Project

Hoe je automatische piloot te trainen: een model-gebaseerde benadering van de gedrags- en neurale dynamiek van optimale, context-afhankelijke gewoontes.

Looptijd
01-06-2021 → Lopend
Financiering
Fonds voor Wetenschappelijk Onderzoek - Vlaanderen (FWO)
Promotor
Mandaathouder
Onderzoeksdisciplines
  • Social sciences
    • Biological psychology
    • Motivation and emotion
  • Medical and health sciences
    • Behavioural neuroscience
    • Cognitive neuroscience
 
Projectomschrijving

Vele beslissingen worden op de automatische piloot of uit gewoonte genomen. Het kiezen van een pendelroute gebeurt bijvoorbeeld aanvankelijk door de reistijden van verschillende opties te vergelijken (doelgerichte keuze). Maar na veel herhaling wordt de keuze gemaakt uit gewoonte. Gewoontes zijn efficiënter dan doelgerichte keuzes, maar moeilijk te doorbreken. Door deze inflexibiliteit worden gewoontes vaak voorgesteld als inferieur aan doelgerichte keuzes: een optie om op terug te vallen als er niet genoeg tijd of capaciteit is. Maar ik stel dat deze reputatie onverdiend is. Dankzij hun snelheid en betrouwbaarheid resulteren gewoontes meestal in betere prestaties, zolang de omgeving relatief stabiel blijft. Bovendien zijn mensen vrij goed in het gebruiken van gewoontes in hun voordeel. Daarom beschouwt dit project gewoontes als optimaal in bepaalde contexten. Ik stel een computationeel model voor dat de rol van context benadrukt en dat snelheid en accuraatheid combineert om de optimaliteit van gedrag te meten. Belangrijk is dat gewoonte-bevorderende of gewoonte-blokkerende kenmerken van de context worden geleerd en toegepast op nieuwe keuzes in dezelfde context. Met dit model kunnen we effecten vatten die huidige modellen niet kunnen vatten. Hypotheses afgeleid uit dit model zullen worden getest met behulp van ons nieuwe paradigma, en het neurale substraat van deze processen zal worden gemeten met behulp van geavanceerde neurostimulatie en neuroimaging technieken.