Một mô hình toán học mới dự đoán những lựa chọn mà mọi người sẽ thực hiện trong Nhiệm vụ đánh bạc Iowa, một nhiệm vụ được sử dụng trong 25 năm qua để nghiên cứu ra quyết định, vượt trội so với các mô hình được phát triển trước đó.

Nhiệm vụ đánh bạc Iowa trình bày một chủ đề với bốn bộ bài ảo, mỗi bộ chứa một hỗn hợp thẻ khác nhau có thể thắng hoặc thua tiền. Không được cho biết bộ bài nào có giá trị hơn, chủ thể sau đó chọn thẻ từ bộ bài khi họ muốn. Hầu hết những người khỏe mạnh dần dần tìm hiểu những bộ bài nào có giá trị hơn và chọn chỉ chọn những lá bài từ những bộ bài đó.

Các nghiên cứu trước đây đã sử dụng dữ liệu Nhiệm vụ đánh bạc của Iowa để xây dựng các mô hình toán học có thể dự đoán các lựa chọn chọn thẻ của mọi người. Tuy nhiên, việc xây dựng các mô hình như vậy là thách thức về mặt tính toán và các mô hình được phát triển trước đó không tính đến các chiến lược khám phá mà mọi người sử dụng trong nhiệm vụ.

Khi xem xét dữ liệu được thu thập trước đây từ 500 đối tượng, Ligneul nhận thấy rằng những người khỏe mạnh có xu hướng quay vòng qua bốn sàn và chọn một thẻ từ mỗi thẻ, đặc biệt là khi bắt đầu nhiệm vụ. Sau đó, ông kết hợp hành vi này, gọi là thăm dò tuần tự, vào một mô hình toán học mới nổi tiếng - tối đa hóa các hành vi mà mọi người thể hiện trong nhiệm vụ.

Ligneul nhận thấy rằng mô hình mới của mình vượt trội so với các mô hình trước đó trong việc dự đoán các lựa chọn chọn thẻ của mọi người. Ông cũng nhận thấy rằng các hành vi khám phá tuần tự dường như suy giảm khi các đối tượng già đi, có lẽ vì những thay đổi thần kinh thường liên quan đến lão hóa.

Mô hình và phát hiện mới có thể giúp tinh chỉnh những hiểu biết thu được từ Nhiệm vụ Đánh bạc Iowa. Nó cũng có thể cải thiện sự hiểu biết về sự gián đoạn trong học tập và ra quyết định liên quan đến lão hóa và các tình trạng bệnh lý thần kinh khác nhau, chẳng hạn như nghiện, rối loạn xung động, chấn thương não, v.v…

P.T.T (NASATI), theo https://www.sciencedaily.com/releases/2019/06/190613143535.htm, 18/6/2019