Social Bayes: Using Bayesian Modeling to Study Autistic Trait–Related Differences in Social Cognition
Notice bibliographique
Résumé
Background The autistic spectrum is characterized by profound impairments of social interaction. The exact subpersonal processes, however, that underlie the observable lack of social reciprocity are still a matter of substantial controversy. Recently, it has been suggested that the autistic spectrum might be characterized by alterations of the brain's inference about the causes of socially relevant sensory signals. Methods We used a novel reward-based learning task that required integration of nonsocial and social cues in conjunction with computational modeling. Thirty-six healthy subjects were selected based on their score on the Autism-Spectrum Quotient (AQ), and AQ scores were assessed for correlations with cue-related model parameters and task scores. Results Individual differences in AQ scores were significantly correlated with participants' total task scores, with high AQ scorers performing more poorly in the task ( r = −.39, 95% confidence interval = −0.68 to −0.13). Computational modeling of the behavioral data unmasked a learning deficit in high AQ scorers, namely, the failure to integrate social context to adapt one's belief precision—the precision afforded to prior beliefs about changing states in the world—particularly in relation to the nonsocial cue. Conclusions More pronounced autistic traits in a group of healthy control subjects were related to lower scores associated with misintegration of the social cue. Computational modeling further demonstrated that these trait-related performance differences are not explained by an inability to process the social stimuli and their causes, but rather by the extent to which participants consider social information to infer the nonsocial cue.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».