Леонгард акцентуированные личности тест: определите тип акцентуации вашего характера — Нож

AT ^{© 13profiles} Inventory оценивает те психологические черты, которые могут придать индивидуальность личности, и могут работать даже как личные или профессиональные сильные стороны. Однако часто они действуют как мешающие факторы профессиональной и социальной деятельности, сигнализируя о проблемах личности. Оценка этих проблемных аспектов личности (подчеркнутых черт) требуется как при периодической психологической оценке для выявления возможных уязвимых аспектов личности, так и при профессиональном отборе путем выявления сильных и слабых сторон кандидатов в отношении требований к работе.

В исследовании, проведенном на выборке из 762 субъектов (Constantin, 2010), анализ внутренней согласованности и достоверности повторного тестирования AT ^{© 13profiles} Inventory проводился параллельно с аналогичным вопросником на немецком языке, созданным H Schmieschek (1970). Эмпирические данные показали хорошие коэффициенты внутренней согласованности и стабильность при повторных тестах для AT ^{© 13profiles} Inventory (Константин, 2008). Кроме того, это исследование показало, что инвентаризация AT ^{© 13profiles} имеет хорошую внутреннюю согласованность по факторам и хорошую стабильность при повторных тестах.

При интерпретации AT ^{© 13profiles} Данные инвентаризации только оценки выше 7 (стандарт в децилях) считаются значимыми. Значения ниже этого порога не имеют отношения и ничего не говорят нам о предмете. До 8 баллов (включительно) баллы можно рассматривать как возможные тенденции, которые все же не считаются дисфункциональными, если не подтверждены результатами других тестов или оценок. Значения 9 или 10 указывают на подчеркнутую черту, видимую в повседневном поведении оцениваемого человека, черту, которая чаще всего является тревожным фактором в личной и профессиональной работе.Неадаптивная валентность такой подчеркнутой черты зависит как от конкретной профессии, так и от способности человека осознавать тенденцию и чрезмерно ее компенсировать (см. Подробности в «Руководстве по инвентаризации AT»).

Баллы, близкие к значению 10 по двум или нескольким признакам, могут указывать на «сильную личность», часто обозначаемую как «трудную», определяемую конкретными преобладающими чертами или с очевидными «проблемами поведения». Бесспорные выводы можно сделать только после проверки или подтверждения результатов инвентаризации AT ^{© 13profiles} другими доказательствами, полученными в результате психологической оценки или глубинных интервью.

Компьютерный тест на специфические неадаптивные черты характера дает надежду на более точный диагноз и лечение расстройств личности

БУФФАЛО, штат Нью-Йорк — Новая версия надежного и хорошо зарекомендовавшего себя многомерного теста на расстройства личности, разработанного исследователем и клиницистом из Университета Буффало. приводят к более четкой диагностике расстройств личности и указывают на более точные и конкретные планы лечения для более чем 31 миллиона американцев, пострадавших от них.

Тест, разработанный Леонардом Симмсом, доктором философии, доцентом и исследователем кафедры психологии Колледжа искусств и наук UB, представляет собой компьютеризированную адаптивную версию Расписания для неадаптивной и адаптивной личности (SNAP), a 375 -пункт-график, разработанный в 1993 году Ли Анной Кларк, доктором философии из Университета Айовы.

Версия Simms, адаптивно администрируемая компьютером, называется SNAP-CAT.

Обе версии SNAP оценивают 15 черт личности, которые считаются важными дескрипторами людей с расстройствами личности, таких как манипулятивность, импульсивность и подчеркнутое чувство собственного достоинства.

Затем черты наносятся на график, чтобы продемонстрировать их взаимосвязь друг с другом и со статистической нормой. Используя график, клиницисты, исследователи и люди с ограниченными возможностями могут «увидеть» степень, в которой такие черты влияют на их личность, часто создавая социальные и эмоциональные проблемы для них самих и тех, с кем они живут и работают.

«Их можно лечить клинически, — говорит Симмс, — но они эго-синтонны, что означает, что они обычно соответствуют самооценке. Люди с такими расстройствами часто отрицают, что с ними что-то не так, и обвиняют других в своих проблемах.В результате они могут не обращаться за лечением.

«Когда люди с физическими недостатками могут видеть степень отклонения своего поведения от нормы, они с большей вероятностью признают свой личный вклад в решение проблем в своей жизни», — говорит Симмс.

«Первоначальный протокол SNAP широко и эффективно использовался в исследовательских учреждениях и показал хорошие доказательства надежности и валидности, — говорит Симмс, — но его клиническое использование ограничено тем фактом, что для его применения и оценки требуется много времени. и интерпретировать.Медицинские страховые компании часто отказываются платить за длительные психологические обследования ».

SNAP-CAT был разработан Симмс в надежде, что клиницисты и исследователи смогут получить ту же информацию от клиентов, но с гораздо меньшим количеством вопросов. Его компьютеризированный адаптивный формат — заимствовано из тестов способностей, таких как Graduate Record Exam, — позволит пройти тест в клинических условиях за относительно короткий период времени, что, по словам Симмса, делает его гораздо более полезным для психологов, психиатров и самих пациентов.

Он объясняет, что при компьютеризированном адаптивном тестировании задания подбираются индивидуально для каждого человека, проходящего тест.

«По мере того, как тест продолжается, компьютер постоянно оценивает результат теста и определяет новые элементы, которые являются наиболее подходящими с учетом текущей оценки», — говорит Симмс.

«Например, в адаптивном тесте агрессии, люди, одобряющие такие пункты, как« Я участвую во многих кулачных боях », не должны будут получать такие пункты, как« Я иногда злюсь », поскольку ответ на второй пункт может быть обоснованно выведено из утвердительного ответа на первый пункт, который «выше» по признаку агрессии.

В недавней статье в журнале Psychological Assessment (том 17) Симмс и Кларк описали исследования по разработке и валидации новой тестовой версии. Они пришли к выводу, что прототип SNAP-CAT является в значительной степени сопоставимой формой оригинальной статьи. — и карандашом SNAP, который дает достаточно сопоставимую информацию, но с примерно на 35 процентов меньшим количеством элементов и на 60 процентов меньше времени.

Исходный протокол SNAP опубликован издательством University of Minnesota Press. Прототип SNAP-CAT, разработанный Simms, в настоящее время находится в стадии разработки. обновлены и в конечном итоге могут быть опубликованы для профессионального использования.

Исследование Национальных институтов здравоохранения 2004 года, опубликованное в Журнале клинической психиатрии, пришло к выводу, что более 15 процентов взрослого населения Америки — или более 31 миллиона человек — страдают расстройствами личности и что еще 30 миллионов человек страдают расстройствами личности. или большее количество американцев страдают от негативных последствий жизни или работы с этими больными личностями.

Последнее издание Диагностического и статистического руководства по психическим расстройствам (DSM-IV), опубликованное Американской психиатрической ассоциацией, включает 10 основных расстройств личности, включая антисоциальные, пограничные, нарциссические, шизоидные и избегающие расстройства личности.

«Общепризнанной проблемой категорий DSM является то, что они имеют высокий уровень диагностической коморбидности, — указывает Симмс», — это означает, что у людей обычно диагностируется более одного расстройства личности одновременно, что вызывает опасения по поводу достоверности существующей диагностической системы.

«Кроме того, пациенты, относящиеся к отдельным категориям расстройств личности DSM, как правило, демонстрируют высокий уровень гетерогенности черт, что означает, что симптомы и их тяжесть значительно различаются от одного пациента к другому, что делает сами категории неточными в качестве дескрипторов. и диагностические инструменты.

«Категории DSM настолько широки, что не предлагают последовательного плана лечения, — говорит он, — и предполагают произвольную границу между нормальной и ненормальной личностью. С другой стороны, размерное тестирование, такое как SNAP и SNAP-CAT, может помочь объяснять диагностические проблемы, такие как коморбидность и неоднородность, и способствовать лучшей диагностике и более точным планам лечения этих сложных расстройств ».

University at Buffalo — ведущий научно-исследовательский государственный университет, крупнейший и наиболее обширный кампус в Государственном университете Нью-Йорка.

Шизоидная личность и люди, которые не хотят соответствовать в

Если вы знакомы с психологией, то, возможно, слышали термин « шизоидное расстройство личности ». Это тип расстройства личности, при котором у человека есть постоянный образец эмоциональной ровности и отстраненности от социальных отношений .

Фактически, он включен в Диагностическое и статистическое руководство по психическим расстройствам ( DSM-5 ) и Классификацию психических и поведенческих расстройств ( ICD-10 ), которые широко используются специалистами в области психического здоровья. для диагностики психических расстройств.

Например, критерии DSM-5 для диагностики шизоидного расстройства личности включают следующее:

• Отсутствие интереса к близким отношениям, часто включая принадлежность к семье;
• Сильное предпочтение уединенной деятельности;
• Отсутствие интереса и удовольствия, когда речь идет о деятельности, в которой участвуют другие люди, включая сексуальный опыт;
• Эмоциональная холодность и отстраненность;
• Отсутствие (и желание иметь) никого или очень мало близких людей, кроме родственников первой степени родства;
• Безразлично к похвале и критике.

МКБ-10 также соответствует следующим критериям:

• Трудность выражать теплые и нежные чувства к другим людям;
• Чрезмерная сосредоточенность на самоанализе и фантазиях;
• Сильная нечувствительность к социальным нормам.

Однако некоторые психиатры считают, что шизоидное расстройство личности следует исключить из этих списков. И обычно считается, что это чрезвычайно редкий и малоизученный .

Но действительно ли шизоидный тип личности является расстройством?

Когда я впервые прочитал об этом расстройстве личности, я был удивлен, насколько я соответствую критериям — почти всем из них.Это было шокирующее открытие — всю свою жизнь я считал, что я всего лишь , очень интровертный , а не то, что я страдаю каким-то расстройством личности.

Именно тогда я решил копнуть глубже и проверить ресурсы на других языках. Результаты открыли глаза.

Вот что я обнаружил:

Теория акцентуации личности Карла Леонхарда

Немецкий психиатр Карл Леонхард выступил с теорией акцентуации личности.Акцентированная личность — это в основном промежуточное состояние между нормальным состоянием и психопатологией.

Если личная и профессиональная жизнь человека не страдает и он все еще может адаптироваться к окружающей среде, то его личностные черты больше указывают на превышение среднего уровня, чем на психическое заболевание. Таким образом, можно сказать, что человек с акцентом на личности находятся на уровне нормальности .

Проще говоря, у некоторых людей есть отличительные черты личности, которые заставляют их слишком сильно отличаться от остальных.Более того, их поведение и черты могут показаться другим эксцентричными, социально неприемлемыми или странными. Но если этот человек все еще может функционировать как часть общества, то о диагностике психического расстройства не может быть и речи.

Согласно Леонарду, существует нескольких различных типов акцентуированных личностей , таких как:

1. Демонстрационная личность
2. Гиперточная личность
3. Гипертоническая личность
4. Непослушная личность
5. Гипертимическая личность
6. Дистимическая личность
7. Циклотимическая личность
8. Возвышенная личность
9. Тревожная личность
10. Эмоциональная личность

Классификация акцентуированных личностей Личко

Русский психиатр Андрей Личко развил теорию Леонарда в классификации акцентуированных личностей .Типы включали:

1. Гипертонический
2. Циклоид
3. Лабильный
4. Ипохондрик
5. Чувствительный
6. Психастенический
7. Шизоидный
8. Эпилептоид
9. Истероид
10. Неустойчивый
11. Соответствующий 9

Это человек, который постоянно думает и анализирует себя и жизнь. Они чрезвычайно замкнуты на и получают энергию от уединенной деятельности. Хотя человек с шизоидными чертами личности большую часть времени занимается интенсивным мышлением, у него мало желания или энергии для социальной и практической деятельности. Они буквально живут в своем внутреннем мире и наслаждаются им .

Человек с шизоидной личностью часто является эрудитом и, как правило, имеет высокий IQ.Они заядлые читатели, которые могут похвастаться обширными знаниями в различных областях. Они предпочитают карьеру в таких областях, как наука, философия и искусство, где они могут полностью раскрыть потенциал своего весьма абстрактного ума .

Когда дело доходит до романтических, социальных и профессиональных отношений, шизоидная личность сталкивается с трудностями. Эти люди эмоционально отстранены, им не хватает сочувствия, и им трудно выражать свои мысли и чувства другим. Им трудно установить эмоциональную связь с другим человеком.

По этой причине они не преуспевают в управленческих должностях или карьере, предполагающей социальное взаимодействие. Они также чрезвычайно избирательны, когда дело касается их круга общения. В основном в него входят только те люди, с которыми они могут обсуждать интересующие их темы и вести содержательные беседы.

Так что ты думаешь? Следует ли считать людей с шизоидной личностью психически больными?

Заметили ли вы, сколько пунктов в описании Личко шизоидного типа акцентуированной личности соответствует критериям DSM-5 и МКБ-10? Так что это значит?

Это означает, что система охраны психического здоровья США однозначно считает этот тип личности отклонением от нормы.В то же время описанные выше теории зарубежных психиатров, по-видимому, рассматривают людей с такими характеристиками как , имеющими отличительные черты личности, а не как психически больные .

Это заставляет задуматься, потому что это не единственный случай, когда определенные формы поведения и черты характера попадают в руководства по психическим расстройствам, особенно в США.

Например, СДВГ был обнаружен и классифицирован американскими психиатрами. Однако он не признан в некоторых странах, например в России, а в некоторых других, например во Франции, диагностируется и лечится по-разному.До сих пор ведутся споры о том, является ли это достоверным диагнозом. Фактически, некоторые американские психиатры, такие как Томас Сас и доктор Ричард Сол, утверждают, что это фиктивное расстройство.

Обратите внимание на следующее. Когда вам поставят диагноз расстройства личности, вы, скорее всего, будете принимать лекарства и регулярно посещать психиатров. Это означает, что вы будете в значительной степени полагаться на систему здравоохранения всю оставшуюся жизнь.

Так что, если все это — часть нескончаемой игры жадности нашего капиталистического общества? Могли ли быть изобретены определенные диагнозы психических заболеваний, чтобы лечить как можно больше людей? Я оставлю эту идею на ваше усмотрение.

А теперь вернемся к шизоидной личности.

Итак, у нас есть эмоционально отстраненный, крайне замкнутый человек, который большую часть времени погружен в мысли и мало или совсем не интересуется общественной деятельностью. Человек, который не подходит, а не хочет . Тот, кто не понимает и не соблюдает неписаные правила социального поведения и этикета.

Это портрет психически больного человека или просто человека, у которого на меньше социальных потребностей, чем у среднего человека ?

Может быть, некоторые люди рождаются с меньшей потребностью в принадлежности и отношениях с другими людьми.Может быть, им больше нравится неуловимый мир фантазий и самоанализа, чем приземленная реальность повседневной жизни. Если они счастливы и их поведение не вредит другим людям, это их право быть и жить таким образом.

Ведь где граница нормальности и кто на это решает? Может быть, нам стоит перестать клеймить людей за то, что они разные, и ценить их такими, какие они есть.

Я верю, что каждый может внести свой вклад в мир, независимо от того, насколько он социальный.Делать что-то хорошее или важное не обязательно означает общение с другими людьми. Фактически, считается, что некоторые из величайших мыслителей в истории имели шизоидных черт личности и . Несколько примеров включают Альберта Эйнштейна, Чарльза Дарвина, Зигмунда Фрейда, Стивена Хокинга и Айзека Азимова.

Итак, если вы соответствуете описанию выше, не спешите считать себя психически больным. Прежде всего, задайте себе следующие вопросы:

• Доставляют ли ваши личные качества, образ мышления или поведение вам или другим людям серьезные проблемы?
• Если да, влияют ли эти проблемы на ваш распорядок дня и различные аспекты вашей жизни?

Если ответ на оба вопроса нет , то маловероятно, что вы страдаете психическим заболеванием.У вас, вероятно, просто шизоидные черты характера, как и у меня.

Другими словами, если ваше поведение не причиняет вреда вам или другим людям, даже если оно не является социально приемлемым; Если вам нравится ваш образ жизни, каким бы уединенным и нетрадиционным он ни был, вы просто остаетесь собой. А в нашем конформистском мире это совсем не плохо.

Давайте просто будем самими собой и внести свой вклад в этот мир своим уникальным способом. И для этого нам не нужно вписываться.

Ссылки :

1. Карл Леонхард.Akzentuierte Persönlichkeiten. 2. Auflage (Акцентуированная личность, 2-е издание). Берлин, 1976, ISBN 3-437-10447-0
2. Андрей Личко. Психопатия и акцентуации личности у подростков. Санкт-Петербург: Речь, 2010.
3. https://link.springer.com
4. https://www.researchgate.net

Основатель и ведущий редактор Learning Mind

Мать футболиста Военно-морской академии убита случайным выстрелом после того, как бросила сына в школу

Полиция сообщила, что 57-летняя Мишель Каммингс и ее муж Леонард сидели во внутреннем дворике отеля с другой парой вскоре после 12:01 а.м. Вторник, когда на соседней улице стреляли.

Начальник полиции Аннаполиса Эдвард Джексон заявил журналистам во вторник, что Каммингс не был предполагаемой целью стрельбы.

Он сказал, что семья приехала из Хьюстона, чтобы их сын, который также увлекается футболом, поселился в школе. Члены Военно-морской академии 2025 года приняли присягу в среду вечером.

«Мое сердце очень сочувствует семье», — сказал Джексон репортерам. «Вы приходите сюда с надеждой увидеть, как ваш сын отправляется в путешествие в один из самых захватывающих периодов своей жизни, но вас встречает безрассудный стрелок».

Военно-морская академия США опознала сына Каммингса как кандидата в гардемарины Леонарда Каммингса III в заявлении в социальных сетях.

«Как члены нашей семьи военно-морской академии, мы сделаем все возможное, чтобы поддержать Леонарда, его отца и всю семью Каммингс в это непостижимое время», — сказал суперинтендант вице-адмирал.Об этом говорится в заявлении Шона Бак. «Моя жена Джоанна и я от имени всех нас здесь, в Аннаполисе, выражаем наши глубочайшие соболезнования».

Гардемарин Каммингс завершил процесс регистрации в среду и отправился в экстренный отпуск, сообщил CNN в электронном письме из отдела по связям с общественностью Военно-морской академии.

Джексон сказал, что несколько выстрелов были произведены по припаркованной машине и что выстрелы «прошли большое расстояние» до того, как был застрелен Каммингс.

Он сказал, что детективы работали круглосуточно, чтобы раскрыть дело, и просматривают видео наблюдения с места и другие улики.

«Я скажу стрелку:« Сдавайся. Мы идем за тобой », — сказал Джексон.

ФБР и Бюро по алкоголю, табаку, огнестрельному оружию и взрывчатым веществам помогают в расследовании, и власти предлагают вознаграждение в размере 20 000 долларов за информацию по делу, сказал Джексон.

Мэр Аннаполиса Гэвин Бакли сообщил репортерам, что власти сосредоточены на том, чтобы убрать оружие с улиц.

«Сердце этого города разбито. Кто-то потерял маму в самый гордый день, наверное, в ее жизни», — сказал Бакли.«Нет обстоятельств, при которых это можно было бы терпеть».

Сын Мура также играет в футбол в ВМС и является лучшим другом сына Каммингса, — сказала она KTRK.

Каммингс была очень активна в школе и обществе и была президентом футбольного клуба поддержки в школе своего сына.

«Это тает мне сердце. Я очень люблю этого ребенка. Он сделал все, что мы просили его сделать», — сказала она тогда. «Мы не могли и мечтать о лучшем сыне».

Ее сын Леонард очень эмоционально разговаривал с КТРК на прошлогоднем параде.

«Она, наверное, одна из величайших мам в мире.Я всегда ей это говорю. Я всегда говорю ей, что люблю ее, целую в щеку », — сказал он КТРК.« Я просто люблю свою маму ».

Окончательный кинопробы Леонарда — Independent.ie

Это почти традиционно, что в случае телевидения лучшие фильмы хранятся до конца голода.Как будто Рождество и следующий день посвящены не только сну, но и коме, что заставляет меня подозревать, что эта красавица уколола палец о веретено, что бы это ни было. Злая фея — возможно, призрак Ноэля Кауарда — работала, а у меня b

T почти традиционно, что в случае телевидения лучшие фильмы хранятся до конца голода.Как будто Рождество и следующий день посвящены не только сну, но и коме, что заставляет меня подозревать, что эта красавица уколола палец о веретено, что бы это ни было. Злая фея — возможно, призрак Ноэля Кауарда — работала, и меня отправили в деревню Бригадун на сотню лет или около того.

Но Гражданин Кейн — уже гериатрический — и «Челюсти» и «Странный человек» проникают сюда, как благотворные дурные дела в этом зловещем мире.Может быть, ужас рождественского просмотра является частью генерального плана, чтобы увести человека от телевизора на прогулку по морю или в лес, или к домашним играм, или к радио, или к тихому чтению? В любом случае, некоторые из перечисленных ниже вещей могут просто помочь восстановить баланс.

Кажется, не так много лет назад, в рождественский вечер, оплакиваемые Брендан и Берил Смит заглянули «на минутку», и я не думаю, что когда-либо так от души смеялся ни в минувшем, ни в будущем году. .Сейчас в Элизиуме обмениваются скандалами, а мы сами уезжаем, надеясь на одинокий и редко встречающийся DVD в чулке. Этого было бы много.

ДЕНЬ СВЯТОГО СТИВЕНА Гражданин Кейн,

10:30, BBC2

Итак, как это стало частью Рождества? Тем не менее это приветствуется, но при всей своей красочности фильм холоден, как рыба на плите.У Орсона Уэллса не было ни сердца, ни выносливости, но он знал, как заставить фильм двигаться. Критик Полин Кель назвала это «мелким шедевром», и это так.

Если вы внимательно посмотрите на раннюю сцену, вы можете просто разглядеть Джозефа Коттена, пополняющего ряды битников, а Алана Лэдда можно увидеть как репортера — его можно увидеть в силуэте и с трубкой.Портрет Уильяма Рэндольфа Херста не меньше, чем заслужил старый мерзавец, но его любовница, комедийная актриса Мэрион Дэвис, которую изображают как неумелую диву, заслуживает большего. И, как объяснение характера Кейна, идея Бутона Розы просто слишком бойкая; Интересно, читал ли Уэллс: «В потерянном детстве Иуды Христос был предан»?

Мэри Поппинс

10.50:00, UTV

Видео дня

У этого хоть есть чувство юмора. Люди насмехались над акцентом кокни Дика Ван Дайка, но как насчет «Тихого человека» с Виктором МакЛагленом в роли «Красного» Уилла Данахера или Уордом Бондом в роли отца Лонергана? Нет никакого сюжета, просто двое лондонских детей, которые хорошо проводят время и учат тому же своих родителей.Много хороших песен, и все любят Supercalifragilisticexpialidocious, и неудивительно, что мой компьютер сломался. Смотрите и хорошо проводите время.

Титаник

2.20:00, RTE One

Можно подумать, что на борту «Титаника» было более чем достаточно трагедий без необходимости в адском треугольнике. Это история до прискорбной банальности, где злодей-миллионер играет Билли Зейна, как если бы он был комиком из двухрядного чаплина. В конце концов, ему даже не хватило приличия утонуть. Кейт Уинслет и Леонардо Ди Каприо красиво позируют, как близнецы-боусприты, а у мисс Уинслет два выражения лица: без одежды и без одежды.Кэти Бейтс, бедная женщина, бесследно затоплена как «непотопляемая» Молли Браун.

Принято считать, что, когда левиафан пал, он унес с собой целый мир. Он стал символом Британской империи, а айсберг был знаком того, что викторианская уверенность достигла своего конца. Это были башни-близнецы своего времени. Но, по мнению американских пассажиров, катастрофа была не более чем потерей нескольких огромных состояний без имперского подтекста.Напоминаем, что это американский фильм для американской аудитории.

Есть пугающие моменты. Гуггенхайм и его слуга одеваются, чтобы встретить свой конец и «готовы спуститься вниз, как джентльмены», но выражение полного ужаса на лице миллионера, когда море вливается в салон первого класса, остается с ним еще долго после мелодраматики. И вы будете помнить пожилых Штраусов, которые вместе ждут смерти.Фактическое затопление выполнено великолепно, и, по крайней мере, фильм сталкивается с тем, чего избегали другие фильмы о Титанике: море, заполненное утонувшими.

Мост через реку Квай

18.05, канал 4

В этом фильме Дэвид Лин заболел слоновой болезнью и так и не выздоровел.Это рвущаяся пряжа, надутая до предела, и все ее мотивы переплетены, как гордиев узел. Я считаю, что это конфликт тем; Должен ли твердолобый Алек Гиннесс отказаться от помощи врагу, строя мост, или пройти через это как доказательство того, что британское мастерство всегда будет побеждать? Обстановка в джунглях восхитительна, но история весело играет с правдой. «Безумие! Безумие!» — последние слова фильма, произнесенные Джеймсом Дональдом, одним из немногих выживших.Когда я был на мосту — модель Mark 2, то есть местные торговцы, которые продавали поддельные рубашки Lacoste за 5 долларов и носки за 50 центов, довели тему фильма до дома лучше, чем Дэвид Лин.

Знакомьтесь, Джо Блэк

21:00, TV3

Брэд Питт, который играет как Засу Питтс, играет Жнеца в ремейке фильма «Смерть берет отпуск» 1934 года с Фредриком Марчем в главной роли.Джо Блэк бежит три часа; оригинал работал 78 минут. Вот что случилось с фильмами; их делают уже не Mayers, Zanucks или Zukors, а бухгалтеры и упаковщики ковров, которым плёнки наплевать. Юная звезда, мастер Питт, не может выйти из мокрого душа, но не волнуйтесь: деньги, полученные за фильм, могут быть компенсированы налоговыми убытками. Я не понимаю таких вещей, но знаю, что потратил 6,50 фунтов стерлингов на сиденье в кинозале.

Сюжет повествует о том, что Смерть пришла, чтобы сопроводить мультимиллионера (Энтони Хопкинс) в тот мир.Посмотри, если ты достаточно глуп, и смею ли я сказать, что это твои похороны? Это стоило 100 миллионов долларов, а убытки — 60 миллионов. Деньги не видны на экране.

Марни

12.30, TV3

Пристрастие Хичкока к раскрашенным фонам никогда не было более явным.Это психиатрия Reader’s Digest, где Шон Коннери сам выглядит как нарисованный задник, когда он проваливается в роли Кэри Гранта, вылечивая Типпи Хедрен от ее клептомании. Понимаете, она ворует, а началось все с того, что мама пригласила в дом этих матросов. . . О боже, он такой же вздутый, как и сам Мастер.

ПОНЕДЕЛЬНИК Атака легкой бригады

2.40 вечера, BBC2

Это очень затягивающая шутка. Все началось в Индии, когда Сурат Хан, эта идеальная свинья злодея в тюрбане, которого играет смуглый, хитрый C Генри Гордон, убивает британский гарнизон. Но эти преданные гурманы, братья Уорнер, с возгласом «Помни о моде а ля!», Мстят в Балаклаве, и, как Робби Танкред в «Юноне и Paycock», Сурат Хан «превращается в подушечку для булавок». .Сама зарядка массивная.

Челюсти

21:00, RTE Два

Акула, особенно когда она плюхается брюхом на палубу прямо перед тем, как съесть Роберта Шоу, не сможет убедить ребенка в ванне; все-таки это отличный триллер.Спилберг руководит с непревзойденной хитростью. В первой половине присутствует ожидание и периодический шок, например, когда в поле зрения всплывает человеческая голова; затем акула занимает центральный экран. Трое мужчин отправляются в погоню только для того, чтобы обнаружить, что они не охотники, а жертвы.

Есть и другие, менее сенсационные удовольствия: наслаждение пляжем в разгар лета; крики детей и тех, кто идет вброд, потому что не умеет плавать.И, что менее привлекательно, есть музыка из транзисторов, вид загорелой плоти и запах солнцезащитного крема и кокосового масла. Молодой Спилберг уже создавал шедевр и противопоставлял свои ужасы обыденности государственного праздника.

Здесь хватит и на учебник по искусству создания триллера. Большая часть карьеры Хичкока была зрелищной, но Спилберг дает наглядный урок искусству игры своей публики, как — и сожалею об этом — рыбы.Я после этого неделю почти не спал, потому что в голову все время приходил альтернативный финал. В моей версии акула убита, и два героя плывут к дальнему берегу, как в фильме. Затем, когда они пытаются спастись, один из них говорит: «Знаешь, я только что подумал. А что, если их двое?»

Звуки музыки

2.45 часов, RTE One

Когда мы с ее матерью впервые взяли нашу маленькую дочь, чтобы увидеть это, Даниэль плакала во время свадебной сцены, и когда я спросил ее, почему, она ответила: «Потому что это делает меня таким счастливым». Когда несколько лет спустя его показали на Рождество, она убежала в свою спальню с громким и отвращенным криком «Еччч». Я знаю, что она чувствовала. Я останавливался в замке с видом на искусственное озеро недалеко от Зальцбурга, и каждое утро появлялись автобусы с американцами и хором «Doh-re-me», и однажды я встретил двоих из них, которые прыгали внутрь и выходили. дачи поют нацистский гимн: «Тебе 16, тебе 17.. . «Все это круто и чертовски мило, и вся эта ужасная семья заслуживает того, чтобы оказаться в Швейцарии.

ВТОРНИК ET: Инопланетянин

15:30, RTE One

Он родился в яслях — ну, в сарае.Он умирает и возвращается к жизни; он лечит больных; есть мать по имени Мария; он показывает горящее сердце; он возносится на небеса; он дает обещание: «Я буду здесь». Это обновление Спилбергом новозаветной истории; просто совпадений слишком много, чтобы утверждать обратное.

Звездным событием, вероятно, является сцена, показывающая урок препарирования в классе, который идет не так, как надо; это весело переплетается со сценой из «Тихого человека»; но мне очень понравился момент, когда мать читает «Питера Пэна» своему младшему ребенку.

Странный фильм. Это не слабоумие, и все же, несмотря на всю его мощь, мне не хотелось видеть его снова; эмоциональная цена первого раза была слишком велика. Кажется, что он возвращается не во времени, а за его пределы; дети будут плакать о тяжелом положении крошечного космического существа, но все же это касается взрослых более глубоко. Возможно, у детей еще не было того, что стоит потерять. Во всяком случае, его тема содержится в самом эмоциональном слове на любом языке: «Дом».«

СРЕДА Odd Man Out

12:15, BBC2

В этой безжалостно мрачной драме раненый боец ​​ИРА (молодой Джеймс Мейсон) встречает ряд жителей Белфаста, каждый из которых имеет свои собственные причины предать его или помочь ему.Кэрол Рид снимается в кошмарном стиле, который является предвкушением «Третьего человека», но он не так эффективен, как мог бы, потому что главный герой находится в постоянном бреду.

Есть несколько любопытных фактов — Эдди Бирн играет две роли без объяснения причин, и есть одно из редких появления на экране Ф. Дж. Маккормика. Он играет уличного изгоя, и его игра зрелищна и натянута, как и сумасшедший художник Роберта Ньютона.Возможно, лучшая работа дала Дениса О’Ди в роли офицера RUC. В трамвае, в котором Ноэль Перселл выступает в роли комического дублинского (!) Дирижера, проводится обязательная перфорация. Невозмутимая Кэтлин Райан играет легкомысленного героя, который постоянно ищет его, чтобы они могли умереть вместе. Это не совсем бочка смеха.

Получить Картера

10.35 вечера, пять

Жестокая и жестокая, это история мести, действие которой происходит в Ньюкасле, куда ежедневно привозят уголь. Судя по ручной клади Майкла Кейна с щелчком ножа, можно было подумать, что у его машины был номерной знак Лимерика; он даже обвиняет Джона Осборна (не меньше) в убийстве быстрее, чем вы можете сказать «Мона Лиза». Каин даже занимается сексом по телефону, и, учитывая более поздние события, и на его родном языке он не должен заниматься сексом.Я помню, как водил на это жену; она все время говорила: «Это ужасно» — но галлон нитро не сдвинул бы ее.

ЧЕТВЕРГ Звездные войны: Империя

наносит ответный удар

12.50 вечера, UTV

Я никогда не видел этот фильм. Меня сочли слишком молодым. Я все еще остаюсь.

НОВЫЙ ГОД Они умерли в ботинках,

12.20:00, BBC2

Однажды я сказал Питеру О’Тулу, что Джордж Армстронг Кастер однажды написал книгу под названием «Моя жизнь на равнинах» (или «Личный опыт с индейцами»). Он назвал меня лжецом, но когда я дал ему свой экземпляр книги, он исправился подарком кепки, которую носил на нем. Что нового, Кошечка? Кто-то украл его, но все равно не подошло.

Вряд ли это правда, но это еще одна порванная пряжа.Не упустите грандиозную, всеобъемлющую сцену, в которой Кастер и Седьмая кавалерия попадают в ловушку, и у вас остается затаившее дыхание, когда неожиданная орда сиу хлынет из ниоткуда.

Каждый успевает произнести линию выхода. «Думаю, я никогда не доберусь до Калифорнии», — задыхается старик Чарли Грейпвин, когда стрелка перечеркивает его планы путешествия. Эррол Флинн галантен, а Оливия де Хэвилленд никогда не выглядела более милосердной; по сути, это роман в большом классическом смысле.Артур Кеннеди, который, как вы знаете, попадет в Литтл-Биг-Хорн, — Младший злодей, а Стэнли Риджес — Черногвардеец первого класса. Режиссура Рауля Уолша имеет эпический размах, а Гаррёуэн играет с волнующим эффектом.

Бессонница в Сиэтле

21:00, TV3

Том Хэнкс и Мэг Райан суждено вместе сочинять прекрасную музыку, но есть небольшая формальность — им еще предстоит встретиться.Хэнкс вдовец, и Райан знает о его существовании; они не встречаются, скучают друг по другу на волосок. История во многом обязана «Незабываемому роману» и, в предыдущей версии, «Любовному роману» — даже наверху Эмпайр-стейт-билдинг проводится собрание. В нем много очарования — эта старая вещь! — хотя у Мэг Райан есть отполированная сталь под этим безобразием. Думаю, я мог бы посмотреть его еще раз и, как Джо И. Браун в «Шоу Лодке», поднять бокал и икнуть: «С Новым годом!»

НОВЫЙ ГОД Где смеются орлы

13:00, RTE One

«Где Stuntmen Dare» был очень популярен, когда впервые появилась эта партия старых сапожников.Его история — сюжет, контр-заговор и контр-контр-заговор — имеет отношение к группе коммандос, чья миссия состоит в том, чтобы спасти высокопоставленного офицера союзников (или он?) Из нацистской цитадели высоко в Баварских Альпах. Есть канатная дорога, которая просто напрашивается на неприятности, не говоря уже о деньгах за опасные работы и сверхурочные часы, и есть пттт-пттт! глушителей и брызги кетчупа каждые полторы минуты.

Ричард Бертон просматривает его глазами, застекленными, как декоративные пуговицы.Он был ходячей трагедией. Как только он встретил Элизабет Тейлор, его карьера практически закончилась. Было ли его актерским искалечением отвращение к себе, выпивка или деньги? Помимо «Кто боится Вирджинии Вульф?», В котором он фактически играл самого себя, он просто взял деньги и, казалось, выбил свое выступление на пустом бревне. Вы чувствуете, что публика не подняла бы брови, если бы мисс Тейлор появилась и показала себя Германом Герингом. Может, она и была. На самом деле, хороший карьерный ход.

Аберрантные вычислительные механизмы социального обучения и принятия решений при шизофрении и пограничном расстройстве личности

Abstract

Психиатрические расстройства повсеместно характеризуются изнурительными социальными нарушениями.Считается, что эти трудности возникают из-за ошибочных социальных выводов. Чтобы выяснить основные вычислительные механизмы, пациенты с диагнозом большого депрессивного расстройства (N = 29), шизофрении (N = 31) и пограничного расстройства личности (N = 31), а также здоровые люди контрольной группы (N = 34) выполнили вероятностный анализ. Наградное учебное задание, в котором участники могут учиться на социальной и несоциальной информации. Пациенты с шизофренией и пограничным расстройством личности справлялись с задачей хуже, чем здоровые люди контрольной группы и пациенты с большим депрессивным расстройством.В разбивке по областям пациенты с пограничным расстройством личности лучше проявляют себя в социальной сфере по сравнению с несоциальной. Напротив, контрольная группа и пациенты с большим депрессивным расстройством показали противоположную картину, а пациенты с шизофренией не показали различий между доменами. По сути, пациенты с пограничным расстройством личности отказались от возможного общего преимущества в успеваемости, сосредоточив свое обучение на социальной сфере за счет несоциальной области. Мы использовали компьютерное моделирование для оценки параметров обучения и принятия решений, оцениваемых для каждого участника по их поведению.Это позволило глубже понять основные механизмы обучения и принятия решений. Пациенты с пограничным расстройством личности демонстрировали более медленное обучение на основе социальной и несоциальной информации и повышенную чувствительность к изменениям нестабильности окружающей среды как в несоциальной, так и в социальной сфере, но в большей степени в последней. Что касается принятия решений, то моделирование показало, что по сравнению с контрольной группой и пациентами с большой депрессией, пациенты с пограничным расстройством личности и шизофренией при принятии решений больше полагались на социальную, а не на несоциальную информацию.В этом отношении пациенты с депрессией существенно не отличались от контрольной. В целом, наши результаты согласуются с представлением об общей межличностной гиперчувствительности при пограничном расстройстве личности и шизофрении, основанном на общем вычислительном механизме, характеризующемся чрезмерной зависимостью от убеждений о других при принятии решений и чрезмерной потребностью понимать других в процессе принятия решений. обучение, особенно при пограничном расстройстве личности.

Информация об авторе

Люди, страдающие психическими расстройствами, часто испытывают трудности в социальном взаимодействии, такие как нарушение способности использовать социальные сигналы для создания представлений о других и использовать их для управления поведением.Вычислительные модели обучения и принятия решений позволяют охарактеризовать индивидуальные паттерны в механизмах обучения и принятия решений, которые могут быть специфическими для расстройства или общими для расстройства. Мы использовали этот подход для исследования поведения здоровых участников и пациентов с диагнозом депрессия, шизофрения и пограничное расстройство личности, когда они выполняли задачу вероятностного обучения с вознаграждением, которая включала социальный компонент. Пациенты с шизофренией и пограничным расстройством личности справлялись с задачей хуже, чем пациенты контрольной группы и пациенты с депрессией.Кроме того, пациенты с пограничным расстройством личности больше концентрировали свои усилия по обучению на социальной, а не на несоциальной информации. Вычислительное моделирование дополнительно показало, что пациенты с пограничным расстройством личности продемонстрировали пониженную гибкость в оценке вновь полученной социальной и несоциальной информации при изучении их прогностической ценности. Вместо этого мы обнаружили преувеличенное понимание непостоянства социальной и несоциальной информации. Кроме того, мы обнаружили закономерность, характерную для пациентов с пограничным расстройством личности и шизофренией, которые во время принятия решений чрезмерно полагались на прогнозы относительно социальной информации.Таким образом, наше моделирование обеспечивает вычислительное объяснение преувеличенной потребности осмысливать и полагаться на собственную интерпретацию поведения других, что характерно для обоих расстройств.

Образец цитирования: Henco L, Diaconescu AO, Lahnakoski JM, Brandi M-L, Hörmann S, Hennings J, et al. (2020) Аберрантные вычислительные механизмы социального обучения и принятия решений при шизофрении и пограничном расстройстве личности. PLoS Comput Biol 16 (9): e1008162. https: // doi.org / 10.1371 / journal.pcbi.1008162

Редактор: Филипп Штерцер, Университетская больница Шарите, ГЕРМАНИЯ

Поступила: 11 марта 2020 г .; Принята к печати: 19 июля 2020 г .; Опубликовано: 30 сентября 2020 г.

Авторские права: © 2020 Henco et al. Это статья в открытом доступе, распространяемая в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии указания автора и источника.

Доступность данных: Применимый федеральный закон Германии в этом случае не разрешает публичное архивирование или одноранговый обмен отдельными исходными данными. Однако обработанные данные, лежащие в основе основных результатов исследования, вместе с кодом компьютерного моделирования и поведенческим анализом доступны здесь: https://osf.io/8kfph/.

Финансирование: НЕТ — Финансирующие организации не играли никакой роли в дизайне исследования, сборе и анализе данных, принятии решения о публикации или подготовке рукописи.

Конкурирующие интересы: Авторы заявили об отсутствии конкурирующих интересов.

Введение

Нарушения социального познания часто испытывают люди, страдающие психическим расстройством. Например, пациенты с большим депрессивным расстройством (БДР) и шизофренией (SCZ) демонстрируют снижение (социальной) чувствительности к вознаграждению и мотивации для участия в социальных взаимодействиях [1–5]. Несмотря на высокий уровень социальной ангедонии, пациенты с SCZ демонстрируют тенденцию переоценивать значение социальных сигналов [6].Лица с пограничным расстройством личности (ПРЛ) страдают от быстро меняющихся представлений о других, которые поляризуются между подходом и отторжением [7]. Вместе эти нарушения связаны с ошибочными выводами / убеждениями о себе и социальной среде.

С вычислительной точки зрения появление аберрантных выводов можно приписать нарушенной способности корректировать обучение в ответ на изменения окружающей среды [8]. Байесовские модели обучения допускают скупое алгоритмическое описание изменений в убеждениях, релевантных для точного вывода: обновления убеждений могут быть записаны как неожиданный сигнал (ошибка предсказания), взвешенный по скорости обучения [9].Скорость обучения зависит от соотношения между точностью сенсорных данных и точностью априорного убеждения [10,11]. В то время как здоровые участники быстрее учатся в нестабильной среде по сравнению со стабильной средой [12,13], пациенты с аутизмом делают это в меньшей степени из-за завышенной оценки изменчивости окружающей среды [8]. Нарушения в оценке изменчивости окружающей среды также изучались как механизм психоза и SCZ [14-17], а также MDD [18]. Одно недавнее исследование показало, что, в отличие от здоровых людей контрольной группы, участники с ПРЛ не демонстрировали увеличения обучаемости, когда социальные обстоятельства и обстоятельства, связанные с вознаграждением, становились нестабильными [19].Авторы предположили, что это могло быть связано с более высокой ожидаемой исходной волатильностью у участников с ПРЛ. Однако вычислительная модель, использованная в этом исследовании, не моделировала явным образом представления о волатильности.

Принимая предыдущие предложения об аберрантной волатильности обучения при психических расстройствах и его роли в нарушении вероятностного обучения, в текущем исследовании использовалось байесовское иерархическое моделирование для изучения вероятностных социальных выводов в изменчивом контексте по трем основным психическим расстройствам, которые ранее были связаны с социальными нарушениями: MDD, SCZ и BPD.В данном исследовании изучается, одинаково ли влияет на волатильность и вероятностное обучение при выводе о скрытых состояниях несоциальных и социальных результатов трех различных расстройств. Мы также спросили, связаны ли отклоняющиеся от нормы социальное обучение и принятие решений различиями в социальной ангедонии.

С этой целью мы приняли задачу обучения с вероятностным вознаграждением (представленная в [20]), в которой участники могли учиться на двух типах информации: несоциальной и социальной информации.Чтобы исследовать спонтанное, а не явно проинструктированное использование социальной информации, как в предыдущих исследованиях социального обучения [12,13,21,22], мы явно не просили участников узнать о социальной информации. Мы использовали иерархический фильтр Гаусса (HGF; [10,11]), чтобы получить профиль конкретного способа обновления убеждений каждого участника при получении социальной и несоциальной информации при принятии решений в изменчивом контексте. HGF — это обобщенная иерархическая байесовская модель вывода для изменчивой среды с параметрами, отражающими индивидуальные вариации когнитивного стиля.Мы вышли за рамки других недавних исследований компьютерной психиатрии с использованием HGF (например, [8,23–27]) в том, что мы использовали две параллельные иерархии HGF для социальных и несоциальных аспектов окружающей среды (см. [20,29]). Наша структура моделирования была специально разработана также для количественной оценки относительного веса, который участники предоставили своим убеждениям о прогностической ценности социальной информации по сравнению с несоциальной информацией при принятии решений.

Материалы и методы

Заявление об этике

Все участники были наивны по отношению к цели эксперимента и дали письменное информированное согласие на участие в исследовании после письменного и устного объяснения процедуры исследования.Исследование соответствовало Хельсинкской декларации, и одобрение протокола эксперимента было предоставлено местным комитетом по этике медицинского факультета Мюнхенского университета Людвига-Максимилиана.

Участники

пациентов были набраны для настоящего исследования после того, как независимый и опытный клиницист поставил им диагноз с использованием критериев МКБ-10 для 1) депрессивного эпизода (F32), шизофрении (F20.0) и эмоционально нестабильного расстройства личности (F60.3). HC и пациенты с БДР были набраны через Институт психиатрии Макса Планка.Пациенты с SCZ были набраны в отделении психиатрии и психотерапии Университетской клиники Мюнхена. Пациенты с ПРЛ были набраны в клинике kbo-Isar-Amper-Klinikum в Хааре, Мюнхен. Участники были отобраны до анализа таким образом, чтобы группы были сопоставлены по возрасту ( χ ² = 5,302, P = 0,151; односторонний непараметрический дисперсионный анализ Краскела-Уоллиса из-за разницы в возрастной дисперсии между группами, см. S1 Стол). Критериями исключения были наличие в анамнезе неврологического заболевания или травмы, злоупотребление психоактивными веществами на момент исследования, наличие в анамнезе электросудорожной терапии и диагнозы коморбидного расстройства личности в случае БДР и СКЗ.Кроме того, 9 участников пришлось исключить из анализа по одной из следующих причин: несохраненные данные из-за технических проблем (1 HC, 2 BPD). Предыдущее участие в другом исследовании, которое включало ту же парадигму (1 HC), всегда выбирая карту с более высоким значением вознаграждения (1 HC), либо следуя (1 SCZ), либо идя против (1 BPD) взгляда более чем на 95% испытания (указывающие на стратегию без обучения), прерывание задачи (1 SCZ), изменение диагноза после участия в исследовании (1 MDD).Окончательная выборка состояла из 31 HC, 28 MDD, 29 SCZ и 28 BPD. Мы дополнительно получили психометрические данные (таблица S1), чтобы дополнительно охарактеризовать участников: всех пациентов попросили заполнить анкеты, измеряющие аутистические черты с коэффициентом спектра аутизма (AQ [30]) и симптомы социальной ангедонии с помощью шкалы ожидаемого и согласованного межличностного удовольствия ( ACIPS; [31]). Мы дополнительно оценивали положительные и отрицательные симптомы с помощью шкалы положительных и отрицательных синдромов (PANSS [32]) и симптомы настроения с использованием шкалы депрессии Калгари для шизофрении (CDSS [33]) у пациентов с SCZ.Для оценки тяжести пограничного расстройства личности мы использовали сокращенную версию Списка пограничных симптомов (BSL-23 [34]). Были использованы дополнительные анкеты, но они были проанализированы в рамках другого исследования и поэтому здесь не представлены. Демографические данные, а также подробную информацию о лекарствах можно увидеть в таблице S2.

Экспериментальная парадигма и методика

После получения информированного согласия участники сидели перед экраном компьютера в тихой комнате, где получали инструкции по выполнению задания.В той же задаче вероятностного обучения, что и в [20,29], участникам было предложено выбрать одну из двух карт (синюю или зеленую), чтобы максимизировать свой балл, который был преобразован в денежное вознаграждение (1–6 евро), которое было добавляется к вознаграждению участников по окончании задания. Между карточками отображалось анимированное лицо, которое сначала смотрело вниз, затем вверх на участника, а затем переводило взгляд на одну из карточек (рис. 1А). Сине-зеленая карточка случайным образом появлялась слева и справа от лица, и участники отвечали, используя «a» или «l» на немецкой клавиатуре QWERTZ.Когда ответ был зарегистрирован в течение разрешенного времени (6000 мс), выбранная карта была помечена на 1000 мс, пока результат (правильный: зеленая галочка / неправильный: красный крест) не отобразился в течение 1000 мс. Когда была выбрана правильная карта, значение награды (1–9), отображаемое на карте, добавлялось к счету. Участников проинструктировали, что эти значения не связаны с вероятностями выигрыша карт, но что они могут захотеть выбрать карту с более высоким значением, если они полностью не уверены в результате.Когда была выбрана неправильная карта или участники не смогли выбрать карту в отведенное время, результат не изменился. Участникам сказали, что вероятности выигрыша карт изменились в ходе эксперимента, но они не были проинформированы о систематической связи между взглядом анимации лица и результатом испытания. В частности, им не сказали, что вероятность, с которой анимация лица указала на выигрышную карту в данном испытании, систематически варьировалась на протяжении всего задания в соответствии с графиком, приведенным на рис. 1В.Вместо этого мы просто сказали участникам, что лицо было интегрировано в задачу, чтобы сделать ее более интересной. Вероятностные графики для социальной и несоциальной информации были независимы друг от друга, чтобы оценить скорость обучения отдельных участников отдельно для обоих типов информации. В первой половине эксперимента (испытания 1–60) вероятности выигрыша карты были стабильными, тогда как во второй половине (испытания 61–120) они изменились (изменчивая фаза). Социальная подсказка имела стабильную непредвиденную ситуацию во время испытаний 1–30 и испытаний 71–120, тогда как непредвиденная ситуация была нестабильной во время испытаний 31–70.Мы использовали два типа расписаний для социальных сигналов, каждый из которых был представлен половине участников. В одном графике (изображенном на рис. 1B) вероятность того, что социальный сигнал направлен на выигрышную карту, составляла 73% в первой стабильной фазе (испытание 1–30) и, следовательно, начиналась как совпадающая с выигрышной картой (конгруэнтная первая). Второй вероятностный график был перевернут, так что вероятность того, что социальная реплика, направленная на выигрышную карту, составила 27% в первой стабильной фазе (неконгруэнтное первое).В общей сложности 15 контрольных участников получили схему конгруэнтного начала, 15 участников с MDD, 14 с SCZ и 15 с BPD. Позиции карточек на экране (синий слева или справа) определялись случайным образом. Задача была запрограммирована и представлена ​​с помощью PsyToolkit [35].

Рис. 1. Построение задачи и вычислительное решение и модель вывода.

(A) Участников попросили сделать выбор между синими и зелеными карточками после того, как серая заливка на цветных прямоугольниках (карточках) исчезла (т.е., через 750 мс после того, как лицо перевело взгляд на одну из карт). После фазы задержки был представлен результат (правильный / неправильный). Если выбор был правильным, сумма награды (число на выбранной карте) добавлялась к накопительному баллу. Задание состояло из 120 испытаний. (B) Графики вероятностей, из которых были получены результаты. Серым цветом выделены летучие фазы. (C) Апостериорные функции — это детерминированные функции прогнозов и результатов. Прогнозы, в свою очередь, являются детерминированными функциями апостериорных данных предыдущих испытаний.Решения y ^(t) вероятностно определяются прогнозами и параметрами модели принятия решений ζ и β. Детерминированные величины представлены в виде прямоугольников, а вероятностные величины — в кружках.

https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1008162.g001

Вычислительное моделирование

Наблюдение за наблюдателем.

Мы моделировали поведение в рамках «наблюдения наблюдателя» (OTO) [36,37]. Это влечет за собой модель отклика , которая вероятностно предсказывает выбор участника на основе его предполагаемых убеждений, и модель восприятия , от которой зависит модель отклика, поскольку она описывает траектории предполагаемых убеждений участников на основе экспериментальных входных данных.Структура OTO концептуально очень похожа на идею обратного обучения с подкреплением [38].

Перцептивные модели.

Мы использовали три разные модели восприятия, чтобы сделать выводы о наиболее вероятных механизмах обучения в нашей парадигме. Мы использовали байесовский HGF, а также две небайесовские модели обучения, модель Саттона K1 [39] и модель Рескорла Вагнера [40]. Все три были реализованы в наборе инструментов HGF, так что они выполняют параллельное изучение социальных (предсказательная ценность взгляда) и несоциальных (предсказательная ценность цвета карточек) аспектов среды выполнения задачи.

В то время как модель обучения Рескорла Вагнера предполагает фиксированные скорости обучения, зависящие от предметной области, для изучения социальной и несоциальной информации, модель Саттона K1 предполагает переменную скорость обучения, которая масштабируется недавними ошибками прогнозирования. Напротив, HGF учитывает, что убеждения имеют разную степень неопределенности, динамически масштабируя скорость обучения в зависимости от неопределенности. Кроме того, HGF предполагает иерархическое изучение различных аспектов окружающей среды. На самом нижнем уровне иерархии агенты узнают о конкретных событиях (т.е. стимулы), тогда как на более высоких уровнях иерархии агенты узнают о более абстрактных характеристиках окружающей среды, таких как вероятностные ассоциации между стимулами и их изменение во времени (т. е. волатильность). Обучение на каждом уровне определяется соотношением между точностью входных данных (с уровня ниже) и точностью предыдущих убеждений.

HGF — это модель вывода, являющаяся результатом инверсии генеративной модели, в которой состояния мира связаны в трехуровневую иерархию: на самом нижнем уровне генеративной модели и представляют два входа в бинарной форме (социальная cue: 1 = правильно, 0 = неправильно; исход карты: 1 = выигрыш синими, 0 = выигрыш зелеными).Выровняйте и представьте тенденцию взгляда быть правильным и склонность синей карты к победе. Состояние и развитие как авторегрессионные процессы первого порядка (AR (1)) с размером шага, определяемым состоянием на третьем уровне. Выровнять и представить логарифмическую волатильность двух тенденций, а также развиваться как процессы авторегрессии первого порядка (AR (1)). Вероятности и являются логистическими сигмовидными преобразованиями и (уравнение 1).

ответов участников и были закодированы с учетом соответствия с «советом» (1 = следовать; 0 = не следовать) и использовались для инвертирования модели, чтобы вывести траектории убеждений на всех трех уровнях. и = 1,2,3.

В каждом испытании k , убеждения (и их точность) о состояниях окружающей среды на уровне i обновляются с помощью ошибок прогноза от уровня ниже, взвешенного по коэффициенту точности (уравнения 2 и 3). Это означает, что обновления убеждений больше (из-за более высоких весов точности), когда точность апостериорного убеждения ( π ₂ ^{( k )} или) низкая, а точность прогноза высока. Следовательно, ошибки прогнозирования более взвешены во время фаз высокой волатильности (см.S1 Рис, панель C, пунктирная синяя траектория). Для анализа мы использовали (Уравнение 4), которое представляет собой преобразование (Уравнение 3) (см. [41], дополнительный материал), которое корректирует сигмовидное отображение между первым и вторым уровнями, эффективно создавая неопределенность (обратная точность) мера для убеждений первого уровня.

Параметры, зависящие от участника ω _{2 card} и ω _{2 gaze} представляют скорость обучения на втором уровне, т.е.е. скорость, с которой меняются сильные стороны ассоциации. Соответственно, ω _{3 card} и ω _{3 gaze} представляют скорости обучения волатильности.

Ответные модели.

В модели отклика комбинированное убеждение b ^{( t )} (уравнение 6) было сопоставлено с решениями, которые возникли в результате комбинации как предполагаемого предсказания, что взгляд анимации лица перейдет к выигрышной карте, так и предполагаемое предсказание того, что цвет карты, на которую направлен взгляд, выиграет (см. пример на S1 Fig).Предполагаемый прогноз и были взвешены с помощью и (уравнения 7 и 8), которые являются функциями соответствующей точности (и, уравнения 9 и 10). Точности (уравнения 9 и 10) представляют собой обратные дисперсии распределения Бернулли для и.

Постоянный параметр ζ представляет собой весовой коэффициент точности социального прогноза по сравнению с точностью несоциального прогноза (уравнение 7). Другими словами, этот параметр описывает склонность оценивать социальную информацию над несоциальной.Мы исследовали влияние изменения социального весового фактора ζ , моделируя объединенное убеждение b ^{( t )} (уравнение 6) агентов с одинаковыми параметрами восприятия (фиксированными на предыдущих значениях, как показано в таблице S3). но разные значения ζ .

В модели отклика мы использовали объединенное убеждение b ^{( t )} (уравнение 6) в логистической сигмоидной функции (softmax) для моделирования вероятность (уравнение 11).В этой функции уверенность была взвешена по предсказанной награде карты, когда совет принят r _взгляд или нет r _notgaze (уравнение 11). Мы учли возможные нелинейные искажения в зависимости от предмета при взвешивании ожидаемого вознаграждения, используя средневзвешенное значение (параметр η ) линейного и логарифмического взвешивания ожидаемого вознаграждения.

Отображение убеждений на действия варьировалось в зависимости от температуры обратного решения γ ^{( t )} , где большое γ ^{( t )} подразумевает высокую степень согласованности между верой и выбором. (низкий шум решения) и меньший γ ^{( t )} низкий уровень согласованности между верой и выбором (высокий шум решения).Наши четыре разные модели отклика различались с точки зрения определения γ ^{( t )} . В модели ответа 1, γ ^{( t )} было комбинацией логарифмической волатильности третьего уровня для обоих сигналов в сочетании с постоянным шумом принятия решения β , характерным для конкретного участника (уравнение 12). В модели ответа 2 γ ^{( t )} представляло собой комбинацию логарифмической волатильности третьего уровня для социального сигнала и шума принятия решения для конкретного участника (уравнение 13), а в модели ответа 3 — γ ^{( t )} было комбинацией логарифма волатильности третьего уровня для несоциальной реплики и шума решения, специфичного для участника (уравнение 14).В модели 4 γ ^{( t )} включал только шум принятия решения, зависящий от участника (уравнение 15).

Для оценки параметров мы использовали набор инструментов HGF версии 4.1, который является частью программного пакета TAPAS (https://translationalneuromodeling.github.io/tapas). Мы подобрали шесть альтернативных комбинаций моделей восприятия и реакции, которые были подвергнуты случайному выбору байесовской модели [42,43] (spm_BMS в SPM12; http://www.fil.ion.ucl.uk/spm).HGF был объединен со всеми четырьмя моделями ответа. Неиерархические модели были объединены только с моделью ответа 4 из-за отсутствия траекторий убеждений третьего уровня. Подробную информацию о предыдущих настройках всех моделей можно увидеть в таблице S3.

Мы дополнительно включили две модели, не связанные с обучением, которые предполагают, что участники повторяют действия, которые приводят к вознаграждению и меняют стратегию сразу после проигрыша (Win-Stay-Lose-Shift), и модель, которая предполагает случайный ответ на протяжении всей задачи (случайный- отвечает).Эти модели были адаптированы из [44] и реализованы в наборе инструментов HGF для расчета свидетельств логарифмической модели.

Сравнение моделей и достоверность.

Данные логарифмической модели (LME) для каждого участника и каждой модели были подвергнуты выбору байесовской модели [43,44] (spm_BMS в SPM12). Эта процедура оценивает ожидаемые апостериорные вероятности (EXP_P), то есть апостериорную вероятность преобладания каждой модели в совокупности, вероятность превышения (XP), то есть вероятность того, что данная модель превосходит все другие в сравнении, и более консервативный защищенная вероятность превышения (PXP), которая дополнительно учитывает возможность того, что все модели одинаково хороши.Мы дополнительно провели сравнение моделей внутри участников, чтобы определить модель с наивысшим LME для каждого участника (см. Таблицу S4). Это выявило 16 субъектов, у которых случайный ответ имел более убедительные доказательства модели, чем модель общего выигрыша. Исключение этих участников не изменило картину результатов (см. Таблицы S7 – S9).

Апостериорная прогностическая достоверность параметров модели и восстановление параметров.

Чтобы проверить адекватность модели, мы моделировали ответы на основе оцененных параметров модели-победителя для каждого участника 10 раз, в результате чего было выполнено 1160 моделирования.Что касается реальных данных, мы затем вычислили процент вариантов с высокой вероятностью вознаграждения для двух сигналов и двух фаз, подвергнув их тому же дисперсионному анализу, который был выполнен с реальными поведенческими данными. Таким образом, мы проверили, вызывают ли смоделированные ответы одинаковые групповые различия в точности ответов. На втором этапе смоделированные отклики снова использовались, чтобы инвертировать модель-победитель, чтобы проверить, можно ли восстановить параметры модели. Для каждого испытуемого мы рассчитали средние значения параметров, оцененные на основе смоделированных данных, и коррелировали их (корреляции Пирсона) со значениями, оцененными на основе реальных данных, которые служили входными данными для моделирования.

Анализ последовательности выбора на основе регрессии.

Мы провели регрессионный анализ последовательности выбора, чтобы исследовать адаптацию к изменчивости окружающей среды без необходимости подгонки модели обучения. Согласно HGF, агенты должны повышать скорость обучения в более изменчивой среде, придавая больший вес недавним результатам. В более стабильной среде агенты должны использовать более низкую скорость обучения, придавая меньшее значение недавним результатам, чтобы лучше отфильтровывать шум.Чтобы проверить это независимым от модели способом, мы реализовали две общие линейные модели (GLM) с ответами и в качестве исходных переменных для пространства «карта» и «взгляд» соответственно (карта: 1 = синий взят; 0 = зеленый принято; взгляд: 1 = следовать; 0 = не следовать). Для каждого GLM мы включили в качестве предикторов результаты последних 5 испытаний (t-1: t-5: 1 = синий правильный; 0 = зеленый правильный) и (t-1: t-5: 1 = взгляд правильный; 0 = взгляд неверен), а также два предиктора ожидаемого вознаграждения (1–9) для выигрыша любой карты.Мы запускали эти GLM отдельно для стабильной и летучей фаз. Наклоны оценок коэффициентов прошлых предикторов исходов были взяты как не зависящие от модели показания «скорости обучения», указывающие степень взвешенности более свежей информации. Для сравнения разницы между этими наклонами во время стабильной и нестабильной фаз задачи был применен t-тест.

Статистический анализ.

Показатели (% правильных ответов) были подвергнуты одностороннему ANOVA с группой (HC vs.MDD vs. SCZ vs. BPD) и график (конгруэнтный первый против неконгруэнтного первого) как межсубъектные факторы.

Для того, чтобы понять выполнение задачи в зависимости от предметной области, мы дополнительно рассчитали точность ответа на основе достоверной вероятности вознаграждения (выбор с высокой вероятностью) для обоих сигналов (несоциального и социального) и обеих фаз (стабильной и изменчивой). Доля вариантов с высокой вероятностью была подвергнута смешанному дисперсионному анализу с типом сигнала (несоциальный или социальный) и фазой (стабильный или стабильный).Неустойчивый) как внутрисубъектные факторы и Группа (HC против MDD против SCZ против BPD) и график (конгруэнтный первый против неконгруэнтного первого) как межсубъектные факторы. Принятие рекомендаций (соблюдение или невыполнение рекомендаций в данном исследовании) было подвергнуто смешанному дисперсионному анализу с социальной точностью (высокая или низкая) и стабильностью расписания (стабильная или непостоянная) в качестве факторов внутри субъекта. Группа (HC против MDD против SCZ против BPD) и график (конгруэнтный первый против неконгруэнтного первого) были включены как межсубъектные факторы.

Средние веса точности на втором и третьем уровне ( q ( ψ ₂ ) и ψ ₃ ) отдельно вводились в два смешанных ANOVA в качестве зависимых переменных со стабильностью расписания в качестве внутриобъектного фактора (стабильный vs .изменчивый), тип информации как фактор участников (социальный или несоциальный). Группа (HC против MDD против SCZ против BPD) и график (конгруэнтный первый против неконгруэнтного первого) были между субъектными факторами.

Мы подвергли апостериорную оценку для ζ одностороннему дисперсионному анализу с группой (HC против MDD против SCZ против BPD) как между субъектным фактором и графиком (конгруэнтный первый против инконгруэнтного первого) как ковариант.

Мы предположили, что социальная ангедония (измеряемая по шкале предвосхищающего и непрерывного межличностного удовольствия, ACIPS) будет связана с сокращением обучения в социальной сфере.Чтобы проверить это, мы сначала выполнили односторонний дисперсионный анализ с оценками ACIPS в качестве зависимой переменной и группы в качестве фактора (HC против MDD против SCZ против BPD), за которым последовала многомерная регрессия с ACIPS в качестве зависимой переменной и темпами социального обучения. ω _{2 взгляд} и весовой коэффициент ζ как предикторы социального обучения и принятия решений. Групповой фактор (HC против MDD против SCZ против BPD) вводился как ковариант. Этот анализ был проведен для всех участников, заполнивших анкету ACIPS (n = 106 из n _{, всего} = 116).

Все тесты ANOVA post hoc t были скорректированы по Бонферрони для множественных сравнений. Все значения p являются двусторонними с порогом значимости p <0,05. Статистические тесты проводились с использованием JASP (версия 0.9 2.0; https://jasp-stats.org/) или Matlab (версия 2018b; https://mathworks.com).

Результаты

Поведение

Наблюдалась значительная разница между группами по общим показателям, т. Е.% Полученных ответов ( F (3108) = 7.504, p <0,001, η ² = 0,167): апостериорные сравнения показали, что пациенты с SCZ и BPD показали значительно худшие результаты по сравнению с HC и пациентами с MDD (SCZ – HC t = 3,781, p _bonf = 0,002, d = 0,994, SCZ – MDD t = 2,817, p _bonf = 0,035, d = 0,745, BPD – HC t = 3,732, p _bonf = 0,002, d = 0,979, BPD – MDD t = 2.78, p _bonf = 0,038, d = 0,732). Не было существенной разницы в производительности между пациентами с БЛД и СКЗ ( t = -0,01, p _bonf = 1.000, d = -0,003), а также между HC и пациентами с MDD ( t = 0,88. , p _bonf = 1.000, d = 0.240). Порядок расписания существенно не повлиял на производительность (сначала конгруэнтно, а сначала неконгруэнтно; F (1108) = 0.027, p = 0,870, η ² = 0) или его взаимодействие с группами пациентов ( F (3,108) = 1,302, p = 0,278, η ² = 0,029).

Между группами была значительная разница в общей доле испытаний, в которых был выбран лучший вариант, т. Е. Доле правильных выборов, основанных на достоверной вероятности вознаграждения обоих сигналов ( F (3,108) = 4,945, p = 0,003, η ² = 0.116, Рис.2 и Таблица S6). Post-hoc сравнения показали, что пациенты с SCZ и BPD показали значительно худшие результаты по сравнению с HC (SCZ – HC t = 3,373, p _bonf = 0,006, d = 0,313, BPD – HC t = 3,227 , p _bonf = 0,01, d = 0,3) по доменам (т. Е. По типам сигналов) (рис. 2 и таблица S6). В целом, точность ответа существенно не различалась между типами сигналов ( F (1,108) = 2,577, p = 0.111, η ² = 0,019), но было значительное взаимодействие Тип сигнала × Группа F (3,108) = 4,820, p = 0,003, η ² = 0,108), с HC ( Post-hoc: t (30) = -2,157, p _bonf = 0,039, d = -0,387) и пациенты с тяжелым депрессивным расстройством (Post-hoc: t (27) = -2,181, p _bonf = 0,038, d = — 0,412), демонстрируя более высокую точность ответа в отношении несоциального сигнала, тогда как пациенты с ПРЛ демонстрировали противоположную картину (Post-hoc: t (27) = 2,058, p _bonf = 0.049, d = 0,389).

Что касается поведения при принятии советов во время различных фаз социального графика, мы обнаружили главный эффект социальной точности ( F (1,108) = 227,935, p <0,001), в результате чего участники больше следовали взгляду во время фаз высокого точность по сравнению с фазами низкой точности ( t = 14,94, p _bonf <0,001) (рис. 3). Стабильность расписания существенно не повлияла на прием рекомендаций ( F (1108) = 0.503, p = 0,480), что указывает на то, что принятие рекомендаций не различается между стабильной и летучей фазами. На получение советов не оказало существенного влияния взаимодействие между точностью социальной информации и группой ( F (3,108) = 2,222, p = 0,09) или взаимодействием между социальной точностью, стабильностью расписания и группой ( F ). (3,108) = 1,47, p = 0,227).

Рис. 2. Доля испытаний, в которых был выбран лучший вариант.

Было определено, что лучший вариант — это тот, который в соответствии с графиком достоверной вероятности будет вознагражден с большей вероятностью.Важно отметить, что «лучший» выбор в зависимости от цвета и социального сигнала в одном и том же испытании мог быть другим. Пациенты с SCZ и BPD показали более низкое качество ответа на задание по сравнению с HC. Анализ взаимодействия Group x Cue показал, что качество ответа на несоциальный сигнал было выше у пациентов с HC и MDD, тогда как у пациентов с BPD наблюдалась противоположная картина. Средние значения нанесены прямоугольниками, обозначающими 95% доверительные интервалы, и вертикальными линиями, показывающими стандартные отклонения. См. Также таблицу S6.

https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1008162.g002

Рис. 3. Поведенческие результаты в отношении принятия рекомендаций.

Все участники значительно больше следовали совету в фазах высокой точности по сравнению с фазами низкой точности. Описательные данные показывают тенденцию пациентов с ПРЛ больше следовать советам во время нестабильных фаз с низкой точностью (крайний правый график), но взаимодействие не было значимым. Средние значения нанесены прямоугольниками, обозначающими 95% доверительные интервалы, и вертикальными линиями, показывающими стандартные отклонения.

https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1008162.g003

Сравнение и достоверность байесовских моделей

Сравнение моделей показало, что HGF, включая шум решения конкретного субъекта, а также оценку волатильности, превзошел другие модели HGF, модели Рескорла Вагнера и Саттона-K1 только с шумом решения конкретного объекта, а также WSLS и модели случайного ответа (PXP). = 0,173; XP = 0,914). См. Таблицу 1 для получения дополнительных сведений и Таблицу S4 для средних оценок апостериорных параметров.Мы повторили все анализы, основанные на моделировании, с сокращенной выборкой, из которой были исключены все субъекты, для которых модель случайного ответа превзошла другие (таблица S4). Это не привело к качественному изменению результатов (таблицы S7 – S9). Поэтому мы приводим здесь результаты для полной выборки.

Апостериорная прогностическая достоверность параметров модели и восстановление параметров

Подвергнув смоделированное поведенческое считывание% выборов с высокой вероятностью тому же дисперсионному анализу, который выполняется с реальными поведенческими данными, мы обнаружили, что модель способна воспроизвести групповые различия, которые наблюдались в реальных поведенческих данных (см.S6 Таблица для сравнения). ANOVA смоделированных данных показал, что для точности ответа, как и в реальных данных, был основной эффект группы ( F (3,108) = 6,755, p = 0,001, η ² = 0,149) с апостериорными t-тестами, показывающими значительно более низкую точность ответа для пациентов с SCZ и BPD по сравнению с HC (SCZ – HC t = 4,04, p _bonf <0,001, d = 0,375, BPD – HC t = 3.675, p _bonf = 0.002, d = 0,341) и взаимодействие группа × тип сигнала ( F (3,108) = 10,981, p <0,001, η ² = 0,219), показывающее, что пациенты с HC и MDD показали более высокую точность ответа что касается несоциального сигнала, тогда как пациенты с ПРЛ демонстрировали противоположную картину (см. все результаты в таблице S6 и фигуре S2).

Восстановление параметров показало, что все параметры могут быть восстановлены хорошо, за исключением ω _{3 card} (см.S4 Рис).

Динамическое обучение — второй уровень

Для усредненных точных весов (т. Е. Динамических темпов обучения) для изучения социальных q ( ψ _{2 gaze} ) и несоциальных q ( ψ _{2 card} ) , мы обнаружили главный эффект фазы задания ( F (1,108) = 24,868, p <0,001, η ² = 0,182), показывающий, что q ( ψ ₂ ) выше в летучих по сравнению с стабильными фазами ( t = -5.147, p _bonf <0,001, d = -0,478) (рис. 4A). В регрессионном анализе, не зависящем от модели, мы наблюдали увеличение наклона бета-весов с течением времени в нестабильной фазе по сравнению со стабильной (S5, рис.), Что указывает на более высокий вес самых последних испытаний, что согласуется с увеличением скорости обучения в изменчивой фазе в HGF. Хотя этот эффект наблюдался для обеих реплик, разница в независимом от модели анализе была значимой только для карточной реплики, возможно, потому, что этот анализ не учитывает индивидуальные вариации в использовании реплики.

Не было значительного взаимодействия между фазой и типом информации, что указывает на то, что q ( ψ ₂ ) одинаково увеличивается во время социальной и несоциальной нестабильности ( F (1,108) = 0,131, p = 0,718 , η ² = 0,001). Наблюдался значительный основной эффект группы ( F (3,108) = 3,557, p = 0,017, η ² = 0,088), и апостериорные тесты t показали, что участники с ПРЛ показали значительно более низкая точность гири на втором уровне по сравнению с HC ( т, = 3.101, p _bonf = 0,015, d = 0,288). Разница в q ( ψ ₂ ) между группами не зависела от типа информации ( F (3,108) = 1,038, p = 0,379, η ² = 0,027) или его взаимодействия с фазой ( F (3,108) = 0,940, p = 0,424, η ² = 0,025) (все результаты и результаты для уменьшенного образца см. в таблице S7).

Скорость динамического обучения — третий уровень

Мы обнаружили основное влияние фазы задачи на точность весов на третьем уровне ( F (1,108) = 116.206, p <0,001, η ² = 0,462), показывая, что ψ ₃ более летучие по сравнению со стабильными фазами ( t = -9,784, p _bonf < 0,001, d = -0,908) (рис. 4B). Наблюдался значительный основной эффект группы ( F (3,108) = 6,530, p <0,001, η ² = 0,141), и апостериорные t-тесты показали, что участники с ПРЛ показали значительно более высокую точность. вес на третьем уровне по сравнению со всеми другими группами (BPD – HC т = -4.204, p _bonf <0,001, d = -0,390; BPD – MDD т = -3,199, p _bonf = 0,011, d = -0,297; BPD – SCZ t = -3,055, p _bonf = 0,017, d = -0,284). Кроме того, наблюдалось значимое взаимодействие фаза × группа ( F (3,108) = 5,962, p <0,001, η ² = 0,071), показывающее, что участники с ПРЛ значительно увеличивают свои точные веса для обеих модальностей. по сравнению с другими группами, когда волатильность увеличивается.Наблюдалась тенденция, когда пациенты с БЛД демонстрировали более сильное увеличение ψ ₃ в ответ на социальную по сравнению с несоциальной нестабильностью ( F (3,108) = 2,620, p = 0,055, η ² = 0,065 ). Анализ также показал, что ψ ₃ были затронуты порядком расписания ( F (1,108) = 5,008, p = 0,027, η ² = 0,036), с ψ ₃ выше для участников, получающих график несовместимого первого (т.Взгляд начинает вводить в заблуждение) по сравнению с графиком конгруэнтного начала (т. е. взгляд начинает быть очень полезным). Этот эффект не модулировался Группой ( F (3,108) = 2,067, p = 0,109, η ² = 0,045) (все результаты и результаты с уменьшенным образцом см. В таблице S8).

Рис. 4. Результаты смешанного дисперсионного анализа с использованием весов точности для обновления представлений о социальных и несоциальных непредвиденных обстоятельствах и волатильности.

(A) Прецизионные гири q ( ψ ₂ ) и (B) прецизионные гири ψ ₃ .В целом, q ( ψ ₂ ) и ψ ₃ увеличиваются при переходе от стабильной к летучей фазе. У пациентов с БЛД общее снижение составляет q ( ψ ₂ ). В то же время пациенты с БЛД показывают более высокое значение ψ ₃ по сравнению с другими группами и более выраженное увеличение реакции на непостоянство. Полоски указывают на SEM. Смотрите также S1 Fig, S7 Table и S8 Table для всех результатов.

https: // doi.org / 10.1371 / journal.pcbi.1008162.g004

Социальный вес

Параметр ζ был мерой веса, придаваемого социальному прогнозу по сравнению с изученным несоциальным прогнозом (см. Рис. 5B и 5C для результатов моделирования). Поскольку ζ было ограничено положительной областью, оценочные распределения были проанализированы в лог-пространстве, где они были менее искажены. Мы обнаружили значимые групповые различия в log ( ζ ) ( F (3,108) = 5,893, p > 0.001, η ² = 0,130 (рис. 5А). И пациенты с БЛД, и пациенты с СКЗ показали значительно более высокие оценки ζ по сравнению с контрольной группой (БЛД: t = -3,416, p _bonf = 0,005; d = -0,847, SCZ: t = -2,855, p _bonf = 0,031, d = -0,691), но только пациенты с BPD значительно отличались от участников с MDD (BPD: t = -3,003, p _bonf = 0.02, d = -0,818; SCZ: t = -2,451, p _bonf = 0,095, d = -0,650). Пациенты с БДР не показали каких-либо существенных различий по сравнению с контрольной группой ( t = -0,335, p _bonf = 1, d = -0,095). Наблюдался значительный главный эффект схемы ( F (1,108) = 8,259, p = 0,005, η ² = 0,061), показывая, что участники, получавшие схему «сначала конгруэнтность», имели более высокие значения ζ по сравнению с участники, получившие график несовместимости сначала ( t = -2.874, p _bonf = 0,005, d = -0,505). Не было значительного взаимодействия между группой и графиком ( F (3,108) = 0,807, p = 0,493, η ² = 0,018). Чтобы гарантировать, что общий механизм социального перевешивания в ПРЛ и СКЗ не был связан с лекарственным препаратом или статусом образования (см. Таблицы S1 и S2), мы подвергли ζ ANCOVA с ζ и единицами эквивалентности хлорпромазина и годами. школы как ковариаты.Эффекты были устойчивыми к этому (см. Таблицу S9 для результатов полной и сокращенной выборки).

Рис. 5. Журнал социальных весовых коэффициентов (ζ).

( A) Пациенты с БЛД придали социальной информации значительно больший вес по сравнению с ХК и пациентами с БДР. Пациенты с SCZ также имели более высокий ζ по сравнению с HC. Квадратами отмечены 95% доверительные интервалы и стандартные отклонения вертикальных линий. (B), результаты моделирования показывают влияние изменяющегося весового коэффициента log (ζ) на объединенное убеждение b ^(t) (см. Методы, уравнение 1).Комбинированное убеждение b ^(t) было смоделировано для агентов с одинаковыми параметрами восприятия, но разными значениями ζ (самые высокие значения (log (ζ) = 5) закодированы темно-синим цветом, самые низкие значения (log (ζ) = -5) — зеленым). ). (B) показывает, что объединенное убеждение b ^(t) агентов с высокими значениями ζ согласовано со структурой социальных входных данных (синие точки), тогда как эти агенты демонстрируют стохастическую структуру убеждений относительно несоциальной входной структуры (зеленые точек) на панели C. И наоборот, агенты с низкими значениями ζ демонстрируют структуру убеждений, тесно связанную с несоциальной структурой входных данных (C), и стохастическую структуру убеждений в отношении социальных входных данных (панель B).Серые линии представляют основную истину соответствующих графиков вероятностей. См. Также все результаты в таблице S9.

https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1008162.g005

Социальная Ангедония

Наблюдалась значительная разница в оценках межличностного удовольствия (ACIPS) между группами ( F, (3,103) = 5,719, p, <0,001) (см. Таблицу S1). Апостериорные тесты t показали, что HC показал значительно более высокие баллы ACIPS по сравнению с пациентами с БДР ( t = 3.088, p _bonf = 0,016) и с BPD ( t = 3,802, p _bonf = 0,001), но не с SCZ ( t = 1,833, p _bonf = .418). Не наблюдалось значимых различий между пациентами с БДР и СКЗ ( t = -1,322, p _bonf = 1), пациентами с MDD и BPD ( t = 0,596, p _bonf = 1) , ни пациенты с SCZ и BPD ( t = 1,978, p _bonf = 0.304). Многомерная регрессия с использованием журнала ( ζ ) и скорости социального обучения ω _{2 взгляда} в качестве предикторов для оценок ACIPS не показала каких-либо значимых результатов ( R ^{2 2 = 0,009, F (2106) = 0,477, p = 0,622).}

Обсуждение

Это исследование было направлено на улучшение нашего понимания вычислительных механизмов, лежащих в основе глубоких межличностных трудностей при серьезных психических расстройствах.Чтобы достичь этого, мы использовали вероятностную задачу обучения в сочетании с иерархическим байесовским моделированием трансдиагностически у пациентов с БДР, СКЗ, ПРЛ и здоровых людей в контрольной группе. Задача требовала от участников выполнения ассоциативного изучения несоциальных непредвиденных обстоятельств при наличии социальной подсказки. Это позволило нам охарактеризовать и количественно оценить вычислительные аспекты аберрантных социальных выводов и принятия решений на индивидуальном уровне. Мы обнаружили, что пациенты с SCZ и BPD показали значительно более низкие показатели по сравнению с HC и пациентами с MDD.Пациенты с БДР были сопоставимы с ХК. Кроме того, пациенты с БЛД показали большую точность ответа в социальной сфере по сравнению с несоциальной во время стабильной фазы, в то время как пациенты с HC и MDD показали противоположную картину. Это особенно примечательно в свете их более низкой производительности. По сути, пациенты с ПРЛ отказались от возможного преимущества в виде вознаграждения, непропорционально сконцентрировав свои усилия на обучении в социальной сфере. Кроме того, мы обнаружили тенденцию у пациентов с ПРЛ больше следить за взглядом во время нестабильных фаз с низкой точностью по сравнению с пациентами с тяжелым депрессивным расстройством, что, однако, не достигло статистической значимости (рис. 3).

Эти данные поднимают вопрос, какие механизмы лежат в основе этих моделей поведения. В частности, они призывают к исследованию механизмов обучения и принятия решений, которые их побуждают. Здесь компьютерное моделирование позволило понять, как обновляются убеждения и как эти убеждения преобразуются в решения: что касается обучения, мы обнаружили, что пациенты с ПРЛ показали повышенную точность взвешивания ошибок прогнозирования при изучении нестабильности как несоциальной, так и социальной информации и тенденция к еще более точным весам при изучении социальной волатильности по сравнению с несоциальной.В то время как показатели обучения изменчивости ( ψ ₃ ) были увеличены при ПРЛ по сравнению с HC, темпы обучения непредвиденным обстоятельствам ( ψ ₂ ) были снижены по сравнению с HC как в социальной, так и в несоциальной областях. Это согласуется с предыдущим открытием притупления социального и несоциального обучения при ПРЛ [19], которое, как предполагалось, является результатом аберрантных убеждений в изменчивости, вызывающих нарушение при обнаружении непредвиденных изменений, необходимых для точного вывода. Поскольку наш подход к моделированию был специально разработан для моделирования представлений о волатильности, он позволил нам развеять это предположение.Действительно, наши данные показывают, что нарушение обучения непредвиденным обстоятельствам при ПРЛ связано с преувеличенным знанием изменчивости окружающей среды. Похожая картина наблюдалась при расстройствах аутистического спектра (РАС) [8]. Было высказано предположение, что аберрантные представления о непостоянстве в ПРЛ являются результатом непредсказуемых отношений в раннем возрасте [19]. Однако это менее вероятное объяснение РАС, которое характеризуется как распространенное нарушение развития. Это указывает на различное происхождение механистического совпадения наших результатов и результатов [8].Общность обучения аберрантной волатильности может объяснять неоднократное обнаружение высоких значений коэффициента аутизма (AQ) у пациентов с ПРЛ [8], что подтверждается в нашей выборке (см. Таблицу S1) и может быть истолковано как предположение о частично общем механизме аберрантной социальный вывод при этих расстройствах. Предыдущее исследование нашей группы показало, что здоровые участники с высокими показателями AQ демонстрировали сходную картину с пациентами настоящего исследования с ПРЛ в том смысле, что они следили за взглядом больше, чем участники с низким AQ, в периоды низкой точности в изменчивых фазах [20].В этом исследовании компьютерное моделирование показало, что участники с высоким AQ не смогли использовать социальную информацию для адаптации точности своих убеждений о несоциальном сигнале. Однако этого не было обнаружено ни в одной группе участников настоящего исследования.

Это второе исследование, демонстрирующее, что аберрантное обучение при ПРЛ касается не только социальной, но и несоциальной информации (см. [19]). Это говорит о том, что аберрантное обучение происходит независимо от домена, в соответствии с предыдущими выводами о том, что ошибки прогнозирования с точным взвешиванием вычисляются в аналогичных областях мозга, независимо от домена [22,41].

В отличие от предыдущих исследований вознаграждения [45–47] или волатильности [15] обучения в SCZ и у здоровых субъектов с риском психоза [16], мы не обнаружили существенных различий между SCZ и HC в этом отношении. То же самое относится и к пациентам с БДР, где одним из возможных объяснений этого отрицательного открытия является отсутствие наказания за неправильный выбор в нашей задаче, поскольку недавние результаты сходятся в отношении нарушения аверсивного обучения при депрессии (например, [48,49]).

Что касается принятия решений, компьютерное моделирование показало, что пациенты с SCZ и BPD взвешивали свои прогнозы в социальной сфере сильнее, чем HC и MDD.Это объясняет более низкую работоспособность пациентов с БЛД и СКЗ. Их более сильная зависимость от социальных сигналов по сравнению с пациентами с HC и MDD была пагубной, потому что социальная реплика была более изменчивой, чем несоциальная (5 против 3 случайных изменений).

Общность завышенных прогнозов социальной сферы у пациентов с SCZ и BPD напрашивается как аспект принятия решений общей межличностной гиперчувствительности в обоих случаях [50]. Это также находит отражение в чрезмерных, хотя и неточных атрибуциях психического состояния (гиперментализация) [51–53], которые составляют общую черту ПРЛ и СКЗ [6,51–58].

Гиперментализация также является возможным объяснением выводов [59], где подобное моделирование, как и в настоящем исследовании, показало, что здоровые участники на верхнем конце спектра паранойи использовали одинаковый вес социальной информации, независимо от того, был ли неправильный совет сформулирован как ложный. преднамеренно или нет, в то время как участники с низким уровнем паранойи снижали свой социальный вес, когда отрицательный совет считался преднамеренным. Кроме того, исследование здоровых участников, проведенное нашей группой [29], показало, что более сильный вес социальных прогнозов над несоциальными во время принятия решений был связан с повышенной активностью скорлупы и передней островковой доли.В будущих исследованиях будет интересно изучить участие этих регионов в чрезмерном социальном весе и гиперментализации при ПРЛ и СКЗ. Кроме того, прямое сравнение пациентов с ПРЛ и аутизмом может помочь раскрыть общие механизмы аберрантных социальных выводов.

В дополнение к поиску различий в обучении и принятии решений между различными диагностическими группами, которые определялись традиционными критериями МКБ-10, мы использовали трансдиагностическую перспективу для исследования взаимосвязи между вычислительными механизмами социального обучения и принятия решений с помощью ACIPS, a самооценка социальной ангедонии.Предыдущие исследования применяли такой размерный подход к общей популяции и обнаружили, что паттерны аверсивного обучения отображены на различных симптомах депрессии, социальной тревожности и компульсивности [48, 59, 60]. Однако мы не смогли найти трансдиагностической ассоциации социальной ангедонии с вычислительными параметрами социального обучения и принятия решений в наших данных. Возможное объяснение этого отрицательного вывода заключается в том, что мы использовали баллы из одной анкеты, тогда как в предыдущих исследованиях применялся факторный анализ (например,грамм. [60]) по всем пунктам нескольких анкет. Кроме того, в этих исследованиях были изучены более крупные выборки по сравнению с нашим исследованием (> 400 против 116) и, следовательно, они обладали большей статистической мощностью для обнаружения значимых эффектов.

Ограничения

Мы не использовали несоциальный сигнал (например, стрелку, указывающую на карточку) в качестве контрольного условия и поэтому не можем полностью исключить возможность того, что повышенный вес нашего социального сигнала, наблюдаемый в ПРЛ и СКЗ, отражает более общий, скорее чем конкретно социальная особенность в обработке информации.Однако взгляд — очень важный сигнал, и в этой парадигме мы стремились подчеркнуть социальное качество нашей реплики за счет четкого периода зрительного контакта с участником перед тем, как дать реплику.

Еще одно ограничение касается того факта, что большинство пациентов проходили психофармакологическое лечение во время сбора данных и имели разную степень тяжести и хронические нарушения. Кроме того, разные группы пациентов были обследованы в разных клинических центрах, и в группах SCZ и BPD был гендерный дисбаланс.

Заключение

Применяя подход компьютерной психиатрии [61–65] к данным из задачи вывода с социальным компонентом, мы показываем, что пациенты с ПРЛ демонстрируют аберрантный паттерн корректировки скорости обучения, когда окружающая среда становится более изменчивой. Вместо того, чтобы быстро переучивать изменившиеся непредвиденные обстоятельства, они демонстрируют преувеличенную волатильность обучения. Хотя пациенты с SCZ и MDD демонстрировали тенденцию к одному и тому же паттерну, они существенно не отличались от контроля в этом отношении.Мы также показываем, что пациенты с ПРЛ и СКЗ сильнее полагаются на убеждения социальной сферы по сравнению с убеждениями несоциальной области при принятии решений даже в задаче, где противоположное действие дало бы им преимущество. Взятые вместе, это показывает, что есть вычислительные общие черты, а также различия между группами пациентов, что предполагает некоторые основные механизмы, которые могут быть общими для разных диагнозов. Поскольку этот подход позволяет индивидуально количественно оценить серьезность нарушения на механистическом уровне, он может привести к диагностическим и прогностическим достижениям.Кроме того, он указывает путь к возможным целям для новых вмешательств, выходящих за рамки традиционных диагностических границ.

Вспомогательная информация

S6 Таблица. Статистика для смешанного дисперсионного анализа с точностью ответа (% выбора с высокой вероятностью) на основе реальных и смоделированных данных для стабильных и изменчивых фаз (факторная фаза) социальных и несоциальных сигналов (факторный тип сигналов) для всех групп (факторная группа) и графиков (факторная группа). Расписание).

В таблице показаны результаты для реального и смоделированного поведения.

https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1008162.s006

(DOCX)

S7 Таблица. Статистика для смешанного дисперсионного анализа со средним значением

В таблице приведены результаты для полной и сокращенной выборки.

https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1008162.s007

(DOCX)

S8 Таблица.Статистика для смешанного дисперсионного анализа с усредненным значением

В таблице приведены результаты для полной и сокращенной выборки.

https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1008162.s008

(DOCX)

S1 Рис. Траектории обучения для одного примера участника.

A, Precisions ψ _{3 card} (красный) и ψ _{3 gaze} (синий), которые модулируют вес на B, ошибки прогноза δ _{2 card} (красный ) и δ _{2 взор} (синий).C, прецизионные грузы ψ _{2 карта} по красной траектории и q (ψ _{2 карта} ) по красной пунктирной траектории. Прецизионные грузы ψ _{2 взгляд} по синей траектории и q (ψ _{2 взгляд} ) по синей пунктирной траектории. Прецизионные веса модулируют вес по D) ошибке предсказания δ _{1 card} (красный) и δ _{1 gaze} (синий) сигналов.E, Темно-красными точками отмечена структура ввода несоциальной информации (синий правильный = 1; зеленый правильный = 0), а пунктирная красная линия представляет основную истину этой входной структуры. Светло-красные точки отмечают варианты выбора (синяя карточка = 1; зеленая карточка = 0). Красная траектория — это траектория убеждений участников относительно правильности синей карты, которая была оценена на основе сделанных выборов. E, та же логика применима к социальной структуре ввода и ответа, выделенной синим цветом. Оценки апостериорных параметров для этого конкретного участника были ω _{2 card} = -1.460, ω _{2 взгляд} = -3,576, ω _{3 карта} = -6,021, ω _{2 взгляд} = -6,074, лог ( ζ ) = -2,0243 , лог ( β ) = 2,207, логит ( η ) = 0,211.

https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1008162.s010

(TIF)

S2 Рис. Апостериорная прогностическая достоверность.

Моделируемое поведение на основе апостериорных оценок всех участников выявило те же эффекты, что и реальное поведение.Квадратами отмечены 95% доверительные интервалы и стандартные отклонения вертикальных линий.

https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1008162.s011

(TIF)

S3 Рис. Сгруппированные отдельные точки данных, показывающие точные веса для обновления представлений о социальных и несоциальных непредвиденных обстоятельствах и нестабильности.

A, прецизионные гири q ( ψ ₂ ). B, прецизионные грузы ψ ₃ . В целом, q ( ψ ₂ ) и ψ ₃ увеличиваются при переходе от стабильной к летучей фазе.

https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1008162.s012

(TIF)

S4 Рис. Восстановление параметров.

Мы моделировали поведенческие реакции на основе апостериорных оценок всех участников 10 раз, в результате чего было выполнено 1160 моделирования. Для каждого испытуемого мы рассчитали средние апостериорные параметры, оцененные на основе смоделированных данных (ось x), и коррелировали (корреляции Пирсона) их с исходными оценками апостериорных параметров (ось y), которые показаны на графиках a-f. Расчетные параметры могут быть хорошо восстановлены, однако скорость эволюции третьего уровня ( ω _карта ) не может быть восстановлена ​​хорошо.

https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1008162.s013

(TIF)

S5 Рис. Регрессионная модель выбора участников для обоих типов сигналов.

Вверху: модель регрессии для выбора в пространстве карты (1 = выбор синего, 0 = выбор зеленого) с предикторами точности карт (1 = синий правильный, 0 = зеленый правильный) для последних 5 испытаний и значения вознаграждения (значение вознаграждения если выбран синий цвет, значение вознаграждения, если используется зеленый) для всей задачи (слева), стабильной (в центре) и нестабильной (справа) фазы.Наклон между предикторами рассчитывался как независимое от модели считывание «скорости обучения», указывающее на степень взвешенности более свежей информации. Для сравнения разницы между этими наклонами во время стабильной и нестабильной фаз задачи был применен t-тест. Наклоны увеличиваются во время нестабильных фаз по сравнению со стабильными фазами. Ниже: модель регрессии для выбора в пространстве взгляда (1 = принятие совета, 0 = не принятие совета) с предикторами точности взгляда (1 = взгляд правильный, 0 = взгляд неправильный) для последних 5 испытаний и значения награды карты (значение вознаграждения если совет принят) для всей задачи (слева), стабильной (в центре) и нестабильной (справа) фазы.

https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1008162.s014

(TIF)

Благодарности

Лара Хенко благодарит Высшую школу системных нейронаук (LMU). Д-р Андреа Диаконеску была поддержана Швейцарским национальным фондом (PZ00P3_167952) и Фондом Крембил. Мы хотели бы поблагодарить Леа Дюрр, Нину фон Акен, Матильду Соммер и Бенджамина Просса за помощь в подборе персонала и сборе данных.

Список литературы

1. 1.Шильбах Л. К нейропсихиатрии от второго лица. Philos Trans R Soc B Biol Sci. 2016; 371 (1686). Доступно по ссылке: https://doi.org/10.1098/rstb.2015.0081
2. 2. Баркус Э, Бэдкок Дж. Трансдиагностический взгляд на социальную ангедонию. Фронтальная психиатрия. 2019; 10 (апрель): 1–15. Доступно по ссылке: https://doi.org/10.3389/fpsyt.2019.00216
3. 3. Бланшар Дж. Дж., Хоран В. П., Браун С. А.. Диагностические различия в социальной ангедонии: продольное исследование шизофрении и большого депрессивного расстройства.J Abnorm Psychol. 2001. 110 (3): 363–71. Доступен по телефону: pmid: 11502079
4. 4. Купферберг А., Бикс Л., Хаслер Г. Социальное функционирование при большом депрессивном расстройстве. Neurosci Biobehav Rev.2016; 69: 313–32. Доступен по телефону: pmid: 27395342
5. 5. Fulford D, Campellone T, Gard DE. Социальная мотивация при шизофрении: как исследования основных процессов вознаграждения информируют и ограничивают наше понимание Социальная мотивация при шизофрении: как исследования основных процессов вознаграждения информируют и ограничивают наше понимание.Clin Psychol Rev.2018; 63 (май): 12–24. Доступно по ссылке: https://doi.org/10.1016/j.cpr.2018.05.007
6. 6. Фрит К. Шизофрения и теория разума. Psychol Med. 2004; 34: 385–9. Доступен по телефону: pmid: 15259823
7. 7. Фонаги П., Бейтман А.В. Психологическое и пограничное расстройство личности. J Ment Heal. 2007; 16 (1): 83–101. Доступно по ссылке: https://doi.org/10.1080/09638230601182045
8. 8. Лоусон Р.П., Мэтис К., Рис Г. Взрослые с аутизмом переоценивают непостоянство сенсорной среды.Nat Neurosci. 2017; 20 (9): 4–6. Доступно по ссылке: https://doi.org/10.1038/nn.4615
9. 9. Мэтис К. Как мы можем получить нозологию с помощью вычислений? Компьютерная психиатрия New Perspect Ment Illn. 2016; 20: 121–38. Доступно по ссылке: https://mitpress.mit.edu/books/computational-psychiatry
10. 10. Mathys C, Daunizeau J, Friston KJ, Stephan KE. Байесовская основа индивидуального обучения в условиях неопределенности. Front Hum Neurosci. 2011; 5 (май): 1–20. Доступно по адресу: https://doi.org/10.3389 / fnhum.2011.00039
11. 11. Mathys CD, Lomakina EI, Daunizeau J, Iglesias S, Brodersen KH, Friston KJ, et al. Неопределенность восприятия и иерархический фильтр Гаусса. Front Hum Neurosci. 2014; 8 (ноябрь): 1–24. Доступен по телефону: pmid: 24474914
12. 12. Беренс TEJ, Woolrich MW, Walton ME, Rushworth MFS. Изучение ценности информации в неопределенном мире. Nat Neurosci. 2007. 10 (9): 1214–21. Доступен по телефону: pmid: 17676057
13. 13. Беренс TEJ, Hunt LT, Woolrich MW, Rushworth MFS.Ассоциативное обучение социальной ценности. Природа. 2008. 456 (7219): 245–9. Доступен по телефону: pmid: 1
    55
14. 14. Стерцер П., Адамс Р.А., Флетчер П., Фрит С., Лори С.М., Макли Л. и др. Отчет о прогнозирующем кодировании психоза. Биол Психиатрия. 2018; 1–10. Доступно по ссылке: https://doi.org/10.1016/j.biopsych.2018.05.015
15. 15. Дезерно Л., Беме Р., Матис С., Каттхаген Т., Камински Дж., Стефан К.Э. и др. Оценки волатильности увеличивают переключение выбора и связаны с префронтальной активностью при шизофрении.Биологическая психиатрия Cogn Neurosci Neuroimaging. 2020 1 февраля; 5 (2): 173–83. Доступен по телефону: pmid: 31937449
16. 16. Cole DM, Diaconescu AO, Pfeiffer UJ, Brodersen KH, Mathys CD, Julkowski D, et al. Атипичная обработка неопределенности у лиц с риском психоза. NeuroImage Clin. 2020; 26 (декабрь 2019 г.). Доступно по ссылке: https://doi.org/10.1016/j.nicl.2020.102239
17. 17. Рид EJ, Удденберг S, Suthaharan P, Mathys CD, Taylor JR, Groman SM, et al. Паранойя как недостаток обновления несоциальных убеждений.Элиф. 2020 26 мая; 9. Доступно по ссылке: https://doi.org/10.7554/eLife.56345
18. 18. Petzschner FH, Weber LAE, Gard T, Stephan KE. Вычислительная психосоматика и компьютерная психиатрия: на пути к совместной структуре дифференциальной диагностики. Биол Психиатрия. 2017; 82 (6): 421–30. Доступен по телефону: pmid: 28619481
19. 19. Файнберг С.К., Ливитт Дж., Шталь Д.С., Кронемер С., Ландри С.Д., Александер-Блох А. и др. Дифференциальная оценка и изучение социальных и несоциальных сигналов при пограничном расстройстве личности.Биол Психиатрия. 2018; 84 (11): 838–45. Доступен по телефону: pmid: 30041970
20. 20. Севги М., Диаконеску А.О., Хенко Л., Титгемейер М., Шильбах Л. Социальный байесовский анализ: использование байесовского моделирования для изучения различий в социальном познании, связанных с аутистическими чертами. Биол Психиатрия [Интернет]. 2020; 87 (2): 185–93. Доступен по телефону: pmid: 31856957
21. 21. Диаконеску А., Матис С., Вебер Л.А., Даунизо Дж., Каспер Л., Ломакина Е.И. и др. Вывод о намерениях других посредством иерархического байесовского обучения.PLoS Comput Biol. 2014; 10 (9): e1003810. Доступен по телефону: pmid: 25187943
22. 22. Диаконеску А., Матис С., Вебер Л.А., Каспер Л., Мауэр Дж., Стефан К.Э. Иерархические ошибки предсказания в среднем мозге и перегородке во время социального обучения. Soc Cogn Affect Neurosci. 2017; 12 (4): 618–34. Доступен по телефону: pmid: 28119508
23. 23. Адамс Р.А., Браун Х.Р., Фристон К.Дж. Байесовский вывод, предсказательное кодирование и заблуждения. Avant. 2015; V (3): 51–88. Доступно по ссылке: https://doi.org/10.12849/50302014.0112.0004
24. 24. Хаузер Т.Ю., Ианнакконе Р., Болл Дж., Матис С., Брандейс Д., Валица С. и др. Роль медиальной префронтальной коры в нарушении принятия решений у подростков с синдромом дефицита внимания / гиперактивности. JAMA Psychiatry. 2014. 71 (10): 1165–73. Доступен по телефону: pmid: 25142296
25. 25. Пауэрс А.Р., Мэтис К., Корлетт П.Р. Галлюцинации, вызванные Павловым условным рефлексом, являются результатом чрезмерного веса априорных точек восприятия. Наука. 2017; 357 (август): 596–600. Доступно по адресу: https: // doi.org / 10.1126 / science.aan3458
26. 26. ДеБеркер А.О. Де, Рутледж Р.Б., Матис С., Маршалл Л., Кросс Г.Ф., Долан Р.Дж. и др. Вычисления неопределенности опосредуют реакцию человека на острый стресс. Nat Commun. 2016; 7: 1–11. Доступно по ссылке: https://doi.org/10.1038/ncomms10996
27. 27. Бернардони Ф., Гейслер Д., Кинг Дж. А., Джавади А. Х., Ритчель Ф., Мурр Дж. И др. Измененные сигналы обучения медиальной фронтальной обратной связи при нервной анорексии. Биол Психиатрия. 2018 1 февраля; 83 (3): 235–43. Доступен по телефону: pmid: 2

    88

28. 28.Болис Д., Шильбах Л. За пределами одного байесовского мозга: Моделирование внутри- и межличностных процессов во время социального взаимодействия: Комментарий Фотопулу и Цакириса к «ментализации гомеостаза: социальные истоки интероцептивного вывода». Нейропсихоанализ. 2017; 19 (1): 35–8. Доступно по ссылке: https://doi.org/10.1080/15294145.2017.1295215
29. 29. Хенко Л., Брэнди М.-Л., Лахнакоски Дж. М., Диаконеску А.О., Матис К., Шильбах Л. Байесовское моделирование улавливает межличностные различия в вычислениях социальных убеждений в скорлупе и островке.Cortex. 2020; (май): 1–16. Доступно по ссылке: https://doi.org/10.1016/j.cortex.2020.02.024
30. 30. Барон-Коэн С., Уилрайт С., Скиннер Р., Мартин Дж., Клабли Э. Коэффициент аутистического спектра (AQ): данные о синдроме Аспергера / высокофункциональный аутизм, мужчины и женщины, ученые и математики. J Autism Dev Disord. 2001. 31 (1): 5–17. Доступен по телефону: pmid: 11439754
31. 31. Гудинг, округ Колумбия, Пфлум MJ. Оценка межличностного удовольствия: введение в шкалу ожидаемого и окончательного межличностного удовольствия (ACIPS) и предварительные выводы.Psychiatry Res. 2014. 215 (1): 237–43. Доступен по телефону: pmid: 24210182
32. 32. Кей С.Р., Фисбейн А.Л. Шкала позитивных и негативных синдромов для шизофрении. Шизофр Бык. 1987. 13 (2): 261–76. Доступен по телефону: pmid: 3616518
33. 33. Benkert O, Müller MJ, Schlösser R, Addington D, Wetzel H, Marx-Dannigkeit P. Шкала оценки депрессии Калгари для шизофрении: разработка и надежность немецкой версии (CDSS-G). J Psychiatr Res. 2002. 33 (5): 433–43.Доступно по ссылке: https://doi.org/10.1016/s0022-3956(99)00018-7
34. 34. Бохус М., Кляйндиенст Н., Лимбергер М.Ф., Штиглиц Р.Д., Домсалла М., Чапман А.Л. и др. Краткая версия Перечня пограничных симптомов (BSL-23): разработка и исходные данные о психометрических свойствах. Психопатология. 2009. 42 (1): 32–9. Доступен по телефону: pmid: 1

    32

35. 35. Стут Г. PsyToolkit: новый веб-метод для запуска онлайн-анкет и экспериментов по времени реакции. Teach Psychol.2017; 44 (1): 24–31. Доступно по ссылке: https://doi.org/10.1177/0098628316677643
36. 36. Daunizeau J, den Ouden HEM, Pessiglione M, Kiebel SJ, Stephan KE, Friston KJ. Наблюдение за наблюдателем (I): метабайесовские модели обучения и принятия решений. PLoS One. 2010; 5 (12). Доступно по ссылке: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0015554
37. 37. Daunizeau J, den Ouden HEM, Pessiglione M, Kiebel SJ, Friston KJ, Stephan KE. Наблюдение за наблюдателем (II): решение, когда принимать решение.PLoS One. 2010; 5 (12). Доступно по ссылке: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0015555
38. 38. Джара-Эттингер Дж. Теория разума как обучение с обратным подкреплением. Curr Opin Behav Sci. 2019; 29: 105–10. Доступно по ссылке: https://doi.org/10.1016/j.cobeha.2019.04.010
39. 39. Sutton RS. Получите адаптацию лучше наименьших квадратов? Proc Seventh Yale Work Adapt Learn Syst. 1992: 161–166. Доступно по ссылке: paper: // d471b97a-e92c-44c2-8562-4efc271c8c1b / Paper / p596
40. 40.Рескорла Р.А., Вагнер А.Р. Теория Павловского кондиционирования: вариации эффективности подкрепления и неармирования. 1972: 1–18. Доступно по ссылке: paper2: // publishing / uuid / 51EED98C-39D3-4ECA-9CC8-F7E445CCB145
41. 41. Иглесиас С., Матис С., Бродерсен К.Х., Каспер Л., Пиччирелли М., denOuden HEM и др. Иерархические ошибки прогнозирования в среднем и базальном переднем мозге во время сенсорного обучения. Нейрон. 2013; 80 (2): 519–30. Доступен по телефону: pmid: 24139048
42. 42.Стефан К.Е., Пенни В.Д., Даунизо Дж., Моран Р.Дж., Фристон К.Дж. Выбор байесовской модели для групповых исследований. Нейроизображение. 2009. 46 (4): 1004–17. Доступен по телефону: pmid: 19306932
43. 43. Rigoux L, Stephan KE, Friston KJ, Daunizeau J. Повторный выбор байесовской модели для групповых исследований. Нейроизображение. 2014; 84: 971–85. Доступен по телефону: pmid: 24018303
44. 44. Уилсон Р.К., Коллинз Эйдж. Десять простых правил компьютерного моделирования поведенческих данных. Элиф. 2019; 8: 1–33.Доступно по ссылке: https://doi.org/10.7554/eLife.49547
45. 45. Градин В.Б., Кумар П., Официант Дж., Ахерн Т., Стикл С., Милдерс М. и др. Ожидаемое значение и ошибка прогноза аномалий при депрессии и шизофрении. Головной мозг. 2011. 134 (6): 1751–64.
46. 46. Juckel G, Schlagenhauf F, Koslowski M, Wüstenberg T, Villringer A, Knutson B и др. Дисфункция прогнозирования вознаграждения вентрального полосатого тела при шизофрении. Нейроизображение. 2006. 29 (2): 409–16. Доступен по телефону: pmid: 16139525
47. 47.Вальс Дж. А., Фрэнк М. Дж., Робинсон Б. М., Голд Дж. М.. Дефицит избирательного обучения с подкреплением при шизофрении подтверждает прогнозы компьютерных моделей стриатно-кортикальной дисфункции. 2008. 62 (7): 756–64. Доступно по ссылке: https://doi.org/10.1016/j.biopsych.2006.09.042
48. 48. Мудрый Т, Долан Р.Дж. Связь между аверсивными процессами обучения и трансдиагностическими психиатрическими симптомами, выявленными с помощью крупномасштабного фенотипирования. bioRxiv [Интернет]. 2019; 44 (0): 843045. Доступно по адресу: https: // www.biorxiv.org/content/10.1101/843045v1
49. 49. Мукерджи Д., Ли С., Казинка Р., Д. Саттертуэйт Т., Кабл Дж. В.. Множественные аспекты принятия решений, основанных на ценностях, при большом депрессивном расстройстве. Научный доклад 2020; 10 (1): 3415. Доступен по телефону: pmid: 32099062
50. 50. Гундерсон Дж. Г., Лайон-Рут К. Фенотип межличностной гиперчувствительности ПРЛ: модель развития генов, окружающей среды. J Pers. 2008; 22 (1): 1–17. Доступно по ссылке: https://doi.org/10.1521/pedi.2008.22.1.22.BPD
51. 51.Sharp C, Ha C, Carbone C, Ким С., Перри К., Уильямс Л. и др. Гиперментализация у подростков в стационаре: эффекты лечения и связь с пограничными чертами. J Pers Disord. 2013; 27 (1): 3–18. Доступен по телефону: pmid: 23342954
52. 52. Fonagy P, Luyten P. Подход, основанный на развитии и ментализации, к пониманию и лечению пограничного расстройства личности. Dev Psychopathol. 2009 Январь; 21 (4): 1355–81. Доступен по телефону: pmid: 19825272
53. 53. Sharp C, Pane H, Ha C, Venta A, Patel AB, Sturek J и др.Теория нарушений психики и эмоций у подростков с пограничными чертами. J Am Acad Детская подростковая психиатрия. 2011; 50 (6): 563–573.e1. Доступен по телефону: pmid: 21621140
54. 54. Окрушек Ł, Хаман М., Калиновски К., Таларовска М., Бечио С., Хаман М. и др. Нарушение распознавания коммуникативных взаимодействий от биологического движения при шизофрении. PLoS One. 2015; 10 (2): e0116793. Доступен по телефону: pmid: 25664584
55. 55. Линч Т.Р., Розенталь М.З., Коссон Д.С., Чивенс Д.С., Лехуэз С.В., Блэр Р.Дж.Повышенная чувствительность к выражению эмоций на лице при пограничном расстройстве личности. Эмоции. 2006. 6 (4): 647–55. Доступен по телефону: pmid: 17144755
56. 56. Ловик Б., Лютен П., Ванваллегхем Д., Вермот Р., Майес Л.С., Кроули М.Дж. Что в лице? Ментализация при пограничном расстройстве личности на основе динамично меняющейся мимики. Теория личного разлада, Res Treat. 2015; 7 (1): 72–9. Доступно по ссылке: https://doi.org/10.1037/per0000144
57. 57. Коркоран Р., Кэхилл С., Фрит CD.Оценка визуальных шуток у людей с шизофренией: исследование «ментализующих» способностей. Schizophr Res. 1997. 24 (3): 319–27. Доступен по телефону: pmid:

    92

58. 58. Абу-Акель А, Бейли АЛ. Возможность различных форм теории нарушения психики при психических расстройствах и нарушениях развития. Психологическая медицина. 2000; 30 (3): 735–38. Доступен по телефону: pmid: 10883728
59. 59. Seow TXF, Gillan CM. Трансдиагностическое фенотипирование выявляет множество метакогнитивных нарушений, связанных с компульсивностью.Научный доклад 2020; 10 (1): 1–11. Доступен по телефону: pmid: 312
60. 60. Гиллан К.М., Косински М., Уилан Р., Фелпс Е.А., Доу Н.Д. Характеристика измерения психиатрических симптомов, связанных с дефицитом целенаправленного контроля. Элиф. 2016; 5 (МАРЧ3016): 1–24. Доступно по ссылке: https://doi.org/10.7554/eLife.11305
61. 61. Прочтите Монтегю П., Долан Р.Дж., Фристон К.Дж., Даян П. Вычислительная психиатрия. 2013. 16 (1): 72–80. Доступно по ссылке: https://doi.org/10.1016/j.tics.2011.11.018
62. 62.Стефан К.Е., Матис С. Вычислительные подходы к психиатрии. Curr Opin Neurobiol. 2014; 25: 85–92. Доступен по телефону: pmid: 24709605
63. 63. Ван XJ, Кристал JH. Вычислительная психиатрия. Нейрон. 2014. 84 (3): 638–54. Доступен по телефону: pmid: 25442941
64. 64. Adams RA, Huys QJM, Roiser JP. Вычислительная психиатрия: к математически обоснованному пониманию психического заболевания. J Neurol Neurosurg Psychiatry. 2016; 87 (1): 53–63. Доступен по телефону: pmid: 26157034
65. 65.Huys QJM, Майя Т. В., Франк MJ. Вычислительная психиатрия как мост от нейробиологии к клиническим приложениям. Nat Neurosci. 2016; 19 (3): 404–13. Доступна по телефону: pmid: 267

Почему республиканские лидеры продолжают поддерживать Трампа?

Холодным мартовским днем ​​1949 года Вольфганг Леонхард выскользнул из секретариата коммунистической партии Восточной Германии, поспешил домой, собрал немного теплой одежды, которую мог уместить в небольшой портфель, а затем пошел к телефонной будке, чтобы позвонить своей матери.«Моя статья будет закончена сегодня вечером», — сказал он ей. Это был код, о котором они договорились заранее. Это означало, что он бежал из страны, рискуя своей жизнью.