Was Hirnscans verraten Künstliche Intelligenz erstellt Persönlichkeitsprognose

Prof. Simon Eickhoff, Leiter des Bereichs "Gehirn und Verhalten" des Jülicher Instituts für Neurowissenschaften und Medizin.

Aus MRT-Bilddaten lassen sich Informationen über Persönlichkeitsmerkmale eines Menschen gewinnen. Das Forschungszentrum Jülich und die Uni Düsseldorf haben das in einer Studie erforscht.

In ihrer Studie identifizierten die Forscher Netzwerke im menschlichen Gehirn, die bei verschiedenen Aufgaben besonders aktiv waren. Sie trainierten dann eine Software darauf, diese Aktivität spezifischen Persönlichkeitsmerkmalen zuzuordnen. Wie die Forscher in einer weiteren Studie nachgewiesen haben, kann auf diese Weise aus MRT-Daten auch gut erkannt werden, ob ein Mensch etwa unter Schizophrenie oder Parkinson leidet.

Die funktionelle Magnetresonanztomografie (fMRT) macht sichtbar, wenn sich die Sauerstoffsättigung in den Blutgefäßen des Gehirns innerhalb von Sekunden ändert. Wissenschaftler nutzen fMRT-Aufnahmen, um zu erforschen, welche Gehirnareale bei den verschiedensten Denkaufgaben oder Anweisungen aktiviert werden. Doch auch während Menschen ihren Gedanken freien Lauf lassen, können ihre Gehirne mit dieser Methode gescannt werden. Genau diese Aufnahmen nutzten die Jülicher und Düsseldorfer Wissenschaftler, um die Persönlichkeit von Probanden einzuschätzen, beispielsweise, wie emotional labil oder gewissenhaft er vermutlich ist.

Genauer formuliert: Die Hirnforscher entwickelten ein Computerprogramm, das sie dann darauf trainierten, aus den fMRT-Daten abzuleiten, wie der Proband wahrscheinlich bei einem weit verbreiteten Persönlichkeitstest abschneiden wird. Dieser Test mit dem Kürzel NEO-FFI besteht aus 60 Aussagen wie etwa "Ich versuche, zu jedem freundlich zu sein". Der Proband kreuzt auf einer Skala von "Starke Ablehnung" bis "Starke Zustimmung" an, wie er zu der jeweiligen Aussage steht. Auf diese Weise erfassen Psychologen fünf Merkmale, in denen sich die Persönlichkeit eines Menschen widerspiegelt. Die sogenannten "Big Five" sind: Offenheit für Erfahrungen, Gewissenhaftigkeit, Geselligkeit, Verträglichkeit und emotionale Labilität.

Aktivitätsmuster in funktionellen Netzwerken

Bis der Computer mit hoher Wahrscheinlichkeit richtige Voraussagen treffen konnte, waren mehrere Arbeitsschritte nötig. "Zunächst haben wir in einer sogenannten Metaanalyse viele Tausende veröffentlichte fMRT-Studien ausgewertet, in denen Probanden Aufgaben gestellt wurden", erläutert Prof. Simon Eickhoff, Leiter des Bereichs "Gehirn und Verhalten" des Jülicher Instituts für Neurowissenschaften und Medizin (INM-7). Dabei identifizierten er und sein Team insgesamt neun verschiedene funktionelle Netzwerke im Gehirn. Eines wird beispielsweise aktiv, wenn Probanden Gesichter erkennen sollten, und ein anderes, wenn sich Menschen etwas kurzfristig merken sollten.

Im zweiten Schritt nutzten sie die anonymisierten Daten von rund 700 Probanden, die sich sowohl einem Hirnscan als auch einem Persönlichkeitstest unterzogen hatten. Die Wissenschaftler werteten fMRT-Aufnahmen der Probanden aus, die ihre Gedanken frei fließen ließen. Dabei erfassten die Forscher die Aktivitätsmuster nur in denjenigen funktionellen Netzwerken des Gehirns, die sie zuvor aufgrund der Metaanalyse als robust über hunderte von Befunden identifiziert hatten. Die Zusammenfassung der Literatur hatte den Wissenschaftlern somit Vorwissen über die Organisation des Gehirns geliefert, das sie für ihre Auswertung benötigten.