مقالة منهجية

بروتوكول لجمع البيانات وتحليل التطبيقية لالآلي الوجه تقنية تحليل التعبير والتحليل الزمني للتقييم الحسي

DOI:

10.3791/54046

⸱

أغسطس 26, 2016

 ,  , 
1Food Science and Technology, Virginia Tech, 2Civil and Environmental Engineering, Virginia Tech

في هذه المقالة

ملخص

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

يوصف بروتوكول لالتقاط وتحليل إحصائيا ردود فعل عاطفية من السكان إلى المشروبات والأطعمة المسال في مختبر التقييم الحسي باستخدام الآلي الوجه برمجيات تحليل التعبير.

الملخص

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

نعرض طريقة لالتقاط الاستجابة العاطفية للمشروبات والأطعمة المسالة في مختبر التقييم الحسي باستخدام برنامج تحليل تعبيرات الوجه الآلي (AFEA). بالإضافة إلى ذلك ، نوضح طريقة لاستخراج مخرجات البيانات العاطفية ذات الصلة ورسم الاستجابة العاطفية للسكان خلال إطار زمني محدد. من خلال إقران الوقت باستجابة علاج كل مشارك بحافز التحكم (خط الأساس) ، يمكن قياس الاستجابة العاطفية الإجمالية بمرور الوقت وعبر العديد من المشاركين. AFEA هي أداة تحليلية مستقبلية لتقييم الاستجابة غير المتحيزة للأغذية والمشروبات. في الوقت الحاضر ، ركزت معظم الأبحاث بشكل أساسي على المشروبات. لم يتم بعد توحيد المنهجيات والتحليلات لتطبيق AFEA على المشروبات والأغذية. ومع ذلك، هناك حاجة إلى منهجية موحدة متسقة. يساعد تحسين إجراءات التقاط الفيديو وجودة الفيديو الناتجة في مجموعة ناجحة من الاستجابة العاطفية للأطعمة. علاوة على ذلك ، فإن منهجية تحليل البيانات جديدة لاستخراج البيانات ذات الصلة بالاستجابة العاطفية. ستساعد مجموعات تحسين التقاط الفيديو وتحليل البيانات في توحيد بروتوكول التحليل الآلي لتعبيرات الوجه وتفسير بيانات الاستجابة العاطفية.

المقدمة

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

آلية تحليل تعبيرات الوجه (AFEA) هو أداة تحليلية مستقبلية لوصف الاستجابات الانفعالية لالمشروبات والأطعمة. التحليل النفسي يمكن أن تضيف بعدا جديدا لالمنهجيات القائمة الحسية العلوم وممارسات التقييم الغذاء، ومقياس التصنيف المتعة عادة ما تستخدم في كل من إعدادات البحث والصناعة. التحليل النفسي يمكن أن توفر مقياسا الإضافي الذي يكشف عن استجابة أكثر دقة للأطعمة والمشروبات. ويمكن أن تشمل المتعة التهديف التحيز المشاركين نظرا لعدم تسجيل ردود الفعل 1.

وقد استخدم البحث AFEA في العديد من التطبيقات البحثية بما في ذلك ألعاب الكمبيوتر، وسلوك المستخدم والتعليم / التربية، والدراسات علم النفس على التعاطف والخداع. وقد ركزت معظم البحوث المرتبطة الطعام على تميز استجابة عاطفية لنوعية الغذاء والسلوك البشري مع الطعام. مع الاتجاه الأخير في الحصول على نظرة ثاقبة السلوكيات الغذائية، مجموعة متزايدة من التقارير الأدب تستخدم من AFEAلوصف رد فعل عاطفي الإنسان المرتبطة الأطعمة والمشروبات، وعطر 1-12.

مشتق AFEA من نظام العمل الترميز الوجه (FACS). نظام الترميز عمل الوجه (FACS) يميز حركات الوجه التي تتميز وحدات العمل (AUS) على 5 نقاط كثافة نطاق 13. يتطلب نهج نظام مراقبة الأصول الميدانية خبراء الاستعراض المدربين، الترميز اليدوي، والوقت واسعا للتقييم، ويوفر خيارات تحليل بيانات محدودة. وقد وضعت AFEA كوسيلة من وسائل تقييم سريع لتحديد العواطف. AFEA البرنامج يعتمد على حركة الوجه العضلات، وقواعد البيانات الوجه، والخوارزميات لوصف رد فعل عاطفي 14-18. البرنامج AFEA المستخدمة في هذه الدراسة التوصل إلى "مؤشر FACS اتفاق 0.67 في المتوسط ​​على كل مجموعة وارسو للالعاطفية صور التعبير بالوجه (WSEFEP) وأمستردام التعبير الوجه الديناميكي تعيين (ADFES)، وهي قريبة إلى اتفاق موحد من 0.70 لالترميز اليدوي "19 . العواطف العالمية المدرجة في التحليل هي سعيدة (إيجابية)، حزينة (سلبية)، بالاشمئزاز (سلبية)، فاجأ (إيجابية أو سلبية)، غاضبة (سلبية)، خائفة (السلبية) ومحايدة كل على نطاق منفصل من 0-1 ( 0 = لم يبد؛ 1 = أعرب بالكامل) 20. وبالإضافة إلى ذلك، يتضمن الأدب وعلم النفس سعيد، تفاجأ، والغضب كما العواطف "نهج" (نحو المحفزات) وحزينا، خائفا، وبالاشمئزاز كما العواطف "انسحاب" (بعيدا عن المثيرات مكره) 21.

واحد الحد من البرنامج AFEA الحالي لوصف المشاعر المرتبطة الأطعمة غير تدخل من حركات الوجه المرتبطة المضغ والبلع وغيرها من الحركات الحركية، مثل حركات الرأس الشديدة. البرنامج يستهدف أصغر الاقتراحات الوجه العضلات، وموقف فيما ودرجة حركة، تقوم على أكثر من 500 نقطة العضلات على وجه 16،17. حركات المضغ تتداخل مع تصنيف من التعبيرات. هذا الحدويمكن معالجة أوجه استعمال الأغذية المسال. ومع ذلك، يمكن التحديات المنهجية الأخرى أيضا انخفاض حساسية الفيديو وتحليل AFEA بما في ذلك البيئة جمع البيانات، والتكنولوجيا، تعليمات الباحث، السلوك مشارك، ومشارك سمات.

لم يتم وضع منهجية موحدة والتحقق منها لالتقاط الفيديو الأمثل وتحليل البيانات باستخدام AFEA عن الاستجابة العاطفية للأطعمة والمشروبات في إعداد مختبر التقييم الحسي. يمكن للعديد من الجوانب تؤثر على البيئة التقاط الفيديو بما في ذلك الإضاءة، التظليل بسبب الإضاءة، والاتجاهات مشارك، سلوك المشاركين، ارتفاع مشارك، وكذلك، ارتفاع الكاميرا، صيد الكاميرا، وضبط المعدات. وعلاوة على ذلك، ومنهجيات تحليل بيانات غير متناسقة وتفتقر إلى منهجية موحدة لتقييم ردود فعل عاطفية. هنا، سوف نظهر لدينا إجراءات التشغيل القياسية للحصول على البيانات ومعالجة البيانات العاطفية إلى نتائج ذات معنى باستخدام المشروبات (الحليب المنكه والحليب بدون نكهة والماء بدون نكهة) للتقييم. على حد علمنا فقط استعراض الأقران نشر واحد من مجموعة مختبرنا، وقد استخدمت سلسلة زمنية لتفسير البيانات لتحليل العواطف 8؛ ومع ذلك، فقد تم تحديث طريقة لطريقة عرضنا. هدفنا هو تطوير منهجية محسنة ومتسقة للمساعدة في إعادة الإنتاج في إعداد مختبر التقييم الحسي. للمظاهرة، والهدف من نموذج الدراسة هو تقييم ما إذا AFEA يمكن أن تكمل تقييم القبول المتعة التقليدي من الحليب المنكه والحليب بدون نكهة والماء بدون نكهة. والقصد من هذا البروتوكول الفيديو للمساعدة في تأسيس منهجية AFEA، وتوحيد معايير التقاط الفيديو في مختبر التقييم الحسي (الإعداد كشك الحسي)، وتوضيح طريقة لتحليل البيانات العاطفي الزمني للسكان.

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

البروتوكول

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

بيان الأخلاق: تم قبل الموافقة على هذه الدراسة من جامعة فرجينيا للتكنولوجيا جنة المراجعة المؤسساتية (IRB) (IRB 14-229) قبل البدء في المشروع.

تحذير: بحث موضوع البشري يتطلب الموافقة المسبقة قبل المشاركة. بالإضافة إلى موافقة IRB، موافقة على استخدام الصور الثابتة أو الفيديو مطلوب أيضا قبل إطلاق أي صور للطباعة، الفيديو، أو التصوير البياني. بالإضافة إلى ذلك، تم الإفصاح عن حساسية الطعام قبل الاختبار. يطلب من المشاركين قبل بداية وحة إذا كان لديهم أي التعصب، والحساسية أو غيرها من الاهتمامات.

ملاحظة: استبعاد المعايير: الآلي تحليل تعبيرات الوجه حساسة للنظارات مؤطرة سميكة، وجوه لحية كثيفة ولون البشرة. المشاركين الذين لديهم هذه المعايير غير متوافقة مع برامج التحليل نظرا لزيادة المخاطر من أشرطة الفيديو الفاشلة. ويعزى ذلك إلى عدم قدرة البرنامج على العثور على وجهه.

1. تحضير العينة ومشارك التوظيف

  1. إعداد المشروبات أو لينةعينات المواد الغذائية.
    1. إعداد النكهات تكثيف حلول الألبان باستخدام الحليب 2٪، واقترح من كوستيلو وكلارك (2009) 22 وكذلك غيرها من النكهات. إعداد الحلول التالية: (1) الحليب بدون نكهة (2٪ انخفاض الحليب كامل الدسم)؛ (2) ماء بدون نكهة (مياه الشرب)؛ (3) خلاصة الفانيلا نكهة في الحليب (0.02 جم / مل) (التقليد الفانيليا واضحة نكهة)؛ و (4) نكهة مالحة في الحليب (0.004 غرام / مل المعالج باليود الملح).
      ملاحظة: يتم استخدام هذه الحلول لأغراض العرض التوضيحي فقط.
    2. صب نصف قسامات اوقية (الاونصة) (~ 15 غرام) من كل الحل في 2 أوقية. شفافة أكواب عينة من البلاستيك وغطاء مع لون مشفرة الأغطية.
      ملاحظة: من المستحسن استخدام أكواب شفافة؛ ومع ذلك، والأمر متروك لتقدير الباحث.
  2. على اختيار المشاركين من داخل الحرم الجامعي أو المجتمع المحلي للمشاركة في الدراسة.
    ملاحظة: حجم العينة مشارك اللازمة لدراسة متروك للسلطة التقديرية للباحث. نوصي تراوح بين 10 و 50 مشاركا.
  3. الحصول على موافقة موضوع الإنسان قبل المشاركة في الدراسة.

2. إعداد غرفة لوحة لقطة فيديو

ملاحظة: هذا البروتوكول هو لالتقاط البيانات في مختبر التقييم الحسي. هذا البروتوكول هو جعل التقاط البيانات AFEA مفيدة لإعداد كشك الحسي.

  1. استخدام حجيرات فردية مع لمس الشاشة أمامهم (مستوى الوجه) للحفاظ على تركيزهم إلى الأمام وإلى منع النظر إلى أسفل.
  2. استخدام الكراسي ارتفاع قابل للتعديل مع دعم الظهر.
    ملاحظة: هذه هي ضرورية للسماح للمشاركين يتم تعديل عموديا، ووضعها في مجموعة مناسبة لالتقاط الفيديو. استخدام الكراسي الثابتة (أي ميزة المتداول) مع دعم قابل للتعديل الارتفاع مرة أخرى حتى يتم تخفيض الحركات المشارك.
  3. تعيين الإضاءة العامة في "100٪ النهار" عن الأمثل الوجه التقاط الفيديو العاطفي (إنارة 6504K، R = 206، G = 242، B = 255).
    ملاحظة: لتجنب التظليل مكثفة، منتشر الإضاءة الأمامية هي بيئة تطوير متكاملةآل بينما شدة الضوء أو اللون ليست في محلها 20. في نهاية المطاف، والأمر متروك للسلطة التقديرية للباحث، الفردية بروتوكول / المنهجية، والبيئة لتحكم في الإضاءة لالتقاط.
  4. يضعوا كاميرا قابل للتعديل فوق لمس الشاشة للتسجيل.
    1. استخدام الكاميرا مع القرار 640 على الأقل × 480 بكسل (أو أعلى) 20. مناقشة قدرات الكاميرا المطلوبة مع مقدم البرنامج قبل شراء وتركيب 20. ملاحظة: نسبة الارتفاع ليست مهمة 20.
    2. وضع الكاميرا سرعة القبض على 30 لقطة في الثانية (أو غيرها من السرعة القياسية) للاتساق.
    3. ربط وضمان وسائل الإعلام وإعداد برنامج تسجيل ما يصل الى الكاميرا لتسجيل وحفظ ملفات الفيديو مشارك.

3. تعديل مشارك والاتجاهات اللفظية

  1. لا تملك إلا أحد المشاركين في وقت تقييم العينات في كشك الحسي.
    ملاحظة: اختبار اكثر منأحد المشاركين في نفس الوقت قد تتداخل مع البيئة اختبار وتعطيل تركيز للمشارك أو إنشاء التحيز.
  2. ولدى وصوله، وإعطاء المشاركين التعليمات الشفهية حول عملية وإجراءات التشغيل القياسية.
    1. هل لديك يجلس المشاركون بشكل مستقيم وعلى ظهر الكرسي.
    2. ضبط ارتفاع كرسي، موقف الكرسي (المسافة من الكاميرا)، وزاوية الكاميرا بحيث يتم التقاط الوجه المشارك في مركز تسجيل الفيديو، مع عدم وجود الظلال على الذقن أو حول العينين.
      ملاحظة: في كشك الحسي، رأس المشاركين هو ما يقرب من 20 - 24 بوصة بعيدا عن الكاميرا والشاشة مع الوجه تركزت في تغذية كاميرا الفيديو.
    3. إرشاد المشاركين إلى البقاء في مقاعدهم كما وضع وتركز التوجه نحو عرض الشاشة. بالإضافة إلى ذلك، إرشاد المشاركين إلى الامتناع عن القيام بأي حركات مفاجئة الاستهلاك بعد عينة خلال فترة التقييم 30 ثانية لكل عينة.
    4. إرشاد المشاركين تستهلك المشروبات بأكمله أو عينة الغذاء المسال وابتلاع.
    5. إرشاد المشاركين على التحرك بسرعة الكأس عينة تحت الذقن وصولا الى مائدة المفاوضات فورا بعد العينة في الفم. هذا هو القضاء على انسداد الوجه. تذكيرهم للحفاظ على التطلع إلى الشاشة.
      ملاحظة: الناقل العينة لتقديم نموذج متروك للسلطة التقديرية للباحث. القش أو كوب يمكن استخدام. بغض النظر، انسداد الوجه الأولي أمر لا مفر منه لمواجهة سيتم المغطي أو مشوهة بسبب الاستهلاك.
  3. إرشاد المشاركين إلى اتباع الإرشادات كما تظهر على شاشة تعمل باللمس. والتسلسل تعليمات تلقائيا كما كان مخططا في البرنامج الحسي الآلي: مذكرة.

4. عملية مشارك الفردية لالتقاط الفيديو

  1. تأكيد كاميرا فيديو والتقاط أمثل وجه المشاركين في حين يجلس المشاركمريح في كشك (قبل عرض عينة) عن طريق عرض شاشة الكمبيوتر التي يتم عرضها التقاط الفيديو. بدء التسجيل عن طريق النقر على زر التسجيل على شاشة الكمبيوتر.
  2. إرشاد المشاركين إلى رشفة الماء لتطهير الحنك.
  3. توفير العلاجات واحد في وقت واحد، بدءا من خط الأساس أو معاملة السيطرة (ماء منكه). تحديد كل عينة عن طريق بطاقة الرقم القياسي ملونة فريدة من نوعها وضعت على رأس كل عينة المتعلقة رمز اللون عينة لتحديد العلاج عينة داخل الفيديو.
    ملاحظة: التوجيه المبرمجة على شاشة تعمل باللمس يرشد المشاركين. تعليمات مباشرة المشارك من خلال سلسلة من الخطوات موحدة لكل عينة العلاج.
  4. عبر شاشة تعمل باللمس، توجيه المشاركين إلى:
    1. تصمد المرتبطة لون بطاقة الرقم القياسي السابق للاستهلاك لتحديد العينة في شريط الفيديو.
      ملاحظة: بطاقة اللون هي أن طريقة الباحثون تحديد العلاجات في شريط فيديوالثانية بمناسبة الإطار الزمني المناسب (الساعة صفر) لتقييم العينة.
    2. بعد عقد بطاقة لفترة وجيزة، ضع البطاقة مرة أخرى على الدرج.
    3. تستهلك بشكل كامل العينة وانتظر حوالي 30 ثانية، والإكراه من خلال توجيه مبرمجة على الشاشة، في الوقت الذي تواجه نحو الكاميرا.
      ملاحظة: 30 ثانية تسيطر فترة أخذ العينات يشمل فترة زمنية كافية لفترة التقييم أخذ العينات كلها (أي، والتي تبين بطاقة الرقم القياسي، وفتح العينة (إزالة الغطاء)، الاستهلاك، والتقاط العاطفي).
    4. أدخل درجة القبول المتعة على شاشة لمس (1 = لا يروق للغاية، 2 = لا يروق كثيرا، 3 = لا أحب باعتدال، 4 = لا يروق قليلا، 5 = لا تشبه ولا كراهية، 6 = مثل قليلا، 7 = مثل باعتدال، 8 = يشبه إلى حد كبير جدا، 9 = مثل للغاية).
    5. شطف الفم بالماء الصالح للشرب قبل عملية عينة المقبلة.

5. تقييم الآلية خيارات تحليل تعبيرات الوجه

ملاحظة: توجد العديد من الوجه برامج تحليل التعبير. أوامر البرمجيات وقد تختلف وظائف. فمن المهم اتباع المبادئ التوجيهية المستخدم الشركة المصنعة والدليل المرجعي 20.

  1. حفظ التسجيلات في شكل وسائل الاعلام ونقل إلى برامج تحليل تعبيرات الوجه الآلي.
  2. تحليل أشرطة الفيديو مشارك باستخدام الآلي برامج التحليل الوجه.
    1. انقر مرتين على أيقونة البرنامج على سطح المكتب الكمبيوتر.
    2. وبمجرد أن البرنامج مفتوح، انقر فوق "ملف"، اختر "جديد ..."، وحدد "المشروع ..."
    3. في النافذة المنبثقة، اسم المشروع وحفظ المشروع.
    4. إضافة مشاركين إلى المشروع عن طريق النقر على "إضافة مشاركين" رمز (شخص لديه علامة (+)). يمكن إضافة المزيد من المشاركين بتكرار هذه الخطوة.
    5. إضافة فيديو المشاركين إلى المشارك منها لتحليلها.
      1. على الجانب الأيسر من الشاشة فوق رمز واي فيلم بكرةعلامة الجمع (+) عشر لإضافة الفيديو إلى تحليل.
      2. انقر على "عدسة مكبرة" تحت مشارك من الاهتمام لتصفح الفيديو لإضافة.
  3. تحليل أشرطة الفيديو الإطار حسب الإطار ضمن إعدادات تحليل المعايرة المستمرة في البرنامج.
    1. انقر على أيقونة قلم رصاص لضبط الإعدادات في الجزء السفلي من النافذة، تحت "إعدادات" علامة التبويب لكل فيديو مشارك.
      1. ضبط "الوجه الموديل" للجنرال. ضبط "التصنيفات تنعيم" إلى نعم. تعيين "معدل العينة" إلى كل إطار.
      2. ضبط "التناوب صورة" لرقم مجموعة "المعايرة المستمرة" لنعم. ضبط "معايرة مختارة" إلى بلا.
    2. حفظ إعدادات المشروع.
    3. اضغط على رمز تحليل الدفعة (نفس رمز يشبه الهدف الأحمر والأسود) لتحليل أشرطة الفيديو المشروع.
    4. حفظ النتائج بمجرد الانتهاء من التحليل.
      ملاحظة: توجد إعدادات الفيديو أخرى في البرنامج إذا researcتفضيل لها يستوجب طريقة تحليل آخر.
    5. النظر في أشرطة الفيديو الفشل إذا انسداد خطيرة في الوجه أو عدم القدرة على الخريطة مواجهة استمرت خلال نافذة بعد الاستهلاك المحدد (الشكل 1). بالإضافة إلى ذلك، إذا فشل نموذج وبيانات ويقول "FIT_FAILED" أو "FIND_FAILED" في ملفات الإخراج تصديرها (الشكل 2). وهذا يمثل البيانات المفقودة منذ البرمجيات لا يمكن تصنيف أو تحليل العواطف المشارك.
      ملاحظة: AFEA يترجم الوجه حركة العضلات إلى محايد، سعيد، بالاشمئزاز والحزن والغضب، وفوجئت وخائفة على مقياس من 0 (لم يتم التعبير عنها) إلى 1 (معبرا تماما) لكل العاطفة.
  4. تصدير بيانات الناتج AFEA كملفات سجل (النص) لمزيد من التحليل.
    1. مرة واحدة تحليلات كاملة، وتصدير المشروع كله.
      1. انقر فوق "ملف"، "تصدير"، "نتائج مشروع تصدير".
      2. عندما يفتح نافذة، واختيار موقع من حيث شو الصادراتيتم حفظ دينار وحفظ ملفات السجل (النص) إلى مجلد.
      3. تحويل كل مشارك سجل الحياة لجدول البيانات (CSV أو. XLSX) لاستخراج البيانات ذات الصلة.
        1. فتح برنامج جداول البيانات البيانات واختيار "بيانات" التبويب.
        2. على علامة التبويب "البيانات"، في مجموعة "إحضار بيانات خارجية"، انقر فوق "من نص".
        3. في "شريط العناوين"، حدد موقع، انقر نقرا مزدوجا فوق ملف نصي مشارك لاستيراد واتبع التعليمات التي تظهر على شاشة المعالج.
        4. مواصلة عملية التصدير لكافة الملفات مشارك ذات الصلة.

6. فيديو الطابع الزمني المشارك لتحليل البيانات

  1. باستخدام برنامج AFEA، مراجعة يدويا فيديو كل مشارك وتحديد الوقت بعد استهلاك الصفر لكل عينة. تسجيل الطابع الزمني في جدول البيانات. يتم تعريف ما بعد الاستهلاك عندما الكأس العينة أقل من الذقن المشارك والتي لم تعد OCcludes وجهه.
    ملاحظة: وضع الطابع الزمني أمر بالغ الأهمية للتقييم. النقطة التي الكأس لم تعد تسبب انسداد الوجه هو توصية الأمثل والطوابع يجب أن تكون متماثلة لجميع المشاركين.
  2. حفظ جدول البيانات الطابع الزمني (CSV) كمرجع لاستخراج البيانات ذات الصلة من أشرطة الفيديو.
    ويمكن أيضا أن يكون ترميز الفيديو مشارك داخليا في البرنامج بأنه "حدث وسم": مذكرة.

7. السلاسل الزمنية التحليل العاطفي

ملاحظة: النظر في "الأساس" ليكون التحكم (أي الماء بدون نكهة في هذا المثال). الباحث لديه القدرة على خلق مختلفة "التحفيز العلاج الأساسي" أو "زمن الأساس دون التحفيز" للمقارنة يقترن تعتمد على مصلحة التحقيق. الطريقة المقترحة حسابات الدولة "الافتراضي" باستخدام اختبار إحصائي المقترنة. وبعبارة أخرى، يستخدم الإجراء حجب الإحصائي (أي،اختبار الاقتران) لضبط لظهور الافتراضية من كل مشارك، وبالتالي يقلل من التباين عبر المشاركين.

  1. استخراج البيانات ذات الصلة من الملفات التي تم تصديرها (CSV أو. XLSX).
    1. تحديد الإطار الزمني المناسب لتقييم الدراسة (ثواني).
    2. يدويا استخراج البيانات منها (زمنية) من ملفات مشارك تصدير استشارة الطابع الزمني مشارك (الساعة صفر).
    3. تجميع بيانات العلاج لكل مشارك (عدد المشاركين والعلاج والفيديو في الوقت الأصلي، والاستجابة الانفعال) لكل عاطفة (سعيد، محايدة، حزين، غاضب، فاجأ، خائفة، وبالاشمئزاز) للإطار حدد الزمن (ثانية) في جدول بيانات جديد لتحليل المستقبل (الشكل 3).
    4. تستمر هذه العملية لجميع المشاركين.
  2. تحديد وقت المقابلة الصفر من ملف الطابع الزمني لكل زوج مشارك المعالجة وضبط الوقت الفيديو إلى الوقت الحقيقي "0" للمقارنة المباشرة ( الشكل 4، الشكل 5).
    ملاحظة: يتم جمع البيانات مشارك في الفيديو المستمر بالتالي كل العلاج "الساعة الصفر" مختلفة (أي المياه بدون نكهة الفيديو في الوقت الصفر هو 02: 13.5 والحليب بدون نكهة الفيديو في الوقت الصفر هو 03: 15.4). في الشكل (4) نظرا لاختلاف العلاج "أصفار الوقت"، تحتاج إلى إعادة تعديل وإعادة ترتيب للبدء في الأوقات فيديو "0: 00.0" أو غيرها من وقت البدء القياسية من أجل المقارنة الوقت المباشرة للبيانات استجابة عاطفية العلاج.
  3. لكل مشارك، والعاطفة، ونقطة زمنية المعدلة، استخراج علاج تقرن (على سبيل المثال، حليب بدون نكهة) ومعاملة السيطرة (على سبيل المثال، الماء بدون نكهة) درجة العاطفية الكمية. وبعبارة أخرى، محاذاة العلاج والسيطرة على الوقت سلسلة مشارك في الردود على كل عاطفة (الشكل 5).
  4. تجميع المعلومات عن المشاركين (مشارك، الوقت المعدل، وعلاج تقرن(على سبيل المثال، الماء بدون نكهة والحليب بدون نكهة) في كل نقطة زمنية (الشكل 6).
    ملاحظة: الخطوات تظهر أدناه الخطوات لاختبار ويلكوكس يقترن باليد. فإن معظم برامج تحليل البيانات تفعل ذلك تلقائيا. فمن المستحسن لمناقشة عملية التحليل الإحصائي مع إحصائي.
  5. مرة واحدة يتم إعادة تعيين وتتماشى مع أوقات الفيديو المعدلة الجديدة العينات، مقارنة مباشرة بين نتائج العاطفية للعينة منها والسيطرة (ماء بدون نكهة) باستخدام متسلسلة يقترن الاختبارات اللامعلمية يلكوكسون عبر المشاركون (الشكل 7).
    ملاحظة: سيتم محاذاة زمنية جديدة من العينات تسمح للمقارنة المباشرة خلال 5 ثواني إطار زمني ما بعد الاستهلاك. إذا كان الملاحظة تقرن غير موجودة في العلاج، وإسقاط مشارك من تلك المقارنة نقطة زمنية.
    1. حساب الفرق بين التحكم وعينة منها عن كل مقارنة يقترن باستخدام spreadshe البياناتبرنامج إدارة وآخرون.
      ملاحظة: سوف المقارنة أن تعتمد على معدل الإطار المحدد للتحليل النفسي في البرنامج. يوضح البروتوكول 30 المقارنات الفردية في الثانية لمدة 5 ثوان (الإطار الزمني المحدد).
      ملاحظة: استخدم الشكل 7 كمرجع للأعمدة والخطوات.
      1. طرح قيمة الحليب (على سبيل المثال، حليب بدون نكهة) من قيمة السيطرة (على سبيل المثال، الماء بدون نكهة) لتحديد الفرق. في برامج إدارة جداول البيانات في عمود جديد بعنوان "الفرق علاج"، أدخل "= (C2) - (D2)"، حيث "C2" هو سيطرة القيم العاطفية و"D2" هو القيم العاطفية العلاج المحدد. تستمر هذه العملية لجميع نقاط الوقت.
      2. حساب القيمة المطلقة للفرق العلاج. في برامج إدارة جداول البيانات في عمود جديد، أدخل "= ABS (E2)"، حيث "E2" هو الفرق في المعاملة. تستمر هذه العملية لكل نقطة زمنية.
      3. تحديد الترتيب رتبة الفرق العلاج. في برامج إدارة جداول البيانات في عمود جديد، أدخل "= رتبة (G2، $ G $ 2: $ G 25 $، 1)" حيث "G2" هو الفرق المطلق و "1" هو "الصعود". تستمر هذه العملية لجميع نقاط الوقت.
      4. تحديد رتبة موقعة من أجل رتبة على جدول البيانات. تغيير إشارة إلى سلبية اذا كان الفارق العلاج السلبي (العمود الأول).
      5. حساب مجموع الإيجابي (= SUMIF (I2: I25 "> 0"، I2: I25) ومبلغ سلبي = SUMIF (I2: I25، "<0"، I2: I25) من القيم رتبة.
      6. تحديد إحصاء اختبار. إحصائية الاختبار هو أقل من القيمة المطلقة المبلغ.
      7. استشارة جداول إحصائية ليلكوكسون توقيع تصنيفه الاختبار الإحصائي باستخدام عدد من الملاحظات شملت في وقت محدد وقيمة ألفا مختارة لتحديد القيمة الحرجة.
      8. إذا كان إحصاء اختبار أقل من القيمة الحرجة ترفض رانه فرضية العدم. إذا كان أكبر، قبول فرضية العدم.
  6. الرسم البياني النتائج على الرسم البياني العلاج المرتبطة بها (أي، حليب بدون نكهة مقارنة بالمياه بدون نكهة) للمرة عندما رفض فرضية العدم. استخدام علامة من الفرق لتحديد العلاج الذي لديه أكبر عاطفة (الشكل 8).
    1. في برامج إدارة جداول البيانات، إنشاء رسم بياني باستخدام القيم من وجود أو عدم وجود أهمية.
      1. انقر على "إدراج" علامة التبويب.
      2. حدد "الخط"
      3. انقر بزر الماوس الأيمن على مربع الرسم البياني.
      4. انقر على "تحديد بيانات" واتبع الأوامر على الشاشة لتحديد ورسم البيانات ذات الصلة (الشكل 8).
        ملاحظة: سوف الرسوم البيانية تصور النتائج العاطفية حيث العينة أو السيطرة أعلى وهامة. الرسم البياني تعتمد، العاطفة هي أعلى في ذلك الوقت المحدد مما يتيح القدرة على التمييز كيف العواطف المشاركينتتطور خلال الفترة 5 مرة الثانية بين عينتين.
        ملاحظة: الدعم الإحصائي مع إحصائي ينصح بشدة لاستخراج البيانات ذات الصلة. مطلوب تطوير الترميز الإحصائي لتحليل النتائج العاطفية.

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

النتائج

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

يقترح طريقة بروتوكول موحد لجمع البيانات AFEA. إذا ما اتبعت الخطوات البروتوكول المقترح، إخراج البيانات العاطفي غير صالحة للاستعمال (الشكل 1) الناتجة عن جمع البيانات الفقراء (الشكل 2: A؛ اليسار صورة) قد تكون محدودة. لا يمكن استخدام تحليل السلاسل الزمنية إذا كانت ملفات السجل (النص) تحتوي في الغالب "FIT_FAILED" و "FIND_FAILED" لأن هذا هو البيانات السيئة (الشكل 1). وعلاوة على ذلك، يتضمن أسلوب بروتوكول ل...

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

المناقشة

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

AFEA التطبيق في الأدب المتعلقة بالأغذية والمشروبات غير محدودة للغاية 11/1. تطبيق في الغذاء هو جديد، وخلق فرصة لتأسيس منهجية وبيانات التفسير. Arnade (2013) 7 جدت التباين كبيرا على الأفراد بين الاستجابة العاطفية الفردية لحليب الشوكولاته والحليب الأبيض باستخدام المساحة تحت منحنى تحليل وتحليل التباين. ولكن، حتى مع تقلب مشارك، ولدت المشاركين استجابة سعيدة تعد في حين كان حزين ومقرف استجابة وقت أقصر 7. وفي دراسة منفصلة باستخدام تركيزات عالية ومنخفضة من ال...

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

الإفصاحات

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

ليس لدى المؤلفين ما يكشفون عنه.

شكر وتقدير

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

تم تمويل هذا المشروع ، جزئيا ، من قبل ConAgra Foods (أوماها ، شمال شرق ، الولايات المتحدة الأمريكية) ، ومحطة فرجينيا للتجارب الزراعية ، وبرنامج هاتش التابع للمعهد الوطني للأغذية والزراعة ، ووزارة الزراعة الأمريكية ، وبرنامج Virginia Tech Water INTERface للتعليم العالي متعدد التخصصات.

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

المواد

قائمة المواد المستخدمة في هذه المقالة
الاسمالشركةرقم فهرسيالتعليقات
2٪ حليب قليل الدسمKroger Brand ، سينسيناتي ، OH أو DZA Brands ، LLC ، Salisbury ، NCNAللحلول
مياه الشربKroger Brand ، سينسيناتي ، أوهايوناللحلول
تقليد نكهة الفانيليا الصافيةKroger Brand ، سينسيناتي ، أوهايوناللحلول
الملح المعالج باليودماركة كروجر ، سينسيناتي ، أوهايوناللحلول
FaceReader 6Noldus Information Technology ، Wageningen ، هولنداNAلتحليل الوجه
نظام إدارة المعلومات الحسية (SIMS) 2000أنظمة الكمبيوتر الحسية ، بيركلي هايتس ، نيوجيرسيالإصدار 6لالتقاط البيانات الحسية
RhapsodyAcuity Brands Lighting، Inc. ، Conyers ، GAلإضاءة البيئة
R Version   ؛R Core Team 20153.1.1للتحليل الإحصائي
Microsoft OfficeMicrosoftnaللتحليل الإحصائي
التحليل الإحصائي JMP(SAS) الإصدار 9.2 ، معهد SAS ، كاري ، نورث كارولايناNAلمسجل وسائط التحليل الإحصائي
2.5Noldus Information Technology ، Wageningen ، هولنداNAلالتقاط التقييم الحسي للمشاركين
محور M1054 كاميرامحور الاتصالات, لوند, السويدو
المشروباتأوالمشروبات أو الغذاء الغازي للتقييم
برنامج

المراجع

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. De Wijk, R. A., Kooijman, V., Verhoeven, R. H. G., Holthuysen, N. T. E., De Graaf, C. Autonomic nervous system responses on and facial expressions to the sight, smell, and taste of liked and disliked foods. Food Qual Prefer. 26 (2), 196-203 (2012).
  2. De Wijk, R. A., He, W., Mensink, M. G. J., Verhoeven, R. H. G., De Graaf, C. ANS responses and facial expression differentiate between the taste of commercial breakfast drinks. PLoS ONE. 9 (4), 1-9 (2014).
  3. He, W., Boesveldt, S., De Graaf, C., De Wijk, R. A. Behavioural and physiological responses to two food odours. Appetite. 59 (2), 628(2012).
  4. He, W., Boesveldt, S., De Graaf, C., De Wijk, R. A. Dynamics of autonomic nervous system responses and facial expressions to odors. Front Psychol. 5 (110), 1-8 (2014).
  5. Danner, L., Sidorkina, L., Joechl, M., Duerrschmid, K. Make a face! Implicit and explicit measurement of facial expressions elicited by orange juices using face reading technology. Food Qual Prefer. 32 (2014), 167-172 (2013).
  6. Danner, L., Haindl, S., Joechl, M., Duerrschmid, K. Facial expression and autonomous nervous system responses elicited by tasting different juices. Food Res Int. 64 (2014), 81-90 (2014).
  7. Arnade, E. A. Measuring consumer emotional response to tastes and foods through facial expression analysis [thesis]. , Virginia Tech. Blacksburg. 1-187 (2013).
  8. Leitch, K. A., Duncan, S. E., O'Keefe, S., Rudd, R., Gallagher, D. L. Characterizing consumer emotional response to sweeteners using an emotion terminology questionnaire and facial expression analysis. Food Res Int. 76, 283-292 (2015).
  9. Crist, C. A., et al. Application of emotional facial analysis technology to consumer acceptability using a basic tastes model. Technical Abstracts and Proceedings of the 2014 Institute of Food Technologists Annual Meeting, 2014 Jun 21 - 24, New Orleans, LA, , (2014).
  10. Garcia-Burgos, D., Zamora, M. C. Facial affective reactions to bitter-tasting foods and body mass index in adults. Appetite. 71 (2013), 178-186 (2013).
  11. Garcia-Burgos, D., Zamora, M. C. Exploring the hedonic and incentive properties in preferences for bitter foods via self-reports, facial expressions and instrumental behaviours. Food Qual Prefer. 39 (2015), 73-81 (2015).
  12. Lewinski, P., Fransen, M. L., Tan, E. S. H. Predicting advertising effectiveness by facial expressions in response to amusing persuasive stimuli. J. Neurosci. Psychol. Econ. 7 (1), 1-14 (2014).
  13. Ekman, P., Friesen, W. V. Facial action coding system: A technique for the measurement of facial movement. , Consulting Psychologists Press. Palo Alto, California. (1978).
  14. Viola, P., Jones, M. Rapid object detection using a boosted cascade of simple features. Proceedings of the IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern. 1, 511-518 (2001).
  15. Sung, K. K., Poggio, T. Example-based learning for view-based human face detection. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 20 (1), 39-51 (1998).
  16. FaceReader 5™ Technical Specifications. , Noldus Information Technology. Wageningen, The Netherlands. Available from: http://www.webshop.noldus.com/media/techspec/facereader _techspec.pdf (2014).
  17. Cootes, T., Taylor, C. Statistical models of appearance for computer vision: Technical report. , University of Manchester, Wolfson Image Analysis Unit, Imaging Science and Biomedical Engineering. (2000).
  18. Bishop, C. M. Neural networks for pattern recognition. , Oxford University Press. New York. (1995).
  19. Lewinski, P., den Uyl, T. M., Butler, C. Automated facial coding: validation of basic emotions and FACS AUs in FaceReader. J. Neurosci. Psychol. Econ. 7 (4), 227-236 (2014).
  20. Noldus Information Technology. FaceReader Reference Manual Version 6. , Wageningen, The Netherlands. (2014).
  21. Alves, N. T., Fukusima, S. S., Aznar-Casanova, J. A. Models of brain asymmetry in emotional processing. Psychol Neurosci. 1 (1), 63-66 (2008).
  22. Costello, M., Clark, S. Preparation of samples for instructing students and staff in dairy products evaluation (Appendix F). The sensory evaluation of dairy foods. Clark, S., Costello, M., Drake, M., Bodyfelt, F. , 2nd, Springer. New York. 551-560 (2009).
  23. Porcherot, C., et al. How do you feel when you smell this? Optimization of a verbal measurement of odor-elicited emotions. Food Qual Prefer. 21, 938-947 (2010).
  24. Warrenburg, S. Effects of fragrance on emotions: Moods and physiology. Chem. Senses. 30, i248-i249 (2005).
  25. Bredie, W. L. P., Tan, H. S. G., Wendin, K. A comparative study on facially expressed emotions in response to basic tastes. Chem. Percept. 7 (1), 1-9 (2014).
  26. Wendin, K., Allesen-Holm, B. H., Bredie, L. P. Do facial reactions add new dimensions to measuring sensory responses to basic tastes? Food Qual Prefer. 22, 346-354 (2011).
  27. Rosenstein, D., Oster, H. Differential facial responses to four basic tastes in newborns. Child Dev. 59 (6), 1555-1568 (1988).
  28. Rosenstein, D., Oster, H. Differential facial responses to four basic tastes in newborns. What the face reveals: Basic and applied studies of spontaneous expression using the facial action coding system (FACS). P, E. kman, E, R. osenberg , Oxford University Press, Inc. New York. 302-327 (1997).
  29. Rozin, P., Fallon, A. E. A perspective on disgust. Psychol. Rev. 94 (1), 23-41 (1987).
  30. Delarue, J., Blumenthal, D. Temporal aspects of consumer preferences. Curr. Opin. Food Sci. 3, 41-46 (2015).
  31. Sudre, J., Pineau, N., Loret, C., Marin, N. Comparison of methods to monitor liking of food during consumption. Food Qual Prefer. 24 (1), 179-189 (2012).
  32. Weiland, R., Ellgring, H., Macht, M. Gustofacial and olfactofacial responses in human adults. Chem. Senses. 35 (9), 841-853 (2010).
  33. Ekman, P. Universal and cultural differences in facial expressions of emotion. Nebraska symposium on motivation. Cole, J. , University of Nebraska Press. Lincoln (NE). 207-283 (1971).
  34. Griemel, E., Macht, M., Krumhuber, E., Ellgring, H. Facial and affective reactions to tastes and their modulation by sadness and joy. Physiol Behav. 89 (2), 261-269 (2006).

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

إعادة الطباعة والأذونات

طلب إذن لإعادة استخدام النص أو الأشكال في مقالة JoVE هذه

طلب إذن

الوسوم

مقالات ذات صلة