L'impossibilité neurale du modèle de décision par diffusion n'a pas d'importance pour la psychométrie cognitive, mais le modèle Ornstein-Uhlenbeck est meilleur

Résumé En psychométrie cognitive, les paramètres des modèles cognitifs sont utilisés comme mesures des processus sous-jacents au comportement observé. En prise de décision, le modèle de décision par diffusion (DDM) est de loin l'outil psychométrique cognitif le plus couramment utilisé. Une préoccupation lors de l'utilisation de ce modèle est que des formulations théoriques plus récentes de la prise de décision accordent davantage d'importance à la plausibilité neuronale, et incorporent donc de nombreuses hypothèses absentes du DDM. Un de ces modèles est l'Ising Decision Maker (IDM), qui repose sur l'hypothèse que deux pools de neurones avec auto-excitation et inhibition mutuelle reçoivent une entrée perceptuelle de champs excitateurs externes. Dans cette étude, nous examinons si l'absence de tels mécanismes dans le DDM compromet sa capacité à mesurer les processus qu'il prétend mesurer. Nous ajustons mutuellement le DDM et l'IDM, et constatons que les conclusions obtenues avec le DDM seraient majoritairement cohérentes avec celles issues d'une analyse utilisant un modèle plus plausiblement neuronal. Nous montrons également que le modèle Ornstein-Uhlenbeck (OUM), une variante du DDM qui inclut la possibilité de fuite (ou d'auto-excitation), parvient à des conclusions similaires à celles du DDM concernant les hypothèses qu'ils partagent, tout en partageant une interprétation avec l'IDM en termes d'auto-excitation (mais pas de fuite). Étant donné que l'OUM est relativement facile à ajuster sur des données, tout en étant capable de capturer des mécanismes plus plausibles sur le plan neuronal, nous proposons qu'il soit considéré comme un outil psychométrique cognitif alternatif au DDM.