在2019， 歐盟7.2%的人 患有慢性憂鬱症。 這種疾病對人類和經濟造成的損失是相當大的，這就是為什麼歐盟委員會推出了一項 1.23 月價值 XNUMX 億歐元的心理健康策略，將透過 20 項旗艦舉措來實現。
科學顯示自尊 在某些精神障礙中起著關鍵作用，特別是那些具有焦慮和憂鬱性質的人。
然而，即使在今天，自尊背後的認知機制仍然是個謎。 如果我們要理解它們，我們需要先問自己一系列問題：
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自尊是如何表達的？
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為什麼每個人的情況會有所不同？
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精神障礙和自尊如何相互影響？
我們的研究位於神經科學、數學建模和精神病學的交叉點，旨在回答這些問題，以便更好地理解自我評估，這是人類認知的關鍵方面。
以下是我們迄今為止所了解的內容，以及我們正在追求的主要假設。
自尊和動機
心理學研究表明，對自己和能力的高度自信與更大的自信有關。 對發生在我們身上的事情的控制感，這可能會提高我們接受挑戰的能力。 當後者獲得成功時，我們的信心可能會得到增強，從而推動我們進入良性循環。
相反，如果一個人在開始一個項目時缺乏信心，他們更有可能“不相信它”，從而放棄嘗試。 成功的機會——以及因此積極增強信心的機會——就會減少。
但到底是低自尊導致了焦慮或憂鬱症的發作，還是相反呢？
為了探討這些問題，我們需要了解個人如何評估自己的表現。
廣泛的信心
讓我們先聲明自我評估存在巨大的變異性。 例如，憂鬱症患者可能會低估自己完成任務的能力，儘管其表現與其他人相當，而患有認知問題的人（例如，在癡呆症的早期階段）可能會繼續相信自己的能力。
這種變異性的起源尚不完全清楚，有兩種主要形式。
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個人所做的置信度判斷使他們能夠區分自己的正確反應和錯誤反應的程度。 例如，一個人可能會過於自信，但當一個人錯誤時，其程度仍然比當一個人正確時要低。 相反，一個人可能會過度自信，但無論答案是否正確，也是如此。
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主觀信心與客觀表現之間是否有差距。
我們都注意到，有些人低估了自己，有些人則高估了自己。 另一方面，有些人「校準良好」——當他們的客觀表現很高時，他們能夠表現出高度的自信，而當他們的表現確實較低時，他們能夠表現出較低的自信。
在人口層面，行為心理學和經濟學的一個經過充分驗證的發現是： 我們（有點）過於自信。 數字不言而喻的一個例子是，超過一半的人認為自己比平均駕駛員更好或比平均更聰明。
不同程度的信賴度
長期以來，科學家一直在努力區分信心的變化與其他認知特徵的變化。 由於表達了信心，這項任務變得更加困難 在不同的層級:
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我們對特定決定的信心（「我正確回答了這個問題」）；
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我們對某項任務的信心（「我在那次考試中表現得很好」）；
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我們對特定認知領域的信心（「我記憶力很好」）；
4……直到我們的自信，它構成了一個整體層次。
這些差異很重要：人們可以對自己在惡劣天氣下駕駛的能力充滿信心（感知領域），但不確定自己能否記住一系列要做的事情（記憶領域）。
同樣，對於某些類型的練習，人們可能能夠“知道何時知道，何時知道不知道”，而對於其他類型的練習，區分自己的錯誤和成功可能會更困難。
兩個主要假設
目前關於信心判斷的機制有兩種主要並存的假設。
一是有一個中央自我評估機制，可以評估對任何給定回應或任務的信心。 這種機制在不同的領域（例如記憶、語言或推理）都是相同的。 在這種情況下，旨在提高自我評估準確性的行動 應該致力於「重新教育」或「訓練」這種非常核心的判斷能力，而與手邊的任務無關。 其帶來的好處將變得廣泛。
第二個假設假設我們的信心判斷不是中央自我評估機制的結果，而是與每個領域密切相關。 根據這個假設，任何旨在提高自我評估準確性的行動都應針對相關任務或領域。
這兩種假設仍然存在激烈爭論。 無論是在行為層面或神經層面，研究結果往往顯示現實可能介於兩者之間。 沒有單一的集中機制（這可能無法提供足夠的靈活性），但每個領域也沒有特定的機制——這對於大腦來說維護起來「成本太高」。
人口心理健康狀況
自我評估和自信研究的另一個障礙是 目前精神疾病的分類 正處於重新考慮的過程中。
對於「症狀等同於疾病」的觀點尤其如此。 例如，焦慮並不是單一精神疾病的診斷症狀──當一個人患有憂鬱症、邊緣性人格障礙等時，就會感到焦慮。 相反，疾病不一定僅限於單一症狀。 以強迫症 (OCD) 為例，有些患者會感到高度焦慮，而有些患者則不會。 然而他們的診斷是相同的。
這使得可靠地預測哪種治療方案對特定患者最有效變得具有挑戰性。 事實上，雖然傳統的分類具有臨床相關性，但它並不總是與精神疾病的神經生物學直接匹配。
作為這一傳統觀點的補充，所謂 尺寸的 此方法著重於潛在症狀的異質性和變異性，這可能是幾種疾病所共有的。 這種替代分類被理解為 跨診斷，一種透過傳統診斷類別進行工作的方法。
數學可以幫助更好地捕捉心理健康症狀
傳統上，心理學家和醫生傾向於根據患者的報告來診斷心理健康障礙。 後者可以透過直接在沙發上表達自己的想法或回答專門的問卷來啟發，包括以下問題：
“你覺得做決定很困難嗎？”
or
“你有時會感到焦慮到呼吸困難嗎？”
研究人員試圖利用機器學習將症狀分組，以確定不同病理的共同點，而不是單獨研究每種疾病。 一旦確定了幾種疾病常見的症狀分組，就可以使用實驗技術來更好地掌握所涉及的生物、認知或行為機制。
就強迫症而言，機器學習方法可能會識別子組，例如「焦慮」子組。 希望這將使提供更適合每個人的治療或心理治療方法成為可能。 事實上，焦慮型強迫症患者對特定治療的反應可能與焦慮較不明顯的強迫症患者不同。
在一般人群中
這個想法是，無論是在患者還是在整個人群中，心理健康症狀都會自然波動。 即使對於那些沒有被診斷出患有精神疾病的人來說也是如此——我們或多或少都或多或少地焦慮，或多或少地衝動，或多或少地強迫，等等。
透過對志願者應用機器學習方法，我們發現具有更多強迫性和侵入性思考症狀的人通常表現出更高的自信，但自我評估不太準確。 這個圖案 可能與心理影響有關，例如急於下結論的傾向.
此外，焦慮和憂鬱症狀更明顯的人對自己的決定信心較低，但自我評估更準確——這可能與「 “壓抑的現實主義”。 然而，這些結果似乎取決於 域 我們在其中評估我們的信心（例如記憶力、運動等）。
更好地理解信心判斷是如何形成的可以幫助我們確定為什麼自我評估會因人而異。 它還可以幫助我們認識到我們的表現和我們對它的看法之間可能存在的差距。
馬里昂·魯奧, CNRS 神經科學認知學負責人, Institut du Cerveau et de laMoelleépinière（ICM）
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