Тайвански учени създадоха модел за машинно обучение, способен да идентифицира хора с интернет зависимост въз основа на данни от електроенцефалография (ЕЕГ) с 86% точност.
Анализ на ЕЕГ в състояние на покой от 92 участници (42 с интернет зависимост и 50 без) разкри, че зависимите проявяват повишени нива на синхронизация на фазите на мозъчните вълни.
Това се дължи на нарушаване на невронните системи, отговорни за инхибирането и възнаграждението, поясни Хуанг Хсу-уен, изследовател в Националния център за гериатрия и изследвания на благосъстоянието в Националните здравни институти на Тайван.
Според него, промените в ЕЕГ предшестват началото на пристрастяващото поведение. Това означава, че ЕЕГ, комбинирана с модели за машинно обучение, може ефективно да открие ранни признаци на риск и да позволи на училищата и здравните заведения да прилагат по-прецизни превантивни мерки.
В проучването интернет зависимостта се определя като продължителна употреба на интернет, невъзможност за контролиране на желанието за достъп до интернет и дискомфорт, когато човек е изключен от интернет.
Тази зависимост се наблюдава при все повече хора, предвид масовото разпространение на интернет и мобилните устройства, от които повечето потребители влизат в мрежата.
