利己的または無私の? 人間性はあなたが両方であることを意味します

利己的または無私の? 人間性はあなたが両方であることを意味します 幼い子供たちでさえ、彼らが公平なシェアを獲得しているかどうかを非常に認識しています。 ゲッティイメージズプラス経由のJupiterimages / PHOTOS.com

人間がいる限り、ナンバーワンを探すことは生き残るために重要でした。

しかし、人々が進化で勝つのを助けたのは、自己利益だけではありません。 協力し、お互いを気遣い、公平性の社会的規範を支持する傾向のある個人のグループは、他のグループと比較して生き残り、拡大する傾向があり、それによってこれらを可能にしました 増殖する向社会的動機.

ですから、今日、自分への関心と他人への関心の両方が私たちの公平感に貢献しています。 一緒にそれらは無関係な個人間の協力を促進します、それは人々の間で遍在するが本質的に珍しい何かです。

重要な問題は、人々が意思決定を行う際に、これらXNUMXつの動機のバランスをどのように取るかです。

私たちは、での私たちの仕事でこの質問を調査します 社会認知神経科学研究室 シカゴ大学では、行動経済学のタスクとニューロイメージング手法を組み合わせて、大人と子供の脳で何が起こっているかを観察できるようにしました。 人々が自分自身と他人の両方を気にかけているという証拠を見つけましたが、優先されるのは自己です。

公平であることを学ぶ

子供たちは幼い頃から公平さに敏感です。

たとえば、3人の兄弟に異なる数のCookieを与えると、受け取る数が少ない方がうまくいく可能性があります。 6歳から6歳までの非常に幼い子供たちは、平等についての懸念に非常に敏感です。 全員が同じ金額を取得する場合、リソースの分割は「公平」です。 XNUMX歳までに、 子供たちは資源さえ捨てるでしょう それらを不均等に割り当てるのではなく。


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彼らが成長するにつれて、子供たちは能力を発達させます 他人の心について考える そして社会規範を気にします。 すぐに、彼らは「公平」の原則を理解し始めます。「公平な」分配は、人々のニーズ、努力、またはメリットを考慮に入れると不平等になる可能性があります。 たとえば、より多くの雑用を行う兄弟は、より多くのCookieを受け取る資格がある場合があります。 この公平性への移行は、人間にとって普遍的であるように思われ、 文化間で同様のパターンに従います.

興味深いことに、それは 開発には数年かかります 子供たち自身の行動が公平性の理解に追いつく前に-例えば、彼ら自身の見返りを優先するのではなく、より平等に資源を共有することを選ぶことによって。

子供の発達中の脳が公平性の理解をどのように導くかを調査するために、4歳から8歳までの子供を私たちの研究室に招待しました。 私たちは彼らにXNUMXつのキャンディーを与えて他のXNUMX人に分けました。 共有する数(ある場合)を決定した後、 私たちは彼らの脳活動を測定しました 使用して 非侵襲的脳波 彼らが大人がキャンディー、コイン、ステッカーなどの10の報酬を他の5人の間で分割するのを見ている間。 分布は、公平(5:7)、わずかに不公平(3:10)、または非常に不公平(0:XNUMX)である可能性があります。

最初は、子供たちの脳の活動は、おやつのわずかに不公平な分布を観察していたか、非常に不公平な分布を観察していたかにかかわらず、同じように見えました。 400ミリ秒後、わずかに不公平な7:3の分割を見た子供たちの脳の電気的活動は、完全に公平な5:5の分裂を見た子供たちの脳の反応のように変化しました。

私たちの解釈では、若い脳はその短いラグタイムを使用して、大人が少し不公平な方法で御馳走を配った理由を検討し、それが実際には公平であった可能性があると解決しました。

さらに、公平な分布と不公平な分布を見たときに脳活動パターンが最も異なっていた子供は、大人を見る前に、最初にキャンディーを分けたときにメリットとニーズを使用した可能性が最も高かった。

したがって、EEGの記録は、4歳の子供でさえ、分布が完全に等しいことを期待していることを示しています。これは、平等に対する彼らの自然な好みを考えると理にかなっています。 特に5歳以降の子供が、大人が完全に不公平な分配をするのを見るとき、彼らはなぜそうなるのかを理解しようと努めます。

私が最初、次にあなた

あなたの日常の大人の生活の中で、あなたはあなた自身だけでなくあなたの周りの他の人々に影響を与える決定に直面します。 見知らぬ人がこぼれたバッグを手に取ってバスに乗り遅れるのを手伝ってくれませんか? あなたは大きなケーキを取り、後で来る同僚のために小さなケーキを残しますか?

より一般的に言えば、これらの動機が対立する場合、人々はどのようにして自己利益と他者への公平性のバランスをとるのでしょうか。

この質問に答えるために、私たちは参加者を経済的なゲームに招待しました。 各ラウンドで、匿名の提案者は、参加者と別のプレーヤーの間で12米ドルを分割します。 参加者は、配布を受け入れるか、XNUMX人のプレーヤー全員がお金を保持できるようにするか、配布を拒否するかを決定できます。つまり、誰も何も得られません。 参加者が決定を下している間、 彼らの神経活動を測定しました EEGとfMRIを使用します。 機能的磁気共鳴イメージング 血流をマッピングすることにより、脳の活動領域を明らかにします。

提案者は、実際には、オファーの公平性を操作できるコンピューターでした。 参加者の決定には、自己の公平性と他者の公平性の両方が重要であることがわかりましたが、人々は、自分自身が不公平な申し出を受け取った場合、他人に不公平な申し出を容認する傾向がありました。

私たちのデザインでは、脳の同じ領域が自己利益や他者への懸念に敏感であるかどうかを尋ねることもできました。 認知科学で人気のある概念は、私たちが使用するので他の人を理解することができるということです 私たちの脳の同じ部分が私たちの自己を理解する。 アイデアは、脳が目前のタスクに応じてこれらの共有表現をアクティブにし、管理するというものです。

利己的または無私の? 人間性はあなたが両方であることを意味します自己(赤)または他(青)の公平性に敏感な脳の領域は、研究では重複していませんでした。 ジーン・ディセティ/シカゴ大学, BY-ND CC

しかし、私たちの研究では、共有された脳領域ではなく、異なる脳ネットワークが自己と他者の公平性について考えることに関与していることがわかりました。

また、機械学習を使用して、脳の信号を調べることで、参加者がどのようなオファーを受け取ったかを予測できるかどうかをテストしました。 自己の公平性に対応する複数の脳ネットワークの信号を確実にデコードできました。つまり、「12ドルの少なくともXNUMX分のXNUMXを手に入れましたか?」 そして、この自己利益への焦点は、意思決定の初期段階を支配していました。

gfhjklkltyu EEGデータを使用して、分布を自己または他者にとって公平または不公平として分類するようにトレーニングされた機械学習アルゴリズムの精度。 暗い線は、アルゴリズムが偶然(50%)よりも優れていた時間です。 自己公平性のための脳活動の信頼できるパターンを特定するのに優れていました。 ジーン・ディセティ/シカゴ大学, BY-ND CC

全体として、これらの結果は、人々が最初に自分のペイオフを優先し、後で自分のオプションが他の人々にどのように影響するかを統合することを示唆しています。 したがって、人々は他人のことを気にかけますが、行動経済学のゲームにおいてさえ、自己利益のある行動は健在です。 人々が公平なシェアを獲得すると、彼らは他の人に公平になることをいとわない。 10時間ではなく、XNUMX分以内に別のバスがあることがわかっている場合は、見知らぬ人のバッグを手伝う可能性が高くなります。

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より複雑なシナリオの調査

日常生活では、私たちの研究室のゲームのように、人々が単なる応答者になることはめったにありません。 チームメンバー間で責任を委任するなど、人が他の人を巻き込んだ決定を下さなければならない場合や、政府支出のように、個人がリソースの分割方法に個人的に影響を与える力が限られている場合にどうなるかに関心があります。

私たちの仕事からのXNUMXつの含意は、人々が妥協点に到達したいとき、誰も利用されていると感じないようにすることが重要かもしれないということです。 人間の本性は、他人のニーズを考える前に、自分の面倒を見ていることを確認することのようです。会話

著者について

キース・ヨーダー、社会認知神経科学のポスドク研究員、 シカゴ大学 心理学、精神医学および行動神経科学の教授であるジーン・ディセティは、 シカゴ大学

この記事はから再公開されます 会話 クリエイティブコモンズライセンスの下で 読む 原著.

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