Իսրայելի Բեն-Գուրիոնի համալսարանի գիտնականները մեքենայական ուսուցման մոդել են մշակել, որը միջին ճշգրտությամբ կանխատեսում է ռոմանտիկ գրավչության զգացողությունները՝ ժամադրությունների հավելվածի մոդելավորման պայմաններում: Ուսումնասիրությունը հրապարակվել է «Computers in Biology and Medicine» (CBM) ամսագրում:

Փորձին մասնակցել է 23-ից 32 տարեկան 61 ուսանող։ Հավանական զուգընկերների լուսանկարները դիտելիս նրանց ուղեղի ակտիվությունը գրանցվել է էլեկտրաէնցեֆալոգրաֆիայի (ԷԷԳ) միջոցով։ Մասնակիցները նշել են իրենց գրավչությունը, ապա ստացել են «հետադարձ կապ»՝ իբրև գնահատական՝ ​​իրենց զուգընկերներից (իրականում դա մոդելավորվել է)։ Սա նրանց թույլ է տվել կրկնօրինակել ժամադրությունների հավելվածների հիմնական մեխանիզմը՝ գրավչությունը և պոտենցիալ մերժումը։

Մեքենայական ուսուցման ալգորիթմները վերլուծել են ուղեղի էլեկտրական պատասխանները՝ այսպես կոչված հարուցված պոտենցիալները։ Մոդելները կանխատեսել են մասնակիցների արձագանքները, գրավչությանը 71.3% ճշգրտությամբ, իսկ մերժմանը՝ 81.3% ճշգրտությամբ: Ավելին, ալգորիթմներն ավելի լավ են աշխատել «ընտրող» մասնակիցների մոտ, ովքեր ավելի քիչ մարդկանց են գրավիչ համարել, ինչը, ըստ հեղինակների, պայմանավորված է ավելի ցայտուն և տարբերակիչ նեյրոնային ազդանշաններով:

«Վերլուծելով ԷԷԳ-ազդանշանները, մենք կարող ենք կանխատեսել օգտատիրոջ գործողությունները ժամադրությունների հավելվածներում, օրինակ՝ արդյոք նա կորոշի «սվայփ անել աջ» (ընտրել) կամ «ձախ» (մերժել)։ Սա թույլ է տալիս հասկանալ զգացմունքները՝ արդյոք նրանք ինչ-որ մեկին գրավիչ են համարում, թե բացասական զգացողություններ են ունենում մերժման հետ կապված»,— նշել են աշխատանքի հեղինակները։