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領(lǐng)導(dǎo)決策的計(jì)算和神經(jīng)生物學(xué)基礎(chǔ)

mK5P_AItists ? 來(lái)源:未知 ? 作者:李倩 ? 2018-08-13 15:04 ? 次閱讀

最近,來(lái)自蘇黎世大學(xué)的Micah G. Edelson等人在SCIENCE上發(fā)文,他們將基于知覺(jué)和價(jià)值決策的模型結(jié)合起來(lái),以評(píng)估被試對(duì)每一個(gè)決策行為的個(gè)人效用,從而梳理出選擇領(lǐng)導(dǎo)或服從的潛在動(dòng)機(jī)。

研究者還用腦成像技術(shù)來(lái)檢驗(yàn)領(lǐng)導(dǎo)決策的神經(jīng)生物學(xué)基礎(chǔ)。該研究確定了責(zé)任規(guī)避在行為和神經(jīng)生物學(xué)層面上對(duì)領(lǐng)導(dǎo)者決策的影響,并發(fā)現(xiàn)責(zé)任規(guī)避普遍存在,即如果他人的福利受到威脅,決策者就會(huì)減少做出決定的意愿。研究者發(fā)現(xiàn)個(gè)體的基本偏好、風(fēng)險(xiǎn)趨向、損失厭惡和信息模糊等因素并不能解釋責(zé)任厭惡(責(zé)任規(guī)避),研究者認(rèn)為它是由一種二階認(rèn)知過(guò)程驅(qū)動(dòng)的,反映出當(dāng)其他人的福利受到影響時(shí),決策者對(duì)最佳選擇的確定性的需求增加。

最后,研究者認(rèn)為他們所構(gòu)建的模型估計(jì)了處理不同選擇成分的大腦區(qū)域之間信息流動(dòng)的水平,這為理解在責(zé)任厭惡和領(lǐng)導(dǎo)評(píng)分中個(gè)體差異的神經(jīng)生物學(xué)提供了新見(jiàn)解。

在現(xiàn)實(shí)生活中,領(lǐng)導(dǎo)者在進(jìn)行有關(guān)組織的決策時(shí),必須為他人承擔(dān)責(zé)任,比如把士兵派入戰(zhàn)場(chǎng)上,或者你為你的孩子挑選一所學(xué)校,都有一個(gè)基本的屬性:為他人的結(jié)果承擔(dān)責(zé)任。這一責(zé)任在首相和將軍們的角色中,以及在公司經(jīng)理、教師和家長(zhǎng)的日常角色中都是固有的。而且這些決策將影響個(gè)人、甚至組織和國(guó)家的福祉。因此,研究者試圖理解領(lǐng)導(dǎo)決策潛在的行為、計(jì)算和神經(jīng)生物學(xué)機(jī)制。

方法:實(shí)驗(yàn)

為此,研究者設(shè)計(jì)了一個(gè)實(shí)驗(yàn),使其能夠區(qū)分領(lǐng)導(dǎo)決策是與基本偏好、風(fēng)險(xiǎn)趨向、損失或信息模糊有關(guān),還是通過(guò)一個(gè)單獨(dú)的機(jī)制影響領(lǐng)導(dǎo)責(zé)任感從而影響領(lǐng)導(dǎo)決策。被試最初被分成四組。為了增強(qiáng)個(gè)體間關(guān)系而設(shè)計(jì)了組織形成任務(wù)(見(jiàn)補(bǔ)充方法2.1.1),每個(gè)被試都獨(dú)立于其他組成員完成了基線選擇任務(wù)。

在這項(xiàng)任務(wù)中,被試在每次試驗(yàn)中決定是否接受或拒絕一場(chǎng)涉及收益和損失概率的賭博任務(wù)(圖1A和附錄S1)。研究者考慮到現(xiàn)實(shí)的決策情景下,很難得知成功的確切概率,所以這項(xiàng)任務(wù)包括了許多關(guān)于收益和損失的模糊概率的試次。然而,為了區(qū)分個(gè)人對(duì)風(fēng)險(xiǎn)趨向和信息模糊的態(tài)度,這項(xiàng)任務(wù)也包含了精確概率已知的試驗(yàn)。在領(lǐng)導(dǎo)者決策(授權(quán))任務(wù)(圖1B)中,被試面對(duì)的是與基線任務(wù)相同的賭博,但是現(xiàn)在他們可以選擇自己做決定(例如舉薦自己為領(lǐng)導(dǎo)者)或服從小組的決定。

領(lǐng)導(dǎo)者決策任務(wù)有兩種類型的試次,即自我試驗(yàn)和小組試次,在自我試次中,只有進(jìn)行決策的被試的獎(jiǎng)勵(lì)受到影響,而其他組織內(nèi)成員的獎(jiǎng)勵(lì)沒(méi)有受到影響。而在小組試次中,決策結(jié)果影響了每個(gè)組內(nèi)成員的收益。而且對(duì)于每一個(gè)匹配的基線和委托試驗(yàn),兩個(gè)小組成員不會(huì)看到相同的部分得失概率分布(圖1 c)。研究者以此在兩個(gè)獨(dú)立的被試樣本中收集并分析了這些決策數(shù)據(jù):第一個(gè)數(shù)據(jù)集只探查了決策的行為數(shù)據(jù),而第二個(gè)數(shù)據(jù)集,研究者不僅探查了行為實(shí)驗(yàn)的數(shù)據(jù),也對(duì)神經(jīng)成像數(shù)據(jù)進(jìn)行了采集和分析。

圖1.實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

磁共振數(shù)據(jù)的處理與分析

磁共振數(shù)據(jù)使用Philips 3T掃描儀采集,TR為2204ms,體素大小為3*3*3mm。數(shù)據(jù)預(yù)處理使用SPM 12完成,具體步驟包括:去除前5張全腦像、頭動(dòng)校正、時(shí)間層校正、兩步配準(zhǔn)(T1像配準(zhǔn))、空間平滑。隨后剔除了頭動(dòng)大于3mm的被試。一階分析中,作者構(gòu)建了三種GLM模型:

(1)第一種GLM只區(qū)分小組試次和自我試次,此外還考慮了RT、SVd、p(l|u),分別表示反應(yīng)時(shí)、主觀價(jià)值差異、決定做領(lǐng)導(dǎo)的概率;

(2)第二種GLM類似于第一種,除了區(qū)分小組試次和自我試次,還區(qū)分選擇類型(服從小組決定還是獨(dú)自做決定);

(3)第三種GLM和第二種也類似,又增添了一個(gè)表示信息優(yōu)勢(shì)的參數(shù)。二階分析(組分析)使用T檢驗(yàn),把責(zé)任規(guī)避作為協(xié)變量,得出了各種情況的激活腦區(qū),結(jié)果進(jìn)行了多重比較校正。隨后作者構(gòu)建了DCM模型,以便利用DCM模型參數(shù)來(lái)預(yù)測(cè)責(zé)任規(guī)避和領(lǐng)導(dǎo)力得分。DCM模型的構(gòu)建選用了4個(gè)時(shí)間序列(分別來(lái)自mPFC、aIns、TG、TPJ,參見(jiàn)表S3),這些腦區(qū)都對(duì)應(yīng)GLM模型各種contrast的峰值點(diǎn)。回歸模型選擇了彈性網(wǎng)絡(luò)回歸,并進(jìn)行了留一交叉驗(yàn)證??偠灾?,大致過(guò)程為:預(yù)處理、一階分析、二階分析、構(gòu)建DCM、預(yù)測(cè)。

分析與結(jié)果:

基線偏好與領(lǐng)導(dǎo)能力

研究者分析了基線任務(wù)中的風(fēng)險(xiǎn)趨向、損失和信息模糊是否與領(lǐng)導(dǎo)得分(量表測(cè)量)有關(guān)。研究者發(fā)現(xiàn)其關(guān)系并不顯著(補(bǔ)充材料表1和圖2)。此外,個(gè)體的信息優(yōu)勢(shì)的敏感性、響應(yīng)時(shí)間和選擇一致性的都與領(lǐng)導(dǎo)得分相關(guān)不顯著(補(bǔ)充材料表S1和補(bǔ)充結(jié)果1、2和7)。

決策權(quán)和控制權(quán)偏好的作用

無(wú)論是在自我試次中還是在小組試次中的每一項(xiàng)決策,都要求被試選擇是自己做出決定,還是放棄做出選擇的權(quán)利,并遵循小組其他成員的集體判斷。研究者發(fā)現(xiàn)與不重視個(gè)人決策權(quán)的被試相比,高度重視維護(hù)其私人決策權(quán)的被試在自我試次中表現(xiàn)出相對(duì)較低的延遲率。

研究者還發(fā)現(xiàn)被試一般傾向于在自我試次中保持對(duì)自己結(jié)果的控制,并且愿意在具有信息優(yōu)勢(shì)的情況下服從小組決定(mean = 62.7%; Wilcoxon signed-rank test versusa random-choice null hypothesis, zscore = 6.0, P = 2 × 10-9)),但是,在自我試次中控制選擇的比例與個(gè)人領(lǐng)導(dǎo)得分無(wú)關(guān)(圖2A)。

此外,研究者發(fā)現(xiàn)領(lǐng)導(dǎo)者被試就像在自我試次中一樣,更傾向于保持對(duì)群體結(jié)果的控制。然而,被試對(duì)結(jié)果的控制偏好和領(lǐng)導(dǎo)得分之間相關(guān)不顯著(圖2B)因此,對(duì)偏好決策權(quán)利和對(duì)自我或他人的控制并不能解釋在領(lǐng)導(dǎo)得分上的個(gè)體差異,這表明可能還有其他不同的動(dòng)機(jī)力量在起作用。

領(lǐng)導(dǎo)和責(zé)任規(guī)避

大多數(shù)被試更傾向于逃避責(zé)任,即大多數(shù)被試在小組試次的服從選擇多于自我試次(Wilcoxon signed-rank test, zscore = 5.4, P = 5 × 10-8)。因此,研究稱之為“偏好責(zé)任規(guī)避”。最重要的是,那些表現(xiàn)出較少責(zé)任感的人的領(lǐng)導(dǎo)得分更高(圖2 C;r =-0.46, P = 2 × 10-4)。為了驗(yàn)證其生態(tài)效度,研究者收集了來(lái)自被試的真實(shí)的領(lǐng)導(dǎo)行為(在強(qiáng)制服兵役期間獲得的等級(jí)和在童子軍組織中的領(lǐng)導(dǎo)經(jīng)驗(yàn),補(bǔ)充方法2.3.4)。責(zé)任規(guī)避是與這些現(xiàn)實(shí)生活中的領(lǐng)導(dǎo)表現(xiàn)有顯著相關(guān)的唯一因素(圖2D,r=0.49,P=0.02)。而且,研究者根據(jù)原始行為樣本的基礎(chǔ)上計(jì)算出的參數(shù)預(yù)測(cè)了fMRI樣本(第二個(gè)獨(dú)立樣本)的領(lǐng)導(dǎo)分?jǐn)?shù)的得分。fMRI樣本預(yù)測(cè)的領(lǐng)導(dǎo)分?jǐn)?shù)確實(shí)與這些被試的經(jīng)驗(yàn)觀察結(jié)果有顯著的相關(guān)性(圖2E,r = 0.44, P = 0.004;補(bǔ)充的結(jié)果。)

圖2.責(zé)任規(guī)避的行為證據(jù)

責(zé)任規(guī)避

研究者為了了解責(zé)任厭惡的認(rèn)知驅(qū)動(dòng)過(guò)程,通過(guò)建模來(lái)進(jìn)一步確定潛在的責(zé)任規(guī)避機(jī)制。研究者發(fā)現(xiàn)服從選擇的模式(圖3A)和反應(yīng)時(shí)間(圖3B)提供了一個(gè)初步的線索。研究者估計(jì)了被試的偏好參數(shù)(例如使用前景理論模型(補(bǔ)充方法3.1;對(duì)風(fēng)險(xiǎn)、損失、模糊和概率權(quán)重的態(tài)度)還請(qǐng)參閱補(bǔ)充結(jié)果9),并使用這些參數(shù)來(lái)計(jì)算在試次中接受和拒絕選項(xiàng)之間的主觀價(jià)值差異。

研究者發(fā)現(xiàn)當(dāng)主觀價(jià)值差異較低時(shí),反應(yīng)時(shí)間是最高的。在給定的試驗(yàn)中接受(或拒絕)賭博是最好的選擇時(shí),參與者通常是自己做決定,而不是讓團(tuán)隊(duì)來(lái)決定。然而,當(dāng)不能以損失、風(fēng)險(xiǎn)和模糊來(lái)判斷什么時(shí)最佳選擇時(shí)(確定性低),即主觀價(jià)值的差異很小時(shí),被試更頻繁地服從于群體。服從閾值是由接受和拒絕賭博之間的關(guān)鍵的主觀價(jià)值差異定義的(例如在圖3 C的垂直線條中,主體在不同的位置之間切換)。因此,不愿承擔(dān)責(zé)任的被試在在小組試次中要求最好的選擇是具有更高確定性,這就等于在小組試次中更大的差別閾限(圖3C和D)。

圖3.服從行為的模式

計(jì)算模型解釋領(lǐng)導(dǎo)行為和責(zé)任規(guī)避

研究者建立了一個(gè)計(jì)算模型,在這個(gè)模型中,個(gè)人偏好參數(shù)和他們的服從閾值是根據(jù)他們?cè)谧晕液托〗M試次中的行為同時(shí)估計(jì)的。如果標(biāo)準(zhǔn)的偏好在不同的條件之間有很大的差異,而服從閾值保持不變,那么對(duì)責(zé)任的規(guī)避最好的解釋是傳統(tǒng)偏好的變化。然而,如果傳統(tǒng)的偏好估計(jì)在群體和自我試次中保持不變,而服從閾值則各不相同,那么責(zé)任規(guī)避可以歸因于服從閾值的變化,以及關(guān)于服從的相對(duì)效用的信念。

計(jì)算模型準(zhǔn)確地捕捉了決策行為的模式(圖4A和B;請(qǐng)參見(jiàn)表S2中的表S2和參數(shù)恢復(fù)練習(xí)的模型比較結(jié)果)。這使研究者能夠使用它來(lái)確定決策過(guò)程的哪些潛在因素受其他人收益的影響。對(duì)不同條件下的模型參數(shù)的直接測(cè)試表明,小組試次導(dǎo)致了服從閾值的增加(mean change (±SD) is 1.26 (±0.23);posteriorprobability of a difference between the conditions is >0.999),但沒(méi)有影響任何其他模型參數(shù)(圖4 C)。

因此,對(duì)他人負(fù)責(zé)并沒(méi)有改變參與者處理關(guān)鍵決策相關(guān)信息的方式,比如獎(jiǎng)勵(lì)大小、風(fēng)險(xiǎn)或信息模糊性,而是導(dǎo)致了服從閾值的變化,這又表明被試對(duì)小組中最佳選擇的確定性需求更高。幾乎所有的被試在小組試次中的服從閾值都相對(duì)于自我試驗(yàn)增加(圖4D)。此外,這些在服從閾值上的個(gè)體水平變化與領(lǐng)導(dǎo)得分相關(guān)(r= -0.46,P= P = 3 × 10-4),且更穩(wěn)定的閾值與更高的領(lǐng)導(dǎo)得分相關(guān)。

研究者的研究結(jié)果提出了選擇領(lǐng)導(dǎo)或者服從的理論解釋:被試根據(jù)他們對(duì)最佳選擇的確定性的需求,再在主觀價(jià)值空間中進(jìn)行評(píng)估,從而做出選擇領(lǐng)導(dǎo)或服從的決策。

圖4.計(jì)算模型結(jié)果

責(zé)任規(guī)避的神經(jīng)機(jī)制

研究者發(fā)現(xiàn),相比于自我試次,小組試次中TG的活動(dòng)更高。在TG活動(dòng)的前提下,觀察到了在更強(qiáng)的責(zé)任規(guī)避下,mPFC對(duì)aIns的影響是不同的; TG活動(dòng)的升高與mPFC對(duì)aIns的抑制效應(yīng)有關(guān)。領(lǐng)導(dǎo)者一般表現(xiàn)出較少的抑制。這或許是差別閾限改變的潛在神經(jīng)機(jī)制。這些發(fā)現(xiàn)支持了責(zé)任規(guī)避是與mPFC活動(dòng)有關(guān)的主觀價(jià)值計(jì)算的一個(gè)二階過(guò)程結(jié)果。

圖5. DCM模型預(yù)測(cè)與真實(shí)值的相關(guān)(A,差別閾限,B,領(lǐng)導(dǎo)力得分);mPFC對(duì)aIns的影響受到TG活動(dòng)的調(diào)節(jié)(C)。

綜上所述,這些結(jié)果表明,責(zé)任厭惡是一個(gè)強(qiáng)有力的且生態(tài)效度高的領(lǐng)導(dǎo)預(yù)測(cè)因子。這些結(jié)果表示,當(dāng)個(gè)人面臨領(lǐng)導(dǎo)他人進(jìn)行決策時(shí),決策過(guò)程中的一些關(guān)鍵的潛在因素必須改變,而不是面對(duì)相同決策時(shí)僅僅單獨(dú)為自己考慮。

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原文標(biāo)題:Science:領(lǐng)導(dǎo)決策的計(jì)算和神經(jīng)生物學(xué)基礎(chǔ)

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    2021 年,合成生物學(xué)領(lǐng)域相繼迎來(lái)收獲期。合成生物學(xué)獨(dú)角獸 Zymergen(NASDAQ: ZY)成功登陸納斯達(dá)克,市值已超 45 億美元,另一家明星公司 Ginkgo Bioworks(以下
    的頭像 發(fā)表于 06-22 11:49 ?3254次閱讀

    改變生物學(xué)研究進(jìn)程:AI模型打開(kāi)生命信息密碼

    生命科學(xué)領(lǐng)域的研究中有很多方向,比如研究微觀層面的細(xì)胞生物學(xué)與分子生物學(xué),研究生物與環(huán)境關(guān)系的生態(tài)學(xué)等。而與生命活動(dòng)規(guī)律、發(fā)育機(jī)制、生命本質(zhì)的研究最接近的是有關(guān)
    的頭像 發(fā)表于 12-16 08:58 ?3729次閱讀

    SnapGene記錄你的日常分子生物學(xué)程序

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    的頭像 發(fā)表于 08-30 11:25 ?897次閱讀
    SnapGene記錄你的日常分子<b class='flag-5'>生物學(xué)</b>程序

    探索生物學(xué)中的電泳

    。如今,電泳技術(shù)已廣泛應(yīng)用于現(xiàn)代科學(xué)的大多數(shù)研究領(lǐng)域,例如化學(xué)分析、生物化學(xué)研究、藥理學(xué)、毒劑學(xué)、免疫學(xué)、微生物學(xué)、醫(yī)學(xué)檢驗(yàn)、食品化學(xué)等,特別是在
    發(fā)表于 10-10 10:34 ?4214次閱讀
    探索<b class='flag-5'>生物學(xué)</b>中的電泳

    具有多維協(xié)同納米敏感效應(yīng)的電化學(xué)傳感器探測(cè)神經(jīng)細(xì)胞的胞吐作用

    神經(jīng)遞質(zhì)通過(guò)胞吐作用進(jìn)行釋放是神經(jīng)生物學(xué)、生物化學(xué)、臨床醫(yī)學(xué)和病理學(xué)等許多領(lǐng)域的基本生化事件。
    的頭像 發(fā)表于 04-07 09:22 ?1018次閱讀

    合成生物是什么-微流控芯片技術(shù)在合成生物學(xué)的應(yīng)用前景

    合成生物其實(shí)就是一種“造物”的技術(shù)。它融合了生物學(xué)、化學(xué)和工程學(xué)等多種技術(shù),以可再生生物質(zhì)為原料,以生物體作為生產(chǎn)介質(zhì),旨在利用廉價(jià)原料,以
    的頭像 發(fā)表于 05-28 13:58 ?793次閱讀
    合成<b class='flag-5'>生物</b>是什么-微流控芯片技術(shù)在合成<b class='flag-5'>生物學(xué)</b>的應(yīng)用前景
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