Neue Publikation untersucht Entscheidungen

Das mathematische Drift-Diffusions-Modell (DDM) ist ein mathematisches Modell für den Prozess, der in unserem Gehirn abläuft, um zu einer Entscheidung zwischen zwei Alternativen zu kommen. Dabei wird angenommen, dass das Gehirn pro Zeiteinheit eine konstante Menge an Informationen aus dem Sinnesreiz extrahiert (Drift), die durch Rauschen, also zufällige Messungenauigkeiten (Diffusion) gestört wird. Diese Information wird zeitlich aufsummiert, bis eine Schwelle erreicht wird, bei ausreichend Evidenz gesammelt wurde, um eine Entscheidung zu treffen. "Das Modell hat sich bei der Erklärung verhaltensbezogener und neurophysiologischer Daten als sehr erfolgreich erwiesen. Es nimmt an, dass sich sensorische Informationen im Laufe der Zeit ansammeln, bis diese gesammelten Informationen so eindeutig für eine Alternative sprechen, dass eine Entscheidung getroffen werden kann - beispielsweise welches von zwei Lichtsignalen heller ist. Es weist jedoch Einschränkungen auf, wenn es darum geht, die Variabilität von hintereinander ausgeführten Entscheidungen oder die Auswirkungen interner Faktoren auf die Entscheidungsfindung zu erfassen.

Gemeinsam mit der Université Paris-Saclay schlagen die Forschenden im BTU-Fachgebiet Computational Neuroscience ein neues Modell vor, eine nichtlineare Version des Drift-Diffusions-Modells (nl-DDM), das diese Probleme löst. "In der Publikation zeigen wir auf, dass das nichtlineare Modell bei gleicher Komplexität besser abschneidet und Zeiteffekte besser erfasst als das originale Drift-Diffusionsmodell", sagt Prof. Dr.-Ing. Glasauer. "Unser Modell ebnet den Weg zu einer genaueren Analyse von Wahrnehmungsentscheidungen und berücksichtigt auch Einflüsse aus der Zeit vor der Präsentation der Entscheidungsaufgabe."

Über den Wissenschaftler

Prof. Dr.-Ing. Stefan Glasauer forscht zu den Prinzipien und Mechanismen von sensomotorischen Fähigkeiten, Wahrnehmung, räumlicher Orientierung und Navigation bei Mensch und Tier.