Key points are not available for this paper at this time.
الملخص الهدف. في العديد من مهام اتخاذ القرار في العالم الحقيقي، تكون المعلومات المتاحة لصانع القرار غير كاملة. لأخذ هذا الغموض بعين الاعتبار، نقوم بربط درجة من الثقة بكل قرار، تمثل احتمالية أن يكون ذلك القرار صحيحًا. في هذه الدراسة، نقوم بتحليل بيانات تخطيط الدماغ الكهربائي (EEG) من 68 مشاركًا يقومون بتنفيذ ثمانية تجارب مختلفة في اتخاذ القرار الإدراكي. أهدافنا هي التحقيق في (1) ما إذا كانت هناك correlates عصبية مستقلة عن الموضوع والمهام لثقة القرار، و (2) إلى أي مدى يمكن بناء واجهات حاسوبية للدماغ يمكنها تقدير الثقة على أساس كل تجربة. تغطي التجارب مجموعة واسعة من المهام الإدراكية، مما سمح بفصل ميزات اتخاذ القرار المتعلقة بالمواضيع عن الميزات المستقلة عن المهام. الطريقة. تقوم أنظمتنا بتدريب الشبكات العصبية الاصطناعية للتنبؤ بالثقة في كل قرار من بيانات EEG وأوقات الاستجابة. نقارن أداء فك التشفير مع ثلاثة أساليب تدريب: (1) موضوع فردي، حيث تم الحصول على بيانات التدريب والاختبار من نفس الشخص؛ (2) موضوع متعدد، حيث كانت جميع البيانات تتعلق بنفس المهمة، لكن بيانات التدريب والاختبار جاءت من مستخدمين مختلفين؛ و (3) مهام متعددة، حيث جاءت بيانات التدريب والاختبار من مهام ومواضيع مختلفة. أخيرًا، قمنا بالتحقق من صحة نهج المهام المتعددة لدينا باستخدام بيانات من تجربتين إضافيتين، لم يتم الإبلاغ عن الثقة فيهما. النتائج الرئيسية. وجدنا اختلافات ملحوظة في بيانات EEG لمستويات الثقة المختلفة في كل من الفترات المرتبطة بالمثيرات والفترات المرتبطة بالاستجابة. كانت جميع أساليبنا قادرة على التنبؤ بالثقة بين 15% و 35% أفضل من الخطوط الأساسية المرجعية المقابلة. الأهمية. تشير نتائجنا إلى أنه يمكن إعادة بناء الثقة في مهام اتخاذ القرار الإدراكي من الإشارات العصبية حتى عند استخدام أساليب التعلم الانتقالي. تعتمد هذه التقديرات للثقة على عملية اتخاذ القرار بدلاً من مجرد عملية الإبلاغ عن الثقة.
فيرنانديز-فارغاس وآخرون (مون،) قاموا بدراسة هذا السؤال.