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
Rosenblau G1,2, Korn CW3, Pelphrey KA2.
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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