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AbstractReward 속성의 속성은 갑작스런 변화를 겪을 수 있으며 이러한 ‘역전’의 탐지는 보상 / 처벌의 확률 적 특성으로 인해 종종 어려워집니다. 여기에서 우리는 반전 학습에서 불확실성을 극복하기 위해 인간이 사회 정보 (다른 사람의 선택)를 사용하는지 여부와 방법을 테스트했는데 관찰 된 행동의 유형에 따라 조정 된 반전 학습에서 상당한 사회적 영향을 보였다 참가자는 관찰 된 보수적 선택 (가상의) 다른 플레이어에 의해 만들어졌지만 (비록 처벌 후에 스위치가 없음), 두 가지 유형의 반응 행동이 유사하게 유익하고 해로운 것으로 실험이 설정되었지만 아바타게임 충동 적 선택 (스위치)은 무시했습니다. (연구 1) 전산 모델링은 참가자들은 관찰 된 선택을 다른 플레이어를 무시하거나 맹목적으로 따라하는 대신 ‘사회적 예측 오류’로 통합했다.