神经科学家在人类大脑中描绘了社会决策

我们不仅根据我们自己的学习经历做出决策，而且是从其他人学习的。但随着其他人的选择，我们如何从他们那里学到，更好地通知我们自己的学习？社交学习是否与直接学习不同？在一项新的研究中，发表在科学推进，维也纳大学的神经科学家雷张提供了实证证据，即有直接学习和社会学习的平行计算，它们是在大脑中独特而互动的区域进行。

众所周知，人们会受到社会影响。例如，在一家新公司的午餐柜台，当我们不确定哪道菜味道好时，我们会监控其他人的选择，以获得一些指导，为我们自己的菜单选择。这种现象被称为社会影响，在20世纪50年代由社会心理学家所罗门·阿希通过实验证明。

在新的研究中，来自大学医疗中心汉堡 - 埃普（Uke）的研究人员在德国将五个志愿者组成了同一台基于计算机的决策实验，其中每一个都以两个人提出抽象符号。他们的目的就是找出其中的原因象征从长远来看会带来更多的金钱回报。在每一轮实验中，每个人首先在两个符号中做出选择，然后他们观察其他四个人选择了哪个符号;接下来，每个人都可以决定坚持他们最初的选择或切换到另一个符号。最后，根据他们的第二个决定，每个人都会得到一个金钱结果，即胜利或失败。“通过这种方式，我们使志愿者之间的实时互动成为可能，这大大提高了生态有效性，”研究负责人张磊(音译)说，他当时在英国昆士兰大学，现在是维也纳大学的博士后研究员。

事实上，哪个符号关联更多报酬总是改变。在实验开始时，两个符号中的一个在70%的时间内返回金钱奖励，而在几轮之后，它只在30%的时间内提供奖励。这些变化在整个实验中多次发生。“这种所谓的反向学习模式将给志愿者带来不确定性，因此他们总是需要不断学习，再学习，以获得更多的结果。”特别是,当发生了逆转,组中的一些人可能会选择比其他人更快,如果是这样,其他的可以把这个社会信息为自己的决策过程,”Jan Glascher解释道,他领导着一个研究小组在尤克里里琴在估值和社会决策。

预计，当志愿者面对其他人的反对选择时，志愿者更频繁地转换，但有趣的是，第二选择（在考虑社交信息后）反映了奖励结构的奖励结构比第一选择更好。如何解释这一发现？研究人员使用复杂的模型来量化志愿者的行为，并揭开了单独的计算策略，以便直接学习和社会学习。“在每一轮的开始时，志愿者结合了自己的直接学习经验和社会学习体验，以指导他们的选择，”张说，“直接学习遵循一个简单的加强学习算法，通过跟踪其他人来实例化社会学习'奖励历史。“

在每组内，研究人员使用功能磁共振成像扫描了一个志愿者的大脑，这使得他们何时何地何时何地以及何地在线进行直接学习和社会学习，并表征两种类型的学习是否实际相关用不同的神经签名。大脑扫描表明，直接学习在称呼腹口前额叶皮质的面积中代表，而社会学习则在称为前铰接皮质的面积中表示。这两个区域也与大脑中间的一个区域相互作用，称为纹章，“这计算了奖励预测误差和社会预测误差，量化试验和错误学习以告知行为”.LALÄSCHER说。“这些表示集成脑网络支持社会影响力在人类决策中。“

这些发现表明，在人类大脑中的不同但相互作用区域中计算了两种独特的学习信号，并表示社会背景下的决策的单独计算策略。“直接学习在稳定的情况下有效，”格雷赫尔解释说：当情况正在发生变化和不确定时，社会学习可能与直接学习一起发挥重要作用，以适应新颖的情况，例如决定新公司的午餐菜单。“

“直接学习已经有很多研究，但相对较少社会学习他们是如何互动的，“张说。接下来是什么？”进一步研究的一个重要领域是使用非侵入性扰乱所识别的网络的一部分脑刺激技巧，并确定行为和计算策略在社会决策中如何改变，“格拉艾克斯说。”根据正在进行的Covid-19大流行，没有办法和政府从自己的犯罪中吸取教训，相反，需要全球和集体社会来解决所有这些挑战。“

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