果显示(见图2)，威胁时间条件的主效应显著，F(1.67, 105.38) = 31.73，p < 0.001，ηp² = 0.34；确定条件(M = 0.232, SD = 0.05)的SSRT显著短于中性条件(M = 0.244, SD = 0.06)，而不确定条件(M = 0.250, SD = 0.06)又显著长于确定条件。特质焦虑的主效应显著，F(1, 63) = 13.36，p = 0.001，ηp² = 0.18，高特质焦虑组(M = 0.244, SD = 0.06)的SSRT整体显著长于低特质焦虑组(M = 0.216, SD = 0.05)。条件 × 特质焦虑交互作用显著，F(1.67, 105.38) = 4.81，p = 0.014，ηp² = 0.07。简单效应分析表明，低特质焦虑组在确定条件(M = 0.218, SD = 0.04)与不确定条件(M = 0.227, SD = 0.05)下差异不显著，F(1, 31) = 2.71，p = 0.110；而高特质焦虑组在不确定条件(M = 0.273, SD = 0.05)的SSRT显著长于确定条件(M = 0.245, SD = 0.05)，F(1, 32) = 12.93，p = 0.001，ηp² = 0.29。探索性观察成对比较结果发现，低特质焦虑组与高特质焦虑组都表现出确定条件长于中性条件的趋势，且高特质焦虑组在不确定条件下SSRT的延长更为明显。

Figure 2. High and low trait anxiety × threat time condition—SSRT

图2. 高低特质焦虑 × 威胁时间条件——SSRT

整体上SSRT呈现“中性 < 确定 < 不确定”的单调上升模式，这与威胁刺激对反应抑制的干扰作用相一致。值得注意的是，高特质焦虑组在不确定条件下SSRT的延长更为显著，提示高特质焦虑个体对不确定性威胁更为敏感并表现出更强的冲突抑制困难；相比之下，低特质焦虑组主要表现为“威胁条件均长于中性”的模式，但不确定条件相对于确定条件的额外延长并不显著。

以状态焦虑为因变量，威胁时间条件(中性、确定、不确定)和特质焦虑水平(高、低)为被试间自变量，性别作为协变量，进行3 (条件) × 2 (组别)的混合设计RM-ANOVA。Mauchly球形性检验表明，威胁时间条件主效应的球形性假设不成立，χ² (2) = 22.09，p < 0.001，因此基于Greenhouse-Geisser方法对自由度进行校正(ε = 0.769)。结果显示(见图3)，威胁时间条件的主效应显著，F(1.54, 96.94) = 117.18，p < 0.001，ηp² = 0.65；中性条件下的状态焦虑(M = 29.22, SD = 10.77)显著低于确定条件(M = 54.75, SD = 11.02)，而不确定条件(M = 66.15, SD = 12.19)又显著高于确定条件。特质焦虑主效应不显著，F(1, 63) = 2.01，p = 0.162，ηp² = 0.03；条件 × 特质焦虑交互作用亦不显著，F(1.54, 96.94) = 1.13，p = 0.32；BF₁₀ = 0.016。

Figure 3. High and low trait anxiety × threat time condition—state anxiety

图3. 高低特质焦虑 × 威胁时间条件——状态焦虑

观察数据趋势为无论高低特质焦虑，被试在威胁条件下的状态焦虑均显著升高，尤其在不确定条件下水平最高。这表明威胁不确定性有效增强了状态焦虑，而特质焦虑并未显著调节这一效应。

4. 讨论

本研究通过改良NPU威胁范式，探讨了威胁时间不确定性对反应抑制(SSRT)的影响，并考察特质焦虑的调节作用。结果表明，在不确定威胁情境下，被试的SSRT显著延长，呈现“中性 < 确定 < 不确定”的单调上升趋势；高特质焦虑组在不确定条件下的延长幅度更大；威胁时间条件对状态焦虑的主效应显著，但特质焦虑对状态焦虑无显著调节作用。这一结果说明，不确定威胁削弱了反应抑制能力，而这一效应在高特质焦虑个体中表现得更为突出。这一现象与近年来关于威胁性不确定性与执行控制关系的研究趋势一致[55]-[60]。

本研究的结果与Alquist等(2018, 2020)关于不确定性削弱执行功能的研究一致，并与Park等(2025)、Morriss (2023)关于不可预测威胁诱发更强防御反应的发现相呼应[15] [16] [59]。同时，这一结果也支持Badre (2024)与Rincón-Pérez等(2025)的观点，即情绪性刺激会干扰抑制网络的运作。此外，本研究揭示了状态焦虑与SSRT的交互不对称，补充了Saviola等(2020)和Ioakeimidis等(2023)提出的“特质与状态焦虑在神经表征层面可分离”的证据，为理解焦虑在情绪与控制系统之间的作用机制提供了新角度[55] [58] [61] [62]。

4.1. 不确定性对抑制控制的削弱

威胁不确定性引发的反应抑制受损，可能来自认知资源分配的竞争。面对无法预测的威胁，个体必须持续监测环境，从而占用前额叶等执行控制区域的资源，使得对任务目标的资源投入减少。已有研究表明，威胁不确定性会增强ACC、AIC与DLPFC之间的耦合负荷[55] [56]，导致反应终止的效率下降。此外，确定威胁虽然也会提升焦虑水平，但其时间可预测性为个体提供了预期调节的可能，使其能够提前动员控制资源并减弱威胁干扰。相较之下，不确定威胁无法建立稳定的预期加工，使抑制过程更易受到干扰，从而造成SSRT延长。Rincón-Pérez等(2025)和Morriss (2023)在系统综述和实验研究中也指出，不确定威胁相较于确定威胁，对执行功能的削弱更为显著[58] [59]。

4.2. 特质焦虑在不确定情境中的效应

特质焦虑代表个体对威胁线索的长期敏感性与注意偏向。在本研究中，高特质焦虑组在不确定威胁下的 SSRT 延长明显高于低特质焦虑组，而状态焦虑在两组之间并无显著差异。这提示特质焦虑的调节作用更体现在控制加工而非主观情绪体验上：尽管两组个体在主观状态上均被威胁情境激活，但低特质焦虑个体可能具备更有效的控制路径以对抗情绪扰动，使状态焦虑对抑制控制的负面影响得到缓冲；而高特质焦虑个体的控制系统对威胁敏感性更高，同等水平的状态焦虑对其抑制行为造成的“有效负荷”更大[43]。这一发现揭示了情绪反应与控制加工的分离：主观情绪的幅度相近，但行为抑制的损耗不同。

这一结果为未来的神经机制研究提供了方向。未来可以通过EEG、fMRI或MEG联合技术，对威胁–控制路径的关键节点(如杏仁核、前岛、ACC、DLPFC)进行功能与连接性分析，从而检验在高、低特质焦虑个体中，是否存在威胁输入与执行抑制输出之间的耦合强度差异，并进一步解释这种“同等情绪–差异行为”的现象。这类研究能够帮助从神经机制上揭示特质焦虑如何影响威胁加工与执行控制之间的互动。

4.3. 局限

本研究仍存在一定局限。被试样本全部来自大学生群体，且性别比例呈现明显偏态(女性比例较高)，可能对结果的稳定性、外推性产生影响；本研究主要抑制指标仅采用测量冲动抑制的停止信号任务(SST)中停止信号反应时(SSRT)，未并行测量其他抑制控制功能指标(如工作记忆、冲突抑制)，因此难以判断威胁不确定性对抑制控制影响的特异性；本研究未结合生理或神经层面的多模态测量手段，如皮肤电导反应(SCR)或事件相关电位(N2/P3)，因此对“威胁–控制”路径的机制推断仍需谨慎；威胁刺激的设置虽兼顾生态效度与伦理要求，但相较于经典电刺激，其“噪声 + IAPS图片”组合的威胁强度可能偏弱，从而一定程度影响了不确定性操纵的效应幅度。

4.4. 未来研究方向

未来研究可从以下几个方面进一步拓展。其一，扩大样本结构与特征，包括严格平衡性别比例、招募非学生群体以及考虑符合临床诊断标准的焦虑障碍群体。通过“临床组”与健康群体中“高特质焦虑”与“低特质焦虑”的对比，增加临床意义并检验“情绪等幅激活而抑制控制路径不同”的模式是否具有跨群体稳定性。其二，增强实验操纵检验与拓展抑制成分维度。在改良NPU范式中可加入块后主观评定(威胁度、厌恶度、唤醒度)作为操纵检验，并纳入其他抑制成分的测量，探讨威胁不确定性对其他抑制控制成分的影响是普遍性还是成分特异性。其三，引入多模态测量手段，生理上可以使用皮肤电技术如记录皮肤电导反应(SCR)来客观量化对威胁刺激的即时情绪唤醒，神经上通过EEG、fMRI或MEG技术，分析威胁不确定性下不同特质焦虑个体在杏仁核、前岛、ACC与DLPFC等关键节点上的功能活动与连接模式，从而更精确地探究不确定性削弱抑制控制的神经机制。其四，探索干预途径。可尝试通过执行功能训练、注意资源再分配或认知重评等策略，检验是否能减轻不确定威胁对抑制控制的不良影响，为焦虑相关认知功能障碍的干预提供实证依据。