The conflict negativity: A neural correlate of value conflict and indecision during financial decision making
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Individuals struggle when making financial decisions, sometimes preferring to avoid difficult decisions and receive lower future rewards over actively deliberating between options of similar value. Here, we examine how conflict deriving from objective and subjective value characteristics of stocks, as well as the behavioural and phenomenological correlates of decision conflict, are accompanied by variation in a thus far understudied ERP component, the conflict negativity (CN). In a novel EEG paradigm (N = 53), we simulated a financial decision situation in which participants made incentivized choices between different, sometimes conflicting, stock options. Our results indicate that participants become slower, more undecided, and less pleased, when choosing between similar options compared to choices in which one option clearly outweighs the other. This effect even held when participants chose between two objectively good alternatives. We further provide preliminary evidence that the CN, a negative-going ERP recorded over the medial prefrontal cortex, is not only sensitive to decision conflict, but also predicts behavioural indecision. What is more, subjective value characteristics of stocks, impressions based on brand perception of the stock options, modestly influenced affective and behavioural reactions over and above objective stock characteristics. While our results are at odds with assumptions made by classic economic theory, they may serve as one out of several indicators as to why private investors seem to avoid financial decisions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».