Beyin ve borsanın ortak noktası nedir? Bu kulağa şaka amaçlı bir kurgu gibi gelse de, UM araştırmacılarının yeni araştırması, beyinlerin ve ekonomilerin krizler sırasındaki davranışlarının, fizik alanında yaygın olarak kullanılan gözlemler kullanılarak açıklanabileceğini ortaya koyuyor. Çalışmaları dergide yayınlandı Ulusal Bilimler Akademisi Bildirileri.
UnCheol Lee, Ph.D. UM Anesteziyoloji Bölümü’nden bir doktor ve işbirlikçi ekibi, anestezi altındaki bazı hastaların diğerlerinden daha hızlı iyileştiğini gözlemledikten sonra bu fikri ortaya attı.
Lee, “Anestezik ilaçların beyinde kontrollü bir krize neden olduğu, beyin ağını kesintiye uğratarak bilinç kaybına neden olduğu düşünülebilir” diye açıkladı.
Anestezi gibi bir krizden kurtulmanın, bir ülkenin borsa çöküşü gibi bir ekonomik krizden kurtulmasına benzeyip benzemediğini ve her iki çöküş örneğinin, daha sonra sonucu tahmin etmek için kullanılabilecek temel bir prensiple tanımlanıp tanımlanamayacağını merak etti.
Beyinler ve borsalar tamamen farklı görünebilir, ancak şaşırtıcı derecede benzer şekillerde davranırlar. Her ikisi de normalde hassas bir denge durumunda, bilim adamlarının kritiklik olarak adlandırdığı ve en esnek, verimli ve bilgilendirici şekilde çalıştıkları bir durumda çalışan karmaşık sistemlerdir. Bu denge bozulduğunda sistem bir anda krize girebilir ve bu avantajları kaybedebilir.
Fizikte bu tür değişiklikler, aniden (birinci dereceden geçiş) ya da kademeli olarak (ikinci dereceden geçiş) meydana gelebilen faz geçişleri olarak bilinir. Örneğin suyun buza donması birinci dereceden bir geçiştir; hafif bir sıcaklık düşüşü ani bir geçişe neden olabilir. Buna karşılık, ısındıkça mıknatıslığını yavaş yavaş kaybeden bir mıknatıs ikinci dereceden bir geçiştir; daha kademeli ve bozulmaya karşı daha dirençlidir.
Michigan ekibi, her iki tür geçişin de yalnızca anestezi sırasında hastaların bilincini kaybedip yeniden kazanmaları sırasında beyinde değil, aynı zamanda ekonomik krizler sırasında çöküp iyileşirken finansal piyasalarda da meydana geldiğini keşfetti.
Hesaplamalı bir model kullanarak, belirli bir ağın devrilme noktasında birinci dereceden mi yoksa ikinci dereceden bir geçiş mi olduğunu tahmin etmeye çalıştılar. Patlayıcı ve tedirginliğe karşı kararsız olan birinci dereceden faz geçiş tipi ağlar, ani çöküşe karşı daha duyarlıydı ve bir krizin ardından daha yavaş bir toparlanma sergiliyordu.
Lee, “Modelle, faz geçiş tipini denetledik ve zaman serisi verilerini oluşturduk, verileri analiz ettik ve birinci ve ikinci derece geçişlerin sinyal özelliklerini tanımlamaya çalıştık. Birinci derece geçiş ağının, ağ senkronizasyonlarında daha büyük varyans sergilediğini bulduk” diye açıkladı.
Bu sonuçları kullanarak, ağları birinci veya ikinci dereceden olarak karakterize edebildiler ve bir kriz meydana gelmeden önce bir ağın hızlı mı yoksa kademeli bir çöküş ve toparlanma mı yaşayacağını tahmin edebildiler.
Modeli, 2007-2009 Subprime Mortgage Krizi çalışmalarını ve anestezi uygulanan hastalardan alınan EEG okumalarını kullanarak test ettiler. Hisse senedi piyasaları için, birinci dereceden geçişe daha yakın olanlar, krizden sonra daha hızlı çöküş ve daha yavaş toparlanma gösterdiler ve birinci dereceye daha yakın olan (patlayıcı geçiş) ülkeler, kişi başına düşen gayri safi yurtiçi hasılanın daha düşük olduğu gelişmekte olan piyasalar olma eğilimindeydi.
Anestezi altındaki hastalardan alınan EEG kaydına uygulandığında, beynin birinci derece geçişe yakınlığının, hastaların bilincini ne kadar hızlı veya yavaş kaybedip geri kazanacağını öngördüğünü buldular.
Ağ çöküşünü tahmin etmek, bireysel beyin özelliklerine dayalı olarak anestezi güvenliğinin arttırılmasından, finans veya iklim değişikliği alanındaki diğer geçişleri daha etkili bir şekilde atlatmak için potansiyel olarak yöntemlerin uygulanmasına kadar geniş kapsamlı potansiyel uygulamalara sahiptir.
Makalenin kıdemli yazarı ve UM Bilinç Merkezi’nin kurucusu George Mashour, MD, Ph.D. şunları ekledi: “Dr. Lee’nin çalışması son derece yenilikçi. Beynin ve diğer karmaşık sistemlerin ortak dinamiklerini anlamak için ağ biliminden yararlanmak, Merkezimizin uzun süredir devam eden bir hedefi olmuştur.”
