Эволюция цифровых экосистем сопровождается кризисом внимания: традиционные метрики веб-аналитики, фиксирующие лишь факт действия, перестают быть надежным индикатором подлинной вовлеченности пользователя в реалиях информационной перегрузки. В данной связи возникает ощутимое противоречие между доступностью нейрофизиологических методов объективизации реакций (электромиография, айтрекинг) и отсутствием методологической базы для их интеграции в алгоритмы автоматизированной генерации контента. Целью в статье служит теоретическое обоснование адаптивной медиасистемы, где генеративный искусственный интеллект модифицирует контент в реальном времени, опираясь на данные EMG, тепловых карт. В работе проанализированы механизмы конвергенции биометрической аналитики и нейросетевых моделей. Автор приходит к выводу, что переход от статической персонализации к динамической, которая управляется психофизиологическими триггерами, помогает нивелировать субъективность самоотчетов и повысить релевантность цифрового опыта. Впрочем, подчеркивается, что результативность такого подхода весьма зависит от качества обучающих выборок и решения вопросов этической валидации сбора биометрии.
