İnsanlar karar vermek için yeni kurallar öğrendiğinde beynimiz, temel fiziksel duyuları işlemek için kullandığı bilgi toplama sürecinin aynısını kullanıyor gibi görünüyor. Yakın zamanda yapılan bir çalışma, kanıt toplamayla ilişkili belirli bir beyin dalgasının, yeni öğrenilen rastgele kategorileri izlemeye kolayca uyum sağladığını gösteriyor. Araştırma The Journal of Neuroscience‘da ön baskı olarak yayınlandı.
Sinirbilimciler nasıl seçimler yaptığımızı anlamak için genellikle kanıt birikimi adı verilen bir kavrama güvenirler. Bu teori, beynin su damlalarını toplayan bir kova gibi davrandığını öne sürüyor. Duyusal bilgi geldikçe beyin, belirli bir eşiğe ulaşana kadar bu kanıtı sürekli olarak toplar ve nihai kararı tetikler.
Araştırmacılar bu birikim sürecini bir elektroensefalogram veya EEG kullanarak gerçek zamanlı olarak gözlemleyebilirler. Bilim insanları, kişinin kafa derisine sensörler yerleştirerek beyin dalgaları olarak bilinen elektriksel desenleri izliyor. Centro-parietal pozitiflik adı verilen özel bir model, kanıt toplama sürecini güvenilir bir şekilde yansıtıyor.
Centro-parietal pozitifliği, beyinde pozitif elektrik voltajının kademeli olarak birikmesi olarak ortaya çıkar. Kişi seçeneklerini tartarken bu gerilim sürekli olarak yükselir. Elektrik sinyali, kişi bir düğmeye basmak gibi bir tepki vermeden hemen önce zirveye ulaşır.
Önceki çalışmalar, bu beyin dalgasının, ekran boyunca hareket eden bir grup nokta gibi fiziksel uyaranlardan elde edilen kanıtları takip ettiğini göstermiştir. Daha fazla nokta aynı yönde hareket ettikçe elektrik sinyali daha hızlı tırmanıyor. Aynı zamanda önemsiz gerçekleri veya temel anlamsal bilgileri hatırlamak gibi hafızadan alınan bilgileri de izler.
Diğer araştırmalar beynin sabit, evrensel olarak paylaşılan görsel kavramlara dayalı olarak kanıt toplayabildiğini buldu. Örneğin insanlar doğal olarak dikey çizgiler ile çapraz çizgileri birbirinden ayırır. Beyin, gelen bilgileri sıralamak için bu kalıcı görsel çerçeveleri kullanır.
Bilim adamları, beynin bu birikim mekanizmasını tamamen keyfi kurallara uygulayıp uygulayamayacağını bilmiyorlardı. Eğer bir kural yeni icat edilmişse ve son derece kişiye özelse, görsel ortamda bunun kanıtı aslında mevcut değildir. Bunun yerine beyin, gördüklerini yeni öğrenilen hayali bir standartla karşılaştırarak kanıtları dahili olarak hesaplamalıdır.
Nevada Üniversitesi’nden Reno araştırmacıları Arianna Thoksakis ve Edward F. Ester, bu soruyu test etmek için bir çalışma tasarladılar. Beynin karar verme mekanizmasının farklı bilgi türleri karşısında gerçekten esnek olup olmadığını görmek istediler. Eğer öyleyse, merkez-paryetal pozitiflik, tıpkı doğrudan duyusal girdilere yanıt verdiği gibi, soyut, yeni öğrenilen kurallara da yanıt vermelidir.
Araştırmacılar, bir EEG makinesine bağlıyken görsel bir sınıflandırma görevini tamamlamak için gönüllüleri işe aldılar. Sonuçta 38 katılımcının verileri analize dahil edildi. Katılımcılar yüzlerce paralel çizgiyle dolu dairesel görüntüler izlediler.
Bir eğitim aşamasında, katılımcıların klavyedeki belirli tuşlara basarak bu görüntüleri iki ayrı gruba ayırmaları gerekiyordu. Araştırmacılar her katılımcı için gizli, keyfi bir ayrım çizgisi atadı. Örneğin, tam olarak 73 dereceye bir sınır belirlenebilir, bu da kişiye tamamen görünmezdir.
Bu belirli açıya göre saat yönünün tersine eğilen çizgiler birinci kategoriye, saat yönündeki çizgiler ise ikinci kategoriye aitti. Her seçimden sonra doğru ya da yanlış geri bildirimin rehberliğinde deneme yanılma yoluyla katılımcılar kendilerine özgü sınırları bulmak zorundaydı. Gönüllülerin çoğu görünmez kuralı birkaç kısa turda öğrendi.
Katılımcılar kuralı anladıktan sonra ana göreve geçtiler. Araştırmacılar, katılımcının gizli sınırına göre belirli açılarda eğilmiş çizgiler sundular. Bazı görüntülerde sınırdan 45 derece uzağa doğru eğimli çizgiler yer alıyordu, bu da onları kategorilere ayırmayı kolaylaştırıyordu. Diğer görseller ise çok daha zordu; çizgileri ayıran çizgiden sadece iki derece uzağa eğiktiler.
Davranışsal sonuçlar, katılımcıların, çizgiler öğrenilen sınırdan daha uzağa döndürüldüğünde daha hızlı ve daha doğru olduklarını gösterdi. Bu performansı beynin iç süreçlerine bağlamak için araştırmacılar, sürüklenme-difüzyon modeli adı verilen matematiksel bir çerçeve kullandılar. Bu yaklaşım, fiziksel bir reaksiyonun ham hızını, seçenekleri tartmanın bilişsel sürecinden ayırır.
Matematiksel model, bilgi toplama hızını temsil eden, sürüklenme oranı olarak bilinen belirli bir ölçümü tahmin eder. Hesaplamalar, çizgiler sınırdan uzaklaştıkça sürüklenme oranlarının istikrarlı bir şekilde arttığını doğruladı. Esasen, gizli kurala olan açısal mesafe ne kadar büyükse, kanıt da o kadar güçlü oluyordu. Bu daha güçlü kanıt, beynin bilgiyi çok daha hızlı biriktirmesine ve daha hızlı seçimlere yol açmasına olanak sağladı.
Daha sonra araştırmacılar, beynin elektrik sinyallerinin bu davranış modeliyle eşleşip eşleşmediğini görmek için EEG verilerini inceledi. Her katılımcının düğmeye bastığı anlarda merkez-paryetal pozitiflik artışını ölçtüler. Kategori sınırından daha uzaktaki görüntülerde elektriksel eğim çok daha dikleşti.
Ekip daha sonra davranışsal matematiği elektriksel beyin kayıtlarıyla karşılaştırdı. Katılımcılar arasında güçlü bir korelasyon buldular. Görsel kategorilere karşı yüksek davranışsal hassasiyet gösteren bireylerin beyin dalgalarında da oldukça hassas bir elektrik birikimi görülüyor.
Bu korelasyon, elektrik sinyalinin altta yatan karar değişkeninin doğrudan bir yansıması olduğunu göstermektedir. Beynin fiziksel duyuları biriktirme mekanizması ile hesaplanmış soyut kanıtları biriktirme mekanizması ayrı sistemler değildir. Tek ve son derece uyarlanabilir bir mekanizma gibi görünüyorlar.
Bu elektrik birikiminin gerçekten karar vermeyle ilgili olduğunu doğrulamak için araştırmacılar beynin başka bir bölgesini tamamen kontrol etti. Özellikle ellerin ve parmakların fiziksel hareketlerini kontrol eden motor korteks üzerindeki beta dalgalarını analiz ettiler. Beynin sağ tarafı sol eli kontrol ettiğinden, araştırmacılar beynin bir düğmeye basmaya ne zaman hazırlandığını tam olarak takip edebiliyor.
Karar sinyallerinin yalnızca katılımcının bir tuşa basmak için kaslarını esnetmesinin sonucu olmadığından emin olmaları gerekiyordu. Katılımcılar yanıt vermeye hazırlanırken motor korteks beklenen aktivasyonu gösterse de, bu aktivite görüntünün zorluğuna bağlı olarak değişmedi. Motor hazırlığı, çizgiler sınırdan iki derece veya 45 derece uzakta olsa da aynı kaldı. Bu, merkez-paryetal pozitifliğin fiziksel hareket etme eyleminden ziyade zihinsel karar verme eylemini yansıttığını doğrulamaktadır.
Çalışma tasarımıyla ilgili olarak dikkate alınması gereken birkaç metodolojik ayrıntı vardır. Bir görüntü aniden ekranda belirdiğinde, beyinde hızlı bir görsel işlem patlamasına neden olur. Katılımcılar nispeten hızlı tepki verdiğinden, bu ilk görsel tepki, ölçülen karar verme beyin dalgalarıyla geçici olarak örtüşebilir.
Bu görsel örtüşme mevcut olsa da, bireysel beyin dalgaları ile hesaplamalı sürüklenme oranları arasında görülen güçlü korelasyonu tam olarak açıklamak pek mümkün değildir. Gelecekteki çalışmalar, herhangi bir duyusal müdahaleyi tamamen dışlamak için görsel başlangıcı karar verme döneminden ayırabilir.
Ek olarak, bu deney çok özel bir görsel özelliğe dayanıyordu. Katılımcılar düz çizgilerin yönelimi olan tek bir boyutu değerlendirdiler. Kategorileri ayıran kural da kesindi ve katı bir ayrım çizgisine dayanıyordu.
Doğal ortamlarda kategoriler nadiren bu kadar basittir. Nesneler şekil, renk ve doku karışımına dayalı kategorilere aittir ve sınırlar genellikle mutlak olmaktan ziyade olasılığa dayalıdır. Beynin kanıt toplama mekanizmasının bu daha karışık, gerçek dünya kategorileri için aynı şekilde çalışıp çalışmadığını test etmek ek araştırma gerektirecektir.
“İnsan Karar Verme Sürecinin Nöral Ölçüleri Öğrenilmiş Uzayda Kanıt Birikimini Takip Etme” adlı çalışmanın yazarı Arianna Thoksakis ve Edward F. Ester’dir.
