Social aloofness is associated with non-social explore-exploit decisions
Notice bibliographique
Résumé
How humans resolve the explore-exploit dilemma in decision making is central to how we flexibly interact with both social and non-social aspects of dynamic environments. However, how individual differences in the cognitive computations underlying exploration relate to social and non-social psychological flexibility traits remains unclear. To test this, we probed decision-making strategies in a cognitive flexibility task, a restless three-armed bandit task, and examined how individual differences in cognitive strategy related to social and non-social traits measured by the Broad Autism Phenotype Questionnaire (BAPQ), a well-validated, clinically-relevant, community instrument, in a large (N = 1001) online sample. In contrast to prior links found between exploratory behavior and cognitive rigidity, we found that differences in choice behavior and exploration were primarily associated with social phenotypes as captured by the BAPQ aloof subscale. Higher scores on the BAPQ aloof subscale, indicative of reduced social interest and engagement, were associated with decreased shift rates, increased win-stay/lose-shift behavior, heightened sensitivity to negative outcomes, and reduced exploration. Reinforcement learning (RL) modeling further revealed that reduced exploration in high aloof individuals was driven by lower decision noise rather than increased cognitive rigidity, suggesting that decreased exploratory behavior may reflect a reduced tendency for stochastic exploration rather than an inflexible learning process. Sparse canonical correlation analysis reveals that the strongest loading for these non-social reward-related measures are in fact socially coded items. These results suggest that differences in motivation to seek information, especially in social contexts, may manifest as decreased exploratory behavior in a non-social decision-making task. Our findings additionally highlight the potential for using computational approaches to reveal general cognitive mechanisms underlying social functioning.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».