这篇文档属于类型a，即报告了一项原创性研究。以下是针对该研究的学术报告：

作者与机构
本研究由Viktor Müller（马克斯·普朗克人类发展研究所寿命心理学中心）和Ulman Lindenberger（马克斯·普朗克人类发展研究所、马克斯·普朗克-UCL计算精神病学与老龄化研究中心）合作完成，发表于《Annals of the New York Academy of Sciences》2023年第1523卷。研究由马克斯·普朗克学会资助。

学术背景
研究领域为社会神经科学（Social Neuroscience），聚焦于多脑同步（Interbrain Synchronization）与超脑网络（Hyperbrain Network, HBN）的动态特性。音乐合奏是一种典型的多层次社会互动行为，涉及音乐家之间及音乐家与观众间的非语言交流（如动作、眼神等）。已有研究表明，这种互动会引发大脑间的神经同步，但其机制在多脑群体（如四重奏与观众）中的表现尚不明确。本研究旨在探索吉他四重奏与观众在音乐会中脑内与脑间同步（Intra- and Interbrain Synchrony）的动态特征，以及超脑网络的拓扑结构如何随音乐表演（主动互动）和鼓掌（被动互动）两种情境变化。

研究流程

1. 实验设计与参与者

   • 研究对象：8名女性，包括4名专业吉他手（年龄44-48岁，平均职业经验37.8年）和4名观众（年龄20-29岁，含2名音乐素人和2名吉他学习者）。
     
   • 实验场景：在马克斯·普朗克人类发展研究所的礼堂举行音乐会，观众超150人。录制了包括3首选定曲目（如Pujol的《Alguna Calle Gris》）和鼓掌环节的脑电数据。
     

2. 数据采集与预处理

   • 设备：使用8套28导联EEG（国际10-10系统，采样率5000 Hz），同步记录吉他声音和视频。
     
   • 预处理：数据经平均参考（左右乳突）、独立成分分析（ICA）去除眼动伪迹，人工剔除运动伪迹，降采样至1000 Hz后分割为20秒的感兴趣时段（SOIs）。
     

3. 相位同步与网络构建

   • 频段分析：对Delta（0.5-4 Hz）、Theta（4-8 Hz）、Alpha（8-14 Hz）、Beta（14-30 Hz）频段进行带通滤波，通过希尔伯特变换提取相位，计算相位同步指数（Phase Synchronization Index, PSI）。
     
   • 超脑网络构建：基于224个电极（8人×28导联）的PSI矩阵，以20%成本阈值构建稀疏网络，确保连接显著性。
     

4. 图论分析

   • 网络指标：计算脑内强度（Strength Within Brains, SWB）、脑间强度（Strength Between Brains, SBB）、聚类系数（CC）、特征路径长度（CPL）、局部与全局效率（Elocal/Eglobal）。
     
   • 模块化分析：采用模块化优化算法（Modularity Optimization）识别超脑社区结构，评估其动态稳定性。
     

5. 音乐结构分析

   • 自相似性矩阵（Self-Similarity Matrix, SSM）分析吉他声音的重复模式，计算其与脑网络拓扑的动态关联（Pearson相关与格兰杰因果分析）。
     

主要结果

1. 频段与网络模式分化

   • Delta频段：四重奏组的脑间同步（SBB）显著高于观众组（p<0.001），且音乐表演时脑内同步（SWB）更高，鼓掌时脑间同步更强。
     
   • Theta/Alpha频段：音乐表演期间局部网络指标（CC、Elocal）显著提升，表明小世界网络（Small-World Network）特性增强，支持高效信息整合。
     

2. 双脑网络差异

   • 四重奏-四重奏（Q-Q）连接的强度与效率最高，观众-观众（P-P）最低，四重奏-观众（Q-P）居中（p<0.01），显示主动互动促进更强的神经耦合。
     

3. 音乐与脑网络动态关联

   • 格兰杰因果分析揭示吉他声音-大脑定向关联：吉他手大脑活动可预测乐器声音（自上而下控制），而声音结构也影响观众大脑活动（自下而上调制）。
     

4. 模块化稳定性

   • 超脑模块（跨多脑节点的社区）在音乐表演中更稳定（模块化相似性高，p<0.001），鼓掌时变异性显著增加，反映音乐结构的组织性对神经同步的调控作用。
     

结论与价值
1. 科学意义：首次揭示了多脑群体在真实音乐会中的动态耦合机制，提出超脑细胞组装假说（Hyperbrain Cell Assembly Hypothesis），即神经细胞集群可跨脑形成功能单元。
2. 应用价值：为群体协作（如音乐教育、团队训练）提供神经动力学依据，强调低频同步（Delta）在跨脑协调中的核心作用。
3. 方法论创新：结合图论与多脑SSM分析，为复杂社会互动的神经研究建立新范式。

研究亮点
1. 多脑同步的动态捕捉：首次同时记录四重奏与观众的EEG，揭示主动/被动互动下的网络重构。
2. 跨层级因果分析：通过格兰杰因果验证“乐器-大脑”双向调控，支持多层级动力学模型。
3. 模块化稳定性指标：提出音乐结构化程度与神经模块稳定性的正相关关系，为艺术认知研究提供量化工具。

其他发现
- 观众的音乐经验（如吉他训练）可能影响其与演奏者的神经耦合强度，但受样本量限制需进一步验证。
- 鼓掌作为自组织行为，其神经机制首次被量化，显示与音乐表演截然不同的低稳定性模式。

此研究为理解群体社会互动的神经基础开辟了新途径，其方法学框架可扩展至其他协作行为（如体育、舞蹈）的研究。