The conflict negativity: Neural correlate of value conflict and indecision during financial decision making
Notice bibliographique
Résumé
Individuals struggle when making financial decisions, sometimes preferring lower future rewards over actively making decisions at all. 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 take longer, are more undecided and less pleased, when choosing between conflicting options compared to choices where one option is obviously better than the alternative—even when choosing between two objectively good alternatives. We further provide preliminary evidence that the CN, a negative-going ERP recorded over the medial prefrontal cortex, not only reacts to conflict decisions but also predicts participants’ behavioural indecision during choice. What is more, subjective value characteristics of stocks, impressions based on brand perception of the stock options, influenced affective and behavioral reactions over and above objective stock characteristics. While our results are at odds with assumptions made by classic economic theory, they can be applied to real world observations on private investor behaviour.
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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 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| 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 ».