Американские ученые проанализировали сканы фМРТ мозга 174 людей в состоянии покоя и во время выполнения различных задач, несвязанных с политикой. С помощью нейросети исследователи по снимкам смогли предсказать, был ли человек политически консервативным или либеральным. Особенно сильным предиктором оказалась левая средняя часть орбитальной лобной извилины, отмечают авторы в статье, опубликованной в PNAS Nexus.
О том, что воспитание, образование и социальные связи влияют на политические взгляды, знают многие. Однако исследования в области нейробиологии указывают на то, что корни приверженности политической идеологии могут находиться и в мозге человека. Нейробиологи уже давно изучают нейронные основы биологических и психологических различий, которые определяют политическую идеологию. За последнее десятилетие было проведено несколько исследований в области политической нейробиологии (1, 2, 3, 4), которые указывают, что между либералами и консерваторами существуют различия в фундаментальных когнитивных и эмоциональных процессах. Многие ранние исследования связи мозга и политической ориентации были сосредоточены на том, как либералы и консерваторы по-разному реагируют на специфические стимулы, так или иначе, связанные с политикой.
Группа ученых из США под руководством Со-Ин Ян (Seo-Eun Yang) и Джеймса Уилсона (James D. Wilson) провела анализ функциональной связности всего мозга человека во время выполнения различных задачах (несвязанных с политикой) и в состоянии покоя, чтобы понять, в какой степени функциональная связность может предсказать идеологию и какие области мозга больше всего способствуют прогнозированию. Ученые использовали данные визуализации мозга, собранные у 174 здоровых людей в возрасте от 18 до 40 лет. Каждый участник выборки помимо бездействия, выполнил восемь задач во время проведения фМРТ.
Каждый испытуемый также прошел опрос, который включал в себя вопросы, касающиеся возраста, пола, образования, дохода, политических взглядов родителей и города проживания. Для анализа предварительно обработанных данных фМРТ ученые разработали прогностические модели функциональной связности, используя структуру сверточной нейросети. Критерием оценки результатов стал опрос идеологической позиции участников, в котором по шестибалльной шкале Лайкерта, каждому подопытному необходимо было поставить оценку своим политическим взглядам от «Очень либеральный» до «Очень консервативный».
Оказалось, что даже без каких-либо стимулов функциональные связи в мозге могут указывать на политическую принадлежность человека. Но из всех восьми заданий, которые выполняли участники, задания на эпизодическую память, на вознаграждение (участники могли выиграть или проиграть деньги в зависимости от того, как быстро они нажимали на кнопку) и эмпатию (участникам показывали фотографии эмоций людей) сильнее всего указывали на политические взгляды людей.
Лучше всего политическую идеологию предсказали левый гиппокамп (HIP), левая средняя часть орбитальной лобной извилины и правое миндалевидное тело (AMYG). А левая средняя часть орбитальной лобной извилины оказалась особенно сильным предиктором во всех трех задачах. Ученые отмечают, что пока неясно — отражает ли мозг человека выбранную им политическую идеологию или человек выбирают свою политическую ориентацию из-за функциональной структуры мозга.
На политические предпочтения человека могут указывать различные вещи, так, например, ученые выяснили, что высокая вкусовая чувствительность, которая объективно выражается в высокой плотности грибовидных сосочков языка, ассоциируется с консервативными политическими взглядами конкретного человека.
Алиса Родина
При симуляции поиска пациентом
Социолог Стефани Элис Бейкер (Stephanie Alice Baker) из Лондонского университета провела симуляционное исследование и пришла к выводу, что более 81 процента популярных англоязычных видео в тиктоке, посвященных лечению рака, содержат ложную информацию. Чтобы получить эти данные, исследовательница симулировала поведение онкологического пациента, проводящего собственное исследование в поиске исцеления в первый месяц после постановки диагноза. Для этого она в апреле-мае 2024 года еженедельно в течение четырех недель анализировала 50 первых роликов в тиктоке, выдаваемых на запрос «лечение рака» (cancer cure). Препринт работы доступен на ресурсе SocArXiv.