Quando imparare da soli non basta

Non è un segreto che le persone siano alla base delle influenze sociali. Ad esempio, al tavolo del pranzo di una nuova azienda, quando non siamo sicuri di quale piatto mangiare, monitoriamo le scelte delle altre persone per ottenere indicazioni per scegliere il nostro menu. Questo fenomeno, denominato influenza sociale, è stato dimostrato sperimentalmente a partire dagli anni Cinquanta dallo psicologo sociale Solomon Asch. Nel nuovo studio, i ricercatori del Centro medico universitario di Amburgo-Eppendorf (UKE) in Germania hanno inserito gruppi di cinque volontari nello stesso esperimento decisionale basato su computer, in cui a ciascuno di loro sono stati presentati due simboli astratti. Il loro obiettivo era scoprire quale simbolo avrebbe portato a maggiori ricompense monetarie a lungo termine. In ogni round dell’esperimento, ogni persona prima faceva una scelta tra i due simboli, e poi osservava quali simboli avevano selezionato le altre quattro persone; successivamente, ogni persona avrebbe potuto decidere di attenersi alla propria scelta iniziale o di passare al simbolo alternativo. Infine, un risultato monetario, una vittoria o una sconfitta, è stato consegnato a tutti in base alla loro seconda decisione. In questo modo, consentivano le interazioni in tempo reale tra i volontari, il che migliora notevolmente la validità ecologica. In effetti, quale simbolo era correlato a una maggiore ricompensa cambiava sempre. All’inizio dell’esperimento, uno dei due simboli restituiva ricompense in denaro nel 70% delle volte e, dopo alcuni round, forniva ricompense solo nel 30% delle volte. Questi cambiamenti hanno avuto luogo più volte durante l’esperimento. Questo cosiddetto paradigma di apprendimento inverso creava incertezza per i volontari in modo che avevano sempre bisogno di imparare e reimparare per ottenere più risultati. In particolare, quando l’inversione era appena avvenuta, alcune persone nel gruppo avrebbero potuto sceglierla più velocemente di altre e, in tal caso, le altre avrebbero potuto combinare queste informazioni sociali nei propri processi decisionali. Si prevede che i volontari cambino più spesso quando si trovano di fronte a scelte opposte dagli altri, ma è interessante notare che la seconda scelta (dopo aver considerato le informazioni sociali) riflette la struttura della ricompensa meglio della prima scelta. Come spiegare questa scoperta? I ricercatori hanno utilizzato modelli sofisticati per quantificare il comportamento dei volontari e hanno svelato strategie computazionali separate per l’apprendimento diretto e l’apprendimento sociale. All’inizio di ogni round, i volontari combinavano la propria esperienza di apprendimento diretto e l’esperienza di apprendimento sociale per guidare la loro scelta, per cui l’apprendimento diretto segue un semplice algoritmo di apprendimento di rinforzo e l’apprendimento sociale viene istanziato monitorando gli altri la “storia della ricompensa”. All’interno di ogni gruppo, i ricercatori hanno scansionato il cervello di uno dei volontari utilizzando la risonanza magnetica funzionale, che ha permesso loro di misurare quando e dove il cervello effettua sia l’apprendimento diretto che l’apprendimento sociale e di caratterizzare se i due tipi di apprendimento sono effettivamente associati con diverse firme neurali. Le scansioni cerebrali hanno mostrato che l’apprendimento diretto è rappresentato nell’area chiamata corteccia prefrontale ventromediale, mentre l’apprendimento sociale è rappresentato nell’area chiamata corteccia cingolata anteriore. Queste due aree interagiscono anche con un’area nel mezzo del cervello chiamata striato, che calcola sia l’errore di previsione della ricompensa che l’errore di previsione sociale, quantificando l’apprendimento per tentativi ed errori per informare il comportamento. Questi risultati suggeriscono che due tipi unici di segnali di apprendimento vengono calcolati in regioni distinte ma interagenti nel cervello umano e rappresentano strategie computazionali separate per il processo decisionale in contesti sociali. L’apprendimento diretto è efficiente in situazioni stabili, e quando le situazioni cambiano e sono incerte, l’apprendimento sociale può svolgere un ruolo importante insieme all’apprendimento diretto per adattarsi a nuove situazioni, come decidere il menu del pranzo in una nuova azienda. Sono state condotte molte ricerche sull’apprendimento diretto, ma relativamente poco sull’apprendimento sociale e su come interagiscono. Cosa c’è dopo? Un’area importante per ulteriori ricerche sarà interrompere una parte della rete identificata utilizzando tecniche di stimolazione cerebrale non invasive e determinare come i comportamenti e le strategie di calcolo vengono alterati nel processo decisionale sociale. E alla luce della pandemia COVID-19 in corso, non è possibile che individui e governi imparino dagli errori da soli e, invece, è necessaria una società umana globale e collettiva per affrontare tutte queste sfide.

Daniele Corbo

Bibliografia: “A brain network supporting social influences in human decision-making” by Lei Zhang and Jan Gläscher. Science Advances.

Immagine: Self learning (Marina Niko)

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