コペンハーゲン大学とヘルシンキ大学の研究チームがシステムを発表
モデルを訓練するために、研究者は研究参加者の頭の電極にさまざまな顔の画像を表示し、機械学習が脳の活動を使用して、被験者が最も魅力的な顔を決定する方法を示しました。
「他の人の脳活動を比較して、私たちは各参加者がどの顔を見る前に魅力的であるかを予測できることがわかりました。これが、信頼できる推奨事項をユーザーに提供する方法です。ストリーミングサービスがユーザーの視聴履歴に基づいて新しい映画やシリーズを提案するのと同じように」と、コペンハーゲン大学のコンピューターサイエンス学部の上級研究著者TuukkaRuotsaloは説明しました。
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科学者たちは、彼らのモデルが適用できるようになるだろうと付け加えましたパーソナライズされた推奨事項とオーダーメイドのコンテンツを扱う企業。ただし、評価、クリック、コンテンツ共有に基づく既存の協調フィルタリング方法は、ユーザーの好みを識別するための信頼できる方法であるとは限りません。
「社会規範またはその他の要因によるユーザーは、オンラインでの行動を通じて実際の好みを開示することはできません。したがって、明示的な動作にはバイアスがかかる可能性があります。私たちが調査した脳の信号は、手の込んだ行動よりも即時の印象に関連しています」と研究の共著者であるミシェル・スペイプは述べています。
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