北京大學(xué)心理與認(rèn)知科學(xué)學(xué)院、麥戈文腦研究所及北大-清華生命科學(xué)聯(lián)合中心研究員朱露莎實(shí)驗(yàn)室日前在《自然·神經(jīng)科學(xué)》在線發(fā)表題為《社會(huì)網(wǎng)絡(luò)上實(shí)時(shí)分布式學(xué)習(xí)神經(jīng)計(jì)算機(jī)制》的研究論文，結(jié)合腦成像、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等多學(xué)科研究方法，首次揭示了人類大腦整合社會(huì)網(wǎng)絡(luò)信息以進(jìn)行決策的神經(jīng)計(jì)算過(guò)程。
近20年來(lái)，“社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析”取得了矚目成績(jī)，揭示了網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對(duì)經(jīng)濟(jì)、文化等方面群體行為的重要影響。然而，迄今為止，我們尚不清楚人腦怎樣和復(fù)雜聯(lián)通的社會(huì)環(huán)境打交道：大腦如何整合社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中不同來(lái)源的信息？個(gè)體身處的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是否影響大腦的處理過(guò)程？
在傳統(tǒng)的“中心化”決策中，決策者處理的是來(lái)自不同渠道但相互獨(dú)立的社會(huì)信息。該情景下，大腦可以像統(tǒng)計(jì)學(xué)家一樣，準(zhǔn)確高效地整合信息。然而，在“去中心化”的網(wǎng)絡(luò)中，每個(gè)個(gè)體在影響他人同時(shí)也受到他人影響，信息沿網(wǎng)絡(luò)連接來(lái)回流動(dòng)，不同節(jié)點(diǎn)傳遞的信息可能高度關(guān)聯(lián)、重復(fù)冗余、有著不同且難以判斷的信息量，使正確整合這些信息在計(jì)算和認(rèn)知上非常困難。
對(duì)此，朱露莎研究團(tuán)隊(duì)構(gòu)造了許多小型社會(huì)網(wǎng)絡(luò)，把實(shí)驗(yàn)參與者隨機(jī)分配到這些網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)上。類似于微信，信息僅在相互連接的“好友”間傳播，而對(duì)無(wú)連接的“非好友”不可見。參與者需要通過(guò)觀察好友的行為來(lái)推斷外部環(huán)境，選擇合適的行為。研究團(tuán)隊(duì)全程記錄參與者處理每一條社會(huì)信息時(shí)的神經(jīng)活動(dòng)，并借助計(jì)算建模，解析大腦如何整合來(lái)自不同朋友的信息。
研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，人腦采用了一個(gè)“偷懶”的策略以規(guī)避對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息高難度的處理，因而導(dǎo)致了偏向性的社會(huì)信息處理。如同在簡(jiǎn)單社會(huì)環(huán)境中，人腦通過(guò)類似強(qiáng)化學(xué)習(xí)的算法，根據(jù)好友行為出乎意料的程度來(lái)更新對(duì)外部環(huán)境的判斷。參與者的外側(cè)前額葉等腦區(qū)表征了這一經(jīng)典社會(huì)學(xué)習(xí)信號(hào)。
更有趣的是，與德格奧特學(xué)習(xí)的理念一致，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)影響著人腦社會(huì)學(xué)習(xí)的過(guò)程。學(xué)習(xí)的“速率”由自己和朋友在網(wǎng)絡(luò)中朋友的數(shù)量決定：朋友的朋友越多，自己受這個(gè)朋友的影響就越大；同時(shí)自己的朋友越多，受他人的影響就越小。在處理每一則社會(huì)信息時(shí)，決策者背側(cè)前扣帶皮層等大腦區(qū)域靈活、定量且特異性地編碼了自己和傳送該信息的朋友在網(wǎng)絡(luò)中連接的相對(duì)數(shù)量，可能參與了對(duì)網(wǎng)絡(luò)上強(qiáng)化學(xué)習(xí)速率的動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)。這些結(jié)果表明，通過(guò)背側(cè)前扣帶皮層的調(diào)節(jié)，決策系統(tǒng)給那些更加“四通八達(dá)”的信息源施加更高的權(quán)重，低估甚至忽略可能掌握的部分其他正確信息源，在理論和實(shí)驗(yàn)中，這種策略可能導(dǎo)致虛假信息的傳播和錯(cuò)誤共識(shí)的形成。
該研究首次探討了社會(huì)互動(dòng)關(guān)系的結(jié)構(gòu)對(duì)人類決策在認(rèn)知和神經(jīng)層面的影響，將傳統(tǒng)的社會(huì)學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)神經(jīng)計(jì)算機(jī)制研究拓展到了更廣闊、更具生態(tài)效度的決策環(huán)境中，并為研究復(fù)雜社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中個(gè)體決策的神經(jīng)機(jī)制開辟了可拓展的實(shí)驗(yàn)和計(jì)算框架。
22日，該雜志發(fā)表專文介紹和評(píng)價(jià)了該論文。其中，加州大學(xué)洛杉磯分校卡洛琳·帕金森教授評(píng)價(jià)：“該論文充滿創(chuàng)造力，探索了一系列重要且意義深遠(yuǎn)的實(shí)證問(wèn)題。”《自然·神經(jīng)科學(xué)》高級(jí)編輯讓·則娜特評(píng)價(jià)：“作者對(duì)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中學(xué)習(xí)的建模，對(duì)未來(lái)探索社會(huì)影響的決策研究將起到引領(lǐng)作用。”據(jù)悉，3月，該論文將以封面文章的形式正式出版。（記者晉浩天）
