The Representational Geometry of (Dis)Belief: A Multidimensional Space Organized by Belief Direction and Extremity

तकनीकी सारांश: (अ)विश्वास की निरूपणात्मक ज्यामिति (The Representational Geometry of (Dis)Belief)

समस्या और प्रेरणा
प्रतिस्पर्धी आख्यानों (narratives) और भ्रामक सूचनाओं (misinformation) के युग में, मस्तिष्क विश्वास अवस्थाओं (belief states) को कैसे निरूपित करता है, इसे समझना महत्वपूर्ण है। जबकि पूर्व शोध ने विश्वास निर्माण की प्रक्रियाओं (जैसे, पूर्व अपेक्षाएं स्वीकृति को कैसे आकार देती हैं) का व्यापक अध्ययन किया है, विश्वास की निरूपणात्मक ज्यामिति (representational geometry)—अर्थात, विभिन्न विश्वास अवस्थाओं के तहत सूचना को तंत्रिका पैटर्न (neural patterns) में कैसे एनकोड किया जाता है—अभी भी अल्प-अन्वेषित है। पूर्व न्यूरोइमेजिंग अध्ययन मुख्य रूप से सत्य/असत्य कथनों के विविक्त निर्णयों (discrete judgments) पर केंद्रित रहे हैं, जो सूचना प्रस्तुति के बाद निर्णय लेने की प्रक्रिया को तो पकड़ते हैं, लेकिन स्वाभाविक कथा बोध (naturalistic narrative comprehension) के दौरान अर्थ के विकसित होते निरूपण को नहीं। इसके अतिरिक्त, मौजूदा मॉडल अक्सर यह मान लेते हैं कि विश्वास एक एकल रैखिक अक्ष (linear axis) (विश्वास बनाम अविश्वास) के साथ निरूपित होता है। यह अध्ययन उस धारणा को चुनौती देता है, और प्रस्तावित करता है कि विश्वास का निरूपण बहुआयामी हो सकता है, जो दिशात्मक स्थिति, चरमता (extremity), या श्रेणीगत निकटता जैसे विशिष्ट अक्षों द्वारा व्यवस्थित हो सकता है।

कार्यप्रणाली
इस अध्ययन में एक स्वाभाविकistic fMRI दृष्टिकोण अपनाया गया, जिसमें Braun et al. (2025) के डेटासेट का पुन: विश्लेषण किया गया, जिसमें 68 प्रतिभागी शामिल थे जिन्होंने छह विस्तृत न्यायिक-शैली के श्रवण आख्यानों (auditory narratives) को सुना। प्रत्येक आख्यान से पूर्ववर्ती प्रासंगिक सूचना ने वक्ता की विश्वसनीयता को हेरफेर (manipulate) किया ताकि विश्वास रेटिंग (0–100 स्केल) का एक विस्तृत वितरण प्रेरित किया जा सके।

मुख्य विश्लेषणात्मक ढांचा 'इंटर-सब्जेक्ट रिप्रजेंटेशनल सिमिलैरिटी एनालिसिस' (IS-RSA) था। लेखकों ने यह परीक्षण करने के लिए पाँच प्रतिस्पर्धी व्यवहारिक समानता मॉडलों का निर्माण किया कि विश्वास तंत्रिका गतिविधि को कैसे व्यवस्थित करता है:

1. $f_{dist}$ (दूरी): विश्वास-अविश्वास निरंतरता (continuum) के साथ पूर्ण निकटता पर आधारित समानता।
2. $f_{mean\_belief}$ (दिशात्मकता): दिशात्मक स्थिति (औसत रेटिंग) पर आधारित समानता, जो विश्वास की ओर झुकाव और अविश्वास की ओर झुकाव के बीच अंतर करती है।
3. $f_{side}$ (साझा पक्ष): परिमाण की परवाह किए बिना एक ही ध्रुव (विश्वास बनाम अविश्वास) पर होने पर आधारित समानता।
4. $f_{extremity}$ (चरमता): दृढ़ विश्वास की शक्ति पर आधारित समानता, जो अनिश्चित (ambivalent) प्रतिभागियों के विरुद्ध दृढ़ विश्वास रखने वालों और दृढ़ अविश्वास रखने वालों को एक साथ समूहबद्ध करती है।
5. $f_{3cat}$ (श्रेणीगत): विविक्त बिनों (disbelief, uncertainty, belief) पर आधारित समानता।

1,026 कॉर्टिकल पार्सल्स के लिए न्यूरल समानता मैट्रिक्स की गणना की गई। इन्हें रैंक-रूपांतरित, z-स्कोर वाले वेक्टर्स का उपयोग करके व्यवहारिक मॉडल मैट्रिक्स के साथ सह-संबंधित (correlated) किया गया। महत्व का आकलन फेज-रैंडमाइजेशन और FDR सुधार के साथ मैंटल-शैली के परम्यूटेशन (permutations) के माध्यम से किया गया।

यह संबोधित करने के लिए कि क्या न्यूरल पैटर्न एक एकल अक्ष या मिश्रण द्वारा प्रभावी थे, लेखकों ने एक रिज (Ridge) RSA विश्लेषण किया, जिसमें न्यूरल समानता को सभी पांच भविष्यवक्ताओं के एक भारित संयोजन (weighted combination) के रूप में मॉडल किया गया। उन्होंने आयामों को मापने के लिए एक "प्रभावी मॉडलों की संख्या" (effective number of models) मीट्रिक की गणना की।

"एक्सट्रेमिटी" (extremity) अक्ष के न्यूरल निष्कर्ष की व्याख्या करने के लिए, एक पूर्व-पंजीकृत व्यवहारिक अनुवर्ती प्रयोग ($N=105$) आयोजित किया गया। प्रतिभागियों ने उन्हीं आख्यानों के लिए अपने विश्वास और अपनी व्याख्या की निश्चितता (certainty) को रेट किया, ताकि विश्वास की चरमता और निश्चितता के बीच द्विघात संबंध (quadratic relationship) का परीक्षण किया जा सके।

प्रमुख परिणाम

1. प्रमुख अक्ष: एक "विनर-टेक-ऑल" मॉडल प्रतियोगिता में, न्यूरल समानता केवल दो मॉडलों द्वारा महत्वपूर्ण रूप से स्पष्ट की गई: दिशात्मक विश्वास स्थिति ($f_{mean\_belief}$) और विश्वास चरमता ($f_{extremity}$)। सरल दूरी, साझा पक्ष, या श्रेणीगत बिनों पर आधारित मॉडलों ने कोई महत्वपूर्ण परिणाम नहीं दिया।
2. शारीरिक वितरण: महत्वपूर्ण प्रभाव व्यापक थे, जो मुख्य रूप से डिफॉल्ट मोड नेटवर्क (DMN), कंट्रोल नेटवर्क, और टेम्पोरल-पैरिएटल क्षेत्रों में स्थित थे। सकारात्मक और नकारात्मक दोनों प्रकार के RSA प्रभाव देखे गए, जो यह दर्शाते हैं कि विभिन्न मस्तिष्क क्षेत्र विश्वास या अविश्वास की ओर गति को ट्रैक करते हैं, और विभिन्न क्षेत्र चरमता बनाम अनिश्चितता को ट्रैक करते हैं।
3. बहुआयामीता: रिज RSA विश्लेषण से पता चला कि महत्वपूर्ण पार्सल शायद ही कभी अकेले एक ही मॉडल द्वारा स्पष्ट किए जाते थे। "प्रभावी मॉडलों की संख्या" उच्च थी (औसत 3.88–4.27), जो यह संकेत देती है कि विश्वास की न्यूरल ज्यामिति अक्षों का एक बहुआयामी मिश्रण है। हालांकि, इन मिश्रणों में प्रमुख भविष्यवक्ता दिशात्मकता और चरमता ही रहे।
4. व्यवहारिक सत्यापन: व्यवहारिक अनुवर्ती प्रयोग ने व्याख्या की निश्चितता और विश्वास रेटिंग के बीच एक द्विघात संबंध (quadratic relationship) की पुष्टि की। निश्चितता चरम सीमाओं (दृढ़ विश्वास और दृढ़ अविश्वास) पर उच्चतम थी और मध्य बिंदु (अनिश्चितता) के पास सबसे कम थी। यह इस परिकल्पना का समर्थन करता है कि न्यूरल "एक्सट्रेमिटी" अक्ष व्याख्यात्मक निश्चितता या एक स्थिर मानसिक मॉडल में कथा के समाधान (resolution) को दर्शाता है।

महत्व और दावे
यह पत्र विश्वास के निरूपणात्मक ज्यामिति को एक बहुआयामी, संदर्भ-संवेदनशील स्थान के रूप में चित्रित करने का दावा करता है, जो मुख्य रूप से दो अक्षों के इर्द-गिर्द व्यवस्थित है: विश्वास दिशात्मकता (विश्वास और अविश्वास के बीच अंतर करना) और विश्वास चरमता (प्रतिबद्ध अवस्थाओं और अनिश्चितता के बीच अंतर करना)।

मुख्य योगदान शामिल हैं:

• विश्वास निरूपण का पुनर्निर्धारण: विश्वास को एक एकल रैखिक आयाम या एक सरल द्विआधारी (binary) अवस्था के रूप में देखने के बजाय, यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि विश्वास और अविश्वास दो अलग-अलग निरूपणात्मक दिशाएं हैं जो दोनों उच्च निश्चितता (चरमता) से जुड़ी हो सकती हैं।
• न्यूरल-व्यवहारिक लिंक: अध्ययन विश्वास की एक विशिष्ट न्यूरल निरूपणात्मक ज्यामिति (एक्सट्रेमिटी अक्ष) और एक व्यवहारिक हस्ताक्षर (व्याख्या की निश्चितता) के बीच सीधा संबंध प्रदान करता है, जो यह सुझाव देता है कि दृढ़ विश्वास और दृढ़ अविश्वास मनोवैज्ञानिक रूप से 'समाधान' (resolution) के मामले में समान हैं, भले ही उनकी सामग्री भिन्न हो।
• संदर्भ-निर्भरता: निष्कर्ष रेखांकित करते हैं कि विश्वास का निरूपण किसी एकल "विश्वास हब" तक सीमित नहीं है बल्कि वितरित है और विशिष्ट कथा के आधार पर बदलता है। विभिन्न आख्यानों ने अलग-अलग न्यूरल मानचित्र उत्पन्न किए, जो यह सुझाव देते हैं कि विश्वास जैसे अमूर्त अवधारणाओं का निर्माण उद्दीपन (stimulus), कार्य और पूर्व ज्ञान की परस्पर क्रिया के माध्यम से गतिशील रूप से किया जाता है।

लेखक निष्कर्ष निकालते हैं कि विश्वास के निरूपण को मस्तिष्क की अंतर्निहित संरचना और कथा के विशिष्ट संदर्भ के बीच एक परस्पर क्रिया के रूप में समझा जाना चाहिए, जहाँ दिशात्मकता और चरमता यह निर्धारित करने वाले प्राथमिक सिद्धांत के रूप में कार्य करते हैं कि श्रोता साझा अर्थ के लिए अपनी न्यूरल प्रतिक्रियाओं को कैसे सिंक्रोनाइज़ करते हैं।