Goal-directed behavior is based on representations of contingencies between a certain situation (S), a certain (re)action (R) and a certain outcome (O). These S-R-O representations enable flexible response selection in different situations according to the currently pursued goal. Importantly however, the successful formation of such representations is a necessary but not sufficient precondition for goal-directed behavior which additionally requires the actual usage of the contingency information for action control. The present fMRI study aimed at identifying the neural basis of each of these two aspects: representing vs. explicitly using experienced S-R-O contingencies. To this end, we created three experimental conditions: S-R-O contingency present and used for outcome-based response selection, S-R-O contingency present but not used, and S-R-O contingency absent. The comparison between conditions with and without S-R-O contingency revealed that the angular gyrus is relevant for representing S-R-O contingencies. The explicit usage of learnt S-R-O representations in turn was associated with increased functional coupling between angular gyrus and several subcortical (hippocampus, caudate head), prefrontal (lateral orbitofrontal cortex (OFC), rostrolateral prefrontal cortex (RLPFC)) and cerebellar areas, which we suggest represent different explicit and implicit processes of goal-directed action control. Hence, we ascribe a central role to the angular gyrus in associating actions to their sensory outcomes which is used to guide behavior through coupling of the angular gyrus with multiple areas related to different aspects of action control.

Moderne Theorien der Verhaltenskontrolle unterscheiden zwei Systeme, wobei das Handeln gesunder Individuen von beiden geprägt ist: Das retrospektiv agierende habituelle, sog. modellfreie Verhalten zeichnet sich durch Wiederholung zuvor belohnter Entscheidungen aus. Es passt sich nur langsam an möglicherweise veränderte Umweltbedingungen an. Die verstärkte Nutzung des habituellen Systems gilt als assoziiert mit verschiedenen psychischen Erkrankungen. Dem gegenüber steht das zielgerichtete, sog. modellbasierte Verhalten, das sich durch vorausschauende Entscheidungen auszeichnet. Hierbei werden die möglichen Konsequenzen einer Handlung berücksichtigt, um ein gewünschtes Ergebnis zu erreichen. Dazu wird ein „mentales“ Modell der Umwelt- bedingungen erstellt. In einer Verhaltensstudie mit 39 Versuchspersonen wurde untersucht, ob biopsychologischer Stress zu einer Reduktion von modellbasiertem hin zu mehr modellfreiem Verhalten führt. Dazu absolvierten 39 Versuchspersonen eine sequentielle Entscheidungsaufgabe, nachdem sie psychosozialem Stress ausgesetzt wurden. Subjektive und physiologische Stress-Parameter wurden über das Experiment hinweg wiederholt erhoben. Ein direkter Effekt von akutem Stress auf das Gleichgewicht modellfreien vs. modellbasierten Verhaltens konnte nicht beobachtet werden. Allerdings zeigten diejenigen Versuchspersonen, die in den letzten zwei Jahren eine hohe Anzahl an stressbehafteten Lebensereignissen aufwiesen (chronischer Stress), signifikant weniger modellbasiertes Verhalten nach der Exposition von akutem Stress als in der Kontrollbedingung. Darüber hinaus korrelierte physiologische Stressreaktivität (stressbedingte Cortisol- Ausschüttung) negativ mit modellbasiertem Entscheidungsverhalten, während subjektive Stressreaktivität (basierend auf Fragebögen) positiv mit modellbasiertem Verhalten assoziiert war. Der in der Forschung beschriebene Einfluss von akutem und chronischem Stress auf die Entstehung und Aufrechterhaltung psychischer Erkrankungen könnte demnach teilweise über ein solches Ungleichgewicht der beiden Entscheidungsstrategien vermittelt sein.

Prior evidence suggests that sensorimotor regions play a crucial role in habit formation. Yet, whether and how their global functional network properties might contribute to a more comprehensive characterization of habit formation still remains unclear. Capitalizing on advances in Elastic Net regression and predictive modeling, we examined whether learning-related functional connectivity alterations distributed across the whole brain could predict individual habit strength. Using the leave-one-subject-out cross-validation strategy, we found that the habit strength score of the novel unseen subjects could be successfully predicted. We further characterized the contribution of both, individual large-scale networks and individual brain regions by calculating their predictive weights. This highlighted the pivotal role of functional connectivity changes involving the sensorimotor network and the cingulo–opercular network in subject-specific habit strength prediction. These results contribute to the understanding the neural basis of human habit formation by demonstrating the importance of global functional network properties especially also for predicting the observable behavioral expression of habits.

Au cours des dernières années, les communautés virtuelles de patients se sont énormément développées sur l'Internet. Ces communautés permettent des échanges fréquents entre les patients, qui peuvent partager des informations liées à la santé dans un environnement interactif. Alors que beaucoup s'accordent sur l'opportunité représentée par ces communautés pour ses utilisateurs, les connaissances sur ce qui détermine l'action collective en ligne des patients ainsi que sur les fondamentaux de l'action collective en ligne dans ces espaces virtuels sont relativement peu développées. En conséquence, ce travail doctoral examine les raisons pour lesquelles les patients interagissent entre eux et comment ils procèdent. En nous appuyant sur le modèle du comportement orienté vers un but, la théorie de la valeur de l'attente, la théorie des forces du champ, les concepts de dons et les interviews menées, nous avons développé un modèle qui examine les interactions en ligne des patients dans un contexte d'action collective en ligne. Une approche multi-méthode, qualitative et quantitative, permet d'explorer les interactions des patients et de mesurer les déterminants de l'action collective en ligne sur ces espaces virtuels. L'analyse qualitative de 54 entretiens menés avec des patients, des proches de patients, des professionnels de la santé 2.0, des médecins et des soignants permet d'affiner le modèle de recherche, qui a ensuite été testé au travers d'une enquête quantitative auprès de 269 patients. Cette recherche contribue à la recherche en systèmes d'information en augmentant nos connaissances sur la dynamique individuelle et les interactions qui entourent les communautés de patients en ligne. / Over the last few years, virtual patients’communities have been developing tremendously over the Internet. These Web 2.0 communities allow frequent interactions among patients, who can share health-related information within an interactive environment. While many agree on the opportunity represented by those communities for its users, we know very little about what determines patients’ online collective action, specifically on virtual communities as well as the fundamentals of online collective action in these virtual spaces. Accordingly, this doctoral work examines why patients interact with others and how they interact on topics related to their disease through these virtual communities. Drawing on the goal-directed behavior (MGB), the expectancy-value (EVT) theories, the field force theory, gift concepts and field interviews, we have developed a model for examining patients’ online interactions and identified gift-giving behaviors in the context of online collective action. A multi-method, qualitative and quantitative approaches, enables us to explore patients’ interactions and measures the determinants of online collective action on these virtual spaces. The qualitative analysis of 54 interviews conducted with patients, patient’s relatives, Health 2.0 professionals, doctors and caregivers allows refining the research model, which has then been tested through a survey handled with 269 patients, members of patient’s communities. This research contributes to IS research by increasing our knowledge regarding the individual dynamics and interactions that surround online patients’ communities.

博士(理学) / Doctor of Philosophy in Science / 同志社大学 / Doshisha University