Un gruppo di ricerca dell'Università di Copenaghen e dell'Università di Helsinki ha presentato un sistema
Per addestrare il modello, i ricercatori hanno impostatoelettrodi sulle teste dei partecipanti allo studio e ha mostrato loro immagini di volti diversi, dimostrando come l'apprendimento automatico può utilizzare l'attività cerebrale per determinare quali volti i soggetti trovano più attraenti.
"Paragonando l'attività cerebrale di altre persone, noiscoperto che possiamo prevedere quali volti ogni partecipante troverà attraenti prima di vederli. È così che possiamo fornire agli utenti consigli affidabili, proprio come i servizi di streaming suggeriscono nuovi film o serie in base alla cronologia di visualizzazione dell'utente ", ha spiegato l'autore senior dello studio Tuukka Ruotsalo del Dipartimento di informatica dell'Università di Copenaghen.
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Gli scienziati hanno aggiunto che il loro modello sarà in grado di applicarsiaziende che lavorano con consigli personalizzati e contenuti su misura. Tuttavia, i metodi di filtraggio collaborativo esistenti basati su valutazioni, clic e condivisione di contenuti non sono sempre un metodo affidabile per identificare le preferenze dell'utente.
“A causa di norme sociali o altri fattorigli utenti non possono rivelare le loro reali preferenze attraverso il loro comportamento online. Pertanto, il comportamento esplicito può essere distorto. I segnali cerebrali che abbiamo studiato sono più legati alle impressioni immediate che al comportamento elaborato ", ha affermato il coautore dello studio Michel Spape.
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