Психолог в интернете Новости наук о человеке и психологическая помощь. Сайт психолога Андрея Гаврилова.
В ходе небольшого исследования, проведенного в Израиле, была разработана модель машинного обучения, которая достигла средней и высокой точности в прогнозировании романтического влечения и отказа в смоделированном сценарии с использованием приложения для знакомств. Исследователи также обнаружили, что модель способна лучше прогнозировать романтические эмоции у придирчивых участников, чем у тех, кто менее разборчив в своих романтических интересах. Это позволяет предположить, что у придирчивых людей может наблюдаться более сильная и отчетливая мозговая активность, связанная с романтическими предпочтениями. Статья опубликована в журнале Computers in Biology and Medicine.
Романтическая любовь – важный аспект человеческих отношений. Для многих это важнейший аспект жизни. Романтическая любовь способствует близости, укреплению связей и долгосрочным парным отношениям, которые поддерживают как индивидуальное благополучие, так и социальную стабильность.
В разных культурах романтическая любовь связана с дружескими отношениями, эмоциональной безопасностью и мотивацией к созданию семьи.
С психологической точки зрения, она задействует системы мозга, отвечающие за вознаграждение и привязанность, что может способствовать устойчивости и удовлетворенности жизнью. Однако в современном обществе способы знакомства людей с потенциальными партнерами значительно изменились.
Приложения для знакомств предоставляют новый способ завязывания отношений, расширяя социальные сети за пределы традиционного круга друзей, работы или сообществ. Они могут повысить эффективность поиска, подбирая людей на основе предпочтений, ценностей или местоположения, и открывают возможности для тех, которые в противном случае могли бы столкнуться с ограниченными возможностями общения. В то же время приложения для знакомств иногда могут способствовать поверхностным суждениям, подталкивать к серийным знакомствам или формировать нереалистичные ожидания.
Авторы исследования Дор Зазон и Нир Ниссим решили выяснить, можно ли использовать машинное обучение для точного определения романтических эмоций человека на основе анализа его нейронных реакций на вымышленные анкеты знакомств с помощью электроэнцефалографии (ЭЭГ). Они стремились предсказать влечение, анализируя потенциалы, связанные с событиями (ПСС) – специфические электрические реакции мозга на стимулы, например, на изображение лица, – которые регистрировались с помощью ЭЭГ.
В исследовании приняли участие 61 студент Университета имени Бен-Гуриона в Негеве (Израиль) в возрасте от 23 до 32 лет, в том числе 31 женщина.
Авторы исследования использовали в качестве визуальных стимулов 400 бесплатных изображений людей (200 мужчин, 200 женщин) в возрасте от 20 до 30 лет, скачанных из интернета. Каждому участнику было показано 200 таких изображений противоположного пола, при этом регистрировалась активность его мозга с помощью ЭЭГ.
После просмотра изображения участник должен был указать, считает ли он человека на фотографии привлекательным или нет. В ходе последующего эксперимента исследователи сообщили участникам, что фотография их профиля была отправлена другим участникам для получения обратной связи. Затем им показали изображения людей, которые показались им привлекательными, и сообщили, что эти люди якобы испытывают ответную симпатию. Однако эти комментарии были сфабрикованы. Обман был раскрыт участникам после завершения эксперимента.
После просмотра этой обратной связи участники должны были указать, довольны ли они им или нет (вопрос, призванный обеспечить заинтересованность). В это время продолжалась запись ЭЭГ-активности их мозга. Таким образом, исследователи смоделировали основной цикл обратной связи, связанный с влечением и потенциальным отказом, который характерен для большинства приложений для знакомств.
Исследователи протестировали несколько моделей машинного обучения для прогнозирования романтических эмоций участников.
Наиболее эффективные модели показали точность, значительно превышающую случайную. Точность прогнозирования была выше при романтическом отказе (предсказание реакции мозга на обратную связь с точностью 81,3%), чем при первоначальном влечении (точность 71,3%). Результаты также показали, что модели машинного обучения точнее предсказывали реакцию привередливых участников (тех, кому меньше людей казались привлекательными), чем менее привередливых. Это позволяет предположить, что у привередливых людей могут быть более сильные или чёткие нейронные сигналы, связанные с романтическими предпочтениями.
“Анализируя сигналы ЭЭГ, мы можем спрогнозировать действия пользователей в приложениях для знакомств, например, свайпнут ли они вправо или влево при просмотре потенциального совпадения. Такой прогноз может дать представление об эмоциях пользователей, в том числе о том, считают ли они кого-то физически привлекательным или испытывают негативные эмоции, связанные с отказом”, – заключают авторы исследования.
Исследование вносит вклад в разработку технологических способов расшифровки и интерпретации реакций человеческого мозга. Однако следует отметить, что исследование проводилось с участием небольшой группы студентов с использованием статичных фотографий людей.
Реальные профили в приложениях для знакомств обычно содержат больше информации, чем просто изображение.
Кроме того, люди используют приложения для знакомств, когда активно пытаются установить контакт с потенциальными партнерами, чего, возможно, не было в случае со всеми студентами, участвовавшими в этом исследовании. Исследования реакций мозга людей, которые активно ищут романтического партнёра, могут дать иные результаты.
в Telegram или ВКонтакте.
Помощь психолога
