실험 경제 기능 MRI 방법을 사용하여 위험하고 모호한 옵션의 주관적 가치를 측정

요약

인간의 뇌에 위험하고 모호한 옵션의 주관적인 가치의 신경 표현을 결정하는 기능 MRI 및 행동 방법을 사용합니다.

초록

우리가 만드는 선택의 대부분은 불확실 결과가 있습니다. 어떤 경우에는 다른 가능한 결과에 대한 확률은 정확하게 "위험"이라고한다 조건 알려져 있습니다. 확률은 예상 할 수없는 다른 경우에는,이는 "모호한"으로 설명하는 조건입니다. 대부분의 사람들이 위험 및 모호 ^1,2 모두 회피 있지만, 그 aversions의 정도는 동일한 위험하거나, 모호한 옵션의 주관적인 값이 다른 사람들을위한 매우 다를 수 있도록 개인,에서 실질적으로 차이가 있습니다. 우리는 위험하고 모호한 옵션 ^4의 주관적인 값의 신경 표현을 평가하는 경제 기반의 실험 방법 ³ 기능 MRI (fMRI)을 이루고 있습니다. 이 기술은 이제 서로 다른 연령 그룹과 다른 환자 집단 등 다양한 집단에 이러한 신경 표현을 공부하는 데 사용할 수 있습니다.

우리의 실험에서 과목은 결과적 선택 B를 만들자신의 신경 활성화가 fMRI를 사용하여 추적하는 동안 두 가지 방법을 etween. 각 재판에 과목은 화폐 금액과 그 금액을 이길 확률이나 경력과 관련된 모호함 수준 중 하나에서 차이가 복권 사이에 선택할 수 있습니다. 우리 파라 메트릭 디자인은 우리가 위험과 모호함으로 자신의 태도를 추정하기 위해 각 개인의 선택 동작을 사용할 수 있습니다, 따라서 각각의 옵션은 그들을 위해 개최하는 주관적인 가치를 추정 할 수 있습니다. 디자인의 또 다른 중요한 기능은 학습 이루어지지 할 수 있도록 선택한 추첨의 결과는 실험 기간 동안 공개되지 않는 것입니다, 그래서 모호한 옵션이 모호한 위험 태도가 안정 남아 있습니다. 대신, 스캔 세션의 끝 부분에 하나 또는 몇 개의 시험은 무작위로 선택되며 실제 현금으로 재생. 과목 시험이 선택 될 사전 모르지만, 그들은 그 것처럼 각각의 평가판을 처리해야하고 혼자 그들이 지급됩니다있는 한 재판이었다. 이 디자인 전용우리가 각 과목에 각 옵션의 진정한 주관적인 가치를 추정 할 수 sures. 우리는 활성화 위험한 옵션의 주관적인 값으로 누구 활성화 모호한 옵션의 주관적인 값으로 상관되어 영역에 대한 상관 관계되어있는 뇌 영역을 찾아보십시오.

프로토콜

1. 실험 준비

1. 첫 번째 단계는 스캐너의 화면에 표시됩니다 위험하고 모호한 선택을 대표하는 시각적 자극을 설계하는 것입니다. 우리는 우리가 "복권 가방"라고 포커 칩 가득 가방을 표현하기 위해 그림 1에 제시 것과 같은 이미지를 사용합니다. 그들이 가방에 배치되기 전에 그래픽이 이미지는 포커 칩 스택으로 생각 할 수 있습니다. 중요한 것은, 이러한 이미지는 피사체가 실험을 시작하기 전에 볼 100 빨간색과 파란색 포커 칩 가득 사례 봉투에 실제 컨테이너를 대변하고 있습니다. 이 과목들이 직면하게 될 복권을 이해하고 컴퓨터 디스플레이가 정확하게 그 복권을 제시 있다고 생각을 모두가 처리됩니다. 위험 복권에 대한 경력 확률, 주어진 봉투에 파란색 칩에 붉은 색의 비율은 정확하게 숫자와 그래픽 자극 (그림 1A)를 사용하여 적혀있다. 정보에의 모호한 복권 부분에 대한N 확률에 대해 부분적으로 모호 우승 확률을 렌더링, 청색 칩에 붉은 색의 가능한 비율이 경계하지만 지정되지 않은 같은 것을 (그림 1B) 누락되었습니다.
2. 위험 복권에 대한 각 이미지의 붉은 색과 푸른 색 지역은 봉투에 적색과 청색 칩의 수에 비례합니다. 우리는 3 결과의 확률 ⁴

토론

우리는 과목 '동작을 특성화하고 위험과 모호함에 대한 개별 태도를 추정하기 위해 실험 경제학의 방법을 사용했습니다. 우리는 신경 데이터를 분석하려면 다음 추정치를 사용했습니다.

과목 위험과 모호함에 따라 선택을하는 동안 fMRI 활동을 하니까 다른 방법은 ^8,12 전에 사용되었습니다. 우리 접근 방식은, 그러나, 몇 가지 중요한 기능이 조화를 이루고 있습니다. 첫째, 서로 다른 매개 변수 (금액, 확률과 모호함 레벨) 체계적으로 다양되는 파라 디자인을 사용합니다. 이 우리가 개인의 위험 및 모호함의 태도를 수량화하고 각 과목에 각 옵션의 주관적인 값을 계산 할 수 있습니다. 둘째, 개인의 행동 조치가 발생하면 우리는 주제 수준에서에서 위험과 모호함에 대해 개별적으로, 누구의 활성화 그 측정과 상관되어 뇌 영역을 찾아 할 수 있습니다. 즉, 하나의 매개 변수 (주관적인 값) U의 신경 코딩을 검사 할 수있는 깨끗한 방법입니다다른 조건 (위험과 모호함).......

재료

이 논문에 사용된 재료 목록

이름	회사	카탈로그 번호	댓글
이름	회사	코멘트
Allegra 헤드 만 3.0 T MRI 스캐너	지멘스	온 몸 스캐너도 사용할 수 있습니다
NM-011 송신 헤드 코일	노바 의료
E-프라임	심리학 소프트웨어 도구	자극 프리젠 테이션 소프트웨어
MATLAB	MathWorks