사람의 뇌 이제 직접 선호도를 예측할 수 있습니다.

코펜하겐 대학과 헬싱키 대학의 연구팀은 사람의 뇌 반응이 다른 사람과 어떻게 일치하는지에 따라 개인의 선호도를 예측하는 것이 가능하다는 것을 보여줍니다. 이것은 잠재적으로 개별 맞춤형 미디어 콘텐츠를 제공하는 데 사용될 수 있으며 심지어 우리 자신에 대해 계몽하는 데에도 사용될 수 있습니다.

사람의 뇌

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우리는 영화와 음악에서 뉴스와 쇼핑에 이르기까지 모든 것에 대한 선호도를 추측하는 온라인 알고리즘에 익숙해졌습니다.
이것은 우리가 무엇을 검색하고 보거나 들었는지뿐만 아니라 이러한 활동이 다른 활동과 어떻게 비교되는지를 기반으로 합니다.
협업 필터링(Collaborative Filtering)이라는 기술은 우리의 행동과 다른 사람들의 행동에 숨겨진 패턴을 사용하여
우리가 흥미롭거나 매력적으로 느낄 수 있는 것을 예측합니다.

알고리즘이 우리의 행동뿐만 아니라 사람의 뇌 응답을 사용할 수 있다면 어떨까요?

공상과학 소설처럼 들릴지 모르지만 컴퓨터 과학과 인지 신경 과학을 결합한 프로젝트는 뇌 기반 협업 필터링이
실제로 가능하다는 것을 보여주었습니다.
코펜하겐 대학과 헬싱키 대학의 연구원들은 개인의 뇌 반응 패턴을
다른 사람의 뇌 반응 패턴과 일치시키는 알고리즘을 사용하여 아직 보지 못한 얼굴에 대한 사람의 매력을 예측할 수 있었습니다.

이전에 연구원들은 연구 참가자의 머리에 EEG 전극을 배치하고 다양한 얼굴의 이미지를 보여줌으로써 기계 학습이 뇌의 전기적 활동을 사용하여 피험자가 가장 매력적이라고 ​​생각하는 얼굴을 감지할 수 있음을 입증했습니다.

“다른 사람들의 두뇌 활동을 비교함으로써
우리는 이제 각 참가자가 보기 전에 매력적으로 보일 얼굴을 예측하는 것이 가능하다는 것을 발견했습니다.
이러한 방식으로 스트리밍 서비스가 새 영화를 제안하는 것처럼 사용자에게 신뢰할 수 있는 추천을 할 수 있습니다.
또는 사용자의 역사를 기반으로 한 시리즈입니다.”

문화정보 뉴스

마음챙김 컴퓨팅과 더 큰 자기 인식을 향하여

산업 및 서비스 제공업체는 점점 더 자주 개인화된 권장 사항을 제공하고 있으며
우리는 이제 그들로부터 개별 맞춤형 콘텐츠를 기대하기 시작했습니다.
결과적으로, 연구자와 산업계는 이러한 요구를 충족시키는 보다 정확한 기술을 개발하는 데 관심이 있습니다.
그러나 등급, 클릭 행동, 콘텐츠 공유 등의 측면에서 명시적 행동을 기반으로 하는
현재의 협업 필터링 기술은 우리의 실제 기본 선호도를 드러내는 신뢰할 수 있는 방법이 아닙니다.

“사회적 규범이나 기타 요인으로 인해 사용자는 온라인 행동을 통해 실제 선호도를 공개하지 않을 수 있습니다. 따라서 노골적인 행동은 편향될 수 있습니다. 우리가 조사한 뇌 신호는 시청 후 매우 일찍 포착되었으므로 즉각적인 인상과 더 관련이 있습니다. 신중하게 고려한 행동보다”