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Gesellschaft+Psychologie

Onlinevideos: Erfolgsvorhersage per Hirnscan

Was geht beim Betrachten von Onlinevideos in unserem Kopf vor? (AntonioGuillem/iStock)

Wie erfolgreich ein Onlinevideo auf persönlicher sowie auf breiter Ebene sein wird, lässt sich anhand bestimmter Signaturen der Hirnaktivität von Betrachtern voraussagen, berichten Forscher. An den Mustern lässt sich demnach ablesen, wie lange jemand ein angeklicktes Video anschauen wird. Die Gehirnaktivität von Zuschauern kann zudem Hinweise darauf geben, welche Popularität ein Video auf Internetplattformen wie YouTube erreicht, berichten die Wissenschaftler.

Von einem Video zum nächsten – Millionen von Menschen weltweit verbringen teils Stunden täglich auf Internet-Plattformen wie YouTube. Einige der dort präsentierten Videos werden dabei zu millionenfach anklickten und viral geteilten Hits. Offensichtlich besitzen sie bestimmte Merkmale, die viele Menschen ansprechen. Was aus neurowissenschaftlicher Sicht hinter dieser Begeisterung und den Tendenzen bei der Popularität bestimmter Angebote steckt, ist bisher noch wenig erforscht, sagen Brian Knutson von der Stanford University und seine Kollegen. Im Rahmen ihrer Studie haben sie deshalb nun untersucht, inwieweit beim Nutzerverhalten ein sogenanntes „Neuroforecasting“ möglich ist: Gibt es bestimmte Muster der Hirnaktivität bei Menschen, die mit der Wirkung eines Onlinevideos verknüpft sind?

In den Kopf geblickt

Um dieser Frage nachzugehen, haben die Wissenschaftler 36 Freiwilligen bei der Nutzung von YouTube ins Gehirn geblickt: Sie erfassten die Hirnaktivität der Probanden mittels funktioneller Magnetresonanztomographie (fMRT). Zunächst sollten sich die Teilnehmer anhand der Miniaturansichten (thumbnails) 32 Videos auf der Internetplattform aussuchen. Bei der anschließenden Betrachtung hatten sie dann die Möglichkeit, nach den ersten vier bis acht Sekunden das Video abzubrechen oder es sich weiter anzuschauen. Anschließend wurden die Studienteilnehmer nach ihrer Meinung zu allen Videos befragt und wie sie deren allgemeine Beliebtheit einschätzen würden.

Die Auswertungen der Hirnscans ergaben: Die Entscheidung für eine längere Betrachtung eines Videos war mit erhöhter Aktivität im Nucleus accumbens und im präfrontalen Cortex verbunden. Dabei handelt es sich um Hirnregionen, von denen eine Bedeutung im Rahmen des Belohnungssystems bekannt ist. Das vorzeitige Abbrechen des Betrachtens ging hingegen mit einer verstärkten Erregung in der vorderen Insula einher – ein Hirnbereich, der etwa mit dem Gefühlt von Bestrafung verknüpft ist.

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Popularität im Spiegel der Hirnaktivität

Anschließend gingen die Forscher der Frage nach, ob sich Muster feststellen lassen, die sich mit der allgemeinen Popularität der Videos auf YouTube verknüpfen lassen. Die Forscher erfassten dazu, wie oft die Clips auf der Internetplattform aufgerufen und wie lange sie im Durchschnitt angesehen wurden. Es zeigte sich: „Wenn wir nur die Videoauswahl unserer Probanden betrachteten oder ihre Äußerungen über die Videos, waren keine Rückschlüsse auf die allgemeine Online-Reaktion möglich. Nur anhand der erfassten Gehirnaktivität ließ sich die Popularität eines Videos im Internet vorhersagen“, erklärt Knutson. Konkret bedeutetet das: Zu Beginn der Betrachtung eines Videos prognostizierte mehr Aktivität in der Gehirnregion, die mit dem Belohnungssystem verbunden ist, die allgemeine Popularität eines Videos. Umgekehrt zeigte eine erhöhte Aktivität in der Region, die mit Bestrafung verbunden ist, eine vergleichsweise geringe Popularität an.

„Wir haben es mit einem Fall zu tun, bei dem Informationen in der Gehirnaktivität der Probanden enthalten sind, die es uns ermöglichen, das Verhalten anderer Personen vorherzusagen. Doch dieser Zusammenhang spiegelt sich nicht unbedingt in den persönlichen Aussagen oder Empfindungen der Menschen wider“, sagt Co-Autor Lester Tong. „Eine wichtige Erkenntnis aus dieser Studie ist somit, dass die Gehirnaktivität verborgene Informationen aufdecken kann“, so der Wissenschaftler.

Quelle: Stanford University, Fachartikel: PNAS, doi: 10.1073/pnas.1905178117

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