自我客体化（self-objectification）是指个体过度关注自身外表在他人眼中的形象，常伴随身体监控与身体不满的加剧。在日常生活中，“肥胖谈话”——即人们（尤其常见于女性群体）针对自身体型或体重进行的负面或自贬性对话——被广泛视为诱发自我客体化状态的一种典型社交行为。然而，长期以来，科学界一直缺乏在自然社交情境下、针对此类对话的高质量大脑信号公共数据集。
本研究中，团队利用40通道便携式近红外脑成像设备（fNIRS），记录了31名青年女性（年龄 19.55 ± 0.89 岁）在参与“肥胖谈话”与中性话题（如旅行计划、家装布置）时的脑活动数据，信号覆盖了与自我认知、情绪调节密切相关的额叶和顶叶区域。
数据分析结果显示，参与者在进行“肥胖谈话”后，主观报告中的身体监控和身体不满程度显著上升，同时fNIRS数据也表明其自我客体化状态被显著激活。这一发现不仅验证了“肥胖谈话”对心理状态的负面影响，也为从神经层面理解其机制提供了实证基础。
该数据集包含了高质量的fNIRS原始信号、预处理后的数据、被试行为问卷结果及实验程序设计材料，全部以标准化格式存储，并附有详细的元数据说明，可供其他研究者直接用于算法开发、跨研究比较或教学用途。目前，该数据集已在OSF开放数据平台发布，研究人员可依照开放数据协议（CC-BY）自由获取和使用。
研究团队希望这一数据资源的开放，能够推动更多关于人际自然对话中大脑活动机制的研究，尤其是在情绪与认知失调情境下的神经响应模式探索。
本研究近期接受于国际知名开放科学期刊Scientific Data（JCR Q1, IF = 6.9）。心理学院讲师胡银莹为第一作者、高湘萍教授为通讯作者，浙江大学附属第一医院刘钰琪博士为共同第一作者，浙江大学潘亚峰研究员为共同通讯作者，硕士研究生侯玉婷也做出了重要贡献。
Hu, Y.#, Liu, Y.#, Hou, Y., Pan, Y.*, & Gao, X*. (2025). Dataset of natural conversations about appearance using fNIRS. Scientific Data.