Просмотр коротких видео в TikTok и Instagram Reels отключает когнитивный контроль мозга — исследование

Миллионы людей ежедневно пролистывают короткие видео одно за другим. Новое исследование с использованием сканирования мозга показывает: сам момент, когда человек досматривает понравившийся ролик до конца, временно приглушает работу зон мозга, которые обычно помогают сохранять фокус и учитывать долгосрочные цели. Когда люди смотрят короткое видео, которое им нравится настолько, что они досматривают его до конца, две зоны мозга, отвечающие за когнитивный контроль, показывают значительное снижение активности. Это центральный вывод нового исследования Чжэцзянского университета, опубликованного в журнале NeuroImage в январе 2026 года. С помощью функциональной МРТ в сочетании с протонной магнитно-резонансной спектроскопией (¹H-MRS) исследовательская группа обследовала 56 молодых людей, которые свободно смотрели короткие видеоролики внутри МРТ-сканера. И дорсальная передняя поясная кора (dACC), и дорсолатеральная префронтальная кора (dlPFC) показали сниженную активность именно тогда, когда участники смотрели ролики, которые нравились им настолько, что они досматривали их до конца.

Когнитивный контроль помогает людям balancing (взвешивать) сиюминутные удовольствия против долгосрочных целей, и нарушения этой системы связывают с депрессией, тревожностью, СДВГ и зависимостями. Платформы коротких видео предлагают быстрый, курируемый алгоритмами поток контента, изначально созданный для непрерывного потребления с минимальными усилиями. Более ранние поведенческие исследования уже связывали интернет-зависимость и зависимость от смартфонов с ослабленным самоконтролем, а отдельные нейровизуализационные работы фиксировали нарушения в цепях вознаграждения и когнитивного контроля у людей с поведенческими зависимостями. Несмотря на это, немногие исследования напрямую проверяли, подавляет ли сам процесс просмотра развлекательных коротких видео зоны когнитивного контроля мозга. Команда из Чжэцзянского университета поставила перед собой именно этот вопрос, а вместе с ним и второй: какие нейрохимические факторы могут объяснять, почему степень такого подавления различается от человека к человеку?

dACC и dlPFC формируют ядро сети когнитивного контроля мозга. dACC участвует в мониторинге конфликтов, принятии решений на основе вознаграждения и оценке усилий, обычно активируясь при выполнении сложных задач вроде теста Струпа или Go/No-Go. dlPFC, структурно связанная с dACC, осуществляет нисходящий контроль после того, как dACC сигнализирует о такой необходимости. Более ранняя работа той же лаборатории уже показывала, что пассивный просмотр персонализированных коротких видео подавляет dACC независимо от того, был ли контент рекомендован алгоритмом или нет. Отдельно предыдущие нейрохимические исследования связывали концентрацию глутамата в передней поясной коре в состоянии покоя с более сильной активацией мозга при выполнении задач, тогда как концентрация ГАМК ассоциировалась со сниженной активацией в некоторых контекстах. Однако связь между уровнем этих метаболитов и активностью мозга оказывалась непостоянной в зависимости от типа когнитивной задачи.

В исследование набрали 66 добровольцев, десятерых исключили из-за чрезмерных движений головой или низкого качества спектроскопических данных, в итоге в выборку вошло 56 участников (37 мужчин и 19 женщин, средний возраст 23,3 года). Все участники сообщили об имеющемся опыте использования приложений коротких видео. Перед сканированием исследователи измерили концентрацию глутамата и ГАМК в состоянии покоя в dACC каждого участника с помощью спектроскопической последовательности MEGA-PRESS, используя в качестве контрольной области схожий воксель в зрительной коре.

Во время сканирования участники смотрели два шестиминутных блока коротких роликов из библиотеки в 160 видео, разделённых на пять категорий: действия одного человека, взаимодействие нескольких людей, домашние животные, игровые сцены и природные пейзажи. Средняя длина ролика составляла 23,7 секунды. Участники в любой момент могли нажать кнопку, чтобы перейти к следующему клипу. По поведению во время просмотра каждое видео классифицировалось как «понравившееся» (досмотрено до конца), «не понравившееся» (пропущено до середины) или третья категория — ролики, пропущенные после середины. В среднем за сессию участники смотрели около 19 понравившихся видео и 36 непонравившихся. Исследование было зарегистрировано заранее в сентябре 2024 года, а план анализа предусматривал порог значимости с поправкой Бонферрони для учёта множественных сравнений.

Обе зоны — dACC и dlPFC — значительно деактивировались ниже базового уровня во время просмотра понравившихся видео. При просмотре непонравившихся роликов картина отличалась: активность dACC оставалась близкой к базовому уровню, тогда как активность dlPFC оставалась подавленной, хотя и менее выраженно, чем при просмотре понравившегося контента. Прямое сравнение условий подтвердило, что обе зоны демонстрировали значительно более сильное подавление при просмотре понравившихся видео, чем непонравившихся. Зрительная кора, использованная как контрольная область, активировалась при обоих типах видео без значимой разницы между ними, что указывает: паттерн деактивации специфичен именно для зон когнитивного контроля, а не является общим эффектом просмотра видео как такового.

Активность зон мозга при просмотре понравившихся и непонравившихся видео

Высота столбцов пропорциональна статистике t(55), указанной в статье. Столбцы ниже центральной линии обозначают значимую деактивацию, выше — значимую активацию.

*** p < .001; н.з. — статистически не значимо по сравнению с базовым уровнем

Концентрация глутамата в dACC в состоянии покоя также играла роль. Независимо от уровня ГАМК, более высокий уровень глутамата в dACC предсказывал менее выраженное подавление активности dACC как при просмотре понравившихся, так и непонравившихся видео, а также менее выраженное подавление активности dlPFC при просмотре непонравившихся роликов. Связь между глутаматом и активностью dlPFC при просмотре понравившихся видео не достигла статистической значимости. Концентрация ГАМК, в свою очередь, значимо коррелировала с активацией в контрольной зрительной зоне, но не показала значимой связи с активностью dACC или dlPFC.

Функциональная связность между dACC и dlPFC возрастала выше базового уровня как при просмотре понравившихся, так и непонравившихся видео, причём этот рост был значительно сильнее при просмотре понравившегося контента. Связность между dACC и контрольной зрительной зоной не показала значимых отклонений от базового уровня ни в одном из условий. Ни глутамат, ни ГАМК значимо не предсказывали силу связности dACC-dlPFC или dACC-V1.

Функциональная связность dACC с другими зонами

Статистика t(55) для связности dACC с dlPFC (значимой для задачи) и V1 (контрольной зоной) во время просмотра видео.

Источник данных: Hong, T., Su, C., Zhou, H., Geng, F., & Hu, Y. (2026). Brain activity inhibition during short video viewing: Neurochemical insights. NeuroImage, 327, 121722. Высота столбцов масштабирована для визуального сравнения t-статистик и не отражает величину эффекта.

Исследователи предостерегают от трактовки деактивации как свидетельства нарушения когнитивных функций. В самой статье указано:

Эту деактивацию не следует интерпретировать как сбой в способности к когнитивному контролю.

Вместо этого команда утверждает, что наблюдаемый паттерн, вероятно, отражает адаптивный переход к низкозатратной, автоматической обработке информации во время пассивного просмотра с низким уровнем конфликта. Отмечается, что участники оставались активно вовлечены на протяжении всей задачи, пропуская непонравившиеся ролики примерно в 57% случаев, что, по мнению авторов, указывает на постоянную оценку контента, а не на отключение внимания или блуждание мыслей.

Результаты связываются с более ранними работами о состояниях «потока», характерных для других захватывающих медиа — фильмов и видеоигр, — которые аналогичным образом демонстрируют сниженный префронтальный мониторинг в периоды поглощённого внимания. Что касается результатов по связности, исследователи предполагают, что более сильное сопряжение dACC-dlPFC при просмотре понравившихся видео может отражать совместную модуляцию обеих зон, возможно, через сигналы от миндалевидного тела, а не усиленное вовлечение, обусловленное конфликтом, которое обычно сопровождает повышенную связность в задачах на когнитивный контроль. Это преподносится как отход от классического представления о том, что более тесное сопряжение dACC-dlPFC всегда сигнализирует об усилении активного когнитивного контроля.

В статье перечислен ряд ограничений исследования. Концентрации нейромедиаторов измерялись только в dACC, но не в самой dlPFC, что ограничивает выводы о нейрохимии этой зоны. Исследование не проверяло, действительно ли активность миндалевидного тела причинно обусловливает наблюдаемую деактивацию, несмотря на то что эта связь предлагается как объяснение. Привычное или проблемное использование коротких видео участниками формально не оценивалось с помощью валидированной шкалы зависимости, поэтому результаты нельзя напрямую связать с компульсивными паттернами потребления контента. Видео классифицировались как понравившиеся или непонравившиеся только на основании того, досмотрел ли их участник до конца, что, как признают авторы, не полностью отделяет истинное предпочтение от любопытства или других факторов. Исследование также не отвечает на вопрос, имеет ли повторяющаяся деактивация этих зон долгосрочный эффект на когнитивные функции, поскольку зафиксирована была только одна сессия. Наконец, выборка состояла из молодых здоровых взрослых с преобладанием мужчин, и авторы отмечают, что задокументированные половые различия в метаболизме глутамата и ГАМК означают, что результаты могут не распространяться на другие возрастные группы и популяции. Поскольку дизайн исследования был корреляционным, статья не устанавливает, вызывает ли уровень глутамата наблюдаемые различия в активности мозга или просто сопутствует им.

Источник

Hong, T., Su, C., Zhou, H., Geng, F., & Hu, Y. (2026). Brain activity inhibition during short video viewing: Neurochemical insights. NeuroImage, 327, 121722. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2026.121722