Учёные из Массачусетского технологического института (MIT) провели исследование, которое показало, что активность мозга в небольших группах людей может быть использована для прогнозирования их решений на коллективном уровне. В ходе эксперимента, проведённого с использованием функциональной магнитно-резонансной томографии (FMRI), исследователи обнаружили, что активность в определённых областях мозга, таких как прилежащее ядро (NACC), коррелирует с последующими решениями, принимаемыми тысячами участников онлайн.
Александр Женевский и его коллеги проанализировали данные, собранные в лаборатории, и сравнили их с результатами опросов, проведённых в интернете. Участники решали, стоит ли финансировать кинопроекты на платформе Kickstarter или продолжать смотреть короткие видео на YouTube. Хотя индивидуальные решения могли варьироваться, первоначальные аффективные реакции мозга были более предсказуемыми и широко распространёнными.
Исследователи отметили, что активность в NACC была связана с выбором, сделанным как участниками лаборатории, так и тысячами людей в интернете. Это указывает на то, что данные, полученные из небольших групп, могут быть использованы для прогнозирования коллективных тенденций и мнений.
Авторы исследования утверждают, что активность мозга в NACC может быть более обобщаемой и устойчивой к индивидуальным различиям, чем другие реакции мозга, которые в конечном итоге влияют на окончательный выбор. Эти результаты могут иметь важные последствия для понимания механизмов принятия решений и их прогнозирования в различных контекстах, включая маркетинг, социологию и экономику.
Женевский и его команда также отметили, что данные NACC могут быть использованы для прогнозирования выбора даже в группах, которые не представлены в лаборатории. Это открывает новые возможности для исследования и применения нейровизуализации в социальных науках и поведенческой экономике.
Литература.
“Neuroforecasting reveals generalizable components of choice” by Alexander Genevsky et al. PNAS Nexus
