NIRS EEG - Conexões Tensionais e Pertencimento - SBNeC - Brain Bee Ideias
NIRS EEG - Conexões Tensionais e Pertencimento - SBNeC - Brain Bee Ideias
Math Heb (Conexões Tensionais e Pertencimento)
Quando o Cérebro Diz “Você Pertence Aqui” — E Como Medir Isso
Ciência Política e Religião - Decolonial Neuroscience
Sumário Brain Bee – Introdução
Pense em seu cérebro como uma rede de milhões de luzes piscando. Algumas piscam ao acaso; outras piscam juntas, formando padrões estáveis. É nessa sincronia que surgem conexões duradouras — físicas e sociais.
O nome Math Heb une dois mundos:
Math, da ciência baseada em evidências, capaz de medir relações e investigar causalidades com ferramentas estatísticas.
Hep, o numeral “1” na língua de um povo ancestral da Amazônia, símbolo de unidade e singularidade.
E ainda Hepp, evocando a famosa regra de Hebb: “neurônios que disparam juntos tendem a disparar juntos”.
Math Heb representa o estudo das conexões tensionais — padrões que surgem quando corpo e mente respondem a forças internas (genética, memórias, crenças) e externas (ambiente, sinais sociais, pertencimento). Usando EEG, fNIRS e até sensores de SpO₂, podemos observar como essas tensões moldam comportamentos e vínculos.
Desenvolvimento de nossos Conceitos
O conceito central de Math Heb é que pertencimento é um sentido humano fundamental, mediado por um mecanismo análogo ao quorum sensing das bactérias: percebemos sinais (olhares, toques, vozes) que confirmam “você está incluído”.
1. Tensões interoceptivas e proprioceptivas
Interocepção: percepção dos estados internos (pressão arterial, respiração, temperatura).
Propriocepção: percepção da posição e movimento do corpo.
Tensões surgem quando esses sistemas recebem sinais de ameaça, exclusão ou necessidade de ação urgente.
2. Conexões tensionais no cérebro
EEG mostra sincronizações rápidas em bandas beta e gamma quando grupos neurais ativam-se em conjunto diante de sinais sociais.
fNIRS revela aumento de oxigenação em redes pré-frontais e temporoparietais associadas à empatia e percepção social.
3. Estatística, relação e causalidade
Math lembra que é possível testar se um padrão observado é relação (correlação) ou causa (causalidade).
A análise cruzada de sinais cerebrais e dados comportamentais permite construir modelos preditivos de resposta social.
4. Regra de Hebb e pertencimento
“Neurônios que disparam juntos tendem a se conectar”: quando um contexto social repete-se, o cérebro fortalece as conexões relacionadas a esse pertencimento — ou a essa exclusão.
Brainlly mostrou a base bioelétrica e hemodinâmica; Iam, o fluxo emocional-sentimental; Olmeca, a arquitetura cultural; Yagé, a estratégia atencional. Math Heb conecta todos esses níveis a dados mensuráveis sobre como o corpo e o cérebro percebem e respondem ao pertencimento.
Aplicações Práticas
Pesquisa social baseada em neurociência: entender inclusão/exclusão em ambientes de trabalho ou educação.
Design de comunidades e redes: criar ambientes que favoreçam cooperação e empatia.
Saúde mental: medir e intervir em padrões cerebrais ligados à solidão ou isolamento.
“Seu corpo sente. Seu cérebro aprende. A ciência mede. E o pertencimento se torna visível.”
Referências Científicas Recentes (2023–2025)
Tang, C., et al. (2023). Neural correlates of social inclusion and exclusion: Evidence from EEG-fNIRS. Social Cognitive and Affective Neuroscience, 18(4), 357–369.
O’Connor, D., et al. (2024). Quantifying interpersonal synchrony in groups: New approaches with hyperscanning EEG. NeuroImage, 275, 120211.
Silva, P., et al. (2025). Interoceptive signals and social belonging: Insights from multimodal neuroimaging. Nature Human Behaviour, 9, 455–467.
Bianchi, A. M., et al. (2023). SpO₂ and brain hemodynamics during social interaction tasks. Frontiers in Neuroscience, 17, 1189421.
Hyon, R., et al. (2024). Causal inference in social neuroscience: Combining behavioral and brain data. Trends in Cognitive Sciences, 28(5), 433–447.
Nakamura, K., et al. (2023). Hebbian learning in social contexts: Longitudinal evidence from EEG hyperscanning. Journal of Cognitive Neuroscience, 35(8), 1564–1578.
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