¿Qué queda en la corteza visual de siete imágenes en 1,4 segundos?

Un spot puede encadenar decenas de planos en medio minuto, y un reel puede pasar fotos a un ritmo de varias por segundo. Y quien recorre un feed ve desfilar posteos que muchas veces permanecen en pantalla menos de un segundo. En todos esos formatos el sistema visual recibe lo mismo: una serie de imágenes breves, una detrás de otra, sin tiempo para detenerse en ninguna.

José A. Fernandez-Leon, Bryan J. Hansen y Valentin Dragoi se hicieron una pregunta más básica que cualquier pregunta de publicidad, pero que está en su raíz. Cuando la corteza visual recibe una secuencia rápida de imágenes, ¿las representa solo por lo que muestran o también por el lugar que ocupan en la serie? Para responderla registraron neuronas de la corteza visual de dos macacos mientras veían siete fotos de 200 milisegundos cada una. El trabajo se publicó en Cerebral Cortex en 2018.

El resultado se parece a uno de los hallazgos más viejos de la psicología de la memoria: lo primero y lo último de una lista se recuerdan mejor que lo del medio. Esta nota cuenta qué encontraron, lo pone junto a 16 trabajos anteriores y explica por qué el salto de un registro en monos a una regla de montaje es largo.

Qué se preguntó y por qué importa

Ver es encadenar fijaciones

Los ojos no recorren una imagen de forma continua. Saltan de un punto a otro y se detienen en cada uno durante fracciones de segundo. Potter y colegas (2014) lo resumen así: el sistema visual extrae información conceptual con cada fijación nueva, tres o cuatro veces por segundo. Vista desde la corteza, incluso una foto fija llega como una sucesión de recortes breves.

Los autores parten de esa observación. La visión cotidiana expone a la corteza a millones de secuencias de imágenes por día, pero se sabe poco sobre si se codifican según su posición en el tiempo. La idea dominante, escriben, es que la corteza visual representa cada imagen solo por su contenido: bordes, formas, colores, objetos.

Lo que esto tiene que ver con el oficio

Para quien hace publicidad la pregunta no es abstracta. El montaje decide qué plano abre, cuál cierra y cuántos entran en el medio, y un carrusel ordena imágenes que el usuario pasa con el pulgar. Si la posición cambiara cómo el cerebro procesa cada imagen, el orden tendría peso propio, más allá de lo que cada imagen muestra.

Conviene decir desde ahora lo que el estudio no responde. No mide recuerdo de marca, ni preferencia, ni compra, y no usa avisos. Salvo un experimento complementario con siete voluntarios, no trabaja con personas. Es ciencia básica sobre cómo un área visual de los primates trata una serie rápida de imágenes, y vale por lo que sugiere y por lo que obliga a no dar por sentado.

Quiénes lo firmaron

El trabajo se hizo en el Departamento de Neurobiología y Anatomía de la Facultad de Medicina de la Universidad de Texas en Houston, en el laboratorio de Valentin Dragoi. Fernandez-Leon y Hansen figuran con contribución igual. Según la sección de contribuciones, los dos hicieron los registros; Fernandez-Leon diseñó los métodos de análisis y analizó los datos, y Hansen se ocupó de los experimentos con personas.

Fernandez-Leon es hoy director y fundador del NeuroAI Lab del Instituto INTIA, en la Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires (UNICEN), en Tandil. Según el sitio del laboratorio, es investigador del CIFICEN-CONICET, y el grupo trabaja entre la inteligencia artificial y la neurociencia, con foco en el espacio, el tiempo y la memoria. El paper de 2018 figura en su lista de publicaciones.

Cómo se hizo

Dos macacos y una tarea de fijación

Participaron dos monos rhesus (Macaca mulatta). Cada animal tenía que mantener los ojos en un punto pequeño en el centro de un monitor ubicado a 57 centímetros, dentro de una ventana de 2 grados. Un sistema de seguimiento ocular que tomaba 1.000 muestras por segundo controlaba que no se movieran de ahí. Si el animal sostenía la fijación durante todo el ensayo, recibía tres gotas de jugo.

Es una tarea de visión pasiva: el animal no tenía que elegir ni recordar las imágenes, solo no mover los ojos. Eso acota el resultado, porque explorar una imagen con libertad, o tener que recordarla, puede cambiar lo que pasa en la corteza.

Siete imágenes, 200 milisegundos cada una

Después de 300 milisegundos de fijación aparecía una secuencia de siete fotos naturales en color, con paisajes y animales en su ambiente. Medían 10 por 10 grados y cubrían varios campos receptivos a la vez. Cada foto duraba 200 milisegundos, de modo que la serie completa duraba 1,4 segundos. La secuencia era siempre la misma, en el mismo orden, en todas las sesiones.

A cada ensayo con imágenes le seguía un ensayo «en blanco» con la misma estructura temporal: el punto de fijación, los mismos 1,4 segundos y la recompensa, pero con la pantalla gris en lugar de las fotos. Entre ensayo y ensayo había un intervalo de 3 segundos. Cada sesión tenía 150 ensayos con imágenes y 150 en blanco, alternados.

Ese diseño es la clave del estudio: permite preguntar si la actividad de las neuronas, con la pantalla vacía, se parece a la que mostraron unos segundos antes, frente a las imágenes.

Qué se registró

El área elegida fue V4, una etapa intermedia de la vía visual ventral, la que lleva de la corteza visual primaria a las regiones temporales que reconocen objetos. Sus neuronas codifican rasgos complejos de las imágenes, como la forma, y su actividad cambia con la atención.

Los investigadores bajaron entre cuatro y diez microelectrodos de tungsteno hasta V4, a 200 a 400 micrones de profundidad. Cada electrodo capta los potenciales de acción, las descargas eléctricas de las neuronas cercanas a su punta, que luego se separan según la forma de onda de cada célula. Se registraron hasta 10 neuronas a la vez: en total, 97 neuronas con respuesta visual en 20 sesiones.

Qué es una correlación de población

El análisis central no mira cuánto dispara una neurona, sino el patrón que forman todas las registradas en una sesión. Para cada neurona se calculó la actividad media en cada tramo de 200 milisegundos y se la normalizó con puntajes z, que expresan cuánto se aparta un valor del promedio de esa neurona, en desvíos estándar. Así una neurona muy activa no domina el resultado solo por disparar más.

Con esos valores se arma un vector, una lista de números, para cada imagen de la secuencia: cuánto respondió cada neurona mientras estaba en pantalla la imagen 1, la imagen 2 y así hasta la 7. Se arma otro vector con la actividad de las mismas neuronas en el tramo equivalente del ensayo en blanco, contado desde la aparición del punto de fijación. Después se calcula la correlación de Pearson entre los dos vectores.

r = Σ (xᵢ − x̄)(yᵢ − ȳ) / √[ Σ (xᵢ − x̄)² · Σ (yᵢ − ȳ)² ]

Una correlación de 1 significa que el patrón del ensayo en blanco reproduce exactamente el del ensayo con imágenes; una de 0, que no guardan relación; una negativa, que tienden a ir en sentidos opuestos. Los autores usan esa correlación como medida de «reactivación»: la capacidad de una población de neuronas de volver a producir, sin estímulo, un patrón parecido al que el estímulo provocó.

La significación estadística se evaluó con remuestreo (bootstrap, con 1.000 repeticiones) y con pruebas de permutación, que comparan el resultado real con los que aparecen al mezclar los datos al azar. El análisis se hizo de dos maneras: sesión por sesión y juntando las 97 neuronas de todas las sesiones.

Los controles

Una correlación entre dos momentos de una tarea puede deberse al ritmo del ensayo o a la expectativa del jugo. Por eso el trabajo compara la tasa de disparo en cada posición, mezcla al azar las respuestas entre imágenes y cruza cada imagen con el tramo «invertido» del blanco (la imagen 1 con el tramo 7). También revisa los microsacádicos, los pequeños saltos que los ojos hacen aun durante la fijación.

El control más fuerte fue un experimento adicional. Un solo animal vio la secuencia original durante 300 ensayos y después las mismas siete imágenes en otro orden fijo, durante otros 300, con 37 neuronas registradas en cinco sesiones. Si el efecto dependiera de la imagen, tendría que desplazarse con ella; si dependiera del lugar, tendría que quedarse ahí.

Siete personas

Por último, siete personas vieron las mismas imágenes mientras detectaban letras que cambiaban cada 50 milisegundos en el centro de la pantalla, para mantenerlas atentas y quietas. Después tenían que reconocer las siete fotos mezcladas con siete nuevas. El método completo está en el material suplementario.

Qué encontraron

Actividad sin imágenes

El primer dato es que, con la pantalla vacía, V4 no estaba en silencio. El 60 % de las neuronas (58 de 97) se activó con las imágenes, bajó en el intervalo entre ensayos y volvió a subir apenas aparecía el punto de fijación del ensayo en blanco (P < 0,001). El punto funcionaba como aviso de que algo venía, y la red respondía aunque nada llegara.

Una curva en U

El hallazgo central es la forma de las correlaciones a lo largo de la secuencia. Las imágenes 1 y 2 y las imágenes 6 y 7 mostraron correlaciones más altas que las imágenes 3, 4 y 5 (P < 0,01, sesión por sesión). Al juntar todas las neuronas, el patrón se repitió (P < 0,05). Graficadas según la posición, las correlaciones dibujan una U.

Dicho de otra forma, en los tramos del blanco que corresponden al comienzo y al final, la actividad de la población se parecía a la que habían provocado las imágenes de esas posiciones. En los del medio, no. Los autores lo vinculan con el efecto de posición serial: la ventaja de los extremos de una lista, conocida como primacía (el principio) y recencia (el final).

El texto principal no da con números los coeficientes del experimento original, que solo aparecen en las figuras. Sí los da para el control con un animal, que se cuenta más abajo.

No es cuánto disparan las neuronas

Una explicación sencilla sería que las neuronas disparan más con las imágenes de los extremos. No fue así. La tasa media de disparo no cambió con la posición, ni con imágenes (P = 0,98) ni en blanco (P = 0,99). Lo que varía con la posición no es la intensidad de la respuesta, sino su parecido con lo que pasa después, sin imágenes.

Tampoco hubo relación entre las correlaciones y la tasa de disparo de cada sesión, ni entre la posición y el coeficiente de variación, que mide cuán regular es el disparo. Al mezclar al azar las respuestas entre imágenes, la correlación media cayó un 98 %.

No es el ritmo de la tarea

Si la U se debiera a la expectativa, al nivel de alerta o al ritmo del ensayo, tendría que aparecer también al cruzar tramos que no se corresponden. Con el tramo invertido del blanco, desapareció (P > 0,1). Las correlaciones entre otros tramos fueron muy pequeñas y no significativas, y los microsacádicos no difirieron en amplitud ni en velocidad.

Se construye con la repetición

La U no estaba desde el comienzo de cada sesión. Al dividir las sesiones en tres bloques de 50 ensayos, los dos primeros no mostraron una U definida. En el tercero, las correlaciones de las dos primeras y las dos últimas imágenes ya se diferenciaban de las del medio (P < 0,05). La convexidad de la curva, una medida de cuán pronunciada es la U, creció un 63 % del segundo al tercer bloque.

Con una ventana móvil de 50 ensayos, el aumento resultó gradual y no un salto. Los autores concluyen que el efecto aparece después de al menos 100 ensayos de exposición a la secuencia y que depende de la experiencia. Mientras tanto, la tasa de disparo de cada neurona se mantuvo estable.

Posición, no contenido

En el experimento de control con un animal, la secuencia original volvió a dar una U. La correlación media fue de 0,34 para las imágenes 1 y 2, de 0,20 para las 6 y 7, y de −0,29 para las del medio. Con las mismas imágenes en otro orden, la U se mantuvo en las mismas posiciones, aunque más baja: 0,14 al comienzo, 0,144 al final y −0,115 en el medio.

La ventaja, entonces, no siguió a las fotos sino a su lugar en la serie. Si el efecto hubiera seguido a las imágenes, la U se habría deformado al cambiar el orden, y no fue así. Al mezclar las respuestas entre imágenes, todas las correlaciones cayeron prácticamente a cero. La conclusión de los autores es que el perfil depende de la posición en la secuencia y no de la identidad de la imagen.

En las personas, la misma U

En la prueba de reconocimiento, los siete participantes identificaron las imágenes de las posiciones 1 y 2 en el 70 % de los casos y las de las posiciones 6 y 7 en el 73,8 %. Las del medio, en el 49 %. Además, tardaron unos 200 milisegundos más en responder frente a las imágenes del medio. La tarea de letras se resolvió con más del 90 % de aciertos, señal de que sostuvieron la atención en el centro de la pantalla.

Es un efecto de posición serial clásico, con las mismas imágenes que vieron los monos. Los autores señalan una diferencia: en las personas el efecto aparece tras una o dos repeticiones, y en V4 tardó decenas de ensayos. Lo atribuyen a la variabilidad de V4 y a la muestra limitada de neuronas.

Lo que proponen los autores

Para los autores, que la actividad sin estímulo se parezca a la evocada según la posición serial desafía la idea de que la corteza visual representa las imágenes solo por su contenido. El mecanismo queda abierto. Mencionan como posibilidad la plasticidad sináptica dependiente de la experiencia, con dos subpoblaciones de neuronas para la primacía y la recencia, una hipótesis sin evidencia directa en este estudio.

El contexto

Primacía y recencia, de las palabras a los dibujos

Murdock (1962), en el Journal of Experimental Psychology, describió la curva de posición serial del recuerdo libre: de una lista de palabras que se recuerda en cualquier orden, las primeras y las últimas salen mejor que las del medio. Es una de las regularidades más estables de la psicología de la memoria.

Cohen (1972), en el Quarterly Journal of Experimental Psychology, obtuvo la misma curva en arco con secuencias de 10 dibujos de objetos conocidos. Los elementos agregados antes o después de la lista interfirieron en posiciones distintas según fueran palabras o dibujos, lo que interpretó como señal de un código verbal y otro visual.

Los monos también tienen U

Wright y colegas (1985), en Science, compararon palomas, monos y personas con listas de cuatro imágenes. La forma de la curva cambió con el tiempo entre la lista y la prueba: con intervalos muy cortos solo había ventaja del final, con intervalos intermedios aparecía la U y con los más largos dominaba el principio. El cambio fue más rápido en palomas, intermedio en monos y más lento en personas.

Basile y Hampton (2010), en Behavioural Processes, encontraron primacía y recencia robustas en seis monos rhesus con listas de cinco imágenes, pero solo si salían de conjuntos pequeños o medianos, que se vuelven familiares. Con conjuntos grandes, la U no apareció. El dato importa para leer el estudio de V4, que repitió una sola secuencia cientos de veces.

Modelos del orden

Henson (1998), en Cognitive Psychology, propuso el modelo Start-End, en el que la posición de cada elemento se codifica en relación con el comienzo y el final de la secuencia. Con simulaciones, reproduce la primacía, la recencia y los errores típicos del recuerdo serial.

Jensen y Lisman (2005), en Trends in Neurosciences, abordaron un problema de tiempos. La potenciación de largo plazo, que fortalece sinapsis, opera en una ventana de unos 100 milisegundos, pero los elementos de una secuencia suelen estar más separados. Propusieron un almacén cortical de memoria de trabajo, organizado por oscilaciones theta y gamma, que comprime elementos separados por segundos a intervalos de 20 a 30 milisegundos.

Ver rápido no es retener

Potter (1976), en el Journal of Experimental Psychology: Human Learning and Memory, estudió la presentación visual serial rápida (RSVP, por su sigla en inglés). Las personas detectaban una imagen descrita de antemano aunque las fotos pasaran muy rápido, pero olvidaban buena parte de las demás poco después. Llamó a ese registro fugaz memoria conceptual de corto plazo.

Thorpe, Fize y Marlot (1996), en Nature, mostraron fotos durante 20 milisegundos y pidieron decidir si contenían un animal. La actividad eléctrica cerebral diferenció las respuestas alrededor de 150 milisegundos después de la imagen. Concluyeron que ese procesamiento visual puede completarse en menos de 150 milisegundos.

Keysers y colegas (2001), en el Journal of Cognitive Neuroscience, registraron neuronas de la corteza temporal de macacos durante secuencias de imágenes a ritmos de 14 a 222 milisegundos por imagen. El 65 % de las neuronas mantuvo su selectividad incluso a 14 milisegundos, unas 72 imágenes por segundo. Cinco personas detectaron o recordaron imágenes por encima del azar en todos los ritmos que se les presentaron.

Potter y colegas (2014), en Attention, Perception, & Psychophysics, llevaron la velocidad al extremo: series de seis o 12 fotos de entre 13 y 80 milisegundos cada una, sin pausas. Las personas detectaron una foto descrita con un nombre por encima del azar en todas las duraciones, incluso cuando el nombre llegaba después de la serie.

El costo para la imagen siguiente

Raymond, Shapiro y Arnell (1992), en el Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance, describieron el parpadeo atencional. En una serie rápida de letras, quien identifica un primer objetivo tiende a no detectar un segundo si aparece en un intervalo de 270 milisegundos que empieza unos 180 milisegundos después. Procesar un elemento tiene un costo para los que vienen detrás.

V4, entre el rasgo y la atención

Roe y colegas (2012), en Neuron, revisaron lo que se sabe de V4: un área intermedia de la vía ventral, crucial para reconocer objetos y foco de muchos estudios de atención visual. Admitieron que todavía no hay una visión unificada de su papel. Propusieron que su función común es seleccionar redes específicas, sea por los rasgos del objeto o por la atención.

Reynolds, Pasternak y Desimone (2000), en Neuron, mostraron que la atención aumenta la sensibilidad de las neuronas de V4. En su experimento, atender a un estímulo equivalió a multiplicar su contraste efectivo por 1,51. Por eso Fernandez-Leon y colegas tuvieron que descartar que su U fuera un simple efecto de atención.

Una corteza que repite lo que vio

Han, Caporale y Dan (2008), en Neuron, registraron la corteza visual de ratas con colorantes sensibles al voltaje. Tras repetir un estímulo, las ondas espontáneas de actividad empezaron a parecerse a la respuesta evocada durante varios minutos, sin más estimulación.

Xu y colegas (2012), en Nature Neuroscience, estimularon la corteza visual primaria de ratas con un punto en movimiento que activaba una secuencia de neuronas. Después de repetirlo, un destello en el punto de partida bastaba para que la secuencia se reprodujera en orden, aunque en ratas despiertas solo durante la vigilia tranquila.

Eagleman y Dragoi (2012), en PNAS, son el antecedente inmediato, del mismo laboratorio. Con secuencias de imágenes al azar encontraron reactivación en V4 de macacos despiertos sin estimulación visual: específica del estímulo, en el orden temporal original y más fuerte con la exposición. Las neuronas que se reactivaban llevaban más información sobre el estímulo.

Lo que agrega el estudio de 2018

Sobre ese fondo, la contribución del trabajo es acotada y precisa. La reactivación de patrones en la corteza visual ya estaba documentada en ratas y en macacos. Lo nuevo es que, en V4 y con esta tarea, su grado depende de la posición de la imagen en una secuencia rápida. Y la curva tiene la forma que la psicología conoce desde hace seis décadas.

Las críticas, una por una

Dos animales

El resultado principal sale de dos macacos y 97 neuronas, y el control que separa posición de identidad, de un solo animal con 37 neuronas en cinco sesiones. Es una muestra habitual en neurofisiología con primates, donde cada animal requiere entrenamiento largo y cirugía. Pero no permite saber cuánto varía el efecto entre individuos.

Una sola secuencia

Los animales vieron siempre la misma serie de siete imágenes, en el mismo orden, cientos de veces, y el control agrega una única alternativa. No se sabe qué pasa con series más largas o más cortas, con otros ritmos, con imágenes que cambian en cada ensayo o con material que tiene relación narrativa entre una imagen y la siguiente.

Fijación, no exploración

La tarea es de fijación pasiva. Los autores motivan el estudio con la visión natural, que encadena fijaciones, pero en el experimento la pantalla cambia mientras los ojos se quedan quietos. Es un modelo razonable de una parte del problema, no de la visión cotidiana completa.

Correlaciones de pocas neuronas

Cada correlación de sesión se calcula con el patrón de hasta 10 neuronas. Con tan pocos elementos, un coeficiente puede moverse mucho por azar. Los autores lo compensan con remuestreo y con el análisis de todas las neuronas juntas, pero los coeficientes del experimento original solo se ven en las figuras. Además, una correlación de población dice que dos patrones se parecen; no dice qué información llevan.

Qué significa reactivación, y qué no

Que el patrón del ensayo en blanco se parezca al del ensayo con imágenes no significa que el animal vuelva a ver las imágenes ni que las recuerde. No hubo una prueba de memoria en los monos. Tampoco se intentó reconstruir las imágenes a partir de la actividad. Lo que se midió es una semejanza estadística entre dos patrones de disparo, que aparece cuando se enciende el punto de fijación.

Los propios autores marcan una consecuencia. Las imágenes del medio no tuvieron correlaciones cercanas a cero sino negativas, y su significado funcional, escriben, no está claro. Un decodificador entrenado con las respuestas a las imágenes no podría recuperarlas a partir de un patrón anticorrelacionado. El medio, entonces, no queda simplemente «menos reactivado»: su patrón en blanco tiende a ir en sentido contrario.

Una U que tarda

La U neuronal apareció recién después de unos 100 ensayos, mientras que la U conductual de las personas aparece tras una o dos repeticiones. Los autores ofrecen una explicación (ruido y muestra chica), pero no la ponen a prueba. Lo que se observó, por ahora, es un efecto que requiere exposición repetida a la misma secuencia, no una propiedad de la primera vez que se ve.

Un puente débil con las personas

El experimento con personas tiene siete participantes y su método está en el material suplementario. Muestra una U de reconocimiento con las mismas imágenes, pero no registra actividad cerebral. Que la U neuronal de los monos y la U de memoria de las personas se parezcan es compatible con un mecanismo común, pero no lo establece. Los autores hablan de efectos «consistentes» entre sí, no de una relación causal.

Detalles del informe

En un pasaje los autores afirman que cada coeficiente fue significativo, y en el resumen, que las imágenes del medio no lo fueron. El control con el tramo invertido, además, remite a dos figuras distintas. No cambia la conclusión, pero pide leer las figuras con cuidado.

Financiamiento y conflictos

El trabajo fue financiado por los Institutos Nacionales de Salud de Estados Unidos (programa EUREKA y una beca de formación en visión) y por el Rochelle and Max Levit Endowed Fund. Los autores declaran no tener conflictos de interés. Hansen figura además con una afiliación en el área de farmacología de Merck & Co.

Qué sirve y qué no para una marca o una agencia

El montaje rápido

Cada imagen del experimento dura 200 milisegundos, el rango de un corte muy rápido: cinco imágenes por segundo. Lo que el estudio ofrece al oficio es una hipótesis, no una regla. Si la corteza trata distinto los extremos de una serie, el primer y el último plano de un tramo de cortes rápidos podrían tener una ventaja de procesamiento sobre los del medio.

Esa hipótesis coincide con lo que la psicología conoce desde Murdock y con la prueba de las siete personas. Pero un spot no es una serie de fotos sin relación: tiene relato, sonido, texto y movimiento. Hasson y colegas (2008), en The Journal of Neuroscience, vieron que las áreas visuales tempranas responden de forma confiable aunque una película se pase al revés o desordenada.

En cambio, regiones más altas integraron información durante unos 12 a 36 segundos y solo respondieron de forma confiable con la película en orden. Lo que hace V4 con siete fotos de 200 milisegundos es un eslabón de una cadena más larga, en la que el relato se arma en otras áreas y en otras escalas de tiempo.

Qué es una secuencia para el espectador

Queda abierto qué cuenta como «una secuencia» en un spot. Zacks y colegas (2007), en Psychological Bulletin, propusieron que la experiencia se parte en eventos cuando lo que el sistema perceptivo anticipa deja de coincidir con lo que pasa. Esos límites, según la teoría, regulan la atención y la memoria.

Smith y Henderson (2008), en el Journal of Eye Movement Research, mostraron que muchos cortes pasan inadvertidos. Un cuarto de los cortes entre dos puntos de vista del mismo lugar no se detectó, y la proporción subió a un tercio cuando el corte coincidía con un movimiento súbito.

Si un corte no siempre marca un límite para el espectador, el principio y el final de una secuencia no son necesariamente el primer y el último plano: podrían ser los bordes de cada evento del relato. Es especulación, porque ninguno de los estudios citados lo prueba con avisos.

El feed

El estudio tampoco habla del scroll, pero ofrece una lente. En la nota «En el feed, la mitad de los posteos se ve menos de un segundo» contamos un preprint de Parry y Masur, sin revisión por pares, con una mediana de permanencia de 0,93 segundos por posteo. Y en «Una décima de segundo alcanza para reconocer un anuncio» repasamos el trabajo de Pieters y Wedel (2012), en Marketing Science.

Según ese trabajo, con exposiciones de menos de 100 milisegundos la gente ya sabe si algo es un aviso y, en los típicos, de qué producto se trata. Junto con el estudio de V4, el panorama es el de un sistema visual que procesa muy rápido pero no retiene todo por igual. Aun así, la distancia es grande: una ventaja de los extremos en series de siete fotos no dice nada sobre el posteo número 40 de una sesión que el usuario controla con el pulgar.

Lo que sí se puede usar

Dos ideas sobreviven al paso de los monos al oficio. La primera es que el orden de imágenes breves no es neutro: la posición puede pesar aunque el contenido sea el mismo. La segunda es que la ventaja de los extremos, en este estudio, se construye con la repetición de la misma secuencia, de modo que la frecuencia de exposición forma parte del fenómeno.

Las dos son hipótesis que la investigación de mercados puede poner a prueba: el mismo material en distinto orden y ritmo, con reconocimiento medido tras una y tras varias exposiciones.

Promesas que este estudio no sostiene

Ninguna de estas afirmaciones se apoya en el trabajo de Fernandez-Leon, Hansen y Dragoi:

• que el primer y el último plano de un spot quedan grabados en el cerebro;
• que poner la marca al principio y al final aumenta las ventas o la intención de compra;
• que el cerebro reproduce un aviso después de verlo;
• que lo que pasa en V4 de un macaco en fijación es lo mismo que pasa en una persona frente a la tanda o el feed;
• que un montaje más rápido es mejor o peor en general.

El estudio no midió compra, ni actitud, ni recuerdo de marca. Su única medida de memoria viene de siete personas que vieron fotos de paisajes y animales.

Lo que queda

Un estudio de 2018 con dos macacos, 97 neuronas y una tarea de fijación encontró algo preciso. En el área V4, la actividad que aparece sin imágenes se parece a la provocada por las primeras y las últimas fotos de una serie de siete, y no a la de las del medio. El efecto siguió a la posición y no al contenido, se construyó con cientos de repeticiones y coincidió con una U de reconocimiento en siete personas.

Para la publicidad, el aporte es una pista sobre la materia con la que trabaja el montaje: el tiempo y el orden no serían solo forma, sino parte de cómo la corteza visual organiza lo que recibe. Convertir esa pista en una regla de edición exige estudios con personas, con piezas reales y con medidas de memoria y de efecto que este trabajo no tiene. Hasta entonces, lo prudente es tratarla como lo que es: un hallazgo de ciencia básica que invita a medir, no a prometer.