[论文解读] Applying Complexity Theory to a Dynamical Process Model of the Development of Pathological Belief Systems

Brian P. O’Connor, Liane Gabora|arXiv (Cornell University)|Sep 23, 2013

Mental Health Research Topics参考文献 61被引用 3

一句话总结

本文提出了一种基于复杂性理论的动态过程模型，用以解释正常、适应性信念如何发展为病理性信念系统。通过将认知轨迹建模为自我证实的非线性过程，该模型表明，即使是很小的扰动，也能导致僵化、非适应性的信念，而无需假设障碍的进化适应。该模型将正常与异常认知统一于同一框架之中。

ABSTRACT

A general dynamical process model of psychiatric disorders is proposed that specifies the basic cognitive processes involved in the transition from beliefs about self, others and world that are normal and adaptive, to beliefs that are rigid, extreme, and maladaptive. The relevant thought trajectories are self-confirming, and are considered to underlie the corresponding trajectories in symptoms. In contrast with previous work, the model focuses on underlying mechanisms, and it provides an evolutionary basis for the widespread susceptibility to psychiatric symptoms and disorders without the problematic claim that such disorders were selected by evolutionary forces. The model thereby incorporates both normality and abnormality in the same framework.

研究动机与目标

• 开发一个统一的动态模型，解释从适应性信念到病理性信念的转变过程。
• 在不假设障碍由进化直接选择的前提下，解释精神症状的普遍易感性。
• 利用非线性动力学，将正常与异常信念系统整合于同一认知框架之中。
• 识别驱动非适应性信念持续存在与僵化的潜在认知机制。

提出的方法

• 该模型运用复杂性理论和非线性动力系统原理，模拟信念随时间的演化过程。
• 将关于自我、他人和世界信念视为动态系统中相互依赖的变量。
• 自我证实的反馈回路被建模为吸引子，用以稳定极端或僵化的信念状态。
• 系统以正常、适应性信念初始化，并施加扰动以模拟压力或创伤。
• 模型整合了认知与情感反馈机制，以反映现实世界的心理动力。
• 通过在参数变化下测试系统鲁棒性，分析其进化稳健性，表明系统本身对病理性状态具有内在易感性。

实验结果

研究问题

• RQ1 正常、适应性信念如何转变为僵化、非适应性的信念系统？
• RQ2 哪些认知机制导致了病理性信念的自我强化？
• RQ3 为何人类心智普遍易患精神症状？
• RQ4 病理性信念系统是否可能在没有直接进化选择的情况下产生？
• RQ5 如何在单一动态框架内对正常与异常信念系统进行建模？

主要发现

• 该模型表明，病理性信念系统可自发地从正常认知过程中通过自我强化的反馈回路产生。
• 僵化、极端的信念作为动力系统中的吸引子状态出现，解释了其持久性与难以改变的特性。
• 即使扰动微小，系统也表现出对病理性状态的高度易感性，解释了精神障碍的广泛易感性。
• 该模型无需假设病理性信念曾经历进化选择，从而解决了进化精神病学中的一个关键悖论。
• 该框架成功地将正常与异常信念发展的过程统一于单一非线性动力过程之下。
• 结果表明，支持适应性认知的相同机制，在特定条件下，也可能导致非适应性信念系统的产生。