Новое исследование ученых Грегори Стэнли, Джун Чжана и Рика Льюиса показывает, что, решая, кому доверять, наш мозг непрерывно обновляет представления о мотивах других с помощью сложного байесовского процесса, а не сортирует людей по простым категориям вроде «щедрый» или «эгоистичный».
Исследование
Команда, чья работа опубликована на arXiv, разработала Полезностную Байесовскую Модель (UBM), которая представляет представления о социальных предпочтениях другого человека как непрерывное распределение вероятностей по параметрам его функции полезности. В повторяющихся бинарных диктаторских играх со случайными выигрышами участники предсказывали выборы запрограммированных агентов и друг друга. UBM лучше описывала эти предсказания, чем не-байесовские альтернативы, и лучше, чем более 15 000 моделей, рассматривающих других как дискретные типы. Это предполагает, что люди отслеживают мотивы как градуированные позиции в непрерывном пространстве, а не как категории.
Поскольку участники чередовали выбор и предсказание, модель позволяет раздельно оценить предпочтения и представления о предпочтениях. Собственные полезности выбирающих, подогнанные семипараметрической функцией, выбранной из 526 кандидатов, показали, что большинство людей приписывают положительный вес выигрышу незнакомца, но свой собственный вес примерно в девять раз больше. Интересно, что неприятие превосходства оказалось сильнее неприятия отставания, что меняет канонический порядок, найденный в более ранних исследованиях. Чувствительность к выигрышам других и к неравенству растет более чем пропорционально их величине, а антисоциальные предпочтения встречались чаще, чем предполагалось ранее. Начальные убеждения предсказателей отражали доминирование собственного интереса, но предполагали, что неприятие отставания перевешивает неприятие превосходства.
Почему это важно
Понимание того, как мы выводим мотивы других, имеет практическое значение для сотрудничества, переговоров и повседневного социального взаимодействия. Эта модель предоставляет общее семимерное пространство для локализации любых социальных предпочтений и представлений о других, что позволяет проводить межисследовательские сравнения и мета-анализы. Для вашего собственного познания это подчеркивает, что ваш мозг постоянно обновляет нюансированную модель окружающих — процесс, который вы можете лучше осознать и потенциально улучшить.
Что вы можете сделать
Практикуйте активное принятие перспективы в повседневных взаимодействиях: после того как кто-то сделал выбор, попробуйте вывести, какую ценность они приписали вашему исходу по сравнению со своим. Мысленно отмечайте, как ваши предсказания меняются со временем — это тренирует вашу байесовскую систему социального вывода.
Источник: arXiv q-bio.NC
Любопытно узнать свой мозг? Пройдите наш бесплатный адаптивный IQ-тест или попробуйте 306 уровней тренировки мозга.
