25 décembre 2017

Un compte rendu computationnel de l'optimisation des prédictions sociales révèle que les adolescents sont des apprenants conservateurs dans des contextes sociaux

Aperçu: G.M.
À mesure que les adolescents se dirigent vers le monde complexe des adultes, l'optimisation des prédictions sur les préférences des autres devient vitale pour des interactions sociales réussies.
Les preuves croissantes suggèrent que ces processus d'apprentissage social sont affectés par le développement cérébral en cours pendant l'adolescence. Une compréhension mécaniste de la façon dont les adolescents optimisent les prédictions sociales et comment ces stratégies d'apprentissage sont mises en œuvre dans le cerveau fait défaut. Pour combler ce vide, les chercheurs ont combiné la modélisation computationnelle à la neuroimagerie fonctionnelle.  
Dans une nouvelle tâche d'apprentissage social, les adolescents et les adultes, hommes et femmes, prédisaient les préférences de leurs pairs et pouvaient mettre à jour leurs prédictions en se fondant sur un retour d'essai sur les préférences réelles des pairs. Les participants ont également évalué leurs propres préférences pour les tâches et les éléments supplémentaires similaires.
Les estimations des paramètres du modèle le mieux adapté différaient selon les groupes d'âge - les adolescents présentant une mise à jour plus conservatrice. Cette différence de développement s'est accompagnée d'un changement des prédictions de codage et de leurs erreurs dans les cortex préfrontal médian et fusiforme.
Comparée aux adultes, l'activité cérébrale des adolescents est modulée moins par les prédictions elles-mêmes et davantage par les erreurs de prédiction en soi, et cette relation évolue avec les traits sociaux des adolescents.
Ces résultats aident à préciser l'apprentissage social à travers l'adolescence et à générer des hypothèses sur les dysfonctionnements sociaux dans les populations psychiatriques.  

J Neurosci. 2017 Dec 18. pii: 1044-17. doi: 10.1523/JNEUROSCI.1044-17.2017.

A computational account of optimizing social predictions reveals that adolescents are conservative learners in social contexts

Author information

1
Yale Child Study Center, Yale University, New Haven, CT, 06520, USA grosenblau@gwu.edu.
2
Autism and Neurodevelopmental Disorders Institute, The George Washington University and Children's National Health System; 2115 G St NW, Washington, DC 20052 USA.
3
Institute for Systems Neuroscience, University Medical Center Hamburg-Eppendorf, Hamburg 20246, Germany.

Abstract

As adolescents transition to the complex world of adults, optimizing predictions about others' preferences becomes vital for successful social interactions. Mounting evidence suggests that these social learning processes are affected by ongoing brain development across adolescence. A mechanistic understanding of how adolescents optimize social predictions and how these learning strategies are implemented in the brain is lacking. To fill this gap, we combined computational modeling with functional neuroimaging. In a novel social learning task, male and female human adolescents and adults predicted the preferences of peers and could update their predictions based on trial-by-trial feedback about the peers' actual preferences. Participants also rated their own preferences for the task items and similar additional items. To describe how participants optimize their inferences over time, we pitted simple reinforcement learning (RL) models against more specific "combination" models, which describe inferences based on a combination of RL from past feedback and participants' own preferences. Formal model comparison revealed that of the tested models, combination models best described how adults and adolescents update predictions of others. Parameter estimates of the best-fitting model differed between age groups-with adolescents showing more conservative updating. This developmental difference was accompanied by a shift in encoding predictions and the errors thereof within the medial prefrontal and fusiform cortices. In the adolescent group, encoding of own preferences and prediction errors scaled with parent-reported social traits, which provides additional external validity for our learning task and the winning computational model. Our findings thus help specifying adolescent-specific social learning processes.SignificanceAdolescence is a unique developmental period of heightened awareness about other people. Here we probe the suitability of various computational models to describe how adolescents update their predictions of others' preferences. Within the tested model space, predictions of adults and adolescents are best described by the same learning model-but adolescents show more conservative updating. Compared to adults, brain activity of adolescents is modulated less by predictions themselves and more by prediction errors per se, and this relationship scales with adolescents' social traits. Our findings help specify social learning across adolescence and generate hypotheses about social dysfunctions in psychiatric populations.
PMID:29255008
DOI:10.1523/JNEUROSCI.1044-17.2017

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