面孔认知影响社会决策的认知神经机制

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    71901095
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    20.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    G0106.管理心理与行为
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2019
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2020-01-01 至2022-12-31

项目摘要

Face cognitions affect our social life. Among those influences, there is an important effect: people always show bias in favour of attractive individuals in social decision-making. Based on the literature review, the applicant proposes that this effect may have multiple underlying cognitive mechanisms. From the perspectives of social psychology, people form positive stereotypes of attractive individuals and thus have more positive impressions of them (e.g., trustworthy). From the perspectives of evolutionary psychology, acting in favour of attractive individuals is the adaptive behaviour that humans as a species acquired through the long-term evolution. The adaptive behaviour reflects in modern life the forms of the psychological rewards of social interactions with attractive individuals. This project will use mathematic modelling and model-based functional MRI and adopt an integrated perspective to provide the behavioural, model-based, and neuroimaging evidence towards the two mechanisms mentioned above. The applicant has rich research experience in the field of face cognition and social decision-making had has finished the preparations such as a pilot study and model verification, which provides a solid base for achieving the research purposes of this project. The outcomes of this project will provide insights for decreasing the bias caused by face cognition in management, which will help form a just and fair working and living environment and provide scientific evidence for practising the core socialist values.
人们对面孔的认知影响着工作和生活。其中一个重要的现象是:人们常常在社会决策中优待高面孔吸引力的个体。基于以往研究,申请人提出这一现象可能是多种认知机制共同作用的结果。从社会心理学视角,人们对高面孔吸引力个体有正面的刻板印象,会对他们形成正面评价;从进化心理学视角,优待高吸引力个体是人类在长期演化中而得的适应性行为,这种优待在现代社会中则表现为与高吸引力个体互动有更大的心理奖赏。本项目将使用数学建模和基于模型的功能磁共振成像(model-based fMRI),从整合的视角,为以上两种机制提供行为、模型以及脑成像数据等多层面的证据。申请人在面孔认知及社会决策领域均有丰富的研究经验,并已完成预实验和模型论证等前期工作,为达到预期研究目的提供坚实基础。本项目的研究成果能为减少在管理中因面孔认知带来的偏差提供重要启示,为营造一个更公平公正的工作和生活环境、践行社会主义核心价值观提供科学依据。

结项摘要

人们对面孔的认知影响着日常的社会生活。这其中一个重要的现象是——人们常常偏好或优待高面孔吸引力的个体。这一现象很可能是多种认知机制共同作用的结果。从进化心理学视角出发,偏好高吸引力个体是人类在长期演化中习得的适应性行为,是性选择的附带产物。从社会心理学视角出发,人们对高面孔吸引力个体有正面的刻板印象,因此更愿意和高吸引力的个体合作。.研究1和研究2从进化心理学视角出发,聚焦面孔吸引力对于伴侣选择的影响,验证面孔吸引力对于伴侣选择的重要性。研究3从社会心理学视角出发,探究合作和亲社会行为的影响因素。研究结果显示:(1)伴侣选择符合传递性这一理性决策的标准;(2)在择偶决策的信息搜索过程中,人们展现出一定程度的启发式信息搜索模式;(3)女性周期性变化的性激素不会影响她们的合作倾向和亲社会水平。.本项目使用数学建模对行为和过程性数据行(眼动和鼠标轨迹)分析、结合生理学数据,为相关理论提供多层面的关键证据。本项目进展顺利,取得的成果达到了预期目标。研究成果发表于相关领域国际高水平期刊共3篇,项目负责人均为第一作者或通讯作者,本项目均为论文资助的第一标注。项目负责人多次参加国内外学术会议,展示本项目成果。

项目成果

期刊论文数量(3)
专著数量(1)
科研奖励数量(1)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Transitive mate preferences.
传递性伴侣偏好。
  • DOI:
    10.1037/dec0000124
  • 发表时间:
    2021-07
  • 期刊:
    Decision
  • 影响因子:
    1.5
  • 作者:
    Hongyi Wang;Zhilin He;Lisheng He
  • 通讯作者:
    Lisheng He
Value-directed information search in partner choice
合作伙伴选择中的价值导向信息搜索
  • DOI:
    10.1017/s1930297500009426
  • 发表时间:
    2022-11
  • 期刊:
    Judgment and Decision Making
  • 影响因子:
    2.5
  • 作者:
    Hongyi Wang;Jiaxin Ma;Lisheng He
  • 通讯作者:
    Lisheng He
Do women's natural hormonal fluctuations modulate prosociality? A within-subject analysis.
女性的自然荷尔蒙波动会调节亲社会性吗?
  • DOI:
    10.1016/j.psyneuen.2022.105663
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    Psychoneuroendocrinology
  • 影响因子:
    3.7
  • 作者:
    Hongyi Wang;Jianhua Li;Lan Chen;Lisheng He
  • 通讯作者:
    Lisheng He

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其他文献

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相似国自然基金

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相似海外基金

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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