Учёба и успешное выполнение рабочих задач требуют от
человека способности концентрироваться. Однако сложно объективно измерить,
насколько сосредоточен человек на какой-то деятельности и как долго он может
сохранять концентрацию. В частности, на сегодня не существовало наборов данных,
которые позволяли бы производить такую аналитику и выявлять уровень
концентрации внимания человека на основе анализа, например,
электроэнцефалограмм и электрокардиограмм.
Сотрудники СПб ФИЦ РАН в составе команды
исследователей создали комплексный набор данных, по которому специалисты смогут
отличить состояние сосредоточенности от рассеянности.
Авторы провели исследование с участием 33
добровольцев. Пятнадцать из них как минимум год регулярно занимались йогой и
медитацией, которые, согласно исследованиям, способствуют вниманию и
концентрации, тогда как остальные никогда не пробовали эти практики.
Участники эксперимента в течение 45 минут выполняли
пять заданий. Сначала учёные записали фоновые состояния расслабленности
испытуемых с открытыми и закрытыми глазами. Затем люди закрывали глаза и
позволяли мыслям блуждать — это состояние свободного блуждания ума
исследователи считали противоположным концентрации. В рамках следующего теста
нужно было мысленно сконцентрировать внимание на воображаемой точке в центре
лба. После этого надо было сместить внимание на внешнюю задачу — искать на
картинках определённый объект, окружённый множеством отвлекающих деталей.
Последнее (пятое) задание было аналогично первому.
На протяжении всего эксперимента исследователи
снимали электроэнцефалограммы и электрокардиограммы участников, а также
записывали на видео движения головы и грудной клетки.
В результате авторы сформировали набор данных обо
всех измеренных параметрах для каждого человека. При этом исследователи
разметили все записи в соответствии с разными частями эксперимента.
Статистический анализ показал, что у людей,
практикующих йогу и медитацию, состояние концентрации отличается от
рассеянности гораздо чётче по комплексу данных ЭКГ и ЭЭГ, чем у людей, не
занимающихся такими практиками. Наиболее ярким признаком, по которому можно
отличить сосредоточенность, стали сигналы от префронтальной коры — области
мозга, отвечающей за внимание.
«Полученные данные можно использовать для обучения
нейросети: дать алгоритму задачу классифицировать уровень концентрации человека
по ЭЭГ и ЭКГ. Далее на базе такой модели программисты смогут создавать
различные приложения, например, для тренировки внимания у детей с синдромом
дефицита внимания. В дальнейшем мы планируем попробовать обучить нейросети
определять уровень концентрации внимания по видеоизображениям человека», —
рассказал старший научный сотрудник лаборатории интегрированных систем
автоматизации СПб ФИЦ РАН Алексей Кашевник.
В эксперименте принимали участие сотрудники
Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики» в
Санкт-Петербурге, Российского университета дружбы народов и Университета МИСИС.
Проект поддержан грантом Российского научного фонда (№ 25-21-00398).
Источник: пресс-служба СПб ФИЦ РАН.