Wprowadzenie
Ostatnie innowacyjne prace z zakresu psychologii stosowanej wykazały, że uświadamianie ludziom zachowań innych jest użyteczną techniką indukowania pozytywnych zmian behawioralnych na poziomie społecznym. Na przykład, podatnicy są bardziej skłonni płacić to, co są winni, wiedząc, że inni to robią (Coleman, 2007; Cabinet Office UK Behavioural Insights Team, 2012), właściciele domów zmniejszają zużycie energii, gdy są poinformowani, że zużywają więcej prądu niż ich sąsiedzi (Schultz i in., 2007; Slemrod i Allcott, 2011), a ludzie są bardziej skłonni do dawania datków na cele charytatywne, jeśli jest to postrzegane jako norma społeczna (Alpizar i in., 2008; Smith i in., 2015). Wiele z tych strategii zostało z powodzeniem zastosowanych w ostatnich latach, aczkolwiek w sposób nieco doraźny. Jednak lepsze zrozumienie mechanizmów wpływu społecznego i konformizmu, zarówno pod względem poznawczym, jak i neuronalnym, jest ważne dla rozszerzenia tych technik na inne dziedziny, którymi interesują się decydenci.
W ciągu ostatniej dekady coraz więcej prac badało neurokognitywne korelaty wpływu społecznego (przeglądy zob. Falk i in., 2012; Morgan i Laland, 2012; Izuma, 2013; Schnuerch i Gibbons, 2014; Cascio i in., 2015). Badania te koncentrowały się na różnorodnych aspektach wpływu społecznego, od tego, jak opinia innych wpływa na wartościowanie i percepcję prostych bodźców (Berns i in., 2005; Mason i in., 2009; Chen i in., 2012; Stallen i in., 2013; Tomlin i in., 2013; Trautmann-Lengsfeld i Herrmann, 2013) do bardziej złożonych, realistycznych, opcji wyboru (Klucharev i in., 2009; Berns i in., 2010; Campbell-Meiklejohn i in., 2010; Zaki i in., 2011; Huber i in., 2015), i wreszcie do tego, jakie mechanizmy mózgowe leżą u podstaw długotrwałego konformizmu, jak sama obecność rówieśników wpływa na aktywność mózgu i prowadzi do zmian w podejmowaniu ryzyka i decyzji o zaufaniu (Steinberg, 2007; Chein i in., 2011; Fareri i in., 2012, 2015) oraz jak mózg godzi się z wprowadzającym w błąd wpływem (Edelson i in., 2011, 2014; Izuma, 2013). Celem niniejszego Focused Review nie jest ponowne podsumowanie tych prac, ale raczej zbadanie, w jakim stopniu te badania neuroobrazowania mogą przyczynić się do naszego rozumienia psychologii wpływu społecznego i jakie obiecujące kierunki rysują się przed nami w przyszłości. W szczególności, podczas gdy wpływ społeczny jest szerokim terminem opisującym wpływ innych na nasze zachowanie i opinie, my tutaj skupiamy się na badaniach nad konformizmem, przy czym konformizm odnosi się do rzeczywistego dostosowania opinii lub zachowań ludzi do opinii i zachowań innych. Ten przegląd jest zorganizowany wokół trzech sposobów, w których sugerowano, że neuroobrazowanie może przyczynić się do rozwoju psychologii (Moran i Zaki, 2013), a mianowicie roli neuroobrazowania w (i) identyfikacji fundamentalnych mechanizmów leżących u podstaw zachowania, (ii) dysocjacji między teoriami psychologicznymi, które dokonują podobnych przewidywań behawioralnych, oraz (iii) wykorzystaniu aktywności mózgu do przewidywania kolejnych zmian w zachowaniu.
KEY CONCEPT 1. Wpływ społeczny
Wpływ innych osób na nasze postawy, opinie i zachowania. Wpływ społeczny może przybierać różne formy, w tym konformizmu (patrz kluczowe pojęcie 2), reaktancji (celowe przyjmowanie poglądów sprzecznych z poglądami innych), perswazji (zmiana poglądów na podstawie odwołań do rozumu lub emocji) i wpływu mniejszości (kiedy jednostka lub mała grupa wywiera wpływ na większość).
Kluczowe pojęcie 2. Konformizm
Utożsamianie swojej postawy, opinii lub zachowania z postawami, opiniami lub zachowaniem innych. Psychologia społeczna rozróżnia dwa powody konformizmu. Zgodność informacyjna ma miejsce, gdy ktoś przyjmuje poglądy innych, ponieważ zakłada się, że inni posiadają większą wiedzę na temat sytuacji. Zgodność normatywna odnosi się do aktu dostosowania się do pozytywnych oczekiwań innych, aby być lubianym i akceptowanym przez nich.
Mechanizmy konformizmu
Rosnąca liczba badań neuronaukowych sugeruje, że konformizm rekrutuje sygnały neuronalne, które są podobne do tych zaangażowanych w uczenie się wzmacniające (Klucharev et al., 2009; Campbell-Meiklejohn et al., 2010; Kim et al., 2012; Shestakova et al., 2013). Na przykład, w badaniu Klucharev et al. (2009) uczestnicy zostali poproszeni o ocenę twarzy kobiet, a następnie zobaczyli rzekome łączne oceny innych oceniających. Po powtórnym obejrzeniu tych twarzy, oceny uczestników zmieniały się w kierunku zgodnym z ocenami grupowymi. Wyniki neuroobrazowania wykazały, że gdy indywidualne oceny różniły się od ocen grupy, wzrastała aktywność w rostralnej strefie zakrętu obręczy, obszarze w przyśrodkowej korze przedczołowej, zaangażowanym w przetwarzanie konfliktu (Ridderinkhof i in., 2004), a spadała aktywność w jądrze akomodacji, obszarze związanym z oczekiwaniem nagrody (Knutson i in., 2005). Co ciekawe, amplituda tych sygnałów przewidywała zgodność, tak że gdy niezgodność była duża (choć dokładnie nie ustalono, jaka powinna być wielkość tej niezgodności, aby wywołać zgodność), ludzie dostosowywali swoje zachowanie i dopasowywali swoją opinię do opinii grupy (Klucharev i in., 2009). Podobne neuronalne sygnały rozbieżności odzwierciedlające odchylenie własnej oceny i ważnej opinii zewnętrznej zostały odnotowane również w innych badaniach (Campbell-Meiklejohn et al., 2010; Deuker et al., 2013; Izuma i Adolphs, 2013; Lohrenz et al., 2013).
KEY CONCEPT 3. Uczenie się ze wzmocnieniem
Uczenie się ze wzmocnieniem to uczenie się o środowisku metodą prób i błędów. Poprzez napotykanie pozytywnych i negatywnych wyników, jednostki uczą się z czasem, jakie działanie wybrać, aby zmaksymalizować nagrodę. W badaniach nad zgodnością, akceptacja przez grupę jest zwykle postrzegana jako nagroda, a dopasowanie postawy, opinii lub zachowania do postawy, opinii lub zachowania innych jako środek do osiągnięcia tego wyniku.
Zgodnie z wcześniejszą pracą pokazującą, że regiony w przyśrodkowej korze przedczołowej są związane z dostosowaniem zachowania po pozytywnych/negatywnych lub nieoczekiwanych wynikach (Ridderinkhof i in…, 2004), stwierdzono, że aktywność w tym regionie, nieco bardziej wysuniętym do przodu niż aktywność w przyśrodkowej części kory przedczołowej opisana przez Kluchareva i in. (2009), koduje nie tylko zgodność w stosunku do grupy lubianej, ale także koreluje z dostosowaniem zachowania w stosunku do grupy nielubianej (Izuma i Adolphs, 2013, i patrz Izuma, 2013 dla przeglądu aktywacji w przyśrodkowej części kory przedczołowej w badaniach konformizmu społecznego). Aby sprawdzić przyczynową rolę przyśrodkowej kory czołowej w konformizmie, badacze użyli przezczaszkowej stymulacji magnetycznej (TMS) do czasowego obniżenia regulacji tego obszaru w celu zbadania, czy zakłóca to behawioralne dostosowania do opinii grupy (Klucharev i in., 2011). Rzeczywiście, przejściowe wyciszenie tego obszaru zmniejszyło zmiany behawioralne, potwierdzając krytyczne zaangażowanie tylnej przyśrodkowej kory przedczołowej w konformizm. Wierzymy, że te badania pokazują wyraźną rolę neuroobrazowania funkcjonalnego w lepszym wyjaśnianiu precyzyjnych systemów, które leżą u podstaw konformizmu społecznego. Podczas gdy użyliśmy mechanizmu uczenia się wzmocnienia jako przykład tego, jak możemy lepiej zrozumieć złożone zachowania społeczne poprzez badanie podstawowych procesów, przyszłe badania są wymagane, aby uzyskać większy wgląd w dokładne procesy leżące u podstaw konformizmu. Na przykład, do tej pory nie wiadomo, czy odchylenie od opinii grupy wyzwala rzeczywiste, zależne od dopaminy sygnały błędu predykcji nagrody, czy też konformizm jest przetwarzany w inny sposób.
Weryfikacja teorii psychologicznych
Oprócz dokładniejszej identyfikacji neuronalnych mechanizmów konformizmu, neuronauki mogą pomóc w rozstrzygnięciu między konkurującymi teoriami psychologicznymi, które dokonują podobnych przewidywań behawioralnych w odniesieniu do powodu, dla którego ludzie się konformizują. Na przykład, jedno z pierwszych badań neuroobrazowania nad wpływem społecznym miało na celu ustalenie, czy konformizm jest funkcją wyraźnej decyzji, aby dopasować się do wyborów innych, czy też obecność innych osób faktycznie zmienia ich prawdziwą percepcję lub koncentrację uwagi (Berns i in., 2005). Wykorzystując fMRI i zadanie rotacji umysłowej, autorzy zbadali neuronalne korelaty zgodności w obliczu błędnej informacji zwrotnej od rówieśników dotyczącej stopnia obrotu abstrakcyjnej figury. Dostosowanie się do błędnej informacji zwrotnej zmieniło aktywność w obrębie wzrokowych regionów korowych i ciemieniowych, które były zaangażowane w wykonanie samego zadania rotacji umysłowej. Na podstawie zaangażowania tych regionów w percepcję oraz braku aktywności w czołowych regionach decyzyjnych autorzy doszli do wniosku, że zmiana zachowania w tym badaniu wynikała z modyfikacji niskopoziomowych procesów percepcyjnych, w przeciwieństwie do decyzji o dostosowaniu się podjętej na poziomie wykonawczym. Chociaż należy zachować ostrożność przy stosowaniu tego typu technik wnioskowania odwrotnego w celu ustalenia wiedzy na temat precyzyjnych procesów poznawczych (Poldrack, 2006), dodatkowe wsparcie dla hipotezy, że konformizm społeczny może wpływać na podstawowe przetwarzanie poznawcze, pochodzi z prac elektroencefalograficznych (EEG) pokazujących, że odchylenie od normy grupy rówieśniczej może wpływać na wczesne wizualne sygnały mózgowe (Trautmann-Lengsfeld i Herrmann, 2013, 2014).
Innym kierunkiem badań neuroobrazowania było zbadanie, czy oglądanie opinii innych może rzeczywiście zmienić prawdziwe preferencje jednostek, testując teorie psychologii społecznej, które odróżniają autentyczne modyfikacje postawy od zwykłej publicznej zgodności, w której ludzie dostosowują się bez zmiany swojej prawdziwej postawy (Cialdini i Goldstein, 2004). Kierunek ten okazał się obiecujący, wykazując, że wpływ społeczny moderuje aktywność w striatum i brzuszno-przyśrodkowej korze przedczołowej. Te dwa obszary mózgu są znane jako zaangażowane w przetwarzanie nagród i uważa się, że współpracują ze sobą w celu kodowania subiektywnej wartości (Bartra i in., 2013). Sygnał w tych obszarach był wzmocniony, gdy uczestnicy oglądali proste, abstrakcyjne symbole, które były oceniane pod względem popularności przez rówieśników (Mason i in., 2009), a także gdy uczestnicy byli prezentowani z rzeczywistymi, konkretnymi bodźcami, takimi jak twarze i piosenki, które były lubiane przez innych (Klucharev i in., 2009; Campbell-Meiklejohn i in., 2010; Zaki i in., 2011). Łącznie, wyniki te sugerują, że zachowanie i opinia innych mogą w rzeczywistości bezpośrednio wpływać na neuronalną reprezentację wartości związaną z konkretnymi bodźcami i pokazują, jak neuroobrazowanie może pomóc w rozróżnieniu prawdziwego konformizmu od zwykłej publicznej zgodności. Jako takie, to podejście dostarcza cennych informacji w walidacji i rozszerzaniu psychologicznych teorii konformizmu.
KEY CONCEPT 4. Zgodność
Zgodność odnosi się do powierzchownej formy konformizmu, kiedy jednostki wyrażają tę samą opinię lub zachowanie co grupa, ale nie zmieniają swojej rzeczywistej postawy lub przekonania. Zgodność jest również znana jako publiczny konformizm i jest przeciwieństwem prywatnego konformizmu lub internalizacji, kiedy ludzie naprawdę wierzą, że grupa ma rację i następuje rzeczywista zmiana preferencji.
Przewidywanie zmian w zachowaniu
Trzeci sposób, w jaki badania neuronaukowe mogą przyczynić się do lepszego zrozumienia wpływu społecznego, to możliwość wykorzystania danych z mózgu do bezpośredniego przewidywania zachowania. Na przykład, siła sygnału rozbieżności w odpowiedzi na konflikt między własnym osądem a osądem grupy nie tylko przewidywała późniejszą zgodność, ale aktywność w obrębie striatum również korelowała z różnicami indywidualnymi, przy czym uczestnicy, którzy skorygowali swoją opinię w odpowiedzi na niezgodę grupy wykazywali niższe aktywacje w tym obszarze niż uczestnicy, którzy nie skorygowali swoich poglądów (Klucharev et al., 2009). Indywidualne różnice w tendencji do dostosowywania swojego zachowania do grupy zostały również powiązane z funkcjonalnymi i strukturalnymi różnicami w korze oczodołowo-czołowej (Campbell-Meiklejohn i in., 2012a; Charpentier i in., 2014). Dodatkowo, tendencje te mogą być modulowane przez podawanie oksytocyny (Stallen i in., 2012), hormonu zaangażowanego w szeroki zakres zachowań społecznych, jak również metylofenidatu, pośredniego agonisty dopaminy i noradrenaliny (Campbell-Meiklejohn i in., 2012b).
Ciekawym rozszerzeniem tych badań laboratoryjnych, które do tej pory otrzymały stosunkowo mało uwagi, jest to, w jakim stopniu aktywność neuronalna może przewidywać rzeczywistą długoterminową zmianę zachowania, mierzoną w decyzjach podejmowanych w świecie rzeczywistym. Jedno z badań wykazało, że sygnał rozbieżności w przyśrodkowej korze czołowej może przewidywać zmianę preferencji kilka miesięcy później (Izuma i Adolphs, 2013). Wynik ten można jednak potencjalnie wyjaśnić ogólną tendencją do postępowania zgodnie z własnym poprzednim zachowaniem, ponieważ uczestnicy już raz jednoznacznie ocenili bodźce w tym eksperymencie. W kolejnym badaniu, które ominęło ten problem, wykazano silny efekt zgodności, w którym oceny atrakcyjności twarzy były zmieniane przez poznanie opinii innych osób, a efekt ten utrzymywał się do 3 dni (Huang i in., 2014). Trwałe efekty konformizmu stwierdzono również w badaniu badającym wpływ presji społecznej na zmiany pamięci (Edelson i in., 2011). Uczestnicy tego badania byli narażeni na błędne wspomnienia innych współobserwatorów, podczas gdy zadawano im pytania dotyczące obejrzanego przez nich filmu dokumentalnego. Po tygodniowej przerwie testowano ich ponownie i choć poinformowano ich, że odpowiedzi, które słyszeli wcześniej, były w rzeczywistości ustalane losowo, uczestnicy mimo to wykazywali silną tendencję do dostosowywania się do błędnych wspomnień grupy, przy czym, co ważne, dane neuroobrazowania wskazują, że wpływ społeczny zmodyfikował neuronalną reprezentację wspomnień. W szczególności, zarówno aktywność w amygdali w czasie ekspozycji na wpływ społeczny, jak i siła połączeń między tym obszarem a hipokampem, przewidywały długotrwałe, uporczywe błędy w pamięci. Przyszłe postępy w tej dziedzinie mogłyby z pożytkiem skupić się na tym, jak ta praca rozszerza się na arenę zdrowia publicznego, jak omówiono w następnej sekcji.
Wnioski i przyszłe kierunki
Aczkolwiek we względnym powijakach, jeśli chodzi o istotny korpus badań eksperymentalnych, neuronauka, a w szczególności neuroobrazowanie funkcjonalne, ma wiele do zaoferowania w badaniu wpływu społecznego. Wiedza o mechanizmach neuronalnych leżących u podstaw konformizmu może być wykorzystana do ograniczenia istniejących teorii psychologicznych, jak również do stworzenia nowych, a także może pomóc w zrozumieniu, jakie dokładnie procesy poznawcze są zaangażowane. Aby to osiągnąć, produktywnym kolejnym krokiem jest lepsze zrozumienie, jak interpretować aktywność mózgu. Na przykład, czy sygnał rozbieżności w korze czołowej przyśrodkowej w odpowiedzi na konflikt między własną opinią a opinią grupy odzwierciedla proces przewartościowania poznawczego i następującą po nim korektę postawy, czy raczej wskazuje na wzrost negatywnego afektu, który z kolei może motywować do zmiany zachowania? Możliwe są również inne interpretacje, na przykład teorie, że aktywność przyśrodkowej części czoła odzwierciedla rekrutację procesów teorii umysłu (Gallagher i Frith, 2003), doświadczenie konfliktu (Pochon i in., 2002; Klucharev i in., 2009) lub, bardziej ogólnie, naruszenie oczekiwań (Chang i Sanfey, 2013). Oczywiście obszary mózgu zazwyczaj nie są wybiórczo zaangażowane w jeden proces psychologiczny, ale raczej są zaangażowane w wiele obliczeń, dlatego interpretacja aktywności mózgu oparta wyłącznie na wynikach przedstawionych tu badań jest trudna. Oczywiście, rosnąca liczba badań w tym obszarze pomoże w precyzyjnym określeniu zaangażowanych procesów, a zbieżne podejścia metodologiczne są również obiecujące w tym względzie. Na przykład dodatkowe dane z niezależnych zadań lokalizacyjnych u tych samych uczestników mogą być pomocne w określeniu procesu psychologicznego, w który zaangażowany jest dany obszar mózgu (Zaki i in., 2011; Izuma i Adolphs, 2013), a wykorzystanie metaanaliz, podejść opartych na łączności funkcjonalnej, oceniających obliczenia sieci neuronowych, oraz wielkoskalowych baz danych może również pomóc w ograniczeniu potencjalnej puli hipotez (Poldrack, 2011). Jedną z użytecznych baz danych metaanaliz online jest platforma Neurosynth, która pozwala na zautomatyzowane metaanalizy na dużą skalę danych funkcjonalnego rezonansu magnetycznego (fMRI) (Yarkoni i in., 2011).
Sugerujemy, że jednym z obiecujących kierunków dla neuronauk, które mogą przyczynić się do zrozumienia wpływu społecznego, jest dalsze badanie emocji, które napędzają dostosowania behawioralne z powodu zgodności. Na przykład, ludzie mogą wyrównywać swoje preferencje z innymi, ponieważ są afiliowani i tym samym odczuwają potrzebę przynależności do grupy (Tafarodi i in., 2002; Cialdini i Goldstein, 2004). Jednak negatywne emocje, takie jak strach przed wykluczeniem społecznym, poczucie wstydu lub winy z powodu posiadania odmiennych opinii, również mogą być motorem konformizmu (Janes i Olson, 2000; Berns i in., 2010; Yu i Sun, 2013). Połączenie metodologii neuronaukowych z inteligentnymi paradygmatami behawioralnymi może zapewnić znacznie lepszy wgląd w specyficzne emocje, które leżą u podstaw konformizmu w danym kontekście, ponieważ gromadzące się dowody sugerują, że dane neuroobrazowania mogą wspierać wnioskowanie o stanach afektywnych (Knutson i in., 2014). Można oczekiwać, że zastosowanie innowacyjnych metod, w tym wielowymiarowych technik obrazowania mózgu, poprawi mapowanie aktywności mózgu zarówno na doświadczenia afektywne, jak i na zachowanie w najbliższej przyszłości (Formisano i Kriegeskorte, 2012).
Kumulujące się dowody laboratoryjne w połączeniu z wyżej wymienionymi, prawdopodobnymi przyszłymi zmianami wskazują na wielką obietnicę w konstruowaniu ulepszonych neuronalnych i psychologicznych modeli konformizmu społecznego. Lepsze zrozumienie procesów, które napędzają konformizm jest nie tylko interesujące z naukowego punktu widzenia, ale również dostarcza istotnych praktycznych spostrzeżeń dla polityki społecznej. Kampanie polityczne często próbują motywować do zmiany zachowań poprzez wykorzystanie wpływu społecznego, np. programy zniechęcające do palenia wśród nastolatków poprzez podkreślanie dezaprobaty rówieśników lub zmniejszające spożycie alkoholu w szkołach poprzez korygowanie powszechnych, choć fałszywych, przekonań na temat zachowań innych osób (Neighbors i in., 2004; Youth smoking prevention: truth campaign USA1). Choć takie kampanie wpływu społecznego bywają skuteczne, to jednak w wielu przypadkach kończą się niepowodzeniem (Clapp i in., 2003; Granfield, 2005). Głębsze zrozumienie procesów, które zarówno ułatwiają, jak i zapobiegają konformizmowi społecznemu, niewątpliwie pomoże przewidzieć, kiedy i jak może dojść do zmiany zachowania, i ma potencjał, aby dostarczyć użytecznych hipotez, które mogą być testowane w rzeczywistych eksperymentach terenowych.
Oświadczenie o konflikcie interesów
Autorzy deklarują, że badania zostały przeprowadzone przy braku jakichkolwiek komercyjnych lub finansowych relacji, które mogłyby być interpretowane jako potencjalny konflikt interesów.
Podziękowania
Ta praca była wspierana przez granty z European Research Council (ERC313454) i Donders Institute for Brain, Cognition, and Behaviour, Nijmegen, the Netherlands (FOCOM).
Biografia autora
Mirre Stallen jest obecnie badaczem podoktorskim w departamencie psychologii na Uniwersytecie Stanforda. Przed przeprowadzką do USA zajmowała stanowisko podoktorskie w Donders Institute for Brain, Cognition, and Behaviour na Radboud University Nijmegen w Holandii. Doktoryzowała się na Uniwersytecie Erazma w Rotterdamie, Holandia. Jej zainteresowania badawcze dotyczą zrozumienia psychologicznych i neuronaukowych procesów leżących u podstaw podejmowania decyzji społecznych oraz zastosowania wyników badań laboratoryjnych do rozwiązywania problemów społecznych w świecie rzeczywistym.
Alpizar, F., Carlsson, F., and Johansson-Stenman, O. (2008). Anonymity, reciprocity, and conformity: evidence from voluntary contributions to a national park in Costa Rica. J. Public Econ. 92, 1047-1060. doi: 10.1016/j.jpubeco.2007.11.004
CrossRef Full Text | Google Scholar
Bartra, O., McGuire, J. T., and Kable, J. W. (2013). The valuation system: a coordinate-based meta-analysis of BOLD fMRI experiments examining neural correlates of subjective value. Neuroimage 76, 412-427. doi: 10.1016/j.neuroimage.2013.02.063
PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar
Berns, G. S., Capra, C. M., Moore, S., and Noussair, C. (2010). Neural mechanisms of the influence of popularity on adolescent ratings of music. Neuroimage 49, 1-24. doi: 10.1016/j.neuroimage.2009.10.070.Neural
PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar
Berns, G. S., Chappelow, J., Zink, C. F., Pagnoni, G., Martin-Skurski, M. E., and Richards, J. (2005). Neurobiological correlates of social conformity and independence during mental rotation. Biol. Psychiatry 58, 245-253. doi: 10.1016/j.biopsych.2005.04.012
PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar
Cabinet Office UK Behavioural Insights Team. (2012). Applying Behavioural Insights to Reduce Fraud, Error and Debt. Londyn: UK Government.
Campbell-Meiklejohn, D. K., Bach, D. R., Roepstorff, A., Dolan, R. J., and Frith, C. D. (2010). How the opinion of others affects our valuation of objects. Curr. Biol. 20, 1165-1170. doi: 10.1016/j.cub.2010.04.055
PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar
Campbell-Meiklejohn, D. K., Kanai, R., Bahrami, B., Bach, D. R., Dolan, R. J., Roepstorff, A., et al. (2012a). Structure of orbitofrontal cortex predicts social influence. Curr. Biol. 22, R123-R124. doi: 10.1016/j.cub.2012.01.012
PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar
Campbell-Meiklejohn, D. K., Simonsen, A., Jensen, M., Wohlert, V., Gjerløff, T., Scheel-Kruger, J., et al. (2012b). Modulation of social influence by methylphenidate. Neuropsychopharmacology 37, 1517-1525. doi: 10.1038/npp.2011.337
PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar
Cascio, C. N., Scholz, C., and Falk, E. B. (2015). Wpływ społeczny i mózg: perswazja, podatność na wpływ i retransmisja. Curr. Opin. Behav. Sci. 3, 51-57. doi: 10.1016/j.cobeha.2015.01.007
CrossRef Full Text | Google Scholar
Chang, L. J., and Sanfey, A. G. (2013). Great expectations: neural computations underlying the use of social norms in decision-making. Soc. Cogn. Affect. Neurosci. 8, 277-284. doi: 10.1093/scan/nsr094
PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar
Charpentier, C. J., Moutsiana, C., Garrett, N., and Sharot, T. (2014). Czasowa dynamika mózgu od kolektywnej decyzji do indywidualnego działania. J. Neurosci. 34, 5816-5823. doi: 10.1523/JNEUROSCI.4107-13.2014
PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar
Chein, J., Albert, D., O’Brien, L., Uckert, K., and Steinberg, L. (2011). Peers increase adolescent risk taking by enhancing activity in the brain’s reward circuitry. Dev. Sci. 14, 1-16. doi: 10.1111/j.1467-7687.2010.01035.x
PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar
Chen, J., Wu, Y., Tong, G., Guan, X., and Zhou, X. (2012). ERP correlates of social conformity in a line judgment task. BMC Neurosci. 13:43. doi: 10.1186/1471-2202-13-43
PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar
Cialdini, R. B., and Goldstein, N. J. (2004). Wpływ społeczny: zgodność i zgodność. Annu. Rev. Psychol. 55, 591-621. doi: 10.1146/annurev.psych.55.090902.142015
PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar
Clapp, J. D., Lange, J. E., Russell, C., Shillington, A., and Voas, R. (2003). A failed norms social marketing campaign. J. Stud. Alcohol 64, 409-414. doi: 10.15288/jsa.2003.64.409
PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar
Coleman, S. (2007). „The Minnesota income tax compliance experiment: replication of the social norms experiment,” w MPRA Working Paper, 1-6. doi: 10.2139/ssrn.1393292
CrossRef Full Text
Deuker, L., Müller, A. R., Montag, C., Markett, S., Reuter, M., Fell, J., et al. (2013). Playing nice: a multi-methodological study on the effects of social conformity on memory. Front. Hum. Neurosci. 7:79. doi: 10.3389/fnhum.2013.00079
PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar
Edelson, M. G., Dudai, Y., Dolan, R. J., and Sharot, T. (2014). Brain substrates of recovery from misleading influence. J. Neurosci. 34, 7744-7753. doi: 10.1523/JNEUROSCI.4720-13.2014
PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar
Edelson, M., Sharot, T., Dolan, R. J., and Dudai, Y. (2011). Podążanie za tłumem: mózgowe substraty zgodności pamięci długotrwałej. Science 333, 108-111. doi: 10.1126/science.1203557
PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar
Falk, E. B., Way, B. M., and Jasińska, A. J. (2012). An imaging genetics approach to understanding social influence. Front. Hum. Neurosci. 6:168. doi: 10.3389/fnhum.2012.00168
PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar
Fareri, D. S., Chang, L. J., and Delgado, M. R. (2015). Computational substrates of social value in interpersonal collaboration. J. Neurosci. 35, 8170-8180. doi: 10.1523/JNEUROSCI.4775-14.2015
PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar
Fareri, D. S., Niznikiewicz, M., Lee, V. K., and Delgado, M. R. (2012). Social network modulation of reward-related signals. J. Neurosci. 32, 9045-9052. doi: 10.1523/JNEUROSCI.0610-12.2012
PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar
Formisano, E., and Kriegeskorte, N. (2012). Seeing patterns through the hemodynamic veil – The future of pattern-information fMRI. Neuroimage 62, 1249-1256. doi: 10.1016/j.neuroimage.2012.02.078
PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar
Gallagher, H. L., and Frith, C. D. (2003). Funkcjonalne obrazowanie „teorii umysłu”. Trends Cogn. Sci. 7, 77-83. doi: 10.1016/S1364-6613(02)00025-6
CrossRef Full Text | Google Scholar
Granfield, R. (2005). Używanie alkoholu w college’u: ograniczenia dotyczące transformacji norm społecznych. Addict. Res. Theory 13, 281-292. doi: 10.1080/16066350500053620
CrossRef Full Text | Google Scholar
Huang, Y., Kendrick, K. M., and Yu, R. (2014). Konformizm wobec opinii innych ludzi trwa nie dłużej niż 3 dni. Psychol. Sci. 25, 1388-1393. doi: 10.1177/0956797614532104
PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar
Huber, R. E., Klucharev, V., and Rieskamp, J. (2015). Neural correlates of informational cascades: brain mechanisms of social influence on belief updating. Soc. Cogn. Affect. Neurosci. 10, 589-597. doi: 10.1093/scan/nsu090
PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar
Izuma, K. (2013). Neuronalne podstawy wpływu społecznego i zmiany postaw. Curr. Opin. Neurobiol. 23, 456-462. doi: 10.1016/j.conb.2013.03.009
PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar
Izuma, K., and Adolphs, R. (2013). Społeczna manipulacja preferencjami w ludzkim mózgu. Neuron 78, 563-573. doi: 10.1016/j.neuron.2013.03.023
PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar
Janes, L. M., and Olson, J. M. (2000). Jeer pressure: behawioralne skutki obserwowania ośmieszania innych. Pers. Soc. Psychol. Bull. 26, 474-485. doi: 10.1177/0146167200266006
CrossRef Full Text | Google Scholar
Kim, B.-R., Liss, A., Rao, M., Singer, Z., and Compton, R. J. (2012). Social deviance activates the brain’s error-monitoring system. Cogn. Affect. Behav. Neurosci. 12, 65-73. doi: 10.3758/s13415-011-0067-5
PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar
Klucharev, V., Hytönen, K., Rijpkema, M., Smidts, A., and Fernández, G. (2009). Reinforcement learning signal predicts social conformity. Neuron 61, 140-151. doi: 10.1016/j.neuron.2008.11.027
PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar
Klucharev, V., Munneke, M. A. M., Smidts, A., and Fernández, G. (2011). Downregulation of the posterior medial frontal cortex prevents social conformity. J. Neurosci. 31, 11934-11940. doi: 10.1523/JNEUROSCI.1869-11.2011
PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar
Knutson, B., Katovich, K., and Suri, G. (2014). Inferring affect from fMRI data. Trends Cogn. Sci. 18, 422-428. doi: 10.1016/j.tics.2014.04.006
PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar
Knutson, B., Taylor, J., Kaufman, M., Peterson, R., and Glover, G. (2005). Rozproszona neuronowa reprezentacja wartości oczekiwanej. J. Neurosci. 25, 4806-4812. doi: 10.1523/JNEUROSCI.0642-05.2005
PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar
Lohrenz, T., Bhatt, M., Apple, N., and Montague, P. R. (2013). Keeping up with the Joneses: interpersonalne błędy predykcji i korelacja zachowania w zadaniu sekwencyjnego wyboru w tandemie. PLoS Comput. Biol. 9:e1003275. doi: 10.1371/journal.pcbi.1003275
PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar
Mason, M. F., Dyer, R., and Norton, M. I. (2009). Neuronalne mechanizmy wpływu społecznego. Organ. Behav. Hum. Decis. Process. 110, 152-159. doi: 10.1016/j.obhdp.2009.04.001
CrossRef Full Text | Google Scholar
Moran, J. M., and Zaki, J. (2013). Neuroobrazowanie funkcjonalne i psychologia: co ostatnio dla mnie zrobiłeś? J. Cogn. Neurosci. 25, 834-842. doi: 10.1162/jocn_a_00380
PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar
Morgan, T. J. H., and Laland, K. N. (2012). The biological bases of conformity. Front. Neurosci. 6:87. doi: 10.3389/fnins.2012.00087
PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar
Neighbors, C., Larimer, M. E., and Lewis, M. A. (2004). Targeting misperceptions of descriptive drinking norms: efficacy of a computer-delivered personalized normative feedback intervention. J. Consult. Clin. Psychol. 72, 434-447. doi: 10.1037/0022-006X.72.3.434
PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar
Pochon, J. B., Levy, R., Fossati, P., Lehericy, S., Poline, J. B., Pillon, B., et al. (2002). The neural system that bridges reward and cognition in humans: an fMRI study. Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 99, 5669-5674. doi: 10.1073/pnas.082111099
PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar
Poldrack, R. A. (2006). Czy na podstawie danych neuroobrazowych można wnioskować o procesach poznawczych? Trends Cogn. Sci. 10, 59-63. doi: 10.1016/j.tics.2005.12.004
PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar
Poldrack, R. A. (2011). Inferring mental states from neuroimaging data: from reverse inference to large-scale decoding. Neuron 72, 692-697. doi: 10.1016/j.neuron.2011.11.001
PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar
Ridderinkhof, K. R., Ullsperger, M., Crone, E. A., and Nieuwenhuis, S. (2004). The role of the medial frontal cortex in cognitive control. Science 306, 443-447. doi: 10.1126/science.1100301
PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar
Schnuerch, R., and Gibbons, H. (2014). Przegląd neurokognitywnych mechanizmów konformizmu społecznego. Soc. Psychol. 45, 466-478. doi: 10.1027/1864-9335/a000213
CrossRef Full Text | Google Scholar
Schultz, P. W., Nolan, J. M., Cialdini, R. B., Goldstein, N. J., and Griskevicius, V. (2007). The constructive, destructive, and reconstructive power of social norms. Psychol. Sci. 18, 429-434. doi: 10.1111/j.1467-9280.2007.01917.x
PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar
Shestakova, A., Rieskamp, J., Tugin, S., Ossadtchi, A., Krutitskaya, J., and Klucharev, V. (2013). Elektrofizjologiczne prekursory konformizmu społecznego. Soc. Cogn. Affect. Neurosci. 8, 756-763. doi: 10.1093/scan/nss064
PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar
Slemrod, J., and Allcott, H. (2011). Normy społeczne i oszczędzanie energii. J. Public Econ. 95, 1082-1095. doi: 10.1016/j.jpubeco.2011.03.003
CrossRef Full Text | Google Scholar
Smith, S., Windmeijer, F., and Wright, E. (2015). Efekty rówieśnicze w charytatywnym dawaniu: dowody z (działającego) pola. Econ. J. 125, 1053-1071. doi: 10.1111/ecoj.12114
CrossRef Full Text | Google Scholar
Stallen, M., De Dreu, C. K. W., Shalvi, S., Smidts, A., and Sanfey, A. G. (2012). The herding hormone: oxytocin stimulates in-group conformity. Psychol. Sci. 23, 1288-1292. doi: 10.1177/0956797612446026
PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar
Stallen, M., Smidts, A., and Sanfey, A. G. (2013). Peer influence: neural mechanisms underlying in-group conformity. Front. Hum. Neurosci. 7:50. doi: 10.3389/fnhum.2013.00050
PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar
Steinberg, L. (2007). Podejmowanie ryzyka w okresie dorastania – nowe perspektywy z nauk o mózgu i nauk behawioralnych. Curr. Dir. Psychol. Sci. 16, 55-59. doi: 10.1111/j.1467-8721.2007.00475.x
CrossRef Full Text | Google Scholar
Tafarodi, R. W., Kang, S.-J., and Milne, A. B. (2002). When different becomes similar: compensatory conformity in bicultural visible minorities. Pers. Soc. Psychol. Bull. 28, 1131-1142. doi: 10.1177/01461672022811011
CrossRef Full Text | Google Scholar
Tomlin, D., Nedic, A., Prentice, D., Holmes, P., and Cohen, J. D. (2013). Neuronalne substraty wpływu społecznego na podejmowanie decyzji. PLoS ONE 8:e52630. doi: 10.1371/journal.pone.0052630
PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar
Trautmann-Lengsfeld, S. A., and Herrmann, C. S. (2013). EEG ujawnia wczesny wpływ konformizmu społecznego na przetwarzanie wzrokowe w sytuacjach presji grupowej. Soc. Neurosci. 8, 75-89. doi: 10.1080/17470919.2012.742927
PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar
Trautmann-Lengsfeld, S. A., and Herrmann, C. S. (2014). Wirtualnie symulowana presja społeczna wpływa na wczesne przetwarzanie wzrokowe bardziej u nisko w porównaniu do wysoko autonomicznych uczestników. Psychophysiology 51, 124-135. doi: 10.1111/psyp.12161
PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar
Yarkoni, T., Poldrack, R., Nichols, T. E., Van Essen, D. C., and Wager, T. D. (2011). Large-scale automated synthesis of human functional neuroimaging data. Nat. Methods 8, 665-670. doi: 10.1038/nmeth.1635
PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar
Yu, R., and Sun, S. (2013). To conform or not to conform: spontaniczny konformizm zmniejsza wrażliwość na wyniki pieniężne. PLoS ONE 8:e64530. doi: 10.1371/journal.pone.0064530
PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar
Zaki, J., Schirmer, J., and Mitchell, J. P. (2011). Social influence modulates the neural computation of value. Psychol. Sci. 22, 894–900. doi: 10.1177/0956797611411057
PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar