計算精神醫學的模型若只說「解釋憂鬱」或「預測精神病」，分析單位仍然太粗。較好的問題會指定一個可被操作化的過程，例如獎賞預測誤差、威脅下的不確定性更新、努力成本估計、社會目標推論或決策證據累積。清楚的運算描述能讓研究者比較競爭模型，也讓臨床工作者判斷模型是否貼近當事人的生活困難。
思與行
- 把每篇論文的研究問題改寫成「誰在什麼情境中，如何更新哪一類信念或價值？」
- 若無法說明模型對應的運算，就先不要把參數命名成心理特質。
計算精神醫學的模型若只說「解釋憂鬱」或「預測精神病」，分析單位仍然太粗。較好的問題會指定一個可被操作化的過程，例如獎賞預測誤差、威脅下的不確定性更新、努力成本估計、社會目標推論或決策證據累積。清楚的運算描述能讓研究者比較競爭模型，也讓臨床工作者判斷模型是否貼近當事人的生活困難。