Epsilon Archive for Student Projects

Abstract

A central issue related to climate change and the path to a low carbon society is how we can change our attitudes and associated behavioral patterns. This type of decisions is concerned with how complex systems can be dealt with, conceptually, psychologically, as well as socially. In order to transform our society, we need to consider the relationship between brain, mind and behavior. One of the approaches to address this problem is to design computational models that can be used for simulations and scenario building.
This thesis concerns the development and application of a neurocomputational model of the decision making process of an individual at experiential and social levels, considering both emotional and rational aspects. It is an attempt to bridge the gaps between micro (neuronal), meso (brain areas) and macro (cognition/behavior) levels with
a focus on the mesoscale neurodynamics of cortical structures. The model is intended to link neural structures, functions, and includes effects of internal and environmental factors.
The thesis is divided into two parts, corresponding to the two kinds of decision making: 1) experience-based and 2) social-based decision making. At an individual level,
a final decision is the result of an integration of rational and emotional processes. The neural structures involved in cognition valuate the potential options regarding internal attitudes and rules, as well as external contexts. Decision values are based on neural properties of activity patterns associated with different actions. The option with the highest value is selected for in the decision making process. Human behavior is guided
not only by subjective values and attitudes, but also by the perceived behavior of others.
Learning from/about others through observation shapes our thoughts and behavioral patterns. The second part of the thesis deals with this social adaptive characteristic of an individual, where the dynamic changes of her behaviors are connected with trust. Traces of social influences on an individual’s decisions and social expectations (e.g. trust) have been observed in the rational and emotional brain structures and their functions. While the neurocomputational model is based on anatomical and physiological data of the modeled brain structures, no real world data have been available for model validation. Yet, simulation results mimic EEG and fMRI readouts, which could be compared with experimental/clinical data, when available. Future work intends to provide such data, but currently the modeling can only provide insights in the
neurodynamic interactions between brain areas involved in decision making.

En central fråga i samband med klimatförändringar och vägen till ett fossilfritt samhälle är hur vi kan ändra våra attityder och beteendemönster. Denna fråga är besläktad med hur ett komplext system kan hanteras, konceptuellt, psykologiskt och socialt. För att omvandla vårt samhälle måste vi bl.a. betrakta förhållandet mellan vår inre och yttre värld. En metod för att lösa denna typ av problem är att utveckla datormodeller som kan användas för simulering och scenario-generering för beslutsstöd.
Denna avhandling behandlar utvecklingen och tillämpningen av en neurokognitiv datormodell av beslutsprocessen hos en individ på såväl erfarenhetsmässig som social nivå, som innefattar både emotionella och rationella aspekter. Det är ett försök att överbrygga gapen mellan mikro- (neurala), meso- (hjärnområden) och makro- (kognition/beteende) –nivåer, med fokus på mesoskopisk neurodynamik hos vissa kortikala strukturer. Vår datormodell bygger på neurala strukturer, dynamik och
funktioner som är inblandade i beslutsprocessen, och inkluderar effekter av både individuella och miljömässiga faktorer. Beslutsprocessen kan betraktas både som en
individuell och en social process, där vi främst beaktar individens kognitiva funktioner, särskilt inlärning, planering, beslutsfattande och handlande. Inriktningen i den första delen av denna avhandling ligger på den erfarenhetsbaserade beslutsprocessen. På individnivå är ett beslut resultatet av en integration av kognitiva och
emotionella faktorer, där olika neurala strukturer är involverade i respektive processer.
De neurala strukturer som är inblandade i kognition beräknar värdet av olika alternativa beslut/handlingar, baserat på inre och yttre omständigheter. Beslutsprocessen innefattar en värdering av de olika alternativa handlingarna, och alternativet med det högsta värdet
är i allmänhet beslutsprocessens slutresultat. Mänskligt beteende styrs inte bara av subjektiva värderingar och attityder utan också av andras beteende. Att lära av och om andra genom att observera deras beteende påverkar våra tankar och beteendemönster och beror på graden av förtroende. Den sociala påverkan på en individs beslut har även observerats i de emotionella och kognitiva hjärnstrukturerna. Den andra delen av denna avhandling fokuserar på dessa sociala adaptiva aspekter hos en individs beslutsfattande.
Medan vår datormodell baseras på anatomiska och fysiologiska data från relevanta hjärnstrukturer, har vi inte haft tillgång till några data för modellvalidering. Dock kan modellsimuleringarna, som efterliknar data från EEG och fMRI, jämföras med experimentella sådana då dessa finns tillgängliga. Framtida arbete ämnar förse oss med sådana resultat, men för närvarande kan modellen endast ge insikter i hur neurodynamiken i de olika hjärnstrukturerna samverkar under en beslutsprocess.