决策中的神经科学Word文档格式.doc
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[摘要]决策学作为经济学热点，其构建的决策模型是决策者倚重的规避风险手段。
但传统行为层面的研究已不能进一步缩小现有模型的误差，需要寻求新的方向进行更深入的研究。
而近年来fMRI、ERP等神经科学研究工具已使深入大脑内部，研究个体决策行为背后的神经机制成为可能，这有助于建立一个涵盖生理学变量，更加准确完善的风险决策模型。
本文便从应用于风险决策研究的神经科学手段，新视角下的决策加工机制，决策神经科学的意义与展望三个方面讨论风险决策中的神经科学。
关键词：
风险决策；
功能核磁共振；
建模；
神经科学。
[Abstract]ScienceofDecisionMakingisaneconomic-focus.Thedecisionmodeldevelopedbyitisanessentialcircumventionriskmethod.However,traditionalresearchinactrespectivelycannotreduceerroranymore.Sowehavetoexploreanewwaytodoin-depthstudy.Inrecentyears,neuroscienceresearchtoolssuchasfMRI、ERPhavemadeitpossibletoseedeepinsidethebrainandstudyneuralmechanismsbehindindividualdecision-makingbehavior.Thiswillhelptobuildanewdecisionmakingmodelwhichismoreaccurate,morecompleteandcontainsphysiologicalvariables.Thisarticlewilldiscusstheuseofneuroscienceinriskydecision-makingfromthreeaspects:
neurosciencemethodsusedinstudyingriskydecision-making,decision-makingprocessmechanismunderthenewperspectiveandthesignificance
andprospectofdecisionneuroscience.
Keywords:
Riskydecisionmaking;
Neuroscience;
Carryonthemodelling;
Functionalmagneticresonanceimaging
前言
决策神经科学是一门新兴的学科，由包括斯坦福商学院BabaShiv教授在内的多名学者于2005年提出。
该学科使用特定脑损伤病人研究,神经成像与电生理技术等神经科学的研究手段，研究个体在判断、决策及社会与市场行为中的神经基础,如利用功能核磁共振对个体决策进行脑区加工的空间定位,并利用穿颅磁刺激与脑损伤病人研究来厘清大脑不同脑区加工的因果关系,从而明确行为决策的加工处理过程。
并由所的结论提出基于神经机制的决策模型以便更好理解个体在现实生活中的决策行为。
近几年该学科有着良好的发展，利用关键词“decisionneuroscience”在webofScience引文数据库搜索，发现2005.1—2014.6决策神经科学领域发表的SCI/SSCI文章1610篇,数量逐年递增。
作为非神经科学专业的学生，尽管关心这一学科的成就与发展，但不具备研究发表新成果的能力，所以本文是在学习决策神经科学理论及其研究手段原理的基础上，分析其构建模型的科学性，并讨论该学科的价值与发展。
1决策神经科学研究手段
研究人员为了了解决策过程中的神经机制，需要借助脑成像工具直接观察大脑活动，以下便是三种主流研究工具的原理及简单分析。
1.1功能核磁共振
功能核磁共振技术是在核磁共振的基础发展的一种脑功能成像技术。
神经元兴奋造成的能量消耗会使神经元附近供血动脉内氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白的比例会发生变化,兴奋的大脑局部血流量供过于求,使顺磁性物质脱氧血红蛋白的比例降低，引起大脑局部组织磁化率变化,这一电磁信号变化可被核磁共振仪感应。
仪器根据断层成像技术得到相应脑功能激活图，从而反映大脑神经活动情况。
此方法可以分别获得大脑的结构像与功能像，从而在后期处理中精确定位功能活动部位，成像速度快，精度高。
1.2事件相关电位
脑电图通过安放在头皮表面的电极,对大脑内神经电活动导致的电压变化进行测量。
测量部分分为自发脑电与诱发脑电,其中诱发脑电是相位锁定的,可通过相同刺激的多次重复叠加除去非相位锁定的脑电信号,得到较强的相位锁定脑电位信号,便是事件相关电位。
其对波的成分、幅度、潜伏期及电位随时间变化或脑区分布进行分析来表征大脑认知加工。
ERP直接测量了神经放电活动,时间分辨率高,造价低,数据处理较简单,因此应用广泛。
此外通过高分辨率EEG的记录,利用逆向算法对ERP成分来源来进行空间定位，可以推算大脑神经兴奋的源头，最高精度达到厘米级别，但是相比核磁共振等工具，其对大脑解剖空间的定位仍较为粗糙。
1.3正电子发射计算机断层扫描
此技术是通过注射正电子核素标记的葡萄糖（氟化脱氧葡萄糖）作为人体代谢的示踪剂,记录同位素衰变时释放出的正电子与大脑电子间的湮灭,获得同位素位置分布,从而得到大脑局部代谢率和脑血流变化的信息。
研究中对照两种不同的条件下血流信息的差异来反映大脑的功能活动情况。
虽然其造价昂贵，时间空间精度有限，正逐步被FMRI取代，但其能够利用不同放射性元素测定大脑神经递质浓度与对应的分布密度,且相对于fMRI所需叠加次数少,因此也具有一定优势。
2风险决策神经机理
2.1预期阶段
神经科学的研究结果发现：
研究被试者脑电信号过程中，正性或者负性的预期均明显诱发了奖赏相关脑区中腹侧纹状体、背侧纹状体的激活,及损失规避相关脑区脑岛的激活。
随后比较正性和负性两种线索发现,两者在脑区激活上没有明显的差异,说明脑区的激活对效用评价不敏感。
进一步分析BOLD信号数据发现,与奖赏有关的中脑和与损失规避相关的脑岛同时影响幅值。
说明在预期阶段,大脑在效用评价和激活程度两方面均对情绪做出反应,这一点符合情绪的经典定义，也从神经学水平证明了个体决策者在决策的预期阶段存在着预期情感。
Knutson提出预期情感理论认为,奖赏相关脑区的激活能够促使被试在决策中倾向于风险偏好的选择,而岛叶激活的时候倾向于保守的选项。
因此个人认为奖赏、惩罚脑区的同时激活反映了对潜在获益或者损失的动机大小的加工。
无论获益还是损失线索,预期阶段正性奖赏系统中脑、腹侧纹状体、背侧纹状体和负性惩罚系统的岛叶双系统同时发挥作用,反映了对未来小获益（获益线索下）、大损失（损失线索下）的担心和大获益（获益线索下）、小损失（损失线索下）的期望并存交织的预期情感状态。
因此预期阶段不仅存在着预期情感，而且这种情感是双向的，对每种线索均有正反两方面预期。
2.2决策阶段
实验研究表明，在风险优势的情形下,测试者更倾向于选择做出投资,风险中性的条件下次之,而风险劣势的情形下的选择最为保守。
且风险优势下选择投资的反应时更快;
而在风险劣势情形下,选择不投资的反应时更快。
此外风险中性时做出选择的时间无较大变化,但是选择不投资的比例超过投资。
测试风险决策的同时利用事件相关电位可以发现：
决策阶段错误相关负波（errorrelatednegativity,ERN）与错误正波（errorpositivity,Pe）都参与了对投资决策选择的调节。
因此有理论讨论起源于大脑前扣带回的ERN与决策的关系。
根据冲突检测理论的假设,ERN不仅会对刺激—反应的冲突做出应答,还会对大脑内在的动机产生的冲突进行检测（Botvinick&
Brave:
etal,2001;
Yu&
zhou,2009），在风险优势和风险劣势下大脑并无动机冲突，因此可以迅速做出决定。
但这一理论在风险中性情况下并不适用，决策者选择投资与不投资均面临冲突，因此应该用更长时间做出选择，但事实与此相反。
不过这一现象可以由Yu&
Zhou提出的预警学说加以解释,根据行为决策理论,投资意味着风险和可能的损失,即收益为“0”,而不是选择不投资时可以得到确定的“1”,因此对未来可能结果的评估是投资相对于不投资诱发了更为明显的ERN。
以上分析及冲突检测和预警两种学说表明，ERN在决策执行阶段反映了对未来可能风险与奖赏适应性选择的预期情感进行评估。
可以认为与预期阶段存在决策情感一样,风险决策的决策阶段也存在着决策情感,这种情感帮助决策者协调决策情绪,高效、准确地完成风险决策的决策选择。
2.3反馈评估阶段
Knutson等（Knutson&
Fongetal.,2003）分离了预期阶段与反馈阶段,发现在反馈阶段与预期阶段不同,获益相对于损失能够诱发更加明显的内侧前额叶的激活。
此外由Liu等对奖惩的分析结果发现,前扣带回与双侧岛叶参与了对负性反馈的表征（Liu&
Hairstonetal.,2010）。
以上结果表明在反馈阶段,奖赏和损失发生了明显的分离,积极反馈由相关的脑区腹侧纹状体、内侧前额叶和后扣带回进行表征,对负面情感敏感的岛叶与前扣带回则表征损失反馈。
此外,从对预期与反馈结果的比较可以看到,在纹状体区域两者发生了分离,在预期奖赏和惩罚的线索下,腹背侧纹状体同时激活,而在反馈奖赏阶段,只有腹侧纹状体参与了对奖赏评估的反馈。
与ERN一同起源于大脑前扣带回的还有反馈相关负波（feedbackrelatednegativity,FRN），但其没有参与对风险情形的调节,而是对决策阶段选项概率大小非常敏感。
决策阶段倾向决策选项的概率越大,在反馈评估阶段诱发更加明显的FRN,反映了反馈阶段对决策阶段的决策预期与反馈实际结果之间的差异,即表征了预测情感偏差。
在风险决策的反馈阶段,对反馈结果的评估反映了决策者对决策预期的再评估,为决策的学习和下一次决策行为的调整做好准备。
3决策神经科学价值与发展
3.1研究价值
传统决策科学注重决策的行为描述，而认知神经科学与决策科学的结合在逐步揭示决策过程的心理和生理学机制，使我们清晰决策生成的神经机理，这会有以下三方面好处。
1）指导个人决策。
在个人自我管理与决策时,如何使完成日常决策、自我管理更加高效具有重要意义。
例如行为金融学创始人罗伯特·
希勒提出：
股票市场中非理性因素无处不在。
而预期情感在这些非理性因素中有重要地位,在投资中预判并利用自身的情感,能帮助人们快速而高效投资,准确的进行决策。
2）协助企业管理者决策。
对于高层的管理，利用直觉来决策十分重要。
因为他们负责重要策略制定，对大量数据的理性分析将会消耗巨大精力,此时基于管理工作经验产生的直觉有着明显的优势。
此时根据决策神经科学提供的决策加工机制，直觉便可以科学地转化为决策，从而避免复杂有未必精确的分析。
3）指导国家灾害应对机制。
当自然灾害突发，应急管理重要是要在短时间提出快速有效的应对方案。
应急预案无法考虑到现实突发情况,面对危机时决策者没有充分的时间思考,因此需要决策领导人利用直觉,将直觉纳入决策生成机制进行高效的决策。
这种决策方式能够节省大量认知资源,高效而准确，是对传统的应急方案的一个很好的补充。
3.2学科前景
目前决策神经科学的发展依然存在一定的限制，除研究手段复杂昂贵，大数据处理整合能力有限外，还有研究成果可操作性不强等问题。
但试图通过神经科学揭示大脑在做出复杂决策时怎样计算、如何运用知识便是有意义的尝试。
它的创新之处不仅在于为经济学与管理学的理论建立了初步的神经学基础，还在于发现了对决策有重要影响却被理性决策理论低估或忽视的生理学变量。
因此学科研究沿着探究人脑决策这一高级功能的道路发展，会有更多关乎大脑本质的突破发现。
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