Нейропредсказания: уникальный взгляд в мозг толпы

Нейропредсказания: Новое исследование показывает, что активность мозга может предсказывать предпочтения толпы
Новое исследование, опубликованное в PNAS Nexus, предоставляет доказательства того, что активность мозга может более точно предсказывать поведение более широкой рыночной аудитории, чем самостоятельно заявленные предпочтения или наблюдаемые выборы, особенно когда участники исследования не представляют общую популяцию. Исследователи выяснили, что нейронные реакции, связанные с эмоциональными реакциями, обобщались по индивидуумам и обеспечивали более последовательные прогнозы о том, какие продукты или контент будут успешны на рынке.

Большинство рыночных прогнозов основываются на поведенческих данных, предполагя, что то, что выбирает или сообщает группа людей, отразит более широкую популяцию. Но такой подход может провалиться, если выборка слишком мала или не соответствует демографическим характеристикам общества. В этом новом исследовании ученые изучили, могут ли сигналы из мозга — в частности, те, которые связаны с эмоциональными реакциями — быть более надежными для различных людей. Их результаты показали, что активность мозга, особенно в области, называемой ядро шва (nucleus accumbens), последовательно предсказывала выборы на уровне рынка, даже когда традиционные поведенческие прогнозы давали сбой.

Это исследование опирается на предыдущие находки в области, известной как нейропредсказание, которая показала, что активность мозга иногда может превзойти поведение и самоотчет при прогнозировании реальных исходов, таких как продажи музыки, успех рекламы и даже то, какие новостные истории становятся вирусными. Однако эти ранние исследования в основном демонстрировали, что нейропредсказание может работать, но не объясняли, почему или при каких условиях. Новое исследование стремилось раскрыть основные процессы, которые делают прогнозирование на основе мозга более обобщаемым, чем поведенческое предсказание, особенно когда демографические характеристики выборки варьируются.

"Прогнозирование того, что люди выберут в широком масштабе, имеет критическое значение в бизнесе и государственной политике. Однако традиционные инструменты, такие как опросы или поведение малой выборки, часто плохо предсказывают реальный результат. Мы хотели узнать, может ли активность мозга предложить улучшенные прогнозы. И что более важно, когда и почему это может работать лучше," — сказал автор исследования Александр Женевский, доцент маркетинга и нейропсихологии потребителей в Университете Эразма.

Исследователи обосновали свой подход моделью принятия решений, называемой моделью мотивации интеграции аффекта (Affect Integration Motivation, AIM). Эта модель описывает, как люди сначала реагируют на стимулы быстрыми эмоциональными реакциями, которые затем обрабатываются более целенаправленно, чтобы достигнуть окончательного решения. Эти ранние эмоциональные реакции часто общие для людей и проявляются в конкретных областях мозга. В отличие от этого, более рефлексивные стадии принятия решений — те, которые учитывают личные воспоминания или контекст — имеют тенденцию быть более индивидуальными и разнообразными. Команда гипотезировала, что эти общие эмоциональные компоненты предложат более надежные сигналы для прогнозирования более широкого рыночного поведения.

Чтобы протестировать свою теорию, исследователи провели два эксперимента, которые сочетали нейровизуализацию и поведенческие данные с масштабными интернет-исследованиями предпочтений. В первом эксперименте 32 участника просматривали описания краудфандинговых проектов, проходя сканирование мозга. Во втором 33 участника смотрели короткие видеоролики. В обоих случаях участники принимали реальные решения — финансировать проект или продолжить просмотр видео. Их нейронная активность измерялась во время принятия этих решений.

Отдельно большие интернет-образцы, состоящие из почти 3000 участников для краудфандингового исследования и около 1000 для исследования просмотра видео, были опрошены для оценки того же контента. Затем исследователи использовали данные мозга и поведенческих данных из маленьких лабораторных образцов, чтобы предсказать, какие предпочтения будут у более крупных интернет-рынков. Они также разделили интернет-участников на группы, которые были более или менее демографически схожи с лабораторными образцами, чтобы протестировать, насколько хорошо прогнозы обобщались в разных популяциях.

Ключевое открытие заключалось в том, что активность в ядре шва — области мозга, связанной с положительным ожиданием и эмоциональной вовлечённостью — последовательно предсказывала, какие проекты или видео будут более популярны в более широких образцах. Эта предсказательная сила сохранялась даже тогда, когда лабораторная выборка не была демографически схожа с интернет-выборкой.

«В мозге есть информация, которая раскрывает предпочтения не только индивидуума, но и более крупных групп», — сказал Женевский. «Мы обнаружили, что определённые шаблоны активности мозга, особенно те, которые связаны с эмоциональными реакциями, могут предсказать, что большие группы людей выберут, даже когда их фон или демография довольно разные».

В то время как поведенческие прогнозы, основанные на выборах участников или самоотчетах, работали хорошо только тогда, когда образцы в лаборатории и интернете были тесно сопоставлены. Прогнозы, основанные на другой области мозга, медальной префронтальной коре, которая связана с более рефлексивным и индивидуализированным мышлением, не предсказывали рыночные предпочтения последовательно.

Сила сигнала ядра шва в прогнозировании рыночных выборов была подтверждена дальнейшими анализами. В обоих экспериментах нейронные прогнозы оставались значительными во всех демографических квартилах интернет-выборки, в то время как поведенческие прогнозы сокращались по мере уменьшения репрезентативности.

Бутстреппированные симуляции показали, что эта схема была надежной в более чем 96% аналитических итераций. Более того, исследователи обнаружили, что активности мозга в ядре шва были более последовательными среди индивидуумов в лаборатории, чем активности в медальной префронтальной коре, что ещё больше подтверждает его роль как общего, обобщаемого сигнала.

Ещё одним ключевым выводом стало то, что сильные нейронные прогнозы могли быть достигнуты с относительно небольшими размерами выборки. В обоих исследованиях активности мозга всего 20-25 участников было достаточно, чтобы обеспечить надёжные прогнозы рыночного поведения.

В отличие от этого, поведенческие прогнозы оставались непоследовательными, даже когда размер выборки увеличивался. Это имеет практические последствия, поскольку исследования нейровизуализации часто считаются слишком дорогими или ресурсоемкими для широкого использования. Исследование показывает, что относительно небольшие и недорогие нейронные наборы данных всё равно могут добавить значительную ценность к прогнозам.

«Мы ожидали, что данные мозга помогут, но мы были удивлены тем, как последовательно это сработало, даже когда наши лабораторные участники были довольно далеки от более широкой популяции», — сказал Женевский. «В отличие от этого, поведение и ответы на опросы работали хорошо только тогда, когда наши образцы тесно соответствовали более широкому рынку. Поразительно, что сигналы мозга оставались слабыми в различных группах».

Хотя эти результаты подчеркивают уникальную предсказательную силу нейронных сигналов, исследование имеет свои ограничения. Два эксперимента сосредоточились на контенте, связанном с развлечениями — краудфандинговых призывах и онлайн-видео — которые вероятно вызывают сильные эмоциональные реакции. Неясно, применим ли тот же метод прогнозирования на основе мозга к различным типам решений, таким как те, которые связаны с финансовыми рисками или этическими дилеммами. Исследователи отмечают, что в будущих исследованиях следует проверить, как различные типы активности мозга соотносятся с различными видами рынков, такими как рынки, основанные на страхе, долгосрочном планировании или социальном влиянии.

«Нейровизуализация всё ещё относительно дорога и времязатратна, и это не панацея», — отметил Женевский. «Наши выводы наиболее актуальны для решений, связанных с эмоциональными реакциями. Дополнительные исследования изучают, сохраняется ли это для более рациональных или сложных выборов. Также мы протестировали только два типа рынков, поэтому необходимо больше исследований, чтобы увидеть, насколько широко эти находки применимы».

Ещё одним открытым вопросом является то, существуют ли определённые индивидуумы, которые последовательно генерируют более предсказуемые нейронные сигналы, чем другие. Если это так, выявление этих «нейронных суперапрокуроров» может ещё больше снизить затраты и сложность нейропредсказания.

«Мы хотим лучше понять, какие типы сигналов мозга важны для каких типов решений и как сделать эти инструменты более масштабируемыми», — объяснил Женевский. «Мы также заинтересованы в сотрудничестве с организациями, чтобы применить эти методы в новых настройках, таких как сообщения о здоровье или устойчивые кампании.

«Один обнадеживающий вывод заключается в том, что для применения этих идей не нужно иметь огромную нейробиологическую лабораторию. Наши результаты предполагают, что даже относительно маленькие образцы мозга (т.е. менее 40 человек) могут дать значительное представление о том, что будет привлекать гораздо более широкую аудиторию».

Исследование «Нейропредсказание выявляет обобщаемые компоненты выбора» было написано Александром Женевским, Лестером С. Тонгом и Брайаном Кнутсоном.