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:

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.

Gluth, S., Spektor, M., & Rieskamp, J. (2018). Value-based attentional capture affects multiple-alternative decision making. eLife, 7, e39659.

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.

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 beeinflust dadurch auch unsere zukünftigen Entscheidungen. Auf der Abteilung Decision Neuroscience beschäftigen wir uns damit, wie Lernprozesse und Entscheidungsmodelle kombiniert werden können.

Zentrale Publikationen:

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.

Gluth, S., Rieskamp, J., & Büchel, C. (2014). Adaptive strategy selection in the human brain. Cerebral Cortex, 24, 2009-2021.

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:

Mechera-Ostrovsky T., & Gluth, S. (2018). Memory beliefs drive the memory bias on value-based decisions. Scientific Reports, 8, e10592.

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

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.

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 Modellen 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

  • Kognitive Modelle: Mathematische Modelle können verwendet werden, um die Entscheidungsprozesse zu beschreiben und die Wahrscheinlichkeiten so wie die Dauer einzelner Entscheidungen vorherzusagen.
  • 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.