2020年8月26日

我们如何平衡自我利益和对他人的公平?

信用:Pixabay / CC0公共领域

人类像所有生物一样,都受到与生俱来的自我保护意识的驱使。但是,人类还建立了城市和政府,复杂的产业和持久的文化机构-如果没有长期合作,这是不可能的。

这种合作不仅取决于对个人利益的渴望,而且还取决于公共公平感和经济学家所谓的社会偏好。

芝加哥大学认知神经科学家的一项新研究提供了人们如何称体重的一瞥 反对他人的公平-并提供证据表明前者优先于后者。

“在 芝加哥大学的博士后学者,研究的第一作者基思·尤德(Keith Yoder)说,您做出的决定不仅会影响您自己,还会影响其他人。我们如何平衡这些担忧?

使用机器学习进行分析 和电生理信号,约德(Yoder)和道德心理学的领先学者让·迪蒂(Jean Decety)教授发现,多个皮层网络致力于处理有利于自我的决策,而自我利益在人类早期占据主导地位。 -制造。此外,对自我的公平和对他人的公平具有神经激活的非重叠模式。

结果表明,与做出维护他人公平的选择相比,人们更容易做出自私的选择,而且还表明,一旦满足个人需求,公平是重要的考虑因素。

扫描是在个人参加三方最后通game游戏时进行的。研究发现,接受公平货币报价的参与者更有可能也接受对第三方公平的报价。

欧文·B·哈里斯(Erving B. Harris)心理学和精神病学杰出服务教授Decety说:“如果人们已经拥有了足够的自己,那么他们将对他人更加公平。” “要生存,就必须首先关心自己。这并不意味着您不关心他人,而是必须首先生存。”

发表在杂志上 神经心理疾病,这项研究建立了一个匿名的“提议者”进行实验,该提议者会在自己,参与者和中立的观察者之间分配$ 12。在数十次交换中,提议者提出了四个可能的报价:一个将几乎所有的钱都留给了自己;另一个是保留了所有的钱。一种将钱平均分为三部分;另外两个则与参与者或观察员共享钱款,而另一个则只剩下一美元。

因为要约是假设性的,所以参与者接受或拒绝的决定不受实际财务激励的影响。尤德说:“这项工作实际上是出于对公平性的低层次,真正的偏爱。”

研究人员将游戏分为两组:32位患者接受了功能性MRI扫描,而40位接受了高密度脑电图(EEG)跟踪大脑的电活动。脑电数据的差异尤其惊人:机器学习分析可以在200毫秒内预测自己感兴趣的决策,但需要近600毫秒才能预测确保 为他人。

Yoder说,这些结果有助于深入了解支持更复杂决策的基本神经机制。

尤德说:“我们必须找出如何公平分配资源的方法。” “了解人们如何做出决定是非常重要的。这些计算可能会变得异常复杂,人们倾向于依靠启发式方法,而他们会使用快捷方式。而且似乎像启发式一样拒绝不公平的报价功能,人们可以做出决定。非常非常快。”

更多信息: Keith J. Yoder等。首先,三方互动中的神经公平性代表, 神经心理疾病 (2020)。 DOI:10.1016 / j.neuropsychologia.2020.107576

期刊信息: 神经心理疾病

由...提供 芝加哥大学

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