Международная команда ученых представила интерфейс, который умеет считывать предпочтения пользователей по мозговой активности. Для этого они сравнили реакции людей на разные лица.
Исследовательская группа из Университета Копенгагена и Университета Хельсинки представила систему, которая умеет предсказывать индивидуальные предпочтения на основе того, как реакции мозга человека совпадают с реакциями других людей. Потенциально модель можно использовать для подборки медиаконтента.
Для тренировки модели исследователи устанавливали электроды на головы участников исследования и показывали им изображения различных лиц, продемонстрировав, как машинное обучение может использовать активность мозга для определения того, какие лица испытуемые считают наиболее привлекательными.
«Сравнивая мозговую активность других людей, мы обнаружили, что можем предсказать, какие лица покажутся привлекательными каждому участнику до того, как он их увидит. Так мы можем дать пользователям надежные рекомендации — так же, как потоковые сервисы предлагают новые фильмы или сериалы, основываясь на истории просмотра пользователей», — объяснил старший автор исследования Туукка Руотсало из факультета компьютерных наук Университета Копенгагена.
Ученые добавили, что их модель смогут применять компании, которые работают с персонализированными рекомендациями и индивидуально подобранным контентом. Однако существующие методы коллаборативной фильтрации, основанные на оценках, кликах и обмене контентом не всегда является надежным методом для выявления предпочтений пользователей.
«Из-за социальных норм или других факторов пользователи могут не раскрывать свои реальные предпочтения через поведение в интернете. Поэтому явное поведение может быть необъективным. Сигналы мозга, которые мы исследовали, больше связаны с непосредственными впечатлениями, чем с тщательно продуманным поведением», — отметил соавтор исследования Михиэль Спапе.