stringtranslate.com

Нейроэкономика

Нейроэкономика — это междисциплинарная область, которая стремится объяснить человеческое принятие решений , способность обрабатывать множественные альтернативы и следовать плану действий. Она изучает, как экономическое поведение может формировать наше понимание мозга , и как нейробиологические открытия могут направлять модели экономики. [1]

Она объединяет исследования нейронауки , экспериментальной и поведенческой экономики , а также когнитивной и социальной психологии. Поскольку исследования поведения, связанного с принятием решений, становятся все более вычислительными, она также включает новые подходы из теоретической биологии , компьютерных наук и математики . Нейроэкономика изучает принятие решений, используя комбинацию инструментов из этих областей, чтобы избежать недостатков, возникающих из подхода с одной точки зрения. В основной экономике все еще используются ожидаемая полезность (EU) и концепция рациональных агентов . Нейронаука имеет потенциал для уменьшения зависимости от этого ошибочного предположения, делая вывод о том, какие эмоции, привычки, предубеждения , эвристики и факторы окружающей среды способствуют индивидуальным и общественным предпочтениям. [2] Таким образом, экономисты могут делать более точные прогнозы поведения человека в своих моделях .

Поведенческая экономика была первым подразделом, который появился для учета этих аномалий путем интеграции социальных и когнитивных факторов в понимание экономических решений. Нейроэкономика добавляет еще один слой, используя нейронауку и психологию для понимания корня принятия решений. Это включает в себя исследование того, что происходит в мозге при принятии экономических решений. Исследуемые экономические решения могут охватывать различные обстоятельства, такие как покупка первого дома, голосование на выборах, выбор партнера для вступления в брак или соблюдение диеты. Используя инструменты из различных областей, нейроэкономика работает над комплексным учетом принятия экономических решений.

История

В 1989 году Пол Глимчер присоединился к Центру нейронауки Нью -Йоркского университета . Первые набеги на нейроэкономические темы произошли в конце 1990-х годов, отчасти благодаря растущей распространенности исследований когнитивной нейронауки. [3] Усовершенствования в технологии визуализации мозга внезапно сделали возможным пересечение поведенческих и нейробиологических исследований. [4] В то же время нарастало критическое напряжение между неоклассическими и поведенческими школами экономики, стремящимися создать превосходные предиктивные модели человеческого поведения. Поведенческие экономисты, в частности, стремились бросить вызов неоклассикам, ища альтернативные вычислительные и психологические процессы, которые подтверждали бы их контрвыводы об иррациональном выборе. [5] Эти сходящиеся тенденции подготовили почву для возникновения субдисциплины нейроэкономики с различными и взаимодополняющими мотивами от каждой родительской дисциплины.

Поведенческие экономисты и когнитивные психологи обратились к функциональной визуализации мозга, чтобы экспериментировать и разрабатывать свои альтернативные теории принятия решений. В то время как группы физиологов и нейробиологов обратились к экономике, чтобы разрабатывать свои алгоритмические модели нейронного оборудования, относящегося к выбору. Этот разделенный подход характеризовал формирование нейроэкономики как академического занятия — не без критики, однако. Многочисленные нейробиологи утверждали, что попытки синхронизировать сложные модели экономики с реальным поведением человека и животных будут бесполезны. Неоклассические экономисты также утверждали, что это слияние вряд ли улучшит предсказательную силу существующей теории выявленных предпочтений. [5] [6]

Несмотря на раннюю критику, нейроэкономика быстро росла с момента своего зарождения в конце 1990-х и до 2000-х годов. Приведя к тому, что многие другие ученые из отцовских областей экономики, нейронауки и психологии обратили внимание на возможности такого междисциплинарного сотрудничества. Встречи между учеными и ранними исследователями в области нейроэкономики начали проводиться в начале 2000-х годов. Важной среди них была встреча, которая состоялась в 2002 году в Принстонском университете . Организованная нейробиологом Джонатаном Коэном и экономистом Кристиной Пакссон , встреча в Принстоне получила значительную поддержку для этой области и часто считается основополагающим началом современного Общества нейроэкономики. [5]

Последующий импульс продолжался в течение десятилетия 2000-х годов, в течение которого исследования неуклонно росли, а количество публикаций, содержащих слова «принятие решений» и «мозг», возросло впечатляюще. [5] Критическая точка была достигнута в 2008 году, когда было опубликовано первое издание Neuroeconomics: Decision Making and the Brain. [7] Это стало переломным моментом для области, поскольку она аккумулировала растущее богатство исследований в широко доступном учебнике. Успех этой публикации резко увеличил видимость нейроэкономики и помог утвердить ее место в экономических учениях по всему миру. [5]

Основные направления исследований

Область принятия решений в значительной степени связана с процессами, посредством которых индивиды делают один выбор из множества вариантов. Обычно предполагается, что эти процессы происходят логически, так что само решение в значительной степени не зависит от контекста. Различные варианты сначала переводятся в общую валюту, например, денежную стоимость, а затем сравниваются друг с другом, и вариант с наибольшей общей полезностью является тем, который следует выбрать. [8] Хотя эта экономическая точка зрения на принятие решений получила поддержку, существуют также ситуации, когда предположения об оптимальном принятии решений, по-видимому, нарушаются. [9]

Из этого противоречия и возникла область нейроэкономики. Определяя, какие области мозга активны в каких типах процессов принятия решений, нейроэкономисты надеются лучше понять природу того, что кажется неоптимальными и нелогичными решениями. В то время как большинство этих ученых используют в своих исследованиях людей, другие используют модели животных, где исследования можно более жестко контролировать, а предположения экономической модели можно проверить напрямую.

Например, Падоа-Скиоппа и Ассад отслеживали частоту срабатывания отдельных нейронов в орбитофронтальной коре обезьян , когда животные выбирали между двумя видами сока. Частота срабатывания нейронов напрямую коррелировала с полезностью продуктов питания и не отличалась, когда предлагались другие виды пищи. Это говорит о том, что в соответствии с экономической теорией принятия решений нейроны напрямую сравнивают некоторую форму полезности среди различных вариантов и выбирают тот, который имеет наибольшую ценность. [10] Аналогичным образом, распространенный показатель дисфункции префронтальной коры, FrSBe, коррелирует с несколькими различными показателями экономических установок и поведения, что подтверждает идею о том, что активация мозга может отображать важные аспекты процесса принятия решений. [11]

Нейроэкономика изучает нейробиологические и вычислительные основы принятия решений. Структура основных вычислений, которая может быть применена к исследованиям нейроэкономики, предложена А. Рангелем, К. Камерером и П. Р. Монтегю. [12] Она делит процесс принятия решений на пять этапов, реализуемых субъектом. Во-первых, формируется представление проблемы. Это включает анализ внутренних состояний, внешних состояний и потенциального курса действий. Во-вторых, потенциальным действиям присваиваются значения. В-третьих, на основе оценок выбирается одно из действий. В-четвертых, субъект оценивает, насколько желателен результат. На заключительном этапе, обучение, включает обновление всех вышеперечисленных процессов с целью улучшения будущих решений.

Принятие решений в условиях риска и неопределенности

Большинство наших решений принимаются в условиях неопределенности . Такие науки о принятии решений, как психология и экономика, обычно определяют риск как неопределенность относительно нескольких возможных результатов, когда вероятность каждого из них известна. [13] Когда вероятности неизвестны, неопределенность принимает форму неоднозначности. [14] Максимизация полезности , впервые предложенная Даниилом Бернулли в 1738 году, используется для объяснения принятия решений в условиях риска. Теория предполагает, что люди рациональны и будут оценивать варианты на основе ожидаемой полезности, которую они получат от каждого из них. [15]

Исследования и опыт выявили широкий спектр ожидаемых аномалий полезности и общих моделей поведения, которые несовместимы с принципом максимизации полезности, например, тенденцию переоценивать малые вероятности и недооценивать большие. Дэниел Канеман и Амос Тверски предложили теорию перспектив , чтобы охватить эти наблюдения и предложить альтернативную модель. [15]

Кажется, что в ситуациях неопределенности задействовано несколько областей мозга. В задачах, требующих от людей делать прогнозы, когда есть некоторая степень неопределенности относительно результата, наблюдается увеличение активности в области BA8 фронтомедиальной коры [16] [17] , а также более общее увеличение активности медиальной префронтальной коры [18] и лобно-теменной коры. [19] [20] Префронтальная кора, как правило, участвует во всех рассуждениях и понимании, поэтому эти конкретные области могут быть специально задействованы в определении наилучшего курса действий, когда не вся релевантная информация доступна. [21]

Задача по азартным играм в Айове, разработанная в 1994 году, включала выбор из 4 колод карт, из которых 2 колоды были более рискованными, содержащими более высокие выплаты, сопровождаемые гораздо более значительными штрафами. [22] Большинство людей понимают после нескольких раундов выбора карт, что менее рискованные колоды имеют более высокие выплаты в долгосрочной перспективе из-за небольших потерь, однако люди с повреждением вентромедиальной префронтальной коры продолжают выбирать из более рискованных колод. Эти результаты свидетельствуют о том, что вентромедиальная префронтальная область мозга тесно связана с осознанием долгосрочных последствий рискованного поведения, поскольку пациенты с повреждением этой области с трудом принимали решения, которые ставили будущее выше потенциальной немедленной выгоды. [22]

В ситуациях, которые предполагают известный риск, а не двусмысленность, островковая кора , по-видимому, очень активна. Например, когда субъекты играли в игру «удвоить или ничего», в которой они могли либо прекратить игру и сохранить накопленный выигрыш, либо выбрать рискованный вариант, приводящий либо к полной потере, либо к удвоению выигрыша, активация правой островковой доли увеличивалась, когда люди принимали участие в азартной игре. [21] Предполагается, что основная роль островковой доли в принятии рискованных решений заключается в моделировании потенциальных негативных последствий азартной игры. Нейробиология обнаружила, что островковая доля активируется, когда думают о чем-то неприятном или болезненном или испытывают это. [23]

В дополнение к важности определенных областей мозга для процесса принятия решений, есть также доказательства того, что нейротрансмиттер дофамин может передавать информацию о неопределенности по всей коре. Дофаминергические нейроны активно участвуют в процессе вознаграждения и становятся очень активными после получения неожиданного вознаграждения. У обезьян уровень дофаминергической активности тесно связан с уровнем неопределенности, так что активность увеличивается с неопределенностью. [24] Кроме того, крысы с повреждениями прилежащего ядра , которое является важной частью пути вознаграждения дофамина через мозг, гораздо более склонны к риску, чем нормальные крысы. Это говорит о том, что дофамин может быть важным медиатором рискованного поведения. [25]

Индивидуальный уровень неприятия риска среди людей зависит от концентрации тестостерона. Существуют исследования, демонстрирующие корреляцию между выбором рискованной карьеры (финансовая торговля, бизнес) и воздействием тестостерона. [26] [27] Кроме того, ежедневные достижения трейдеров с более низким соотношением цифр более чувствительны к циркулирующему тестостерону. [26] Долгосрочное исследование неприятия риска и выбора рискованной карьеры было проведено для репрезентативной группы студентов MBA. Оно показало, что женщины в среднем более не склонны к риску, но разница между полами исчезает при низком организационном и активационном воздействии тестостерона, что приводит к поведению, не склонному к риску. Студенты с высокой концентрацией слюнного тестостерона и низким соотношением цифр, независимо от пола, склонны выбирать рискованную карьеру в сфере финансов (например, торговля или инвестиционный банкинг). [27]

Последовательная и функционально локализованная модель против распределенной, иерархической модели

В марте 2017 года Лоуренс Т. Хант и Бенджамин Й. Хейден выступили с альтернативной точкой зрения на механистическую модель, чтобы объяснить, как мы оцениваем варианты и выбираем наилучший курс действий. [28] Многие отчеты о выборе, основанном на вознаграждении, утверждают в пользу отдельных компонентных процессов, которые являются последовательными и функционально локализованными. Компонентные процессы обычно включают оценку вариантов, сравнение значений вариантов при отсутствии каких-либо других факторов, выбор подходящего плана действий и мониторинг результата выбора. Они подчеркнули, как несколько особенностей нейроанатомии могут поддерживать реализацию выбора, включая взаимное торможение в рекуррентных нейронных сетях и иерархическую организацию временных шкал для обработки информации в коре.

Неприятие потерь

Одним из аспектов принятия решений человеком является сильное отвращение к потенциальной потере. При неприятии потери воспринимаемая стоимость потери переживается более интенсивно, чем эквивалентная выгода. Например, если бы был шанс 50/50 выиграть 100 долларов или проиграть 100 долларов, и произошла потеря, сопутствующая реакция будет имитировать потерю 200 долларов; это сумма как потери 100 долларов, так и возможности выиграть 100 долларов. [29] Это было впервые обнаружено в теории перспектив Дэниелом Канеманом и Амосом Тверски. [30]

Модель теории перспектив, первоначально предложенная Дэниелом Канеманом и Амосом Тверски, демонстрирует, что потери ощущаются сильнее, чем выгоды.

Одной из главных проблем в понимании неприятия потерь является то, проявляется ли это явление в мозге, возможно, как повышенное внимание и возбуждение при потерях. Другая область исследований заключается в том, проявляется ли нетерпение потерь в подкорковых структурах, таких как лимбическая система, тем самым вызывая эмоциональное возбуждение. [31]

Основной спор в исследовании неприятия потерь заключается в том, действительно ли потери воспринимаются более негативно, чем эквивалентные приобретения, или просто прогнозируется, что они будут более болезненными, но на самом деле воспринимаются эквивалентно. Нейроэкономические исследования попытались провести различие между этими гипотезами, измеряя различные физиологические изменения в ответ как на потерю, так и на приобретение. Исследования показали, что проводимость кожи, [32] расширение зрачков и частота сердечных сокращений [33] выше в ответ на денежную потерю, чем на эквивалентную выгоду. Все три показателя участвуют в реакциях на стресс, поэтому можно утверждать, что потеря определенной суммы денег переживается сильнее, чем получение той же суммы. С другой стороны, в некоторых из этих исследований не было физиологических сигналов неприятия потерь. Это может означать, что переживание потерь связано только со вниманием (так называемым вниманием к потере); такие реакции ориентации внимания также приводят к усилению автономных сигналов. [34]

Исследования мозга изначально предполагали, что наблюдается повышенная быстрая реакция медиальной префронтальной и передней поясной коры после потерь по сравнению с приобретениями, [35] , что было интерпретировано как нейронная сигнатура неприятия потерь. Однако последующие обзоры заметили, что в этой парадигме люди на самом деле не демонстрируют поведенческого неприятия потерь [34], что ставит под сомнение интерпретируемость этих результатов. Что касается исследований фМРТ, в то время как одно исследование не нашло доказательств увеличения активации в областях, связанных с негативными эмоциональными реакциями в ответ на непринятие потерь [36], другое обнаружило, что у людей с поврежденными миндалинами отсутствовало непринятие потерь, хотя у них был нормальный уровень общего неприятия риска, что предполагает, что поведение было специфичным для потенциальных потерь. [37] Эти противоречивые исследования предполагают, что необходимо провести больше исследований, чтобы определить, является ли реакция мозга на потери следствием неприятия потерь или просто предупреждающим или ориентирующим аспектом потерь; а также изучить, есть ли области в мозге, которые реагируют специально на потенциальные потери.

Межвременной выбор

Помимо предпочтения риска, еще одной центральной концепцией в экономике является межвременной выбор , который представляет собой решения, включающие затраты и выгоды, распределенные во времени. Исследования межвременного выбора изучают ожидаемую полезность, которую люди приписывают событиям, происходящим в разное время. Доминирующей моделью в экономике, которая ее объясняет, является дисконтированная полезность (DU). DU предполагает, что люди имеют постоянные временные предпочтения и будут приписывать ценность событиям независимо от того, когда они происходят. Подобно EU при объяснении принятия рискованных решений, DU неадекватна при объяснении межвременного выбора. [15]

Например, DU предполагает, что люди, которые ценят плитку конфет сегодня больше, чем 2 плитки завтра, также будут ценить 1 плитку, полученную через 100 дней, больше, чем 2 плитки, полученные через 101 день. Существуют веские доказательства против этой последней части как у людей, так и у животных, и в качестве альтернативной модели было предложено гиперболическое дисконтирование . Согласно этой модели, оценки падают очень быстро для небольших периодов задержки, но затем падают медленно для более длительных периодов задержки. Это лучше объясняет, почему большинство людей, которые выбрали бы 1 плитку конфет сейчас вместо 2 плиток конфет завтра, на самом деле выбрали бы 2 плитки конфет, полученные через 101 день, а не 1 плитку конфет, полученную через 100 дней, как предполагает DU. [15]

Нейроэкономические исследования в области межвременного выбора в основном направлены на понимание того, что опосредует наблюдаемое поведение, такое как дисконтирование будущего и импульсивный выбор меньших ранних вознаграждений вместо больших поздних. Процесс выбора между немедленными и отсроченными вознаграждениями , по-видимому, опосредован взаимодействием между двумя областями мозга. При выборе, включающем как первичные (фруктовый сок), так и вторичные вознаграждения (деньги), лимбическая система очень активна при выборе немедленного вознаграждения, в то время как латеральная префронтальная кора была одинаково активна при совершении любого выбора. Более того, соотношение лимбической и корковой активности уменьшалось в зависимости от количества времени до вознаграждения. Это говорит о том, что лимбическая система, которая является частью пути дофаминового вознаграждения, больше всего участвует в принятии импульсивных решений, в то время как кора отвечает за более общие аспекты процесса межвременного принятия решений. [38] [39]

Нейротрансмиттер серотонин, по-видимому, играет важную роль в модулировании дисконтирования будущего. У крыс снижение уровня серотонина увеличивает дисконтирование будущего [40] , не влияя на принятие решений в условиях неопределенности. [41] Таким образом, кажется, что в то время как дофаминовая система участвует в вероятностной неопределенности, серотонин может быть ответственен за временную неопределенность, поскольку отложенное вознаграждение подразумевает потенциально неопределенное будущее. В дополнение к нейротрансмиттерам, межвременной выбор также модулируется гормонами в мозге. У людей снижение кортизола , высвобождаемого гипоталамусом в ответ на стресс, коррелирует с более высокой степенью импульсивности в задачах межвременного выбора. [42] У наркоманов, как правило, более низкие уровни кортизола, чем у населения в целом, что может объяснить, почему они, по-видимому, не учитывают будущие негативные эффекты приема наркотиков и выбирают немедленное положительное вознаграждение. [43]

Социальное принятие решений

Хотя большинство исследований принятия решений, как правило, сосредоточены на людях, делающих выбор вне социального контекста, также важно рассматривать решения, которые включают социальные взаимодействия. Типы поведения, которые изучают теоретики принятия решений, столь же разнообразны, как альтруизм, сотрудничество, наказание и возмездие. Одной из наиболее часто используемых задач в принятии социальных решений является дилемма заключенного .

В этой ситуации выигрыш за конкретный выбор зависит не только от решения индивидуума, но и от решения другого индивидуума, играющего в игру. Индивидуум может выбрать либо сотрудничество со своим партнером, либо предательство против партнера. В ходе типичной игры индивидуумы, как правило, предпочитают взаимное сотрудничество, даже если предательство привело бы к более высокой общей выплате. Это говорит о том, что индивидуумы мотивированы не только денежной выгодой, но и некоторым вознаграждением, получаемым от сотрудничества в социальных ситуациях.

Эта идея подтверждается исследованиями нейронной визуализации , демонстрирующими высокую степень активации в вентральном полосатом теле , когда люди сотрудничают с другим человеком, но это не тот случай, когда люди играют в ту же дилемму заключенного против компьютера. [44] [45] Вентральное полосатое тело является частью пути вознаграждения , поэтому это исследование предполагает, что могут быть области системы вознаграждения, которые активируются специально при сотрудничестве в социальных ситуациях. Дальнейшее подтверждение этой идеи исходит из исследований, демонстрирующих, что активация в полосатом теле и вентральной области покрышки показывает схожие паттерны активации при получении денег и при пожертвовании денег на благотворительность. В обоих случаях уровень активации увеличивается по мере увеличения суммы денег, что предполагает, что как предоставление, так и получение денег приводит к нейронному вознаграждению. [46]

Важным аспектом социальных взаимодействий, таких как дилемма заключенного, является доверие . Вероятность того, что один человек будет сотрудничать с другим, напрямую связана с тем, насколько первый человек доверяет второму в сотрудничестве; если ожидается, что другой человек предаст, нет причин сотрудничать с ним. Поведение доверия может быть связано с наличием окситоцина , гормона, участвующего в материнском поведении и образовании пар у многих видов. Когда у людей повышался уровень окситоцина, они больше доверяли другим людям, чем контрольная группа, хотя их общий уровень принятия риска не был затронут, что предполагает, что окситоцин конкретно участвует в социальных аспектах принятия риска. [47] Однако это исследование недавно было подвергнуто сомнению. [48]

Еще одной важной парадигмой для нейроэкономических исследований является игра в ультиматум . В этой игре Игрок 1 получает сумму денег и решает, сколько он хочет предложить Игроку 2. Игрок 2 либо принимает, либо отклоняет предложение. Если он принимает, оба игрока получают сумму, предложенную Игроком 1, если он отклоняет, никто не получает ничего. Рациональной стратегией для Игрока 2 было бы принять любое предложение, потому что оно имеет большую ценность, чем ноль. Однако было показано, что люди часто отклоняют предложения, которые они считают несправедливыми. Исследования нейровизуализации выявили несколько областей мозга, которые активируются в ответ на несправедливость в игре в ультиматум. К ним относятся двусторонняя средняя передняя островковая доля , передняя поясная кора (ППК), медиальная дополнительная моторная область (ДМО), мозжечок и правая дорсолатеральная префронтальная кора (ДЛПФК). [49] Было показано, что низкочастотная повторяющаяся транскраниальная магнитная стимуляция ДЛПФК увеличивает вероятность принятия несправедливых предложений в игре в ультиматум. [50]

Другой вопрос в области нейроэкономики представлен ролью приобретения репутации в принятии социальных решений. Теория социального обмена утверждает, что просоциальное поведение возникает из намерения максимизировать социальные вознаграждения и минимизировать социальные издержки. В этом случае одобрение со стороны других может рассматриваться как значительный положительный подкрепитель, т. е. вознаграждение. Исследования нейровизуализации предоставили доказательства, подтверждающие эту идею – было показано, что обработка социальных вознаграждений активирует полосатое тело, особенно левую скорлупу и левое хвостатое ядро, таким же образом эти области активируются во время обработки денежных вознаграждений. Эти результаты также подтверждают так называемую идею «общей нейронной валюты», которая предполагает существование общей нейронной основы для обработки различных типов вознаграждений. [51]

Принятие решений в сексуальной сфере

Что касается выбора сексуального партнера , исследования проводились на людях и нечеловекообразных приматах. В частности, Cheney & Seyfarth 1990, Deaner et al. 2005 и Hayden et al. 2007 предполагают постоянную готовность принимать меньше физических товаров или более высокие цены в обмен на доступ к социально высокопоставленным лицам, включая физически привлекательных лиц, в то время как все более высокие вознаграждения требуются, если просят общаться с низкопоставленными лицами. [52]

Корделия Файн наиболее известна своими исследованиями гендерных умов и сексуального принятия решений. В своей книге Testosterone Rex она критикует половые различия в мозге и подробно рассматривает экономические издержки и выгоды поиска партнера, интерпретируемые и анализируемые нашим мозгом. [53] Она демонстрирует интересную подтему нейроэкономики.

Нейробиологическая основа этого предпочтения включает нейроны латеральной интрапариетальной коры (ЛИП), которая связана с движением глаз и действует в ситуациях вынужденного выбора из двух альтернатив . [54]

Методология

Эксперименты поведенческой экономики регистрируют решения субъекта по различным параметрам дизайна и используют данные для создания формальных моделей, которые предсказывают производительность. Нейроэкономика расширяет этот подход, добавляя состояния нервной системы к набору объясняющих переменных. Цель нейроэкономики — помочь объяснить решения и обогатить наборы данных, доступные для проверки прогнозов. [7]

Кроме того, нейроэкономические исследования используются для понимания и объяснения аспектов человеческого поведения, которые не соответствуют традиционным экономическим моделям. В то время как эти модели поведения обычно отвергаются экономистами как «ошибочные» или «нелогичные», нейроэкономические исследователи пытаются определить биологические причины такого поведения. Используя этот подход, исследователи могут найти объяснения того, почему люди часто действуют неоптимально. [9] Ричард Талер приводит яркий пример в своей книге «Misbehaving» , подробно описывая сценарий, в котором закуска подается перед едой, и гость случайно наполняет ее. Большинству людей нужно, чтобы закуска была полностью спрятана, чтобы удержать себя от искушения, тогда как рациональный агент просто остановился бы и подождал еды. [9] Искушение — это лишь одна из многих иррациональностей, которые были проигнорированы из-за трудностей их изучения [55]

Нейробиологические методы исследования

Существует несколько различных методов, которые можно использовать для понимания биологической основы экономического поведения. Нейронная визуализация используется у людей для определения того, какие области мозга наиболее активны во время выполнения определенных задач. Некоторые из этих методов, такие как фМРТ [17] [18] [19] или ПЭТ, лучше всего подходят для получения подробных изображений мозга, которые могут дать информацию о конкретных структурах, участвующих в задаче. Другие методы, такие как ERP (потенциалы, связанные с событиями) [56] и колебательная активность мозга [57], используются для получения подробных знаний о ходе событий в более общей области мозга. Если предполагается, что определенная область мозга участвует в каком-либо типе принятия экономических решений, исследователи могут использовать транскраниальную магнитную стимуляцию (ТМС), чтобы временно нарушить работу этой области, и сравнить результаты с тем, когда мозгу позволяли функционировать нормально. [58] Совсем недавно возник интерес к роли, которую структура мозга, такая как связь белого вещества между областями мозга, играет в определении индивидуальных различий в принятии решений на основе вознаграждения. [59]

Нейробиология не всегда подразумевает прямое наблюдение за мозгом, поскольку активность мозга также может быть интерпретирована с помощью физиологических измерений, таких как проводимость кожи, частота сердечных сокращений, гормоны, расширение зрачков и сокращение мышц, известных как электромиография , особенно лица, для определения эмоций, связанных с решениями. [60]

Нейроэкономика зависимости

Помимо изучения областей мозга, некоторые исследования направлены на понимание функций различных химических веществ мозга в отношении поведения. Это можно сделать либо путем корреляции существующих химических уровней с различными моделями поведения, либо путем изменения количества химического вещества в мозге и отметки любых результирующих поведенческих изменений. Например, нейротрансмиттер серотонин, по-видимому, участвует в принятии решений, включающих межвременной выбор [41], в то время как дофамин используется, когда люди принимают суждения, включающие неопределенность. [24] Кроме того, искусственное повышение уровня окситоцина увеличивает доверительное поведение у людей [47], в то время как люди с более низким уровнем кортизола, как правило, более импульсивны и демонстрируют большее дисконтирование будущего. [42]

В дополнение к изучению поведения неврологически нормальных людей в задачах принятия решений, некоторые исследования включают сравнение этого поведения с поведением людей с повреждениями областей мозга, которые, как ожидается, будут участвовать в принятии решений. У людей это означает поиск людей с определенными типами нейронных нарушений. Эти исследования случаев могут иметь такие вещи, как повреждение миндалевидного тела, приводящее к снижению неприятия потерь по сравнению с контрольной группой. [37] Кроме того, баллы из опроса, измеряющего дисфункцию префронтальной коры, коррелируют с общими экономическими установками, такими как предпочтения риска. [11]

Предыдущие исследования изучали поведенческие модели пациентов с психическими расстройствами, или нейроэкономикой зависимости , такими как шизофрения , [61] аутизм, депрессия,, чтобы получить представление об их патофизиологии. [3] В исследованиях на животных, строго контролируемые эксперименты могут дать более конкретную информацию о важности областей мозга для экономического поведения. Это может включать либо поражение целых областей мозга и измерение полученных изменений поведения [25] , либо использование электродов для измерения активации отдельных нейронов в ответ на определенные стимулы. [10]

Известные теоретики

Эксперименты

Как объяснялось в Методологиях выше, в типичном эксперименте поведенческой экономики субъекту предлагается принять ряд экономических решений. Например, субъекту может быть задан вопрос, предпочитает ли он 45 центов или азартную игру с 50% шансом выиграть один доллар. Во многих экспериментах участник участвует в играх, в которых он либо принимает одноразовое или повторяющееся решение, а также измеряются психологические реакции и время реакции. Например, принято проверять отношения людей с будущим, известные как дисконтирование будущего , задавая им такие вопросы, как «вы бы предпочли 10 долларов сегодня или 50 долларов через год?» [62] Затем экспериментатор измеряет различные переменные, чтобы определить, что происходит в мозгу субъекта, когда он принимает решение. Некоторые авторы продемонстрировали, что нейроэкономика может быть полезна для описания не только экспериментов с вознаграждениями, но и распространенных психиатрических синдромов, связанных с зависимостью или заблуждением. [63]

Критика

С самого начала нейроэкономики и на протяжении всего ее стремительного академического подъема высказывались критические замечания относительно обоснованности и полезности этой области. Гленн У. Харрис и Эмануэль Дончин оба критиковали эту новую область, причем первый опубликовал свои опасения в 2008 году в статье «Нейроэкономика: критическое переосмысление». [6] [64] Харрис предполагает, что большая часть нейробиологических идей в области экономического моделирования — это «академическая маркетинговая шумиха » и что истинное содержание этой области еще не проявилось и нуждается в серьезном пересмотре. Он также упоминает, что с методологической точки зрения многие исследования в области нейроэкономики имеют недостатки, связанные с малыми размерами выборки и ограниченной применимостью.

Обзор знаний нейроэкономики, опубликованный в 2016 году Аркадием Коноваловым, разделяет мнение о том, что эта область страдает от экспериментальных недостатков. Главным из них является отсутствие аналогичных связей между определенными областями мозга и некоторыми психологическими конструкциями, такими как «ценность». В обзоре упоминается, что хотя ранние нейроэкономические исследования фМРТ предполагали, что определенные области мозга были единолично ответственны за одну функцию в процессе принятия решений, впоследствии было показано, что они участвуют в нескольких различных функциях. Поэтому практика обратного вывода получила гораздо меньшее применение и нанесла вред этой области. [65] Вместо этого фМРТ не должна быть автономной методологией, а скорее собираться и связываться с самоотчетами и поведенческими данными. [66] Обоснованность использования функциональной нейровизуализации в потребительской нейробиологии может быть улучшена путем тщательного проектирования исследований, проведения метаанализов и связывания психометрических и поведенческих данных с данными нейровизуализации. [67]

Ариэль Рубинштейн , экономист из Тель-Авивского университета, рассказал о нейроэкономических исследованиях, заявив, что «стандартные эксперименты дают мало информации о процедурах выбора, поскольку сложно экстраполировать несколько наблюдений за выбором на всю функцию выбора. Если мы хотим узнать больше о человеческих процедурах выбора, нам нужно поискать где-то еще». [68] Эти комментарии перекликаются с ярким и последовательным аргументом традиционных экономистов против нейроэкономического подхода, согласно которому использование данных, не связанных с выбором, таких как время реакции, отслеживание движения глаз и нейронные сигналы, которые люди генерируют во время принятия решений, должно быть исключено из любого экономического анализа. [69]

Другие критические замечания также включали утверждения о том, что нейроэкономика — это «область, которая переоценивает себя»; [68] или что нейроэкономические исследования «неправильно понимают и недооценивают традиционные экономические модели».

Приложения

В настоящее время реальные приложения и прогнозы нейроэкономики все еще неизвестны или недостаточно развиты, поскольку эта бурно развивающаяся область продолжает расти. Были высказаны некоторые критические замечания о том, что накопление исследований и их результаты до сих пор не дали практически никаких рекомендаций для лиц, принимающих экономические решения. Но многие нейроэкономисты настаивают на том, что потенциал этой области для улучшения нашего понимания махинаций мозга с принятием решений может оказаться весьма влиятельным в будущем. [65]

В частности, выводы о специфических неврологических маркерах индивидуальных предпочтений могут иметь важные последствия для известных экономических моделей и парадигм. Примером этого является вывод о том, что увеличение вычислительной мощности (вероятно, связанное с увеличением объема серого вещества) может привести к более высокой толерантности к риску за счет ослабления ограничений, которые управляют субъективными представлениями вероятностей и вознаграждений в лотерейных задачах. [70]

Экономисты также рассматривают нейроэкономику для помощи в объяснении группового совокупного поведения, которое имеет последствия на уровне рынка. Например, многие исследователи ожидают, что нейробиологические данные могут быть использованы для обнаружения случаев, когда отдельные лица или группы лиц, вероятно, будут демонстрировать экономически проблемное поведение. Это может быть применено к концепции рыночных пузырей . Эти явления имеют большое значение в современном обществе, и регулирующие органы могли бы получить существенное представление об их формулировке и отсутствии прогнозирования/профилактики. [71]

Нейроэкономическая работа также тесно связана с академическими исследованиями зависимости. Исследователи признали в публикации 2010 года «Достижения в области нейронауки зависимости: 2-е издание», что нейроэкономический подход служит «мощным новым концептуальным методом, который, вероятно, будет иметь решающее значение для прогресса в понимании аддиктивного поведения». [72]

Немецкий нейробиолог Таня Зингер выступила на Всемирном экономическом форуме в 2015 году с докладом о своих исследованиях в области обучения состраданию . Хотя экономика и нейробиология в значительной степени разделены, ее исследование является примером того, как они могут объединяться. Ее исследование выявило изменение предпочтений в сторону просоциального поведения после 3 месяцев обучения состраданию. Она также продемонстрировала структурное изменение в сером веществе мозга, указывающее на то, что в результате умственного обучения сформировались новые нейронные связи. [73] Она показала, что если бы экономисты использовали предикторы, отличные от потребления, они могли бы моделировать и предсказывать более разнообразный спектр экономического поведения. Она также выступала за то, что нейроэкономика могла бы значительно улучшить разработку политики, поскольку мы можем создавать контексты, которые предсказуемо приводят к положительным поведенческим результатам, таким как просоциальное поведение, когда эмоции заботы запрограммированы. [74] Ее исследование демонстрирует влияние нейроэкономики на нашу индивидуальную психику, наши общественные нормы и политические ландшафты в целом. [75]

Нейромаркетинг — еще один прикладной пример отдельной дисциплины, тесно связанной с нейроэкономикой. В то время как более широкая нейроэкономика имеет более академические цели, поскольку она изучает основные механизмы принятия решений, нейромаркетинг — это прикладная подобласть, которая использует инструменты нейровизуализации для маркетинговых исследований. [76] [77] Информация, полученная с помощью технологий визуализации мозга (фМРТ), обычно используется для анализа реакции мозга на определенные маркетинговые стимулы.

Другой нейробиолог, Эмили Фальк, внесла вклад в области нейроэкономики и нейромаркетинга, исследуя, как мозг реагирует на маркетинг, направленный на побуждение к изменению поведения. В частности, ее работа о рекламе против курения подчеркнула несоответствие между тем, какую рекламу мы считаем убедительной, и тем, на что мозг реагирует наиболее позитивно. Реклама, которую эксперты и аудитория исследования сошлись во мнении как самую эффективную кампанию против курения, на самом деле вызвала очень мало изменений в поведении курильщиков. [78] Между тем, кампания, которая, по оценкам экспертов и аудитории, была наименее эффективной, вызвала самую сильную нейронную реакцию в медиальной префронтальной коре и привела к тому, что наибольшее количество людей решили бросить курить. [78] Это показало, что часто наш мозг может знать лучше нас, когда дело доходит до того, какие мотиваторы приводят к изменению поведения. Это также подчеркивает важность интеграции нейронауки в мейнстримную и поведенческую экономику для создания более целостных моделей и точных прогнозов. Это исследование может оказать влияние на популяризацию более здорового питания, увеличения физических упражнений или поощрение людей к изменению поведения, которое принесет пользу окружающей среде и уменьшит изменение климата.

Смотрите также

Журналы

Ссылки

  1. ^ Центр нейроэкономических исследований при Университете Дьюка http://dibs.duke.edu/research/d-cides/research/neuroeconomics Архивировано 20 марта 2014 г. на Wayback Machine
  2. ^ Жаклин Энн Аллан (2018). Анализ книги Дэниела Канемана «Думай медленно… решай быстро» . Лондон: Библиотека Macat. doi : 10.4324/9781912453207. ISBN 9781912453207.
  3. ^ ab Glimcher, Paul W.; Fehr, Ernst, ред. (2014). Нейроэкономика: принятие решений и мозг (второе изд.). Амстердам: Elsevier Academic Press. ISBN 978-0-12-416008-8. OCLC  868956474.
  4. ^ Розен, Брюс Р.; Савой, Роберт Л. (август 2012 г.). «фМРТ в 20 лет: изменила ли она мир?». NeuroImage . 62 (2): 1316–1324. doi :10.1016/j.neuroimage.2012.03.004. PMID  22433659. S2CID  21960629.
  5. ^ abcde Glimcher P.; Fehr E. (2014). "Краткая история нейроэкономики". Нейроэкономика (второе издание): принятие решений и мозг . doi :10.1016/B978-0-12-416008-8.00035-8.
  6. ^ ab Harrison Glenn W. (2008). «Нейроэкономика: критическое переосмысление». Нейроэкономика . 24 (3): 303–344. doi :10.1017/S0266267108002009. S2CID  145274644.
  7. ^ ab Glimcher, Paul W.; Fehr, Ernst, ред. (2014). Нейроэкономика: принятие решений и мозг (второе изд.). Амстердам: Elsevier Academic Press. ISBN 978-0-12-416008-8. OCLC  868956474.
  8. ^ Rustichini A (2009). «Нейроэкономика: что мы нашли и что нам следует искать?». Current Opinion in Neurobiology . 19 (6): 672–677. doi :10.1016/j.conb.2009.09.012. PMID  19896360. S2CID  2281817.
  9. ^ abc Талер, Ричард Х., Неправильное поведение: создание поведенческой экономики , ISBN 1-5012-3870-1, OCLC  965922917
  10. ^ ab Padoa-Schioppa C.; Assad JA (2007). «Представление экономической ценности в орбитофронтальной коре инвариантно для изменений меню». Nature Reviews Neuroscience . 11 (1): 95–102. doi :10.1038/nn2020. PMC 2646102 . PMID  18066060. 
  11. ^ ab Spinella M.; Yang B.; Lester D. (2008). «Дисфункция префронтальной коры и отношение к деньгам: исследование в области нейроэкономики». Журнал социально-экономической науки . 37 (5): 1785–1788. doi :10.1016/j.socec.2004.09.061.
  12. ^ Ранджел А.; Камерер К.; Монтегю П. Р. (2008). «Структура для изучения нейробиологии принятия решений на основе ценностей». Nature Reviews Neuroscience . 9 (7): 545–556. doi : 10.1038/nrn2357. PMC 4332708. PMID  18545266. 
  13. ^ Mohr M.; Biele G.; Hauke ​​R. (2010). «Нейронная обработка риска». Журнал нейронауки . 30 (19): 6613–6619. doi :10.1523/jneurosci.0003-10.2010. PMC 6632558. PMID  20463224 . 
  14. ^ Ваккер, Питер П. (2010). Теория перспектив: для риска и неоднозначности . Кембридж, Великобритания: Cambridge University Press.
  15. ^ abcd Левенштейн Г., Рик С., Коэн Дж. (2008). «Нейроэкономика». Ежегодный обзор психологии . 59 : 647–672. doi :10.1146/annurev.psych.59.103006.093710. PMID  17883335.
  16. ^ Volz KG; Schubotz RI; von Cramon DY (2003). «Прогнозирование событий с различной вероятностью: неопределенность, исследованная с помощью фМРТ». NeuroImage . 19 (2 Pt 1): 271–280. doi :10.1016/S1053-8119(03)00122-8. hdl : 11858/00-001M-0000-0010-D182-2 . PMID  12814578. S2CID  16889117.
  17. ^ ab Volz KG; Schubotz RI; von Cramon DY (2004). «Почему я не уверен? Внутренние и внешние атрибуции неопределенности, разделенные фМРТ». NeuroImage . 21 (3): 848–857. doi :10.1016/j.neuroimage.2003.10.028. PMID  15006651. S2CID  13537880.
  18. ^ ab Knutson B.; Taylor J.; Kaufman M.; Peterson R.; Glover G. (2005). «Распределенное нейронное представление ожидаемого значения». Журнал нейронауки . 25 (19): 4806–4812. doi :10.1523/JNEUROSCI.0642-05.2005. PMC 6724773. PMID  15888656 . 
  19. ^ ab Paulus MP; Hozack N.; Zauscher B.; McDowell JE; Frank L.; Brown GG; Braff DL (2001). «Сети префронтальной, теменной и височной коры лежат в основе принятия решений в условиях неопределенности». NeuroImage . 13 (1): 91–100. doi :10.1006/nimg.2000.0667. PMID  11133312. S2CID  9169703.
  20. ^ Вальдебенито-Оярзо, Габриэла; Мартинес-Молина, Мария Пас; Сото-Икаса, Патрисия; Саморано, Франциско; Фигероа-Варгас, Алехандра; Ларраин-Валенсуэла, Жозефина; Стечер, Химена; Салинас, Сезар; Бастен, Жюльен; Валеро-Кабре, Антони; Полания, Рафаэль; Биллеке, Пабло (10 января 2024 г.). «Теменная кора играет причинную роль в вычислениях неоднозначности у людей». ПЛОС Биология . 22 (1): e3002452. дои : 10.1371/journal.pbio.3002452 . ПМЦ 10824459 . ПМИД  38198502. 
  21. ^ ab Paulus MP; Rogalsky C.; Simmons A.; Feinstein JS; Stein MB (2003). «Повышенная активация в правой островковой доле во время принятия рискованных решений связана с избеганием вреда и невротизмом». NeuroImage . 19 (4): 1439–1448. doi :10.1016/S1053-8119(03)00251-9. PMID  12948701. S2CID  16622279.
  22. ^ ab Bechara, Antoine; Damasio, Antonio R.; Damasio, Hanna; Anderson, Steven W. (апрель 1994 г.). «Нечувствительность к будущим последствиям после повреждения префронтальной коры человека». Cognition . 50 (1–3): 7–15. doi :10.1016/0010-0277(94)90018-3. PMID  8039375. S2CID  204981454.
  23. ^ Галхардони, Рикардо; Апаресида да Силва, Валькирия; Гарсиа-Ларреа, Луис; Дейл, Камила; Баптиста, Абраао Ф.; Барбоза, Лусиана Мендонса; Менезес, Лусиана Мендес Баия; де Сикейра, Сильвия РДТ; Валерио, Фернанда; Рози, Джефферсон; де Лима Родригес, Антония Лилиан (5 апреля 2019 г.). «Глубокая стимуляция островковой и передней поясной извилины при центральной нейропатической боли: разбор восприятия боли». Неврология . 92 (18): e2165–e2175. дои : 10.1212/WNL.0000000000007396 . ISSN  0028-3878. PMID  30952795. S2CID  96448877.
  24. ^ ab Fiorillo CD; Tobler PN; Schultz W. (2003). «Дискретное кодирование вероятности вознаграждения и неопределенности дофаминовыми нейронами» (PDF) . Science . 299 (5614): 1898–1902. Bibcode :2003Sci...299.1898F. doi :10.1126/science.1077349. PMID  12649484. S2CID  2363255.
  25. ^ ab Cardinal RN; Howes NJ (2005). «Влияние поражений ядра прилежащего ядра на выбор между небольшими определенными вознаграждениями и большими неопределенными вознаграждениями у крыс». BMC Neuroscience . 6 : 37. doi : 10.1186/1471-2202-6-37 . PMC 1177958 . PMID  15921529. 
  26. ^ ab Джон М. Коутс; Марк Гурнелл; Альдо Рустикини (2009). «Соотношение второй и четвертой цифр предсказывает успех среди высокочастотных финансовых трейдеров». Труды Национальной академии наук . 106 (2): 623–628. Bibcode : 2009PNAS..106..623C. doi : 10.1073/pnas.0810907106 . PMC 2626753. PMID  19139402 . 
  27. ^ ab Paola Sapienza; Luigi Zingales; Dario Maestripieri (2009). «Гендерные различия в неприятии финансового риска и выборе карьеры зависят от тестостерона». Труды Национальной академии наук . 106 (36): 15268–15273. Bibcode : 2009PNAS..10615268S. doi : 10.1073/pnas.0907352106 . PMC 2741240. PMID  19706398 . 
  28. ^ Хант, Лоуренс Т.; Хейден, Бенджамин Ю. (2017). «Распределенная, иерархическая и рекуррентная структура для выбора на основе вознаграждения». Nature Reviews Neuroscience . 18 (3): 172–182. doi :10.1038/nrn.2017.7. PMC 5621622. PMID 28209978  . 
  29. ^ Канеман, Дэниел. Думай медленно и быстро. ISBN 0-374-53355-5. OCLC  834531418.
  30. ^ Канеман, Дэниел; Тверски, Амос (1 апреля 1977 г.). Теория перспектив. Анализ принятия решений в условиях риска (отчет). Форт-Белвуар, Вирджиния. doi :10.21236/ada045771. Архивировано из оригинала 10 августа 2017 г.
  31. ^ Рик, Скотт (октябрь 2011 г.). «Потери, приобретения и мозги: нейроэкономика может помочь ответить на открытые вопросы о неприятии потерь». Журнал психологии потребителей . 21 (4): 453–463. doi : 10.1016/j.jcps.2010.04.004. hdl : 2027.42/141938 . S2CID  788646.
  32. ^ Сокол-Хесснер П.; Хсу М.; Керли НГ; Дельгадо М.Р.; Камерер К.Ф.; Фелпс Е.А. (2009). «Мышление как трейдер выборочно снижает неприятие потерь у людей». Труды Национальной академии наук . 106 (13): 5035–5040. Bibcode : 2009PNAS..106.5035S. doi : 10.1073/pnas.0806761106 . PMC 2656558. PMID  19289824 . 
  33. ^ Хохман Г.; Йехиам Э. (2011). «Неприятие потерь в глазах и в сердце: реакция автономной нервной системы на потери». Журнал поведенческих решений . 24 (2): 140–156. doi : 10.1002/bdm.692 .
  34. ^ ab Yechiam, E.; Hochman, G. (2013). «Потери как модуляторы внимания: обзор и анализ уникальных эффектов потерь по сравнению с приобретениями». Psychological Bulletin . 139 (2): 497–518. doi :10.1037/a0029383. PMID  22823738. S2CID  10521233.
  35. ^ Gehring, WJ; Willoughby, AR (2002). «Медиальная лобная кора и быстрая обработка денежных прибылей и убытков». Science . 295 (2): 2279–2282. doi : 10.1002/bdm.692 . PMID  11910116.
  36. ^ Том SM; Фокс CR; Трепел C.; Полдрак RA (2007). «Нейронная основа неприятия потерь при принятии решений в условиях риска». Science . 315 (5811): 515–518. Bibcode :2007Sci...315..515T. doi :10.1126/science.1134239. PMID  17255512. S2CID  10102114.
  37. ^ ab De Martino B.; Camerer CF; Adolphs R. (2010). «Повреждение миндалевидного тела устраняет неприятие денежных потерь». Труды Национальной академии наук . 107 (8): 3788–3792. Bibcode : 2010PNAS..107.3788D. doi : 10.1073/pnas.0910230107 . PMC 2840433. PMID  20142490 . 
  38. ^ МакКлур SM; Лайбсон DI; Левенштейн G.; Коэн JD (2004). «Отдельные нейронные системы оценивают немедленное и отсроченное денежное вознаграждение». Science . 306 (5695): 503–507. Bibcode :2004Sci...306..503M. doi :10.1126/science.1100907. PMID  15486304. S2CID  14663380.
  39. ^ МакКлур SM; Эриксон KM; Лейбсон DI; Левенштейн G.; Коэн JD (2007). «Дисконтирование времени для получения первичных вознаграждений». Журнал нейронауки . 27 (21): 5796–5804. doi :10.1523/JNEUROSCI.4246-06.2007. PMC 6672764. PMID  17522323 . 
  40. ^ Mobini S.; Chiang TJ; Al-Ruwaitea AS; Ho MY; Bradshaw CM; Szabadi E. (2000). «Влияние центрального истощения 5-гидрокситриптамина на межвременной выбор: количественный анализ». Психофармакология . 149 (3): 313–318. doi :10.1007/s002130000385. PMID  10823413. S2CID  21790837.
  41. ^ ab Mobini S.; Chiang TJ; Ho MY; Bradshaw CM; Szabadi E. (2000). «Влияние центрального истощения 5-гидрокситриптамина на чувствительность к отсроченному и вероятностному подкреплению». Психофармакология . 152 (4): 390–397. doi :10.1007/s002130000542. PMID  11140331. S2CID  13567705.
  42. ^ ab Takahashi T (2004). «Уровни кортизола и дисконтирование во времени денежной выгоды у людей». NeuroReport . 15 (13): 2145–2147. doi :10.1097/00001756-200409150-00029. PMID  15486498. S2CID  28140498.
  43. ^ Plihal W.; Krug R.; Pietrowsky R.; Fehm HL; Born J. (1996). «Влияние рецепторов корикостероидов на настроение у людей». Психонейроэндокринология . 21 (6): 515–523. doi :10.1016/S0306-4530(96)00011-X. PMID  8983088. S2CID  23244238.
  44. ^ Риллинг Дж. К.; Гутман ДА; Зех ТР; Паньони Г.; Бернс ГС; Килтс КД (2002). «Нейронная основа социального сотрудничества». Neuron . 35 (2): 395–405. doi : 10.1016/S0896-6273(02)00755-9 . PMID  12160756. S2CID  7787573.
  45. ^ Риллинг Дж. К.; Санфей АГ; Аронсон ДЖ. А.; Нистром ЛЕ; Коэн ДЖ. Д. (2004). «Противостояние смелых реакций на взаимный и невзаимный альтруизм в предполагаемых путях вознаграждения». NeuroReport . 15 (16): 2539–2543. doi :10.1097/00001756-200411150-00022. PMID  15538191. S2CID  13127406.
  46. ^ Moll J.; Drueger F.; Zahn R.; Pardini M.; de Oliveira-Souza R.; Grafman J. (2006). «Человеческие фронто-мезолимбические сети руководят решениями о благотворительных пожертвованиях». Труды Национальной академии наук . 103 (42): 15623–15628. Bibcode : 2006PNAS..10315623M. doi : 10.1073/pnas.0604475103 . PMC 1622872. PMID  17030808 . 
  47. ^ аб Косфельд М.; Генрихс М; Зак Пи Джей; Фишбахер У.; Фер Э. (2005). «Окситоцин повышает доверие к человеку». Природа . 435 (7042): 673–676. Бибкод : 2005Natur.435..673K. дои : 10.1038/nature03701. PMID  15931222. S2CID  1234727.
  48. ^ Nave G.; Camerer C.; McCullough M. (2015). «Повышает ли окситоцин доверие у людей? Критический обзор исследований». Perspectives on Psychological Science . 10 (6): 772–789. doi :10.1177/1745691615600138. PMID  26581735. S2CID  584766.
  49. ^ Gabay, Anthony S.; Radua, Joaquim; Kempton, Matthew J.; Mehta, Mitul A. (1 ноября 2014 г.). «Игра в ультиматум и мозг: метаанализ исследований нейровизуализации». Neuroscience & Biobehavioral Reviews . 47 : 549–558. doi : 10.1016/j.neubiorev.2014.10.014 . PMID  25454357.
  50. ^ Кнох, Дарья; Паскуаль-Леоне, Альваро; Мейер, Каспар; Трейер, Валери; Фер, Эрнст (3 ноября 2006 г.). «Уменьшение взаимной справедливости путем нарушения работы правой префронтальной коры». Science . 314 (5800): 829–832. Bibcode :2006Sci...314..829K. doi : 10.1126/science.1129156 . ISSN  1095-9203. PMID  17023614. S2CID  1545744.
  51. ^ Izuma K.; Saito DN; Sadato N. (2008). «Обработка социальных и денежных вознаграждений в полосатом теле человека». Neuron . 58 (2): 284–294. doi : 10.1016/j.neuron.2008.03.020 . PMID  18439412. S2CID  10823042.
  52. ^ Глимчер и Фер 2014: 248.
  53. ^ Файн, Корделия (20 февраля 2018 г.). Тестостерон рекс: мифы о сексе, науке и обществе. National Geographic Books. ISBN 978-0-393-35548-2. OCLC  988280146.
  54. ^ Глимчер и Фер 2014: 249.
  55. ^ Дамасио, Антонио Р. (октябрь 1994 г.). «Ошибка Декарта и будущее человеческой жизни». Scientific American . Т. 271, № 4. С. 144. doi :10.1038/scientificamerican1094-144. ISSN  0036-8733.
  56. ^ Billeke, P.; Zamorano, F.; Cosmeli, D.; Aboitiz, A. (2013). «Осцилляционная активность мозга коррелирует с восприятием риска и предсказывает социальные решения». Cerebral Cortex . 23 (14): 2872–83. doi : 10.1093/cercor/bhs269 . PMID  22941720.
  57. ^ Billeke, P.; Zamorano, F.; López, T.; Cosmeli, D.; Aboitiz, A. (2014). «Кто-то должен уступить: тета-осцилляции коррелируют с адаптивным поведением в социальных переговорах». Social Cognitive and Affective Neuroscience . 9 (12): 2041–8. doi :10.1093/scan/nsu012. PMC 4249481. PMID  24493841 . 
  58. ^ Бревет-Эби, Шарлотта; Брунелин, Жером; Исета, Сильвен; Падован, Кэтрин; Пуле, Эммануэль (декабрь 2016 г.). «Префронтальная кора и импульсивность: интерес к неинвазивной стимуляции мозга». Neuroscience & Biobehavioral Reviews . 71 : 112–134. doi : 10.1016/j.neubiorev.2016.08.028. PMID  27590833. S2CID  21836733.
  59. ^ Hampton WH, Venkatraman V, Olson IR (2017). «Диссоциативная связь белого вещества фронтостриатума лежит в основе вознаграждения и двигательной импульсивности». NeuroImage . 150 (4): 336–343. doi :10.1016/j.neuroimage.2017.02.021. PMC 5494201 . PMID  28189592. 
  60. ^ Маурицио, Стефано; Лихти, Мартина Даниэла; Генрих, Хартмут; Янке, Лутц; Штайнхаузен, Ганс-Кристоф; Валица, Сюзанна; Брандейс, Дэниел; Дрекслер, Рената (январь 2014 г.). «Сравнение томографической нейробиоуправления ЭЭГ и биологической обратной связи ЭМГ у детей с синдромом дефицита внимания и гиперактивности». Биологическая психология . 95 : 31–44. doi :10.1016/j.biopsycho.2013.10.008. ISSN  0301-0511. PMID  24211870. S2CID  20829666.
  61. ^ Чунг, Донжил (2013). «Когнитивные мотивы безбилетничества и сотрудничества и нарушенное принятие стратегических решений при шизофрении во время игры в общественные блага». Бюллетень шизофрении . 39 (1): 112–119. doi :10.1093/schbul/sbr068. PMC 3523913. PMID  21705433 . 
  62. ^ Лейтан, Моник; Гедес, Альваро; Ямамото, Мария Эмилия; Лопес, Фивия де Араужо (июль 2013 г.). «Корректируют ли люди выбор карьеры в соответствии с социально-экономическими условиями? Эволюционный анализ будущего дисконтирования». Психология и нейронаука . 6 (3): 383–390. дои : 10.3922/j.psns.2013.3.16. ISSN  1983-3288.
  63. ^ (Скачать)
  64. ^ Дончин, Эмануэль (ноябрь 2006 г.). «фМРТ: не единственный способ взглянуть на человеческий мозг в действии». Aps Observer . 19 (11) . Получено 14 октября 2014 г.
  65. ^ ab Коновалов Аркадий (2016). «За десятилетие нейроэкономики: чему мы научились?». Организационные методы исследования . 22 (1): 148–173. doi :10.1177/1094428116644502. S2CID  148201843.
  66. ^ Рейманн, М., Шильке, О., Вебер, Б., Нойхаус, К., Зайчковски, Дж. Функциональная магнитно-резонансная томография в исследовании потребителей: обзор и применение. Психология и маркетинг. 2011; 26(6):608–637.
  67. ^ Cao, CC, Reimann, M. Триангуляция данных в потребительской нейронауке: интеграция функциональной нейровизуализации с метаанализами, психометрией и поведенческими данными. Frontiers in Psychology. 2020; 11:1–26.
  68. ^ ab Rubinstein, Ariel (2006). "Обсуждение "поведенческой экономики": "Поведенческая экономика" (Колин Камерер) и "Стимулы и самоконтроль" (Тед О'Донохью и Мэтью Рабин)". В Persson, Torsten; Blundell, Richard; Newey, Whitney K. (ред.). Advances in economics and econometrics: theory and applications, ninth World Congress . Cambridge, UK: Cambridge University Press. ISBN 978-0-521-87153-2. Получено 1 января 2010 г.
  69. ^ Гул, Фарук; Песендорфер, Вольфганг (2008). «Дело в пользу бессмысленной экономики». В Шоттер, Эндрю; Кэплин, Эндрю (ред.). Основы позитивной и нормативной экономики: Справочник (Справочники по экономической методологии) . Oxford University Press, США. С. 3–42. ISBN 978-0-19-532831-8. Получено 4 марта 2009 г.
  70. ^ Вудфорд М. (2012). «Теория перспектив как эффективное искажение восприятия». American Economic Review . 102 (1): 41–46. doi :10.1257/aer.102.3.41.
  71. ^ Де Мартино Б.; Камерер К.; Адольфс Р. (2010). «Повреждение миндалевидного тела устраняет неприятие денежных потерь». Труды Национальной академии наук . 107 (8): 3788–3792. Bibcode : 2010PNAS..107.3788D. doi : 10.1073/pnas.0910230107 . PMC 2840433. PMID  20142490 . 
  72. ^ Платт, Майкл Л.; Уотсон, Карли К.; Хейден, Бенджамин Й.; Шепард, Стивен В.; Кляйн, Джеффри Т. (2010). «Нейроэкономика: значение для понимания нейробиологии зависимости». Достижения в области нейронауки зависимости (2-е изд.). CRC Press/Taylor & Francis. ISBN 978-0-8493-7391-6. PMID  21656977.
  73. ^ Вртичка, Паскаль; Фавр, Полин; Сингер, Таня (21 апреля 2017 г.), «Сострадание и мозг», Compassion , Routledge, стр. 135–150, doi :10.4324/9781315564296-8, ISBN 978-1-315-56429-6, получено 2 мая 2022 г.
  74. ^ Сингер, Таня (2009), «Понимание других», Нейроэкономика , Elsevier, стр. 251–268, doi :10.1016/b978-0-12-374176-9.00017-8, ISBN 9780123741769, получено 2 мая 2022 г.
  75. ^ Сингер, Таня (2016). Заботливая экономика: беседы об альтруизме и сострадании между учеными, экономистами и ... далай-ламой . Picador Usa. ISBN 978-1-250-07122-4. OCLC  905685607.
  76. ^ Глимчер, Пол (2008). «Нейроэкономика». Scholarpedia . 3 (10): 1759. Bibcode : 2008SchpJ...3.1759G. doi : 10.4249/scholarpedia.1759 . Редакция № 50592.
  77. ^ Ли Н., Бродерик А.Дж., Чемберлен Л. (февраль 2007 г.). «Что такое «нейромаркетинг»? Обсуждение и повестка дня будущих исследований». Int J Psychophysiol . 63 (2): 199–204. doi :10.1016/j.ijpsycho.2006.03.007. PMID  16769143.
  78. ^ ab Беркман, Эллиот Т.; Дикенсон, Джанна; Фальк, Эмили Б.; Либерман, Мэтью Д. (2011). «Успешное прекращение курения сигарет: мотивационные, аффективные и нейронные процессы». Набор данных PsycEXTRA . doi :10.1037/e549962013-050 . Получено 2 мая 2022 г. .

Дальнейшее чтение

Внешние ссылки