追踪Twitter迷因的网络模型揭示了信息在大脑中的传播

一个来自印第安纳大学和瑞士的国际研究团队正在使用数据映射方法来追踪信息在社交网络上的传播，从而追踪信息在一个惊人不同的系统中的传播:人类大脑。

来自布鲁明顿大学心理与脑科学学院和信息与计算学院的研究团队发现，将社会网络模型应用于大脑，揭示了可能负责更高形式认知的特定连接和节点。

研究结果发表在今天的杂志上神经元．

这项研究的资深作者、印第安纳大学杰出教授奥拉夫·斯波恩说:“这项研究表明，高级认知发生在大脑的哪个部位，可能在于这些区域嵌入大脑网络的方式。”“你不能仅仅通过观察一个静态的网络来看到这一点。您需要研究动态模式。

“每个想法或行动都涉及多个信号，这些信号在大脑中串联，并在扩散的过程中打开其他节点。”当这些级联聚集在一起时，多个信号的整合就会发生。我们认为这种整合是高级认知的标志。”

这篇论文的其他主要研究人员是Yong-Yeol Ahn和Alessandro Flammini，他们都来自印第安纳大学布卢明顿信息与计算学院。作为一名复杂网络方面的专家，Ahn此前曾使用Twitter的数据来跟踪社交网络中的信息传播，包括构建分析，预测哪些表情包将成为病毒式传播。

为了进行大脑研究，该团队在瑞士洛桑大学医院(University Hospital Lausanne)对40名志愿者的大脑进行了扩散光谱成像。然后，该团队创建了一幅大脑区域和远程连接的复合地图，并在部分基于Ahn的病毒模因追踪模型的基础上，应用了一种信息传播的动态模型。

“就像社交网络中的信息一样，大脑中的信息是通过形成的连接来传递的复杂网络斯波恩斯说。他是新兴的神经连接学领域的联合创始人，该领域的目标是绘制出大脑神经元素及其相互联系的全面网络地图。“对我们来说，以这种方式来思考大脑并不遥远。”

尽管这个团队给这个项目起了个有趣的绰号“推特大脑”，安说他们应用于大脑的社交网络模型只代表了信息传播的非病毒形式。

他说:“网上信息的病毒式传播可能被认为是好的，但它不能准确描述大脑的正常功能。”“我们用于大脑网络的模型反映了一种绝对非病毒形式的信息传播。”

然而，由此产生的模型仍然揭示了一个关于大脑信息架构的深刻的全球视角，提供了关于大脑网络结构如何支持信息传播的详细数据。

“该模型允许我们跟踪这些信号，并了解他们如何通过大脑的网络以及他们在哪里进行迎接，这些会议点表在大脑层次结构中表示”更高级别“区域，”Co-First-Autory Bratislav表示Miši?,博士学位在心理和大脑科学部门，谁使用了一个人说话的例子，一种在大脑中产生听觉和视觉信号的动作。

该模型还突出显示了这些信息的模式。研究人员可以从特定点追踪信号，并观察它通过大脑的速度迅速。它们还可以使用模型来推断大脑中使用的连接或识别信号开始时使用的连接，以提供初始立足点或通过网络的最快路径。

“我们发现这些联系不是随机分布的;它们有一个相当明显的结构，”斯波恩说。例如，某些路径会形成一个紧凑的、高度组织性的模式，这有助于早期传播。还有一个重要的中心成分，它给信号一个初始的推进。这些都是我们直到现在才知道的。”

该工作还提供了现代神经科学的趋势，其中大脑在心理学和大脑科学部门的研究生和越来越小的生物物理单位和微观过程中描述了越来越小的生物物理单位和微观过程。作者关于该研究。

斯波恩斯说:“对大脑作为一个复杂的网络系统如何工作有一个全面的了解，是我们这个领域的主要目标。”“我们偶然发现了一些有希望且相对简单的东西，一个模型可能帮助我们更好地了解为什么某些事情发生在大脑的特定部位，而不是其他部位。”还有许多工作要做;我们只是触及了表面。”

接下来，印第安纳大学团队计划探索大脑网络中的个体差异的作用，以及大脑损伤可能如何影响大脑美国人传播信息的能力。

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