2022 国际学习科学学会设计奖(提名) 2020 麻省理工学院 Solve 决赛入围者(布朗斯维尔情绪公平项目;提名) 2018 NLI 突破性研究奖(现实世界神经科学研究) 2017 移动大脑和身体成像奖(第二名) 2016 NL 皇家艺术与科学学院,神经科学艺术奖(第一名) 2016 “艺术家打造沉浸式体验的未来”,Creators Project 2014 “定义时代的十大数字艺术家”,ArtFetch 2014 “纽约市最酷的 10 门课程”,Time Out New York 2007 研究生展示奖,认知神经科学学会 2005 人才奖,荷兰科学研究组织 2005-2010 麦克拉肯奖学金 2002 语言日 - Studio Taalwetenschap,欧洲平台奖 精选出版物
几十年来,大脑研究一直致力于解读大脑在发育、疾病和健康状态下的状态,以了解正常和异常的大脑功能。神经科学的当前趋势是使用自然刺激,旨在了解现实世界中的大脑功能,在此期间,感觉、认知、情感和运动大脑过程相互重叠(Sonkusare 等人,2019 年 [1];Cantlon,2020 年 [2];Nastase 等人,2020 年 [3];Zhang 等人,2021 年 [4])。自然刺激意味着复杂、动态和多样化的刺激,与传统使用的还原刺激相比,它为大脑研究创造了更具生态相关性的条件(Cantlon,2020 年 [2];Zhang 等人,2021 年 [4])。自然刺激的例子有电影、课堂生物学、视频游戏、复杂的数学或听现场管弦乐队(Hasson 等人,2004 年 [5];Dikker 等人,2017 年 [6];Bavelier 和 Green [7],2019 年;Chabin 等人,2022 年 [8];Poikonen 等人,2022 年 [9])。在自然刺激期间长时间收集的连续脑成像数据使得数据驱动分析的应用成为可能(Cantlon,2020 年 [2];Zhang 等人,2021 年 [4])。机器学习 (ML) 分析可能有助于产生关于潜在任务相关大脑过程的新假设,尤其是在自然背景下。在这种情况下,几个低级和高级重叠的大脑过程同时发生(Nastase 等人,2020 年 [3])。由于多种大脑过程具有重叠性,基于还原论和简化研究设计而形成的神经科学理论的扩展既具有挑战性又值得怀疑 (Cantlon,2020 年 [2])。需要分析自然数据的新方法,而数据驱动的智能方法是开发和测试现实世界中大脑功能新理论的良好候选者 (Nastase 等人,2020 年 [3])。机器学习的最新发展已经应用于医疗保健领域,并扩展到多个领域:癫痫中的峰值检测、痴呆症预测以及心理健康和睡眠阶段分类 (Singh 等人,2022 年 [10])。这些数据驱动的方法旨在通过在生命早期解决大脑护理问题来改变医疗保健服务并改变大脑健康的轨迹 (Singh 等人,2022 年 [10])。例如,利用机器学习的最新进展,特别是脑机接口 (BCI) 技术,可帮助中风患者恢复神经系统
人们能够从行动中获得重要的社会信息的能力受到因素的影响,包括运动的熟悉程度,运动图像的能力,身体之间的相互作用及其数量和特性位置(Calvo-Merino等,2005; Cross等,2006; Cross等,2006; Gardner et; Gardner等,2015; Menicucci etal。2020; Wur。枕骨皮层中的腹腔外体积和锻造形状身体区域有选择性地作用于对人体的感知,其形状,姿势和运动,但不适合其他物体(Downing&Peelen,2016)。此外,枕叶颞皮层仅在彼此社交互动中观察人体时才激活(Abassi&Papeo,2020; Wurm&Caramazza,2019年)。舞蹈和音乐训练以多才多艺的方式参与运动感知,执行和体现的互动,以及舞蹈专业知识修饰了大脑的结构和功能(例如,Foster Vander Elst et al。,2023; Giacosa et al。; Giacosa et al。,2016; 2016; 2015; Karpati et al。在舞蹈中,这些变化被证明发生在多个大脑区域,包括前甲,小脑,小脑和后时间区域与动作观察和执行以及美学上的欣赏(Calvo-Merino等,2006; Cross等,2009; Kirsch等人,2015年)。在音乐中,这些变化与负责电机控制和听觉处理的大脑区域以及电机网络与听觉系统之间的连通性有关(Olszewska等,2021,以进行审查)。艺术体验,例如观看舞蹈,可以创造强烈的情感和持久的回忆。Recently, interest has increased in measuring brain processes in real-world interactional settings, including classrooms, theatres, concerts and museums (Chabin et al., 2021 ; Dikker et al., 2017 , 2021 ; Dolan et al., 2018 ; Tervaniemi et al., 2022 ) as opposed to the conventional artificial viewing situations and simplified stimuli used in isolated laboratories (例如Abassi&Papeo,2020; Calvo- Merino等,2005; Cracco等,2021; Wurm&Caramazza,2019年)。由复杂的电影,舞蹈或音乐引起的大脑反应无法从此类人工设置和简化任务中收集的数据轻松推断出来(Bartels&Zeki,2004; Jola&Grosbras,2013; Nastase等,2020; Zhang et al。,2021)。此外,观众和表演者在现场表演过程中的共同存在和相互关系不能在视频录制的性能中概述。例如,当新手观众观看现场舞蹈与视频记录的舞蹈中观看现场舞蹈时,在新手观众中,运动皮质脊髓兴奋性会得到增强(Jola&Grosbras,2013年)。情感过程与
正如本期刊《田野大挑战》文章(Dehais等,2020a)中所述,Neurogeronomics就是要了解工作和日常生活中的大脑。了解日常生活中的大脑对于作为基础研究领域的临床,心理和社会神经科学以及利用神经科学知识的应用至关重要,这是从一开始就一直具有该领域的核心利益(Parasuraman,2003年)。在消费者神经工程学中,我们专注于应用程序 - 以她或他的专业能力或空闲时间为日常消费者的产品和服务。可以通过两种方式来理解消费者神经基础学领域。涉及开发和验证神经科学消费品的涉及。要为日常消费者购买和使用,这些商品不仅需要有用或有趣,而且还需要便宜,易于使用。另一种涉及神经科学方法的应用来以其消费者的能力研究用户,研究用户体验,产品可用性和产品营销。在消费者神经工程学方面,广泛的神经经济学研究致力于其发展。Examples are studies on predicting missing auditory alerts ( Dehais et al., 2014 ), predicting memorized visual information ( Brouwer et al., 2017b ), detecting workload, fatigue and mind wandering ( Borghini et al., 2014 ), usually with the aim of adapting semi-automated systems to better fit the current state of the user ( Putze et al., 2018; Dehais et Al。,2020b; Roy等,2020)。另一个例子是使用可穿戴技术监测群体的关注和参与,以便在教育环境中使用(Dikker等,2017; Stuldreher等,2020; Van Beers等,2020)。与科学的工作努力发展为开发神经经济学应用,该行业出现了提供(声称)将生理措施与精神状态相关联的产品和服务,并根据这些措施提供建议或反馈。该行业中产品的示例是手腕和头带,以监视和降低自己的压力水平,或者用于检测娱乐目的的情绪。科学研究和行业中的一个趋势子场是通过神经刺激直接调节大脑活动的工具(Tyler等,2017; Vosskuhl等,2018)。消费者神经基础学是一种使用神经科学作为消费者涵盖神经营销能力的人的学科(Lee等,2007; Ariely and Berns,2010; Stasi et al。,2018),Neuromenonsics,Neuromenonsics(Sanfey等,2006; Clither et al。,2006; Clither et al。 Plassmann等,2015)。该应用领域旨在更好地了解消费者及其与产品和服务的互动,而不是传统的自我报告调查以及焦点小组的表达回应。例子是关于愿意支付意愿的神经科学指标(Ramsøy等,2018)和购买行为(çakir等,2018);利用神经科学研究情绪在决策中的作用(Rampl等,2016)并评估广告或营销活动(Cartocci等,2017; Krampe等,2018)。类似于消费者神经基质学作为一种开发神经科学消费品的学科,对于消费者神经基础学作为研究消费者的学科,已经有一个神经营销行业可以将这种学科商业化。