論文の概要: A global predicted-fMRI drive signal from TRIBE does not predict YouTube replay heatmaps

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.01400v1
• Date: Wed, 01 Jul 2026 19:03:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-03 19:45:08.561298
• Title: A global predicted-fMRI drive signal from TRIBE does not predict YouTube replay heatmaps
• Title（参考訳）: TRIBEの全世界で予測されるfMRI駆動信号はYouTubeの再生熱マップを予測しない
• Abstract要約: マルチモーダル脳エンコーディングモデルは、高精度で自然なビデオに対するfMRI応答を予測する。 私たちは、2025年のAlgonautsのブレインエンコーディングチャレンジの優勝モデルであるTRIBEを48本のYouTubeビデオで実行し、秒単位のエンゲージメント曲線に対する予測された皮質反応を減少させました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep multimodal brain-encoding models now predict fMRI responses to naturalistic video with high accuracy. Whether their predicted neural signals also forecast behavioral engagement is unknown. We run TRIBE, the winning model of the 2025 Algonauts brain-encoding challenge (Llama-3.2 + V-JEPA2 + Wav2Vec-BERT), on 48 YouTube videos and reduce its predicted cortical response to a per-second engagement curve, the global field power. Correlated against each video's "most replayed" heatmap, a passively-collected proxy for which moments viewers return to, the curve shows no evidence of predicting re-watch behavior. The pooled position-controlled partial correlation is +0.058 (95% CI [-0.04, 0.15]; one-sample t(47)=1.21, p=0.23), indistinguishable from zero and not significantly above simple loudness and motion baselines (loudness +0.04, paired p=0.74). The raw correlation is also near zero; the moderate values reported for music videos reflect a genre-specific intro/onset-replay artifact rather than content prediction, and do not generalize. The null holds across six cortical-network readouts and under an autocorrelation-preserving permutation test. We release the code, the video-ID manifest, and an acquisition method that works despite YouTube's SABR-only streaming.
• Abstract（参考訳）: ディープマルチモーダル脳エンコーディングモデルでは、自然なビデオに対するfMRI応答を高精度で予測できるようになった。 予測された神経信号が行動の関与を予測するかどうかは不明である。 Llama-3.2 + V-JEPA2 + Wav2Vec-BERT)という2025年のAlgonautsのブレインエンコーディングチャレンジの優勝モデルであるTRIBEを48本のYouTubeビデオで実行し、秒単位のエンゲージメント曲線、グローバルフィールドパワーに対する予測された皮質反応を減らした。 それぞれのビデオの「最も再生された」ヒートマップとは、視聴者が戻る瞬間を受動的に収集したプロキシと関係があるが、この曲線は再視聴行動を予測する証拠は示していない。 プールされた位置制御された部分相関は+0.058(95% CI [-0.04, 0.15]; 1サンプルt(47)=1.21, p=0.23)であり、0と区別できず、単純な大音量や運動ベースライン(ラウドネス+0.04, ペアp=0.74)よりもはるかに高くない。 生の相関もゼロに近い;音楽ビデオで報告される中程度の値は、コンテンツ予測よりもジャンル固有のイントロ/オンセット-リプレイアーティファクトを反映し、一般化しない。 ヌルは6つの皮質-ネットワークの読み出しと自己相関保存置換テストで保持される。 私たちは、YouTubeのSABRのみのストリーミングにもかかわらず、コード、ビデオIDマニフェスト、および取得方法をリリースします。

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