Forschung

Wie entstehen Entscheidungen im Gehirn?

Die Psychologie und Neurowissenschaften entwickeln Entscheidungsmodelle welche nicht nur das Vorhersagen von Entscheidungen erlauben, sondern auch deren Dauer. Unsere Gruppe interessiert sich dafür welche kognitiven Entscheidungsmechanismen mit den Funktionen spezifischer Hirnregionen in Verbindung gebracht werden können.

Zentrale Publikationen:

Gluth, S., Kern, N., Kortmann, M., & Vitali, C. (2020). Value-based attention but not divisive normalization influence decisions with multiple alternatives. Nature Human Behaviour. doi.org/10.1038/s41562-020-0822-0

Gluth, S., Rieskamp, J., & Büchel, C. (2012). Deciding when to decide: time-variant sequential sampling models describe the emergence of decisions in the human brain. Journal of Neuroscience, 32, 10686-10698.

Review Artikel:

Busemeyer, J.R., Gluth, S., Rieskamp, J., & Turner, B. (2019). Cognitive and neural bases of multi-attribute, multi-alternative value-based decisions. Trends in Cognitive Sciences, 23, 251–263.

Lernen durch Belohnung und das dopaminerge System

Unsere Entscheidungen können durch Lernprozesse verbessert werden. Dabei sind vor allem Belohnungen wichtig, welche uns Informationen darüber liefern, wie gut eine Entscheidung war. Das dopaminerge System des Gehirns verarbeitet solche Belohnungen und beeinflusst dadurch auch unsere zukünftigen Entscheidungen. In der Abteilung Decision Neuroscience beschäftigen wir uns damit, wie Lernprozesse und Entscheidungsmodelle kombiniert werden können.

Zentrale Publikationen:

Fontanesi, L., Gluth, S., Rieskamp, J., & Forstmann, B.U. The role of dopaminergic nuclei in predicting and experiencing gains and losses: A 7T human fMRI study. bioRxiv.

Spektor, M.S., Gluth, S., Fontanesi, L. & Rieskamp, J. (2019). How similarity between choice options affects decisions from experience: The accentuation-of-differences model. Psychological Review, 126, 54-88.

Gluth, S., Hotaling, J.M., & Rieskamp, J. (2017). The attraction effect modulates reward prediction errors and intertemporal choices. Journal of Neuroscience, 37, 371-382.

Entscheidungen und Erinnerung

Vielen Entscheidungen setzen voraus, dass wir zuvor Informationen aus unseren Erinnerungen abrufen. Ob und wie diese Erinnerungen unsere Entscheidungen beeinflussen ist aber noch immer nicht vollständig verstanden. In unserem Team gehen wir dieser Frage nach und untersuchen die Rolle von Hirnregionen, welche kritisch für das Verarbeiten von Erinnerungen sind (z.B. Hippocampus).

Zentrale Publikationen:

Weilbächer, R.A., Kraemer, P.M., & Gluth, S. (in press) The reflection effect in memory-based decisions. Psychological Science.

Gluth, S., Sommer, T., Rieskamp, J., & Büchel, C. (2015). Effective connectivity between hippocampus and ventromedial prefrontal cortex controls preferential choices from memory. Neuron, 86, 1078-1090.

Review Artikel:

Weilbächer, R.A., & Gluth, S. (2017). The interplay of hippocampus and ventromedial prefrontal cortex in memory-based decision making. Brain Sciences, 7, 4.

Methoden der model-basierten kognitiven Neurowissenschaften

Neurowissenschaftliche und psychophysiologische Daten ermöglichen uns Einblicke in kognitive Prozesse auf trial-spezifischer Ebene. Wir entwickeln Methoden um auch trial-spezifische Werte von Parametern kognitiver Modelle zu schätzen. Diese Werten können dann mit Gehirndaten in Verbindung gebracht werden, um unser Wissen über die neuronalen Grundlagen des Denkens zu verbessern.

Zentrale Publikationen:

Gluth, S., & Meiran, N. (2019). Leave-One-Trial-Out, LOTO, a general approach to link single-trial parameters of cognitive models to neural data. eLife, 8, e42607.

Gluth, S., & Rieskamp, J. (2017). Variability in behavior that cognitive models do not explain can be linked to neuroimaging data. Journal of Mathematical Psychology, 76, 104-117.

Forschungsmethoden

  • Computational modeling: Wir wenden mathematische Modelle an, um Entscheidungs- und Lernprozesse detailliert zu beschreiben. Ziel dabei ist nicht nur vorherzusagen was Personen entscheiden, sondern auch wie sie ihre Entscheidung treffen, beispielsweise wie schnell sie sich entscheiden und wie sie ihre Augen bewegen während sie entscheiden.
  • fMRI: Durch fMRI können Mechanismen der Entscheidungsprozesse lokalisiert werden, sowie Interaktionen zwischen verschiedenen dafür notwendigen Hirnregionen gefunden werden.
  • EEG: Um die zeitlich höher aufgelösten Aspekte neuronaler Entscheidungsprozesse zu erfassen verwenden wir EEG, welches elektrische Signale auf der Kopfoberfläche misst.
  • Eye-tracking: Durch Beobachtung des Blicks und der Augenbewegungen kann die Rolle von Aufmerksamkeit für den Entscheidungsprozess erforscht werden.