21世紀西方運用腦電(EEG)的音樂(lè )研究動(dòng)向分析

趙鈺茜

腦電(Electroencephalogram，簡(jiǎn)寫(xiě)為EEG)是由大腦中大量神經(jīng)組織的突觸后電位同步總和而成，以不同的波形反映出來(lái)，代表不同的心理信息。它來(lái)源于錐體細胞頂端樹(shù)突的突觸后電位，記錄大腦活動(dòng)時(shí)的電波變化，是腦神經(jīng)細胞的電生理活動(dòng)在大腦皮層或頭皮表面的總體反映(1)雷旭：《同步腦電——功能磁共振(EEG—fMRI)原理與技術(shù)》，北京：科學(xué)出版社，2014年。。由于EEG技術(shù)具有成本低、時(shí)間分辨率高、無(wú)創(chuàng )性、相對耐受性等優(yōu)點(diǎn)，其作為一種記錄腦電活動(dòng)的電生理監測方法被廣泛應用于臨床診斷、認知科學(xué)、認知心理學(xué)和心理生理等研究中。它的動(dòng)態(tài)優(yōu)勢為現代音樂(lè )研究提供了重要支撐，它的無(wú)聲性，也可以更好地幫助研究橋腦對聽(tīng)覺(jué)刺激的影響，是用來(lái)探測音樂(lè )對大腦刺激的最佳工具。

對于大腦功能而言，我們所有的認知過(guò)程皆由神經(jīng)細胞聯(lián)結作用，大腦上千億的神經(jīng)元細胞在聯(lián)結時(shí)放射的微弱電波，即是腦電技術(shù)窺探大腦活動(dòng)的基石。公元前1600年，古埃及人寫(xiě)下了現存最古老的有關(guān)大腦的文字，1771年，路易吉·加爾瓦尼(2)路易吉·加爾瓦尼(Luigi Galvani)，意大利物理學(xué)家和生理學(xué)家，通過(guò)靜電機器發(fā)出的火花震動(dòng)使青蛙肌肉抽搐，證明了我們現在所理解的神經(jīng)沖動(dòng)的電學(xué)基礎。發(fā)現電擊可以使死亡青蛙的肌肉抽搐，直到漢斯·伯格(3)漢斯·伯格(Hans Berger)，德國精神病學(xué)家，第一個(gè)設計出了一套電極系統，可描記出節律性的電位變化。在1924年首次使用EEG記錄到人全腦活動(dòng)的電屬性，標志著(zhù)腦電作為一種技術(shù)手段被正式應用到研究當中。對于音樂(lè )與大腦關(guān)系的探索則緣起于醫學(xué)領(lǐng)域對樂(lè )源性癲癇(4)Weber R. Musicogenic epilepsy. Nervenarzt. 27(8):337-40.及音樂(lè )感知(5)Frances R. Electro-polygraphic research on the perception of music. Annee Psychol. 56(2): 373-96.等的腦電研究，音樂(lè )才作為我們理解大腦聽(tīng)覺(jué)系統的通道滲入到腦科學(xué)研究領(lǐng)域，并在此后的半個(gè)世紀穩步發(fā)展。

進(jìn)入21世紀后，音樂(lè )心理學(xué)與腦科學(xué)的研究已滲入到多個(gè)領(lǐng)域，甚至跳出醫學(xué)、信息通信等傳統神經(jīng)科學(xué)范疇，廣泛涉及音樂(lè )的知覺(jué)、注意、記憶、情感、語(yǔ)言、動(dòng)作、情緒等音樂(lè )心理研究的方方面面，不僅僅作為探究大腦病理基礎的工具，而逐漸成為研究人類(lèi)心理和大腦運作的理想工具；
其中，腦電(EEG)作為一種重要工具越來(lái)越多地被運用在音樂(lè )研究領(lǐng)域，它的動(dòng)態(tài)優(yōu)勢為現代音樂(lè )研究提供了重要支撐。就國內發(fā)展來(lái)說(shuō)，1993年，范思陸在與斯蒂文·拉克(6)斯蒂文·拉克(Steven J. Luck)，加州大學(xué)圣地亞哥分校神經(jīng)科學(xué)系主任，教授感知、認知和認知神經(jīng)科學(xué)方向，是認知科學(xué)專(zhuān)業(yè)的創(chuàng )始人之一。主要研究注意力和工作記憶的基本機制，確立嚴格的ERP方法。交流結束后，將一套EEG記錄系統帶回了中國，國內有關(guān)EEG的研究由此起步(7)Steven Luck著(zhù)，洪祥飛，劉岳廬譯，洪祥飛審校：《事件相關(guān)電位基礎》，上海：華東師范大學(xué)出版社，2019年10月。。2000年劉沛在《中國音樂(lè )學(xué)》上發(fā)表了第一篇基于腦科學(xué)視角的音樂(lè )理論文章(8)劉沛：《腦科學(xué)：21世紀音樂(lè )教育理論與實(shí)踐的新基石——圍繞“莫扎特效應”的科學(xué)研究和展望》，《中國音樂(lè )學(xué)》2000年第3期，第88-100頁(yè)。，雖在此后的20年內，相關(guān)研究有了長(cháng)足進(jìn)步，但系統介紹國外研究動(dòng)向的分析較為罕見(jiàn)，這在一定程度上限制了對運用腦電(EEG)的音樂(lè )研究中先進(jìn)理念和技術(shù)方法的認識。因此，了解西方在二十世紀相關(guān)研究的基本概況格局，把握相關(guān)研究熱點(diǎn)及前沿趨勢，對于促進(jìn)我國相關(guān)研究的發(fā)展非常必要。本文將以分析西方21世紀腦電(EEG)的音樂(lè )研究動(dòng)向為中心，通過(guò)收集統計相關(guān)文獻，結合Stork和VOSviewer軟件搭建成分聚類(lèi)關(guān)系，對當前的研究方向、研究熱點(diǎn)及未來(lái)的發(fā)展趨勢進(jìn)行分析，以期為國內相關(guān)研究帶來(lái)新的視角與助益。

(一)數據來(lái)源

有關(guān)21世紀西方運用腦電(EEG)的音樂(lè )研究文獻以美國國家醫學(xué)圖書(shū)館國立衛生研究院(US National Library of Medicine National Institutes of Health)的“PubMed”——國家生物技術(shù)信息中心(National Center for Biotechnology Information, 簡(jiǎn)稱(chēng)NCBI)檢索系統為來(lái)源，涉及MEDLINE、PreMEDLINE和Record supplied by Publisher三個(gè)數據庫。鍵入“EEG music”為檢索條件，檢索范圍為2000-2019年，最后檢索時(shí)間為2020年5月3日，檢索到相關(guān)文獻共1165篇，結合Stork進(jìn)行篩選、比對和剔重，最后獲得832條高質(zhì)量、有效文獻的題錄，每條題錄包括作者、發(fā)表日期、論文名稱(chēng)、登載期刊、關(guān)鍵詞和被引數等。相比較之下，國內CNKI(知網(wǎng))上的文獻數據中與“EEG 音樂(lè )”僅檢索到相關(guān)文獻177篇，且范圍集中在2000—2019年，最后檢索時(shí)間為2020年5月3日。

(二)研究方法

科學(xué)知識圖譜是近年來(lái)科學(xué)計量學(xué)、信息計量學(xué)等領(lǐng)域比較新興的研究方法，不僅能夠揭示知識來(lái)源及發(fā)展規律(9)張璇，蘇楠，楊紅崗，房小可：《2000-2011年國際電子政務(wù)的知識圖譜研究——基于Citespace和VOSviewer的計量分析》，《情報雜志》2012年第12期，第51-57頁(yè)。，并且可以通過(guò)圖形將相關(guān)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)、知識結構規律和演進(jìn)關(guān)系可視化，使學(xué)者在研究過(guò)程中能夠更好地把握學(xué)科動(dòng)態(tài)及方向，研究思路更加清晰。

本篇論文對于詞共關(guān)系的分析使用到由荷蘭萊頓大學(xué)Van Eck與Waltman共同研發(fā)的VOSviewer可視化軟件和由斯坦福大學(xué)成員崔旭開(kāi)發(fā)的免費文獻追蹤軟件Stork，以此實(shí)現聚類(lèi)關(guān)系的構建。VOSviewer軟件能夠繪制作者、引文、關(guān)鍵詞等共現圖譜，在聚類(lèi)技術(shù)和圖譜繪制方面具有獨特優(yōu)勢，目前在各個(gè)學(xué)科領(lǐng)域已得到廣泛應用。通過(guò)Stork可以了解包括增長(cháng)趨勢、地區分布、相關(guān)專(zhuān)家、涉及腦區等信息(10)周曉分，黃國彬，白雅楠：《科學(xué)計量可視化軟件的對比與數據預處理研究》，《圖書(shū)情報工作》2013年第23期，第64-72頁(yè)。。因該軟件的大分析功能不能很好地篩查、比對和剔重，故此軟件生成的分析數據僅作為參考，主要來(lái)源以Pubmed數據庫為準，在本文中，Stork軟件主要用來(lái)分析作者關(guān)系譜圖，并參考軟件生成的分析數據對作者與期刊的影響因子進(jìn)行判定。此外，將綜合運用VOSviewer和Stork繪制科學(xué)知識圖譜，探究近二十年EEG研究在音樂(lè )領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)及方向。

(三)文獻發(fā)表時(shí)段分布

通過(guò)文獻的發(fā)文數量變化可以較為直觀(guān)地看出相關(guān)研究熱度變化及增長(cháng)趨勢，是衡量相關(guān)領(lǐng)域研究發(fā)展態(tài)勢的重要指標。圖一是為西方近二十年來(lái)的發(fā)文量統計，可以看出相關(guān)研究發(fā)文數整體走向穩步上升，在2003—2009年間有一段向下凹陷的低谷期，2010年回落而后逐漸攀升，2015年起有較大的上升趨勢，2018年到達頂點(diǎn)，之后又一次回落，但總體熱度不減。從文獻增長(cháng)趨勢來(lái)看，在音樂(lè )研究中使用EEG手段越來(lái)越被重視，2015—2018年間增幅最大，但整體上EEG手段在音樂(lè )中的研究應用還處于初步階段，有極大的發(fā)展潛力。近二十年關(guān)注度在不斷提高，其研究熱度處于穩步提升的過(guò)程，在近五年尤甚。

圖1 國外近二十年發(fā)文量走勢圖(橫軸為發(fā)表年份，縱軸為發(fā)文數)

(一)核心期刊分布

外文數據庫以期刊為主，將發(fā)文量居于前十的期刊進(jìn)行統計，并對影響力進(jìn)行評估，得出國外研究EEG相關(guān)音樂(lè )問(wèn)題的文獻主要來(lái)源于Neuroimage、J Cogn Neurosci、PLoS ONE、Neuropsychologia等神經(jīng)科學(xué)期刊，以及部分心理學(xué)期刊和生物學(xué)期刊。其中，Neuroimage、Ann. N. Y. Acad. Sci、Clin Neurophysiol和Psychophysiology的影響因子較高，且被引頻次占比較大，此四類(lèi)期刊質(zhì)量較高，在該領(lǐng)域研究中占有重要地位。Neuroimage居于位首，發(fā)文數、影響因子和被引頻次均處前列，具有較高的核心地位。

表1 2000-2019年排名前十的期刊

相對而言，國內數據庫文獻分布主要有四類(lèi)：期刊、碩士論文、博士論文以及會(huì )議論文。期刊發(fā)文分布較為零散，以醫學(xué)、心理學(xué)居多，其中，音樂(lè )類(lèi)核心期刊發(fā)文占期刊發(fā)文總數的9.5%；
學(xué)位論文研究以信息通信、醫學(xué)、心理學(xué)和教育為主，綜合院校發(fā)文占比較大；
會(huì )議論文則以綜述和探討研究方向為主要命題。

表2 CNKI發(fā)文類(lèi)別與數量統計表

從核心期刊的分布來(lái)看，國內相關(guān)文獻較為零散，主要分布在醫學(xué)、信息通信與心理學(xué)領(lǐng)域，因腦電技術(shù)手段在臨床醫學(xué)診療(尤其是對癲癇病的判斷)上運用居多，故臨床醫學(xué)領(lǐng)域發(fā)文數居高，音樂(lè )領(lǐng)域的相關(guān)研究雖然得到了一定的重視，卻仍缺乏確鑿有力的實(shí)驗證明。

綜上，就外文文獻期刊分布而言，國外基于EEG的音樂(lè )研究主要刊載于神經(jīng)學(xué)、心理學(xué)領(lǐng)域期刊，發(fā)文數和被引頻次較高，具有較大的影響力。國內相關(guān)文獻則較為分散，主要分布在醫學(xué)、心理學(xué)和音樂(lè )領(lǐng)域期刊，但期刊發(fā)文在總相關(guān)發(fā)文中占比尚未過(guò)半，研究以學(xué)位論文為主，多為醫學(xué)、信號通信等領(lǐng)域。國內對于EEG手段在音樂(lè )領(lǐng)域的應用還存在一定的差距，具有較大的潛力與發(fā)展空間。

(二)主要作者分析

首先根據PubMed數據庫確定出被引頻次較高的作者，根據Stork按影響因子由大到小排列，遴選出排名前六的作者，綜合發(fā)文數和被引數列出下表：

表3 作者影響力排名

從圖表中的數據可以看出，從事于德國萊比錫的馬克斯—普朗克—人類(lèi)認知和大腦科學(xué)研究所的Koelsch Stefan的發(fā)文數、影響力與被引頻次均為最高，他作為采用EEG方法研究音樂(lè )相關(guān)問(wèn)題的重要學(xué)者，主要研究領(lǐng)域為生物心理學(xué)與音樂(lè )心理學(xué)(11)參考附錄2。。所發(fā)表的有關(guān)音樂(lè )情緒加工、音樂(lè )句法認知，以及音樂(lè )意義加工等方面的研究成為眾多音樂(lè )研究者們關(guān)注的對象，被引量最高的文章主要關(guān)注音樂(lè )與情感：愉悅與不愉悅音樂(lè )加工的電生理相關(guān)性，以音樂(lè )作為情感刺激的手段，探討感知情緒的價(jià)態(tài)是否會(huì )對腦電功率譜和心率(HR)產(chǎn)生不同的影響，以及頻帶腦電圖是否會(huì )在特定頻帶上提高情緒處理的相關(guān)性，概述了腦電和心電作為情感加工指標的一般意義，證明愉悅情緒隨著(zhù)Fmθ頻段腦波而增強(12)Sammler D, Grigutsch M, Fritz T, Koelsch S. (2007). Music and emotion: electrophysiological correlates of the processing of pleasant and unpleasant music. Psychophysiology. 44(2): 293-304.。Koelsch等人(13)Koelsch S, Gunter T, Friederici AD, E. (2000). Brain indices of music processing: "nonmusicians" are musical. Journal of cognitive neuroscience. 12(3): 520-41.的一項研究，將和聲啟動(dòng)范式從“音樂(lè )句法”的角度考察人腦對內在音樂(lè )意義的加工，并首次應用于神經(jīng)層面(14)余習德，魯成，熊希靈，高定國：《音樂(lè )意義傳遞的神經(jīng)證據——基于啟動(dòng)范式的發(fā)現與思考》，《心理科學(xué)進(jìn)展》2017年第5期，第742-756頁(yè)。，證實(shí)了ERAN成分與聲音期望的違反有關(guān)，N5與音樂(lè )句法整合過(guò)程有關(guān)，且兩個(gè)成分之間存在顯著(zhù)的正相關(guān)。Koelsch的另一項研究中采用跨通道啟動(dòng)范式探究調性音樂(lè )句法中未受過(guò)音樂(lè )訓練的聽(tīng)者在內隱和外顯情況下對音樂(lè )句法的加工，發(fā)現N5(或N500)與內在音樂(lè )意義有關(guān)，違規音樂(lè )句法加工相關(guān)的ERAN成分與語(yǔ)言句法誘發(fā)的早期左前側的負波(Early Left Anterior Negativity, ELAN)較為相似，又彼此獨立, 共享神經(jīng)源(15)Koelsch S, Gunter TC, Wittfoth M, Sammler D. (2005). Interaction between syntax processing in language and in music: an ERP Study. Journal of Cognitive Neuroscience. 17(10): 1565-77.。蘇黎世大學(xué)的 Lutz發(fā)文數位列第二，主要研究領(lǐng)域為神經(jīng)心理學(xué)，研究重點(diǎn)集中在人腦的功能和結構可塑性，被引量最高的文獻“從情感感知到情感體驗：圖片與古典音樂(lè )引發(fā)的情感”，研究視覺(jué)和音樂(lè )刺激對大腦加工的影響。其圖片和古典音樂(lè )片段選自國際情緒圖片系統，以快樂(lè )、悲傷和恐懼為基本情感；
結果證明視聽(tīng)結合喚醒程度最強，音樂(lè )可以顯著(zhù)增強圖片所喚起的情感體驗(16)Baumgartner T, Esslen M, L. (2006). From emotion perception to emotion experience: emotions evoked by pictures and classical music. International Journal Psychophysiology. 60(1): 34-43.?；谝陨螷oelsch被引量最高的三項研究和 Lutz的熱門(mén)研究，音樂(lè )與情感是頗受關(guān)注的話(huà)題。神經(jīng)科學(xué)和行為學(xué)領(lǐng)域的專(zhuān)家Trainor Laurel J(17)Trainor Laurel J，麥克馬斯特大學(xué)心理學(xué)，神經(jīng)科學(xué)和行為系。，通過(guò)聽(tīng)覺(jué)誘發(fā)電位(AEP)的P2和N1c成分，定位次級聽(tīng)覺(jué)皮層的空間差異區域，得出的結論與先前的研究結果一致。這些結果表明，由于受試者的聲學(xué)訓練歷史(音樂(lè )或實(shí)驗室基礎)，使聽(tīng)覺(jué)皮層分布區域神經(jīng)元的調諧特性(18)神經(jīng)元調諧(neuronaltuning)，是指神經(jīng)元有選擇地表示一種感覺(jué)、聯(lián)合、運動(dòng)、認知信息的特性。通過(guò)經(jīng)驗，神經(jīng)元反應被調諧為最優(yōu)的特定范式。發(fā)生了改變，與非音樂(lè )家相比，音樂(lè )家的神經(jīng)可塑性P2和N1c聽(tīng)覺(jué)誘發(fā)電位顯著(zhù)增強，而這種反應不被認為是音樂(lè )技能的遺傳或產(chǎn)前因素的影響(19)Shahin A, Bosnyak DJ, Trainor LJ, Roberts LE. (2003). Enhancement of neuroplastic P2 and N1c auditory evoked potentials in musicians. Journal of Neuroscience. 23(13): 5545-52.。Nozaradan Sylvie(20)Nozaradan Sylvie，瑞士蘇黎世大學(xué)心理學(xué)研究所神經(jīng)心理學(xué)部-人類(lèi)整合生理學(xué)中心(ZIHP)，音樂(lè )認知與行為方向，主要研究涉及音樂(lè )節奏的腦間同步性、腦損傷患者的功能探索及康復等。為了研究人腦在音樂(lè )體驗中節奏和節拍處理之間的相互作用，直接將假設的神經(jīng)元夾帶(21)神經(jīng)夾帶，當外部環(huán)境輸入有節奏的刺激時(shí)，大腦對其進(jìn)行的反應，科學(xué)家將這個(gè)反應機制稱(chēng)為神經(jīng)夾帶。當音樂(lè )聲進(jìn)入大腦、有節奏的刺激產(chǎn)生時(shí)，神經(jīng)夾帶就會(huì )發(fā)生，它會(huì )引起大腦同步周期活動(dòng)。這種周期活動(dòng)又與外界有節奏的刺激兩相呼應，它就能長(cháng)久持續下去。對節拍感知的影響與假設的共振現象，作為節奏的表征基礎，發(fā)現節拍會(huì )誘發(fā)一種與節拍頻率相適應的持續周期性腦電反應，而節奏則引發(fā)了一個(gè)額外的頻率調諧到相應的節律來(lái)解釋這個(gè)節拍；
證明音樂(lè )構成了一個(gè)獨特的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )背景，可以在一定程度上探索動(dòng)態(tài)認知過(guò)程中的夾帶現象(22)Nozaradan S, Peretz I, Missal M, Mouraux A. (2011). Tagging the neuronal entrainment to beat and meter. Journal of Neuroscience. 31(28): 10234-40.。在EEG與音樂(lè )的相關(guān)研究中，神經(jīng)科學(xué)占有較大的優(yōu)勢，二人雖發(fā)文不多，但單篇文章都具有很強的影響力。從事于芬蘭行為科學(xué)研究所認知腦研究室的Tervaniemi Mari發(fā)文相較之前的學(xué)者則沒(méi)有受到太大的關(guān)注，她的主要貢獻在于探索音階特性在人類(lèi)聽(tīng)覺(jué)皮層中的自動(dòng)處理系統，結果表明，即使在集中注意力干預之前，聽(tīng)覺(jué)皮層也能快速、自動(dòng)地提取音階的關(guān)系屬性(23)Brattico E, Tervaniemi M, R, Peretz I. (2006). Musical scale properties are automatically processed in the human auditory cortex. Brain Research. 1117(1): 162-74.，Bidelman Gavin M(24)Bidelman Gavin M，美國普渡大學(xué)，信息科學(xué)與疾病學(xué)院，智能系統研究所：解剖學(xué)和神經(jīng)生物學(xué)方向，主要研究領(lǐng)域涉及聽(tīng)覺(jué)感知/認知的神經(jīng)成像、經(jīng)驗依賴(lài)可塑性、"雞尾酒會(huì )"效應、音樂(lè )/語(yǔ)言神經(jīng)生物學(xué)等。在其研究中，通過(guò)音樂(lè )和語(yǔ)言經(jīng)驗對人類(lèi)聽(tīng)覺(jué)腦干音高表征的跨域效應，探討音樂(lè )家與非音樂(lè )家對音高強度變化的反應，得出結論腦干反應的經(jīng)驗依賴(lài)可塑性是由與特定領(lǐng)域相關(guān)的音調模式的聲學(xué)維度相對顯著(zhù)性所決定的(25)Bidelman GM, Gandour JT, Krishnan A. (2011). Cross-domain effects of music and language experience on the representation of pitch in the human auditory brainstem. Journal of Cognitive Neuroscience. 23(2): 425-34.。依作者影響力及最高被引量文獻分析可知，西方目前在EEG與音樂(lè )的研究領(lǐng)域較權威的多為神經(jīng)科學(xué)、生物心理學(xué)或認知心理學(xué)領(lǐng)域的專(zhuān)家，且關(guān)注重點(diǎn)主要集中在音樂(lè )句法認知、音樂(lè )情緒加工、音樂(lè )與語(yǔ)言以及音樂(lè )與神經(jīng)反應等方向。

圖2 作者關(guān)系網(wǎng)絡(luò )圖譜(節點(diǎn)位置由中心度或密度控制，圓點(diǎn)越大，代表作者受關(guān)注的程度、重要性、出現次數越高，連線(xiàn)越粗表示相關(guān)性、共同發(fā)文次數越高)

圖3 作者關(guān)系網(wǎng)絡(luò )圖譜節選(Koelsch Stefan帶領(lǐng)團隊關(guān)系網(wǎng)絡(luò )部分)

圖4 作者關(guān)系網(wǎng)絡(luò )圖譜節選( Lutz帶領(lǐng)團隊關(guān)系網(wǎng)絡(luò )部分)

近二十年來(lái)國外學(xué)者基于EEG實(shí)驗對音樂(lè )問(wèn)題的探究，對于音樂(lè )心理學(xué)的進(jìn)展都有著(zhù)重要的推動(dòng)作用。依據以上對作者影響力和研究關(guān)系的分析，可以看出目前有較多學(xué)者引用生物心理學(xué)和音樂(lè )心理學(xué)領(lǐng)域專(zhuān)家Koelsch的文章，并且形成了幾支影響力較大，研究成果較為集中的團隊。綜合有影響力作者的最高被引文分析，可以看出關(guān)注音樂(lè )的情感與意義，音樂(lè )與語(yǔ)言、音樂(lè )與神經(jīng)反應的人較多，研究者大都為認知神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域的專(zhuān)家，或與其相關(guān)的跨學(xué)科學(xué)者。

1.主要腦區研究分布

有關(guān)EEG與音樂(lè )的研究，因是屬聽(tīng)覺(jué)系統，根據檢索到的相關(guān)研究，排布腦區關(guān)系及主要涉及區域，依據Stork生成腦區網(wǎng)絡(luò )連接圖(位置排列順序依據大腦結構)。

圖5 腦區連接網(wǎng)絡(luò )圖

通過(guò)該腦區連接網(wǎng)絡(luò )圖可以看出，在所有有關(guān)EEG與音樂(lè )的研究當中，通過(guò)腦電技術(shù)采集音樂(lè )信息主要涉及的腦區為后扣帶、小腦——前扣帶、丘腦核、顳葉、額葉、腦干和塊莖。這與各個(gè)腦區的功能直接相關(guān)，在執行音樂(lè )任務(wù)時(shí)，腦干、顳葉和額葉所的影響最大，小腦和前扣帶有著(zhù)較大關(guān)聯(lián)。

關(guān)鍵詞在一篇文章中起著(zhù)重要作用，是闡釋全文涵義，向下統領(lǐng)全篇的關(guān)鍵節點(diǎn)，關(guān)鍵詞預示著(zhù)全文最主要討論的核心問(wèn)題，也說(shuō)明了文章研究的方向，是我們把握文本重要信息的源頭。通過(guò)對出現頻次較高、與音樂(lè )直接相關(guān)的關(guān)鍵詞進(jìn)行分析，把握近二十年來(lái)的研究熱點(diǎn)及其走向。

(一)關(guān)鍵詞時(shí)間密度分布

根據Stork軟件節選出的40個(gè)關(guān)鍵詞，從中遴選11個(gè)與音樂(lè )直接相關(guān)的研究熱詞，根據發(fā)表時(shí)間和數量用Excel繪制成雷達圖，以說(shuō)明研究重點(diǎn)在哪一時(shí)段的熱度最高。雷達圖外周表示發(fā)表時(shí)間，雷達軸表示發(fā)文數量。

圖6 關(guān)鍵詞分布雷達圖(雷達圖外周表示發(fā)表時(shí)間，雷達軸徑表示發(fā)文數量)

如圖6所示，我們可以看到在2001-2003年間，樂(lè )源性癲癇還是當時(shí)的研究熱點(diǎn)，音樂(lè )幻覺(jué)也占一定的比重，2003年起開(kāi)始廣泛關(guān)注音樂(lè )訓練、聽(tīng)覺(jué)加工、音樂(lè )欣賞等領(lǐng)域，但沒(méi)有出現絕對的關(guān)注熱點(diǎn)，研究層次較為均衡。2013和2015年音樂(lè )治療成為熱門(mén)，此后對于音樂(lè )的關(guān)注逐漸從醫學(xué)走向音樂(lè )實(shí)踐，音樂(lè )表演、絕對音高、聽(tīng)覺(jué)加工、音樂(lè )訓練、音樂(lè )欣賞等方面都有較為集中的研究趨向。

圖7 CNKI關(guān)鍵詞分布雷達圖(雷達圖外周表示發(fā)表時(shí)間，雷達軸徑表示發(fā)文數量)

在此將外文數據庫的關(guān)鍵詞分布與國內知網(wǎng)收錄文獻進(jìn)行比對。以CNKI檢索到的文獻為基礎，同樣，通過(guò)圖7可以得知，國內有關(guān)EEG的音樂(lè )研究在2008年之間較為沉寂，更多關(guān)注在音樂(lè )作品、音樂(lè )治療和音樂(lè )訓練方面。從2008年開(kāi)始逐漸關(guān)注音樂(lè )認知領(lǐng)域，音樂(lè )情緒在2019年關(guān)注度較高，音樂(lè )情感識別方面的研究越來(lái)越被關(guān)注。但與國外相關(guān)研究相比，國內研究主要集中在對音樂(lè )情緒的研究，且以文獻綜述居多，對于音樂(lè )表演方面的研究也尚未起步，還有較大的發(fā)展空間。

(二)關(guān)鍵詞成分分布

用VOSviewer進(jìn)行關(guān)鍵詞出現頻次統計分析，發(fā)現有效關(guān)鍵詞2185個(gè)，出現頻次設置為5次以上，檢索出54個(gè)有效關(guān)鍵詞，從中濾掉例如human、eeg、combination等基礎詞匯，篩選出26個(gè)與音樂(lè )直接相關(guān)的關(guān)鍵詞，生成15個(gè)關(guān)聯(lián)聚類(lèi)，在這26個(gè)結果中有一些彼此沒(méi)有直接關(guān)聯(lián)，最大的連接集成由13個(gè)詞匯構成。選用關(guān)聯(lián)強度(Association strength)算法(26)該方法與Van Eck和Waltman(2009)的公式(6)相同。，將每一項關(guān)鍵詞之間鏈接的強度進(jìn)行規范化，引力設置為5，斥力設置為1。通過(guò)三種方式進(jìn)行關(guān)鍵詞成分分布的可視化分析。

網(wǎng)絡(luò )可視化(Network visualization)是以標簽大小表示出現頻次的科學(xué)知識圖譜可視化構建方式，關(guān)鍵詞出現頻次越大，標簽就越大(這里選用的圓形標簽)；
未顯示的標簽是為了避免標簽重疊，每一個(gè)標簽的顏色由所屬的群集決定，項目之間的連線(xiàn)表示鏈接關(guān)系。通過(guò)網(wǎng)絡(luò )可視化的方式繪制出聚類(lèi)分析詞頻圖，每個(gè)節點(diǎn)的標簽大小都與其權重(27)指某一因素或指標相對于某一事物的重要程度，其不同于一般的比重，體現的不僅僅是某一因素或指標所占的百分比，強調的是因素或指標的相對重要程度，傾向于貢獻度或重要性。通常，權重可通過(guò)劃分多個(gè)層次指標進(jìn)行判斷和計算，常用的方法包括層次分析法、模糊法、模糊層次分析法和專(zhuān)家評價(jià)法等。相關(guān)。

圖8 基于VOSviewer的網(wǎng)絡(luò )可視化圖譜(一個(gè)點(diǎn)附近的項目數越多，相鄰項目的權重越高，該圓點(diǎn)越大；
反之，一個(gè)點(diǎn)附近的項目數越少，相鄰項目的權重越低，則該圓點(diǎn)越小。)

從網(wǎng)絡(luò )可視化圖譜中可看出，“潛力”是目前研究中最受關(guān)注的重點(diǎn)，且與多個(gè)相關(guān)研究產(chǎn)生交叉，形成最大的聚類(lèi)集群，與探究音樂(lè )潛力相關(guān)的研究最多，形成了較為密集的權重分布?？梢钥闯鲅芯空邔τ谝魳?lè )潛力的研究多涉及專(zhuān)業(yè)音樂(lè )家訓練、音樂(lè )知覺(jué)、絕對音高、噪音、音樂(lè )表演和節奏節拍等方面，也通過(guò)這些角度來(lái)說(shuō)明音樂(lè )潛力相關(guān)問(wèn)題，音樂(lè )能力的發(fā)展是音樂(lè )實(shí)踐問(wèn)題的重心。除此之外，相關(guān)研究重點(diǎn)主要分布在樂(lè )源性癲癇，音樂(lè )治療，音樂(lè )訓練，節奏節拍等方向。就整體而言，對于EEG和音樂(lè )相關(guān)問(wèn)題的研究，多側重于音樂(lè )能力的培養——音樂(lè )潛能開(kāi)發(fā)，以及臨床醫學(xué)——樂(lè )源性癲癇等方向。

(三)關(guān)鍵詞時(shí)區分布

1.前沿走勢

通過(guò)Citespace軟件繪制科學(xué)知識譜圖，以探究21世紀運用腦電(EEG)的音樂(lè )研究動(dòng)向、主題與前沿(28)邱均平，沈恝諶，宋艷輝：《近十年國內外計量經(jīng)濟學(xué)研究進(jìn)展與趨勢——基于Citespace的可視化對比研究》，《現代情報》2019年第2期，第26-37頁(yè)。。首先，運行Citespace軟件，將規范化的文獻題錄載入運算。因2000-2015年相關(guān)領(lǐng)域的研究較少，不具備代表性，故截取2015-2020年研究成果豐盛的時(shí)間段對其進(jìn)行前沿走勢分析。

選擇Timezone View算法，篩選出現頻次為10以上的關(guān)鍵詞，分別繪制了前沿時(shí)區視圖與關(guān)鍵詞共現時(shí)區分布圖。

圖9 基于Citespace的前沿時(shí)區視圖

從以上有關(guān)雷達圖的分析可知，在2000-2010年間，研究層次分布較為均衡，沒(méi)有出現絕對的研究熱點(diǎn)，且研究分布較少，2010年后開(kāi)始出現較多集中的研究?jì)A向(以近五年尤為突出)。結合前沿時(shí)區視圖可以看出，近五年的研究熱點(diǎn)逐漸從臨床醫學(xué)(音樂(lè )誘發(fā)性癲癇、音樂(lè )幻覺(jué))領(lǐng)域，轉向關(guān)注音樂(lè )能力的培養以及音樂(lè )潛能的激發(fā)，涉及音樂(lè )實(shí)踐過(guò)程中的創(chuàng )作、欣賞和表演階段的認知與情感等方面，尤其值得注意的是，在2018年，出現了“音樂(lè )表演”的絕對趨勢。而在音樂(lè )表演的相關(guān)研究中，音樂(lè )表演與行為監測、音樂(lè )表演與神經(jīng)反饋占很大比例。

2.關(guān)鍵詞共現

圖10 基于Citespace的關(guān)鍵詞共現時(shí)區分布

根據關(guān)鍵詞共現頻次分布，絕對音高是最為關(guān)注的元素，在2013-2016年間最為密集，結合圖9，職業(yè)音樂(lè )家與潛能培養曾一度成為熱點(diǎn)話(huà)題。音樂(lè )欣賞在2010-2016年間受較大關(guān)注，結合圖6，它在2013年形成相對集中的研究熱點(diǎn)。圖3、4則表明了在運用EEG手段探討音樂(lè )相關(guān)問(wèn)題的研究中，θ波(29)θ波(4-7Hz)主要表征皮質(zhì)(下丘腦、丘腦、杏仁核等結構)的情緒反應特性。是最常被涉及的腦波頻段，有關(guān)音樂(lè )整合加工機制的探討，則最多涉及旋律的失匹配負波(MMN)(30)當一個(gè)聽(tīng)覺(jué)刺激與前一個(gè)不同時(shí)，便會(huì )誘發(fā)一個(gè)自動(dòng)響應，即失匹配負波(mismatch negativity, MMN)，是一個(gè)發(fā)生于聽(tīng)覺(jué)皮層的事件相關(guān)電位。通常來(lái)說(shuō)，它的峰值出現在160-220毫秒，最大幅值出現在額葉和中央區的中線(xiàn)位置。。

EEG技術(shù)究竟如何在音樂(lè )領(lǐng)域內運用，又用來(lái)說(shuō)明什么問(wèn)題？依舊是我們今后不斷探索的方向。在近二十年里，EEG研究在音樂(lè )領(lǐng)域所有研究中所占的比例(31)數據參考Stork，鍵入格式：“EEG music”VS“music”。如下圖所示，可以看出，在不斷增長(cháng)的、活躍的音樂(lè )領(lǐng)域研究當中，腦電研究平均占比在百分之5 ，其中還不乏醫學(xué)領(lǐng)域的、神經(jīng)生物學(xué)領(lǐng)域的研究成果。

圖11 EEG音樂(lè )與音樂(lè )發(fā)文數比例表(橫軸為發(fā)表時(shí)間，縱軸為發(fā)文數量)

研究方向上來(lái)看，在EEG與音樂(lè )的相關(guān)研究中，神經(jīng)科學(xué)占有較大的優(yōu)勢，已知成果中較權威的多為神經(jīng)科學(xué)、生物心理學(xué)或認知心理學(xué)領(lǐng)域的專(zhuān)家，且關(guān)注重點(diǎn)主要集中在音樂(lè )句法認知，音樂(lè )情緒加工，音樂(lè )與語(yǔ)言以及音樂(lè )與神經(jīng)反應等方向。研究熱點(diǎn)上來(lái)看，絕對音高是最為關(guān)注的元素，2013-2016年間最為密集，職業(yè)音樂(lè )家與潛能培養也曾一度成為熱點(diǎn)話(huà)題。從文獻整體關(guān)注趨勢上來(lái)看，2015-2018年間增幅最大，但整體上EEG手段在音樂(lè )中的研究應用還處于初步階段，有極大的發(fā)展潛力，隨著(zhù)近二十年關(guān)注度在不斷提高，其研究熱度處于穩步提升的過(guò)程。近五年的研究熱點(diǎn)逐漸從臨床醫學(xué)(音樂(lè )誘發(fā)性癲癇、音樂(lè )幻覺(jué))領(lǐng)域，逐漸轉向關(guān)注音樂(lè )能力的培養以及音樂(lè )潛能的激發(fā)，涉及音樂(lè )實(shí)踐過(guò)程中的創(chuàng )作、欣賞和表演階段的認知與情感等方面，尤其值得注意的是，在2018年，出現了“音樂(lè )表演”的絕對趨勢。而在音樂(lè )表演的相關(guān)研究中，音樂(lè )表演與行為監測、音樂(lè )表演與神經(jīng)反饋占很大比例。

文章從宏觀(guān)到微觀(guān)，通過(guò)對相關(guān)研究數量統計、核心期刊分布、研究熱點(diǎn)與前沿等方面進(jìn)行分類(lèi)梳理，把握國際該領(lǐng)域研究的重要議題以及最新動(dòng)向，認識。大腦擁有的眾多神經(jīng)元之間存在著(zhù)大量并列的、立體的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，這種復雜的系統操控著(zhù)我們的認知、行為和意志。EEG研究將協(xié)助我們突破原有認知局限，去窺探那大腦活動(dòng)所放射出的微弱電波，捕捉生物本體所特有的規律。

在我們問(wèn)自己能做什么之前，不妨先看看別人做了些什么；
在我們不知該如何做的時(shí)候，站在巨人的肩膀上，或許會(huì )看到不一樣的風(fēng)景。心智的神經(jīng)生物學(xué)研究，是一場(chǎng)意義深遠的人文橋梁，是我們對自身的重塑與認知，也是客觀(guān)世界的影像與主觀(guān)世界構成的結果。意識世界里我們永遠獨自一個(gè)，但“向內”探索可以永無(wú)止境。

未來(lái)探索大腦中音樂(lè )活動(dòng)的奧秘，任重而道遠。