El análisis de resonancia magnética predice la habilidad en los videojuegos
Para el estudio, los investigadores utilizaron métodos convencionales de imágenes cerebrales de una manera novedosa. En lugar de analizar la actividad cerebral "antes y después" mientras los participantes aprenden y realizan una tarea compleja, los investigadores estudiaron la actividad de fondo en los ganglios basales, un conjunto de estructuras cerebrales asociadas con el aprendizaje procedimental, sentimientos de recompensa y movimientos coordinados.
Mediante el uso de resonancia magnética y un método llamado análisis de patrones multivoxel, los investigadores notaron una diferencia significativa en un cierto tipo de señal de resonancia magnética, llamada T2 *, en los ganglios basales de los participantes del estudio. Al analizar estas diferencias, los investigadores pudieron predecir la variación (diferencias en el rendimiento) del 55 al 68 por ciento del tiempo para las 34 personas que aprenderían a jugar.
“Hay muchos, muchos estudios, quizás cientos, en los que los psicometristas, las personas que hacen el análisis cuantitativo del aprendizaje, intentan predecir a partir de SAT, GRE, MCATS u otras pruebas qué tan bien va a tener éxito en algo”, dijo la Universidad del profesor de psicología de Illinois y director del Instituto Beckman, Dr. Art Kramer.
Este tipo de técnicas, junto con los estudios que analizan el tamaño relativo de estructuras cerebrales específicas, han tenido cierto éxito en la predicción del aprendizaje, dijo Kramer, "pero nunca hasta este punto en una tarea tan compleja".
"Analizamos las imágenes de resonancia magnética que se registran de forma rutinaria para investigar la función cerebral", dijo el Dr. Dirk Bernhardt-Walther, profesor de psicología de la Universidad Estatal de Ohio, quien diseñó y realizó el análisis computacional junto con el estudiante graduado de ingeniería eléctrica e informática de Illinois, Loan Vo .
"Al analizar estas imágenes de una manera nueva, encontramos variaciones entre los participantes en los patrones de actividad cerebral en sus ganglios basales", dijo Bernhardt-Walther.
“Los potentes algoritmos estadísticos nos permiten conectar estos patrones con el éxito del aprendizaje individual. Nuestro método también puede ser útil para predecir diferencias en las habilidades de los individuos en otros contextos ”, dijo. "Probar esto sería económico porque el método recicla imágenes de resonancia magnética que se registran en muchos estudios de todos modos".
Para el estudio, se eligieron voluntarios que no tenían mucha experiencia previa con los videojuegos. Después de que se tomaron imágenes de sus cerebros, tuvieron 20 horas para aprender a jugar Space Fortress, un juego desarrollado en la Universidad de Illinois y diseñado para probar las habilidades cognitivas de los participantes. Los jugadores deben intentar destruir una fortaleza mientras protegen su propio barco de muchos peligros potenciales.
El juego es bastante desafiante, dijo Kramer. Con frecuencia desafía a los jugadores a cambiar su atención para perseguir varios objetivos o evitar amenazas. Cuando comienzan a jugar, los sujetos de estudio "tienden a comenzar con 2.000 puntos negativos", dijo. Sin embargo, después de 20 horas de entrenamiento y práctica, todas las puntuaciones de los jugadores suben bastante. A algunos les va mucho mejor que a otros, sin embargo, una diferencia que se puede predecir en gran medida analizando la actividad en partes de los ganglios basales.
"Predecimos hasta tres veces más de la varianza (en el aprendizaje) de lo que lo haría usando medidas de rendimiento", dijo Kramer.
Los investigadores analizaron tres regiones del cerebro: el núcleo caudado y el putamen, dos estructuras que están activas cuando una persona está aprendiendo nuevas habilidades motoras (como mover un joystick); estas regiones también son importantes durante las tareas que requieren estrategia y que cambian rápidamente la atención. Una tercera región, el núcleo accumbens, procesa las emociones asociadas con la recompensa o el castigo.
Durante el estudio, se encontró que la actividad en el putamen y el núcleo caudado eran mejores predictores del rendimiento futuro de los videojuegos que en el núcleo accumbens. Los investigadores también encontraron que la materia blanca (los axones y las dendritas que transportan señales entre las neuronas), pero no la materia gris (los cuerpos celulares), ofrecían más pistas para predecir el éxito del juego.
"Nuestros datos sugieren que alguna diferencia fisiológica y / o neuroanatómica persistente es en realidad el predictor del aprendizaje", dijo Kramer.
Kramer enfatizó que los hallazgos no deben interpretarse en el sentido de que algunas personas están destinadas a tener éxito o fracasar en una determinada tarea o desafío de aprendizaje.
"Sabemos que muchos de estos componentes de la estructura y función del cerebro son cambiantes", agregó.
El estudio se publica en la revista online Más uno.
Fuente: Universidad de Illinois
