मस्तिष्क में पता लगाने के लिए खुशी इतनी कठिन क्यों है

विज़ुअलाइज़ेशन शोधकर्ता के साथ स्पॉट करने के बारे में बात करें

मैं अपने कार्यालय के बगल में स्थित सुंदर कार्डिफ़ पब में प्रोफेसर चैंबर्स के साथ एक बैठक में वहाँ दोपहर का भोजन करने के लिए सहमत हुआ। वह पहले से ही कमरे के पीछे मेरी प्रतीक्षा कर रहा था, और मेरे प्रवेश करने पर उसका अभिवादन लहराया।

प्रोफेसर क्रिस चेम्बर्स 40 साल से कम उम्र के एक शांत ऑस्ट्रेलियाई हैं। पूरी तरह से सांस्कृतिक स्टीरियोटाइप के तहत गिरते हुए, बैठक में वह बाहर बारिश के बावजूद एक टी-शर्ट और विशाल शॉर्ट्स पहने हुए थे। वह भी पूरी तरह से गंजे हो गए थे, प्रतिभा के अधिकार के लिए। मैं पहले से ही कई छोटे प्रोफेसरों से मिला हूं, जिनके सिर पर भी वनस्पति खराब थी। यह मुझे लगता है कि उनके बड़े और शक्तिशाली मस्तिष्क में इतनी गर्मी पैदा होती है कि रोम छिद्र बस बाहर निकल जाते हैं।

मैंने तुरंत व्यापार में उतरने का फैसला किया, और बस यही पूछा कि मैं क्या चाहता हूं: "क्या मैं आपके एमआरआई डिवाइस का उपयोग कर सकता हूं, मुझे उस समय स्कैन करें जब मैं खुश हूं, और यह पता लगाऊं कि मेरे मस्तिष्क में खुशी कहां से है?"



पाँच मिनट बाद उसने हँसना बंद कर दिया। यहां तक ​​कि एक बहुत आशावादी व्यक्ति इस निष्कर्ष पर पहुंचेगा कि बातचीत के लिए इस तरह की शुरुआत असफल रही। अगले घंटे, चैंबर्स ने मुझे विस्तार से बताया कि मेरी योजना हास्यास्पद क्यों थी।

कार्यात्मक चुंबकीय अनुनाद इमेजिंग (fMRI) काम नहीं करता है, या ऐसा नहीं करना चाहिए। जब यह अभी भी विकसित हो रहा था, 90 के दशक में, उस समय जिसे हम न्यूरोइमेजिंग के "बुरे पुराने समय" के रूप में कहते हैं, जिसे हम "बूँद" कहते हैं, उसका अभ्यास किया गया था: लोगों को स्कैनर में डाल दिया गया था और मस्तिष्क में गतिविधि के "स्पॉट" के लिए शिकार किया गया था। ।

मेरे द्वारा चुने गए पहले सम्मेलनों में से एक मेरे पसंदीदा उदाहरणों में से एक: उन्होंने अध्ययन "अवकाश की तुलना में एफएमआरआई शतरंज" प्रस्तुत किया। लोग स्कैनर में लेट गए, और या तो शतरंज खेला या कुछ नहीं किया। विभिन्न प्रकार की गतिविधि के साथ, मस्तिष्क पूरी तरह से सक्रिय हो गया था, लेकिन विभिन्न तरीकों से, और शतरंज के मामले में, मस्तिष्क के कुछ हिस्से "अधिक" सक्रिय थे। इस अध्ययन के आधार पर, वैज्ञानिकों ने कहा कि ये क्षेत्र शतरंज खेलने की प्रक्रिया के लिए जिम्मेदार हैं। हालांकि, इस मामले में, कारण और प्रभाव उलझन में थे: इस तरह के और मस्तिष्क का एक हिस्सा सक्रिय है, हम शतरंज में ऐसी चीजें करते हैं, इसलिए, शायद, मस्तिष्क के इस हिस्से को केवल इस तरह की गतिविधि के लिए आवश्यक है। वास्तव में, विपरीत सच है। यह दृष्टिकोण एक कार की मोटर को मस्तिष्क की तुलना करने के लिए समान है; मानो मस्तिष्क के प्रत्येक भाग को एक और केवल एक कार्य करना चाहिए।

यह दृष्टिकोण गलत परिणामों की ओर जाता है; हम मस्तिष्क के किसी विशेष क्षेत्र की गतिविधि देखते हैं और इसे एक विशिष्ट कार्य सौंपते हैं। लेकिन यह पूरी तरह से असत्य है। मस्तिष्क के कई हिस्सों द्वारा कई कार्य किए जाते हैं, और संज्ञानात्मक नेटवर्क इस सभी को नियंत्रित करते हैं। यह बहुत मुश्किल है। यह न्यूरोइमेजिंग की सामान्य समस्या है, और यह खुशी के रूप में ऐसी व्यक्तिपरक चीजों के साथ काम करने की कोशिश करते समय और भी उच्च स्तर तक जाती है।

इस तथ्य के बावजूद कि मैं खुद भोले-भाले लोगों का मजाक उड़ाने में शामिल था, जो मानते हैं कि fMRI का उपयोग यह पता लगाने के लिए किया जा सकता है कि शतरंज खेलने की क्षमता मस्तिष्क में कहां से आती है, अंदर मैं शर्म से जल गया। मैं अपने दम पर कुछ ऐसा ही करने की उम्मीद कर रहा था। यही है, मैं हाल ही में मिले शब्द का उपयोग करते हुए, मैंने खुद को एक पूर्ण रोगविज्ञानी के रूप में उजागर किया।

यह पता चला है कि एक कार्य जैसे विज़न के विज़ुअलाइज़ेशन का उपयोग करना है; यहां यह विश्वसनीय रूप से नियंत्रित करना संभव है कि वास्तव में विषय क्या देखते हैं, यह सुनिश्चित करने के लिए कि उनमें से प्रत्येक को एक ही तस्वीर दी गई है ताकि प्रयोग सुसंगत हो, और इस तरह से दृश्य प्रांतस्था को खोजने और अध्ययन करने के लिए। यह अध्ययन करना अधिक कठिन है कि चेम्बर्स "दिलचस्प बातें" क्या कहते हैं - उच्च-क्रम के कार्य, भावनाएं या आत्म-नियंत्रण।

"सवाल यह नहीं है," मस्तिष्क में खुशी कहाँ है? "यह पूछने जैसा है कि" मस्तिष्क में कुत्ते के भौंकने की आवाज़ की सनसनी कहाँ है? "बेहतर सवाल यह है," मस्तिष्क खुशी का समर्थन कैसे करता है? इसे उत्पन्न करने के लिए किन नेटवर्क और प्रक्रियाओं का उपयोग किया जाता है? ”

चैंबर्स ने एक और समस्या का भी उल्लेख किया: तकनीकी अर्थों में खुशी क्या है? “हम किस समय अवधि के बारे में बात कर रहे हैं? "यह पिंट अच्छी तरह से चला गया!" या एक लंबी और अधिक सामान्य, जैसे कि खुशी एक माता-पिता होने के नाते, या एक लक्ष्य को प्राप्त करने के लिए काम करना, जीवन से संतुष्टि प्राप्त करना, शांत और आराम महसूस करना - जैसे? "मस्तिष्क में कार्यक्षमता के कई स्तर हैं जो ऐसी चीजों का समर्थन करते हैं - और उन सभी को कैसे अनपैक करें?"

इस बिंदु पर, मैंने पहले से ही अपने अ-कल्पित प्रयोग के संचालन की सभी आशाओं को एक तरफ फेंक दिया था, जिसे मैंने स्वीकार किया था। चैंबर्स, एक कम बुद्धि वाले प्रोफेसरों के डर के बावजूद, इस सवाल से बहुत अच्छी तरह से जुड़े, और कहा कि सिद्धांत रूप में वह मुझे ऐसा करने की अनुमति देंगे, यहां तक ​​कि सिर्फ तकनीक के एक उपयोगी प्रदर्शन के लिए। दुर्भाग्य से, एफएमआरआई का उपयोग बहुत महंगा है, और कई शोध दल अपने समय पर प्रतिस्पर्धा करते हैं। अगर उसने खुशी की तलाश में अपनी छाल की तस्वीर लेने के लिए कुछ जस्टर के लिए स्कैनर का कीमती समय बिताया, तो इससे कुछ लोग परेशान होंगे।

मैंने अपनी जेब से उपकरणों के उपयोग के लिए भुगतान करने के प्रस्ताव पर विचार किया, लेकिन कीमतें बहुत अधिक थीं। यहां तक ​​कि मेरे जैसे उदार प्रकाशकों ने भी इस तरह के खर्चों के आगे घुटने टेक दिए। ट्रेन टिकट के लिए £ 48, सैंडविच के लिए £ 5, कॉफी के लिए £ 3, fMRI का उपयोग करके एक दिन के लिए £ 13,000। मुझे नहीं लगता कि इस तरह के आंकड़े बहीखाता पद्धति के ध्यान से गुजरेंगे।

लेकिन बैठक को असफल घोषित करने के बजाय, मैंने चैंबर्स से पूछने का फैसला किया कि क्या एफएमआरआई के उपयोग में कोई अन्य समस्या है जिसे मुझे अपने विचारों को अधिक व्यावहारिक रूप में परिवर्तित करने से पहले जानना होगा।

यह पता चला कि चैंबर्स बहुत ही स्वेच्छा से और सक्रिय रूप से उन समस्याओं को उजागर करने में सक्षम हैं जो सामान्य रूप से न्यूरोइमेजिंग और मनोविज्ञान पर आधुनिक अनुसंधान के रास्ते में खड़े हैं। उन्होंने इस बारे में एक किताब भी लिखी, द सेवन डेडली सिंस ऑफ साइकोलॉजी ( 1 ), जो आधुनिक मनोविज्ञान को कैसे सुधार सकती है और कैसे सुधारना चाहिए, इस बारे में बात करती है।

FMRI से जुड़े कई महत्वपूर्ण मुद्दे हैं जो यह स्पष्ट करते हैं कि मेरे लिए इस तकनीक का उपयोग खुशी की खोज के लिए कितना मुश्किल होगा। सबसे पहले, जैसा कि पहले ही उल्लेख किया गया है, यह महंगा है। इसका उपयोग करने वाले अध्ययन आमतौर पर काफी छोटे होते हैं और सीमित संख्या में विषयों पर खर्च होते हैं। और यह एक समस्या है - आपके पास जितनी कम शोध वस्तुएं हैं, परिणामों के महत्व में उतना कम विश्वास है। वस्तुओं की संख्या जितनी अधिक होगी, परिणामों का सांख्यिकीय महत्व ( 2 ) जितना अधिक होगा, और उनकी शुद्धता में आपका विश्वास उतना ही मजबूत होगा।

कल्पना करें कि आप पासा फेंक रहे हैं। आपने इसे 20 बार फेंक दिया, और उनमें से 25% ने एक छक्का लगाया। यानी केवल पांच बार। आप सोच सकते हैं कि यह संभावना नहीं है, लेकिन यह काफी वास्तविक है। यहां कोई विशेष महत्व नहीं है। मान लीजिए कि अब आपने इसे 20,000 बार फेंक दिया, और उनमें से 25% ने छह फेंक दिए। यह 5,000 गुना है। अब यह पहले से ही अजीब लगता है। आप सबसे अधिक संभावना यह तय करेंगे कि क्यूब के साथ कुछ गलत है, कि यह किसी तरह बदल गया है। मनोवैज्ञानिक प्रयोगों के साथ एक ही कहानी: पांच लोगों में समान प्रभाव पाने के लिए दिलचस्प होगा, लेकिन 5000 में - यह एक गंभीर खोज की तरह है।

एक व्यक्ति के साथ प्रयोग करने के लिए, जैसा कि मैं करना चाहता था, वैज्ञानिक रूप से व्यर्थ है। यह अच्छा है कि मैंने शुरू होने से पहले इस बारे में पता लगा लिया।

चैंबर्स ने मुझे समझाया कि इस तरह के खर्च सुनिश्चित करते हैं कि कुछ प्रयोग दोहराए जाएं। सकारात्मक परिणामों के प्रकाशन की मांग करते हुए, वैज्ञानिकों पर बहुत दबाव डाला जा रहा है (अर्थात, "हमने कुछ पाया!" के बजाय "हमने कुछ खोजने की कोशिश की, लेकिन नहीं मिला")। इस तरह के परिणाम पत्रिकाओं में प्रकाशित होने, समीक्षकों द्वारा पढ़े जाने, कैरियर की संभावनाओं में सुधार करने और अनुदान प्राप्त करने की संभावना, इत्यादि की संभावना अधिक होती है। लेकिन जब भी परिणाम यादृच्छिक न हो, यह दिखाने के लिए प्रयोगों को दोहराना बहुत अच्छा है। दुर्भाग्य से, वैज्ञानिकों पर दबाव डाला जाता है कि वे अगले शोध पर जल्दी से आगे बढ़ें, अगली बड़ी खोज करें, इसलिए कोई भी अक्सर दिलचस्प परिणामों ( 3 ) की जांच नहीं करता है, खासकर एफएमआरआई के मामले में।

इसलिए यदि मैं अपना प्रयोग भी कर सकता हूं, तो परिणाम की परवाह किए बिना मुझे बार-बार इसका संचालन करना होगा। भले ही उसने मुझे वह डेटा न दिया हो, जिसकी मुझे जरूरत है। और यह पूरी तरह से अलग स्थिति है।

FMRI से प्राप्त आंकड़े उतने स्पष्ट नहीं हैं जितने कि मुख्यधारा की रिपोर्टों में वर्णित हैं। सबसे पहले, यह बात करता है कि अध्ययन के दौरान मस्तिष्क के कौन से हिस्से "सक्रिय" हैं, लेकिन चेम्बर्स ने बताया कि "यह अनिवार्य रूप से बकवास है। मस्तिष्क के सभी भाग लगातार सक्रिय होते हैं। दिमाग उसी तरह काम करता है। सवाल यह है कि ये विशिष्ट क्षेत्र कितने अधिक सक्रिय हैं, और क्या वे सामान्य से बहुत अधिक सक्रिय हैं? ”



कम से कम "स्पॉटिंग" के मानकों को प्राप्त करने के लिए, आपको यह निर्धारित करने की आवश्यकता है कि स्कैनर पर कौन से स्पॉट आपके प्रयोग के लिए प्रासंगिक हैं। और मस्तिष्क के कुछ क्षेत्रों की गतिविधि को ट्रैक करने जैसे श्रमसाध्य कार्य में यह एक जटिल प्रश्न है। शुरू करने के लिए, गतिविधि में "महत्वपूर्ण" बदलाव को क्या माना जाता है? यदि मस्तिष्क के प्रत्येक हिस्से की गतिविधि में समय के साथ लगातार उतार-चढ़ाव होता है, तो कितनी गतिविधि बढ़नी चाहिए ताकि हम इसे महत्वपूर्ण मान सकें? उसे किस सीमा तक पार करना चाहिए? ये मूल्य अनुसंधान से अनुसंधान तक भिन्न होते हैं। यह एक पॉप स्टार के संगीत कार्यक्रम में अपने सबसे बड़े प्रशंसक की पहचान करने की कोशिश करता है, जिसे सुनकर वह जोर से चिल्लाता है; यह संभवतः संभव है, लेकिन बिल्कुल भी सरल नहीं है और इसके लिए बहुत काम करने की आवश्यकता है।

नतीजतन, चेम्बर्स ने समझाया, यह एक और स्पष्ट समस्या की ओर जाता है।

"एफएमआरआई में एक बड़ी है, जैसा कि हम इसे कहते हैं, शोधकर्ता की स्वतंत्रता की डिग्री की समस्या।" लोग अक्सर इस बारे में नहीं सोचते हैं कि वे डेटा का विश्लेषण कैसे करेंगे, या यहां तक ​​कि शोध करने से पहले वे कौन से प्रश्न पूछेंगे। वे ऐसा करते हैं, इस मुद्दे का अध्ययन करते हैं, "विचलन पथों का बगीचा" प्राप्त करते हैं जब एफएमआरआई के साथ सबसे सरल अध्ययन में भी एक विश्लेषणात्मक निर्णय लेने के हजारों अवसर होते हैं, जिनमें से प्रत्येक अंतिम परिणाम को थोड़ा बदल देगा। इसलिए, शोधकर्ता कुछ उपयोगी परिणाम खोजने के लिए अपने सभी डेटा को संसाधित करते हैं। "

ऐसा इसलिए होता है क्योंकि जटिल डेटा का विश्लेषण कई अलग-अलग तरीकों से किया जा सकता है, और दृष्टिकोण का एक संयोजन एक उपयोगी परिणाम चुन सकता है, जबकि अन्य नहीं करेंगे। यह एक बेईमान दृष्टिकोण की तरह लग सकता है, जैसे कि दीवार पर एक मशीन गन फायर करना, और फिर एक लक्ष्य खींचना जहां सबसे अधिक बुलेट छेद जमा हुए हैं, और इसे लक्ष्य पर एक अच्छा हिट घोषित करना। वास्तव में, सब कुछ इतना बुरा नहीं है, लेकिन यह इस दिशा में आगे बढ़ रहा है। लेकिन अगर आपका करियर और सफलता लक्ष्य से टकराने पर निर्भर करती है, और यह विकल्प संभव है - तो इसे छोड़ क्यों दें?

हालाँकि, यह केवल FMRI के साथ प्रयोगों से संबंधित समस्याओं के हिमशैल का टिप है। चैंबर्स के पास इन सभी समस्याओं के जवाब और समाधान के लिए विकल्प हैं: उन्हें शुरू करने से पहले विश्लेषण विधियों पर रिपोर्ट; विश्वसनीयता बढ़ाने और लागत कम करने के लिए समूहों के बीच डेटा और विषयों को साझा करें; अनुदान और अवसर देते समय वैज्ञानिक कैसे मूल्यांकन और न्याय करते हैं।

ये सभी अद्भुत और उपयुक्त समाधान हैं। लेकिन उन्होंने मेरी मदद नहीं की। मैं बैठक में पहुंचा, उम्मीद है कि उच्च तकनीक वाला जादू मुझे यह समझने में मदद करेगा कि मेरे मस्तिष्क में खुशी कहाँ से आती है। इसके बजाय, मेरे मस्तिष्क में हजारों उन्नत विज्ञान मुद्दे थे, जिसने मुझे निश्चित रूप से दुखी किया।

चैंबर्स अंततः काम करने के लिए वापस चले गए, और मैं परेशान हो गया, घर वापस आ गया, मेरे सिर के साथ न केवल इसलिए कि कुछ दंपतियों ने बातचीत के दौरान शराब पी थी। सबसे पहले, मैंने सोचा कि यह निर्धारित करना काफी सरल होगा कि हमें क्या खुशी मिलती है और खुशी कहाँ से आती है। यह पता चला कि भले ही मैंने जिन वैज्ञानिक तकनीकों का उपयोग करने की कोशिश की थी, वे सीधी थीं (और ऐसा नहीं है), फिर जिस खुशी का अनुभव सभी को होता है, हर किसी की इच्छा होती है और हर कोई समझता है, जो मैंने सोचा था उससे कहीं अधिक जटिल बात है। ।

मैं इसे बर्गर के रूप में कल्पना करता हूं। सभी जानते हैं कि बर्गर क्या होता है। हर कोई बर्गर को समझता है। लेकिन बर्गर कहां से आते हैं? स्पष्ट उत्तर मैकडॉनल्ड्स, या बर्गर किंग, या आपके साथ परिचित कुछ अन्य सामान्य होगा। सब कुछ सरल है।

लेकिन फास्ट फूड किचन में पूरी तरह से तैयार किए गए शून्य से बर्गर दिखाई नहीं देते हैं। कटा हुआ मांस होता है जो एक बूचड़खाने से मांस प्राप्त करने वाले आपूर्तिकर्ता द्वारा कटलेट में बनाया जाता है, जो पशु किसानों से मांस प्राप्त करता है, जो जमीन पर पशुओं को उगाता है, इसे उगाता है और उसे खिलाता है, जो काफी संसाधनों को अवशोषित करता है।

बर्गर में बन्स होते हैं। वे एक और आपूर्तिकर्ता से आते हैं, एक निश्चित बेकर जिसे आटा, खमीर, और कई अन्य अवयवों (शायद तिल भी) की आवश्यकता होती है ताकि उन्हें एक साथ मिलाया जा सके और उन्हें एक ओवन में रखा जा सके जिसे गर्मी बनाने के लिए लगातार ईंधन की आवश्यकता होती है। सॉस (इस सब के लिए टमाटर, मसाले, चीनी, पैकेजिंग, और औद्योगिक उत्पादन की एक बड़ी संख्या) और साइड डिश (उन क्षेत्रों में जहां सब्जियां उगती हैं, जिन्हें इकट्ठा किया जाना चाहिए, परिवहन, जटिल बुनियादी ढांचे की मदद से संग्रहीत) के बारे में मत भूलना।

और ये सभी चीजें हमें केवल मूल तत्व देती हैं। अभी भी किसी ऐसे व्यक्ति की आवश्यकता है जो इसे इकट्ठा करेगा और पकाएगा। यह उन लोगों द्वारा किया जाता है जिन्हें पानी पिलाने, पढ़ाने और भुगतान करने की आवश्यकता होती है। रेस्तरां को काम करने के लिए बिजली, पानी, गर्मी, सेवा की आवश्यकता होती है। यह सब, संसाधनों और श्रम की एक अंतहीन धारा है जिसके बारे में एक सामान्य व्यक्ति भी नहीं सोचता है, आपको एक चांदी की थाली पर एक बर्गर देने में निवेश किया जाता है जिसे आप फोन पर घूरते समय अमूर्त रूप से चबा सकते हैं।

यह एक भ्रामक और जटिल रूपक हो सकता है, लेकिन यह बात है। यदि आप इसके बारे में सोचते हैं, तो बर्गर और खुशी संसाधनों, प्रक्रियाओं और कार्यों के अविश्वसनीय रूप से जटिल नेटवर्क के परिचित लेकिन सुखद परिणाम हैं। यदि आप संपूर्ण को समझना चाहते हैं, तो आपको इसके कुछ हिस्सों पर विचार करना चाहिए।

इसलिए, अगर मैं जानना चाहता हूं कि खुशी कैसे काम करती है, मुझे उन विभिन्न चीजों का पता लगाने की जरूरत है जो हमें खुश करती हैं और समझती हैं कि वे कैसे करते हैं। और मैंने वही करने का फैसला किया। बर्गर खाने के बाद। मुझे पता नहीं क्यों, लेकिन मैं अचानक इसे खाना चाहता था,

डीन बर्नेट एक न्यूरोसाइंटिस्ट हैं, जो कार्डिफ यूनिवर्सिटी में सेंटर फॉर मेडिकल एजुकेशन और द गार्जियन, ब्रेन फ्लैपिंग में एक लोकप्रिय विज्ञान स्तंभ के लेखक हैं।

संदर्भ

चैंबर्स, सी। साइकोलॉजी के सात घातक पाप: ए मैनिफेस्टो फॉर द रिफॉर्मिंग द कल्चर ऑफ साइंटिफिक प्रैक्टिस प्रिंसटन यूनिवर्सिटी प्रेस, प्रिंसटन एनजे (2017)।

कोहेन, जे। असामान्य-सामाजिक मनोवैज्ञानिक अनुसंधान की सांख्यिकीय शक्ति: एक समीक्षा। असामान्य और सामाजिक मनोविज्ञान 65, 145-153 (1962) जर्नल।

एंगबर, डी।, उदास चेहरा: एक और क्लासिक मनोविज्ञान खोज - जो आप खुशी के लिए अपना रास्ता मुस्कुरा सकते हैं - बस उड़ा दिया। slate.com (2016)।

हैप्पी ब्रेन से अंश: व्हेयर हैप्पीनेस कम्स फ्रॉम, एंड व्हाई], डीन बर्नेट, 2018