2019年， 欧盟7.2%的人 患有慢性抑郁症。 这种疾病给人类和经济造成的损失是相当大的，这就是为什么欧盟委员会推出了一项 1.23 月份价值 XNUMX 亿欧元的心理健康战略，将通过 20 项旗舰举措来实现。
科学表明自尊 在某些精神障碍中起着关键作用，特别是那些具有焦虑和抑郁性质的人。
然而，即使在今天，自尊背后的认知机制仍然是个谜。 如果我们要理解它们，我们需要首先问自己一系列问题：
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自尊是如何表达的？
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为什么每个人的情况会有所不同？
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精神障碍和自尊如何相互作用？
我们的研究位于神经科学、数学建模和精神病学的交叉点，旨在回答这些问题，以更好地理解自我评估，这是人类认知的一个关键方面。
以下是我们迄今为止所了解到的内容，以及我们正在追求的主要假设。
自尊和动机
心理学研究表明，对自己和能力的高度自信与更大的自信有关。 对发生在我们身上的事情的控制感，这可能会提高我们接受挑战的能力。 当后者获得成功时，我们的信心可能会得到增强，从而推动我们进入良性循环。
相反，如果一个人在开始一个项目时缺乏信心，他们更有可能“不相信它”，从而放弃尝试。 成功的机会——以及因此积极增强信心的机会——就会减少。
但到底是低自尊导致了焦虑或抑郁症的发作，还是相反呢？
为了探讨这些问题，我们需要了解个人如何评估自己的表现。
广泛的信心
让我们先声明自我评估存在巨大的可变性。 例如，抑郁症患者可能会低估自己完成任务的能力，尽管其表现与其他人相当，而患有认知问题的人（例如，在痴呆症的早期阶段）可能会继续相信自己的能力。
这种变异性的起源尚不完全清楚，有两种主要形式。
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个人做出的置信判断使他们能够区分自己的正确反应和错误反应的程度。 例如，一个人可能会过于自信，但当一个人错误时，其程度仍然比当一个人正确时要低。 相反，一个人可能会过度自信，但无论答案是否正确，同样如此。
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主观信心与客观表现之间是否存在差距。
我们都注意到，有些人低估了自己，而另一些人则高估了自己。 另一方面，有些人“校准良好”——当他们的客观表现很高时，他们能够表现出高度的自信，而当他们的表现确实较低时，他们能够表现出较低的自信。
在人口层面，行为心理学和经济学的一个经过充分验证的发现是： 我们（有点）过于自信。 数字不言而喻的一个例子是，超过一半的人认为自己比平均驾驶员更好或者比平均水平更聪明。
不同程度的置信度
长期以来，科学家们一直在努力区分信心的变化与其他认知特征的变化。 由于表达了信心，这项任务变得更加困难 在不同的层级:
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我们对特定决定的信心（“我正确回答了这个问题”）；
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我们对某项任务的信心（“我在那次考试中表现得很好”）；
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我们对特定认知领域的信心（“我记忆力很好”）；
4……直到我们的自信，它构成了一个整体水平。
这些区别很重要：人们可以对自己在恶劣天气下驾驶的能力充满信心（感知领域），但不确定自己能否记住一系列要做的事情（记忆领域）。
同样，对于某些类型的练习，人们可能能够“知道何时知道，何时知道不知道”，而对于其他类型的练习，区分自己的错误和成功可能会更困难。
两个主要假设
目前关于信心判断的机制有两种主要并存的假设。
一是有一个中央自我评估机制，可以评估对任何给定响应或任务的信心。 这种机制在不同的领域（例如记忆、语言或推理）都是相同的。 在这种情况下，旨在提高自我评估准确性的行动 应该致力于“重新教育”或“训练”这种非常核心的判断能力，而与手头的任务无关。 其带来的好处将变得广泛。
第二个假设假设我们的信心判断不是中央自我评估机制的结果，而是与每个领域密切相关。 根据这一假设，任何旨在提高自我评估准确性的行动都应针对相关任务或领域。
这两种假设仍然存在激烈争论。 无论是在行为层面还是神经层面，研究结果往往表明现实可能介于两者之间。 没有单一的集中机制（这可能无法提供足够的灵活性），但每个领域也没有特定的机制——这对于大脑来说维护起来“成本太高”。
人群心理健康状况
自我评估和自信研究的另一个障碍是 目前精神疾病的分类 正处于重新考虑的过程中。
对于“症状等同于疾病”的观点尤其如此。 例如，焦虑并不是单一精神疾病的诊断症状——当一个人患有抑郁症、边缘性人格障碍等时，就会感到焦虑。 相反，疾病不一定仅限于单一症状。 以强迫症 (OCD) 为例，一些患者会感到高度焦虑，而另一些患者则不会。 然而他们的诊断是相同的。
这使得可靠地预测哪种治疗方案对特定患者最有效变得具有挑战性。 事实上，虽然传统的分类具有临床相关性，但它并不总是与精神疾病的神经生物学直接匹配。
作为对这一传统观点的补充，所谓 尺寸的 该方法侧重于潜在症状的异质性和变异性，这可能是几种疾病所共有的。 这种替代分类被理解为 跨诊断，一种通过传统诊断类别进行工作的方法。
数学可以帮助更好地捕捉心理健康症状
传统上，心理学家和医生倾向于根据患者的报告来诊断心理健康障碍。 后者可以通过直接在沙发上表达自己的想法或回答专门的问卷来启发，包括以下问题：
“你觉得做决定很困难吗？”
or
“你有时会感到焦虑到呼吸困难吗？”
研究人员试图利用机器学习对症状进行分组，以确定不同病理的共同点，而不是单独研究每种疾病。 一旦确定了几种疾病常见的症状分组，就可以使用实验技术更好地掌握所涉及的生物、认知或行为机制。
就强迫症而言，机器学习方法可能会识别子组，例如“焦虑”子组。 希望这将使提供更适合每个人的治疗或心理治疗方法成为可能。 事实上，焦虑型强迫症患者对特定治疗的反应可能与焦虑不太明显的强迫症患者不同。
在一般人群中
这个想法是，无论是在患者还是在整个人群中，心理健康症状都会自然波动。 即使对于那些没有被诊断出患有精神疾病的人来说也是如此——我们或多或少都或多或少地焦虑，或多或少地冲动，或多或少地强迫，等等。
通过对志愿者应用机器学习方法，我们发现具有更多强迫性和侵入性思维症状的人通常表现出更高的自信，但自我评估不太准确。 这个图案 可能与心理影响有关，例如急于下结论的倾向.
此外，焦虑和抑郁症状更明显的人对自己的决定信心较低，但自我评估更准确——这可能与“ “压抑的现实主义”。 然而，这些结果似乎取决于 域 我们在其中评估我们的信心（例如记忆力、运动等）。
更好地理解信心判断是如何形成的可以帮助我们确定为什么自我评估因人而异。 它还可以帮助我们认识到我们的表现和我们对它的看法之间可能存在的差距。
马里昂·鲁奥, CNRS 神经科学认知学负责人, Institut du Cerveau et de la Moelleépinière（ICM）
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