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Humans use Compression Heuristics to Improve the Recall of Social Networks

机译:人们使用压缩启发式方法来改善社交网络的召回率

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摘要

The ability of primates, including humans, to maintain large social networks appears to depend on the ratio of the neocortex to the rest of the brain. However, observed human network size frequently exceeds predictions based on this ratio (e.g., “Dunbar’s Number”), implying that human networks are too large to be cognitively managed. Here I show that humans adaptively use compression heuristics to allow larger amounts of social information to be stored in the same brain volume. I find that human adults can remember larger numbers of relationships in greater detail when a network exhibits triadic closure and kin labels than when it does not. These findings help to explain how humans manage large and complex social networks with finite cognitive resources and suggest that many of the unusual properties of human social networks are rooted in the strategies necessary to cope with cognitive limitations.
机译:包括人类在内的灵长类维持大型社交网络的能力似乎取决于新皮层与大脑其余部分的比例。但是,观察到的人际网络规模经常超过基于该比率的预测值(例如“ Dunbar的数字”),这意味着人际网络太大而无法进行认知管理。在这里,我展示了人类自适应地使用压缩启发法,以允许将大量社交信息存储在相同的大脑体积中。我发现,当网络表现出三元组封闭和亲属标签时,与没有成年人时相比,成年人可以更详细地记住大量的关系。这些发现有助于解释人类如何利用有限的认知资源来管理大型和复杂的社交网络,并暗示了人类社交网络的许多不寻常特性都源于应对认知局限所必需的策略。

著录项

  • 期刊名称 Scientific Reports
  • 作者

    Matthew E. Brashears;

  • 作者单位
  • 年(卷),期 -1(3),-1
  • 年度 -1
  • 页码 1513
  • 总页数 7
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种
  • 中图分类
  • 关键词

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