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这些都是芝加哥大学的神经学家在一项创新研究中提出的问题。这项研究通过检查大脑扫描来揭示注意力是如何随着时间的推移而持续的，以及何时可能出现波动。
研究报告的主要作者、芝加哥大学心理学系的助理教授莫妮卡·罗森伯格说:“也许总体来说，我们在集中注意力方面做得很好，也可能我们在这方面很努力，但情况并非总是如此。”“我们想建立一个模型，根据我们在大脑扫描中看到的东西来预测一个人的注意力状态。”
这项研究发表在《美国国家科学院院刊》(Proceedings of the National Academy of Sciences)杂志上，它依靠的是为这项研究收集的功能性核磁共振数据，以及之前研究的数据，这些数据结合了来自5个不同数据集的107名个体的结果。通过使用Rosenberg所称的“绿色科学”——在为其他目的收集的数据中复制结果——这项研究扩大了参与者的范围，超出了通常在单个实验室中发现的范围。
研究人员对那些在一天内多次执行计算机化任务的人进行了功能性核磁共振成像扫描，这些人观看一系列图像并按下按钮对其中一些图像做出反应，同时也对那些在不同的日子里执行相同任务的人进行了检查。它还检查了那些被麻醉的人的脑部扫描，以及在10个月内对一个人进行的30次扫描。参与者的年龄从18岁到56岁不等。
“如果我们想要建立适用于临床或翻译环境的基于大脑的模型，他们必须能够在数据集上进行概括，”注意力专家罗森伯格说。他说:“模型不能仅仅根据医院扫描仪收集到的单个人群的数据来预测行为。
“如果一个模型不能预测不同地点和人群的人的一些事情，那么它在实践中就不那么有用了。”
先前的研究发现，每个人都有一个独特的大脑功能连接模式——一种可以预测他们的认知和注意力能力的指纹。
罗森伯格和她的合著者——包括耶鲁大学和佛罗里达大学的学者——测试了这些模式是否可以扩展到预测一个人的注意力如何随时间或时间变化。
他们发现，当人们更多或更少地专注于电脑任务时，大脑功能连接的模式可以可靠地预测出来。这些预测在多次扫描的平均情况下是非常准确的。然而，即使在短时间内测量，比如30秒的功能性磁共振成像，这些模式仍然可以预测注意力状态。
以前的研究一直使用单一数据集，部分原因是fMRI的高成本。
“只是在过去几年，共享数据集才变得更加普遍，”Rosenberg说。“这让我们能够接触到更广泛的样本，这让我们能够了解我们的模型有多普遍。”
罗森伯格希望进一步的研究能够为注意力在更长的时间内，如发育和衰老，是如何变化的提供见解。
她还在测试预测模型能否应用于实验室以外的环境。例如，她的实验室正在研究大脑功能连接模式能否预测我们听故事或看电影时的注意力波动。
“当我们用核磁共振扫描仪收集大脑数据时，”她说，“我们经常给人们布置一些心理任务，包括看图片和按按钮。这真的不是我们在这个世界上航行的方式。”
引文:“功能连接预测了在几分钟、几天和几个月观察到的注意力变化，”Rosenberg等人，《美国国家科学院院刊》，2020年2月4日。DOI: 10.1073 / pnas.1912226117