Fehlervorhersage und Motivation

Das Verständnis der Wissenschaft, die zeigt, dass bestimmte Dopaminzellen den Fehler bei der Vorhersage der erwarteten Belohnungslieferung und des damit verbundenen Werts melden, ist zentral für jedes Modell, das Neuroökonomie und computergestützte Modellierung zur Erklärung komplexen menschlichen Verhaltens, insbesondere der Motivation, verwendet. Ein zentrales Dogma dieser Modelle ist, dass Diskrepanzen zwischen tatsächlichen und erwarteten Ergebnissen sowohl für das Lernen als auch für die Motivation entscheidend sind. Diese Diskrepanzen werden als Vorhersagefehler bezeichnet. Modelle, die Vorhersagefehler einbeziehen, wurden herangezogen, um komplexe Phänomene wie den Übergang von zielgerichtetem zu gewohnheitsmäßigem Verhalten zu erklären, alles Konzepte, die für das Verständnis von Motivation und zielorientiertem Verhalten entscheidend sind. Die Motivation basiert auf probabilistischen Belohnungsbewertungen. Diese Bewertungen werden durch mehrere Prozesse entwickelt und aufrechterhalten, einer davon ist die Fehlervorhersage und -analyse. Die Fehlervorhersage und -analyse ermöglicht eine Neubewertung von Zielen, und die Bewertung bestimmt die Salienz und letztendlich die Auswahl des Handlungsziels.