Making decisions is a dynamic process. Especially when we face a decision between conflicting options, different forces seem to drag our mind from one option to the other one (James, 1890), again and again. This process may last for a long time, sometimes only coming to a decision when we are finally forced to choose, e.g. by an important deadline. Psychology and many other disciplines were interested in how humans make decisions from their beginnings on. Many different influences on decisions were discovered (e.g. Kahneman & Tversky, 1979; Todd & Gigerenzer, 2000). In the face of these advances, it seems odd, that knowledge about the ongoing process of reaching a decision is rare and much of the investigation has focused on the final outcome of choice situations (Townsend & Busemeyer, 1995). A very recent approach, called neuroeconomics, started out to investigate what happens behind the scenes of a final decision. Using modern neuroimaging methods, many neuroeconomists explain decision making in the brain in terms of a hierarchy of different neural modules that work together like a big corporation to finally make the best possible decision (Sanfey, Loewenstein, McClure, & Cohen, 2006). However, the focus on neural modules also limits this approach to a quite static view of decision making and many questions, related to the dynamic aspects of decision making, still remain open: How do we continuously control impulsive or habitual tendencies in our decisions when we pursue long-term goals? How do we shift attention back and forth between (goal) relevant properties of choice options? How do we adjust and readjust our focus of attention to relevant information in order to avoid distraction by irrelevant or misleading information? And how are we influenced by the environmental context when we make decisions? The present work aims to show how an approach based on the concepts of dynamic systems theory could complement the module oriented approach and enhance our knowledge of the processes of decision making. Chapter 2 elaborates the limits of the module oriented approach, with a special focus on decisions under conflict, when we are faced with conflicting information, and introduces the principles of a complementary dynamic approach. Chapter 3 deduces the dynamic hypothesis of this work: ongoing processes interactions at different time scales can explain specific cognitive functions without postulating specialized modules for this function. To approach this hypothesis, chapter 4 will develop a theoretical and empirical framework to study decision making dynamically. The empirical part, building on the empirical framework, starts with chapter 5 presenting an EEG experiment. Chapter 6 presents two mouse tracking experiments, and chapter 7 presents a modelling study, reproducing the empirical data of chapters 5 and 6. The general discussion in chapter 8 summarizes the theoretical and empirical results and discusses possible limitations. Finally, chapter 9 discusses the implications of the dynamic approach to decision making, presents an outlook on future research projects, and closes the work by offering a dynamic picture of the processes behind the stage of a final decision.:Statement I Brief Contents III Contents V Figures IX Chapter 1 Introduction 1 Chapter 2 Decision making under conflict 3 Chapter 3 Investigating decision making under conflict dynamically 14 Chapter 4 Making decisions with a continuous mind 17 Chapter 5 The dynamics of cognitive control: evidence for within trial conflict adaptation from frequency tagged EEG 56 Chapter 6 How decisions evolve: the temporal dynamics of action selection 77 Chapter 7 Dynamic goal states: adapting cognitive control at different time scales without conflict monitoring 97 Chapter 8 General discussion 115 Chapter 9 Conclusion and outlook 123 References 130 Deutsche Zusammenfassung 153 Appendix I Supplementary material for chapter 5 159 Appendix II Model formulas for chapter 7 163 / „Man kann nicht beides haben: Den Rahm und die Butter.“ - „Wer die Wahl hat, hat die Qual.“ Mit diesen Sprichwörtern beklagt der Volksmund, womit das Leben uns immer wieder konfrontiert: wir müssen entscheiden, und oftmals führt uns das in Entscheidungskonflikte. Im Dilemma solcher Konflikte mag es begründet sein, dass das Thema der vorliegenden Arbeit, die Entscheidungsforschung, nicht nur in der Psychologie schon immer eine wichtige Rolle spielte, sondern auch in anderen Disziplinen, wie der Ökonomie, der angewandten Mathematik und der Philosophie. Die langjährigen Bestrebungen, diese unterschiedlichen Fachbereiche zu integrieren (z.B. Kahneman & Tversky, 1979; von Neumann & Morgenstern, 1944; Savage, 1972), münden aktuell in das Forschungsgebiet der Neuroökonomie (Camerer, Loewenstein, & Prelec, 2005; Loewenstein, Rick, & Cohen, 2008; Sanfey, Loewenstein, McClure, & Cohen, 2006). Neuroökonomen nutzen vielfach die Methoden der bildgebenden Hirnforschung, um durch die Lokalisierung der neuronalen Basis hierarchisch gegliederter Module Entscheidungsprozesse zu erklären (z.B. Sanfey et al., 2006; Fellows, 2004). Während die Anwendung bildgebender Methoden Potential birgt (z.B. Harrison, 2008), ist es vor allem der modulorientierte Ansatz, der das Risiko einer zu eingeschränkten Sichtweise auf Entscheidungsprozesse trägt (z.B. Ortmann, 2008; Oullier & Kelso, 2006). Dies zeigt sich zum Beispiel im von der kognitiven Psychologie intensiv erforschten Bereich von Entscheidungen unter Konflikt. Eine zentrale Rolle bei dieser Art von Entscheidungen spielen kognitive Kontrollprozesse, die der Umsetzung zielorientierten Verhaltens (Norman & Shallice, 2000) durch Konfliktlösung und -anpassung dienen. Als Bindeglied dieser beiden Prozesse gilt die Detektion von Entscheidungskonflikten, welche die vorherrschende Conflict Monitoring Theory (Botvinick, Braver, Barch, Carter, & Cohen, 2001) entsprechend dem modulorientiertem Ansatz einem speziellen neuronalen Modul zuordnet, das im anterioren cingulären Cortex lokalisiert ist (Botvinick, Cohen, & Carter, 2004). Die Probleme eines einseitigen modulorientierten Ansatzes verdeutlichen hier unter anderem die widersprüchliche Befundlage (z.B. Mansouri, Tanaka, & Buckley, 2009) und die letztlich weiterhin ungeklärte Frage nach den zugrundeliegenden Prozessen. Die Arbeit hat deshalb zum Ziel, den modulorientierten Ansatz um einen komplementären Ansatz auf Basis der Theorie dynamischer Systeme (Dynamical Systems Theory, DST) zu ergänzen. Aus dem grundlegenden DST-Prinzip der kontinuierlichen (z.B. Spivey, 2007) Interaktion rückgekoppelter Komponenten (z.B. Kelso, 1995; Van Orden, Holden, & Turvey, 2003) wird zunächst die dynamische Hypothese abgeleitet, dass sich Effekte auf verschiedenen Zeitskalen gegenseitig bedingen und einander hervorbringen. Für Entscheidungen unter Konflikt bedeutet dies, dass sich die Prozesse der Konfliktlösung und anpassung durch ihre direkte Interaktion im kognitiven System gegenseitig erzeugen. Zur Überprüfung dieser Hypothese werden innerhalb der Arbeit generelle empirische Strategien entwickelt, welche die Untersuchung von Entscheidungsprozessen auf verschiedenen Zeitskalen ermöglichen. Im empirischen Teil der Arbeit werden sodann zwei dieser Strategien zur Anwendung gebracht, um den Erkenntnisgewinn des dynamischen Ansatzes zu illustrieren. Zunächst wird in einer EEG-Studie eine Frequency-Tagging-Methode (z.B. Müller & Hübner, 2002; Müller, Andersen, & Keil, 2007) auf die Untersuchung der kognitiven Kontrollprozesse in einer Flanker-Aufgabe (Eriksen & Eriksen, 1974) adaptiert. Die neue Kombination einer kontinuierlichen neurophysiologischen Methode und eines klassischen Konflikt-Paradigmas ermöglicht die gleichzeitige Untersuchung kontinuierlicher Veränderungen der Aufmerksamkeit auf relevante und irrelevante Information. Die Ergebnisse der Studie stützen die Hypothese einer direkten Interaktion von Prozessen der Konfliktlösung und -anpassung und stellen bereits einen Widerspruch zur Conflict Monitoring Theory dar. Als weitere empirische Strategie wird in zwei Experimenten die Methode des Maus-Tracking (z.B. Buetti & Kerzel, 2009; Song & Nakayama, 2009; Spivey, Grosjean, & Knoblich, 2005) im Rahmen einer Simon-Aufgabe (Simon, 1969) eingesetzt. Die erneute Kombination einer kontinuierlichen Methode, diesmal auf Reaktionsebene, mit einem klassischen Konflikt-Paradigma erlaubt die Messung von Verhaltenstendenzen im Verlauf des gesamten Entscheidungsprozesses. Mit Hilfe einer neu entwickelten regressionsbasierten Analysemethode werden die Subprozesse einzelner Entscheidungen separiert und Einblicke in die Dynamik von Konfliktlösung und -anpassung gewonnen. Die Ergebnisse zeigen ein komplexes Muster zeitlicher Interaktion zwischen den beiden kognitiven Kontrollprozessen, wobei die Konfliktanpassung zeitlich unabhängig von der Verarbeitung irrelevanter Information ist. Dies steht erneut im Widerspruch zu Annahmen der Conflict Monitoring Theory. Zusammenfassend stützen die empirischen Ergebnisse die dynamische Hypothese der kontinuierlichen Interaktion rückgekoppelter Komponenten und werden im nächsten Schritt in einem dynamisch-konnektionistischen Netzwerkmodell integriert. Als Alternative zum Modell der Conflict Monitoring Theory verzichtet es entsprechend dem dynamischen Ansatz auf ein Conflict Monitoring Modul (Botvinick et al., 2001). Es verfügt stattdessen über Verarbeitungs-Prozesse auf verschiedenen Zeitskalen (Kiebel, Daunizeau, & Friston, 2008) und eine Rückkopplung zwischen der Netzwerkschicht, die der Informationsverarbeitung dient, und jener, die der Zielrepräsentation dient (Gilbert & Shallice, 2002; Cohen & Huston, 1994). Die Ergebnisse der Simulation zeigen, dass das Modell sowohl die klassischen Befunde zur Konfliktlösung und anpassung (z.B. Gratton, Coles, & Donchin, 1992), als auch das in den empirischen Studien gefundene kontinuierliche Datenmuster von Entscheidungsprozessen reproduziert. Die empirischen Befunde und die Ergebnisse der Modellierung bestätigen somit die postulierte dynamische Hypothese, dass sich Effekte auf verschiedenen Zeitskalen gegenseitig bedingen und einander hervorbringen. Dies verdeutlicht den komplementären Wert des dynamischen Ansatzes zum modulorientierten Ansatz, welcher vielfach in der Neuroökonomie verfolgt wird. Der hier entwickelte DST-basierte Ansatz bietet somit sowohl ein komplementäres Denkmodell, welches wie der modulorientierte Ansatz eine Verbindung zwischen den Phänomenen auf neuronaler und Verhaltensebene herstellt, als auch neue empirische Methoden zur dynamischen Erforschung von Entscheidungen. Daraus wird abschließend eine Fokuserweiterung für die zukünftige Forschung abgeleitet: zum einen auf die kontinuierlichen Prozesse, welche zu einer Entscheidung führen, und zum anderen auf die Interaktionsdynamik dieser Prozesse. Die Arbeit schließt mit dem Bild eines Entscheidungsprozesses als einer selbstorganisierten, metastabilen Balance (z.B. Kelso, 1995) bei der Lösung verschiedener Entscheidungsdilemmata (Goschke, 2003).:Statement I Brief Contents III Contents V Figures IX Chapter 1 Introduction 1 Chapter 2 Decision making under conflict 3 Chapter 3 Investigating decision making under conflict dynamically 14 Chapter 4 Making decisions with a continuous mind 17 Chapter 5 The dynamics of cognitive control: evidence for within trial conflict adaptation from frequency tagged EEG 56 Chapter 6 How decisions evolve: the temporal dynamics of action selection 77 Chapter 7 Dynamic goal states: adapting cognitive control at different time scales without conflict monitoring 97 Chapter 8 General discussion 115 Chapter 9 Conclusion and outlook 123 References 130 Deutsche Zusammenfassung 153 Appendix I Supplementary material for chapter 5 159 Appendix II Model formulas for chapter 7 163

Alcohol use disorder (AUD) is characterized by excessive habitual drinking and loss of control over alcohol intake despite negative consequences. Both of these aspects foster uncontrolled drinking and high relapse rates in AUD patients. Yet, common interventions mostly focus on the phenomenological level, and prioritize the reduction of craving and withdrawal symptoms. Our review provides a mechanistic understanding of AUD and suggests alternative therapeutic approaches targeting the mechanisms underlying dysfunctional alcohol-related behaviours. Specifically, we explain how repeated drinking fosters the development of rigid drinking habits and is associated with diminished cognitive control. These behavioural and cognitive effects are then functionally related to the neurobiochemical effects of alcohol abuse. We further explain how alterations in fronto-striatal network activity may constitute the neurobiological correlates of these alcohol-related dysfunctions. Finally, we discuss limitations in current pharmacological AUD therapies and suggest non-invasive brain stimulation (like TMS and tDCS interventions) as a potential addition/alternative for modulating the activation of both cortical and subcortical areas to help re-establish the functional balance between controlled and automatic behaviour.

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Wo und wie werden komplexe Regelsätze im Gehirn repräsentiert? Drei empirische Studien dieser Doktorarbeit untersuchen dies experimentell. Eine weitere methodische Studie liefert Beiträge zur Weiterentwicklung der genutzten empirischen Methode. Die empirischen Studien nutzen multivariate Musteranalyse (MVPA) funktioneller Magnetresonanzdaten (fMRT) gesunder Probanden. Die Fragestellungen der methodischen Studie wurden durch die empirischen Arbeiten inspiriert. Wirkung und Anwendungsbreite der entwickelten Methode gehen jedoch über die Anwendung in den empirischen Studien dieser Arbeit hinaus. Die empirischen Studien bearbeiten Fragen wie: Wo werden Hinweisreize und Regeln repräsentiert, und sind deren Repräsentationen voneinander unabhängig? Wo werden Regeln repräsentiert, die aus mehreren Einzelregeln bestehen, und sind Repräsentationen der zusammengesetzten Regeln Kombinationen der Repräsentationen der Einzelregeln? Wo sind Regeln verschiedener Hierarchieebenen repräsentiert, und gibt es einen hierarchieabhängigen Gradienten im ventrolateralen präfrontalen Kortex (VLPFK)? Wo wird die Reihenfolge der Regelausführung repräsentiert? Alle empirischen Studien verwenden informationsbasiertes funktionales Mapping ("Searchlight"-Ansatz), zur hirnweiten und räumlich Lokalisierung von Repräsentationen verschiedener Elemente komplexer Regelsätze. Kernergebnisse der Arbeit beinhalten: Kompositionalität neuronaler Regelrepräsentationen im VLPFK; keine Evidenz für Regelreihenfolgenrepräsentation im VLPFK, welches gegen VLPFK als generelle Task-Set-Kontrollregion spricht; kein Hinweis auf einen hierarchieabhängigen Gradienten im VLPFK. Die komplementierende methodische Studie präsentiert "The Same Analysis Approach (SAA)", ein Ansatz zur Erkennung und Behebung experimentspezifischer Fehler, besonders solcher, die aus Design–Analyse–Interaktionen entstehen. SAA ist für relevant MVPA, aber auch für anderen Bereichen innerhalb und außerhalb der Neurowissenschaften. / Where and how does the brain represent complex rule sets? This thesis presents a series of three empirical studies that decompose representations of complex rule sets to directly address this question. An additional methodological study investigates the employed analysis method and the experimental design. The empirical studies employ multivariate pattern analysis (MVPA) of functional magnetic resonance imaging (fMRI) data from healthy human participants. The methodological study has been inspired by the empirical work. Its impact and application range, however, extend well beyond the empirical studies of this thesis. Questions of the empirical studies (Studies 1-3) include: Where are cues and rules represented, and are these represented independently? Where are compound rules (rules consisting of multiple rules) represented, and are these composed from their single rule representations? Where are rules from different hierarchical levels represented, and is there a hierarchy-dependent functional gradient along ventro-lateral prefrontal cortex (VLPFC)? Where is the order of rule-execution represented, and is it represented as a separate higher-level rule? All empirical studies employ information-based functional mapping ("searchlight" approach) to localise representations of rule set features brain-wide and spatially unbiased. Key findings include: compositional coding of compound rules in VLPFC; no order information in VLPFC, suggesting VLPFC is not a general controller for task set; evidence against the hypothesis of a hierarchy-dependent functional gradient along VLPFC. The methodological study (Study 4) introduces "The Same Analysis Approach (SAA)". SAA allows to detect, avoid, and eliminate confounds and other errors in experimental design and analysis, especially mistakes caused by malicious experiment-specific design-analysis interactions. SAA is relevant for MVPA, but can also be applied in other fields, both within and outside of neuroscience.