TGStat
TGStat
Введите текст для поиска
Расширенный поиск каналов
  • flag Russian
    Язык сайта
    flag Russian flag English flag Uzbek
  • Вход на сайт
  • Каталог
    Каталог каналов и чатов Региональные подборки Тематические подборки Платные каналы Поиск каналов
    Добавить канал/чат
  • Рейтинги
    Рейтинг каналов Рейтинг чатов Рейтинг публикаций
    Рейтинги брендов и персон
  • Аналитика
  • Поиск по публикациям
  • Мониторинг Telegram
  • Продвижение
    Реклама через Яндекс Бизнес Реклама в каналах через TGStat Agency Реклама на сайте TGStat.ru
Голубь Скиннера | Дария Клеева

26 Aug, 22:17

Открыть в Telegram Поделиться Пожаловаться

Prev Next
Плацебо как задача атрибуции
#psychology #neuro

Публикация: Wiech, K., Eippert, F., Jensen, K., Vase, L., & Bingel, U. (2026). Beyond Bayesian integration: how meaning shapes placebo effects. Trends in Neurosciences.

На днях в Trends in Neurosciences вышло opinion о вычислительных моделях эффекта плацебо.

Отправная точка

Интуитивно понятное объяснение этого феномена следующее: мозг не считывает ощущения напрямую, а заранее прикидывает, что вы должны почувствовать, и смешивает эту заготовку с реальными входными сигналами от тела. Допустим, у вас болит голова, и вам дали таблетку, сообщив, что это сильное обезболивающее. Через двадцать минут боль объективно та же, но ожидание облегчения подмешивается к ощущению, и вы чувствуете снижение боли. Чем увереннее ожидание и чем более смутный сигнал от тела, тем сильнее итог смещается в сторону ожидания. Формализовать это можно как байесовскую интеграцию: ожидания - априорное распределение, сигнал от тела - эмпирически наблюдаемые данные, вес каждого задается его точностью (precision), а восприятие симптома - уже апостериорная оценка.

Далее идёт подстройка под реальность. В соответствии с байесовской логикой ошибка предсказания понемногу двигает априорное распределение: если та же таблетка не помогла ни на второй день, ни на третий, ни на пятый, ожидание должно ослабнуть, а к десятому разу и вовсе сойти на нет.

Проблема в том, что в действительности так не происходит. Во-первых, ожидания сохраняются даже после многократного опровержения. Идеальный байесовский наблюдатель должен был бы постепенно их пересмотреть. Во-вторых, при абсолютно одинаковой информации о лечении реакция на плацебо резко различается - и между людьми, и у одного человека в разное время. Поиски устойчивого типа пациента, "восприимчивого к плацебо", раз за разом проваливались.

Новое решение

В связи с этим авторы предлагают достроить схему еще одним уровнем. Вернёмся к таблетке. Через двадцать минут боль ушла, но вы не просто это регистрируете, вы пытаетесь ответить на вопрос, почему она ушла. Подействовала таблетка? Или просто естественным образом завершился приступ? А если к вечеру голова заболела снова, это таблетка не действует или это же начался новый приступ? Ответ не известен, его приходится достраивать. В терминах статьи это вывод скрытого состояния (latent-state inference), опирающийся на аппарат из моделей скрытых причин Гершмана, который уже применяли к тревоге, ПТСР и зависимости.

Ключевая идея заключается в следующем: то, как будет прочитана очередная ошибка предсказания, зависит от того, какое объяснение происходящего человек к этому моменту принял за основное. Это и есть скрытое состояние — "лекарство работает", "лекарство не работает", или "симптом изменяется спонтанно". Внутри стабильного состояния расхождение можно списать на шум, можно постепенно обновлять оценку, а можно счесть свидетельством смены состояния. Внутри состояния "таблетка работает" вечерняя боль спишется на усталость или иные внешние факторы (т. е. шум). Внутри состояния "таблетка не работает" та же самая боль станет доказательством того, что лекарство не эффективно. Таким образом, ощущение в обоих случаях одинаково, меняется лишь вывод.

452 0 14 18
Каталог
Каталог каналов и чатов Подборки каналов Поиск каналов Добавить канал/чат
Рейтинги
Рейтинг каналов Telegram Рейтинг чатов Telegram Рейтинг публикаций Рейтинги брендов и персон
API
API статистики API поиска публикаций API Callback
Наши каналы
@TGStat @TGStat_Chat @telepulse @TGStatAPI
Почитать
Академия TGStat Исследование Telegram 2019 Исследование Telegram 2021 Исследование Telegram 2023
Контакты
Справочный центр Поддержка Почта Вакансии
Всякая всячина
Пользовательское соглашение Политика конфиденциальности Публичная оферта
Наши боты
@TGStat_Bot @SearcheeBot @TGAlertsBot @tg_analytics_bot @TGStatChatBot