Сканирование головного мозга позволит предсказать, какое видео станет вирусным

Исследователи из Стэнфордского университета разработали базис для анализа настоящей, неподдельной реакции человека – его подсознательной оценки потребляемого медиа-контента, о которой он сам может даже и не догадываться. Ученые предлагают воспользоваться методами нейропрогнозирования, в основе которых лежит полноценная визуализация активности головного мозга при присмотре видеороликов. Эксперимент позволил выяснить, что буквально с первых секунд просмотра можно понять, нравится человеку то, что он видит, или нет.

Исследованиями подобной реакции занималась команда под руководством американского невролога Брайана Кнутсона, разработавшего инструмент под названием “аффект-интеграция-мотивация” – это способ оценки реакции человека, в котором сравниваются данные, полученные с томографа, а также статистические оценки и персональные ответы об активности испытуемых. Группу из пары десятков человек попросили посмотреть и оценить несколько вирусных видео, изучая при этом реакции и работу головного мозга.

Подопытным была дана полная свобода действий: где ставить на паузу, перезапускать, перематывать и в каком порядке смотреть видео. Выставленные оценки фактически содержали субъективное мнение и сильно расходились с данными статистики о том, какие из просмотренных видео пользовались наибольшей популярностью. Зато полученные данные почти идеально совпали с графиком активности областей мозга – прилегающего ядра и центральной доли. Они связаны с тем, что в данном случае можно назвать интуитивной оценкой полученной информации – первой и, как правило, наиболее правильной реакцией.

Кнутсон предполагает, что если продолжить исследования и разработать более удобные практические инструменты для сканирования активности головного мозга в полевых условиях, то можно будет использовать нейропрогнозирование для предсказания реакции людей на любую информацию. Например, можно создать динамическую рекламу – это такой интеллектуальный продукт, который с первых же секунд покажет, нравится ли он потребителю или нет, а затем он начнет трансформироваться и подбирать фрагменты, которые зрителю понравятся, на лету собирая персонализированную версию видео.