Neural and cognitive bases of confirmation bias-induced interference in declarative memory performance
Bases neurales et cognitives de l'altération de la mémoire déclarative par un biais de confirmation
Résumé
Spontaneously, the human mind tends to give greater value to novel information that matches and less to novel information that contradicts prior beliefs or knowledge. In the cognitive sciences, this universal tendency is known as "confirmation bias". Described in various ways since antiquity, today this phenomenon is at least partially responsible for several social problems such as the spread of "fake news". Indeed, the more complex a situation is, the more likely we are to fall back on prior beliefs when confronted with novelty and, for each individual, the level of this likelihood is determined by their mental state, which in turn varies according to age, mental health, etc. Yet, the question of the neurobiological mechanisms and evolution of this "confirmation bias" has received surprisingly little attention. For this reason, we designed a task for mice which leads them to reproduce the key elements of this bias; overvaluation of novel environmental elements when they confirm, and undervaluation when they disconfirm a previously assimilated cognitive content (i.e. beliefs, rules of association, etc.). Our results show that even mice display a strong bias of this kind, the persistence of which is also complexity dependent. Thanks to detailed analysis of these results, we have been able to identify more basic components which impact the bias effect, such as active suppression of interfering mental content and sensitivity to novelty. These components have previously been identified with specific neural circuits which we were able to act upon, and will be able to record, during the above described task. The same components are also implicated in several psychological disorders (depression, schizophrenia), opening the possibility of using this model in preclinical research. With the development of human and computational versions of this task on the horizon, the field of application of this model will soon be further broadened.
Spontanément, l'esprit humain est enclin à donner plus de valeur à une nouvelle information qui va dans le sens de ses pré-acquis qu'à une autre qui va les contredire. Dans les sciences cognitives, on appelle cette inclination universelle le «biais de confirmation». Décrit en divers termes depuis l'antiquité, aujourd'hui ce phénomène est au moins partiellement responsable pour plusieurs problèmes sociaux tels la rediffusion des «fake news». D'ailleurs, plus une situation est compliquée, plus on est susceptible de recourir à ses acquis quand on est confronté à de la nouveauté et, pour chaque individu, son niveau de susceptibilité à ce phénomène est déterminé par son état mental, lequel varie selon son âge, sa santé mentale, etc. Pourtant, la question des mécanismes neurobiologiques et de l'évolution de ce «biais de confirmation» a jusqu'ici été très peu étudiée. Ainsi, nous avons conçu une tâche pour souris qui les mène à reproduire certains éléments clefs de ce biais; surévaluation de nouveaux éléments environnementaux quand ils confirment, et sous-évaluation quand ils infirment, un contenu cognitif (croyances, règles d'association) préalablement acquis. Nos résultats montrent que même les souris font preuve d'un fort biais de ce type dont la force et la persistance dépendent de la complexité du contexte. Grâce à l'analyse détaillée de ces résultats, nous avons su identifier des composants plus basiques qui impactent sur l'effet de biais, tels la suppression active de contenus mentaux gênants ou la sensibilité à la nouveauté. Ces derniers sont déjà identifiés avec des circuits neuronaux spécifiques sur lesquels on a pu intervenir au cours de la tâche et que l'on pourra éventuellement enregistrer. Ces composants sont aussi impliqués dans plusieurs troubles mentaux (dépression, schizophrénie), ce qui ouvre la possibilité d'utiliser ce modèle pour des recherches précliniques. Avec le développement de versions humaine et computationnelle du modèle sur l'horizon, on saura bientôt élargir son champ d'application encore.
Origine : Version validée par le jury (STAR)