在耶鲁大学的一项最新研究中，一只名为Kanga的狨猴将爪子放在拉杆上，注视着它的同伴Dodson。当Dodson准备拉动自己的拉杆时，Kanga的背内侧前额叶皮层（dorsomedial prefrontal cortex）中的神经元开始加速放电。这种神经活动在Kanga决定与同伴同步拉动拉杆时达到峰值。作为协调努力的奖励，两只狨猴都能获得一小口液体棉花糖。

这种神经计算模式正是“证据累积模型”（evidence accumulation model）的核心——大脑收集证据，一旦证据达到某个阈值，就执行决策。这项发表在《Neuron》期刊上的研究首次证明，该模型同样适用于社交决策。

研究负责人、耶鲁大学精神病学与神经科学副教授Monika Jadi指出，这一结果并非显而易见。社交决策依赖于另一只动物的行为变化，而决策者的行为又会影响对方的行为，形成了一个“高度递归的系统”。

未参与该研究的加州大学戴维斯分校神经学副教授Timothy Hanks表示，证据累积模型此前主要来自高度受控的实验，而该模型在更自然的社交任务中同样出现，“意味着这是一种可泛化的计算机制”。加州大学圣地亚哥分校心理学教授Cory Miller补充说，社交、感知、觅食等决策只是“我们创造的分类”，它们之间可能并不存在“本质差异”。

研究团队为Kanga和Dodson设计了拉杆任务。Miller认为，这是“自然行为研究与实验控制的绝妙融合”。狨猴可以随时开始或停止任务，并能重复多次。芝加哥大学神经生物学教授Peggy Mason评价道：“虽然这不是完全生态化的场景——它们不会在森林里找到拉杆——但至少它们是在自由地玩游戏，这是这项研究的真正优势。”

根据团队2025年发表的另一篇论文，当狨猴无法看到彼此时，它们的表现会变差；当另一个拉杆被编程为自动移动时，它们也难以正确同步拉杆时机。在最新研究中，研究人员增加了神经记录：他们使用轻量级、无束缚的头部植入物中的高密度神经探针，捕获了背内侧前额叶皮层的活动，让狨猴可以不受干扰地完成任务。

结果显示，当关于同伴行为的证据较弱时，背内侧前额叶皮层的活动缓慢增强；当证据较强时，活动加速增强。活动在动物决定拉杆前达到峰值。计算模型表明，大脑仅在狨猴注视同伴时才收集证据。Jadi解释说：“社交注视降低了问题的复杂性。”

特拉维夫大学心理学与神经科学副教授Inbal Ben-Ami Bartal指出，尽管这些发现看似直观，但它们共同表明，对于社交决策而言，“重要的是随时间展开的动态过程，而非单个行为”。这类研究有助于弥合经典决策神经科学与现实世界互动复杂性之间的鸿沟。

Ben-Ami Bartal建议，后续实验可以检验相同的证据累积机制是否也适用于涉及信任和长期关系的决策，以及狨猴与陌生人合作时与熟悉同伴合作时的表现差异。研究团队成员、耶鲁大学神经科学与心理学副教授Anirvan Nandy表示，他们正在设计下一代神经植入物，以便同时记录多个脑区的活动，捕捉这些区域在任务中的通信模式。

Jadi总结道：“总的来说，这几篇论文只是初步探索。有了这个范式，我们可以在神经层面提出更多、更深入的问题。”