Ang University of Minnesota researcher binuo ng isang computational modelo ng pagkagumon na maaaring magamit upang gumawa ng mga paghuhula tungkol sa mga tao pag-uugali, pag-uugali ng hayop, at neurophysiology.
Sa pamamagitan ng pagdadala ng pagkagumon teorya sa isang computational kaharian, ang mga mananaliksik ay magagawang upang magtanong at answer key na mga katanungan upang makakuha ng mahalagang pananaw sa addictive pag-uugali. Ang modelo ay binuo batay sa dalawang hypotheses: na dopamine nagsisilbing bilang isang gantimpala-signal ng error sa pag-aaral upang makabuo ng sentido-pagkakaiba-aaral sa normal utak, at kokaina na gumagawa ng isang pagtaas sa dopamine direkta sa phases. Pananaliksik ay inilathala sa ang isyu ng Disyembre 10 ng Science.
Pagkagumon ay malamang na maging isang kumplikadong proseso na nagmumula mula sa mga transition sa pagitan ng mga pag-aaral algorithm. Dahil ang modelo na ito ay key na mga variable at halaga sa lugar, ang mga mananaliksik ay maaaring subukan ang isang iba't ibang mga katanungan tungkol sa addictive pag-uugali upang mas mahusay na maunawaan ang mga kadahilanan ng pagkagumon.
"Iba't-ibang mga theories tungkol sa mga addictions ay umiiral para sa isang mahabang panahon, ngunit ay hindi pa konektado sa pag-aaral at memorya," sabi ni David Redish, Ph. D., Department of Neuroscience, University of Minnesota. "Sa pamamagitan ng pagkonekta ng pagkagumon pananaliksik sa pag-aaral at pananaliksik ng memory, hindi namin magagawang upang gamitin ang mga modelo ng pag-aaral at memory sa pagsubok at hulaan isang iba't ibang mga nakakahumaling na mga pag-uugali at signal."