Тайваньская группа учёных создала модель машинного обучения, способную отличать людей с интернет-зависимостью по данным электроэнцефалографии (ЭЭГ) с точностью 86%. Об этом заявила Хуан Сюй-вэнь (Huang Hsu-wen), научный сотрудник Национального центра гериатрии и исследований благосостояния Национальных институтов здоровья.

Анализ ЭЭГ в состоянии покоя 92 участников (42 с интернет-зависимостью и 50 без зависимости) показал, что у зависимых людей наблюдается повышенный уровень фазовой синхронизации мозговых волн. Хуан Сюй-вэнь полагает, что это связано с нарушением работы нейронных систем, отвечающих за торможение и вознаграждение.

Иллюстрация: Grok

По словам Хуан Сюй-вэнь, изменения в ЭЭГ предшествуют проявлению зависимого поведения. Это означает, что ЭЭГ в сочетании с моделями машинного обучения может эффективно выявлять ранние признаки риска и позволит школам и медицинским учреждениям проводить более точные профилактические мероприятия.

Интернет-зависимость в данном исследовании определяется как длительное пребывание в интернете, неспособность контролировать желание выходить в сеть и дискомфорт при отключении от интернета.