社會網(wǎng)絡(luò)通過限定我們學習內(nèi)容以及來源進而影響我們的決策。然而，社會網(wǎng)絡(luò)如何影響個人學習和決策的內(nèi)在機制仍不清楚。北京大學研究團隊揭示了人腦在社交網(wǎng)絡(luò)分布式學習的神經(jīng)計算機制。該研究于近日發(fā)表在《Nature Neuroscience》雜志上，題為：Neurocomputational mechanism of real-time distributed learning on social networks。
研究人員著眼于社會網(wǎng)絡(luò)中學習和決策的“去中心化”特性，將實時分布式學習任務(wù)與功能磁共振成像、計算模型和社會網(wǎng)絡(luò)分析相結(jié)合，研究了人類如何在不同網(wǎng)絡(luò)節(jié)點觀察他人做出決策的過程。面對分布式網(wǎng)絡(luò)信息高復(fù)雜、高難度的處理，人腦會采用具有偏向性的處理方式：根據(jù)背側(cè)前扣帶皮層的活動情況，人腦將靈活地對那些在網(wǎng)絡(luò)中具有更多連接（更交游廣闊）的信息源賦予更高的權(quán)重，低估或忽略其他信息源，這種策略可能導(dǎo)致虛假信息的傳播和錯誤共識的形成。
該研究結(jié)果揭示了一種基于網(wǎng)絡(luò)信息來源學習過程的神經(jīng)計算機制，該過程可能會引起有偏向性的學習和錯誤信息在社會網(wǎng)絡(luò)中傳播。
注：此研究成果摘自《Nature Neuroscience》期刊原文章，文章內(nèi)容不代表本網(wǎng)站觀點和立場，僅供參考。
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