< Terug naar vorige pagina

Project

Vertrouwen opbouwen kost tijd: implicaties van het beschouwen van vertrouwen als het resultaat van een evidentie accumulatie proces.

Wanneer we beslissingen maken zonder feedback is het belangrijk dat we een goede schatting hebben van het vertrouwen in onze beslissing (hoge metacognitive accuraatheid) zodat we ons gedrag effectief kunnen aanpassen. State-of-the-art modellen van metacognitieve accuraatheid negeren de snelheid waarmee beslissingen gemaakt worden omdat ze gebaseerd zijn op statische signaal detectie theorie. Nochtans is snelheid een belangrijke eigenschap om te verklaren, wat succesvol gebeurt in dynamische evidentie accumulatie modellen. Ik heb getoond dat statische modellen metacognitie verwarren met response voorzichtigheid en ontwikkelde een nieuw dynamisch model als oplossing (v-ratio). Vertrouwen ontstaat hier door post-decisionale evidentie accumulatie en wordt niet verward met response voorzichtigheid. Ik stel voor om drie implicaties van het v-ratio model te onderzoeken. Ten eerste zal ik de hypothese dat metacognitie domein-generaal is heronderzoeken (belangrijk voor het ontwikkelen van interventies om metacognitieve biases te corrigeren), aangezien het huidige bewijs op de statische modellen rust. Ten tweede, uit het dynamische perspectief volgt dat vertrouwen, net zoals beslissing, onderhevig is aan voorzichtigheid – een nieuwe hypothese en belangrijke om mogelijke verwarring met metacognitie te voorkomen. Ten derde, mijn model zorgt er voor dat we de eerste directe model-gebaseerde test tussen post-evidence accumulatie (vertrouwen) en componenten in het EEG kunnen uitvoeren.

Datum:1 nov 2023 →  Heden
Trefwoorden:Metacognition, EEG, computational modeling
Disciplines:Neuroimaging, Cognitieve processen, Mathematische psychologie