По теме
Четыре качества выдающихся альтруистов: наука и психология
Статья исследует четыре ключевых качества выдающихся альтруистов на примере доноров почек, научные и...
ИИ расшифровывает активность мозга: как нейросети читают мыс...
Новый алгоритм искусственного интеллекта CEBRA расшифровывает активность мозга с точностью 95%, пред...
Как измерение моргания помогает ранней диагностике аутизма?
Узнайте, как частота моргания может служить объективным biomarker‑ом для раннего выявления аутизма у...
Как мозг вычисляет средний размер объектов: нейронные и пове...
Комплексное исследование нейробиологов демонстрирует, что зрительная система человека оценивает сред...
Что считается угрозой при сталкинге в Facebook: юридические ...
Анализ резонансного судебного прецедента «Кантерман против штата Колорадо» и подробный разбор тяжелы...
Как анорексия влияет на мозг: нарушения памяти, внимания и м...
Научный разбор влияния нервной анорексии на когнитивные способности мозга: как истощение нарушает па...
Введение
Компромисс между исследованием и эксплуатацией (explore–exploit tradeoff) — это фундаментальный аспект адаптивного поведения, определяющий, будет ли агент искать новую информацию (исследование) или полагаться на предыдущие награды (эксплуатация). Этот баланс критически важен для принятия решений в различных контекстах, влияя на то, как люди гибко реагируют на неопределённость.
Роль социальных взаимодействий
Хотя этот компромисс чаще изучается в несоциальных условиях, он также играет ключевую роль в социальных взаимодействиях. Люди должны решать, взаимодействовать ли с новыми партнёрами или полагаться на существующие отношения, что влияет на формирование доверия, сотрудничество и динамику социальных сетей.
Методы
Участники и процедура
В исследовании приняли участие 1001 человек, набранных через платформу Prolific. Участники выполнили задачу с тремя вариантами выбора (restless bandit task), где награды менялись случайным образом. Также они заполнили опросник BAPQ (Broad Autism Phenotype Questionnaire) для оценки социальной отстранённости и когнитивной ригидности.
Анализ данных
Для анализа использовались:
- Скрытая марковская модель (HMM) — для определения латентных состояний (исследование или эксплуатация).
- Обучение с подкреплением (RL) — для моделирования процессов принятия решений.
- Разреженный канонический корреляционный анализ (sCCA) — для выявления связей между вопросами BAPQ и поведенческими показателями.
Результаты
Социальная отстранённость и исследовательское поведение
Люди с высокими показателями отстранённости реже меняли выбор (rho = −0.12, p < 0.001) и демонстрировали меньше исследовательских действий (rho = −0.13, p < 0.001).
Влияние на обучение
Анализ RL-моделей показал, что высокая отстранённость связана с:
- Более низким уровнем шума в решениях (rho = 0.07, p = 0.024).
- Повышенной склонностью к повторению выбора (rho = 0.08, p = 0.010).
Обсуждение
Результаты показывают, что социальная отстранённость связана с уменьшением исследовательского поведения, но не с общей когнитивной ригидностью. Это может отражать снижение мотивации к новому опыту, а не неспособность адаптироваться.
«Люди с высокой социальной отстранённостью не просто менее гибки — они менее склонны искать новые возможности, даже в несоциальных контекстах».
Ограничения
Исследование не устанавливает причинно-следственную связь, и его результаты могут зависеть от контекста (например, пандемии COVID-19). Для уточнения необходимы дальнейшие эксперименты.
Материал подготовлен редакционной коллегией Psy-Update на основе публикаций в ведущих научных журналах. Публикация содержит сведения ознакомительного характера.
Дисклеймер: Любые психологические и медицинские рекомендации требуют обязательной консультации профильного специалиста.