从众或许是一种最优决策：基于sDDM的社会认知决策机制

分享嘉宾： 潘晚坷
单位： 上海师范大学研究生三年级

报告简介

序列采样模型(SSM, Sequential sampling model)已经在心理学界有广泛的应用，比如其中的漂移扩散模型DDM(Drift-diffusion model)及其扩展模型被证明能很好的解释词汇判断、冲突任务，知觉决策任务中的认知机制。最近的研究开始将该模型应用到价值决策甚至是更复杂的社会决策任务中。

本次分享的文章通过建立一种扩展模型sDDM(social DDM)探究了多人社会动态决策中的羊群效应。该模型有效地捕捉了他人决策的先后顺序与一致性对于个体决策的影响。此外，该模型有效的区分了个体特质(决策信心与对他人决策的敏感性)和社会信息的不同影响，并且通过数据模拟(Agent-based simulations)分析了不同因素对于提升群体决策有效性的意义。

该研究在理论和模型上的创新不仅为DDM在社会决策中的应用注入了新的力量，并且为如何在宏观社会系统中结合微观认知模型提供了新思路。

报告时间

北京时间 [GMT+8] 2022年9月6日 (周二) 20:00~21:00

会议信息： 腾讯会议 663-6637-9795

报告语言： 中文

主持人： 潘晚坷

参考文献

Tump, A. G., Pleskac, T. J., & Kurvers, R. H. J. M. (2020). Wise or mad crowds: The cognitive mechanisms underlying information cascades. Science Advances, 6(46), eabe4380. https://doi.org/10.1126/sciadv.abe4380

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