Nuostaba yra pagrindinė žmogaus emocija, kuri paprastai jaučiama, kai kažkas, ką matome ar patiriame, skiriasi nuo mūsų lūkesčių. Šis natūralus žmogaus atsakas į netikėtumus buvo daugelio psichologijos tyrimų, atskleidusių kai kuriuos jos pagrindinius nervinius procesus, dėmesio centre.
Čikagos universiteto mokslininkai sukūrė smegenų tinklo modelį, galintį numatyti žmonių nuostabą. Straipsnyje, paskelbtame m Gamta Žmogaus elgesysjie parodė, kad šis modelis gerai apibendrina įvairias užduotis, numatydamas asmenų, kurie atliko užduotį arba žiūrėjo skirtingus vaizdo įrašus, kuriuose yra netikėtų elementų, nustebimą.
Šių mokslininkų atliktas tyrimas remiasi ankstesniais tyrimais, daugiausia dėmesio skiriančiais netikėtumui. Ankstesni darbai parodė, kad žmonės patiria nuostabą, kai tikrovė susiduria su jų lūkesčiais įvairiose situacijose. Kai kurie iš šių ankstesnių darbų atrado smegenų veiklos modelius, susijusius su kiekviena konkrečia netikėtumo patirtimi.
„Pirmasis dokumento tikslas buvo išsiaiškinti, ar galime panaudoti smegenis kaip bendrą erdvę, kad suprastume savo patirtį“, – „Medical Xpress“ sakė Ziwei Zhang, straipsnio bendraautorius.
„Jei mano smegenys rodo panašų modelį, kai aš nustebęs, kai moku tavo užduotį, kai stebiesi, kai stebite krepšinio rungtynes, tai mums sako, kad šios labai skirtingos patirtys turi kažką bendro ir kad smegenys reaguoja į šie lūkesčių pažeidimai panašiai“.
Peržiūrėję ankstesnius tyrimus, kuriuose buvo tiriama, kaip žmogaus smegenys reaguoja į netikėtumus, Zhang ir jos kolegė dr. Monica Rosenberg nusprendė nustatyti, ar šie smegenų atsakai gali būti naudojami nuspėti, kada žmonės bus nustebinti įvairiuose kontekstuose. Iš esmės jų tikslas buvo teisingai atspėti, ar žmonės bus nustebinti tam tikru momentu, ištyrę savo smegenų veiklą.
„Mes naudojome tris funkcinio magnetinio rezonanso tomografijos (fMRI) duomenų rinkinius, kuriuos surinko ir pasidalino kitos tyrimų grupės”, – paaiškino Zhang.
„Viename duomenų rinkinyje, kuriuo dalijosi daktaras Josephas McGuire'as ir kolegos, savanoriai atliko mokymosi užduotį MRT skaitytuvu. Jų tikslas buvo sužinoti, kur kompiuterio ekrane atsiras animacinio filmo maišelis su monetomis. Kuo geriau jie išmoko užduotį, daugiau monetų, kurias jie galėtų „pagauti“ žaidime“.
Šiame ankstesniame daktaro McGuire'o ir jo bendradarbių darbe dalyviai išmoko nuspėti, kur kompiuterio ekrane pasirodys krepšys. Tačiau kai kuriais atvejais krepšys atsirasdavo netikėtose vietose ir tyrėjai manė, kad tokiais atvejais žmonės jautėsi nustebinti.
„Antrąjį mūsų analizuotą duomenų rinkinį surinko ir pasidalino daktaras Jamesas Antony ir jo kolegos“, – sakė Zhang.
„Šiame tyrime savanoriai žiūrėjo krepšinio žaidimų vaizdo įrašus fMRT metu. Nustebimas yra didesnis, kai pasikeičia tikėjimas, kas laimės žaidimą, remiantis komandų rezultatais ir stiprumu. Galiausiai dr. Shari Liu ir kolegos rinko ir pasidalino fMRI duomenimis. surinkti, o žmonės žiūrėjo animacinius filmus, kuriuose veikėjai ėmėsi daugiau ar mažiau stebinančių veiksmų.
„Stebinančių veiksmų pavyzdžiai buvo tokie, kai veikėjai pakeitė savo tikslus (pavyzdžiui, ėjo nenuspėjama kryptimi) arba veikė neefektyviai (pavyzdžiui, perdėtai judėjo apeinant kliūtį).
Norėdami nuspėti dalyvių, dalyvavusių šiuose trijuose skirtinguose tyrimuose, netikėtumą, Zhang ir Rosenberg sukūrė naują smegenų tinklo modelį, pavadintą netikėtu krašto svyravimu pagrįstu nuspėjamuoju modeliu (EFPM). Šis modelis buvo sukurtas stebėti skirtingų smegenų dalių sąveikos svyravimus, kad būtų galima numatyti, kada žmonės patiria netikėtumą.
„Jei mąstome apie smegenis kaip apie sistemą, kurioje skirtingi regionai sąveikauja tarpusavyje, mes jau galvojame apie smegenis kaip apie tinklą“, – aiškino Zhang. „Šiame darbe sukūrėme modelį, kuris numato, kaip kažkas nustebo, remiantis tuo metu savo smegenų tinklo konfigūracija.”
Kaip pirmąjį žingsnį kuriant savo modelį, mokslininkai nustatė smegenų sąveikas, kurios numatė netikėtumą atliekant dr. McGuire'o ir jo bendradarbių mokymosi užduotį.
Vėliau jie bandė nustatyti, ar tų pačių smegenų sąveikų stiprumas gali būti panaudotas nuspėti kitų dviejų ankstesnių jų tirtų darbų, kuriuose žmonių buvo prašoma žiūrėti krepšinio rungtynių ir animacinių filmų vaizdo įrašus, dalyvių nuostabą.
„Manome, kad šis darbas turi tam tikrų pasekmių“, – sakė Zhang.
„Viena vertus, mūsų sukurtas smegenų modelis galėjo numatyti netikėtumą naujam žmogui, atliekančiam tą pačią užduotį (ty mokymosi užduotį), ir kitokiai žmonių grupei, atliekančiam kažką visiškai kitokio (ty žiūrinčio krepšinio rungtynes). Kitaip tariant, galime pažvelgti į visiškai naujo žmogaus, darančio kažką visiškai kitokį, duomenis ir su tam tikru tikslumu atspėti, kaip jie nustebę.
Apskritai Zhango ir Rosenbergo surinktos išvados rodo, kad kai kurios žmogaus smegenų dalys reaguoja į lūkesčių pažeidimą, neatsižvelgiant į tai, ką žmonės daro ar kokiame kontekste jie yra.
Naudodamiesi savo modeliu, jie sugebėjo nuspėti žmonių staigmeną, tiesiog naudodami neurovaizdo duomenis. Nors prognozės jokiu būdu nebuvo tobulos, jos buvo tikslesnės, nei mokslininkai tikėjosi vien atsitiktinai.
„Manome, kad šio modelio pasekmės neapsiriboja tik netikėtumu”, – sakė Zhang. „Mūsų sukurtas metodas gali būti naudojamas kaip pagrindas nuspėti ir kitus potyrius, pavyzdžiui, kiek kas nors dėmesingas ar laimingas.
Šis neseniai atliktas tyrimas gali paskatinti naujus tyrimus, kurių tikslas – numatyti žmogaus emocijas pagal užfiksuotą smegenų veiklą. Kadangi jų analizė rėmėsi kitų tyrimų grupių sudarytais duomenų rinkiniais, Zhang ir Rosenberg mano, kad tai taip pat pabrėžia atviro mokslo ir duomenų ar kodo prieinamumo kitiems pranašumus.
„Mūsų darbas buvo įmanomas, nes mokslininkai, tokie kaip dr. Josephas McGuire'as, dr. Jamesas Antony, dr. Shari Liu, dr. Joshua Faskowitzas ir jų kolegos, padarė savo duomenų rinkinius ir scenarijus prieinamus bendruomenei“, – aiškino Zhang.
„Esame dėkingi, kad galėjome dalyvauti parodoje, kaip atviri duomenys gali būti naudingi bendruomenės mokslininkams.
Kituose tyrimuose mokslininkai planuoja įvertinti savo modelio gebėjimą numatyti netikėtumą dar platesniuose kontekstuose. Pavyzdžiui, jie norėtų ištirti jo nuspėjimo gebėjimus tais atvejais, kai asmenys klausosi istorijų, muzikinių kūrinių ir netgi bendrauja su kitais socialinėje aplinkoje.
„Iki šiol mes kalbėjome apie apibendrinamą modelio pobūdį, o tai reiškia, kad šis modelis yra jautrus „bendriems“ nerviniams netikėtumo parašams tarp žmonių ir kontekstų“, – pridūrė Zhang.
„Kitoje darbo srityje mums taip pat įdomu ištirti, kaip ir kodėl žmonės būna nustebinti skirtingu metu ir kaip tai paveikia tai, ką jie prisimena ir išmoksta. Pavyzdžiui, ar individualūs nustebimo skirtumai klausantis istorijų numato, kaip žmonės atsimena. Manome, kad svarbu suprasti „bendrą“ ir „unikalią“ lūkesčių pažeidimo aspektus.