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社會網絡通過限定我們學習內容以及來源進而影響我們的決策。然而，社會網絡如何影響個人學習和決策的內在機制仍不清楚。北京大學研究團隊揭示了人腦在社交網絡分布式學習的神經計算機制。該研究于近日發表在《Nature Neuroscience》雜志上，題為：Neurocomputational mechanism of real-time distributed learning on social networks。

研究人員著眼于社會網絡中學習和決策的“去中心化”特性，將實時分布式學習任務與功能磁共振成像、計算模型和社會網絡分析相結合，研究了人類如何在不同網絡節點觀察他人做出決策的過程。面對分布式網絡信息高復雜、高難度的處理，人腦會采用具有偏向性的處理方式：根據背側前扣帶皮層的活動情況，人腦將靈活地對那些在網絡中具有更多連接（更交游廣闊）的信息源賦予更高的權重，低估或忽略其他信息源，這種策略可能導致虛假信息的傳播和錯誤共識的形成。

該研究結果揭示了一種基于網絡信息來源學習過程的神經計算機制，該過程可能會引起有偏向性的學習和錯誤信息在社會網絡中傳播。

注：此研究成果摘自《Nature Neuroscience》期刊原文章，文章內容不代表本網站觀點和立場，僅供參考。

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責任編輯：Rex_20