Il Rumore nel Cervello: Quando Disturba e Quando Aiuta le Nostre Scelte

Il Mistero delle Scelte Influenzate dal Contesto

Vi siete mai trovati nella situazione di dover scegliere tra due opzioni, diciamo una mela e un’arancia, e l’improvvisa comparsa di una terza opzione, magari una banana che non vi interessa nemmeno, ha in qualche modo influenzato la vostra preferenza originale? Sembra strano, vero? Secondo la teoria classica della decisione razionale, la presenza di un’alternativa “irrilevante” non dovrebbe cambiare le nostre preferenze tra le altre opzioni. Questa proprietà si chiama Indipendenza dalle Alternative Irrilevanti (IIA). Eppure, un’infinità di studi, dagli insetti agli esseri umani, dimostra che le nostre decisioni sono quasi sempre dipendenti dal contesto.

Anche quando le opzioni hanno un valore semplice e unidimensionale (come il valore monetario), il contesto conta. Questo suggerisce che c’è qualcosa di fondamentale nel modo in cui il nostro cervello elabora le scelte, ma cosa esattamente? Una spiegazione promettente arriva da un meccanismo neurale chiamato normalizzazione divisiva.

La Normalizzazione Divisiva: Un Regolatore Universale?

Immaginate la normalizzazione divisiva come un controllo del volume nel cervello. È un’operazione matematica che regola l’attività dei neuroni in risposta a uno stimolo, dividendola per l’attività combinata degli altri stimoli presenti. È un meccanismo onnipresente, trovato in diverse specie e aree cerebrali, e sembra essere ottimale per sistemi con capacità limitata, come il nostro cervello. In pratica, introduce una sorta di soppressione contestuale: più opzioni ci sono, più l’attività neurale legata a ciascuna singola opzione viene “abbassata”.

Nel contesto delle scelte, questa soppressione riduce la rappresentazione neurale del valore delle opzioni quando ne compaiono altre. La previsione classica è che questo porti a un peggioramento dell’accuratezza della scelta tra due opzioni principali (i “target”) all’aumentare del valore di una terza opzione “distrattore”. Questo è stato chiamato effetto distrattore negativo ed è stato osservato spesso. Sembrava una spiegazione solida.

Il Colpo di Scena: E se il Contesto Aiutasse?

Qui le cose si complicano. Studi recenti hanno iniziato a mostrare risultati contrastanti. Alcuni non hanno trovato alcun effetto del distrattore, altri addirittura un effetto distrattore positivo: in certe condizioni, un’opzione contestuale sembrava *migliorare* l’accuratezza della scelta tra le altre! Come è possibile? Si è ipotizzato che potessero esserci meccanismi diversi all’opera, magari in aree cerebrali distinte o legati a differenze individuali.

Questo ci ha spinto a riconsiderare il modello standard della normalizzazione. E se mancasse un pezzo del puzzle? Quel pezzo, abbiamo scoperto, è il “rumore” neurale, ovvero l’intrinseca incertezza e variabilità nell’elaborazione delle informazioni nel cervello. E, cosa cruciale, non tutto il rumore è uguale.

Rumore Precoce vs. Rumore Tardivo: La Tempistica è Tutto

Abbiamo iniziato a pensare al rumore non come a un singolo fattore, ma come a qualcosa che può intervenire in diverse fasi del processo decisionale. Abbiamo distinto tra:

• Rumore Precoce (Early Noise): Questa è l’incertezza che esiste *prima* che avvenga la normalizzazione. Pensate all’incertezza nel valutare un oggetto perché le informazioni sensoriali sono ambigue, o perché recuperare il suo valore dalla memoria è difficile. È la variabilità intrinseca nel valore “grezzo” di un’opzione.
• Rumore Tardivo (Late Noise): Questa è la variabilità che si introduce *dopo* la normalizzazione, magari durante il confronto finale tra i valori già elaborati o a causa della pressione temporale. È il rumore nel processo di scelta stesso.

Simulando un modello di normalizzazione divisiva che includesse queste due fonti di rumore, abbiamo fatto una scoperta sorprendente. Quando domina il rumore precoce, la normalizzazione divisiva agisce in modo quasi controintuitivo. Sopprimendo sia il segnale (il valore medio dell’opzione) sia il rumore associato, può effettivamente *migliorare* il rapporto segnale/rumore. In pratica, un’opzione distrattore, sopprimendo il rumore precoce più del segnale utile, può rendere la distinzione tra le opzioni target più netta, portando a un miglioramento dell’accuratezza (effetto distrattore positivo)!

Al contrario, quando domina il rumore tardivo, otteniamo l’effetto classico. La normalizzazione sopprime i valori medi delle opzioni target, avvicinandoli. Ma poiché il rumore tardivo viene aggiunto *dopo*, questa soppressione rende le rappresentazioni più sovrapposte e difficili da distinguere, portando a un peggioramento dell’accuratezza (effetto distrattore negativo).

L’Esperimento: Mettere alla Prova Rumore Precoce e Tardivo

Bello sulla carta, ma funziona nel mondo reale? Per verificarlo, abbiamo ideato un esperimento con 55 partecipanti. L’obiettivo era manipolare indipendentemente i livelli di rumore precoce e tardivo.

Come abbiamo manipolato il rumore precoce?

• Abbiamo presentato ai partecipanti una serie di beni di consumo (droni, bollitori, binocoli…).
• Metà di questi oggetti erano fisicamente presenti (“oggetti precisi”): i partecipanti potevano toccarli, esaminarli, formandosi un’idea chiara del loro valore (basso rumore precoce).
• L’altra metà erano “oggetti vaghi”: mostrati solo come immagini stilizzate, rendendo la loro qualità e valore più incerti (alto rumore precoce).
• Abbiamo misurato questa incertezza chiedendo ai partecipanti di fare offerte multiple per ogni oggetto (usando un’asta BDM): la variabilità delle offerte per gli oggetti vaghi era, come previsto, maggiore.

Come abbiamo manipolato il rumore tardivo?

• Nella fase successiva, i partecipanti dovevano scegliere il loro oggetto preferito tra set di tre (due target di alto valore, sempre “precisi”, e un distrattore di valore variabile, che poteva essere “preciso” o “vago”).
• Abbiamo imposto due condizioni di pressione temporale: in alcuni blocchi avevano 10 secondi per scegliere (bassa pressione, basso rumore tardivo), in altri solo 1.5 secondi (alta pressione, alto rumore tardivo). Come atteso, la pressione temporale riduceva l’accuratezza generale delle scelte.

I Risultati: La Teoria Confermata dai Fatti

Analizzando le scelte dei partecipanti, abbiamo confrontato diversi modelli matematici. Il modello che meglio spiegava il comportamento osservato era proprio quello che incorporava sia la normalizzazione divisiva sia le due fasi del rumore (precoce e tardivo). Questo modello era significativamente migliore di modelli più semplici (senza normalizzazione, o con un solo tipo di rumore).

Ma cosa abbiamo visto nei dati reali?

• Quando il distrattore era “vago” (alto rumore precoce), si osservava una tendenza verso un effetto contestuale positivo: all’aumentare del valore del distrattore (entro certi limiti), l’accuratezza della scelta tra i target tendeva a migliorare, specialmente quando il rumore precoce del distrattore era elevato.
• La pressione temporale (alto rumore tardivo) riduceva l’accuratezza generale e tendeva a spingere gli effetti contestuali verso il negativo, smorzando l’effetto positivo del rumore precoce.
• Analisi più dettagliate hanno confermato che sia il valore medio del distrattore sia la sua variabilità (il nostro rumore precoce) influenzavano l’accuratezza, e che l’effetto della variabilità del distrattore cambiava direzione (da negativo a positivo) all’aumentare della variabilità stessa, proprio come previsto dal nostro modello.

Perché Tutto Questo è Importante?

Questa scoperta è entusiasmante per diverse ragioni. Innanzitutto, offre una spiegazione unificata per risultati sperimentali apparentemente contraddittori riguardo agli effetti del contesto sulle scelte. Non servono meccanismi separati per spiegare effetti positivi e negativi: entrambi possono emergere dallo stesso meccanismo (normalizzazione divisiva) a seconda di dove e quando l’incertezza (il rumore) entra in gioco.

In secondo luogo, sottolinea l’importanza cruciale di considerare la struttura temporale del rumore nei modelli cognitivi e neurali. Il rumore non è solo un disturbo generico da minimizzare; il suo impatto dipende criticamente dalla sua interazione con le computazioni neurali specifiche, come la normalizzazione.

Infine, rivela un potenziale beneficio inaspettato della normalizzazione divisiva. Oltre ai suoi ruoli noti nell’adattare il range di risposta dei neuroni o nell’eliminare ridondanze, potrebbe anche essere un meccanismo efficace per “ripulire” le rappresentazioni di valore dall’incertezza intrinseca (rumore precoce) che proviene da un mondo sensoriale complesso e da processi interni come la memoria.

Quindi, la prossima volta che vi sentite influenzati da un’opzione irrilevante, ricordate: potrebbe essere il vostro cervello che cerca di fare chiarezza nel “rumore”, e se questo tentativo vi aiuterà o vi ostacolerà dipende… da una questione di tempismo!

Fonte: Springer