Нейробиологи Университета Пенсильвании открыли механизм, благодаря которому можно предсказать, как мозг отбирает те новости и комментарии, которые стоит прочитать и показать друзьям в социальных сетях.
Почему одни тексты распространяются по социальным сетям как лесной пожар, а другие — вроде бы такие же — нет? Как наш мозг решает, что стоит прочитать и показать друзьям?
Кристин Шольц и Элиза Баик, студенты Анненбергской школы коммуникации Университета Пенсильвании, провели исследование, которое впервые описало активность определенных участков мозга, связанных с чтением статей и их распространением. В качестве экспериментального материала они использовали медицинские статьи из New York Times. И на основании активности мозга испытуемых смогли предсказать успех того или иного материала у читателей всего мира.
«Людям интересно читать или делиться информацией, которая имеет связь с их личным опытом или их представлением о том, кто они или кем хотели бы быть, — говорит Эмили Фальк, директор лаборатории нейробиологии и главный автор статьи. — Они делятся тем, что могло бы улучшить их социальные отношения, поможет им выглядеть умными или эмоциональными и выставляет их в положительном свете».
Запатентован SpaceTram, запускающий космические аппараты без ракет
Идеи
Изучив при помощи функциональной магнитно-резонансной томографии активность мозга 80 испытуемых, ученые смогли предугадать успешность статьи у читателей NYT. Сигналы в определенных участках мозга определяют ценность данного текста для нас, и с их помощью можно предугадать, захотим ли мы им поделиться с друзьями или нет. Даже несмотря на то, что выборка испытуемых не совпадала с целевой аудиторией NYT — это были в основном студенты 18-24 лет — активность их мозга смогла предсказать популярность статей у читателей по всему миру.
«Если мы сможем использовать небольшое количество данных для прогнозирования того, что будет читать огромное число людей, значит, мы имеем дело с универсальными процессами, — говорит Шольц. — Тот факт, что статьи задевают ту же струну в мозгу разных людей, указывает, что их поведением управляют схожие мотивации и нормы, что в обществе ценятся схожие вещи».
На практике это означает, что текст, благодаря которому читатель сможет выглядеть лучше в глазах других, которой поможет ему выстроить отношения с другими людьми, скорее всего окажется популярным, пишет EurekAlert.
Создатель Linux: «Разговоры об инновациях — полная чушь»
Мнения
Возможно, это открытие поможет роботам писать статьи не хуже людей, чтобы увеличить новостной контент и максимально разгрузить журналистов. В эту сторону движется новостное агентство Associated Press, которое планирует активно использовать машинное обучение и к 2020 году передать в ведение компьютера 80% своих статей.