People makes decisions and judgements that is sometimes irrational, and the systematic pattern of deviation from rationality has been studied and described in a myriads of literatures. This phenomenon is referred as ‘cognitive bias’. Various psychiatric disorders are also known to show cognitive bias such as pessimism in depression. Recently developed computational psychiatric approach has not been much applied to systematically understand people and patients’ cognitive bias. In my studies, I aimed to investigate 1) pessimistically biased perception in the panic disorder during risk learning, 2) aberrant structural network of comorbid attention deficit/hyperactivity disorder is associated with addiction severity in internet gaming disorder and 3) drift diffusion model-based understanding of the unconscious affective priming in continuous flash suppression. In the first study, I used a cognitive model to find and quantify the degree of bias in panic disorder patients. The degree of bias was related to symptom severity and this finding may give a target for future cognitive and behavioral therapy. In the second study, I used a both neuroimaging and machine-learning technique to investigate the association between the attention deficit/hyperactivity disorder and internet gaming disorder. I could reveal the neural correlate of association and provide an explanation of how those two disorders are related. Lastly, I investigated affective priming effect using drift diffusion model. Previous studies have reported a prominent priming effect only with negative emotional faces masked by continuous flash suppression, however, I found that facial identity and emotions are mapped onto different parameters. We hope that these results might provide an important clue to deeper understanding of cognitive bias exist in psychiatric disorders as well as ordinary people.
사람들은 때때로 비합리적인 결정과 판단을 한다. 이러한 ‘인지 편향’이라고 불리는 비뚤어진 판단은 여러 기존 연구를 통해서 체계화 되었다. 인지 편향은 여러 정신과 질환에서도 보이는데, 일례로 우울증에서 보이는 비관주의 편향이 있다. 최근에 ‘계산정신과학’ 이 대두되고 있으나 아직 사람, 또 환자에서 보이는 인지 편향을 이해하는 데 충분이 적용 되지는 못하고 있다. 본 연구에서 목표한 바는 1) 공황장애환자가 위험을 학습할 때 보이는 비관주의 편향, 2) 주의력결핍 과잉행동장애의 비정상적 구조네트워크가 인터넷 게임 장애 환자의 중독과의 연관 3) 연속영상인식억제로 무의식적 감정 점화가 어떻게 일어나는지에 대한 표류 확산 모형을 이용한 이해 이다. 첫번째 연구에서 인지 모델을 사용하여 공황장애 환자가 가지는 비관주의 편향의 정도를 정량화 하였다. 환자들이 편향된 정도는 불안 증상의 강도와 연관되어 있었으며 이 발견은 추후 인지행동치료의 목표가 될 수 있을 것이다. 두번째 연구에서 신경 영상과 머신 러닝 방법을 사용하여 주의력결핍 과잉행동장애와 인터넷 게임 장애가 연관되어 있음을 보였다. 두 질병의 연관성에 대한 신경 상관물을 찾아서 어떻게 두 질병이 연관되어 있는지 설명할 수 있게 되었다. 마지막으로 감정점화효과를 표류확산모형으로 탐구하였다. 기존 연구에서는 부정적인 감정 자극만 점화 효과를 보인다고 하였으나 모델 기반 연구로 얼굴의 정체성과 감정이 각각 다른 파라미터로 반영된다는 것을 밝혔다. 모델 기반 접근을 한 본 연구를 통해 얻은 결과들로 사람들 또, 정신질환에서 보이는 인지 편향에 대해 더 깊은 이해를 할 수 있을 것이다.
