В настоящее время всё большее количество людей склонны заполнять любые паузы «сёрфингом» в интернете и просмотром различных развлекательных видеороликов, при этом необходимое для отдыха состояние спокойного бодрствования подменяется восприятием и анализом новой информации. Целью данной работы было проанализировать изменения функционального состояния головного мозга при активном просмотре медиаконтента и пассивном созерцании природы с использованием различных математических методов обработки электроэнцефалограммы (ЭЭГ). В пилотном исследовании участвовали 16 испытуемых 21-25 лет, с каждым из них проводилось 2 тридцатиминутные экспериментальные сессии в разные дни - «активный» просмотр видеороликов и «пассивное» созерцание природы и леса, во время которых регистрировали ЭЭГ. Кроме того, в работе анализировали оптимальность применения различных методов обработки длительных записей электроэнцефалограммы без разделения на эпохи: были выполнены преобразование Гилберта, вейвлет преобразование Event-Related Spectral Perturbation (ERSP), а также рассчитаны когерентность Inter-Trial Coherence (ITC) и суммарная электрическая активность мозга относительно начала стимуляции. Обработка и предобработка, для которой использовался метод независимых компонент (ICA), осуществлялись в программах EEGLAB и Brainstorm. В результате были выявлены различия динамики биоэлектрической активности мозга: в активной сессии на протяжении всей записи преобладали бета- ритмы, во второй половине сессии увеличивалась мощность тета-ритма; в пассивной сессии амплитуда сигнала меньше, преобладают альфа- и бета- ритмы, причём мощность альфа-активности повышается вначале сессии, а бета-ритма - во второй половине. Были сделаны некоторые выводы об адекватности используемых методов для анализа длительных записей электроэнцефалограммы: наиболее информативный метод - ERSP преобразование, а преобразование Гилберта в свою очередь оказалось очень чувствительно к наличию артефактов, так как основано на выделении огибающей.