La elección forzada de dos alternativas ( 2AFC ) es un método para medir la sensibilidad de una persona , niño o bebé, o animal a una entrada sensorial particular, estímulo , a través del patrón de elecciones y tiempos de respuesta de ese observador a dos versiones de la entrada sensorial. Por ejemplo, para determinar la sensibilidad de una persona a la luz tenue, se le presentaría al observador una serie de pruebas en las que una luz tenue se encontraba al azar en la parte superior o inferior de la pantalla. Después de cada prueba, el observador responde "arriba" o "abajo". El observador no puede decir "No sé", "No estoy seguro" o "No vi nada". En ese sentido, la elección del observador se ve obligada entre las dos alternativas.
Ambas opciones se pueden presentar simultáneamente (como en el ejemplo anterior) o secuencialmente en dos intervalos (también conocido como elección forzada de dos intervalos , 2IFC ). Por ejemplo, para determinar la sensibilidad a una luz tenue en un procedimiento de elección forzada de dos intervalos, se podría presentar a un observador una serie de ensayos que comprenden dos sub-ensayos (intervalos) en los que la luz tenue se presenta al azar en el primero o el segundo intervalo. Después de cada prueba, el observador responde sólo "primero" o "segundo".
El término 2AFC a menudo se usa erróneamente para describir una tarea de sí o no , en la que a un observador se le presenta una serie de ensayos en los que un estímulo se presenta al azar en algunos ensayos y no en otros. El observador responde después de cada prueba solo con "sí" o "no". Es mucho más probable que los resultados de una tarea de sí-no se vean afectados por varios sesgos de respuesta que las tareas de 2AFC. Por ejemplo, con luces extremadamente tenues, una persona puede responder, con toda sinceridad, "no" (es decir, "no vi ninguna luz") en cada prueba, mientras que los resultados de una tarea 2AFC mostrarán que la persona puede determinar de manera confiable el ubicación (superior o inferior) de la misma luz extremadamente tenue.
2AFC es un método de psicofísica desarrollado por Gustav Theodor Fechner . [1]
Experimentos de comportamiento
Hay varias manipulaciones en el diseño de la tarea, diseñadas para probar dinámicas de comportamiento específicas de elección. En un conocido experimento de atención que examina el cambio de atención , la Tarea Posner Cueing utiliza un diseño 2AFC para presentar dos estímulos que representan dos ubicaciones dadas. [2] En este diseño hay una flecha que indica qué estímulo (ubicación) atender. Luego, la persona tiene que dar una respuesta entre los dos estímulos (ubicaciones) cuando se le solicite. En animales, la tarea 2AFC se ha utilizado para probar el aprendizaje de probabilidad de refuerzo , por ejemplo, como elecciones en palomas después del refuerzo de pruebas. [3] También se ha diseñado una tarea 2AFC para probar la toma de decisiones y la interacción de la recompensa y el aprendizaje de probabilidades en los monos. [4]
Los monos fueron entrenados para mirar un estímulo central y luego se les presentaron dos estímulos sobresalientes uno al lado del otro. Entonces se puede dar una respuesta en forma de sacádica hacia el estímulo izquierdo o derecho. Luego se administra una recompensa de jugo después de cada respuesta. La cantidad de recompensa de jugo luego se varía para modular la elección.
En una aplicación diferente, el 2AFC está diseñado para probar la discriminación de la percepción del movimiento . La tarea de coherencia de movimiento de puntos aleatorios introduce un cinetograma de puntos aleatorios , con un porcentaje de movimiento coherente neto distribuido entre los puntos aleatorios . [5] [6] El porcentaje de puntos que se mueven juntos en una dirección determinada determina la coherencia del movimiento hacia la dirección. En la mayoría de los experimentos, el participante debe elegir una respuesta entre dos direcciones de movimiento (p. Ej., Hacia arriba o hacia abajo), generalmente indicado por una respuesta motora como un movimiento sacádico o presionando un botón.
Sesgos en la toma de decisiones
Es posible introducir sesgos en la toma de decisiones en la tarea 2AFC. Por ejemplo, si un estímulo ocurre con más frecuencia que el otro, entonces la frecuencia de exposición a los estímulos puede influir en las creencias del participante sobre la probabilidad de que ocurran las alternativas. [4] [7] La introducción de sesgos en la tarea 2AFC se utiliza para modular la toma de decisiones y examinar los procesos subyacentes.
Modelos computacionales de toma de decisiones
La tarea 2AFC ha producido resultados conductuales consistentes en la toma de decisiones, que conducen al desarrollo de modelos formales que intentan modelar la dinámica de la toma de decisiones. [8] [9] [10] [11] [12] [13] [14] [15] [16] [17]
Por lo general, hay tres suposiciones hechas por modelos computacionales que utilizan 2AFC:
i) la evidencia a favor de cada alternativa se integra a lo largo del tiempo; ii) el proceso está sujeto a fluctuaciones aleatorias ; y iii) la decisión se toma cuando se ha acumulado suficiente evidencia a favor de una alternativa sobre la otra.
- Bogacz et al., La física de la toma de decisiones óptima [7]
Por lo general, se asume que la diferencia en la evidencia que favorece a cada alternativa es la cantidad rastreada a lo largo del tiempo y la que, en última instancia, informa la decisión; sin embargo, la evidencia de diferentes alternativas podría rastrearse por separado. [7]
Modelo de deriva-difusión
El modelo de deriva-difusión (DDM) es un modelo bien definido [18] , que se propone implementar una política de decisión óptima para 2AFC. [19] Es el análogo continuo de un modelo de paseo aleatorio . [7] El DDM asume que en una tarea 2AFC, el sujeto está acumulando evidencia para una u otra de las alternativas en cada paso de tiempo, e integrando esa evidencia hasta que se alcanza un umbral de decisión. Como la información sensorial que constituye la evidencia es ruidosa, la acumulación hasta el umbral es más estocástica que determinista , lo que da lugar a un comportamiento similar al de un paseo aleatorio dirigido. Se ha demostrado que el modelo de difusión de deriva describe la precisión y los tiempos de reacción en datos humanos para tareas 2AFC. [13] [18]
Modelo formal
La acumulación de evidencia en el DDM se rige según la siguiente fórmula:
[7]
En el momento cero, la evidencia acumulada, x, se establece igual a cero. En cada paso de tiempo, se acumula alguna evidencia, A, para una de las dos posibilidades en el 2AFC. A es positivo si la respuesta correcta está representada por el umbral superior y negativo si el inferior. Además, se agrega un término de ruido, cdW, para representar el ruido en la entrada. En promedio, el ruido se integrará a cero. [7] El DDM extendido [13] permite la selección de y el valor inicial de de distribuciones separadas: esto proporciona un mejor ajuste a los datos experimentales tanto en cuanto a precisión como a tiempos de reacción. [20] [21]
Otros modelos
Modelo de Ornstein-Uhlenbeck
El modelo de Ornstein-Uhlenbeck [14] amplía el DDM agregando otro término,, a la acumulación que depende de la acumulación actual de evidencia - esto tiene el efecto neto de incrementar la tasa de acumulación hacia la opción inicialmente preferida.
[7]
Modelo de carrera
En el modelo de carrera, [11] [12] [22] la evidencia para cada alternativa se acumula por separado y se toma una decisión cuando uno de los acumuladores alcanza un umbral predeterminado, o cuando una decisión es forzada y luego la decisión asociada con el Se elige el acumulador con la mayor evidencia. Esto se puede representar formalmente mediante:
[7]
El modelo de carrera no es matemáticamente reducible al DDM, [7] y por lo tanto no puede usarse para implementar un procedimiento de decisión óptimo.
Modelo de inhibición mutua
El modelo de inhibición mutua [16] también usa dos acumuladores para modelar la acumulación de evidencia, como con el modelo racial. En este modelo, los dos acumuladores tienen un efecto inhibitorio entre sí, de modo que, a medida que se acumula evidencia en uno, amortigua la acumulación de evidencia en el otro. Además, se utilizan acumuladores con fugas, de modo que, con el tiempo, la evidencia acumulada se desintegra; esto ayuda a prevenir la acumulación descontrolada hacia una alternativa basada en una pequeña serie de pruebas en una dirección. Formalmente, esto se puede mostrar como:
[7]
Dónde es una tasa de descomposición compartida de los acumuladores, y es la tasa de inhibición mutua.
Modelo de inhibición feedforward
El modelo de inhibición anticipada [23] es similar al modelo de inhibición mutua, pero en lugar de ser inhibido por el valor actual del otro acumulador, cada acumulador es inhibido por una fracción de la entrada al otro. Se puede afirmar formalmente así:
[7]
Dónde es la fracción de entrada del acumulador que inhibe el acumulador alternativo.
Modelo de inhibición agrupado
Wang [24] sugirió el modelo de inhibición combinada, donde un tercer acumulador en descomposición es impulsado por la acumulación en ambos acumuladores utilizados para la toma de decisiones, y además de la descomposición utilizada en el modelo de inhibición mutua, cada uno de los acumuladores de conducción de decisiones se -Reforzar en función de su valor actual. Se puede afirmar formalmente así:
[7]
El tercer acumulador tiene un coeficiente de decaimiento independiente, y aumentos basados en los valores actuales de los otros dos acumuladores, a una tasa modulada por .
Correlatos neuronales de la toma de decisiones
Áreas del cerebro
En el lóbulo parietal , la tasa de activación de neuronas de la corteza intraparietal lateral (LIP) en los monos predijo la respuesta de elección de la dirección del movimiento, lo que sugiere que esta área está involucrada en la toma de decisiones en el 2AFC. [4] [23] [25]
Los datos neuronales registrados de las neuronas LIP en monos rhesus apoyan el DDM, ya que las tasas de activación para la dirección Las poblaciones neuronales selectivas sensibles a las dos direcciones utilizadas en la tarea 2AFC aumentan las tasas de activación al inicio del estímulo, y la actividad promedio en las poblaciones neuronales está sesgada en la dirección de la respuesta correcta. [23] [26] [27] [28] Además, parece que se utiliza un umbral fijo de tasa de picos neuronales como límite de decisión para cada tarea de 2AFC. [29]
Ver también
- Modelado de elección
- Conjunto de elección
- Julian Rotter
Referencias
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