Active Inference and Social Actors: Towards a Neuro-Bio-Social Theory of Brains and Bodies in Their Worlds

Although research including biological concepts and variables has gained more prominence in sociology, progress assimilating the organ of experience, the brain, has been theoretically and technically challenging. Formal uptake and assimilation have thus been slow. Within psychology and neuroscience, the traditional brain, which has made brief appearances in sociological research, is a "bottom-up" processor in which sensory signals are passed up the neural hierarchy where they are eventually cognitively and emotionally processed, after which actions and responses are generated. In this paper, we introduce the Active Inference Framework (AIF), which casts the brain as a Bayesian "inference engine" that tests its "top-down" predictive models against "bottom-up" sensory error streams in its attempts to resolve uncertainty and make the world more predictable. After assembling and presenting key concepts in the AIF, we describe an integrated neuro-bio-social model that prioritizes the microsociological assertion that the scene of action is the situation, wherein brains enculturate. Through such social dynamics, enculturated brains share models of the world with one another, enabling collective realities that disclose the actions afforded in those times and places. We conclude by discussing this neuro-bio-social model within the context of exemplar sociological research areas, including the sociology of stress and health, the sociology of emotions, and cognitive cultural sociology, all areas where the brain has received some degree of recognition and incorporation. In each case, sociological insights that do not fit naturally with the traditional brain model emerge intuitively from the predictive AIF model, further underscoring the interconnections and interdependencies between these areas, while also providing a foundation for a probabilistic sociology. Trotz der zunehmenden Prominenz einer biologische Konzepte und Variablen einbeziehenden Forschung in der Soziologie steht ein ahnlicher Fortschritt bei der Berucksichtigung unseres Erfahrungsorgans, des Gehirns, in die soziologische Forschung vor theoretischen und technischen Herausforderungen. Eine formale Umsetzung und Integration ging daher bisher nur langsam voran. In der Psychologie und in den Neurowissenschaften wurde das Gehirn traditionell als ein ,,Bottom-up"-Prozessor angesehen, bei dem sensorische Signale entlang der neuronalen Hierarchie in hohere Hirnregionen weitergeleitet werden, wo sie schliesslich kognitiv und emotional verarbeitet und woraufhin Aktionen und Reaktionen generiert werden. Diese traditionelle Sicht auf das Gehirn wurde in der soziologischen Forschung vereinzelt aufgegriffen. In diesem Beitrag stellen wir das Active Inference Framework (AIF) vor, demzufolge das Gehirn eine Bayesianische ,,Inferenzmaschine" ist, die ihre ,,Top-down"-Vorhersagemodelle anhand von ,,Bottom-up"-Wahrnehmungen von Vorhersagefehlern pruft, um Unsicherheiten zu beseitigen und die Welt berechenbarer zu machen. Nach einer Zusammenstellung und Einfuhrung von Schlusselkonzepten des AIF beschreiben wir ein integriertes neuro-bio-soziales Modell, das der mikrosoziologischen These folgt, dass die Situation der Schauplatz des Handelns ist, in der Gehirne sich enkulturieren. Durch solche sozialen Dynamiken teilen enkulturierte Hirne Modelle der Welt miteinander und ermoglichen so kollektive Realitaten, die fur die Zeit und den Ort angemessene Handlungen nahelegen. Abschliessend wird dieses neuro-bio-soziale Modell im Kontext exemplarischer soziologischer Forschungsfelder diskutiert, darunter die Stress- und Gesundheitssoziologie, die Emotionssoziologie und die kognitive Kultursoziologie - alles Bereiche, in denen die Rolle des Gehirns in gewissem Masse beachtet und einbezogen wurde. In jedem Fall ergeben sich soziologische Erkenntnisse, die nicht in das traditionelle Hirnmodell passen, intuitiv aus dem pradiktiven AIF-Modell. Es verweist auf Verbindungen und Abhangigkeiten zwischen diesen Forschungsfeldern und bietet gleichzeitig eine Grundlage fur eine probabilistische Soziologie.