Avaliação da validade ecológica e mecanismo de uma decomposição baseada em modelo generativo da variabilidade afetiva

A variabilidade afetiva é um fenômeno pervasive com implicações importantes para o bem-estar e a psicopatologia. No entanto, o amplo conceito de “variabilidade” pode conflitar processos distintos, como flutuações transientes versus mudanças mais sustentadas. A aprendizagem por reforço (RL) oferece uma estrutura mecanicista para esses processos, mas RL é frequentemente estudada em ambientes artificiais, levantando questões sobre a validade ecológica. Combinamos medidas de tarefas baseadas em RL com amostras de experiência do mundo real (ESM) de 339 participantes. Usando um modelo computacional, decomomos a variabilidade afetiva em “ruído afetivo” de curta duração, refletindo reatividade imediata a recompensas, e “volatilidade afetiva” de longa duração, refletindo respostas sustentadas a recompensas passadas. O ruído derivado da tarefa foi impulsionado por resultados recentes, enquanto a volatilidade refletiu resultados mais distantes. Importante, o ruído e a volatilidade baseados na tarefa se mapearam seletivamente em seus contrapartes de ESM do mundo real. Esses achados fornecem uma explicação mecanicista dos distintos tempos de processamento de recompensa subjacentes à variabilidade afetiva e demonstram a validade ecológica das tarefas de laboratório para estudar a dinâmica afetiva no mundo real.