MIT’de Yapılan Araştırma, Dikkat Dağınıklığı Sonrası Beynin Nasıl Toparladığını Açıklıyor
Massachusetts Teknoloji Enstitüsü (MIT) bünyesindeki Picower Öğrenme ve Hafıza Enstitüsü’nde yapılan yeni bir çalışma, beynin dikkat dağınıklığından sonra göreve nasıl odaklandığını ortaya koydu. Araştırma, “dönen beyin dalgalarının” düşünceyi tekrar görevine döndürmede kilit rol oynadığını gösteriyor.
Araştırmanın Yöntemi ve Bulguları:
-
Deney Düzeneği: Çalışmada, hayvanlara bir görsel hafıza görevi verildi. Görevi yerine getirirken, zaman zaman dikkatlerini dağıtan unsurlara maruz kaldılar.
-
Performans ve Nöral Aktivite İlişkisi: Beklendiği gibi, dikkat dağıtıcı unsurlar hayvanların performansını olumsuz etkiledi; hata oranlarını artırdı veya tepki sürelerini yavaşlattı. Araştırmacılar, bu sırada prefrontal korteksteki (üst düzey düşünmeden sorumlu bölge) yüzlerce nöronun elektriksel aktivitesini kaydetti.
-
Matematiksel Model ve “Dönme” Hareketi: Nöral verileri analiz etmek için “alt uzay kodlaması” adı verilen bir matematiksel model kullanıldı. Bu analiz, dikkat dağılmasının ardından, nöronal aktivitede bir “dönme” hareketi meydana geldiğini ortaya çıkardı. Bu hareket, nöronların koordineli aktivitesinin, kesinti sonrası yeniden doğru duruma döndüğünü gösterdi.
-
Dönme Hareketi ile Performans Arasındaki İlişki: Bu dönme hareketi, hayvanların performansını doğrudan öngörüyordu:
-
Eğer dikkat dağınıklığı bir hataya yol açmamışsa, nöral aktivite matematiksel olarak tam bir dairesel dönüş tamamlıyordu.
-
Hata yapılan durumlarda ise bu dairesel dönüş tamamlanamıyordu (ortalama 30 derece eksik kalıyordu) ve dönüş hızı daha yavaştı.
-
-
Toparlanma Süresinin Önemi: Dikkat dağılması ile harekete geçme arasında ne kadar uzun süre varsa, hayvanların o kadar iyi toparlandığı görüldü. Bu, beynin tam bir döngüyü tamamlayıp yeniden odaklanmak için zamana ihtiyaç duyduğunu gösterdi.
-
Fiziksel Karşılık: Matematiksel modelde görülen bu soyut “dönme” hareketinin, korteks yüzeyinde fiziksel olarak ilerleyen gerçek bir aktivite dalgasına karşılık geldiği keşfedildi. Bu, beynin hesaplama yapmak için enerji açısından verimli “analog” yöntemler kullanıyor olabileceğine işaret ediyor.
Araştırmanın Önemi:
Çalışmanın kıdemli yazarı Prof. Earl K. Miller, bu dönen dalgaları “korteksi doğru hesaplama yoluna geri döndüren çobanlar” olarak tanımlıyor. Araştırma, sadece dikkat dağınıklığının ardından beynin nasıl toparlandığını değil, aynı zamanda nöral hesaplamanın temel mekanizmalarına dair yeni ve enerji verimli bir model sunuyor.
Araştırma Ekibi:
Çalışma, başyazar Dr. Tamal Batabyal, kıdemli yazar Prof. Earl K. Miller ve diğer araştırmacılardan oluşan ekip tarafından Journal of Cognitive Neuroscience dergisinde yayımlandı.
