人間は圧縮ヒューリスティックを使用してソーシャルネットワークのリコールを改善します

大規模なソーシャルネットワークを維持する人間を含む霊長類の能力は、脳の残りの部分に対する新皮質の比率に依存するようです。ただし、観察されたヒトネットワークサイズは、この比率に基づいて予測を頻繁に超えています（たとえば、「ダンバーの数」）。人間のネットワークが大きすぎて認知的に管理できないことを意味します。ここでは、人間が圧縮ヒューリスティックを適応的に使用して、同じ量の社会情報を同じ脳の体積に保存できるようにすることを示します。人間の大人は、ネットワークがトライアドの閉鎖と親族のラベルを示していないときよりも、より多くの関係をより詳細に覚えていることがわかります。これらの調査結果は、人間が有限の認知リソースで大規模で複雑なソーシャルネットワークを管理する方法を説明し、人間のソーシャルネットワークの異常な特性の多くが認知の制限に対処するために必要な戦略に根ざしていることを示唆しています。

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.