كيف يمكن تفسيرُ السلوكِ الاجتماعيِّ الإيجابيِّ، وما علاقتُه بالتعاطف؟

استمع على ساوندكلاود 🎧

نُشرتْ مؤخراً دراسةٌ بعنوان: "آليّاتُ الحَوسَبةِ العصبيةِ الخاصةِ بتعلمِ السلوكِ الاجتماعيِّ الإيجابيِّ وارتباطُها بالتعاطف"، وكما يتبيّن من العنوان، فإنّ هذه المقالةَ تستهدف تفسيرَ السلوكياتِ الإيجابيةِ، والتي يمكن تعلُّمُها وارتباطُها بصفةٍ شخصيةٍ، وهي التعاطفُ، باستخدامِ أحدِ العلومِ الحديثةِ التي تدعى علمَ الحوسبةِ العصبية.

بدايةً، ما هو علمُ الحَوسبةِ العصبيةِ neurocomputational science؟

يُعَرفُ علمُ الحوسبةِ العصبيةِ بأنه العلمُ الذي يدرسُ وظائفَ الدماغِ من حيث خصائصُ معالجةِ المعلوماتِ من قِبلِ البُنى التي تشكّلُ الجهازَ العصبيَّ. وهو من تخصصاتِ العلومِ الحاسوبيةِ computational science الذي يَربطُ بين مختلفِ مجالاتِ علمِ الأعصابِ والعلومِ المعرفيةِ وعلمِ النفسِ، مع الهندسةِ الكهربائيةِ وعلمِ الحاسوبِ والرياضياتِ والفيزياء.

السلوكُ الاجتماعيُّ ووسائلُ تفسيرِه:

السلوكُ الاجتماعيُّ الإيجابيُّ، أو مجموعةُ السلوكاتِ الهادفةِ لمنفعةِ الآخرين، هي مظهرٌ أساسيٌّ من التواصلِ الاجتماعي. ومن أجلِ التعبيرِ عن سلوكٍ اجتماعيٍّ إيجابيٍّ تحتاج الحيواناتُ لتعلُّمِ عواقبِ أفعالِها على الآخرين، وهنا تأتي نظريةُ تعزيزِ التعلُّمِ reinforcement learning theory.

تقول نظريةُ تعزيزِ التعلُّمِ أنّ أخطاءَ التنبُّؤِ، أي عندما يكون هناك اختلافٌ بين ما هو متوقّعٌ وبين النتائجِ الفعليةِ (التوقعاتُ الخاطئةُ) تقود إلى التعلمِ، ومن هنا تُقدّم هذه النظريةُ بُنيةً لفهمِ الآليةِ التي تتعلم بها الحيواناتُ أن تكافئَ نفسَها. إلا أنّ العملياتِ التي تؤدّيها الحيواناتُ والتي تؤدي لمنفعةِ الآخرين ظلّت مجهولةً.

وقد قام الباحثون في هذه الدراسةِ باستخدام نظريةِ تعزيزِ التعلمِ لتوصيفِ تعلمِ السلوكِ الاجتماعيِّ، إلى جانبِ استخدامِ التصويرِ بالرنينِ المغناطيسيِّ الوظيفيِّ (fMRI) والنَمْذَجةِ الحاسوبيةِ التفصيليةِ للسلوك.

كيف تم اجراء البحث؟

اشترك في البحثِ 31 متطوعاً قاموا بإجراء مهمةِ تعلُّمٍ معزَّزٍ في أثناءِ تصويرِهم بالرنين المغناطيسيِّ الوظيفيِّ. ففي كلِّ تجرِبةٍ طُلبَ من المشاركين الاختيارُ بين رمزَين؛ يرتبطُ رمزٌ منهما باحتماليةٍ عاليةٍ للحصول على جائزةٍ، والآخرُ باحتماليةٍ متدنِّية. هذه العواقبُ لم يتمّ إطلاعُ المشاركين عليها، إنما وصلواً إليها عبرَ التجريبِ وارتكابِ الأخطاءِ. وقد قام المشاركون بتنفيذ هذه المهامِّ لأنفسِهم (منفعةٌ ذاتيةٌ) ولغيرِهم (سلوكٌ اجتماعيٌّ)، أو كانوا جزءاً من مجموعةٍ شاهدةٍ (control) لا يوجد فيها جوائزُ (لا منفعةَ هنا لأحد). وقد كان وجودُ المجموعةِ الشاهدةِ مهمّاً لتفسيرِ نتائجِ دراساتٍ سابقةٍ أظهرَت وجودَ استجاباتٍ من الدماغِ على جوائزَ وهميةٍ أو توقّعاتٍ وهميةٍ، وهذه الاستجاباتُ كانت تحصلُ عندما لا تصلُنا الجوائزُ في حالاتٍ غيرِ اجتماعيةٍ تماماً. كذلك أتاح وجودُ المجموعةِ الشاهدةِ اختبارَ مناطقَ من الدماغِ أظهرتْ نسبياً نوعيةً لمعالجةِ المعلوماتِ الاجتماعيةِ، وهي مناطقُ لم تستجِبْ للمعلوماتِ المتعلقةِ بالمكافأةِ الذاتيةِ أو انعدامِ المكافأة.

ما هي أهمُّ نتائجِ البحثِ؟

1- وجودُ اختلافاتٍ سلوكيةٍ في تعلُّمِ الحصولِ على الجوائزِ للذاتِ أو للآخرين أو ليس لأحد. تبيّنتْ، باستخدامِ النَّمْذَجةِ الحاسوبيةِ computational modeling وتصويرِ الأعصابِ neuroimagin، قدرةُ المشاركين على تعلمِ الحصولِ على الجوائزِ لأنفسِهم أو للآخرين أو ليس لأحد، وأنّ هذا التعلمَ تعزِّزُه إشاراتُ تعلُّمٍ في القشرةِ الحِزاميةِ الأماميةِ تحتَ الركبيةِ (sgACC)؛ وإن كان تعلُّمُهم أبطأَ في الحالتين الأخيرتين. ولم يكنْ هناك اختلافٌ في معدلِ التعلمِ بين هاتين الحالتين.

تقترح هذه النتيجةُ أنّ الأشخاصَ لديهم انحيازٌ تجاه أنفسِهم عند تعلمِهم، حيث يتعلمون بسرعةٍ أكبرَ كيفيةَ الحصولِ على المكافآاتِ التي تخصُّهم.

2- وجودُ ارتباطٍ بين كَونِ الشخصِ متعاطفاً وبين تعلمِ السلوكِ الاجتماعيِّ، حيث أظهر البحثُ أيضاً وجودَ اختلافاتٍ فرديةٍ في القدرةِ على تعلمِ السلوكِ الاجتماعيِّ الإيجابي. فالأشخاصُ الذين يتّصفون بطبعِ التعاطُفِ بدرجةٍ أكبرَ، يتعلمون هذا السلوكَ بشكلٍ أسرعَ، وتكون لديهم استجاباتٌ نوعيةٌ أكثرَ في مِنطقةِ الـsgACC عند قيامِهم بنَفعِ الآخرين.

بالتالي تُظهرُ نتائجُ هذا البحثِ آليةً حاسوبيةً لتوجيهِ تعلمِ السلوكِ الاجتماعيِّ الإيجابيِّ لدى البشرِ، ولماذا يُعدُّ هذا السلوكُ مرتبطاً بالتعاطف. ويمكن لهذه البُنيةِ أن تساعدَ في شرحِ سببِ انخفاضِ التعاطفِ والسلوكِ الاجتماعيِّ الإيجابيِّ لدى الأشخاصِ المصابين باضطراباتٍ في الإدراكِ الاجتماعيّ social cognition.

المصدر: What is computational neuroscience? Patricia S. Churchland, Christof Koch, Terrence J. Sejnowski. in Computational Neuroscience pp.46-55. Edited by Eric L. Schwartz. 1993. MIT Press هنا