Neurokognitive Grundlagen adaptiver Rationalität

Wie gelingt es Menschen trotz ihrer begrenzten kognitiven Ressourcen, sich in unserer komplexen Welt voller Ungewissheit zurechtzufinden? Mögliche Antworten liegen in neurokognitiven Prozessen, die nicht direkt am Verhalten ablesbar und damit nicht leicht zu beobachten sind, wie zum Beispiel bestimmte Vorgänge im menschlichen Gedächtnis.

Begrenzte kognitive Ressourcen

Unser tägliches adaptives Verhalten stützt sich zum großen Teil auf Informationen, die nicht mehr in unserer Umgebung vorhanden sind. Wenn wir zwischen verschiedenen Arbeitswegen entscheiden, können wir uns sowohl auf aktuelle Beobachtungen (Regen, Verkehrsaufkommen) stützen als auch auf Erfahrungen, die wir in der Vergangenheit gemacht haben – also frühere Fahrten, die im Langzeitgedächtnis gespeichert sind. Trotz seines scheinbar unbegrenzten Fassungsvermögens bildet das Langzeitgedächtnis vergangene Ereignisse jedoch nicht zwangsläufig vollständig oder genau ab. Aktuelle Informationen wie gerade gehörte Verkehrsnachrichten werden oft nur für kurze Zeit im Arbeitsgedächtnis gespeichert – schon bald können wir uns nicht mehr an den Wortlaut erinnern. Die geringe Kapazität des Arbeitsgedächtnisses begrenzt die Menge der Informationen, die wir für unsere Entscheidung berücksichtigen können.

Wie beeinflussen die Eigenarten des Gedächtnisses die Entscheidungsfindung und wie formen umgekehrt Entscheidungen das Gedächtnis? Wie berücksichtigt das Gehirn die Fülle von Informationen aus Vergangenheit und Gegenwart so, dass trotz begrenzter kognitiver Ressourcen gute Entscheidungen möglich sind?

Methoden

In unseren Studien kombinieren wir neurowissenschaftliche Untersuchungsmethoden wie Elektroenzephalographie (EEG) und funktionelle Magnetresonanztomographie (fMRT) mit hochentwickelten Analyse- und Modellierungsverfahren. Wir untersuchen die neuronalen Grundlagen adaptiver Kognition anhand einer Vielzahl kognitiver Aufgaben wie Wahrnehmungsentscheidungen, Entscheidungen, die Entscheidungen, die darauf basieren, wie lohnend die Optionen sind, Entscheidungen unter bekannten Risiken und Entscheidungen unter Unsicherheit.

Literatur

  • Christophel, T. B., Klink, P. C., Spitzer, B., Roelfsema, P. R., & Haynes, J.-D. (2017). The Distributed nature of working memory. Trends in Cognitive Sciences, 21, 111–124. 
  • Spitzer, B., Blankenburg, F., & Summerfield, C. (2016). Rhythmic gain control during supramodal integration of approximate number. NeuroImage, 129, 470–479. 
  • Spitzer, B., Fleck, S., & Blankenburg, F. (2014). Parametric alpha- and beta-band signatures of supramodal numerosity information in human working memory. The Journal of Neuroscience, 34, 4293–4302. 
  • Spitzer, B., Waschke, L., & Summerfield, C. (2017). Selective overweighting of larger magnitudes during noisy numerical comparison. Nature Human Behaviour, 1, 0145. 
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