Нейроэкономика - Neuroeconomics

Нейроэкономика является междисциплинарный поле, которое пытается объяснить человеческое принимать решение, способность обрабатывать несколько альтернатив и следовать определенному плану действий. Он изучает, как экономическое поведение может формировать наше понимание мозг и как нейробиологические открытия могут ограничивать и направлять модели экономики.[1]

Он сочетает в себе исследования от нейробиология, экспериментальный и поведенческая экономика, и познавательный и Социальное психология.[2] Поскольку исследования поведения при принятии решений становятся все более вычислительными, они также включают новые подходы от теоретическая биология, Информатика, и математика. Нейроэкономика изучает процесс принятия решений с использованием комбинации инструментов из этих областей, чтобы избежать недостатков, возникающих при использовании единого подхода. В основная экономика, ожидаемая полезность (ЕС) и концепция рациональные агенты все еще используются. Многие виды экономического поведения не полностью объясняются этими моделями, например эвристика и обрамление.[3]

Поведенческая экономика возникли для объяснения этих аномалий путем интеграции социальных, когнитивных и эмоциональных факторов в понимание экономических решений. Нейроэкономика добавляет еще один уровень, используя нейробиологические методы для понимания взаимодействия между экономическим поведением и нейронными механизмами. Используя инструменты из различных областей, нейроэкономика работает над комплексным учетом принятия экономических решений.

Вступление

Сфера принятия решений в значительной степени связана с процессами, с помощью которых люди делают единственный выбор из множества вариантов. Обычно предполагается, что эти процессы протекают логически, так что само решение в значительной степени не зависит от контекста. Различные варианты сначала переводятся в общую валюту, такую ​​как денежная стоимость, а затем сравниваются друг с другом, и следует выбирать вариант с наибольшей общей стоимостью полезности.[4] Хотя этот экономический взгляд на принятие решений получил поддержку, существуют также ситуации, когда предположения об оптимальном принятии решений кажутся нарушенными.[нужна цитата ]

Область нейроэкономики возникла из этого противоречия. Определив, какие области мозга и какие типы процессов принятия решений активны, нейроэкономисты надеются лучше понять природу того, что кажется неоптимальным и нелогичным. В то время как большинство этих ученых используют людей в своих исследованиях, другие используют модели животных, где исследования можно более строго контролировать, а допущения экономической модели могут быть проверены напрямую.

Например, Падоа-Скиоппа и Асад отслеживали скорострельность отдельных нейронов обезьяны орбитофронтальная кора в то время как животные выбирали между двумя видами сока. Скорость возбуждения нейронов напрямую коррелировала с полезностью пищевых продуктов и не различалась, когда предлагались другие типы пищи. Это говорит о том, что в соответствии с экономической теорией принятия решений нейроны напрямую сравнивают некоторую форму полезности из разных вариантов и выбирают ту, которая имеет наибольшее значение.[5] Точно так же общий показатель дисфункции префронтальной коры, FrSBe, коррелирует с множеством различных показателей экономического отношения и поведения, подтверждая идею о том, что активация мозга может отображать важные аспекты процесса принятия решений.[6]

Нейроэкономика изучает нейробиологические, а также вычислительные основы принятия решений. Рамки основных вычислений, которые могут быть применены к исследованиям нейроэкономики, предложены А. Рангелем, К. Камерером и П. Р. Монтегю.[7] Он разделяет процесс принятия решения на пять этапов, выполняемых субъектом. Сначала формируется представление о проблеме. Это включает в себя анализ внутренних состояний, внешних состояний и потенциального образа действий. Во-вторых, потенциальным действиям присваиваются значения. В-третьих, на основе оценок выбирается одно из действий. В-четвертых, субъект оценивает, насколько желателен результат. Заключительный этап, обучение, включает обновление всех вышеперечисленных процессов с целью улучшения будущих решений.

Краткая история

Первые набеги на нейроэкономические темы произошли в конце 1990-х годов, отчасти благодаря растущему распространению исследований когнитивной нейробиологии. Революционные усовершенствования в технологии визуализации мозга неожиданно позволили беспрецедентно пересечь поведенческие и нейробиологические исследования.[нужна цитата ]. В то же время возникло критическое напряжение между неоклассическими и поведенческими школами экономики, стремящимися создать превосходные модели прогнозирования человеческого поведения. В частности, поведенческие экономисты стремились бросить вызов неоклассикам, ища альтернативные вычислительные и психологические процессы, подтверждающие их контр-выводы об иррациональном выборе. [8] Эти сходящиеся тенденции закладывают основу для появления субдисциплины нейроэкономики с различными и дополнительными мотивами от каждой родительской дисциплины.

Бихевиористы и когнитивные психологи обращались к функциональной визуализации мозга, чтобы экспериментировать и развивать свои альтернативные теории принятия решений. В то время как группы физиологов и нейробиологов обращались к экономике, чтобы разработать свои алгоритмические модели нейронного оборудования, относящиеся к выбору. Этот раздельный подход характеризовал формирование нейроэкономики как академическое занятие, однако не без критики. Многие нейробиологи утверждали, что попытки синхронизировать сложные экономические модели с реальным поведением людей и животных будут тщетными. Неоклассические экономисты также утверждали, что это слияние вряд ли улучшит предсказательную силу существующих выявленная теория предпочтений.[8] [9]

Несмотря на раннюю критику, нейроэкономика быстро росла с момента ее зарождения в конце 1990-х до 2000-х годов. Привлечение еще большего числа ученых из отцовских областей экономики, нейробиологии и психологии, чтобы они обратили внимание на возможности такого междисциплинарного сотрудничества. Встречи между учеными и первыми исследователями нейроэкономики стали происходить в начале 2000-х годов. Важной из них была встреча, состоявшаяся в 2002 г. в г. Университет Принстона. Организовано нейробиологом Джонатан Коэн и экономист Кристина Паксон, встреча в Принстоне получила значительную поддержку в этой области и часто считается началом формирования современного Общества нейроэкономики. [8]

Последующий импульс продолжался в течение десятилетия 2000-х, когда исследования неуклонно росли, а количество публикаций, содержащих слова «принятие решений» и «мозг», значительно выросло. [8] Критический момент в 2008 году был достигнут, когда было опубликовано первое издание книги «Нейроэкономика: принятие решений и мозг».[нужна цитата ]Это стало переломным моментом для данной области, поскольку она собрала растущее количество исследований в общедоступный учебник. Успех этой публикации резко повысил узнаваемость нейроэкономики и помог утвердить ее место в экономических учениях во всем мире.[8]

Основные направления исследований

Принятие решений в условиях риска и неопределенности

Большинство наших решений принимаются в той или иной форме неуверенность. Науки о принятии решений, такие как психология и экономика, обычно определяют риск как неопределенность в отношении нескольких возможных результатов, вероятность каждого из которых известна.[10] Когда вероятности неизвестны, неопределенность принимает форму двусмысленности.[11] Максимизация полезности, впервые предложенный Даниэлем Бернулли в 1738 году, используется для объяснения принятия решений в условиях риска. Теория предполагает, что люди рациональный и будет оценивать варианты на основе ожидаемой полезности, которую они получат от каждого.[3]

Исследования и опыт выявили широкий спектр аномалий ожидаемой полезности и общих моделей поведения, несовместимых с принципом максимизации полезности - например, тенденцию преувеличивать малые вероятности и недооценивать большие. Даниэль Канеман и Амос Тверски предложил теория перспектив чтобы охватить эти наблюдения и предложить альтернативную модель.[3]

Кажется, что в ситуациях неопределенности задействовано несколько областей мозга. В задачах, требующих, чтобы люди делали прогнозы, когда есть некоторая степень неуверенности в результате, наблюдается увеличение активности в области BA8 лобно-медианной коры.[12][13] а также более общее увеличение активности мезиальной префронтальной коры[14] и лобно-теменной коры.[15] В префронтальная кора обычно участвует во всех рассуждениях и понимании, поэтому эти конкретные области могут быть специально задействованы для определения наилучшего курса действий, когда доступна не вся соответствующая информация.[16]

В ситуациях, которые связаны с известным риском, а не с двусмысленностью, островковая кора кажется очень активным. Например, когда испытуемые играли в игру «дважды или ничего», в которой они могли либо остановить игру и сохранить накопленный выигрыш, либо принять рискованный вариант, приводящий либо к полной потере, либо к удвоению выигрыша, активация правой островки усиливалась, когда люди принимали авантюра.[16] Предполагается, что основная роль островной коры в принятии рискованных решений заключается в моделировании потенциальных негативных последствий азартной игры.

Помимо важности конкретных областей мозга для процесса принятия решений, есть также свидетельства 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 сильно коррелирует с уровнем неопределенности, так что активность возрастает с неопределенностью.[17] Кроме того, крысы с поражением прилежащее ядро, который является важной частью пути дофаминового вознаграждения через мозг, гораздо менее склонны к риску, чем нормальные крысы. Это говорит о том, что дофамин может быть важным медиатором рискованного поведения.[18]

На индивидуальный уровень неприятия риска среди людей влияет концентрация тестостерона. Есть исследования, демонстрирующие корреляцию между выбором рискованной карьеры (финансовый трейдинг, бизнес) и воздействием тестостерона.[19][20] Кроме того, ежедневные достижения трейдеров с более низким соотношением цифр более чувствительны к циркулирующему тестостерону.[19] Долгосрочное исследование неприятия риска и рискованного выбора карьеры было проведено на репрезентативной группе студентов MBA. Выяснилось, что женщины в среднем более не склонны к риску, но разница между полами исчезает из-за низкого уровня тестостерона в организационной и активационной сферах, что приводит к поведению, не склонному к риску. Студенты с высокой концентрацией тестостерона в слюне и низким соотношением цифр, независимо от пола, склонны выбирать рискованную карьеру в сфере финансов (например, трейдинг или инвестиционный банкинг).[20]

Последовательная и функционально локализованная модель против распределенной иерархической модели

В марте 2017 года Лоуренс Т. Хант и Бенджамин Ю. Хайден выдвинули альтернативную точку зрения на механистическую модель, чтобы объяснить, как мы оцениваем варианты и выбираем лучший образ действий.[21] Многие рассказы о выборе, основанном на вознаграждении, приводят доводы в пользу того, что отдельные компоненты процессов являются последовательными и функционально локализованными. Компонентные процессы обычно включают в себя оценку вариантов, сравнение значений вариантов при отсутствии каких-либо других факторов, выбор соответствующего плана действий и мониторинг результата выбора. Они подчеркнули, как некоторые особенности нейроанатомии могут поддерживать реализацию выбора, включая взаимное торможение в повторяющихся нейронных сетях и иерархическую организацию временных шкал для обработки информации в коре головного мозга.

Неприятие потерь

Один из аспектов принятия решений человеком - это сильное отвращение к потенциальным потерям. Под неприятие потерь, стоимость потери определенной суммы денег выше, чем ценность получения такой же суммы денег. Одно из основных противоречий в понимании неприятие потери заключается в том, действительно ли этот процесс существует в мозге и проявляется в нейронной репрезентации положительных и отрицательных результатов, или это побочный эффект других нейронных эффектов, таких как повышенное внимание и возбуждение с потерями. Другая проблема заключается в том, можно ли найти неприятие потерь в качестве реакции для нейронных подсистем, таких как импульсивная и эмоциональная система, движимая отвращением к потенциально негативным результатам, чьи реакции отслеживаются и контролируются системой, ответственной за обоснованное сравнение вариантов. .

Основное противоречие в исследованиях неприятие потерь заключается в том, действительно ли потери воспринимаются более негативно, чем эквивалентные выигрыши, или же они просто прогнозируются как более болезненные, но фактически переживаются эквивалентно. Нейроэкономические исследования пытались различить эти гипотезы, измеряя различные физиологические изменения в ответ как на потерю, так и на прибыль. Исследования показали, что проводимость кожи,[22] расширение зрачка и частота сердечных сокращений[23] все выше в ответ на денежный убыток, чем на эквивалентную прибыль. Все три показателя участвуют в реакции на стресс, поэтому можно утверждать, что потеря определенной суммы денег ощущается сильнее, чем получение той же суммы. С другой стороны, в некоторых из этих исследований не было выявлено поведенческого отвращения к потере, что может свидетельствовать о том, что влияние потерь просто на внимание (так называемая потеря внимания); такие реакции ориентации внимания также приводят к усилению вегетативных сигналов.[24]

Изначально исследования мозга предполагали, что наблюдается повышенная быстрая реакция средней префронтальной и передней поясной коры после потерь по сравнению с увеличением,[25] что было интерпретировано как нейронная сигнатура неприятия потерь. Однако в последующих обзорах было замечено, что в этой парадигме люди на самом деле не проявляют поведенческого отвращения к потерям.[24] ставит под сомнение интерпретируемость этих результатов. Что касается исследований фМРТ, то одно исследование не обнаружило доказательств увеличения активации в областях, связанных с негативными эмоциональными реакциями в ответ на неприятие потери[26] другой обнаружил, что у людей с поврежденной миндалевидным телом отсутствует отвращение к потерям, хотя у них был нормальный уровень общего неприятия риска, что позволяет предположить, что поведение было специфическим для потенциальных потерь.[27] Эти противоречивые исследования предполагают, что необходимо провести дополнительные исследования, чтобы определить, связана ли реакция мозга на потери с неприятием потерь или просто с тревожным или ориентирующим аспектом потерь; а также выяснить, есть ли в мозгу участки, которые конкретно реагируют на возможные потери.

Межвременной выбор

Помимо предпочтения риска, еще одним центральным понятием в экономике является межвременной выбор которые являются решениями, включающими затраты и выгоды, распределяемые во времени. Исследование межвременного выбора изучает ожидаемую полезность, которую люди приписывают событиям, происходящим в разное время. Доминирующая модель в экономике, объясняющая это: коммунальные услуги со скидкой (DU). DU предполагает, что люди имеют постоянные временные предпочтения и будут присваивать ценность событиям независимо от того, когда они происходят. Подобно ЕС в объяснении принятия рискованных решений, DU неадекватен для объяснения межвременного выбора.[3]

Например, DU предполагает, что люди, которые оценивают батончик сегодня больше, чем 2 батончика завтра, также будут оценивать 1 батончик, полученный через 100 дней с настоящего момента, более чем 2 батончика, полученных через 101 день. Есть веские доказательства против этой последней части как у людей, так и у животных, и гиперболическое дисконтирование была предложена в качестве альтернативной модели. Согласно этой модели, оценки очень быстро падают в течение небольших периодов задержки, но затем медленно падают в течение более длительных периодов задержки. Это лучше объясняет, почему большинство людей, которые предпочли бы 1 шоколадный батончик сейчас вместо 2-х шоколадных батончиков завтра, на самом деле выбрали бы 2 шоколадных батончика, полученных через 101 день, а не 1 шоколадный батончик, полученный через 100 дней, как предполагает DU.[3]

Нейроэкономические исследования межвременного выбора в значительной степени нацелены на понимание того, что опосредует наблюдаемое поведение, такое как дисконтирование в будущем и импульсивный выбор меньшего раньше, а не большего вознаграждения в будущем. Процесс выбора между немедленным и отложенным вознаграждением, по-видимому, опосредуется взаимодействием двух областей мозга. При выборе как основного (фруктовый сок), так и дополнительного вознаграждения (деньги) лимбическая система очень активен при выборе немедленной награды, в то время как боковая префронтальная кора была одинаково активна при выборе любого из этих вариантов. Кроме того, отношение лимбической активности к активности коры головного мозга 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 головного мозга отвечает за более общие аспекты межвременного процесса принятия решений.[28][29]

Нейромедиатор серотонин, по-видимому, играет важную роль в модулировании будущего дисконтирования. У крыс снижение уровня серотонина увеличивает дисконтирование в будущем.[30] при этом не влияя на принятие решений в условиях неопределенности.[31] Таким образом, кажется, что, хотя дофаминовая система вовлечена в вероятностную неопределенность, серотонин может быть ответственным за временную неопределенность, поскольку отсроченное вознаграждение связано с потенциально неопределенным будущим. Помимо нейротрансмиттеров, межвременной выбор также регулируется гормонами в головном мозге. У людей снижение кортизол, выпущенный гипоталамус в ответ на стресс коррелирует с более высокой степенью импульсивности в задачах межвременного выбора.[32] У наркоманов, как правило, более низкий уровень кортизола, чем у населения в целом, что может объяснить, почему они, кажется, не принимают во внимание будущие негативные последствия приема наркотиков и выбирают немедленное положительное вознаграждение.[33]

Принятие социальных решений

В то время как большинство исследований по принятию решений, как правило, сосредоточено на людях, делающих выбор вне социального контекста, также важно учитывать решения, которые предполагают социальное взаимодействие. Типы поведения, изучаемые теоретиками принятия решений, столь же разнообразны, как альтруизм, сотрудничество, наказание и возмездие. Одна из наиболее часто используемых задач в принятие социальных решений это Дилемма заключенного.

В этой ситуации выигрыш за конкретный выбор зависит не только от решения отдельного человека, но и от решения другого человека, участвующего в игре. Человек может выбрать либо сотрудничать со своим партнером, либо отказаться от него. В ходе типичной игры люди предпочитают взаимное сотрудничество даже если дезертирство приведет к более высокой общей выплате. Это говорит о том, что люди мотивированы не только денежной выгодой, но и некоторым вознаграждением, получаемым от сотрудничества в социальных ситуациях.

Эта идея поддерживается нейронная визуализация исследования, демонстрирующие высокую степень активации в брюшное полосатое тело когда люди сотрудничают с другим человеком, но это не тот случай, когда люди играют ту же дилемму заключенного против компьютера.[34][35] Вентральное полосатое тело является частью путь вознаграждения Таким образом, это исследование предполагает, что в системе вознаграждения могут быть определенные области, которые активируются именно при сотрудничестве в социальных ситуациях. Дальнейшая поддержка этой идеи исходит из исследований, демонстрирующих, что активация полосатого тела и вентральная тегментальная область показать аналогичные модели активации при получении денег и при пожертвовании денег на благотворительность. В обоих случаях уровень активации увеличивается по мере увеличения суммы денег, предполагая, что и отдача, и получение денег приводят к нейронному вознаграждению.[36]

Важным аспектом социальных взаимодействий, таким как дилемма заключенного, является доверять. Вероятность сотрудничества одного человека с другим напрямую связана с тем, насколько первый человек доверяет сотрудничеству второго; если ожидается, что другой человек дезертирует, нет причин сотрудничать с ним. Доверительное поведение может быть связано с наличием окситоцин, гормон, участвующий в материнском поведении и парное соединение у многих видов. Когда уровень окситоцина у людей был повышен, они больше доверяли другим людям, чем контрольная группа, даже несмотря на то, что их общий уровень принятия риска не изменился, что позволяет предположить, что окситоцин конкретно вовлечен в социальные аспекты принятия риска.[37] Однако это исследование недавно было поставлено под сомнение.[38]

Еще одна важная парадигма нейроэкономических исследований: ультиматумная игра. 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 обоих игроков, получает сумму, предложенную Игроком 1, если он отклоняет, никто ничего не получает. Рациональная стратегия Игрока 2 заключалась бы в том, чтобы 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 ультимативной игре. Они включают двусторонние средне-передние островок, передняя поясная кора (ACC), средний дополнительная моторная зона (SMA), мозжечок и правильно дорсолатеральная префронтальная кора (DLPFC).[39] Было показано, что низкочастотные повторяющиеся транскраниальная магнитная стимуляция DLPFC увеличивает вероятность принятия несправедливых предложений в игре ультиматумов.[40]

Еще одна проблема в области нейроэкономики - роль приобретения репутации в принятии социальных решений. Теория социального обмена утверждает, что просоциальное поведение происходит из намерения максимизировать социальное вознаграждение и минимизировать социальные издержки. В этом случае одобрение со стороны других может рассматриваться как значительное положительное подкрепление, то есть награда. Исследования с помощью нейровизуализации предоставили доказательства, подтверждающие эту идею - было показано, что обработка социальных вознаграждений активирует полосатое тело, особенно левую скорлупу и левое хвостатое ядро, точно так же, как эти области активируются во время обработки денежных вознаграждений. Эти результаты также подтверждают идею так называемой «общей нейронной валюты», которая предполагает наличие общей нейронной основы для обработки различных типов вознаграждений.[41]

Принятие сексуальных решений

Касательно выбор сексуального партнера, исследования были проведены на людях и нечеловеческих приматах. В частности, Чейни & Зейфарт 1990, Деканер и другие. 2005 г. и Хайден и другие. 2007 г. свидетельствует о стойкой готовности принимать меньше физических товаров или более высокие цены в обмен на доступ к социально-экономическим услугам. высокопоставленный частные лица, в том числе физически привлекательный люди, в то время как требуются все более высокие награды, если их просят относиться к людям с низким рейтингом.[42]

Нейробиологическое обоснование этого предпочтения включает нейроны латеральная интрапариетальная кора (LIP), который связан с движение глаз, и который действует в ситуациях двухальтернативный вынужденный выбор.[43]

Методология

Поведенческая экономика эксперименты записывают решения субъекта по различным параметрам дизайна и используют данные для создания формальных моделей, которые прогнозируют производительность. Нейроэкономика расширяет этот подход, добавляя состояния нервной системы к набору независимых переменных. Цель нейроэкономики - помочь объяснить решения и обогатить наборы данных, доступные для проверки прогнозов.[нужна цитата ]

Кроме того, нейроэкономические исследования используются для понимания и объяснения аспектов человеческого поведения, которые не соответствуют традиционным экономическим моделям. Хотя 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 такому, казалось бы, неоптимальному поведению.

Методы нейробиологического исследования

Есть несколько различных методов, которые можно использовать для понимания биологических основ экономического поведения. Нейронная визуализация используется у людей, чтобы определить, какие области мозга наиболее активны при выполнении определенных задач. Некоторые из этих методов, например фМРТ[13][14][15] или ПЭТ лучше всего подходят для получения подробных изображений мозга, которые могут дать информацию о конкретных структурах, задействованных в задаче. Другие методы, такие как ERP (потенциалы событий)[44] и колебательная деятельность мозга[45] используются для получения подробных сведений о ходе событий в более общей области мозга.

Помимо изучения областей мозга, некоторые исследования направлены на понимание функций различных химических веществ мозга в отношении поведения. Это можно сделать либо путем сопоставления существующих химических уровней с различными моделями поведения, либо путем изменения количества химического вещества в мозге и отслеживания любых возникающих в результате поведенческих изменений. Например, нейромедиатор серотонин, по-видимому, участвует в принятии решений, связанных с межвременным выбором.[31] в то время как дофамин используется, когда люди делают суждения, связанные с неопределенностью.[17] Кроме того, искусственное повышение уровня окситоцина увеличивает доверительное поведение у людей.[37] в то время как люди с более высоким уровнем кортизола, как правило, более импульсивны и демонстрируют больше дисконтирования в будущем.[32]

Помимо изучения поведения нормальных людей при принятии решений, некоторые исследования включают сравнение поведения нормальных людей с поведением других людей с повреждением областей мозга, которые, как ожидается, будут вовлечены в определенное поведение. У людей это означает поиск людей с определенными типами нервных нарушений. Например, люди с повреждением миндалевидного тела, по-видимому, проявляют меньшее отвращение к потере, чем обычные люди.[27] Кроме того, результаты обследования, измеряющего корреляты дисфункции префронтальной коры, коррелируют с общими экономическими взглядами.[6]

В предыдущих исследованиях изучались модели поведения пациентов с психическими расстройствами, например: шизофрения,[46] аутизм, депрессия или зависимость, чтобы получить представление об их патофизиологии. В исследованиях на животных строго контролируемые эксперименты могут получить более конкретную информацию о важности областей мозга для экономического поведения. Это может включать поражение целых областей мозга и измерение результирующих изменений поведения.[18] или использование электродов для измерения возбуждения отдельных нейронов в ответ на определенные стимулы.[5]

Известные теоретики

Эксперименты

В типичном эксперименте по поведенческой экономике субъекта просят принять ряд экономических решений. Например, испытуемого могут спросить, предпочитают ли они 45 центов или игру с 50% шансом выиграть один доллар. Затем экспериментатор будет измерять различные переменные, чтобы определить, что происходит в мозгу испытуемого, когда он принимает решение. Некоторые авторы продемонстрировали, что нейроэкономика может быть полезной для описания не только экспериментов, связанных с вознаграждением, но и распространенных психиатрических синдромов, связанных с зависимостью или заблуждением. .[47]

Критика

С самого начала нейроэкономики и на протяжении ее быстрого академического подъема высказывалась критика по поводу валидности и полезности этой области. Гленн В. Харрис и Эмануэль Дончин критиковали развивающуюся область, причем первый опубликовал свои опасения в 2008 году в статье «Нейроэкономика: критический пересмотр». [9][48]Харрис предполагает, что большая часть исследований экономического моделирования с помощью нейробиологии - это «академическая маркетинговая шумиха», и что истинная суть этой области еще не проявилась и требует серьезного пересмотра. Он также упоминает, что методологически многие исследования в области нейроэкономики несовершенны из-за небольшого размера выборки и ограниченной применимости.

Обзор достижений нейроэкономики, опубликованный в 2016 году Аркадием Коноваловым, разделяет мнение о том, что эта область страдает экспериментальными недостатками. Основным среди них является отсутствие аналогичных связей между конкретными 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 ответственными за одну функцию в процессе принятия решений, впоследствии было показано, что они задействованы в нескольких различных функциях. Таким образом, практика обратного вывода нашла гораздо меньшее применение и нанесла ущерб этой области.[49]

Ариэль Рубинштейн , экономист из Тель-Авивского университета, рассказал о нейроэкономических исследованиях, заявив, что «стандартные эксперименты предоставляют мало информации о процедурах выбора, поскольку их трудно экстраполировать из нескольких наблюдений выбора на всю функцию выбора. Если мы хотим узнать больше насчет человеческих процедур выбора нам нужно искать в другом месте ».[50] Эти комментарии перекликаются с ярким и последовательным аргументом традиционных экономистов против нейроэкономического подхода, согласно которому использование данных, не связанных с выбором, таких как время отклика, отслеживание взгляда и нейронные сигналы, которые люди генерируют во время принятия решений, должно быть исключено из любого экономического анализа.[51]

Другие критические анализы также включали утверждения, что нейроэкономика - это «область, которая перепродает себя»;[50] 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, так как эта развивающаяся область продолжает расти. Были высказаны некоторые критические замечания в связи с тем, что накопление исследований и их результатов пока не дало существенных рекомендаций лицам, определяющим экономическую политику. Но многие нейроэкономисты настаивают на том, что потенциал этой области для улучшения нашего понимания махинаций мозга при принятии решений может оказаться очень влиятельным в будущем.[49]

В частности, открытие конкретных неврологических маркеров индивидуальных предпочтений может иметь важное значение для хорошо известных экономических моделей и парадигм. Примером этого является открытие, 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 субъективным представлением вероятностей и вознаграждений в лотерейных задачах. [52]

Экономисты также обращаются к нейроэкономике, чтобы помочь с объяснениями совокупного поведения группы, которое имеет последствия на уровне рынка. Например, многие исследователи предполагают, что нейробиологические данные могут использоваться для определения того, когда отдельные лица или группы лиц могут проявлять экономически проблемное поведение. Это может быть применено к концепции рыночные пузыри. Эти события имеют большое значение в современном обществе, и регулирующие органы могут получить существенное представление об их формулировках и отсутствии прогнозов / предотвращения. [53]

Нейроэкономическая работа также обнаружила тесную связь с академическими исследованиями зависимости. В публикации 2010 года «Достижения в области нейробиологии зависимости: 2-е издание» исследователи признали, что нейроэкономический подход служит «мощным новым концептуальным методом, который, вероятно, будет иметь решающее значение для прогресса в понимании аддиктивного поведения».[54]

Нейромаркетинг - еще один прикладной пример отдельной дисциплины, тесно связанной с нейроэкономикой. В то время как более широкая нейроэкономика преследует более академические цели, поскольку она изучает основные механизмы принятия решений, нейромаркетинг - это прикладная область, в которой для исследования рынка используются инструменты нейровизуализации.[55][56]Как правило, данные, полученные с помощью технологий визуализации мозга (фМРТ), используются для анализа реакции мозга на определенные маркетинговые стимулы.

Смотрите также

Журналы

Рекомендации

  1. ^ Центр нейроэкономических исследований Университета Дьюка http://dibs.duke.edu/research/d-cides/research/neuroeconomics В архиве 20 марта 2014 г. Wayback Machine
  2. ^ Леваллуа, Климент; Clithero, John A .; Воутерс, Пол; Смидтс, Эль; Хюттель, Скотт А. (2012). «Перевод вверх: соединение нейронных и социальных наук через нейроэкономику». Обзоры природы Неврология. 13 (11): 789–797. Дои:10.1038 / nrn3354. ISSN  1471-003X. PMID  23034481. S2CID  436025.
  3. ^ а б c d е Лёвенштейн Г., Рик С., Коэн Дж. (2008). «Нейроэкономика». Нейроэкономика. Ежегодные обзоры. 59: 647–672. Дои:10.1146 / annurev.psych.59.103006.093710. PMID  17883335.CS1 maint: несколько имен: список авторов (связь)
  4. ^ Рустичини А (2009). «Нейроэкономика: что мы обнаружили и что искать?». Текущее мнение в нейробиологии. 19 (6): 672–677. Дои:10.1016 / j.conb.2009.09.012. PMID  19896360. S2CID  2281817.
  5. ^ а б Padoa-Schioppa C .; Асад Дж. А. (2007). «Представление экономической ценности в орбитофронтальной коре инвариантно при изменении меню». Обзоры природы Неврология. 11 (1): 95–102. Дои:10.1038 / nn2020. ЧВК  2646102. PMID  18066060.
  6. ^ а б Spinella M .; Ян Б .; Лестер Д. (2008). «Дисфункция префронтальной коры и отношение к деньгам: исследование по нейроэкономике». Социально-экономический журнал. 37 (5): 1785–1788. Дои:10.1016 / j.socec.2004.09.061.
  7. ^ Rangel A .; Camerer C .; Монтегю П. Р. (2008). «Рамки для изучения нейробиологии принятия решений, основанных на ценностях». Обзоры природы Неврология. 9 (7): 545–556. Дои:10.1038 / nrn2357. ЧВК  4332708. PMID  18545266.
  8. ^ а б c d е Glimcher P .; Фер Э. (2014). «Краткая история нейроэкономики». Нейроэкономика (второе издание): принятие решений и мозг. Дои:10.1016 / B978-0-12-416008-8.00035-8.
  9. ^ а б Харрисон Гленн В. (2008). «Нейроэкономика: критический пересмотр». Нейроэкономика. 24 (3): 303–344. Дои:10.1017 / S0266267108002009.
  10. ^ Mohr M .; Biele G .; Хауке Р. (2010). «Нейронная обработка риска». Журнал неврологии. 30 (19): 6613–6619. Дои:10.1523 / jneurosci.0003-10.2010. ЧВК  6632558. PMID  20463224.
  11. ^ Ваккер, Питер П. (2010). Теория перспектив: риск и неоднозначность. Кембридж, Великобритания: Издательство Кембриджского университета.
  12. ^ Volz K.G .; Schubotz R.I .; фон Крамон Д.Ю. (2003). «Прогнозирование событий с различной вероятностью: неопределенность исследуется с помощью фМРТ». NeuroImage. 19 (2 Pt 1): 271–280. Дои:10.1016 / S1053-8119 (03) 00122-8. HDL:11858 / 00-001M-0000-0010-D182-2. PMID  12814578. S2CID  16889117.
  13. ^ а б Volz K.G .; Schubotz R.I .; фон Крамон Д.Ю. (2004). «Почему я не уверен? Внутренние и внешние приписывания неопределенности, диссоциированные с помощью фМРТ». NeuroImage. 21 (3): 848–857. Дои:10.1016 / j.neuroimage.2003.10.028. PMID  15006651. S2CID  13537880.
  14. ^ а б Knutson B .; Тейлор Дж .; Кауфман М .; Peterson R .; Гловер Г. (2005). «Распределенное нейронное представление ожидаемой ценности». Журнал неврологии. 25 (19): 4806–4812. Дои:10.1523 / JNEUROSCI.0642-05.2005. ЧВК  6724773. PMID  15888656.
  15. ^ а б Paulus M.P .; Hozack N .; Zauscher B .; McDowell J.E .; Фрэнк Л .; Brown G.G .; Брафф Д.Л. (2001). «Сети префронтальной, теменной и височной коры лежат в основе принятия решений в условиях неопределенности». NeuroImage. 13 (1): 91–100. Дои:10.1006 / nimg.2000.0667. PMID  11133312. S2CID  9169703.
  16. ^ а б Paulus M.P .; Рогальский С .; Simmons A .; Файнштейн J.S .; Штейн М.Б. (2003). «Повышенная активация правого островка во время принятия рискованных решений связана с избеганием вреда и невротизмом». NeuroImage. 19 (4): 1439–1448. Дои:10.1016 / S1053-8119 (03) 00251-9. PMID  12948701. S2CID  16622279.
  17. ^ а б Fiorillo C.D .; Тоблер П.Н .; Шульц В. (2003). «Дискретное кодирование вероятности и неопределенности вознаграждения дофаминовыми нейронами» (PDF). Наука. 299 (5614): 1898–1902. Bibcode:2003Наука ... 299.1898F. Дои:10.1126 / science.1077349. PMID  12649484. S2CID  2363255.
  18. ^ а б Кардинал Р.Н .; Хоус Нью-Джерси (2005). «Влияние повреждений ядра прилежащего ядра на выбор между небольшими определенными вознаграждениями и большими неопределенными вознаграждениями у крыс». BMC Neuroscience. 6: 37. Дои:10.1186/1471-2202-6-37. ЧВК  1177958. PMID  15921529.
  19. ^ а б Джон М. Коутс; Марк Гурнелл; Альдо Рустичини (2009). «Соотношение второй и четвертой цифр предсказывает успех среди часто используемых финансовых трейдеров». Труды Национальной академии наук. 106 (2): 623–628. Bibcode:2009PNAS..106..623C. Дои:10.1073 / pnas.0810907106. ЧВК  2626753. PMID  19139402.
  20. ^ а б Паола Сапиенца; Луиджи Зингалес; Дарио Маэстрипьери (2009). «Гендерные различия в неприятии финансового риска и выборе карьеры зависят от тестостерона». Труды Национальной академии наук. 106 (36): 15268–15273. Bibcode:2009PNAS..10615268S. Дои:10.1073 / pnas.0907352106. ЧВК  2741240. PMID  19706398.
  21. ^ Хант, Лоуренс Т .; Хайден, Бенджамин Ю. (2017). «Распределенная, иерархическая и повторяющаяся структура для выбора на основе вознаграждения». Обзоры природы Неврология. 18 (3): 172–182. Дои:10.1038 / номер 2017.7. ЧВК  5621622. PMID  28209978.
  22. ^ Сокол-Хесснер П .; Hsu M .; Керли Н.Г .; Дельгадо М.Р .; Camerer C.F .; Фелпс Э.А. (2009). «Мыслить как трейдер выборочно снижает неприятие убытков у людей». Труды Национальной академии наук. 106 (13): 5035–5040. Bibcode:2009PNAS..106.5035S. Дои:10.1073 / pnas.0806761106. ЧВК  2656558. PMID  19289824.
  23. ^ Hochman G .; Йехиам Э. (2011). «Отвращение к потере в глазах и в сердце: реакция вегетативной нервной системы на потери». Журнал принятия поведенческих решений. 24 (2): 140–156. Дои:10.1002 / bdm.692.
  24. ^ а б Yechiam, E .; Хохман, Г. (2013). «Потери как модуляторы внимания: обзор и анализ уникального влияния потерь над получением». Психологический бюллетень. 139 (2): 497–518. Дои:10.1037 / a0029383. PMID  22823738. S2CID  10521233.
  25. ^ Gehring, W.J .; Уиллоуби, A.R (2002). «Медиальная лобная кора и быстрая обработка денежных прибылей и убытков». Наука. 295 (2): 2279–2282. Дои:10.1002 / bdm.692. PMID  11910116.
  26. ^ Tom S.M .; Fox C.R .; Trepel C .; Полдрак Р.А. (2007). «Нейронная основа неприятия потерь при принятии решений в условиях риска». Наука. 315 (5811): 515–518. Bibcode:2007Научный ... 315..515Т. Дои:10.1126 / science.1134239. PMID  17255512. S2CID  10102114.
  27. ^ а б De Martino B .; Camerer C.F .; Адольфс Р. (2010). «Повреждение миндалевидного тела устраняет неприязнь к денежным потерям». Труды Национальной академии наук. 107 (8): 3788–3792. Bibcode:2010PNAS..107.3788D. Дои:10.1073 / pnas.0910230107. ЧВК  2840433. PMID  20142490.
  28. ^ McClure S.M .; Laibson D.I .; Loewenstein G .; Коэн Дж. Д. (2004). «Отдельные нейронные системы оценивают немедленное и отложенное денежное вознаграждение». Наука. 306 (5695): 503–507. Bibcode:2004Наука ... 306..503М. Дои:10.1126 / science.1100907. PMID  15486304. S2CID  14663380.
  29. ^ McClure S.M .; Ericson K.M .; Laibson D.I .; Loewenstein G .; Коэн Дж. Д. (2007). «Временная скидка для основных наград». Журнал неврологии. 27 (21): 5796–5804. Дои:10.1523 / JNEUROSCI.4246-06.2007. ЧВК  6672764. PMID  17522323.
  30. ^ Mobini S .; Chiang T.J .; Al-Ruwaitea A.S .; Ho M.Y .; Bradshaw C.M .; Сабади Э. (2000). «Влияние центрального истощения 5-гидрокситриптамина на межвременной выбор: количественный анализ». Психофармакология. 149 (3): 313–318. Дои:10.1007 / s002130000385. PMID  10823413. S2CID  21790837.
  31. ^ а б Mobini S .; Chiang T.J .; Ho M.Y .; Bradshaw C.M .; Сабади Э. (2000). «Влияние центрального истощения 5-гидрокситриптамина на чувствительность к отсроченному и вероятностному усилению». Психофармакология. 152 (4): 390–397. Дои:10.1007 / s002130000542. PMID  11140331. S2CID  13567705.
  32. ^ а б Такахаши Т. (2004). «Уровни кортизола и дисконтирование по времени денежной выгоды у людей». NeuroReport. 15 (13): 2145–2147. Дои:10.1097/00001756-200409150-00029. PMID  15486498. S2CID  28140498.
  33. ^ Plihal W .; Круг Р .; Петровский Р .; Fehm H.L .; Родился Дж. (1996). «Опосредованные рецептором корикостероидов эффекты на настроение у людей». Психонейроэндокринология. 21 (6): 515–523. Дои:10.1016 / S0306-4530 (96) 00011-X. PMID  8983088. S2CID  23244238.
  34. ^ Риллинг Дж.К .; Гутман Д.А .; Zeh T.R .; Pagnoni G .; Berns G.S .; Килтс К.Д. (2002). «Нейронная основа социального сотрудничества». Нейрон. 35 (2): 395–405. Дои:10.1016 / S0896-6273 (02) 00755-9. PMID  12160756. S2CID  7787573.
  35. ^ Риллинг Дж.К .; Санфей А.Г .; Aronson J.A .; Nystrom L.E .; Коэн Дж. Д. (2004). «Противодействие смелым ответам на взаимный и невзаимный альтруизм в предполагаемых путях вознаграждения». NeuroReport. 15 (16): 2539–2543. Дои:10.1097/00001756-200411150-00022. PMID  15538191. S2CID  13127406.
  36. ^ Moll J .; Дрюгер Ф .; Zahn R .; Pardini M .; де Оливейра-Соуза Р .; Графман Дж. (2006). «Человеческие лобно-мезолимбические сети определяют решения о благотворительных пожертвованиях». Труды Национальной академии наук. 103 (42): 15623–15628. Bibcode:2006ПНАС..10315623М. Дои:10.1073 / pnas.0604475103. ЧВК  1622872. PMID  17030808.
  37. ^ а б Kosfeld M .; Heinrichs M; Zak P.J .; Fischbacher U .; Фер Э. (2005). «Окситоцин повышает доверие к людям». Природа. 435 (7042): 673–676. Bibcode:2005Натура.435..673К. Дои:10.1038 / природа03701. PMID  15931222. S2CID  1234727.
  38. ^ Неф G .; Camerer C .; Маккалоу М. (2015). «Повышает ли окситоцин доверие к людям? Критический обзор исследований». Перспективы психологической науки. 10 (6): 772–789. Дои:10.1177/1745691615600138. PMID  26581735. S2CID  584766.
  39. ^ Габай, Энтони С .; Радуа, Хоаким; Кемптон, Мэтью Дж .; Мехта, Митул А. (1 ноября 2014 г.). «Игра в ультиматум и мозг: метаанализ нейровизуализационных исследований». Неврология и биоповеденческие обзоры. 47: 549–558. Дои:10.1016 / j.neubiorev.2014.10.014. PMID  25454357.
  40. ^ Кнох, Дарья; Паскуаль-Леоне, Альваро; Мейер, Каспар; Трейер, Валери; Фер, Эрнст (3 ноября 2006 г.). «Уменьшение взаимной справедливости за счет нарушения работы правой префронтальной коры». Наука. 314 (5800): 829–832. Bibcode:2006Наука ... 314..829K. Дои:10.1126 / science.1129156. ISSN  1095-9203. PMID  17023614. S2CID  1545744.
  41. ^ Izuma K .; Сайто Д. Н .; Садато Н. (2008). «Обработка социальных и денежных вознаграждений в полосатом теле человека». Нейрон. 58 (2): 284–294. Дои:10.1016 / j.neuron.2008.03.020. PMID  18439412. S2CID  10823042.
  42. ^ Глимчер и Фер 2014: 248.
  43. ^ Глимчер и Фер 2014: 249.
  44. ^ Billeke, P .; Zamorano, F .; Cosmeli, D .; Абойтиз, А. (2013). «Колебательная активность мозга коррелирует с восприятием риска и предсказывает социальные решения». Кора головного мозга. 23 (14): 2872–83. Дои:10.1093 / cercor / bhs269. PMID  22941720.
  45. ^ Billeke, P .; Zamorano, F .; López, T .; Cosmeli, D .; Абоитиз, А. (2014). «Кто-то должен уступить: тета-колебания коррелируют с адаптивным поведением в социальных переговорах». Социальная когнитивная и аффективная нейробиология. 9 (12): 2041–8. Дои:10.1093 / сканирование / nsu012. ЧВК  4249481. PMID  24493841.
  46. ^ Чанг, Донгил (2013). «Когнитивные мотивы свободного передвижения и сотрудничества и нарушение принятия стратегических решений при шизофрении во время игры в общественные блага». Бюллетень по шизофрении. 39 (1): 112–119. Дои:10.1093 / schbul / sbr068. ЧВК  3523913. PMID  21705433.
  47. ^ (Скачать)
  48. ^ Дончин, Эмануэль (ноябрь 2006 г.). «ФМРТ: не единственный способ взглянуть на человеческий мозг в действии». Aps Observer. 19 (11). Получено 14 октября 2014.
  49. ^ а б Коновалов Аркадий (2016). «За десятилетие нейроэкономики: что мы узнали?». Организационные методы исследования. 22 (1): 148–173. Дои:10.1177/1094428116644502.
  50. ^ а б Рубинштейн, Ариэль (2006). «Обсуждение« поведенческой экономики »:« Поведенческая экономика »(Колин Камерер) и« Стимулы и самоконтроль »(Тед О'Донохью и Мэтью Рабин)». У Перссона, Торстена; Бланделл, Ричард; Ньюи, Уитни К. (ред.). Достижения в экономике и эконометрике: теория и приложения, девятый всемирный конгресс. Кембридж, Великобритания: Издательство Кембриджского университета. ISBN  978-0-521-87153-2. Получено 1 января 2010.
  51. ^ Гуль, Фарук; Песендорфер, Вольфганг (2008). «Дело в пользу бездумной экономики». В Шоттере, 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.
  52. ^ Вудфорд М (2012). «Теория перспектив как эффективное искажение восприятия». Американский экономический обзор. 102 (1): 41–46. Дои:10.1257 / aer.102.3.41.
  53. ^ De Martino B .; Camerer C .; Адольфс Р. (2010). «Повреждение миндалевидного тела устраняет неприязнь к денежным потерям». Труды Национальной академии Соединенных Штатов Америки. 107 (8): 3788–3792. Дои:10.1073 / pnas.0910230107.
  54. ^ Platt, Michael L .; Уотсон, Карли К .; Хайден, Бенджамин Й .; Шеперд, Стивен В .; Кляйн, Джеффри Т. "Нейроэкономика: значение для понимания нейробиологии наркомании". Достижения в неврологии наркомании (2-е изд.). CRC Press / Тейлор и Фрэнсис. ISBN  978-0-8493-7391-6. PMID  21656977.
  55. ^ Глимчер, Пол (2008). «Нейроэкономика». Scholarpedia. 3 (10): 1759. Bibcode:2008SchpJ ... 3,1759 г. Дои:10.4249 / scholarpedia.1759. Редакция № 50592.
  56. ^ Ли Н., Бродерик А.Дж., Чемберлен Л. (февраль 2007 г.). «Что такое« нейромаркетинг »? Обсуждение и повестка дня для будущих исследований». Int J Psychophysiol. 63 (2): 199–204. Дои:10.1016 / j.ijpsycho.2006.03.007. PMID  16769143.

дальнейшее чтение

внешняя ссылка