Из интересных инсайтов: уже не в первый раз аудиторию больше всего цепляет пассаж про влияние цветовых схем на доверие к интерфейсам, а главный вывод, — что доверие зависит в первую очередь от соответствия интерфейса пользовательским ожиданиям, — остается в тени.
Что за теория и как мы ее проверяли
В 1972 году Крейк и Локхарт предположили, что разная «глубина» анализа информации приводит к разному качеству запоминания. Всего таких уровней сегодня выделяется четыре (от самого поверхностного к самому глубокому):
1. уровень структурной или перцептивной обработки (например, написано слово большими или маленькими буквами)
2. уровень фонематической обработки (например, рифмуется ли предъявляемое слово с другим словом)
3. уровень семантической обработки (например, является ли предъявляемое слово синонимом к другому)
4. уровень отнесения к себе (характеризует ли слово респондента)
В нашем случае семантический уровень проверялся в межгрупповом формате (одна группа респондентов работала с семантически значимыми брейнрот-картинками: например, лососино-сосисино — гибрид лосося и сосиски; другая — с семантически бессмысленными: например, маливора-баливора). Остальные уровни варьировались внутри группы.
Процедура выглядела так: сначала респонденту предъявлялся вопрос (формата да/нет), соответствующий заданному уровню обработки => на 2000 мс предъявлялся брейнрот-персонаж🤩 => нужно было ответить на вопрос нажатием клавиш на клавиатуре. Во второй фазе эксперимента давалась задача на узнавание.
Что получили:
— фактор семантической осмысленности стимула оказался незначим (сосисино-лососино и маливора-баливора запоминаются одинаково хорошо)
— фактор уровня обработки информации оказался значим, при этом: информация лучше всего запоминалась на уровне отнесения к себе, далее — на перцептивном уровне и в конце — на фонологическом.
В причинности того, почему фонологический уровень запоминается хуже, чем перцептивный, еще предстоит разобраться. Наша основная гипотеза связана с тем, что в стимулах всегда предъявлялись два слова, которые рифмовались между собой; но еще будем проверять.
***
В общем и целом, конференции как всегда лайк, но есть ощущение, что с ростом тусовки и притоком молодой крови двух дней становится катастрофически недостаточно для того, чтобы и доклады послушать, и постеры посмотреть, и не сойти с ума от уровня когнитивной нагрузки. Все надежды на то, что к следующему году коллеги смогут продлить конфу еще на денек :)
#событийное
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤15👍7🔥4🙏1
Как вы думаете, как зовут женщину на фото? А пацана?
(правильных ответов не будет, sorry not sorry)
В 1948 году социолог Роберт Мертон ввел понятие «самосбывающегося пророчества», а спустя полвека когнитивные психологи обнаружили его очередное проявление.
Оказывается, если показать вам фотографию незнакомого человека и предложить список из 4–5 имен, вы угадаете правильное имя с вероятностью, превышающей случайную. В научной среде этот феномен получил название Face-Name Matching Effect (эффект соответствия лица и имени; Zwebner et al., 2017).
В серии экспериментов люди корректно определяли, что человека на фото зовут «Дэн», а не «Джейкоб», в 25–40% случаев (при случайном ожидании в 20–25%). Более того, даже ML-алгоритмы, обученные на тысячах портретов, научились предсказывать имя по чертам лица. Это косвенно подтверждает, что закономерность объективна и не является плодом воображения наблюдателей.
🌵 Природа эффекта: биологическая или социальная?
Как и много у чего еще в психологии, у face-name matching эффекта есть два способа объяснения: через биологию (мы рождаемся подходящими под какое-то имя) и через социум (мы «врастаем» в свое имя со временем). Последние исследования свидетельствуют в пользу объяснения через социальный аспект.
Zwebner et al. (2024) сравнили точность угадывания имен у взрослых и детей и обнаружили, что если имена взрослых незнакомцев по внешности мы угадываем неплохо, то имена детей — и даже искусственно состаренных на фото детей — только на уровне случайности. Получается, что скорее всего мы все-таки не рождаемся носителями конкретного имени — связь с внешностью проявляется только в процессе длительной и многолетней социализации.
😤 Почему лицо меняется под имя?
Выделяют два основных механизма: социальное структурирование и звуковой символизм.
1️⃣ У популярных имен в культуре может складываться определенный стереотипный образ (спасибо Карамзину, Лиза для меня теперь дефолтно «бедная»). Согласно теории социального структурирования, человек, носящий имя, бессознательно стремится соответствовать ожиданиям социума, воплощенным в таких стереотипах. Например, если от Васи ждут веселого нрава, он будет чаще улыбаться. Годами повторяющаяся мимика формирует специфическую карту морщин, меняет тонус мышц и даже привычное выражение лица в покое.
Дополнительно мы используем «управляемые» маркеры: прическу, макияж, очки, форму бороды, чтобы вписаться в образ своего имени. Это подтверждается тем, что эффект исчезает, если мы пытаемся угадать имя человека из чужой культуры (например, французы не могут угадать имена израильтян; Zwebner et al., 2017) — у них просто нет нужного стереотипа.
2️⃣ Второй аргумент опирается на психолингвистику и феномен «буба-кики». Согласно исследованию Barton & Halberstadt (2018) звуки имени имеют определенную воспринимаемую форму. Например, «Б», «М», «О» (как в имени Богдан) ощущаются как «круглые», а звуки «К», «Т», «И» (как в имени Кирилл) — как «острые» и угловатые. Из-за этого мы ожидаем, что человек с именем Богдан будет иметь более округлое лицо, а Кирилл — более угловатое. Со временем носители имен могут подстраивать свою внешность или стиль, чтобы соответствовать этой геометрической ассоциации.
И это многое говорит о нашем обществе...
Исследований именно face-matching эффекта сравнительно немного — тема прикольная и потенциально хайповая, но пока довольно нишевая. И все же мне кажется важным отметить, что такого рода исследования следует правильно интерпретировать, чтобы не свалиться в нео-физиогномику.
Необходимо проводить четкую границу между доказанным социальным влиянием (когда человек меняется под давлением среды) и попытками вывести характер и другие личностные особенности человека из его врожденных черт.
Мы действительно склонны мыслить стереотипами, в том числе основанными на внешности окружающих, — но важно контролировать себя и не поддаваться соблазну стигматизировать внешность как «говорящую».
А то так и до френологии недалеко💀 (или до типологизации людей по аналогии с породами собак, как у Кречмера)
#научное
В 1948 году социолог Роберт Мертон ввел понятие «самосбывающегося пророчества», а спустя полвека когнитивные психологи обнаружили его очередное проявление.
Оказывается, если показать вам фотографию незнакомого человека и предложить список из 4–5 имен, вы угадаете правильное имя с вероятностью, превышающей случайную. В научной среде этот феномен получил название Face-Name Matching Effect (эффект соответствия лица и имени; Zwebner et al., 2017).
В серии экспериментов люди корректно определяли, что человека на фото зовут «Дэн», а не «Джейкоб», в 25–40% случаев (при случайном ожидании в 20–25%). Более того, даже ML-алгоритмы, обученные на тысячах портретов, научились предсказывать имя по чертам лица. Это косвенно подтверждает, что закономерность объективна и не является плодом воображения наблюдателей.
Как и много у чего еще в психологии, у face-name matching эффекта есть два способа объяснения: через биологию (мы рождаемся подходящими под какое-то имя) и через социум (мы «врастаем» в свое имя со временем). Последние исследования свидетельствуют в пользу объяснения через социальный аспект.
Zwebner et al. (2024) сравнили точность угадывания имен у взрослых и детей и обнаружили, что если имена взрослых незнакомцев по внешности мы угадываем неплохо, то имена детей — и даже искусственно состаренных на фото детей — только на уровне случайности. Получается, что скорее всего мы все-таки не рождаемся носителями конкретного имени — связь с внешностью проявляется только в процессе длительной и многолетней социализации.
Выделяют два основных механизма: социальное структурирование и звуковой символизм.
Дополнительно мы используем «управляемые» маркеры: прическу, макияж, очки, форму бороды, чтобы вписаться в образ своего имени. Это подтверждается тем, что эффект исчезает, если мы пытаемся угадать имя человека из чужой культуры (например, французы не могут угадать имена израильтян; Zwebner et al., 2017) — у них просто нет нужного стереотипа.
И это многое говорит о нашем обществе...
Исследований именно face-matching эффекта сравнительно немного — тема прикольная и потенциально хайповая, но пока довольно нишевая. И все же мне кажется важным отметить, что такого рода исследования следует правильно интерпретировать, чтобы не свалиться в нео-физиогномику.
Необходимо проводить четкую границу между доказанным социальным влиянием (когда человек меняется под давлением среды) и попытками вывести характер и другие личностные особенности человека из его врожденных черт.
Мы действительно склонны мыслить стереотипами, в том числе основанными на внешности окружающих, — но важно контролировать себя и не поддаваться соблазну стигматизировать внешность как «говорящую».
А то так и до френологии недалеко
#научное
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤15👍10👀7🤯1
Как не только привлечь, но и удержать внимание человека на сайте?
Вместе с коллегами дали комментарий Топвизору про когнитивные механизмы SEO и организации веб-интерфейсов.
Про что рассказали:
⚪ паттерны чтения и способы преодоления баннерной слепоты
⚪ манипуляции с заметностью контента (в том числе с помощью цветов) и важность социальных сигналов (ага-ага, это мой кусок)
⚪ основные гештальт-принципы компоновки контента
➡️ Читать тут: https://journal.topvisor.com/ru/seo-kitchen/user-attention/
#научное
Вместе с коллегами дали комментарий Топвизору про когнитивные механизмы SEO и организации веб-интерфейсов.
Про что рассказали:
#научное
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Топвизор–Журнал
Управляем взглядом: как привлечь внимание пользователя
Рассказываем о том, как человек воспринимает информацию на сайте, от чего зависит внимание людей и какие приёмы помогают его удержать.
🔥7👍6👀3
15 января в 19:30 в замечательном Сарёнке выступаю с новой научпоп-лекцией про трансформацию когнитивных функции в цифровой среде.
Приходите сами и приводите друзей — будет весело, познавательно и интерактивно!
P.S. Если у вас есть вопросы, ответы на которые хотелось бы на лекции услышать, накидывайте в комментарии — постараюсь разобрать!
P.P.S. А еще 13 и 17 января с лекциями про другие аспекты мышления и взаимодействия с ИИ выступают мои коллеги из вышки, Элиана и Тимофей. Тоже весьма рекомендую (к тому же, на пакет из трех лекций действует приятная скидка).
#научное #публичное
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤6🔥4👀4👍1
Друзья, с наступающим Новым годом!
Прошедший был интересным, не всегда простым, насыщенным и точно не скучным.
Пусть следующий будет добрее, теплее, душевнее — и лучше во всех отношениях.
До встречи в 2026!
Прошедший был интересным, не всегда простым, насыщенным и точно не скучным.
Пусть следующий будет добрее, теплее, душевнее — и лучше во всех отношениях.
До встречи в 2026!
❤19
Forwarded from Департамент психологии ВШЭ
Всем привет!
👤 Знали ли вы, что наши студенты и преподаватели каждый год ездят на конференцию в Ярославль? В этот раз они вернулись не с пустыми руками: на конференции памяти Джерома Брунера им вручили «Жестяную Психовину» за исследование феномена итальянского брейнрота*. В интервью участники делегации рассказали, как проходило мероприятие, почему на него стоит ездить и что общего у глубины обработки информации с мемами.
*Итальянский брейнрот — интернет-мем, возникший в начале 2025 года, характеризующийся абсурдными, сюрреалистическими и ироничными фотографиями и видео с участием сгенерированных нейросетью существ с псевдоитальянскими и другими именами.
#департамент_в_людях
Ваша команда PsyVerse💛
*Итальянский брейнрот — интернет-мем, возникший в начале 2025 года, характеризующийся абсурдными, сюрреалистическими и ироничными фотографиями и видео с участием сгенерированных нейросетью существ с псевдоитальянскими и другими именами.
#департамент_в_людях
Ваша команда PsyVerse
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤8
Про использование LLM студентами (1/2)
На днях моя коллега Лера подняла важный вопрос, который мы постоянно так или иначе обсуждаем в кулуарах — как вообще относиться к использованию нейросетей студентами.
Поделюсь тут своей позицией. Сразу подчеркну: она не самая распространенная (хотя, надеюсь, в меру аргументированная) и полностью субъективная; в ее основе — собственный опыт работы с AI (в том числе в качестве лидера AI-проектов) и преподавания рекламщикам и психологам. Отсюда следует и второй дисклеймер: распространяется эта позиция в первую очередь на область гуманитарных и социальных наук; не удивлюсь, если у условных инженеров и медиков все по-другому.
📝 Мне кажется, что в отношении использования LLM в учебе и преподавании важно разделять два аспекта: оффлоадинг собственно мышления и оффлоадинг изложения процесса/результатов этого мышления📝
В первом случае мы говорим о том, что нейросетка «думает за вас», во втором — вы думаете сами, а AI помогает облечь мысли в адекватную текстовую форму.
Да, одно с другим тесно связано, но давайте учитывать контекст аудитории: студенты гуманитарных и социальных специальностей во время обучения производят просто безумное количество текста. Причем отнюдь не творческого — и качество зачастую вторично по отношению к формату. Рефераты, презентации и эссе на разных предметах регулярно переиспользуют близкие темы — и к к 3-4 курсу от необходимости постоянно прописывать плюс-минус одно и то же разными словами и в разных текстовых форматах откровенно тошнит.
Имхо, бороться с использованием AI как инструмента автоматизации рутины по написанию студенческих текстов — воевать с ветряными мельницами ⚔️
Бессмысленно и бесполезно, а местами даже вредно — если эта борьба превращается в охоту на ведьм из-за того, что AI мерещится повсюду (скажем, в длинных тире). При этом ложные обвинения в использовании нейронок в адрес студента — верный путь к утрате доверия и авторитета.
На днях моя коллега Лера подняла важный вопрос, который мы постоянно так или иначе обсуждаем в кулуарах — как вообще относиться к использованию нейросетей студентами.
Поделюсь тут своей позицией. Сразу подчеркну: она не самая распространенная (хотя, надеюсь, в меру аргументированная) и полностью субъективная; в ее основе — собственный опыт работы с AI (в том числе в качестве лидера AI-проектов) и преподавания рекламщикам и психологам. Отсюда следует и второй дисклеймер: распространяется эта позиция в первую очередь на область гуманитарных и социальных наук; не удивлюсь, если у условных инженеров и медиков все по-другому.
В первом случае мы говорим о том, что нейросетка «думает за вас», во втором — вы думаете сами, а AI помогает облечь мысли в адекватную текстовую форму.
Да, одно с другим тесно связано, но давайте учитывать контекст аудитории: студенты гуманитарных и социальных специальностей во время обучения производят просто безумное количество текста. Причем отнюдь не творческого — и качество зачастую вторично по отношению к формату. Рефераты, презентации и эссе на разных предметах регулярно переиспользуют близкие темы — и к к 3-4 курсу от необходимости постоянно прописывать плюс-минус одно и то же разными словами и в разных текстовых форматах откровенно тошнит.
Имхо, бороться с использованием AI как инструмента автоматизации рутины по написанию студенческих текстов — воевать с ветряными мельницами ⚔️
Бессмысленно и бесполезно, а местами даже вредно — если эта борьба превращается в охоту на ведьм из-за того, что AI мерещится повсюду (скажем, в длинных тире). При этом ложные обвинения в использовании нейронок в адрес студента — верный путь к утрате доверия и авторитета.
✳️ Здесь есть и еще один содержательный вопрос (даже блок вопросов):
Зачем вообще нам — преподавателям — эти тексты? Чего конкретно мы от них ждем и по каким конкретно критериям оцениваем? Насколько на итоговый балл за работу влияет формальная грамотность и как ее вес соотносится с содержательным аспектом работы? Прописываете ли вы вообще грамотность как явный критерий или ставите/отнимаете баллы за нее «по умолчанию» (только честно!) — и насколько правильно вообще оценивать навык, которому мы не обучаем напрямую?
Разобраться со всем этим принципиально важно, чтобы сформировать прозрачную систему критериев оценки и не подталкивать студентов к использованию AI там, где мы его не хотим.
Мне лично тексты, вычитанные пусть даже с использованием нейросеток, читать приятнее, чем работы с большим количеством очепяток, странных запятых и кривых деепричастных оборотов. Отдельных студентов я время от времени прямо прошу воспользоваться условным chatgpt для исправления формальных ошибок. На итоговые баллы это, конечно, не влияет, если общая логика текста адекватна и корректна.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤9🔥7👀4👍1
Про использование LLM студентами (2/2)
А что с оффлоадингом собственно мышления? На самом деле, здесь я тоже не вижу катастрофы.
Как говорится (и кому только не приписываются эти фразы), правильно заданный вопрос — половина ответа, а чтобы этот вопрос правильно задать, большую часть ответа уже нужно знать.
Чтобы сформулировать хороший запрос к нейросети, нужно четко понимать, что именно ты хочешь получить — от содержания до формата ответа, — и если студент может создать такой промпт, что аутпут модели будет корректным и адекватным заданию, то скорее всего этот студент по крайней мере понимает, что и зачем он делает, то есть образовательная задача как минимум частично выполнена.
О чем мы стараемся договориться на первых занятиях и в памятках по курсу:
✅ НОРМАЛЬНО:
— использовать LLM как отправную точку для запуска мыслительного процесса,
— применять ее для сбора фактуры или верификации информации (особенно если вы не эксперт в области).
— докручивать с помощью нейросеток свои идеи.
🚫 НО:
— информацию от LLM нужно верифицировать;
— нельзя использовать LLM как единственный источник (у нейронок достаточно и общих с нами, и собственных «когнитивных» искажений — я даже писала про них на Хабр)
— крайне важно отличать собственные идеи от идей нейросетки.
И это уже проблемы не столько когнитивного, сколько метакогнитивного характера.
Что со всем этим могу сделать я, как довольно ленивый преподаватель, который не хочет усложнять себе жизнь проверкой рукописных работ?
🟢 Простая часть: убедиться в том, что студент действительно «шарит» в материале, который сдает. Это решается несколькими устными вопросами прямо по теме доклада/проекта и вокруг нее. Да, это требует ухода от сугубо асинхронных форматов контроля знаний, но мне в целом кажется, что в эпоху цифровизации именно синхронные интерактивные форматы приобретают большее значение в контексте «живого» обучения (большинство лекций в моей студенческой практике мало что потеряли бы от переезда в формат MOOC).
🟡 Более сложная задача: составить такие задания, которые студент не сможет или, еще лучше, не захочет полностью отдавать на откуп нейросетке.
Хочется верить, что у меня это получилось как минимум на уровне устных докладов к семинарам (судя по обратной связи в прошлых СОП).
На обоих курсах(когнитивные науки в РАНХиГС и психология рекламы в Вышке) мы по возможности отходим от реферативных тем докладов — вопросов, ответы на которые можно нагуглить (например, «какие когнитивные искажения способствуют доверию к фейк-ньюс»).
Вместо этого мы двигаемся в сторону более творческих заданий, требующих от студента либо дать персональную аргументированную оценку некоторого явления (neuralink Маска кринж или не кринж? а отечественный neiry?), либо сопоставить знания из разных областей (скажем, проанализировать фильм или книгу с использованием когнитивных теорий и моделей).
Плюс таких форматов еще и в том, что они легче вовлекают в дискуссию не только самих докладчиков, но и других участников семинара, которые не готовились по теме специально, но могут аргументированно рассуждать на материалах лекций в сочетании с житейским опытом и культурной/научпоп-повесткой.
Минус — семинарист принимает на себя роль не столько преподавателя («дающего» знания), сколько фасилитатора дискуссии и, возможно, отчасти аниматора на детском утреннике. Я в этом ничего плохого per se не вижу, но некоторых коллег может триггерить.
💬 В комментариях буду рада услышать мнения как от коллег-преподавателей, так и от студентов — мне кажется, что сейчас вопросы AI в высшем образовании заслуживают полноценной многосторонней дискуссии, а не жестких директив.
P.S. Уже послезавтра читаю лекцию про влияние цифровизации на когнитивные функции человека в Саренке — приходите! Билеты по ссылке, в том числе на онлайн-формат 🫶
А что с оффлоадингом собственно мышления? На самом деле, здесь я тоже не вижу катастрофы.
Как говорится (и кому только не приписываются эти фразы), правильно заданный вопрос — половина ответа, а чтобы этот вопрос правильно задать, большую часть ответа уже нужно знать.
Чтобы сформулировать хороший запрос к нейросети, нужно четко понимать, что именно ты хочешь получить — от содержания до формата ответа, — и если студент может создать такой промпт, что аутпут модели будет корректным и адекватным заданию, то скорее всего этот студент по крайней мере понимает, что и зачем он делает, то есть образовательная задача как минимум частично выполнена.
О чем мы стараемся договориться на первых занятиях и в памятках по курсу:
✅ НОРМАЛЬНО:
— использовать LLM как отправную точку для запуска мыслительного процесса,
— применять ее для сбора фактуры или верификации информации (особенно если вы не эксперт в области).
— докручивать с помощью нейросеток свои идеи.
🚫 НО:
— информацию от LLM нужно верифицировать;
— нельзя использовать LLM как единственный источник (у нейронок достаточно и общих с нами, и собственных «когнитивных» искажений — я даже писала про них на Хабр)
— крайне важно отличать собственные идеи от идей нейросетки.
И это уже проблемы не столько когнитивного, сколько метакогнитивного характера.
Что со всем этим могу сделать я, как довольно ленивый преподаватель, который не хочет усложнять себе жизнь проверкой рукописных работ?
Хочется верить, что у меня это получилось как минимум на уровне устных докладов к семинарам (судя по обратной связи в прошлых СОП).
На обоих курсах
Вместо этого мы двигаемся в сторону более творческих заданий, требующих от студента либо дать персональную аргументированную оценку некоторого явления (neuralink Маска кринж или не кринж? а отечественный neiry?), либо сопоставить знания из разных областей (скажем, проанализировать фильм или книгу с использованием когнитивных теорий и моделей).
Плюс таких форматов еще и в том, что они легче вовлекают в дискуссию не только самих докладчиков, но и других участников семинара, которые не готовились по теме специально, но могут аргументированно рассуждать на материалах лекций в сочетании с житейским опытом и культурной/научпоп-повесткой.
Минус — семинарист принимает на себя роль не столько преподавателя («дающего» знания), сколько фасилитатора дискуссии и, возможно, отчасти аниматора на детском утреннике. Я в этом ничего плохого per se не вижу, но некоторых коллег может триггерить.
P.S. Уже послезавтра читаю лекцию про влияние цифровизации на когнитивные функции человека в Саренке — приходите! Билеты по ссылке, в том числе на онлайн-формат 🫶
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥11🙏7❤5
Тот самый Банщиков
Однако оказывается, что это проблема уже не только студенческая и не только российская, но академическая и международная. Недавно в журнале Surfaces and Interfaces вышла статья, введение к которой было сгенерировано Chat GPT. Если спросите, где же просчитался автор, то ответ очень прост: Введение начинается со слов «Конечно, вот пример введения по этой теме: ...»
В другой статье, обнаруженной в скопувском журнале Radiology Case Reports авторы в заключении пишут следующее: «...я очень сожалею, но у меня нет доступа к информации в режиме реального времени или данным о конкретном пациенте, поскольку я являюсь языковой моделью искусственного интеллекта»
В другой статье, обнаруженной в скопувском журнале Radiology Case Reports авторы в заключении пишут следующее: «...я очень сожалею, но у меня нет доступа к информации в режиме реального времени или данным о конкретном пациенте, поскольку я являюсь языковой моделью искусственного интеллекта»
Спасибо Саше за напоминалку о прикольных кейсах по теме неаккуратного использования AI в академии — и важности даже поверхностной верификации за LLM :)
p.s. но моим любимым кейсом (правда, бизнесовым) все еще остается факап от Deloitte...
p.s. но моим любимым кейсом (правда, бизнесовым) все еще остается факап от Deloitte...
❤11🔥4
Вот и состоялась моя первая лекция в Саренке — было увлекательно и уютно!
Обсудили проблемы внимания, памяти, мышления и метакогниций в контексте цифровой среды, развеяли пару-тройку популярных мифов о деградации человечества и обсудили концепцию цифрового аутизма (с изрядной долей скепсиса).
Спасибо всем, кто пришел послушать и поддержать, вы очень приятная и отзывчивая аудитория. Мы классно пообщались и до, и после лекции и, надеюсь, с пользой провели время❤️
Организаторам — отдельное мерси. Создать такое комфортное пространство с высоким уровнем продакшна знаний в широком смысле — дорогого стоит. Однозначно рекомендую всем заглядывать сюда почаще, если даже не на лекции, то хотя бы просто на чашку кофе (он, кстати, вкусный😬 ).
#публичное
Обсудили проблемы внимания, памяти, мышления и метакогниций в контексте цифровой среды, развеяли пару-тройку популярных мифов о деградации человечества и обсудили концепцию цифрового аутизма (с изрядной долей скепсиса).
Спасибо всем, кто пришел послушать и поддержать, вы очень приятная и отзывчивая аудитория. Мы классно пообщались и до, и после лекции и, надеюсь, с пользой провели время
Организаторам — отдельное мерси. Создать такое комфортное пространство с высоким уровнем продакшна знаний в широком смысле — дорогого стоит. Однозначно рекомендую всем заглядывать сюда почаще, если даже не на лекции, то хотя бы просто на чашку кофе (он, кстати, вкусный
#публичное
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1❤20
🧬 Эволюционный подход к оценке фейк-ньюс: что это и зачем оно нужно?
В исследовании фейков есть много сложностей. Одна из них — высокая фрагментированность научного ландшафта и нехватка фундаментальных моделей, которые смогли бы объединить результаты накопившихся экспериментов в более-менее единую и стройную теорию.
По большому счету, почти весь эмпирический ресерч о фейках делится на два стрима: изучают либо фичи самих новостей, либо то, как люди с ними взаимодействуют. Прошлой осенью вышла статья Marchetti и Mastrogiorgio (2025) про эволюционный подход к фейкам — всего два года от препринта (welcome to science timelines :) ).
Эта работа выстраивает перспективу в основном для «субъектного» стрима (про людей), но при этом подсвечивает системную проблему «объектного» (про сами новости). Фейки почти всегда рассматриваются как окончательный продукт, а изменчивая природа новостного поля для простоты игнорируется. Новость либо фейк, либо правда, третьего не дано.
На самом же деле изначально правдивая новость может обрасти фантастическими подробностями и превратиться в фейк, а информация, которую аудитория сочла фальшивой, может впоследствии подтвердиться и получить правдивый статус. Поэтому Маркетти и Мастроджиорджио в своей работе предлагают рассматривать информацию в динамике — отсюда и название «эволюционного» подхода.
👀 Как происходит эволюция новостей
Всю информацию авторы делят на два типа: утверждения и нарративы. Например, «чай с лимоном защищает от гриппа» — это утверждение, а развернувшаяся вокруг этого утверждения дискуссия — противостояние нарративов.
И утверждения, и нарративы проходят один путь развития через три последовательных механизма:
1️⃣ Вариация (variation)
Намеренное или случайное изменение изначального контента пользователями. Авторы адаптируют классификацию информационных расстройств от Wardle и Derakhshan (2017), добавляя пару собственных штрихов:
➡ Disinformation/misinformation — ложные утверждения (трансформированы намеренно или случайно соответственно).
➡ Malinformation — ложный нарратив, основанный в том числе на правдивых утверждениях (считается намеренной мутацией).
➡ Deinformation — правдивый нарратив, который может содержать и фейковые утверждения (авторское добавление к изначальному набору концептов; считается ненамеренной мутацией).
2⃣ Селекция (selection)
Мотивированное внимание к информации. Модель не учитывает «случайное» внимание (которое часто происходит через механизм «захвата» объектными характеристиками новости и интерфейса, в который она помещена), фокусируясь на мотивах:
➡ пользователь верит контенту (faith/fanaticism)
➡ или не верит (skepticism/laicism), но все равно фокусируется на нем (например, читает абсурдный фейк из любопытства).
3⃣ Ретенция (retention)
Дальнейшее распространение новости пользователем. Гордон Пенникук и Дэвид Ранд (2019) показали, что фейки часто распространяются по неосторожности, но авторы текущей статьи заходят дальше и предлагают четыре механизма распространения.
➡ Сигнализация/активизм — передача утверждения/нарратива без обязательного одобрения содержания.
➡ Общительность (описана сложным словом gregariousness, имеющим альтернативный перевод стадность) — принятие утверждения без анализа.
➡ Парадигматизм — распространение информации основано на бессознательном воспроизведении, встроенном в систему знаний.
Корни этой модели растут из универсального дарвинизма — еще в середине прошлого века Дональд Кэмпбелл предложил применять дарвиновские механизмы эволюции (вариация-селекция-наследие/ретенция) за пределами биологии — в том числе к культуре и идеям.
В русскоязычной когнитивистике эта концепция не особо прижилась, а вот на Западе попытки приложить Дарвина к когнитивным и социальным процессам нет-нет да возобновляются.
Так что, в целом, неудивительно, что и до фейков таки докатилось.
#научное
В исследовании фейков есть много сложностей. Одна из них — высокая фрагментированность научного ландшафта и нехватка фундаментальных моделей, которые смогли бы объединить результаты накопившихся экспериментов в более-менее единую и стройную теорию.
По большому счету, почти весь эмпирический ресерч о фейках делится на два стрима: изучают либо фичи самих новостей, либо то, как люди с ними взаимодействуют. Прошлой осенью вышла статья Marchetti и Mastrogiorgio (2025) про эволюционный подход к фейкам — всего два года от препринта (
Эта работа выстраивает перспективу в основном для «субъектного» стрима (про людей), но при этом подсвечивает системную проблему «объектного» (про сами новости). Фейки почти всегда рассматриваются как окончательный продукт, а изменчивая природа новостного поля для простоты игнорируется. Новость либо фейк, либо правда, третьего не дано.
На самом же деле изначально правдивая новость может обрасти фантастическими подробностями и превратиться в фейк, а информация, которую аудитория сочла фальшивой, может впоследствии подтвердиться и получить правдивый статус. Поэтому Маркетти и Мастроджиорджио в своей работе предлагают рассматривать информацию в динамике — отсюда и название «эволюционного» подхода.
Всю информацию авторы делят на два типа: утверждения и нарративы. Например, «чай с лимоном защищает от гриппа» — это утверждение, а развернувшаяся вокруг этого утверждения дискуссия — противостояние нарративов.
И утверждения, и нарративы проходят один путь развития через три последовательных механизма:
Намеренное или случайное изменение изначального контента пользователями. Авторы адаптируют классификацию информационных расстройств от Wardle и Derakhshan (2017), добавляя пару собственных штрихов:
Мотивированное внимание к информации. Модель не учитывает «случайное» внимание (которое часто происходит через механизм «захвата» объектными характеристиками новости и интерфейса, в который она помещена), фокусируясь на мотивах:
Дальнейшее распространение новости пользователем. Гордон Пенникук и Дэвид Ранд (2019) показали, что фейки часто распространяются по неосторожности, но авторы текущей статьи заходят дальше и предлагают четыре механизма распространения.
Корни этой модели растут из универсального дарвинизма — еще в середине прошлого века Дональд Кэмпбелл предложил применять дарвиновские механизмы эволюции (вариация-селекция-наследие/ретенция) за пределами биологии — в том числе к культуре и идеям.
В русскоязычной когнитивистике эта концепция не особо прижилась, а вот на Западе попытки приложить Дарвина к когнитивным и социальным процессам нет-нет да возобновляются.
Так что, в целом, неудивительно, что и до фейков таки докатилось.
#научное
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥7✍3👍3🤔1
На днях на радио «Маяк» вместе с Ритой Митрофановой и Александром Пушным обсудили, как социальные сети и рекомендательные алгоритмы на самом деле влияют на когнитивные функции — и как не влияют.
P.S. Вот так бежишь в детстве к телевизору, чтобы успеть к новому выпуску «Галилео» — и не знаешь, что через каких-то 10-15 лет будешь разговаривать с его ведущим уже в роли эксперта.
#публичное #научное
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
smotrim.ru
Физики и лирики. Мозг. Хуже видеоигр: как соцсети влияют на мозг: слушать аудио на Smotrim
Любая популярная соцсеть управляется алгоритмами — автоматическими системами, которые постоянно ищут для каждого пользователя тот контент, который точно ему понравится. Как алгоритмы влияют на людей и могут ли люди влиять на работу алгоритмов, рассказывает…
🔥17👀5
К такому выводу в 2010 году пришли Марк Шаллер и коллеги в интересной работе на стыке психологии восприятия и физиологии.
Эксперимент был простым и элегантным. Респондентам (N=28) показывали два набора фотографий: сначала нейтральный (картинки с мебелью), а затем, в другой день, — фотографии людей либо с оружием в руках, либо с явно различимыми признаками болезни (см. картинку 1).
Каждый раз перед просмотром набора картинок и после него респонденты сдавали кровь. Полученные образцы белых кровяных клеток подвергались стимуляции липополисахаридом — молекулой, имитирующей бактериальную инфекцию. Исследователи измеряли выработку интерлейкина-6 (IL-6), цитокина, который выделяется в ответ на микробную угрозу. Чем активнее выработка IL-6 — тем более мощный иммунный ответ на угрозу выдает организм.
Наибольший иммунный ответ возникал в том случае, когда респонденты просматривали фотографии болеющих людей (p = .016, d = 0.74, довольно большой размер эффекта); и не возникал в ситуации просмотра картинок с мебелью или с оружием.
🤩 Интересно, что иммунная реакция, по всей видимости, не была опосредована когнитивно или аффективно — в опроснике самоотчета участники, видевшие болезни, сообщали о более низком уровне стресса, чем видевшие оружие; самоотчетное отвращение тоже не коррелировало с выработкой IL-6.
И все это здорово, но не слишком убедительно на выборке в 28 человек и единственном иммунном маркере, правда?
В каждом условии аватар постепенно приближался к участнику эксперимента (N=248), и одновременно с этим экспериментатор касался лица респондента специальным вибрирующим устройством
Результаты показали, что в условии «болеющего» аватара скорость реакции повышалась по сравнению с нейтральным условием даже когда аватар находился сравнительно далеко от респондента.
Одновременно в «дальнем болеющем» условии увеличивалась и активация теменной коры по сравнению с «дальним нейтральным» условием (но эта разница стиралась по мере приближения аватара; см. картинку 2).
Так, да не совсем. По всей видимости, восприятие нереального стимула (фотография или VR-аватар, а не живой человек), без прямого контакта или угрозы заражения, действительно способно активировать реальные иммунные процессы, — но с определенными ограничениями.
🤩 Trabanelli et al. (2025) умудрились сравнить еще и реакции на виртуальную vs. реальную угрозу инфекции. В их исследовании была дополнительная группа респондентов, которая не участвовала в VR-эксперименте, но получила дозу вакцины от гриппа (хороший этически допустимый способ столкнуть организм с инфекцией). В качестве иммунных маркеров использовались лимфоидные клетки врожденного иммунитета (ILC) и натуральные киллерные клетки (NK), активацию последних можно считать более явным и конкретным иммунным ответом, т.к. их основная функция — уничтожение инфицированных клеток. При сравнении групп, сталкивавшихся с болезнью в VR и в реальности через вакцину ILC показали схожие паттерны активации, а вот NK-клетки на VR-среду уже не реагировали.
Организм, таким образом, может оценивать информацию о потенциальной инфекции в цифровой среде как достаточно значимую, чтобы «поднять тревогу», но если угрожающее событие так и не наступает в реальности, то дальнейший, более явный иммунный ответ также не срабатывает.
И дело в этом случае может быть вовсе не в цифровой среде как таковой, а в метакогнитивной оценке реалистичности контекста, — но об этом в другой раз.
#научное
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥12✍5👍5❤1
А для тех, кто предпочитает читать, а не слушать, — вот несколько интересных вопросов, которые мы обсудили
Да, но по всей видимости различия связаны именно с уровнем сенсорной обработки (зрительный канал при взаимодействии с текстом, слуховой — при работе с аудио-форматами).
А вот на семантическом уровне особой разницы исследователи не обнаруживают.
Например, Deniz и коллеги (2019) с помощью фМРТ показали, что активация семантической системы мозга при чтении и прослушивании текста сильно коррелирует.
К похожим выводам раньше пришли Buchweitz и коллеги (2011), обнаружив тоже с помощью фМРТ, что разные модальности восприятия текста имеют общее «ядро» активации: левую нижнюю лобную (зона Брока — ответственна в том числе за производство речи, артикуляцию и грамматику) и среднюю височную извилину (зона Вернике — отвечает за семантику речи).
В 2018 году вышли сразу два хороших мета-анализа по теме: за авторством Kong et al. и Delgado et al. Оба обзора сошлись в том, что качество понимания текста при чтении с экрана снижается — этот феномен даже получил название «эффект превосходства бумаги».
📎
Что интересно
:
— возможно, эффект превосходства бумаги
не распространяется
на людей старше 50 лет (но исследований мало; чаще всего в выборку попадают студенты);
— не исключено, что эффект
усиливается
со временем — с 2000 по 2017 годы его величина возрастала, т.е. привыкание к использованию экранов на повседневной основе не способствует уменьшению разрыва в понимании текстов при сравнении с чтением с бумаги;
— эффект, вероятно,
не распространяется
на нарративные тексты (в которых есть сюжет) — это может быть связано с меньшей когнитивной нагрузкой при чтении таких текстов и с повышением простоты построения ментальной репрезентации текста (мы потенциально привязываем «карту» текста к сюжету, а не к месту на странице, которое теряется при скроллинге).
В классических экспериментах на переключение между задачами и когнитивный контроль регулярно обнаруживается, что чем чаще мы скачем между задачами — тем выше «стоимость» такого переключения: увеличивается и время реакции, и количество ошибок (про это дело есть целая статья от APA, открывать с VPN).
Нейроресерч тоже нет-нет, да обнаруживает разницу между мультитаскерами и немультитаскерами. Например,
Moisala и коллеги (2016
) выявили, что мультитаскеры в присутствии отвлекающих стимулов демонстрируют худшую производительность и повышенную активность мозга в правой префронтальной коре, ответственной за внимание и ингибиторный контроль.
Loh & Kanai (2014
), в свою очередь, с помощью МРТ нашли связь между интенсивностью медиамногозадачности и уменьшением объема серого вещества в передней поясной коре — области, также функционально связанной с мониторингом конфликтов и регуляцией внимания.
Что тут важно понимать: оба нейроисследования — корреляционные.
Они показывают, что существует некая статистически значимая связь между стилем информационного потребления и морфологическими характеристиками зон, входящих в систему когнитивного контроля.
Но на их основании нельзя утверждать, что многозадачность приводит к каким-либо структурным изменениям в мозге или (пожалуйста, только не это) что «интернет убивает мозг».
P.S. Напоминаю, что еще больше интересного — в эфире!
#научное #публичное
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
smotrim.ru
Физики и лирики. Мозг. Как формат потребляемого контента влияет на мозг: слушать аудио на Smotrim
Как разные форматы подачи информации меняют работу нашего мозга, рассказала Екатерина Косова, исследователь когнитивных процессов, автор телеграм-канала «bescogito».
🔥11✍6👍6