给动态变化的心情建个模

2021-07-26 15:20:56 0点赞 1收藏 0评论

给动态变化的心情建个模

文献:Keren, Hanna, et al. "The temporal representation of experience in subjective mood." Elife 10 (2021): e62051.

DOI:https://www.pnas.org/lookup/doi/10.1073/pnas.2103040118

作者:Orange Soda | 封面:Yukai Du

心情很大程度上影响着我们日常的幸福感,但我们并不清楚生活中一桩桩的事件是如何影响心情的。一种被广泛接受的解释是瞬时的心情受到最近的奖励预测误差(reward prediction error)的影响,即一件事的结果越出乎意料(不论更好还是更坏)、发生的事件越接近当前时刻,这件事对瞬时心情的影响越大。

这一标准的解释应用广泛,但背后的假设仍然需要验证。有研究表明,在一系列事件中首次发生的那一次,其影响也会很深远;虽然发生事件越接近影响越大的假设似乎符合直觉,但Keren等人的实验结果却出乎意料。

给动态变化的心情建个模


与传统的新因模型(recency model)不同,Keren等人提出一种首位模型(primacy model)。首位模型认为人的心情会受到历史事件积累性的影响。如Fig.1B下排所示,按照新因模型,随着事件距离当前事件越远,在预测当前的瞬时心情时的权重就越低;与之相反,首位模型给首次发生的事件赋予最高权值,随着事件推移权值逐渐降低。

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Fig.1 | 近因模型和首因模型。

Keren et al., eLife

Keren等人的实验设计如Fig.1A所示,在实验一开始,会选择固定收益或者赌博。如果被试选择赌博,则预计收益可能为+10或者-10。在获得实际收益后,被试选择心情指数(从非常不高兴到非常高兴)。被试的实际收益与预计收益之差即为该试次的奖励预测误差。实验包括三种不同的环境:随机环境(random environment)、结构环境(structured environment)以及适应性结构环境(adaptive structured environment)。

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Fig.2 | 不同的奖励环境。

Keren et al., eLife

在随机环境下,奖励预测误差在提前定义的范围内随机取值(Fig.2A左);在结构环境下,奖励预测误差分三段呈正-负-正变化(Fig.2A中);而适应性结构环境进一步考虑到被试心情变化的个体差异,在该环境下算法根据被试的心情报告实时调整奖励预测误差的取值(Fig.2A右)。在三种环境下被试的心情报告动态变化如Fig.2B所示:随机环境下的心情变化表现出了明显的时间效应(Fig.2B左);结构环境下,当预测误差从正到负时,被试心情评分下降,当预测误差再次为正时,被试的心情并没有明显的提升;适应性结构环境下,与结构环境下的结果类似,第三阶段被试的心情并没有充足的提升。

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Fig.3 | 首因模型预测力更好。

Keren et al., eLife

采用新因模型和首位模型对被试的心情进行预测,首位模型的预测误差显著低于新因模型(Fig.3A)。研究者还在不同年龄段、不同情绪状态的被试上进行了比较实验,首位模型的表现均优于新因模型以及改进的新因模型(例如添加被试胜利比率参数或者常数项等,Fig.3B)。Keren等人进一步记录了在适应性结构环境下的fMRI数据,发现前扣带回和腹内侧前额叶的BOLD信号显著与首因模型中反映历史事件对心情影响的参数相关(Fig.4B,4C)。

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Fig.4 | 首因模型参数与BOLD信号相关。

Keren et al., eLife

Keren等人的实验结果说明了离当前时间点更远的事件对心情的影响很大。当前的结果可能存在任务的局限性,但这一结果启示着对心情的预测模型不仅要考虑新近效应,也要考虑首因效应。

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