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Individual differences in sequential decision-making
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OA
AI
DOI：10.1016/j.isci.2026.118213.png)
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摘要
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在不确定环境中，人们的决策方式存在显著差异。虽然许多研究利用这种变异性来衡量特定认知过程和参数的差异，但不确定决策任务中个体变异性的关键维度尚未被识别。本研究分析了1001名参与者执行一个动态三臂赌博机任务的行为数据，该任务中的奖励概率随时间不可预测地波动。通过采用一种新颖的分析方法，该方法控制了任务中的随机性，我们识别出一个主导的非线性个体变异轴。我们发现，这种主要的变异轴与通过潜在状态建模推断的探索概率存在强烈且特异性的相关性。这表明，塑造赌博机任务表现中个体差异的主要因素是探索（相对于利用）的倾向，而非人格特征、强化学习模型参数或低级策略。某些人口统计学特征也预测了沿这一主轴的方差：探索端参与者比利用端参与者更年轻，且自报男性在两个极端均占多数。这些发现共同提供了一个理解任务行为中个体差异的原则性框架，同时突出了塑造不确定决策下个体差异的认知和人口统计学因素。
Keyword:
Individual differences
Decision-making under uncertainty
Exploration-exploitation tradeoff
Multi-armed bandit task
