北京
認知神經科學前沿文獻分享
基本信息
Title:Modeling how autistic and non-autistic groups learn about their own and each other’s preferences
發表時間:2026-06-02
發表期刊:Nature Mental Health
影響因子:8.7
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研究背景
日?；映Ｐ枰茢嗨讼矚g什么。雙重共情問題（double empathy problem, DEP）認為，自閉癥與非自閉癥之間的相互理解困難，可能來自雙方社會表征和推斷方式不匹配。本文關注一個更可測量的入口：自閉癥與非自閉癥群體的偏好結構是否不同，以及這種差異是否會影響對同伴偏好的學習
實驗設計與方法邏輯
研究包含三個實驗:
實驗1比較非自閉癥成人、非自閉癥青少年和自閉癥青少年對食物、活動項目的自我偏好評分，用群體平均偏好、語義相似性和項目關系建立社會知識表征
實驗2讓非自閉癥成人學習非自閉癥或自閉癥青少年的偏好
實驗3讓自閉癥青少年完成同類任務。作者用預測誤差（prediction error, PE）衡量準確性，并用分層貝葉斯強化學習（reinforcement learning, RL）模型比較無學習、粗粒度學習和細粒度學習模型（fine-granularity model）
Fig1：實驗設計
核心發現
發現一：自閉癥青少年的群體平均偏好更難代表個體
自閉癥青少年的自我偏好評分更分散，相比非自閉癥青少年呈現更高群體內變異性；平衡重采樣后，這一差異仍然穩健。項目之間的偏好關系也更受語義相似性影響，相近項目的偏好聯系更強。這說明平均群體印象在預測自閉癥青少年具體個體時邊界更明顯
Fig. 2 中，作者展示了三組偏好評分分布、項目相關矩陣和概念層面的評分差異；這一結果提示，偏好結構本身會限制群體知識對個體的預測力發現二：成人能學習自閉癥青少年的偏好，但總體誤差更高
非自閉癥成人在兩種學習對象條件下都會隨試次降低PE，說明他們并非不能學習自閉癥青少年的偏好。不過，成人在學習非自閉癥青少年偏好時PE更低，整體準確性更高。模型比較顯示，兩種條件下細粒度學習模型都優于粗粒度模型和無學習模型，反饋更新更像是按項目相似性擴散，而不是只按大類別遷移
Fig. 3 中，作者展示了成人PE隨試次下降、兩類對象條件下的誤差差異，以及細粒度模型更高的預測表現；這一結果提示，準確性差異與目標群體偏好可預測性有關發現三：自閉癥青少年也使用細粒度學習，但同診斷并不自動更好預測
自閉癥青少年的初始期望更接近自閉癥青少年群體偏好，說明他們會調用與自閉癥同伴相關的群體知識。但在任務中，他們預測自閉癥同伴時沒有表現出更低PE，反而預測非自閉癥青少年偏好時PE更低。較高自閉癥特質（autistic traits）和行為僵化（behavioral rigidity）與較低學習率相關
Fig. 4 中，作者展示了自閉癥青少年的PE、參考點效應、模型比較和參數關聯；這一結果不支持“同診斷群體一定更容易相互理解”的簡單解釋
省流總結
這項 Nature Mental Health 研究把DEP放進偏好學習任務中檢驗。結果顯示，自閉癥青少年的偏好更具個體差異，使群體平均知識較難預測個人；兩組學習者都主要依賴細粒度反饋更新
分享人：天天
審核：PsyBrain 腦心前沿編輯部
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