Раз в неделю или две мне присылают исследования на тему когнитивного истощения, «brain rot» вреда коротких видео и тому подобное. Приносят, естественно, в качество доказательства позиции по вопросу. И каждый раз эти исследования оказываются полным дерьмом.

Не потому что я не согласен с позицией авторов. А потому что дизайн, данные, метрики и выводы имеют между собой мало общего.

Хайповать в заголовках СМИ это им не машает.

Из последнего: The Cognitive Cost of Brain Rot

Звучит впечатляюще. Пока не смотришь, что именно они сделали.

Исследование cross-sectional: 439 молодых людей один раз заполнили несколько психологических опросников. Никакого эксперимента. Никакого наблюдения во времени. Никаких тестов памяти, внимания или executive function. Никакого измерения фактического потребления TikTok, Reels или другого «тупого контента».

Все данные — self-report.

Но дальше из одномоментных корреляций строится красивая причинная цепочка:

brain rot → burnout → stress/anxiety → depression.

И в abstract уже появляются глаголы вроде triggered, elevated и precipitating: brain rot «запустил» выгорание, которое «повысило» стресс и тревожность и в итоге «привело» к депрессии.

Проблема в том, что их дизайн исследования вообще не позволяет установить, что происходило раньше.

С тем же успехом модель может выглядеть так:

depression → anxiety → burnout → brain rot.

Или ещё проще:

общее психологическое неблагополучие → высокие баллы по всем этим шкалам одновременно.

PROCESS прекрасно посчитает mediation model. Причинности от этого в данных не появится.

Но самое прекрасное здесь даже не это.

«Brain rot» измеряется собственной шкалой одного из авторов — BRS-8. А что она, собственно, измеряет?

Cognitive fatigue и mental exhaustion. То есть умственную усталость и психическое истощение.

После этого авторы обнаруживают: люди, которые сообщают, что чувствуют себя умственно уставшими и истощёнными, чаще сообщают о выгорании.

Сенсация.

Следующий результат: люди, сообщающие о выгорании, чаще сообщают о стрессе, тревоге и депрессивных симптомах.

Ещё одна сенсация.

Получается довольно замкнутая конструкция. Человеку дают пачку семантически близких опросников:

• я умственно истощён;
• я выгорел;
• я напряжён;
• я тревожен;
• я подавлен.

Если человек находится в плохом психологическом состоянии, он совершенно предсказуемо поставит высокие баллы сразу в нескольких местах.

Затем корреляции между этими ответами превращаются в стрелочки между прямоугольниками.

И вот уже получается психологический механизм.

Отдельно забавно название работы — The Cognitive Cost of Brain Rot.

Никакой cognition в объективном смысле там не измеряется.

Нет тестов внимания.
Нет рабочей памяти.
Нет скорости обработки информации.
Нет нейропсихологии.
Нет EEG или fMRI.
Нет даже объективных данных о digital behavior.

Есть только субъективное: «насколько я чувствую себя умственно уставшим».

То есть исследование вообще не показывает, что мозг от чего-либо «портится».

Более того, оно не показывает даже того, что цифровой контент вызывает это состояние.

Но в заключении авторы уже внезапно рекомендуют conscious digital consumption и media literacy.

Называют mental exhaustion модным словом brain rot;
показали его корреляцию с другими формами psychological distress;
построили из cross-sectional данных причинную mediation chain. Затем делают выводы про потребление цифрового контента.

Причём сами же в limitations признают: cross-sectional design не позволяет делать causal inference.

То есть в технической части работы авторы прекрасно понимают ограничение.

А в abstract brain rot уже что-то «запускает», «повышает» и «приводит».

Если убрать маркетинговый слой, исследование говорит довольно банальную и, вероятно, верную вещь: молодые люди, которые субъективно чувствуют себя умственно истощёнными, чаще одновременно сообщают о выгорании, стрессе, тревожности и депрессивных симптомах.

Всё.

Это не исследование того, как от TikTok «гниёт мозг».

Это исследование того, что люди, которым психологически хреново, обычно отвечают, что им психологически хреново, сразу в нескольких соседних графах анкеты.

А всё остальное — хороший пример того, как из covariance matrix сделать историю, которая отлично разойдётся в медиа.