Empathy, the act of sharing another person’s affective state, is a ubiquitous driver for helping others and feeling close to them. These experiences are integral parts of human behavior and society. The studies presented in this dissertation aimed to investigate the sustainability and stability of social closeness and prosocial decision-making driven by empathy and other social motives. In this vein, four studies were conducted in which behavioral and neural indicators of empathy sustainability were identified using model-based functional magnetic resonance imaging (fMRI).
Applying reinforcement learning, drift-diffusion modelling (DDM), and fMRI, the first two studies were designed to investigate the formation and sustainability of empathy-related social closeness (study 1) and examined how sustainably empathy led to prosocial behavior (study 2). Using DDM and fMRI, the last two studies investigated how empathy combined with reciprocity, the social norm to return a favor, on the one hand and empathy combined with the motive of outcome maximization on the other hand altered the behavioral and neural social decision process.
The results showed that empathy-related social closeness and prosocial decision tendencies persisted even if empathy was rarely reinforced. The sustainability of these empathy effects was related to recalibration of the empathy-related social closeness learning signal (study 1) and the maintenance of a prosocial decision bias (study 2). The findings of study 3 showed that empathy boosted the processing of reciprocity-based social decisions, but not vice versa. Study 4 revealed that empathy-related decisions were modulated by the motive of outcome maximization, depending on individual differences in state empathy.
Together, the studies strongly support the concept of empathy as a sustainable driver of social closeness and prosocial behavior. / Empathie, das Teilen des Affekts einer anderen Person, ist eine allgegenwärtige Motivation, anderen Menschen zu helfen und sich ihnen nahe zu fühlen. Diese Erfahrungen sind wesentliche Bestandteile menschlichen Verhaltens und zentral für unsere Gesellschaft. Die vorliegende Dissertation setzte sich zum Ziel, die Nachhaltigkeit und Stabilität sozialer Nähe sowie prosozialem Entscheidungsverhalten basierend auf Empathie und anderen sozialen Motiven zu beleuchten. In den vier Studien wurden das Verhalten und neuronale Indikatoren für die Nachhaltigkeit von Empathie mit modellbasierter funktioneller Magnetresonanztomographie (fMRT) untersucht.
Unter Verwendung von Verstärkungslernmodellen, Drift-Diffusionsmodellen (DDM) und fMRT untersuchten die ersten zwei Studien den zeitlichen Verlauf von empathiebasierter sozialer Nähe und prosozialem Verhalten. Mit Hilfe von DDM und fMRT wurde in den abschließenden Studien untersucht, wie Empathie in Kombination mit Reziprozität, der sozialen Norm, Gefallen zurückzuzahlen, und Empathie in Kombination mit dem Motiv der Gewinnmaximierung den verhaltensbezogenen und neuronalen sozialen Entscheidungsprozess verändert.
Die Ergebnisse zeigten, dass empathiebasierte soziale Nähe und prosoziale Entscheidungstendenzen selbst dann fortbestanden wenn Empathie nur noch selten verstärkt wurde. Die Nachhaltigkeit dieser Effekte hing mit der Rekalibrierung des empathiebasierten Lernsignals für soziale Nähe (Studie 1) und dem Aufrechterhalten eines prosozialen Entscheidungsbias zusammen (Studie 2). Die Ergebnisse von Studie 3 zeigten, dass Empathie reziprozitätsbasierte soziale Entscheidungen stärkt, aber nicht umgekehrt. Studie 4 zeigte, dass empathiebasierte soziale Entscheidungen durch das Motiv der Gewinnmaximierung vereinfacht werden können.
Zusammengefasst unterstützen die Ergebnisse der vorliegenden Dissertation nachdrücklich das Konzept von Empathie als nachhaltige Triebkraft für soziale Nähe und prosoziales Verhalten.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:uni-wuerzburg.de/oai:opus.bibliothek.uni-wuerzburg.de:30555 |
| Date | January 2023 |
| Creators | Saulin, Anne Christin |
| Source Sets | University of Würzburg |
| Language | English |
| Detected Language | English |
| Type | doctoralthesis, doc-type:doctoralThesis |
| Format | application/pdf |
| Rights | https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/deed.de, info:eu-repo/semantics/openAccess |
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