Un equipo de investigación de la Universidad de Copenhague y la Universidad de Helsinki demuestra que es posible predecir las preferencias individuales en función de cómo las respuestas cerebrales de una persona coinciden con las de los demás. Esto podría potencialmente usarse para proporcionar contenido multimedia personalizado, y tal vezincluso para iluminarnos sobre nosotros mismos.
Nos hemos acostumbrado a los algoritmos en línea que intentan adivinar nuestras preferencias para todo, desde películas y música hasta noticias y compras. Esto se basa no solo en lo que hemos buscado, visto o escuchado, sino también en cómo estas actividadescomparar con otros. El filtrado colaborativo, como se llama la técnica, utiliza patrones ocultos en nuestro comportamiento y el comportamiento de los demás para predecir qué cosas podemos encontrar interesantes o atractivas.
¿Pero qué pasaría si los algoritmos pudieran usar respuestas de nuestro cerebro en lugar de solo nuestro comportamiento? Puede sonar un poco como ciencia ficción, pero un proyecto que combina la ciencia de la computación y la neurociencia cognitiva mostró que el filtrado colaborativo basado en el cerebro es realmente posible.un algoritmo para hacer coincidir el patrón de respuestas cerebrales de un individuo con los de otros, investigadores de la Universidad de Copenhague y la Universidad de Helsinki pudieron predecir la atracción de una persona por un rostro aún no visto.
Anteriormente, los investigadores habían colocado electrodos de EEG en las cabezas de los participantes del estudio y les habían mostrado imágenes de varios rostros, y así demostraron que el aprendizaje automático puede usar la actividad eléctrica del cerebro para detectar qué rostros encuentran los sujetos más atractivos.
"Al comparar la actividad cerebral de otros, ahora también hemos descubierto que es posible predecir las caras que cada participante encontraría atractivas antes de verlas. De esta manera, podemos hacer recomendaciones confiables para los usuarios, tal como sugieren los servicios de transmisiónnuevas películas o series basadas en la historia de los usuarios ", explica el autor principal, el Dr. Tuukka Ruotsalo, del Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad de Copenhague.
Hacia una computación consciente y una mayor conciencia de sí mismo
Las industrias y los proveedores de servicios brindan cada vez más recomendaciones personalizadas y ahora estamos comenzando a esperar contenido personalizado de ellos. En consecuencia, los investigadores y las industrias están interesados en desarrollar técnicas más precisas para satisfacer esta demanda. Sin embargo, el filtrado colaborativo actualLas técnicas que se basan en un comportamiento explícito en términos de calificaciones, comportamiento de clics, intercambio de contenido, etc.no siempre son métodos confiables para revelar nuestras preferencias reales y subyacentes.
"Debido a las normas sociales u otros factores, es posible que los usuarios no revelen sus preferencias reales a través de su comportamiento en línea. Por lo tanto, el comportamiento explícito puede estar sesgado. Las señales cerebrales que investigamos se detectaron muy pronto después de verlas, por lo que están más relacionadas conimpresiones inmediatas que un comportamiento cuidadosamente considerado ", explica el coautor, el Dr. Michiel Spapé.
"La actividad eléctrica en nuestro cerebro es una fuente de información alternativa y bastante desaprovechada. A largo plazo, el método probablemente se pueda utilizar para proporcionar información mucho más matizada sobre las preferencias de las personas de lo que es posible en la actualidad.razones subyacentes del agrado de una persona por ciertas canciones, que podrían estar relacionadas con las emociones que evocan ", explica Tuukka Ruotsalo.
Pero los investigadores no solo ven el nuevo método como una forma útil para que los anunciantes y los servicios de transmisión vendan productos o retengan a los usuarios. Como señala el autor principal Keith Davis :
"Considero que nuestro estudio es un paso hacia una era a la que algunos se refieren como" computación consciente ", en la que, mediante el uso de una combinación de computadoras y técnicas de neurociencia, los usuarios podrán acceder a información única sobre sí mismos. De hecho, Brain-Computer Interface, como se le conoce, podría convertirse en una herramienta para entenderse mejor a uno mismo. "
Sin embargo, todavía hay un camino por recorrer antes de que la técnica se pueda aplicar más allá del laboratorio. Los investigadores señalan que los dispositivos de interfaz cerebro-computadora deben ser más baratos y fáciles de usar antes de que se encuentren en las manos o atados a la cabeza.de usuarios ocasionales. Su mejor estimación es que esto llevará al menos 10 años.
Los investigadores también subrayan que la tecnología conlleva un desafío importante para proteger los datos basados en el cerebro del uso indebido y que es importante que la comunidad de investigadores considere cuidadosamente la privacidad de los datos, la propiedad y el uso ético de los datos sin procesar recopilados por EEG.
SOBRE EL EXPERIMENTO
En el experimento, a los participantes se les mostró una gran cantidad de imágenes de rostros humanos y se les pidió que buscaran las que encontraran atractivas. Mientras lo hacían, se registraron sus señales cerebrales. Estos datos se utilizaron para entrenar un modelo de aprendizaje automático para distinguirentre la actividad cerebral cuando el participante vio una cara que le pareció atractiva y cuando vio una cara que no le pareció atractiva.
Con un modelo de aprendizaje automático diferente, los datos basados en el cerebro de un mayor número de participantes se utilizaron para calcular qué nuevas imágenes faciales encontrarían atractivas a cada participante. Por lo tanto, la predicción se basó en parte en las señales cerebrales del propio participante y en parte encómo otros participantes respondieron a las imágenes.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad de Copenhague - Facultad de Ciencias . Nota: el contenido se puede editar por estilo y longitud.
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