Computational approaches to the neuroscience of social perception.
Computational approaches to the neuroscience of social perception.
复制标题
社会知觉神经科学的计算方法。
DOI：
10.1093/scan/nsaa127
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发表时间：
2021-08-05
影响因子：
4.2
通讯作者：
Freeman JB
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Brooks JA;Stolier RM;Freeman JB
在社会感知的多个领域，包括社会分类、情感感知、印象形成和心智化，功能磁共振成像（fMRI）数据的多元模式分析（MVPA）允许更详细地了解社会信息是如何在大脑中被处理和表征的。与其他神经成像领域一样，社会知觉的神经科学研究最初依赖于从单变量fMRI分析中得出的广泛的结构-功能关联来绘制参与这些过程的神经区域。在这篇综述中，我们追溯了使用MVPA的社会神经科学研究建立在这些神经解剖学关联上的方式，以更好地表征不同大脑区域的计算相关性，并讨论了MVPA如何允许对心理模型和社会信息的神经表征之间的对应关系进行明确的测试。我们还描述了多元功能磁共振成像数据的方法学方法的当前和未来进展及其对社会感知神经科学的理论价值。
Across multiple domains of social perception—including social categorization, emotion perception, impression formation and mentalizing—multivariate pattern analysis (MVPA) of functional magnetic resonance imaging (fMRI) data has permitted a more detailed understanding of how social information is processed and represented in the brain. As in other neuroimaging fields, the neuroscientific study of social perception initially relied on broad structure–function associations derived from univariate fMRI analysis to map neural regions involved in these processes. In this review, we trace the ways that social neuroscience studies using MVPA have built on these neuroanatomical associations to better characterize the computational relevance of different brain regions, and discuss how MVPA allows explicit tests of the correspondence between psychological models and the neural representation of social information. We also describe current and future advances in methodological approaches to multivariate fMRI data and their theoretical value for the neuroscience of social perception.
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作者：
ETCOFF, NL;MAGEE, JJ
通讯作者：
MAGEE, JJ
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Benson, PJ
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通讯作者：
Freeman, Jonathan B.