Big data com Aprendizado de Máquina de alta performance e Computação afetiva dedicados no sequestro de tempo em Games e Redes Sociais - NIRS fNIRS research
12/04/2024 at 11:04:29
Author: Jackson Cionek
Blog
Big data com Aprendizado de Máquina de alta performance e Computação afetiva dedicados no sequestro de tempo em Games e Redes Sociais - NIRS fNIRS research
É Urgente regulamentar redes sociais e Games Online
A preocupação com o "sequestro de tempo", onde plataformas projetam seus sistemas para maximizar o engajamento do usuário — muitas vezes às custas de seu bem-estar — é uma questão crítica que você levantou.
Usando Big Data e algoritmos de aprendizado de máquina, redes sociais e games podem personalizar conteúdos e experiências de usuário de maneira extremamente eficaz, mantendo os usuários engajados por períodos prolongados. Isso é feito através da análise de vastas quantidades de dados para identificar padrões de comportamento e preferências individuais.
A computação afetiva adiciona outra camada de engajamento ao permitir que sistemas reconheçam e respondam às emoções do usuário em tempo real, potencialmente manipulando estados emocionais para prolongar a interação com o aplicativo ou jogo.
Dependência e Saúde Mental: Há uma crescente preocupação sobre como o uso excessivo de redes sociais e games está relacionado a questões de saúde mental, incluindo ansiedade, depressão e dependência digital.
O engajamento excessivo também pode levar à perda de produtividade, afetando a vida profissional e acadêmica dos usuários.
O tempo excessivo gasto nessas plataformas pode afetar negativamente as relações sociais e familiares, reduzindo o tempo dedicado a interações face a face.
Implementar políticas que exijam maior transparência sobre como os algoritmos funcionam e como eles são usados para engajar usuários. Isso incluiria a divulgação de como os dados são coletados, analisados e utilizados para influenciar o comportamento do usuário.
Considerar a introdução de legislações que limitem o número de horas que menores de idade podem passar em plataformas digitais, semelhante às regulamentações já implementadas em países como a China.
Desenvolver e impor diretrizes éticas específicas para o uso de computação afetiva, garantindo que essa tecnologia seja usada para melhorar a experiência do usuário sem manipulação prejudicial.
Incentivar ou até mesmo obrigar as empresas a desenvolverem recursos que promovam o bem-estar dos usuários, como lembretes para fazer pausas e ferramentas que monitorem e informem sobre o uso excessivo.
Incluir psicólogos, educadores, legisladores e representantes da comunidade na discussão e formulação de políticas, assegurando que múltiplas perspectivas sejam consideradas para abordar esses desafios de forma holística.
A regulação de redes sociais e games online é complexa, pois envolve a intersecção de tecnologia, comportamento humano e ética. No entanto, a necessidade de abordagens regulatórias é clara para proteger os usuários, especialmente jovens, de potenciais danos associados ao uso excessivo e manipulativo dessas plataformas.
Questões Científicas com fNIRS
Utilizando a tecnologia fNIRS para investigar as respostas cerebrais ao uso de redes sociais e games, os pesquisadores podem fornecer insights valiosos sobre como essas plataformas capturam nossa atenção e quais podem ser as consequências a longo prazo para a saúde cerebral. Esses estudos são essenciais para guiar a criação de ambientes digitais mais saudáveis e regulamentações mais eficazes.
Pesquisadores podem investigar como diferentes tipos de conteúdo digital afetam áreas específicas do cérebro relacionadas à atenção, recompensa e emoção. Por exemplo, que áreas do cérebro são mais ativas quando os usuários interagem com jogos que utilizam sistemas de recompensa frequentes?
Outra questão importante é como a exposição prolongada a tais plataformas pode alterar a função cerebral ao longo do tempo. fNIRS pode ser usado em estudos longitudinais para monitorar mudanças na atividade cerebral de indivíduos que fazem uso frequente de redes sociais e games.
Uso Potencial do fNIRS em Estudos sobre Neurônios Espelho
fNIRS pode ser usado para estudar as mudanças na atividade cerebral em grandes áreas que incluem os neurônios espelho durante tarefas que envolvem imitação ou observação de ações.
Usar o fNIRS para explorar como diferentes estímulos ou interações sociais afetam as áreas cerebrais relacionadas à empatia e ao aprendizado social, que são funções associadas aos neurônios espelho.
Devido à sua portabilidade e facilidade de uso em comparação com sistemas mais complexos como o fMRI, o fNIRS é ideal para estudos em ambientes reais ou durante a movimentação, o que pode ser vantajoso em pesquisas sobre interação social e computação afetiva.
Embora o fNIRS possa não ser a ferramenta ideal para estudar diretamente os neurônios espelho devido às suas limitações técnicas, ele ainda oferece valor em estudos sobre as funções cognitivas e emocionais relacionadas a esses neurônios, especialmente em contextos aplicados e dinâmicos. Para um estudo mais detalhado e específico sobre neurônios espelho, seria recomendável combinar fNIRS com outras metodologias de neuroimagem que oferecem maior resolução e profundidade, como o fMRI.
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