在日常生活中,人们难免会遇到各种或好或坏的事件,进而引发各种相应的正性或负性情绪。值得注意的是,正性或负性情绪会影响人们后续的记忆任务和行为表现水平。这时适当情绪调节可以促进个体后续的学习,并表现出较好的记忆水平。而不良的情绪反应则很可能影响个体的情绪和生理反应,不利于个体表现出较好的记忆水平。因此,在平时的学习生活中很有必要进行适当的情绪调节。在情绪调节的研究领域中,大多数研究将认知重评与其它情绪调节策略进行比较,发现认知重评这种情绪调节策略具有适应性,但是重评策略本身存在不同的类型,其各自的调节效果也不是很清楚。认知重评分为自我聚焦重评(分离式重评)和情景聚焦重评(积极重评)。以往的研究发现有意识情景聚焦重评的情绪调节效果好于有意识自我聚焦重评,其在后续的记忆任务中也表现出同样的结果。一系列研究同样发现,当个体使用有意识情绪调节策略时,需要付出一定的主观努力或消耗认知资源来实现情绪调节的目的。例如,对负性情绪的有意识抑制会增强交感神经生理激活,破坏个体的社会和认知功能,甚至损害身体健康。然而,当使用自动化情绪调节时,不存在这些不良后果,其不仅情绪调节的速度快、效率高,且不需要耗费大量的认知资源。可见,自动化情绪调节具有其它情绪调节不可替代的优势。目前尚无有关自动化自我聚焦和情景聚焦重评情绪调节效应比较的研究,它们对认知资源消耗和后续记忆任务的影响也未知。因此,研究一,试图从行为层面,探索自动化自我聚焦重评和情景聚焦重评的情绪调节效果,以及对后续记忆任务的影响。研究二在研究一的基础上,拟通过ERP技术探索自动化自我聚焦重评和情景聚焦重评在神经生理层面上对情绪的调节效应及认知资源的消耗状况。研究一的实验中,考察了自动化重评策略对厌恶情绪的调节效应及对记忆的影响。51名西南大学在校大学生参与本次实验(有效被试50名),实验时,被试分别在观看、自动化自我聚焦重评和自动化情景聚焦重评三种条件下进行图片观看任务。观看条件下指示被试认真观看图片,自动化自我聚焦重评和自动化情景聚焦重评条件下,则先对被试进行相应策略的自动化训练启动,启动完成后观看负性图片,并对每张图片进行主观情绪体验评分。随后,被试需要进行一个连续识别任务(The continuous recognition task),以辨别指数为指标。结果显示,(1)采用自动化自我聚焦重评调节情绪时,被试的情绪体验评分显著低于观看条件和自动化情景聚焦重评条件。观看条件和自动化情景聚焦重评条件的情绪体验评分差异不显著。(2)主观努力程度和困难程度评分显示,采用自动化自我聚焦重评调节个体情绪时,被试的主观努力程度和困难程度评分显著低于观看条件和情景聚焦重评条件。在观看条件和自动化情景聚焦重评条件的主观努力程度和困难程度评分差异不显著。(3)从后续记忆任务的效果来看,采用自动化自我聚焦重评调节的被试,其后续记忆效果显著高于观看条件和自动化情景聚焦重评条件,而观看条件和自动化情景聚焦重评条件的记忆效果差异不显著。这提示,与自动化情景聚焦重评和观看条件相比,自动化自我聚焦重评能有效调节个体的主观情绪体验,并且消耗了较少的认知资源。由于自动化自我聚焦重评条件的个体,在情绪调节过程中消耗了较少的认知资源,因此这种较少的资源损耗很可能导致个体出现更好的记忆效果。研究二的实验中,考察了自动化重评策略在神经生理层面上对厌恶情绪的调节效应及其认知资源的消耗状况。26名西南大学在校大学生参与本次实验(有效被试23名),实验时,被试需要进行相应的执行意图(the implementation intention)来训练启动重评策略,同时记录被试的ERP数据和主观情绪评分。行为结果显示,(1)被试在自动化自我聚焦重评条件下的情绪体验评分显著低于观看条件和自动化情景聚焦重评条件。观看和自动化情景聚焦重评条件的情绪体验评分差异不显著。(2)主观努力程度和困难评分显示,三种策略条件下差异不显著。脑电结果显示,(1)自动化自我聚焦重评条件的额区LPP波幅显著低于观看条件和自动化情景聚焦重评条件,观看条件和自动化情景聚焦重评条件的额区LPP波幅差异不显。额区LPP波幅与执行控制和认知资源的消耗有关。这提示,启动个体自动化自我聚焦重评相比情景聚焦重评损耗了较少的认知资源;(2)自动化自我聚焦重评条件的顶区LPP波幅显著低于被动观看条件和自动化情景聚焦重评条件。观看条件和自动化情景聚焦重评条件的顶区LPP波幅差异不显著。顶区LPP波幅是反应情绪唤起的ERP成分。这提示,自动化自我聚焦重评相比自动化情景聚焦重评,有效的降低了个体的情绪体验。以上结果显示,采用自动化自我聚焦重评进行情绪调节时,既能有效调节个体主观情绪体验,同时减少了情绪调节过程中的认知资源消耗,从而促进了后续的记忆任务。这一结果进一步说明,相比自动化情景聚焦重评,自动化自我聚焦重评策略来调节情绪可能是一种更适宜的方式。另外,本研究将记忆任务作为衡量认知资源的又一指标,拓展了自动化情绪调节对认知资源消耗的研究范畴。同时,也进一步强调了自动化情绪调节在情绪调节领域的应用价值和重要意义。