Kreativität lässt sich durch Gehirnaktivierungsmuster vorhersagen

Psychologen der Universität Graz haben gemeinsam mit Kollegen aus China und den USA eine bemerkenswerte Entdeckung gemacht: Die Kreativität einer Person lässt sich durch das Konnektivitätsmuster ihrer Gehirnnetzwerke robust voraussagen.

Was passiert im Gehirn beim kreativen Denken? Und was unterscheidet weniger kreative von kreativen Menschen? An der Karl-Franzens-Universität Graz beschäftigen sich Prof. Andreas Fink und Dr. Mathias Benedek vom Institut für Psychologie mit diesen Fragestellungen. Sie analysieren Vorgänge im menschlichen Gehirn, die bei kreativem Denken angestoßen werden. „Wir wissen durch unsere langjährigen Studien, dass sich kreatives Denken nicht nur in der Aktivierung bestimmter Gehirnregionen widerspiegelt, sondern insbesondere in der Art, wie große Gehirnnetzwerke interagieren“, erklärte Benedek.

Nun konnten die Grazer Psychologen gemeinsam mit Kollegen aus China und den USA mittels connectome-based predictive modeling (CPM) zeigen: In vier voneinander unabhängigen Datensätzen wurde erkennbar, dass sich die Kreativität einer Person auch durch das Konnektivitätsmuster ihrer Gehirnnetzwerke robust voraussagen lässt.

Die Wissenschafter konzentrierten sich bei ihren Tests auf die aktive Zusammenarbeit unterschiedlicher Gehirnregionen und nahmen diese durch den Einsatz der Kernspintomographie (funktionelle Magnetresonanztomographie) unter die Lupe. „Interessanterweise interagieren beim kreativen Denken bestimmte Netzwerke, die sonst eher unabhängig sind oder sogar gegenläufig agieren. Und bei kreativen Personen ist dieses Zusammenspiel stärker ausgeprägt, sodass sogar eine Vorhersage von individuellen Unterschieden in der Kreativität möglich ist“, sagte Benedek.

„Besonders bemerkenswert ist, dass in dieser Arbeit die kreative Denkleistung von Personen über vier unabhängige Datensätze aus China, den USA und Österreich hinweg in konsistenter Weise vorhergesagt werden kann“, führte Fink aus.

Originalpublikation:
Beaty RE et al.: Proceedings of the National Academy of Science (PNAS), 16. Januar 2018