你的好恶可以预测你的大脑活动

哥本哈根大学的研究团队和赫尔辛基大学展示了可以预测个体偏好基于一个人的大脑反应匹配。这可能是用来提供量身定制的媒体内容,甚至照亮我们自己。

我们已经习惯了在线算法试图猜测我们的偏好从电影和音乐新闻和购物。这不仅是基于我们寻找,看或听,但也对这些活动进行比较。这项技术被称为协同过滤,使用隐藏在我们的行为方式和他人的行为来预测哪些东西我们会发现有趣的或有吸引力。

但如果算法可以使用从我们的大脑,而不是我们的行为反应?这可能听起来有点像科幻小说,但一个项目结合计算机科学和认知神经科学表明,协同过滤技术确实是可能的。通过使用一个算法来匹配一个人的大脑反应模式与其他来自哥本哈根大学的研究人员和赫尔辛基大学的能够预测一个人的吸引力没有看到脸。

以前研究人员放置脑电图电极研究参与者的脑袋上,向他们展示图像的各种面孔,从而证明了机器学习可以使用大脑的电活动检测面临着学科发现最有吸引力的。

“通过比较别人的大脑活动,现在我们还发现它可能预测面临看到他们之前每个参与者会发现有吸引力。通过这种方式,我们可以让用户可靠的建议——就像流媒体服务提出新的系列电影或根据用户的历史,”Tuukka博士解释了资深作者Ruotsalo哥本哈根大学的计算机科学系。

对正念的计算和更大的自我意识

产业和服务提供者越来越经常给予个性化的建议和我们现在开始期待量身定制的内容。因此,研究人员和行业感兴趣的发展中更准确的满足这个需求的技术。然而,当前的协同过滤技术是基于明确的行为在评级方面,点击行为,内容共享等并不总是可靠的方法揭示我们的现实和潜在的偏好。

“由于社会规范或其他因素,用户可能没有透露其实际偏好通过他们的在线行为。因此,明确行为可能有偏见。我们调查的大脑信号是捡起早期查看后,所以他们更直接的印象比仔细考虑相关的行为,”米歇尔•Spape博士合著者解释道。

“我们的大脑的电活动是一个另类,而未开发的信息来源。从长远来看,该方法可以用于提供更细致的信息今天人们的偏好是可能的。这可能是解码的根本原因,一个人的喜欢某些歌曲,这可能与他们唤起的情感,“解释Tuukka Ruotsalo。

但研究人员不要只看到新方法作为广告商和流媒体服务的有用的方法来出售产品或留住用户。作为主要作者基思•戴维斯指出:

“我认为我们的研究是一个一步一个时代,一些称为“注意计算”中,通过使用计算机和神经科学的结合技术,用户将能够访问自己独特的信息。事实上,脑-机接口众所周知,可能成为一个理解自己的工具更好。”

尽管如此,仍有一段路要走之前技术可以应用在实验室。研究人员指出,脑机接口设备必须变得更便宜和更容易使用在他们发现自己手中或绑在普通用户。他们最好的猜测是,这将需要至少10年。

研究人员也强调技术与保护技术的重大挑战数据来自滥用,重要的是研究社会仔细考虑数据隐私,所有权和伦理使用脑电图收集的原始数据。

参考:戴维斯3公里,Spape M, Ruotsalo t .协同过滤与偏好推断大脑信号。:学报2021年Web会议。WWW的21。计算机协会;2021:602 - 611。doi:10.1145/3442381.3450031

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