Aivosähkökäyrä paljastaa käyttäjälle olennaisen tiedon
Tietotekniikan tutkimuskeskuksen ja laskennallisen päättelyn huippuyksikön (COIN) suorittamassa tutkimuksessa koehenkilöt lukivat laboratoriokokeessa valitsemansa Wikipedia-artikkelin johdantotekstejä. Lukemisen aikana mitattiin koehenkilöiden aivosähkökäyriä, joiden perusteella mallinnettiin, mitkä avainsanat heitä kiinnostivat.
”Tutkimustilanne pyrittiin pitämään mahdollisimman yksinkertaisena. Tarkoituksena oli tutkia, voidaanko aivosähkökäyrien avulla tunnistaa koehenkilölle relevantit sanat, ennakoida henkilön hakuintentiot sekä suositella näiden perusteella uusia käyttäjiä kiinnostavia dokumentteja. Englanninkielisessä Wikipediassa on noin viisi miljoona dokumenttia, jolloin suosittelukykyä tutkittiin tätä suurta mutta hallittavissa olevaa tekstimassaa vasten”, kertoo HIITin tutkija Tuukka Ruotsalo.
Aivosignaalin hälyisyyden vuoksi sitä mallinnettiin koneoppimisen avulla, jolloin relevanssi ja kiinnostavuus voitiin tunnistaa oppimalla siihen liittyvät aivosähkövasteet. Koneoppimismenetelmillä pystyttiin tunnistamaan informatiivisia sanoja, jolloin ne olivat myös hyödyllisiä tiedonhakusovelluksessa.
”Informaatioähky on osa päivittäistä elämää, ja on mahdotonta reagoida kaikkeen nähtyyn informaatioon. Tutkimuksen mukaan se ei ole tarpeellistakaan, vaan aivosignaaleista mitattuja EEG -vasteita voidaan käyttää ennustamaan käyttäjän reaktioita ja aikomuksia", kertoo HIITin tutkija Manuel Eugster.
Lupaava alku
Tutkimuksen perusteella aivosignaaleja käyttämällä pystyttiin menestyksellä ennustamaan käyttäjää kiinnostavia muita Wikipedian sisältöjä.
”Menetelmän soveltaminen aidoissa tiedonhakutilanteissa näyttää tutkimustulosten perusteella lupaavalta. Tiedonhakuun kuluu nykyisin paljon aikaa, ja tietotyössä on paljon tehostettavaa, mutta arkielämän sovelluksiin on vielä jonkin verran matkaa. Tämän tutkimuksen päätavoite oli osoittaa että tällainen täysin uusi asia on ylipäänsä mahdollinen”, kertoo tietotekniikan laitoksen professori, COIN-huippuyksikön johtaja Samuel Kaski.
”On mahdollista että, tulevaisuudessa aivosähkösensorit voidaan pukea päälle mukavasti, esimerkiksi teipata huomaamattomasti korvan taakse. Tällöin kone voi avustaa ihmistä havainnoimalla, merkitsemällä ja keräämällä automaattisesti relevanttia informaatiota”, lisää Ruotsalo lopuksi.
Tutkimuksen toteuttivat yhteistyössä Aalto-yliopiston ja Helsingin yliopiston yhteisen tietotekniikan tutkimuskeskus (HIIT) sekä laskennallisen päättelyn huippuyksikkö (COIN). Tutkimusta on rahoittanut EU, Suomen Akatemia osana COIN-huippuyksikön koneoppimiseen ja kehittyneisiin käyttöliittymiin liittyvää tutkimusta, ja Tekesin tietotyön vallankumous -projekti.
Katso video:
Lisätietoja:
Tutkija Tuukka Ruotsalo
Aalto-yliopisto, Helsingin yliopisto, HIIT
p. 050 566 1400
[email protected]
Professori Samuel Kaski
Aalto-yliopisto
p. 050 305 8694
[email protected]
HIIT augmented research
EU:n MindSee projekti
Tietotekniikan laitos
HIIT
COIN-huippuyksikkö
- Julkaistu:
- Päivitetty:
Lue lisää uutisia
Tutustu meihin: Professori Maria Sammalkorpi
Sammalkorpi on väitellyt tohtoriksi Teknillisestä korkeakoulusta vuonna 2004. Väiteltyään Sammalkorpi on toiminut tutkijana mm. Princetonin ja Yalen yliopistoissa sekä Aalto-yliopistossa.
Tutkimus: Matalan hierarkian organisaatioissa isoja periaatekysymyksiäkin ratkotaan porukalla Slackissa
Aalto-yliopiston alumni, vieraileva tutkijatohtori Lauri Pietinalho New Yorkin yliopiston Sternin kauppakorkeakoulusta ja Aalto-yliopiston apulaisprofessori Frank Martela selvittivät tuoreessa tutkimuksessa, miten matalan hierarkian organisaatiot käsittelevät yhteisiä toimintaperiaatteita vastakkainasettelutilanteissa ja miten auktoriteetti niissä toimii.
Fyysikot saivat bakteerit uimaan lähes täydellisissä riveissä
Bakteerien ohjaaminen onnistui magneettikentän avulla. Löytö auttaa ymmärtämään bakteeripopulaatioiden käyttäytymistä ja voi jatkossa auttaa esimerkiksi kehittämään uuden sukupolven materiaaleja, joista kaavaillaan apua muun muassa lääkkeiden kohdennettuun kuljettamiseen kehon sisällä.