Možgani kot zrcalo mojega trenutnega sveta: Stereotipi in njihovo spreminjanje po teoriji napovednih možganov

Možgani delujejo na kompleksen način, pri čemer uporabljajo stereotipe kot orodje za napovedovanje vedenja drugih. Stereotipi, ki se hitro aktivirajo in jih je težko spremeniti, vplivajo na naše zaznavanje in presojo ljudi ter njihovega vedenja. Po teoriji napovednih možganov, ki je trenutno v ospredju proučevanja v kognitivni znanosti, človeški možgani delujejo kot “stroji za napovedovanje”. Ti na podlagi preteklih izkušenj in zaznanih podatkov iz okolja oblikujejo pričakovanja o svetu. Pri socialni zaznavi možgani uporabljajo stereotipe kot predhodno znanje za zmanjšanje negotovosti pri interakcijah s pripadniki različnih skupin. Raziskovalci poudarjajo, da so stereotipi odporni na spremembe zaradi načina, kako možgani obdelujejo informacije. Kljub temu pa lahko dolgotrajna izpostavljenost doslednim informacijam, ki izzivajo obstoječe stereotipe in pozitivni stiki med skupinami odpravljajo netočne in neracionalne stereotipe. Namen članka je osvetliti, kako lahko razumevanje delovanja napovednih možganov prispeva k bolj učinkovitim strategijam za preoblikovanje neustreznih stereotipov. To pa lahko zmanjša tveganje za diskriminatorno obravnavo drugih.

Stereotipi

Stereotipi so običajno opredeljeni kot prepričanja o lastnostih družbenih skupin (Jussim, 2017; Stangor, 2016). Pogosto se sprožijo ob zaznavnih znakih, kot so obrazne poteze, barva kože, spol (Mason idr., 2006). Običajno vključujejo hitro sodbo o značajskih lastnostih posameznika (npr. prijaznost), s čimer usmerjajo našo presojo in odziv.

Poznamo več vrst stereotipov, kot so rasni, spolni, starostni in kulturni stereotipi. Ti stereotipi so lahko pozitivni (npr. “starejši ljudje so modri”) ali negativni (npr. “mladi so neodgovorni”), vendar lahko oba tipa vplivata na našo presojo. Neustrezni stereotipi vključujejo tako netočna kot neracionalna prepričanja, ki vodijo do nepravičnih ocen ali diskriminacije (Stangor, 2016). Na primer, posamezniki pogosto pripisujejo pozitivne lastnosti članom svoje skupine (angl. in-group bias), medtem ko članom drugih skupin pripisujejo negativne lastnosti (angl. out-group bias). Ti mehanizmi temeljijo na naši naravni potrebi po socialni identifikaciji in strukturiranju sveta (Villiger, 2023). Da bi razumeli delovanje stereotipov, razmislimo o naslednjem primeru. Predstavljajmo si Meto, 37-letno Slovenko, ki jo njeni znanci opisujejo kot izredno prijazno. Na ulici Meto ustavita dve osebi, ki prosita za drobiž za vlak – odrasla ženska in odrasel moški. Komu mislite, da Meta ponudi denar? Komu bi ga dali vi in na podlagi česa bi se tako odločili? Bi na vašo odločitev vplivali stereotipi, pa četudi se jih zavedate? Stereotipi pogosto vplivajo na našo presojo v tovrstnih situacijah. Na primer, eden od spolnih stereotipov predpostavlja, da so moški bolj agresivni ali celo nevarni. V tem primeru lahko Metina odločitev ponuja vpogled v delovanje znotraj- in zunajskupinske dinamike (angl. in-group – out-group) dinamike. Pripadniki skupine, ki jo dojemamo kot “svojo,” so pogosto obravnavani bolj pozitivno, ker smo si z njimi podobni (Tajfel in Turner, 1979). Meta, ki je ženska, lahko žensko dojema kot članico svoje skupine. Moškega pa lahko nezavedno dojema kot člana druge (zunaj) skupine, zaradi česar mu lahko pripiše večjo nevarnost, tudi če za to ni objektivnih razlogov (Dovidio in Gaertner, 2004). Takšne situacije ponazarjajo, kako stereotipi, ki temeljijo na zaznavnih znakih, kot je spol, usmerjajo našo presojo (Mason idr., 2006). Če Meta na podlagi teh stereotipov moškemu ne ponudi drobiža, bi to lahko odražalo vpliv stereotipov ne le na njeno presojo, temveč tudi na njeno dejansko vedenje (Fiske, 2015). Stereotipi pogosto zavirajo presojo zgolj na podlagi vedenja druge osebe, saj usmerijo pozornost na značilnosti, ki jih stereotip predvideva, in spregledajo dejanske okoliščine ter kontekst (Jussim, 2012).

Delitev, na katero se bomo še osredotočili, temelji na Jussimu (2012, 2017), ki poudarja, da stereotipe lahko razvrstimo na: točne (takšne, ki so racionalni) in netočne (takšne, ki so neracionalni). Točnost stereotipa označuje stopnjo, do katere stereotip pravilno odraža značilnosti skupine, medtem ko se racionalnost nanaša na način njegovega nastanka – ali temelji na reprezentativnih informacijah in njihovi pravilni uporabi. Čeprav racionalno oblikovani stereotipi običajno vodijo do točnih predstav, pa neracionalni procesi pogosto privedejo do netočnih posplošitev in pristranskih stereotipov, ki temeljijo na omejenih ali nereprezentativnih virih informacij (Jussim idr., 2015). Nasprotno razširjenemu prepričanju so stereotipi pogosto precej točni. Jussim (2012, 2017) navaja obsežen niz izsledkov, ki kažejo, da je točnost stereotipov ena najbolj ponovljenih ugotovitev v socialni psihologiji. Vseeno pa se stereotipi lahko oblikujejo neracionalno in ostajajo netočni zaradi kognitivnih pristranosti, kot je potrditvena pristranost. To je nagnjenost k iskanju informacij, ki potrjujejo obstoječa prepričanja, in ignoriranju nasprotujočih dokazov. Te pristranosti vodijo do pretiranega posploševanja in izkrivljenih predstav o skupinah. Težava pa ni zgolj v neracionalnem nastanku stereotipov, temveč tudi v njihovi odpornosti na spremembe. Možgani pogosto racionalizirajo nasprotujoče informacije, da ohranijo skladnost z obstoječimi prepričanji (Fiske, 2015). Na primer, če bi Meta, ki jo poznamo kot prijazno osebo, zavrnila prošnjo za drobiž, bi lahko to razložili z zunanjimi situacijskimi okoliščinami, kot je trenutno slabo finančno stanje. Takšna racionalizacija utrjuje obstoječe stereotipe, kar prispeva k njihovi stabilnosti in odpornosti na nove informacije.

Tako se pojavi nekaj ključnih vprašanj: zakaj so stereotipi, ne glede na njihovo (ne)točnost in (ne)racionalnost, tako stabilni in odporni na spremembe ter pod katerimi pogoji se lahko spremenijo? Raziskovanje teh vprašanj je ključno za razumevanje, kako stereotipi vztrajajo kljub nasprotujočim informacijam, in za oblikovanje strategij za zmanjšanje njihovih negativnih vplivov. V nadaljevanju bomo skozi prizmo teorije napovednih možganov raziskali procese, ki omogočajo oblikovanje, stabilnost in prilagoditev stereotipov.

Teorija napovednih možganov in stereotipi

Po teoriji napovednih možganov (tudi teoriji napovedne obdelave, angl. theory of predictive processing; Clark, 2013), ki v zadnjih letih velja za eno najbolj preučevanih teorij kognitivne znanosti (Walsh idr., 2020), človeški možgani delujejo kot “stroj za napovedovanje”. Na podlagi preteklih izkušenj in trenutnih zaznav možgani napovedujejo pričakovanja oziroma verjetnosti, da se pred nami odvija določen dogodek. Ker nimajo neposrednega dostopa do zunanjega sveta – zaprti so znotraj lobanje – se z okoljem povezujejo zgolj preko čutil (npr. vid, voh, tip). Prejete podatke obdelujejo tako, da združijo informacije iz preteklosti (tj. izkušnje) z zaznavami v trenutnem času ter na podlagi tega sklepajo, kaj se dogaja v okolju.

Možgani ne obdelujejo čutnega vnosa pasivno “od spodaj navzgor” za zaznavo okolja, temveč aktivno napovedujejo čutni vnos z uporabo svoje najboljše napovedi – najbolj verjetnega generativnega modela zunanjega sveta (Hohwy, 2013). V skladu s teorijo napovedne obdelave možgani nenehno ustvarjajo napovedi o prihodnjih senzoričnih vhodih in jih primerjajo z dejanskimi zaznavami. Če se pojavi neskladje med napovedjo in dejanskimi senzoričnimi podatki, imenovano napovedna napaka, možgani prilagodijo svoje generativne modele, da zmanjšajo to neskladje. Ta proces omogoča učinkovito zaznavanje, interpretacijo okolja in prilagoditev vedenja na nove informacije (Clark, 2013).

 Kot prikazuje Slika 1, ta proces temelji na Bayesovi enačbi, kjer se posteriorna verjetnost – končna ocena, kateri model je najverjetnejši – izračuna iz apriorne verjetnosti in verjetnosti senzoričnega vnosa.

Slika 1

Delovanje napovednih možganov

Opomba. Možgani sklepajo o vzrokih svojega senzoričnega vnosa z Bayesovim pravilom po poenostavljeni enačbi: posteriorna verjetnost = verjetnost opaženih podatkov x apriorna verjetnost. Prirejeno po “A Computational Theory of Mindfulness Based Cognitive Therapy from the ‘Bayesian Brain’ Perspective,” Z. M. Manjaly in S. Iglesias, 2020, Frontiers in Psychiatry, 11 (https://doi.org/10.3389/fpsyt.2020.00404).

Vertikalna os na sliki ponazarja, kolikšna je verjetnost določene situacije, medtem ko horizontalna os predstavlja možne situacije ali razlage zunanjega sveta. Apriorna verjetnost, prikazana na levi strani grafa, izhaja iz preteklih izkušenj in predhodnega znanja o tem, kaj je v podobnih situacijah najverjetneje veljalo. Verjetnost senzoričnega vnosa, prikazana na desni strani grafa, temelji na trenutnih podatkih iz okolja, katerih natančnost lahko variira (Clark, 2013).

Možgani združijo apriorno verjetnost in verjetnost senzoričnega vnosa, pri čemer nastane posteriorna verjetnost – najbolj verjetna razlaga trenutnega dogodka glede na vse razpoložljive informacije. Model z največjo posteriorno verjetnostjo se izrazi kot zavestna končna zaznava situacije (Manjaly in Iglesias, 2020). Na sliki je ta proces prikazan s prekrivanjem obeh krivulj, kjer posteriorna verjetnost predstavlja optimalno ravnovesje med preteklimi izkušnjami in trenutnimi zaznavami. Napovedna napaka, ki je razlika med napovedjo generativnega modela (temelji na apriorni verjetnosti) in dejanskimi zaznavami (verjetnost senzoričnega vnosa), je označena z rdečo črtkano črto. Ta napovedna napaka je ključna za prilagoditev generativnih modelov, saj možgani na njeni podlagi posodabljajo svoje ocene in izboljšujejo natančnost zaznavanja. Če je verjetnost senzoričnega vnosa višja, močneje vpliva na posteriorno verjetnost, kot je razvidno na Sliki 1. Nasprotno pa bo posteriorna verjetnost, kadar možgani apriorni verjetnosti dodelijo večjo natančnost, bolj podobna apriorni verjetnosti kot pa verjetnosti senzoričnega vnosa (Otten idr., 2017).

Opisani proces v večini poteka izjemno hitro na nezavedni ravni (Clark, 2013). Napoved možganov oziroma zaznavanje je bolj natančno, če je trenutna situacija (vsaj do neke mere) organizirana po enakih vzorcih kot prejšnja. V takem primeru bodo možgani hitreje sklepali izid, pri čemer bo zaključek bolj podoben prejšnjim izkušnjam. Na primer, predstavljajmo si Meto, ki se je ravno preselila v novo stanovanje. V prejšnjem domu je večkrat pri sosedih slišala znake nasilja (apriorna verjetnost) in bila tudi sama žrtev nasilnega zmerjanja s strani soseda. Če v novem stanovanju sliši glasen zvok (verjetnost opaženih podatkov) iz sosednjega stanovanja, ga bo verjetneje zaznala in interpretirala kot izbruh besa zaradi družinskega spora (večja posteriorna verjetnost tega generativnega modela) kot pa navdušenje nad nenadnim preobratom na nogometni tekmi (manjša posteriorna verjetnost tega generativnega modela). S tem procesom možgani omogočajo hitro in učinkovito interpretacijo zaznave.

Napovedni možgani pa ne interpretirajo le osnovnih zaznav, kot so glasni zvoki, temveč tudi socialno zaznavanje (Clark, 2013; Otten idr., 2017). Ključno za naše uspešno mreženje in normalno delovanje v socialnih situacijah je pravilno napovedovanje in razlaganje vedenja drugih, pri čemer moramo sklepati o njihovih prepričanjih, željah in namenih. Teorija napovednih možganov kot napovedi o lastnostih osebe združuje verjetnost opaženih podatkov in pretekle izkušnje, med katere sodijo tudi stereotipi. Ti služijo kot predhodno znanje za zmanjšanje negotovosti pri interakciji s posameznikom določene skupine (Villiger, 2023). Če osebo poznamo ali pa se pri njej lahko zanašamo na določene stereotipe, lahko na podlagi teh izkušenj lažje napovemo, kako se bo oseba v prihodnjih situacijah odzivala.

Meta se ob srečanju z znancem opira na pretekle izkušnje, ki ji pomagajo zapolniti vrzel med njegovim vedenjem in pojasnjevanjem njegovih želja, namenov in prepričanj. Ko pa naleti na neznane ljudi, o katerih nima neposrednih informacij, to vrzel zapolni s pomočjo stereotipov – z znanjem in izkušnjami, ki jih je pridobila o skupini, kateri ti posamezniki pripadajo. Stereotipi se oblikujejo induktivno (tj. s sklepanjem na splošne zakonitosti iz posameznih primerov), in sicer iz okolja ter kulturnih norm, ki jih pridobivamo skozi odraščanje in socializacijo (Neemeh, 2020). Pomagajo nam predvideti vedenje skupin ali njihovih članov ter zmanjšati presenečenja pri interakcijah z njimi (Westra, 2019). Ker stereotipi temeljijo na Bayesovskem oblikovanju – torej na združevanju preteklih izkušenj (apriornih verjetnosti) in opaženih podatkov – bi morali biti praviloma točni in racionalni, vendar to velja le, če so pretekle izkušnje reprezentativne za skupino kot celoto (Villiger, 2023). Takšen pogled na stereotipe kot orodje za napovedovanje, ki temelji na preteklih izkušnjah, je v skladu z empiričnimi socialnimi raziskavami (npr. Jussim, 2017), ki stereotipe prepoznavajo kot uporabno, čeprav nepopolno sredstvo za razumevanje družbenih skupin.

Stabilnost stereotipov skozi lečo teorije napovednih možganov

Socialno zaznavanje vedno vključuje senzorično zaznavanje, saj se pri interpretaciji vedenja drugih močno zanašamo na trenutne situacijske zaznave iz okolja. Teoretični okvir za razlago stabilnosti stereotipov ponujata Bach in Schenke (2017), ki poudarjata, da teorija napovednih možganov predpostavlja uporabo najboljšega generativnega modela, sestavljenega iz hierarhično organiziranih (pod)modelov. Situacijski modeli, ki so podrejeni, združujejo apriorne verjetnosti z verjetnostjo opaženih podatkov, ki izhajajo iz senzoričnega zaznavanja trenutne situacije. Ti modeli so prilagodljivi in omogočajo hitro integracijo trenutnih informacij za ustvarjanje verjetnih razlag opaženih vedenj. Nasprotno pa so nadrejeni modeli osebnostni in temeljijo predvsem na apriornih verjetnostih, ki vključujejo pretekle izkušnje, katerih del so tudi stereotipi. Zaradi večje teže, ki jo pripisujejo apriornim verjetnostim, so osebnostni modeli bolj stabilni, opaženi podatki pa imajo nanje le majhen vpliv (Clark, 2013; Bach in Schenke, 2017).

Hierarhična organizacija teh modelov je energetsko smiselna. Možgani si prizadevajo čim bolj zmanjšati napovedno napako in to narediti s čim manj porabljene energije (Barrett, 2017). Najprej prilagodijo situacijske modele, saj je njihovo prilagajanje hitrejše in zahteva manj kognitivnih virov. Ti modeli se osredotočajo na lokalne, trenutne informacije, kar omogoča hitro odzivanje na spremembe v okolju. Prilagoditev osebnostnih modelov, ki vključujejo globlje in trajnejše prepričanje, pa zahteva več kognitivnega napora in s tem energetskih virov. Posledično se možgani prilagoditvi izognejo, kadar situacijski modeli omogočajo zadostno zmanjšanje napovedne napake (Bach in Schenke, 2017).

Na primer, Meta na sprehodu opazi starejšega občana (za katere je značilna manjša telesna zmogljivost; Cruz-Jentoft idr., 2010), ki preskoči ograjo. Sprva prilagodi situacijski model in si vedenje razloži z domnevo, da ograja ni bila zelo visoka. Ta prilagoditev situacijskega modela je hiter in energetsko učinkovit način za zmanjšanje napovedne napake. Če pa ograjo izmeri in ugotovi, da je res visoka, spozna, da je starejši občan izjema. Kljub temu njen stereotip o omejeni gibljivosti starejših ostaja nespremenjen, saj ga potrjuje večina njenih preteklih izkušenj s starejšimi. Starejšega občana lahko obravnava kot posameznika z izjemnimi sposobnostmi, stereotip o omejeni gibljivosti starejših pa ostane kot uporabno in večinoma točno orodje za napovedovanje vedenja večine starejših (Richards in Hewstone, 2001).

Hierarhična organizacija teh modelov tako omogoča stabilno razumevanje sveta in hkrati prilagodljivost v trenutnih situacijah. Prilagoditev situacijskih modelov pogosto zadostuje za zmanjšanje napovedne napake, zato prilagoditev osebnostnih modelov, ki bi lahko ogrozili stabilnost dolgoročnih prepričanj, običajno ni potrebna (Bach in Schenke, 2017). To potrjujejo tudi ugotovitve socialnopsiholoških raziskav, ki kažejo, da so osebnostne lastnosti presenetljivo odporne proti nasprotujočim informacijam (Quinn in Rosenthal, 2012), kar velja tudi za stereotipe (Fiske, 2015).

Razumevanje mehanizmov prilagajanja stereotipov je ključno za preoblikovanje neracionalnih in netočnih predstav, vendar to še ne zadostuje za dosego trajnih sprememb. Pomembno je razviti zavestne strategije in prilagoditi okolje na način, ki bo spodbudil učinkovito preoblikovanje stereotipov v praksi.

Spreminjanje stereotipov na podlagi teorije napovednih možganov

Zaradi hitre interpretacije socialnega sveta oziroma Bayesovega delovanja možganov v pristranskem okolju pride tudi škodljive družbene pristranosti, ki vodijo do netočnih (implicitnih) stereotipov (Hinton, 2017) in diskriminacije (Westra, 2019). Okolje lahko zaradi kulturnih norm in opisovanja skupin (npr. v medijih), s katerimi nimamo neposrednega stika, prav tako postane pristrano. To posledično vpliva na neracionalni nastanek stereotipov oziroma stabilne netočne osebnostne modele o ljudeh.

Dodatno težavo pri posodabljanju modelov predstavlja tudi nevronska povezava med obrazi in čustvi. Izoblikuje se že pri dojenčkih s prepoznavanjem obrazov svojcev, ki so navadno podobnih lastnosti (npr. iste rase), in zaznavanju njihovih čustev. V odnosih do drugih so pristrani, saj težje prepoznajo njihove izraze in čustva ter jim s tem avtomatsko dodelijo bolj negativno konotacijo (perceptivna pristranost; Hu idr., 2017). Te povezave kasneje tvorijo podlago za stereotipe, ki se krepijo prek socialnih situacij in javnih razprav (McGlothlin in Killen, 2010). Tako nastane samopotrjevalni krog, kjer možgani iščejo in potrjujejo informacije, ki se ujemajo z osebnostnimi modeli (in s tem s stereotipi), medtem ko nasprotujoče informacije spregledajo kot šum ali nepomembne podatke (Neemeh, 2020; Westra, 2019). Po drugi strani pa imajo ljudje, ki so bili že kot dojenčki  izpostavljeni različnim skupinam ljudi, več možnosti, da se navadijo na različne obraze in jih tudi lažje razlikujejo med seboj. S tem kasneje tvorijo manj negativnih čustev v povezavi z drugimi skupinami (npr. rasnimi; Neemeh, 2020).

Po teoriji napovednih možganov možgani nenehno ustvarjajo napovedi o svetu na podlagi preteklih izkušenj in zaznav. Če so te izkušnje bolj raznolike in reprezentativne, se generativni modeli, ki jih možgani uporabljajo za napovedovanje vedenja drugih, oblikujejo natančneje in manj pristransko. Posledično napovedna napaka ostaja manjša, kar omogoča bolj racionalno in nepristransko interpretacijo prihodnjih situacij. Več različnih in bolj reprezentativnih izkušenj že v zgodnjem otroštvu tako pripomore k razvoju bolj racionalnih in točnih stereotipov. Z zagotavljanjem več raznolikih izkušenj že v mladosti bi se lahko učinkovito lotili zmanjšanja netočnih stereotipov pri novih generacijah.

Po teoriji napovednih možganov možgani nenehno ustvarjajo napovedi o svetu na podlagi preteklih izkušenj in zaznav. Če so te izkušnje bolj raznolike in reprezentativne, se generativni modeli, ki jih možgani uporabljajo za napovedovanje vedenja drugih, oblikujejo natančneje in manj pristransko. Posledično se pri interpretaciji prihodnjih situacij pojavi manj napovednih napak – razlika med pričakovano in dejansko zaznavo se zmanjša. Več različnih in bolj reprezentativnih izkušenj že v zgodnjem otroštvu tako pripomore k razvoju bolj racionalnih in točnih stereotipov, kar omogoča bolj nepristransko interpretacijo novih situacij. Z zagotavljanjem več raznolikih izkušenj že v mladosti bi se lahko učinkovito lotili zmanjšanja netočnih stereotipov pri novih generacijah.

Dokler člani skupin, s katerimi so se ljudje srečali v preteklosti, predstavljajo skupine, v katere so jih uvrstili, so stereotipi z vidika napovedne možganske obdelave točni (Villiger, 2023). V skladu s teorijo napovednih možganov možgani oblikujejo napovedi o vedenju drugih na podlagi generativnih modelov, ki temeljijo na preteklih izkušnjah. Če se te izkušnje večinoma skladajo z dejanskimi opažanji, so stereotipi relativno točni. Kljub temu pa včasih na podlagi stereotipov napačno napovemo vedenje, saj generativni modeli ne morejo upoštevati vseh specifičnih okoliščin. V takšnih primerih napovedna napaka sproži prilagoditev generativnega modela. Ta prilagoditev je pogosto omejena na situacijske modele, pri čemer se osebnostni modeli redko spremenijo, razen če so posamezniki dalj časa izpostavljeni protistereotipnim informacijam, kar vodi k preoblikovanju stereotipa (Hinton, 2017). To zahteva raznolike vsakodnevne izkušnje in pozitivne stike med skupinami (McGlothlin in Killen, 2010). Na primer, Meta je oblikovala stereotip z negativno vrednotenjem o prosilcih za azil na podlagi medijskih poročil (apriorna verjetnost). Kot prostovoljka v azilnem domu pa je pridobila nove izkušnje (verjetnost senzoričnega vnosa), ki so razkrile, da njen stereotip ne odraža značilnosti prosilcev za azil, temveč njihovih težkih življenjskih pogojev (npr. dolgotrajno čakanje mesece ali leta na odločitev o statusu, življenje v negotovosti, omejen dostop do dela in finančna odvisnost od minimalne državne pomoči). Ta ponavljajoča se izpostavljenost nasprotujočim informacijam je omogočila postopno Bayesovo posodobitev njenega generativnega modela, kar je na neki točki privedlo do spremembe utrjene napovedi. Velika razlika med njenimi prvotnimi pričakovanji in dejanskimi izkušnjami (napovedna napaka) je jasno pokazala, da je bil njen prejšnji stereotip napačen. Ta proces, ki ga omogoča delovanje napovednih možganov, ponazarja, kako lahko dolgotrajne in konsistentne nasprotujoče izkušnje spremenijo tudi globoko zakoreninjene stereotipe.

Učinkovito je lahko tudi vživljanje v perspektivo druge osebe, čeprav to zahteva veliko miselnih virov in je lahko eden izmed razlogov za kognitivno preobremenjenost (Bukowski in Samson, 2017). Kljub temu ta trud pomembno prispeva k preoblikovanju netočnih stereotipov, saj vključuje kognitivne in čustvene procese, ki posamezniku omogočajo razumevanje in deljenje občutkov ter pogledov druge osebe. Perspektivno vživljanje spodbuja empatijo, dojemanje osebe kot posameznika z edinstvenimi lastnostmi in manj kot del stereotipne skupine, omogoča bolje informirane sodbe in spodbuja razmišljanje izven svojih običajnih miselnih okvirov, kar vse skupaj prispeva k uspešnemu spreminjanju netočnih stereotipov in izboljšanju medosebnih odnosov. Če se v situacijah, ki niso kognitivno obremenjujoče, usmerjamo na napovedne napake, smo lahko tudi v situacijah, ki so bolj obremenjujoče, bolj pozorni na netočne stereotipe. Povečano občutljivost na napake lahko dosežemo tudi, če načrtujemo, da bo naša prihodnost odvisna od natančnega predstavljanja mentalnih stanj posameznika druge skupine (npr. če bomo z osebo sodelovali v prihodnosti; Westra, 2019). Če je Meta na službenem sestanku z osebo druge skupine (npr. kulture), s katero naj bi začela sodelovati pri pomembnem projektu, se bo bolj potrudila preiti netočne in neracionalne stereotipe (ti predstavljajo apriorno verjetnost). Med sestankom bo Meta opazovala vedenje in izraze te osebe ter pridobivala nove informacije (verjetnost senzoričnega vnosa). Te nove informacije bodo vplivale na njeno posodobljeno prepričanje o osebi, kar bo pripomoglo k oblikovanju bolj natančnih in racionalnih predstav (generativni model z največjo posteriorno verjetnost).  Bolj kot bo Meta pridobivala vpogled v dejanske vrednote, prepričanja in namene te osebe, bolj bo njen začetni stereotip nadomeščen z natančnejšim razumevanjem. Ta proces ne bo le zmanjšal napovedne napake, temveč bo tudi izboljšal kakovost njunega sodelovanja, saj bo temeljil na resničnih in nepristranskih zaznavah.

Zaključek

Teorija napovednih možganov ponuja dragocen vpogled v stabilnost stereotipov in njihove procese prilagajanja. Možgani nam nastavljajo zrcalo – napovedujejo na podlagi stanja sveta, kot ga doživljamo. Stereotipi so pogosto energetsko učinkovita orodja za hitro interpretacijo situacij, vendar lahko vodijo do napačnih in nepravičnih sklepov, še posebej v nepričakovanih situacijah. Ključnega pomena je torej, da razumemo te procese in spodbujamo vključujoče kulturne norme, ki zmanjšujejo tveganje za nepravično obravnavo drugih (Bach in Schenke, 2017; Villiger, 2023).

Hierarhična organizacija modelov, pri kateri so situacijski modeli podrejeni in bolj prilagodljivi, osebnostni modeli pa stabilnejši, omogoča energetsko učinkovit način zmanjševanja napovednih napak (Barrett, 2017). Ta hierarhija pojasnjuje vztrajnost stereotipov in njihovo odpornost proti nasprotujočim informacijam (Quinn in Rosenthal, 2012; Fiske, 2015). Kljub temu je teorija omejena s premalo empiričnimi dokazi o prilagoditvi modelov v socialnem zaznavanju ter z vplivom pristranskega okolja na oblikovanje stereotipov (Hinton, 2017). Teorija napovednih možganov ima velik potencial za nadaljnje raziskovanje in uporabo v praksi. Uporablja se lahko za preučevanje vpliva kulturnih norm na implicitne pristranosti ter za razvoj strategij, ki spodbujajo pozitivne stike in zmanjšujejo netočne stereotipe (McGlothlin in Killen, 2010). Na primer, spodbujanje raznovrstnih zgledov v izobraževanju in medijih lahko prispeva k bolj vključujočim generativnim modelom in manjši napovedni napaki (Neemeh, 2020).

Teorija ne predstavlja zgolj teoretičnega okvira za razumevanje stereotipov, temveč tudi orodje za njihovo preoblikovanje. S premišljenim oblikovanjem okolij, in s tem izkušenj posameznikov, lahko vplivamo na stabilnost točnih stereotipov in prispevamo k pravičnejši družbi.

Literatura

Bach, P., Knoblich, G., Gunter, T. C., Friederici, A. D. in Prinz, W. (2005). Action comprehension: deriving spatial and functional relations. Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance, 31(3), 465–479. https://doi.org/10.1037/0096-1523.31.3.465

Bach, P. in Schenke, K. C. (2017). Predictive social perception: Towards a unifying framework from action observation to person knowledge. Social and Personality Psychology Compass, 11(7), e12312. https://doi.org/10.1111/spc3.12312

Barrett, L. F. (2017). The theory of constructed emotion: an active inference account of interoception and categorization. Social Cognitive and Affective Neuroscience, 12(1), 1–23. https://doi.org/10.1093/scan/nsw154

Bukowski, H. in Samson, D. (2017). New insights into the inter-individual variability in perspective taking. Vision, 1(1), 8. https://doi.org/10.3390/vision1010008

Clark, A. (2013). Whatever next? Predictive brains, situated agents, and the future of cognitive science. Behavioral and Brain Sciences, 36(3), 181–204. https://doi.org/10.1017/S0140525X12000477

Cruz-Jentoft, A. J., Baeyens, J. P., Bauer, J. M., Boirie, Y., Cederholm, T., Landi, F., Martin, F. C., Michel, J.-P., Rolland, Y., Schneider, S. M., Topinková, E., Vandewoude, M. in Zamboni, M. (2010). Sarcopenia: European consensus on definition and diagnosis. Report of the European Working Group on Sarcopenia in Older People. Age and Ageing, 39(4), 412–423. https://doi.org/10.1093/ageing/afq034

Dovidio, J. F. in Gaertner, S. L. (2004). Aversive racism. V M. P. Zanna (ur.), Advances in experimental social psychology (zv. 36, str. 1–52). Elsevier Academic Press. https://doi.org/10.1016/S0065-2601(04)36001-6

Fiske, S. T. (2015). Intergroup biases: A focus on stereotype content. Current Opinion in Behavioral Sciences, 3, 45–50. https://doi.org/10.1016/j.cobeha.2015.01.010

Hinton, P. (2017). Implicit stereotypes and the predictive brain: cognition and culture in “biased” person perception. Palgrave Communications, 3, 17086. https://doi.org/10.1057/palcomms.2017.86  

Hohwy, J. (2013). The predictive mind. OUP Oxford.

Hu, C. S., Wang, Q., Han, T., Weare, E. in Fu, G. (2017). Differential emotion attribution to neutral faces of own and other races. Cognition and Emotion, 31(2), 360–368.  https://doi.org/10.1080/02699931.2015.1092419

Jussim, L. (2012). Social perception and social reality: Why accuracy dominates bias and self-fulfilling prophesy. Oxford University Press.

Jussim, L. (2017). Précis of social perception and social reality: Why accuracy dominates bias and self-fulfilling prophecy. Behavioral and Brain Sciences, 40, e1. https://doi.org/10.1017/S0140525X1500062X

Jussim, L., Crawford, J. T. in Rubinstein, R. S. (2015). Stereotype (in)accuracy in perceptions of groups and individuals. Current Directions in Psychological Science, 24(6), 490–497. https://doi.org/10.1177/0963721415605257

Manjaly, Z.-M. in Iglesias, S. (2020). A computational theory of mindfulness based cognitive therapy from the “Bayesian brain” perspective. Frontiers in Psychiatry, 11. https://doi.org/10.3389/fpsyt.2020.00404

Mason, M. F., Cloutier, J. in Macrae, C. N. (2006). On construing others: Category and stereotype activation from facial cues. Social Cognition, 24(5), 540. https://doi.org/10.1521/soco.2006.24.5.540

McGlothlin, H. in Killen, M. (2010). How social experience is related to children’s intergroup attitudes. European Journal of Social Psychology, 40(4), 625–634. https://doi.org/10.1002/ejsp.733

Neemeh, Z. A. (2020). Bootstrap hell: Perceptual racial biases in a predictive processing framework. V S. Denison, M. Mack, Y. Xu in B. C. Armstrong (Ur.), Proceedings of the 42nd annual conference of the Cognitive Science Society (str. 817–821). Cognitive Science Society.

Otten, M., Seth, A. K. in  Pinto, Y. (2017). A social Bayesian brain: How social knowledge can shape visual perception. Brain and Cognition, 112, 69–77. https://doi.org/10.1016/j.bandc.2016.05.002

Quinn, K. A. in Rosenthal, H. E. (2012). Categorizing others and the self: How social memory structures guide social perception and behavior. Learning and Motivation, 43(4), 247–258. https://doi.org/10.1016/j.lmot.2012.05.008

Richards, Z. in Hewstone, M. (2001). Subtyping and subgrouping: Processes for the prevention and promotion of stereotype change. Personality and Social Psychology Review, 5(1), 52–73. https://doi.org/10.1207/S15327957PSPR0501_ 

Stangor, C. (2016). The study of stereotyping, prejudice, and discrimination within social psychology: A quick history of theory and research. V T. D. Nelson (ur.), Handbook of prejudice, stereotyping, and discrimination (2. izd., str. 3–27). Psychology Press.

Tajfel, H. in Turner, J. C. (1979). An integrative theory of intergroup conflict. V W. G. Austin in S. Worchel (ur.), The social psychology of intergroup relations (str. 33–37). Brooks/Cole.

Villiger, D. (2023). Stereotypes and self-fulfilling prophecies in the Bayesian brain. Inquiry, 1–25. https://doi.org/10.1080/0020174X.2023.2166983

Walsh, K. S., McGovern, D. P., Clark, A. in O’Connell, R. G. (2020). Evaluating the neurophysiological evidence for predictive processing as a model of perception. Annals of the New York Academy of Sciences, 1464(1), 242–268. https://doi.org/10.1111/nyas.14321

Westra, E. (2019). Stereotypes, theory of mind, and the action–prediction hierarchy. Synthese, 196, 2821–2846. https://doi.org/10.1007/s11229-017-1575-9

Vir naslovne fotografije:

Canva AI’s Image Generator. (24. maj 2024). [Generirana slika na zahtevo o prikazu napovedovanja in razlage vedenja ljudi]. https://www.canva.com/ai-image-generator/