En un estudio realizado por el Instituto de Helsinki de Tecnología de la Información HIIT y el Centro de Excelencia en Inferencia Computacional COIN, los sujetos de prueba de laboratorio leyeron las presentaciones de los artículos de Wikipedia de su propia elección. Durante la sesión de lectura, los sujetos de prueba'Se grabó el EEG y las lecturas se usaron para modelar qué palabras clave los sujetos encontraron interesantes.
'El objetivo era estudiar si el EEG se puede utilizar para identificar las palabras relevantes para un sujeto de prueba, para predecir las intenciones de búsqueda de un sujeto y para usar esta información para recomendar nuevos documentos relevantes e interesantes para el sujeto. Hay millones de documentosen la Wikipedia en inglés, por lo que la precisión de la recomendación se estudió contra este corpus vasto pero controlable ', dice el investigador de HIIT Tuukka Ruotsalo.
Debido al ruido en las señales cerebrales, el aprendizaje automático se usó para modelar, de modo que la relevancia y el interés pudieran identificarse aprendiendo las respuestas del EEG. Con la ayuda de los métodos de aprendizaje automático, fue posible identificar palabras informativas, por lo que fuerontambién útil en la aplicación de recuperación de información.
'La sobrecarga de información es parte de la vida cotidiana, y es imposible reaccionar a toda la información que vemos. Y de acuerdo con este estudio, no es necesario; las respuestas EEG medidas a partir de señales cerebrales se pueden usar para predecir unreacciones e intención del usuario ', le dice al investigador de HIIT Manuel Eugster.
Según el estudio, las señales cerebrales podrían usarse para predecir con éxito otro contenido de Wikipedia que interesaría al usuario.
'La aplicación del método en situaciones reales de recuperación de información parece prometedora en función de los resultados de la investigación. Hoy en día, utilizamos gran parte de nuestro tiempo de trabajo para buscar información, y hay mucho espacio para hacer que el conocimiento funcione de manera más efectiva, pero las aplicaciones prácticas aún necesitanmás trabajo. El objetivo principal de este estudio fue demostrar que este tipo de cosas nuevas eran posibles en primer lugar ", dice el profesor del Departamento de Informática y Director de COIN Samuel Kaski.
'Es posible que, en el futuro, los sensores EEG se puedan usar cómodamente. De esta manera, las máquinas podrían ayudar a los humanos al observar, marcar y recopilar automáticamente información relevante al monitorear las respuestas EEG', agrega Ruotsalo.
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Materiales proporcionado por Universidad de Aalto . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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