論文の概要: The world seems different in a social context: a neural network analysis
of human experimental data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.01862v1
- Date: Thu, 3 Mar 2022 17:19:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-04 19:34:46.141502
- Title: The world seems different in a social context: a neural network analysis
of human experimental data
- Title（参考訳）: 社会的な文脈では世界は違うように見える:人間の実験データのニューラルネットワーク分析
- Authors: Maria Tsfasman, Anja Philippsen, Carlo Mazzola, Serge Thill,
Alessandra Sciutti, Yukie Nagai
- Abstract要約: 本研究では,先行・知覚的信号の精度を変化させることで,個人・社会的タスク設定の両方で人間の行動データを再現可能であることを示す。
トレーニングされたネットワークの神経活性化トレースの分析は、情報が個人や社会的条件のネットワークにおいて、根本的に異なる方法でコード化されていることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.729312306803955
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Human perception and behavior are affected by the situational context, in
particular during social interactions. A recent study demonstrated that humans
perceive visual stimuli differently depending on whether they do the task by
themselves or together with a robot. Specifically, it was found that the
central tendency effect is stronger in social than in non-social task settings.
The particular nature of such behavioral changes induced by social interaction,
and their underlying cognitive processes in the human brain are, however, still
not well understood. In this paper, we address this question by training an
artificial neural network inspired by the predictive coding theory on the above
behavioral data set. Using this computational model, we investigate whether the
change in behavior that was caused by the situational context in the human
experiment could be explained by continuous modifications of a parameter
expressing how strongly sensory and prior information affect perception. We
demonstrate that it is possible to replicate human behavioral data in both
individual and social task settings by modifying the precision of prior and
sensory signals, indicating that social and non-social task settings might in
fact exist on a continuum. At the same time an analysis of the neural
activation traces of the trained networks provides evidence that information is
coded in fundamentally different ways in the network in the individual and in
the social conditions. Our results emphasize the importance of computational
replications of behavioral data for generating hypotheses on the underlying
cognitive mechanisms of shared perception and may provide inspiration for
follow-up studies in the field of neuroscience.
- Abstract（参考訳）: 人間の知覚と行動は状況的文脈、特に社会的相互作用によって影響を受ける。
最近の研究では、人間が自分でやるか、ロボットと一緒に行うかによって、視覚刺激を知覚することが示されている。
特に, 中心的傾向効果は非社会的課題設定よりも社会的に強いことがわかった。
しかし、そのような行動の変化が社会的相互作用によって引き起こされる特定の性質と、その基礎となる人間の脳の認知過程は、いまだによく理解されていない。
本稿では,上記の行動データ集合の予測符号化理論に触発された人工ニューラルネットワークを訓練することで,この問題に対処する。
この計算モデルを用いて、人間の実験における状況によって引き起こされた行動の変化が、感覚や先行情報が知覚にどのような影響を与えるかを示すパラメータの連続的な修正によって説明できるかどうかを検討する。
先行的・知覚的信号の精度を変化させることで,人間の行動データを個人および社会的なタスク設定の両方で再現することが可能であることを実証し,社会的・非社会的なタスク設定が実際に連続体上に存在する可能性を示唆する。
同時に、トレーニングされたネットワークの神経活性化トレースの分析は、個人や社会的条件において、情報が根本的に異なる方法でコード化されていることを示す。
本研究は,共有知覚の認知メカニズムに関する仮説を生成するための行動データの計算的複製の重要性を強調し,神経科学の分野でのフォローアップ研究にインスピレーションを与える可能性がある。
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