Hoe interpreteren we statistieken?

Ok, nu verwachten jullie misschien het saaiste blog ever want statistiek is niet het favoriete vak van de gemiddelde psycholoog. Maar dit gaat over het interpreteren van twee hele simpele lijntjes; zie hier op Google Ngrams.

Wat zeggen deze lijnen ons? Op het eerste gezicht zou je zeggen het aantal files die over de experimentele psychologie wordt geschreven op internet aan het afnemen is en daarvoor plaatsmaakt voor de neurosciences. Voordat we dit kunnen concluderen zijn er een aantal zaken van belang zijn:

- Is de categorie 'experimentele psychologie' vs. 'neurosciences' dichotoom; dwz, kan een studie niet in beide categorieën vallen of juist wel?

- Experimentele psychologie is interdisciplinair; vandaar ook dat deze studies mede onder neurosciences kunnen vallen.

- Voor neurosciences geldt dit natuurlijk ook, maar er is maar een klein deel van dit gebied dat onder experimentele psychologie valt.

De neuroscience wordt in heel veel disciplines toegepast en de groei is zo sterk omdat de techniek verbetert. Dit is goed in de curve te zien. De afname in de experimentele psychologie lijkt me dus eerder te wijten aan experimenteel psychologische onderzoeken die nu onder het neuroscience gebiedje vallen.

Conclusie: cijfers zijn maar van weinig betekenis als je ze niet kan interpreteren! Het interpreteren kan pas als er genoeg achtergrondinformatie bekend is.

Waar moet je kijken?

the juggler from Johannes Vockeroth on Vimeo.

In het oog is er maar een klein deel dat gevoelig genoeg is om de wereld in detail waar te nemen: de fovea. Zoals je in het filmpje hierboven kunt zien moet je dus steeds kiezen waar je naar moet kijken. We bewegen ons oog een paar keer per seconde naar een ander punt. Zo'n snelle oogbeweging is een saccade, een tijdje naar een punt kijken is een fixatie. Het uitkiezen van die punten, en het maken van die beweging gaat meestal onbewust. Toch zijn er wel goede redenen voor het uitkiezen van waar je naar kijkt. Door te bestuderen welk punten mensen kiezen om naar te kijken, kunnen we afleiden wat voor processen daar aan vooraf gaan.

Nu kun je dat in het laboratorium heel goed precies onderzoeken, door in detail te bepalen wat er te zien is. Het resultaat is meestal dat er maar enkele punten of lijnen op een beeldscherm te zien zijn. De vraag is natuurlijk in hoeverre wat je daar meet nog opgaat voor de echte wereld, die veel complexer is.

Brein web

Er zijn in de geschiedenis verschillende brein-metaforen gebruikt. Zo stammen uitdrukkingen als 'stoom afblazen' of 'er zit een schroefje bij iemand los' uit de tijd dat stoommachines net uitgevonden waren. De laatste tijd wordt meestal de computer gebruikt. Vorige week kwam er een paper uit dat een nieuwe metafoor erg letterlijk neemt: de internet-metafoor.

Op zich is het internet niet zo'n slecht beeld. We begrijpen steeds beter wat elk stukje van het brein doet. De vraag is nu hoe de stukjes van puzzel bij elkaar passen. Het antwoord zit waarschijnlijk in hoe de puzzelstukjes met elkaar communiceren, oftewel hoe ze met elkaar verbonden zijn in een netwerk. Dat idee bestaat al langer. Een nog vrij nieuwe techniek, 'Diffusion Tensor Imaging' maakt het bijvoorbeeld mogelijk om netwerken in een brein in actie in beeld te brengen. Je komt het hier vast nog wel eens tegen, want dat is echt cool om te zien!

De schrijvers van het artikel The Packet Switching Brain, gaan echter nog een stap verder. Ze stellen dat de manier waarop in het brein informatie verstuurd wordt, dezelfde is als die op het internet. Dat betekent dat een grote brok informatie eerst in stukjes gehakt wordt. Vervolgens worden die stukjes elk met een ontvangts-adres steeds naar een punt in het netwerk doorgegeven dat dichter in de buurt van het ontvangst-adres is. En eenmaal op het ontvangst adres aangekomen wordt alles weer gecombineerd, tot bijvoorbeeld een beeld of geluid.

Klinkt logisch. Maar er is geen enkele reden aan te nemen dat er in hersencellen informatie is over de structuur van het gehele netwerk. Dat betekent dat er niet zoiets is als een ontvangst adres, laat staan dat een hersencel een route naar dat adres kan uitkiezen voor een boodschap die langskomst. Daarvoor zou de hersencel slimmer moeten zijn dan het netwerk, en dat is nu juist precies niet mogelijk.

Het is ook moeilijk te rijmen met wat we weten over hoe de structuur van het netwerk in het brein ontstaat. De regel van Hebb stelt dat een neuron een ander neuron vaker zal 'uitlezen' als ze vaker tegelijk actief zijn. Van buitenaf kunnen we zeggen dat ze sterker verbonden zullen zijn als ze nuttige informatie voor elkaar hebben. In het brein worden de netwerken dus aangelegd op basis van de inhoud van informatie die door het netwerk verwerkt wordt. Terwijl dat in het internet niet het geval is, daar is elke verbinding geschikt voor alle mogelijke boodschappen.

Er is nog meer kritiek te uiten, maar het lijkt me duidelijk dat de internet-metafoor in dit paper te sterk is doorgetrokken. Nu is het op zich niet slecht om na te denken over hoe het netwerk in het brein werkt. De auteurs van het paper hebben wel gelijk als ze zeggen dat andere vormen van netwerken niet goed genoeg zijn, het telefoonnetwerk bijvoorbeeld. Hoe kun je informatie in een netwerk versturen waar geen IP-adressen of routers zijn? Blijkbaar is het netwerk in ons hoofd nog slimmer in elkaar gezet dan het internet. Als we weten hoe het werkt zouden we het misschien eens andersom kunnen doen: een internet bouwen naar voorbeeld van het brein.

Daniel Graham en Daniel Rockmore (2010). The Packet Switching Brain. Journal of Cognitive Neuroscience, 23(2), 267-276.

nieuw leven...

Deze post heeft niks met neuroscience te maken maar wel met iets anders wat mij en vele anderen interesseert. Groot nieuws was dat onderzoekster Felisa Wolfe-Simon met collega's van NASA in Science heeft gepubliceerd dat er een nieuwe vorm van leven is ontdekt. Er zijn bacteriën ontdekt die kunnen overleven in een meer vol met arseen (voor normale organismen giftig). Sterker nog, deze bacteriën schijnen in staat te zijn de fosfor component van hun DNA te kunnen uitwisselen met arseen. Dus is de conclusie dat arseen een ander element kan zijn dat betrokken is in het ontstaan van leven, naast koolstof, fosfor en de andere bekende elementen.

Er is al kritiek gekomen vanuit Nederland (Prof. Jef Huisman en Prof. Huub Schellekens), want er bleek in het experiment nog altijd een hoeveelheid aan fosfor te bestaan die meer dan genoeg was voor een bacterie om in te overleven.

Naast deze kritiek zie ik ook een logische fout in dit paradigma. De bacteriën zijn uit hun normale omgeving gehaald, op kweek gezet en aan steeds grotere hoeveelheden arseen blootgesteld. De conclusie dat arseen een element kan zijn waaruit leven kan ontstaan, klopt niet, ook al is het fosfor door arseen vervangen in het DNA. Om de conclusie te kunnen trekken dat er geen fosfor nodig is om leven te laten ontstaan moet er een bacterie gevonden worden die in de eerste plaats ontstaat zonder dat er fosfor in zijn omgeving aanwezig is. De redenatie van deze spannende conclusie is dus de verkeerde kant op gegaan lijkt me...

Ik moet bij dit bericht duidelijk vermelden dat dit helemaal buiten mijn expertise valt waardoor interpretatiefouten mogelijk zijn. Toch een interessant onderwerp waar ik me graag in verdiep!

Bang om rijk te worden

Vorige week stond dit berichtje op NU.nl: "Welgestelde mensen kunnen zich minder goed inleven." Je hebt het misschien al gelezen. Ik vond het wel interessant en heb de wetenschappelijke studie er bij gezocht.

Wat NU.nl schreef was dat welgestelde mensen (proefpersonen met meer geld en een hogere opleiding) meer moeite hebben met het herkennen van emoties dan anderen. De theorie van de onderzoekers was dat welgestelde mensen problemen eerder oplossen met geld, dan door hulp te vragen aan anderen. Daardoor zijn andere mensen minder belangrijk voor ze en heeft het minder zin om emoties van anderen goed in te schatten.

Dat stond ook allemaal in de studie. De onderzoekers hebben dit onderzocht door simpelweg foto's te laten zien aan hun proefpersonen en ze een inschatting te vragen van de emoties van de persoon op de foto. Ze hebben het daarnaast ook in een nagespeeld sollicitatiegesprek onderzocht, waarbij steeds twee proefpersonen tegelijk meededen en ze elkaars emoties moesten inschatten. Het gesprek werd wat serieuzer gemaakt door de belofte dat de 3 beste sollicitanten een behoorlijk geldbedrag zouden krijgen. Het effect bleef hier nog steeds heel goed te zien. Sterker nog, mensen met een lager inkomen maakten meer gebruik van tijdelijke informatie over de situatie van het gesprek om de emoties van de ander in te schatten, en minder van permanentere dingen als de persoonlijkheid van de ander. Het is dus niet alleen iets dat bij foto's optreedt, maar ook in echte situaties!

Een bijzonder detail was dat de proefpersonen beter waren in het inschatten van de emoties van 'europese amerikanen', oftwel blanken. Waarschijnlijk komt dit omdat ze die vaker tegenkomen. Dat zou dan een variant van het 'other race effect' zijn: het incorrecte idee dat mensen van andere rassen er allemaal hetzelfde uitzien.

Het is allemaal niet zo erg als je nu misschien denkt. Rijke mensen zijn niet gevoelloos. Wat bleek namelijk toen gevraagd werd aan mensen zich in te leven in iemand uit een andere inkomensgroep? Het effect was ook sterk afhankelijk van het ingebeelde inkomen! De onderzoekers vertellen niet of het net zo sterk is als bij echt inkomen, maar trekken wel de conclusie dat rijkere mensen, die zich inbeelden armer te zijn, alsnog goed de emoties van anderen kunnen inschatten. Wat ze niet vertellen is of het omgekeerde ook het geval is voor mensen met weinig geld. Kunnen die de emoties van anderen slechter inschatten als ze zich voorstellen rijk te zijn? Het is jammer dat ze dat niet beschrijven, want ze hadden er wel genoeg data voor verzameld.

Michael Kraus, Stéphane Côté en Dacher Keltner (2010). Social Class, Contextualism, and Empathic Accuracy. Psychological Science, 20(10), 1-8.

Lezen van taal & gezicht

In onze maatschappij is het logisch dat we naar school gaan en leren te lezen. Het lezen gaat de meesten zo makkelijk af dat we het automatisch doen, bijvoorbeeld het lezen van ondertitels of moeite hebben met de kleur van een woord opnoemen als dit niet overeenkomt met de betekenis van het woord (ofwel het Stroop effect).

Stroop effect (Stroop 1935). Probeer de kleur van de
inkt te benoemen terwijl je het woord zelf negeert.

Recentelijk is er een studie in Science gepubliceerd met als doel te onderzoeken wat het effect van alfabetisme op het brein is. Er waren twee stellingen die getest werden. De eerste stelling gaat er vanuit dat lezen alleen maar een verrijking is voor de hersenen: Door plasticiteit in de hersenen worden er meer en betere netwerken gevormd om perceptuele informatie te verwerken. Lezen heeft dus alleen een gunstig effect op het brein. De tweede stelling gaat er vanuit dat lezen evolutionair gezien pas heel laat is begonnen, zodat er in onze anatomie nog geen onafhankelijke netwerken kunnen zijn ontstaan. Het lezen gebruikt dus capaciteiten van hersendelen die voor andere functies verantwoordelijk zijn. Dit zou ertoe kunnen leiden dat deze gebieden meer gespecialiseerd zijn in het lezen, de andere (oudere) functies meer achterwege laten.

Voor het experiment hebben de auteurs gebruik gemaakt van meerdere groepen proefpersonen: alfabeten die al van jongs af aan konden lezen; alfabeten die het zichzelf later aan hebben geleerd; analfabeten; en alfabeten die overeenkwamen waren op sociaal-economische status met de analfabeten. Deze mensen werden in de scanner getest tijdens de presentatie van verschillende stimuli; een visueel checkerboard; gesproken of geschreven woorden. Bij iedereen die kon lezen, werd een hersendeel actief dat al vaker gevonden is bij het zien van geschreven woorden; de visual word form area (VWFA). Ook andere gebieden die waarschijnlijk belangrijk zijn voor lezen werden in dit geval actief; bijvoorbeeld de linker frontale, de occipitale en de linker superieure temporale sulcus. Ook de VWFA wordt alleen links gevonden. Consistent met andere bevindingen is taal vooral een aangelegenheid voor de linker hersenhelft. Bij ex-illiterates (mensen die later leerden lezen) werden extra hersendelen actief (meer bilaterale, ventrale en parietale gebieden); een patroon dat vaak gezien wordt bij erg aandachtig lezen en kinderen die het net leren.

Interessanter wordt het als we kijken naar de andere functies die worden aangestuurd door hetzelfde netwerk als het lezen. De hersengebieden die daarvoor verantwoordelijk zijn verschuiven meer naar rechts! Lezen versterkt dus de lateralisatie (specialisatie van hersenhelften), niet alleen voor taalverwerking, maar dus ook voor andere meer ruimtelijke opgaves, zoals het detecteren van een gezicht, huis of een gereedschap (die worden nu meer rechts verwerkt). Bovendien wordt alleen het gebied dat verantwoordelijk is voor het verwerken van gezichten (fusiform gyrus) significant minder actief tijdens het zien van een gezicht. Een spannende hypothese is dus dat we misschien iets minder efficiënt worden in het lezen van gezichten, wanneer we taal kunnen lezen.

Stanislas Dehaene, et al. (2010). How learning to read changes the cortical networks for vision and language. Science 330, 1359-1364.