Sci Adv：一個完整的大腦網絡支持社會對人類決策的影響

2020-09-02 brainnews

我們做出的決定基於我們自己的學習經驗，也基於別人的學習經驗。但是有了其他人的選擇，我們如何從他們那裡學習來更好地為我們自己的學習提供信息的呢? 社會學習的過程是否與直接學習不同?

在發表在Science Advances上的一項新研究中，維也納大學的神經科學家張磊(Lei Zhang) 提供了實驗證據，證明直接學習和社會學習存在並行計算，而且它們是在大腦中不同但相互作用的區域進行的。

圖1：本研究中所揭示的支持決策中的社會影響的大腦網絡示意圖

人是社會影響的基礎，這不是秘密。例如，在一家新公司的午餐櫃檯，當我們不確定哪道菜好吃的時候，我們會監督其他人的選擇，為我們自己的菜單選擇獲得一些指導。這種現象被稱為社會影響，從20世紀50年代開始，社會心理學家所羅門·阿希通過實驗證明了這一點。

在這項新的研究中，來自德國漢堡-埃彭多夫大學醫學中心(UKE)的研究人員讓五組志願者參與同一個基於計算機的決策實驗，每個人都給予兩個抽象符號。他們的目標是要找出哪種符號從長遠的角度來看會帶來更多的金錢獎勵。

在每一輪實驗中，每個人首先在兩個符號之間做出選擇，然後他們觀察其他四個人選擇了哪些符號; 接下來，每個人都可以決定是堅持自己最初的選擇，還是選擇改變。最後，根據他們的第二次決定，每個人都會得到一個金錢的結果，要麼是贏，要麼是輸。「通過這種方式，我們能夠在志願者之間進行實時互動，這極大地提高了生態有效性，」 研究負責人張磊說，他當時在UKE工作，現在是維也納大學的博士後研究員。

事實上，哪個符號代表更多的獎勵一直在變化。在整個實驗過程中，這些變化發生了多次。「這種所謂的反向學習範式會給志願者帶來不確定性，所以他們總是需要學習和再學習來獲得更多的結果。」 特別是, 當發生了逆轉, 組中的一些人可能會比其他人更快地選擇。如果是這樣, 其他的可以把這個社會信息作為自己的決策過程, Jan Glascher解釋道, 他領導著一個研究小組在UKE做估值和社會決策研究。

利用計算機建模和功能性磁共振成像，通過經驗跟蹤直接評估和觀察跟蹤替代評估，發現直接學習表現在腹內側前額葉皮層，而社會學習表現在前扣帶皮層。這兩個區域還與大腦中間的紋狀體相互作用，「紋狀體計算獎勵預測錯誤和社會預測錯誤，量化試錯學習來告知行為」，Glascher說。 「這表明一個完整的大腦網絡支持社會對人類決策的影響。」

這些發現表明，兩種不同類型的學習信號是在人腦中不同但相互作用的區域計算出來的，並且在社會環境中代表了不同的決策計算策略。一個包含大腦獎賞中樞和社會中樞的綜合網絡支持人類決策中的社會影響。「在穩定的情況下，直接學習是有效的，」Glascher解釋道，「當情況發生變化和不確定時，社會學習可能與直接學習適應新情況一起發揮重要作用，比如決定一家新公司的午餐菜單。」

張磊說: 「關於直接學習的研究很多，但關於社會學習及其相互作用的研究相對較少」。那麼接下來要做的是什麼呢? Glascher認為: 「進一步研究的一個重要領域將是使用非侵入性的腦刺激技術來破壞部分已識別的網絡，並確定在社會決策中行為和計算策略是如何改變的。鑑於COVID-19疫情仍在持續，個人和政府不可能獨自從錯誤中吸取教訓，而是需要一個全球和集體的人類社會來應對所有這些挑戰。」

原文連結：

A brain network supporting social influences in human decision-making, Science Advances (2020). DOI: 10.1126/sciadv.abb4159


編譯作者：CholeFu（brainnews創作團隊）

校審：Simon（brainnews編輯部）

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