Нове дослідження показує, що активність мозку може передбачати вподобання аудиторії
Нове дослідження, опубліковане в PNAS Nexus, надає докази того, що активність мозку може точніше передбачати ширшу поведінку на ринку, ніж самооцінені вподобання чи спостережуваний вибір, особливо коли учасники дослідження не є репрезентативними для загальної популяції. Дослідники виявили, що нейронні реакції, пов'язані з емоційними реакціями, узагальнюються серед окремих людей і забезпечують більш послідовні прогнози того, які продукти чи контент матимуть успіх на ринку.
Більшість ринкових прогнозів спираються на поведінкові дані, припускаючи, що вибір або повідомлення вибірки людей відображатимуть ширшу популяцію. Але цей підхід може бути невдалим, якщо вибірка занадто мала або демографічно не відповідає публіці. У цьому новому дослідженні вчені досліджували, чи можуть сигнали від мозку, зокрема ті, що пов'язані з емоційними реакціями, бути більш надійними для різних людей. Їхні результати показали, що активність мозку, особливо в області, яка називається nucleus accumbens, послідовно передбачала вибір на рівні ринку, навіть коли традиційні поведінкові прогнози були невдалими.
Дослідження ґрунтується на попередніх висновках у галузі, відомій як нейропрогнозування, які показали, що активність мозку іноді може перевершувати поведінку та самозвіти у прогнозуванні реальних результатів, таких як продажі музики, успіх реклами та навіть те, які новини стають вірусними. Але ці попередні дослідження здебільшого демонстрували, що нейропрогнозування може працювати — вони не пояснювали, чому або за яких умов. Це нове дослідження мало на меті розкрити основні процеси, які роблять прогнозування на основі мозку більш узагальнюваним, ніж прогнозування поведінки, особливо коли демографічні показники вибірки різняться.
«Прогнозування того, що оберуть люди у великих масштабах, має вирішальне значення в бізнесі та державній політиці. Однак традиційні інструменти, такі як опитування або поведінка невеликої вибірки, часто погано передбачають реальні результати. Ми хотіли знати, чи може активність мозку запропонувати покращені прогнози. І, що ще важливіше, коли і чому вона може працювати краще», — сказав автор дослідження Олександр Геневський, доцент кафедри маркетингу та споживчої нейронауки в Університеті Еразма.
Дослідники обґрунтували свій підхід моделлю прийняття рішень під назвою «Мотивація інтеграції афекту» (AIM). Ця модель описує, як люди спочатку реагують на подразники швидкими емоційними реакціями, які потім обробляються більш цілеспрямовано для прийняття остаточного рішення. Ці ранні емоційні реакції часто є спільними для різних людей і проявляються в певних ділянках мозку. Натомість, більш рефлексивні етапи прийняття рішень — ті, що враховують особисті спогади або контекст — як правило, є більш індивідуальними та різноманітними. Команда висунула гіпотезу, що ці спільні емоційні компоненти запропонують більш надійні сигнали для прогнозування ширшої поведінки ринку.
Щоб перевірити свою теорію, дослідники провели два експерименти, які поєднували дані нейровізуалізації та поведінки з масштабними інтернет-дослідженнями уподобань. У першому експерименті 32 учасники переглядали описи краудфандингових проектів під час сканування мозку. У другому 33 учасники переглядали короткі відеокліпи. В обох випадках учасники робили реальний вибір — фінансувати проект чи продовжувати перегляд відео. Їхня нейронна активність вимірювалася під час прийняття цих рішень.
Окремо, великі інтернет-вибірки з майже 3000 учасників для краудфандингового дослідження та близько 1000 для дослідження перегляду відео попросили оцінити той самий контент. Потім дослідники використовували дані про мозок та поведінку з невеликих лабораторних вибірок, щоб передбачити, чому віддадуть перевагу більші інтернет-ринки. Вони також розділили інтернет-учасників на групи, які були більш-менш демографічно схожі на лабораторні вибірки, щоб перевірити, наскільки добре прогнози узагальнюються для різних груп населення.
Ключовим висновком було те, що активність у прилеглому ядрі (nucleus accumbens) – ділянці мозку, пов'язаній з позитивним очікуванням та емоційною залученістю – послідовно передбачала, які проекти чи відео будуть більш популярними у ширших вибірках. Ця прогностична сила зберігалася навіть тоді, коли лабораторна вибірка демографічно не була схожою на інтернет-вибірку.
«У мозку є інформація, яка розкриває вподобання не лише окремої людини, а й більших груп», – сказав Геневський PsyPost. «Ми виявили, що певні моделі мозкової активності, особливо ті, що пов’язані з емоційними реакціями, можуть передбачити, що оберуть великі групи людей, навіть якщо їхнє походження чи демографічні дані досить різні».
Натомість, поведінкові прогнози, засновані на виборі учасників або самозвітах, добре працювали лише тоді, коли лабораторні та інтернет-зразки були близькими до аналогічних. Прогнози, засновані на іншій ділянці мозку – медіальній префронтальній корі, яка пов’язана з більш рефлексивним та індивідуалізованим мисленням, – не завжди передбачали ринкові вподобання.
Сила сигналу nucleus accumbens у прогнозуванні ринкового вибору була підтверджена подальшим аналізом. В обох експериментах нейронні прогнози залишалися значущими у всіх демографічних квартилях інтернет-вибірки, тоді як поведінкові прогнози знижувалися зі зменшенням репрезентативності.
Бутстрепове моделювання показало, що ця закономірність була стійкою у понад 96% аналітичних ітерацій. Більше того, дослідники виявили, що активність мозку в nucleus accumbens була більш послідовною у різних людей у лабораторії, ніж активність у медіальній префронтальній корі, що ще раз підтверджує її роль як спільного, узагальнюючого сигналу.
Ще одним ключовим висновком було те, що сильних нейронних прогнозів можна досягти з відносно невеликими вибірками. В обох дослідженнях активності мозку лише від 20 до 25 учасників було достатньо для отримання надійних прогнозів поведінки ринку.
Натомість, поведінкові прогнози залишалися непослідовними навіть зі збільшенням розміру вибірки. Це має практичні наслідки, оскільки нейровізуалізаційні дослідження часто вважаються занадто дорогими або ресурсоємними для широкого використання. Дослідження показує, що відносно невеликі та недорогі набори нейронних даних все ще можуть додати значну прогностичну цінність.
«Ми очікували, що дані про роботу мозку допоможуть, але були здивовані тим, наскільки послідовно вони працювали, навіть коли учасники нашої лабораторії досить сильно відрізнялися від ширшої популяції», – каже Геневський. «Натомість, поведінка та відповіді на опитування добре працювали лише тоді, коли наші вибірки точно відповідали ширшому ринку. Було вражаюче, що сигнали мозку зберігалися в різних групах».
Хоча ці висновки підкреслюють унікальну прогностичну силу нейронних сигналів, дослідження має обмеження. Два експерименти були зосереджені на контенті, пов'язаному з розвагами, — закликах до краудфандингу та онлайн-відео, – які, ймовірно, викликають сильні емоційні реакції. Незрозуміло, чи будуть ті самі методи прогнозування на основі мозку застосовуватися до різних видів рішень, таких як ті, що стосуються фінансового ризику або етичних компромісів. Дослідники зазначають, що майбутні дослідження повинні перевірити, як різні типи мозкової активності пов'язані з різними видами ринків, такими як ті, що ґрунтуються на страху, довгостроковому плануванні або соціальному впливі.
«Візуалізація мозку все ще є відносно дорогою та трудомісткою, і вона не є панацеєю», – зазначив Геневський. «Наші результати найбільш актуальні для рішень, що стосуються емоційних реакцій. Додаткові дослідження вивчають, чи те саме стосується більш раціонального або складного вибору. Крім того, ми протестували лише два типи ринків, тому потрібні додаткові дослідження, щоб побачити, наскільки широко ці результати застосовуються».
Ще одне відкрите питання полягає в тому, чи певні люди послідовно генерують більше прогностичних сигналів мозку, ніж інші. Якщо так, то ідентифікація цих «нейронних суперпрогнозистів» могла б ще більше зменшити вартість і складність нейропрогнозування.
«Ми хочемо краще зрозуміти, які типи сигналів мозку важливі для яких типів рішень і як зробити ці інструменти більш масштабованими», – пояснив Геневський. «Ми також зацікавлені у партнерстві з організаціями для застосування цих методів у нових умовах, таких як повідомлення про здоров’я або кампанії зі сталого розвитку».
«Один обнадійливий висновок полягає в тому, що для застосування цих ідей не потрібна величезна нейронаукова лабораторія. Наші результати показують, що навіть відносно невеликі зразки мозку (тобто менше 40 осіб) можуть дати змістовне розуміння того, що зацікавить набагато ширшу аудиторію».
Дослідження «Нейропогнозування виявляє узагальнювані компоненти вибору» було написане Олександром Геневським, Лестером К. Тонгом та Браяном Кнутсоном.
За матеріалами psypost.org
Фото: psypost.org
