Artículo de método

Estudian electroencefalográfico, de ritmo cardíaco, respuesta galvánica de la piel evaluación y para la percepción de la publicidad: aplicación para anuncios de servicio público antitabaco

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DOI:

10.3791/55872

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28 de agosto de 2017

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1Department of Molecular Medicine, Sapienza University of Rome, 2Department of Communication and Social Research, Sapienza University of Rome, 3Department of Anatomical, Histological, Forensic, and Orthopedic Sciences, Sapienza University of Rome, 4BrainSigns SRL

En este artículo

Resumen

El siguiente protocolo describe una serie de pasos operativos y computacionales necesarios para estimar correctamente la reacción emocional y cerebral de un grupo de sujetos hacia un número determinado de anuncios de servicio público (PSAs) contra el fumar, en Estados Unidos y Europa durante el período comprendido entre 1998 y 2015.

Resumen

La evaluación de la publicidad, productos y envases se realiza tradicionalmente a través de métodos basados en autoinformes y grupos de enfoque, pero estos enfoques aparecen a menudo poco precisa en términos científicos. Neurociencia se aplica cada vez más a la investigación de las bases neurofisiológicas de la percepción de la reacción a los estímulos comerciales para apoyar métodos de marketing tradicionales. En este contexto, un sector en particular o comercialización está representada por anuncios de servicio público (PSAs). El objetivo de este protocolo es aplicar la electroencefalografía (EEG) y análisis de la señal autonómica para el estudio de las respuestas a las anuncios antitabaco. Se utilizaron dos índices EEG: la asimetría de la banda alfa frontal EEG (el índice del retiro de enfoque (AW)) y el frontal theta (índice de esfuerzo). Además, se calculó el índice autonómico emocional (IE), como derivado de la respuesta de piel galvánica (GSR) y señales de la frecuencia cardíaca (HR). El presente Protocolo describe una serie de pasos operativos y computacionales necesarios para estimar correctamente, a través de los índices antes mencionados, la reacción emocional y cerebral de un grupo de sujetos hacia un número determinado de anuncios antitabaco. En particular, una campaña caracterizada por un estilo de comunicación simbólico (clasificado como "otorgada" sobre la base de los premios recibidos por comités especializados) obtuvo los valores más altos de enfoque, según lo estimado por el índice de AW. Un lugar y una imagen que pertenece a la misma campaña PSA basan en el "miedo a despertar apelación" y con una comunicación narrativa/experiencial estilo (clasificado como "efectivo" sobre la base de las mejoras económicas/relacionados con la salud promovidas) registrados bajo y valores de esfuerzo más alto, respectivamente. Esto es probablemente debido a la complejidad de la narración (spot) y a la inmediatez de la imagen (una señora que sufrió una traqueotomía). Finalmente, la campaña «efectiva» mismo mostró los mayores valores IE, posiblemente debido a la empatía inducida por el testimonio y la explicitud del mensaje.

Introducción

Según David Ogilvy fuertemente, "personas no creo que lo que sienten, no dicen lo que piensan y no hacen lo que dicen". Por lo tanto, se puede inferir que los seres humanos no son seres racionales. Este supuesto es apoyado por la evidencia de que muchas decisiones sobre cuestiones económicas no están bajo control volitivo directo pero dependen bastante automática, rápida y eficiente procesos cognitivos1. Además, mecanismos emocionales pueden influir en estos procesos de toma de decisiones, contribuyendo a la realización de una acción particular2,3,4. En este contexto, además de las herramientas tradicionales utilizadas en marketing investigación5, es cada vez más importante para el estudio de técnicas que son capaces de proporcionar información adicional sobre el comportamiento del consumidor. Esta investigación aún basa en percepciones de/evaluaciones los clientes de productos y mensajes publicitarios, expresado verbalmente y la autoinformada, un método que es susceptible a varios sesgos. De hecho, hasta ahora, los métodos típicos para ganar penetraciones en el funcionamiento del mercado de un nuevo producto o servicio se han basado únicamente en informes y grupos de discusión. Sin embargo, psicología y mercado investigación social estudios han reconocido que informes no son fiables en predecir con exactitud preferencias6 los clientes. Los autores de la investigación mencionada han realizado un estudio de predicción previa a la comercialización en la industria de venta por menor de calzado, determinar que métodos basados en self-report eran poco precisos en predecir éxito, mientras que datos de cerebro logra una predicción exactitud de 80%. Neurociencia del consumo es un campo de estudio que nació como la respuesta a esta necesidad y consiste en la aplicación de metodologías típicas de la neurociencia a la investigación de la conducta humana relacionados con el mercado y los intercambios económicos7. El término "neuromarketing" se refiere a la aplicación de neurofisiológicos herramientas, tales como seguimiento de ojo, conductancia de la piel, ritmo cardíaco, EEG y la proyección de imagen de resonancia magnética funcional (fMRI)-diseño de la investigación de mercado según las necesidades de diferentes empresas 8 , 9. las técnicas antes mencionadas son dibujo creciente interés de diversas empresas: proporcionalmente, el aumento de empresas de neuromarketing en la última década ha sido impresionante7. Neuromarketing, de hecho, permite la investigación de varios aspectos relacionados con el comercio: publicidad definiciones de objetivo en términos de género10,11, cultura12,13, fragmentos de la anuncio se10,14,15, edad16, marca soluciones17, precio arquitecturas18, dirigida a la escena y género19, del orador clientes adquirir actitudes20y la menor prueba6.

Sobre el EEG, se han empleado dos índices para evaluar las respuestas devueltas por los temas expuestos a los estímulos de la publicidad: la AW y los índices de esfuerzo. La primera se basa en estudios de Davidson (1990), que ha demostrado que una asimetría frontal entre la actividad en los dos hemisferios cerebrales implica una diferente tendencia motivacional de los estímulos propuestos. En particular, varios autores21,22 han reportado la presencia de dos sistemas neuronales distintas, mediando una motivación relacionada con el enfoque y una motivación relacionada con el retiro, localizado en los hemisferios izquierdos y derecho, respectivamente. Según esta evidencia, la corteza prefrontal (PFC) desempeña un papel importante en el circuito que implementa el positivo y la motivación negativa. En concreto, la implicación diferencial de lo PFC de izquierda y derecha, con un aumento en la activación anterior izquierda durante la motivación positiva y mayor activación anterior lado derecho durante la motivación negativa, ha sido reportada por diversos estudios 23 , 24 , 25. por otra parte, diversos informes13,14 destacan la posibilidad de aplicar el AW índice definido como la diferencia de actividad prefrontal en la banda alfa entre los dos hemisferios-para el campo de la publicidad. Además de la amplia investigación sobre este tema, también han realizado investigación en categorías de productos específicos, como los perfumes10, donde las mujeres informaron una motivación positiva hacia la publicidad, mientras que los hombres motivación negativa. La investigación sobre el índice de AW también considera algunas características de la muestra experimental, como si el tema era un consumidor del producto anunciado26. Por ejemplo, en respuesta a una cerveza comercial, bebedores de cerveza informaron niveles más altos de la activación de PFC que aquellos sujetos que no beben cerveza. Además, otro parámetro que se ha considerado es el género de los participantes. Por ejemplo, en respuesta a observación punto de un coche familiar, los hombres (a diferencia de las mujeres) demostraron motivación positiva para el comercial durante la duración total27. Un último parámetro que se ha investigado es la edad de los sujetos experimentales. Un clímax emocionante con algunas imágenes "no-tan-agradable" más cerebrally fue apreciado por los jóvenes que por adultos27. Para resumir, obtenidos por el índice de AW, derivado de la asimetría frontal alfa, los valores positivos indican mayor actividad izquierda, sugiriendo una motivación positiva hacia los estímulos. Viceversa, valores negativos indican una mayor actividad derecha, sugiriendo la motivación negativa en respuesta a los estímulos.

El segundo índice de EEG, el esfuerzo cerebral (CE), definido como la actividad theta frontal en el PFC, se ha descrito en varios estudios. En particular, estos estudios muestran como mayores valores de CE están vinculados a mayores niveles de dificultad de tarea28. Esto ha sido especialmente investigado en neuroaesthetics, en respuesta a estímulos de literatura auditiva29; en aviónica30; en otra escucha condiciones31,32; y en las interacciones hombre-máquina33.

Según lo sugerido por la evidencia empírica de diversos campos de aplicación, la implicación emocional es un catalizador para la memorización de los estímulos. Este fenómeno también se ha investigado en neuromarketing, demostrando que el procesamiento emocional positiva o negativa durante la observación de la publicidad comercial es un factor importante para la formación de huellas de memoria estable34. Además, merece la pena teniendo en cuenta que una "emoción inconsciente" se produce cuando los sistemas cerebrales que median la base inconsciente "tener gusto" (entre las otras regiones subcorticales, el Núcleo accumbens y sus conexiones) no se juntan con conciencia 35. al principio del presente artículo, se ha subrayado cómo la percepción y reacción a los estímulos de la publicidad son con frecuencia inconscientes. Uno de los objetivos del neuromarketing es investigareste aspecto de la reacción emocional. Se creó un índice autonómico haciendo coincidir el GSR y la hora porque conocen a estos dos parámetros autonómicos para reflejar la respuesta emocional a estímulos36. EI resultado fue conceptualizado basándose en el modelo circunflejo del afecto, teorizado por Russell y Barrett5. En este modelo, la hora se gráficamente representa en el eje x, mientras que la GSR es en el eje y, devolver información acerca de la Valencia (positiva o negativa) y excitación (activación baja o alta) de estímulos37,38, respectivamente. El IE ya ha sido aplicado a la prueba de estímulos auditivos literaria29, así como a TV comerciales10,16,19,39. Por lo tanto, en opinión de los autores, ha sido mérito para aplicar la IE a anuncios de servicio público, particularmente a los anuncios contra el tabaco.

Cada año, hay 6 millones de muertes alrededor del mundo causada por fumar, y la principal herramienta para enfrentar esta situación de emergencia consiste en anuncios antitabaco40. Este tipo de PSA ha sido transmitido desde la década de 1950, pero la efectividad en el público en general es extremadamente variable, resultando en una serie de campañas eficaces o ineficaces. En general, la efectividad de una campaña antitabaco se mide sobre la base de la subida en la salud pública alcanzada después de la campaña se emite; cambios en las actitudes, creencias o comportamiento (es decir, un aumento de conciencia, un cambio de actitudes negativas, un aumento en el número de llamadas para salir de las líneas, etc.); impacto de los medios de comunicación (es decir, la discusión positiva y reconocimiento en los medios de comunicación social); y así sucesivamente. Además, los diseños estándar de evaluación económica suelen aplicarse, tales como análisis de rentabilidad, análisis de costo utilidad o análisis costo-beneficio41. Finalmente, más allá de la evidencia proporcionada por evaluaciones de rentabilidad del fondo, especializados, mediante la comparación de los costos de la campaña para los gastos médicos que guardan, es posible afirmar que campañas eficaces ahorrar dinero total y evitar decenas de miles de muertes prematuras42,43,44.

La reacción cerebral y emocional para anuncios particulares por lo tanto aparece digna de investigación por técnicas neurofisiológicas para obtener mediciones de las respuestas fisiológicas que complementan la retroalimentación explícita proporcionada por el más tradicional entrevistas y cuestionarios.

Los índices adoptados en el presente estudio se han aplicado ya a anuncios antitabaco en una reducida muestra de los participantes y los puntos, apoyando la utilidad potencial de la aplicación de técnicas de neuromarketing para la investigación neurofisiológica características de efectividad de anuncios de servicio público11,45.

El objetivo de este estudio es presentar una serie de pasos metodológicos que podrían conducir a la medida exacta de la percepción cerebral y emocional de anuncios antitabaco. Esta medida es previa a los análisis de las bases instintivas y fisiológicas y de las características de un PSA particularmente eficaz o ineficaz para generar una reacción del público.

Protocolo

toda experimentación fue realizada según los principios esbozados en la declaración de Helsinki de 1975, revisada en 2000 y fue aprobado por el Comité de ética de la Universidad.

1. equipos de montaje y Control de condiciones de grabación

  1. invitar a los participantes a sentarse en una silla cómoda frente a una pantalla de ordenador.
  2. Limpiar la piel en la frente (moviendo suavemente el pelo, si es necesario), los lóbulos de las orejas y los dedos con una solución antiséptica de clorhexidina para desinfectar la piel y para quitar la capa más superficial de lípidos que se ha acumulado en la piel 46.
  3. aplicar una banda de seis electrodos EEG al participante ' frente de s según el sistema internacional (AFz, FPz, AF5, AF6, AF7, AF8) de 10-20 47.
  4. Colocar la referencia y el electrodo de tierra, uno por cada lóbulo de la oreja.
  5. Coloque el pulsioxímetro al pulgar para registrar la hora.
  6. Para recoger el GSR, coloque dos electrodos en el segundo y terceros dedos de la mano no dominante. Coloque los electrodos en el lado palmar de la segunda falange (siguiendo los procedimientos ya publicados) 48.
  7. Compruebe la señal de las impedancias del EEG para mantenerlos por debajo de 10 k Ω mediante el botón adecuado de medición de impedancia de la interfaz en el software de adquisición de.
    1. En el " canales " configuración del software de adquisición, establecer la " de muestreo " adquisición de la señal de EEG " 250 Hz. "
  8. Adquirir la señal de EEG a través de un sistema de amplificador de EEG y un software de grabación de EEG relacionados con adquisición de datos de EEG (véase Tabla de materiales). Iniciar la grabación de la señal de EEG presionando el botón rojo de grabación en la interfaz del software.
  9. Compruebe que las señales de GSR y HR son absorbidas correctamente verificando la presencia de la forma de onda correcta en la interfaz del software.
    1. En el " canales " configuración de la adquisición de software, establecer la frecuencia de muestreo para adquisición de señal GSR y HR " 128 Hz. "
  10. Adquirir señales autonómicas (es decir, GSR y HR) a través de un sistema multipropósito de capacidad medida (véase la Tabla de materiales).
  11. Inicie la señal GSR y hora de grabación pulsando el " expediente " el botón en la interfaz correspondiente.
  12. Pedir al participante a mirar un blanco " Cruz " sobre un fondo negro, que se muestra en la pantalla durante 1 minuto al mismo tiempo adquirir el reposo actividad condición, señalando su inicio y final con los botones de marcador relativo a la adquisición de EEG software.
  13. Instruir a los participantes, equipado con el EEG, HR y GSR grabar instrumento, ver el video PSA, durante el cual las grabaciones de señal toman lugar. Por otra parte, pedir el participante para limitar cualquier movimiento y permanecer tan relajada como sea posible para la duración de la grabación.
  14. Presione el botón de marcador inicial en la interfaz de software de adquisición de EEG a principios de lo PSA video. Presione el botón final de marcador al final del video PSA.

2. Estímulos

  1. Seleccione los estímulos objetivo, preferiblemente sobre la base de indicadores predefinidos clave de rendimiento (KPI).
  2. El diseño del protocolo experimental, entremezclar el seis objetivo antitabaco los estímulos (es decir, tres puntos y tres imágenes pertenecientes a los tres anuncios seleccionados) en un vídeo compuesto por dos bloques de.
    1. Construir el bloque de puntos como sigue: una punto base (es decir, un documental que dura 1 minuto), un tren de 10 puntos antitabaco (uso un máximo de 10 elementos que se asemejan a un típico descanso comercial TV) y el punto base.
    2. Construir el bloque de imágenes como sigue: una instantánea de la imagen (es decir, 8 imágenes neutras tomadas de la base de datos de sistema internacional de la imagen afectiva (IAPS) 49), un tren de 10 imágenes antitabaco (por coherencia con el bloque de puntos), y la línea de fondo de la imagen.
  3. Para evitar el sesgo de un efecto posicional en los participantes ' reacciones, empezar por la mitad de los participantes que muestra el bloque de puntos y la mitad de los participantes del bloque imágenes.
    Para evitar un sesgo posicional en el nivel de elementos específicos, mostrar los estímulos en un orden aleatorio dentro de cada bloque.
  4. Seleccionar un apropiado 1-min video basal (es decir, como emocionalmente neutral como sea posible, como un extracto del documental) y colóquelo inmediatamente antes e inmediatamente después el bloque de puntos en el protocolo video.
  5. Seleccionar una instantánea de la imagen adecuada (es decir, tan neutral como sea posible, tales como 8 imágenes neutras tomadas de la base de datos IAPS) 49 y el lugar que inmediatamente antes e inmediatamente después las imágenes de bloquear en el protocolo video.
  6. Al diseñar el bloque de imágenes, establezca la duración de la visualización de cada imagen en 9 s para la detección de eventuales variaciones en los componentes autonómicos, que presentan una respuesta más lenta en comparación con la señal de EEG. Entre cada imagen, la pantalla un blanco Cruz en una pantalla negra para volver a establecer el punto de fijación central.

3. Procesamiento de señales

Nota: los siguientes pasos computacionales podrían realizarse con señal disponible públicamente varios procesamiento software computacional, como EEGLAB 50 o LEDALAB 51, para el análisis de la señal de la GSR. Mientras que un software específicamente desarrollado fue utilizado aquí para algunos cálculos, los pasos que se describen a continuación no dependen del software especial utilizado. Así, los pasos siguientes no describe precisamente la interacción con el software computacional pero algo se demuestran los pasos lógicos necesarios para lograr los resultados.

  1. Procesamiento de señales EEG.
    1. Para detectar y eliminar los componentes debido a los movimientos oculares, parpadeos y artefactos musculares, aplicar un filtro de muesca (50 Hz), un filtro band-pass (2-30 Hz) y el procedimiento de 52 componente independiente (ICA) de análisis a los rastros de EEG.
      1. Filtro el EEG señales con un filtro de muesca (50 Hz), para rechazar los componentes principales de la electricidad y luego con un filtro band-pass (2-30 Hz), para rechazar los componentes de frecuencia que no están relacionados con los procesos cognitivos estudiando.
      2. Convertir la serie de tiempo de EEG en el ICA 52.
      3. Encontrar y eliminar los componentes independientes relacionados con artefactos de.
        Nota: Los artefactos relacionados con ocular componentes independientes son claramente distinguibles de los componentes cerebrales por su forma y magnitud. Una vez detectado, eliminar esos componentes relacionadas con artefactos oculares desde el procedimiento de ICA antes de recomponer la señal en el dominio tiempo.
      4. Recomponer la señal de EEG en el dominio del tiempo usando los componentes independientes.
    2. Para cada tema, estimar la frecuencia alfa individual (IAF) de la condición de reposo, para definir las bandas de frecuencia de interés según el método propuesto en el scientIFIC literatura 28.
      Nota: Este paso es importante, ya que cada definición de la banda de frecuencia debe ser determinada individualmente para cada tema.
    3. Calcular el campo global power (GFP) 16 para cada área cortical y para cada tema.
      1. Filtro el EEG señales en las bandas de frecuencia de interés, en particular theta (IAF-6:IAF-2) y alfa (IAF-2:IAF + 2), según la definición sugerida en la literatura científica 28.
      2. Calcular la GFP 16 como la suma de la potencia de las señales EEG electrodos específicos sobre el área cortical de interés (por ejemplo, la corteza prefrontal derecha e izquierda. Filtro en una cierta banda y media por el número de electrodos considerados. Ver la siguiente ecuación:
        figure-protocol-1
  2. Índice de retirada de enfoque
    Nota: en varios estudios se ha indicado la corteza frontal como un área de interés para la actitud de acercamiento o retirada ante una amplia gama de estímulos 53 , 54 , 55 , 56 , 57 , 58.
    1. Aplicar la fórmula de definir el índice de AW como AW = GFPa_right - GFPa_left, donde GFPa_right y GFPa_left representan la GFP calculada a partir de la derecha (AF6 y AF8) y electrodos de izquierda (AF5 y AF7) en la banda alfa 59 , < clase de SUP = "xref" > 60
    2. estimar la forma de onda del índice cerebral AW para cada segundo y luego un promedio sobre la duración de los estímulos.
    3. Normalizar el índice de AW según la línea de base actividad EEG adquirida al principio y al final del experimento.
      Nota: Valores de AW positivo significan una motivación de acercamiento hacia el estímulo expresado por el sujeto, mientras que valores de AW negativos indican una tendencia retirada.
  3. Índice de esfuerzo
    Nota: varios estudios demuestran la investigación y la aplicación de esfuerzo cerebral para diversas tareas en los seres humanos 28 , 33.
    1. Para la evaluación del esfuerzo cerebral, utilice electrodos frontal theta venda (AFz, FPz, AF5, AF6, AF7, AF8) 28 , 11 , 33 , 45.
    2. estimar la GFP 16 de los electrodos frontal. Estandarizar los datos de índice de esfuerzo, como por el índice de AW, según la línea de base actividad EEG adquirida al principio y al final del experimento.
    3. Para la interpretación del resultado, recuerde que los niveles más altos de índice de esfuerzo implican un mayor nivel de dificultad de tarea 31.
  4. Índice emocional
    1. para obtener la señal de hora, emplear el algoritmo de Pan-Tompkins 61.
    2. Adquirir la conductancia de la piel usando el método (0,5 V) de voltaje constante 62.
    3. LEDAlab de uso software 67 para obtener el componente tónico de la conductancia de la piel (es decir, s nivel de conductancia kin (SCL)).
      1. Select " continua descomposición análisis " en el menú análisis.
        Nota: Se recomienda para optimizar el análisis haciendo clic en el " optimizar " botón.
      2. Clic en " aplicar " para aceptar el análisis y la descomposición trazada.
    4. Con el fin de adaptar las señales SCL y HR, consulte el Modelo Circumplejo de afecte plan 63 , 64, donde las coordenadas de un punto en el espacio se definen respectivamente por el (HR eje horizontal) para describir el Valencia y el SCL (eje vertical) para describir los fenómenos de excitación 36.
    5. Para obtener una variable monodimensional, usar el estado emocional de un sujeto descrito por el IE 10, definido por la fórmula: EI = 1 - β/π '.
      Nota: Aquí,
      figure-protocol-2
      HR y figure-protocol-3 constituyen las variables de Ζ-calificación de HR y GSR, respectivamente. < img alt = "Ecuación 5" src="/files/ftp_upload/55872/55872eq5.jpg" / > es en radianes, calculadas como arctang(figure-protocol-4 figure-protocol-5). Porque varía el ángulo entre [− 1, 1], la IE puede variar entre [− 1, 1].
    6. Para la interpretación del resultado, recuerde que los valores más altos de la IE implican emoción positiva experimentada por el participante y viceversa.

Resultados

22 sujetos sanos (edad promedio 17.64 ± 0,95 años, rango = 16-19 años) estaban inscritos en una base voluntaria. En cuanto a hábitos de fumar, 7 participantes no eran fumadores, 9 eran fumadores ligeros (≤ 5 cigarrillos por día), y 6 eran fumadores empedernidos (> 5 cigarrillos por día). Los participantes de fumador informaron que fumó su primer cigarrillo en la edad media de 13.38 ± 3,01 años y ninguno de los participantes registrados han dejado en el pasado. Todos los sujetos recibieron toda la información sobre el estudio y firmaron un consentimiento informado. El experimento se realizó según los principios esbozados en la declaración de Helsinki de 1975, revisada en 2000 y fue aprobado por el Comité de ética de la Universidad.

En el presente estudio, hemos utilizado los indicadores propuestos por Coffman65 y66de Varcoe, y hemos seleccionado tres campañas antitabaco de destino. Dos se incluyeron en la base de ser classificatied como "efectivo" y "ineficaz", como lo demuestran los datos oficiales sobre la promoción de la salud y mejoras económicas en la población general. Un tercer PSA clasificaba y se incluyen sobre la base de la apreciación obtenida de comités especializados, expresados en términos de la cantidad de premios recibidos. En específico, los tres anuncios antitabaco seleccionados en el presente estudio fueron: i) CDC (imagen: CDC Terry; lugar: Roosevelt CDC)67, USA 2012-2015, eficaz68,44, despertar miedo apelación y narrativa/experiencial estilo de comunicación; II) creo que no fume (imagen y video)69, Philip Morris, los E.e.u.u. 1998, ineficaz70,71, estilo de comunicación paternalista; y iii) cigarrillo graso (imagen y video)72, Fundación británica del corazón, UK 2003, otorgado (Clio Awards 2005 TV y Radio servicio público bronce, IPA eficacia Premio 2004 los ganadores oro reloj; Eficacia de IPA Premio 2004 la dedicación mejores ganadores al ganador de la eficacia; y 3 palmarés au Festival Internacional de la Publicite de Cannes 2004), estilo de comunicación simbólico.

El análisis estadístico consistió en un ANOVA, con la categoría de lo PSA como en factor con tres niveles (eficaces, ineficaces y adjudicados) y género (M/F) como un factor de entre. Actitud de fumar no se incluyó en el análisis debido al número bajo dentro de los tres grupos posibles (es decir, para no fumadores, los fumadores ligeros y fumadores), pero la distribución homogénea de los participantes en estos tres grupos para la realización de los análisis en la muestra derrumbada. Es importante recordar que la prueba ANOVA tiene suficiente poder estadístico para abordar el análisis del número relativamente pequeño de participantes, como en este estudio73, siempre que el número de factores es menor que 4, como en este caso.

Índice de retirada de enfoque:

Para las imágenes, no hay diferencias estadísticamente significativas entre las tres campañas fueron identificados (F(2,40) = 2.649, p = 0.083), pero valores de AW de la imagen "premiada" eran más altos que los reportados para el PSA "ineficaz" (figura 1, a la izquierda).

Para los estímulos videos, descubrieron un efecto estadísticamente significativo de la categoría de la localización (es decir, eficaces, ineficaces o premiado) (F(2,40) = 3.171, p = 0,050). El análisis post-hoc destacan los valores de AW aumento estimados para el punto "premiado" en comparación con una «efectiva» (p = 0.047) y de una manera análoga fuerte tendencia (p = 0.060) en comparación con el spot "ineficaz" (figura 1, derecha).

En Resumen, la imagen y los puntos pertenecientes a la campaña "premiado" obtuvieron los valores más positivos del enfoque, según lo estimado por el índice de AW.

figure-results-1
Figura 1: estimación de índice de AW de las las campañas antitabaco de PSA. A la izquierda son resultados relacionados con las imágenes, y a la derecha son resultados relacionados con los puntos de la "eficaz", "ineficaz" y "premiados" anuncios antitabaco. Barras de error representan las desviaciones estándar. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Índice de esfuerzo:

La prueba ANOVA destaca un efecto estadísticamente significativo de la variable de categoría (es decir, eficaz, ineficaz o premiado) para las imágenes de ambos (F(2,40) = 8.589, p = 0,001) y spot (F(2,40) = 5.441, p = 0.008) estímulos. El análisis post hoc revelaron que, para las imágenes, el "eficaz" era significativamente menor que la "ineficaz" (p = 0,009) y "premiado" (p < 0.001) unos (figura 2, izquierda). Además, el análisis post-hoc realizado en los puntos demostraron que los valores de esfuerzo para el video «efectivo» fueron significativamente mayores (p = 0.003) que los estimados para el spot "premiado" (figura 2, derecha).

figure-results-2
Figura 2: estimación del índice de esfuerzo de las campañas antitabaco seleccionadas del PSA. A la izquierda son resultados relacionados con las imágenes, y a la derecha son resultados relacionados con los puntos de la "eficaz", "ineficaz" y "premiados" anuncios antitabaco. Barras de error representan las desviaciones estándar. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Índice emocional:

En general, los valores de la IE para la campaña «efectiva» fueron superiores a los de los "ineficaces" y "premiados", tanto para la imagen PSA antitabaco y punto. Respecto a los estímulos de la imagen, aunque hay una ausencia de diferencias estadísticas significativas entre las condiciones evaluadas, una fuerte tendencia de aumento de valores de la IE para la imagen «efectiva» en comparación con el uno "ineficaz" puede ser apreciado ( Figura 3, izquierda). Para los estímulos videos, se encontró un efecto estadísticamente significativo del factor de categoría de la localización (F(2,32) = 3.978, p = 0,029). Además, el análisis post-hoc mostraron una disminución en los valores de la IE para el punto "ineficaz" en comparación con una «efectiva» (p = 0.013) y una tendencia marcadamente similar (p = 0.060) en comparación con el spot "premiado" (figura 3, derecha). En general, los valores de la IE para la campaña «efectiva» fueron superiores a los de la "ineficaz" y los "premiados", tanto para la imagen y el lugar untismoking anuncios de servicio público.

figure-results-3
Figura 3: estimación de la IE de las las campañas antitabaco de PSA. En los resultados de la izquierda se relaciona con las imágenes y a la derecha son resultados relacionados con los puntos de la "eficaz", "ineficaz" y "premiados" anuncios antitabaco. Barras de error representan las desviaciones estándar. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Discusión

Modificaciones del protocolo y resolución de problemas:

El protocolo descrito aquí puede modificarse para su uso en una situación experimental diferente. En particular, el tren de estímulos que aquí se puede cambiar a una serie basada en imágenes o videos. Este cambio permitiría pruebas de solamente impreso o sólo video publicidad, respectivamente. Sin embargo, aquí hay ningún cambio particular en los pasos necesarios para el procesamiento de la señal desde la aparición de artefactos oculares sucederá en cualquier caso y deben ser removidos de las señales EEG. Cuando se muestran sólo los videos, la línea de base podría consistir en solamente videos, sin el uso de imágenes tomadas de la base de datos IAPS (como se describe anteriormente). Una ocurrencia común que requiere la solución de problemas para todas las grabaciones de EEG es la presencia de varios artefactos de músculo debido al movimiento de la materia durante las sesiones de grabación. En este caso, es importante monitorear la calidad de los rastros recogidos de EEG y examinar el video de la sesión de grabación para verificar la ocurrencia de tales artefactos de movimiento más adelante. Si se producen tales artefactos, modificaciones del procedimiento para aplicar el ICA será necesarios retirar esos artefactos. Debido a la ocurrencia aleatoria de tales artefactos a lo largo de los rastros de EEG, el procedimiento de ICA puede producir fácilmente un componente en las que tales músculos artefactos están presentes y que puede eliminarlos de la transformación de las sucesiva en el dominio del tiempo para volver EEG limpia datos.

Limitaciones de la técnica:

La técnica de grabación cerebral y emocional descrita aquí tiene varias limitaciones que deben tenerse en cuenta cuando se aplica a procedimientos experimentales diferentes a la que se presenta. En particular, el procedimiento de ICA es sensible al número de los sensores EEG empleados. Por lo tanto, disminuyendo el número de sensores para acelerar las grabaciones afectará el número de artefactos que son posible de eliminar. De hecho, el procedimiento descrito aquí incluye seis sensores y permite la eliminación de dos componentes del artefacto principal (por ejemplo, artefactos de músculo ocular y bruto). Cuanto menor sea el número de sensores EEG utilizado, menor será el número de diversas clases de artefactos que pueden ser removidos.

Otra limitación de la técnica presentada se relaciona con la cantidad total de tiempo para las grabaciones cerebrales. De hecho, la duración total recomendada en estudios similares es un máximo de 1 h para cada tema evitar una posible confusión efecto debido a la aparición de cansancio o aburrimiento. En este sentido, la duración de la estimulación debe ser estrictamente controlada, y una amplia serie de estímulos no puede analizarse en el mismo participante, o al menos no en una única prueba. Durante la contratación de 1 h, el participante debe ser cuidadosamente informado acerca del estudio, deberá firmar el consentimiento informado, equipado con los instrumentos experimentales y grabado en condiciones de reposo y durante las sesiones de trabajo experimental. Para evitar sobrepasar el límite de tiempo recomendado, una posible solución de problemas de consideración es que dos experimentadores configurar los instrumentos al mismo tiempo.

Importancia con respecto a los métodos existentes:

El protocolo presentado para registrar y analizar la reacción cerebral y emocional para anuncios de servicio público tiene varias ventajas en comparación con las técnicas tradicionales de evaluación de la publicidad. En particular, uno de ellos es la posibilidad de utilizar un tamaño de muestra inferior a lo necesario para obtener resultados significativos cuando se trata de cuestionarios verbales. De hecho, mientras que el protocolo descrito aquí podría aplicarse fructíferamente con un tamaño de muestra de 20-30 participantes, el cuestionario verbal requiere al menos 100 encuestados.

Además, la técnica actual puede investigar respuestas fisiológicas sin depender de los informes verbales de los participantes probados, proporcionando más reacciones instintivas a la exposición de estímulos.

Futuras aplicaciones:

El protocolo propuesto puede aplicarse a una muestra mayor de sujetos para obtener más información acerca de la efectividad de los anuncios. Es una aplicación en el futuro para identificar objetivos concretos de la población a priori predicción de características definiendo la efectividad de los anuncios para transmitir mensajes saludables adecuados a cada segmentación de la población

Pasos críticos dentro del Protocolo:

Pasos críticos en el protocolo incluyen la selección adecuada de las líneas de base contra el cual evaluar la significación de los estímulos proporcionados, así como el rechazo de artefacto. Aquí hemos utilizado la base de datos IAPS, que proporcionan una gran colección de imágenes cuyas reacciones emocionales fueron evaluadas como línea de base y la metodología de ICA, que quitar los artefactos inducidos por movimientos oculares y musculares de los rastros de EEG.

Significado de los datos obtenidos:

La ausencia de un efecto estadísticamente significativo del factor género en cualquier índice sugiere que no hay diferencias entre machos jóvenes y hembras en la reacción a los estímulos antitabaco. Esto parece estar en consonancia con la extensión más bien homogénea del hábito de fumar en la población italiana entre la población de edad investigados74.

En cuanto al índice de AW, la campaña "premiada" resultó promovido una actitud significativamente más inminente que los anuncios "eficaces" e "ineficaces" para la imagen y el punto estímulos. Esto puede explicarse por el estilo de comunicación simbólico caracterizan el PSA "premiado". Además, el efecto estadísticamente significativo de la categoría de la localización, así como la misma tendencia de la categoría de imagen, están en consonancia con los resultados presentados en los estudios anteriores, donde el hemisferio derecho o izquierdo activación-reflejada por los diferentes P300 variación de amplitud-fue modulada por exposición a neutro, la promoción y contrastan los mensajes estímulos75de fumar.

En cuanto al índice de esfuerzo, la imagen «efectiva» fue menos effortful. Esto se puede explicar por el claro mensaje transmitido por la imagen de la Virgen que se sometieron a una traqueotomía, con la oración que flanquean "no decirle a la gente fumar es malo, mostrar" Por el contrario, la imagen "premiada", con un cigarrillo que simboliza un depósitos de grasa completa de la arteria, obtuvo los más altos niveles de esfuerzo, probablemente debido a las consecuencias vasculares menos conocidos de los hábitos de fumar en la población general en comparación con el más famosos efectos pulmonares. Por último, la imagen "ineficaz", que representa a un hombre con su hijo detrás de la frase "Piensa, no fumes," probablemente produce valores de esfuerzo muy alta debido a la aparentemente mala relación entre el texto y la imagen, posiblemente induciendo observadores para tratar de entender la conexión entre estos dos elementos. En contraste con la imagen «efectiva», el vídeo que pertenecen a la misma campaña informó los valores más altos de esfuerzo, probablemente debido a la complejidad de la historia narrada, en el que un joven dice sobre el ataque al corazón que llegó cuando tenía apenas 45 años de edad , así como de todas las consecuencias de dicho evento, a partir de la cicatriz en su pecho a las limitaciones en su vida cotidiana. Este resultado está de acuerdo con un reciente estudio proporciona evidencia que la presencia de una estructura narrativa en los anuncios de vídeo los resultados en el mayor poder de theta en el frontal izquierdo76.

Finalmente, la campaña «efectiva» mostró los mayores valores IE, posiblemente debido a la empatía inducida por el enfermo testimonials de la campaña y por la explicitación del mensaje. Este resultado podría ser conforme a las pruebas obtenidas a través de un cuestionario en el mismo grupo de edad de nuestra muestra (16-19 años). El cuestionario en comparación con la percepción de una imagen antitabaco inductores de miedo con la percepción de una imagen más positiva y se demostró que los participantes prefirieron una inducción de miedo porque era más "atractivo" que el primero de ellos77. Además, los mayores valores IE estimaron para la campaña «efectiva», de acuerdo con un estudio piloto anterior de anuncios de TV antitabaco11, es apoyada por la evidencia de que emocional anuncios contra el tabaco han sido asociadas con aumentar la eficacia, evaluada en términos de número de deja los intentos en la población adulta, en comparación con otros tipos de publicidad78.

Se seleccionó una muestra de la población joven porque consiste en datos relativos a la epidemiología de la iniciación del consumo de tabaco en Italia sobre todo personas de 15 a 17 años74. Resultados obtenidos en el presente estudio, aunque realizado en una muestra limitada de estudiantes de secundaria, sin embargo apoyan la utilidad de estos índices de neurometría evaluar antitabaco evaluación de PSA. Estudios posteriores en una muestra mayor de estudiantes en el marco del programa de investigación de SmokeFreeBrain podrían volver información más decisiva en la generación de anuncios de servicio público "eficaces" para la gente joven. La presencia de un ajuste entre la población objetivo y el mensaje anunciado se ha demostrado para aumentar el impacto del mensaje implícitas actitudes y acciones correlacionadas e inducir una evaluación más positiva de los mensaje promovido79. Finalmente, en este marco, uno de los principales factores de interés para el diseño de una campaña eficaz es la elección del más apropiado testimonial80. Evidentemente, esta investigación debe ampliarse a una muestra mayor, puesto que la reacción fisiológica, cognitiva y autonómica a la publicidad y, en particular, los anuncios antitabaco podrían ser diferentes en diferentes edades de las poblaciones de27,81 ,82. Finalmente, los resultados de la investigación presente y futura potencialmente reducirá el derroche de dinero público relacionado a la generación y difusión de anuncios de servicio público "ineficaces" para diferentes poblaciones.

Divulgaciones

Los autores no tienen nada que revelar.

Agradecimientos

El presente trabajo fue apoyado en parte por la Comisión Europea por Horizon2020 proyecto HCO-06-2015, "SmokeFreeBrain", GA n. 681120.

Materiales

Lista de materiales utilizados en este artículo
NombreEmpresaNúmero de catálogoComentarios
BrainVision Engineering, LiveAmpBrain Products GmbH
Zeppelinstrasse 7
82205 Gilching Alemania		BP-200-3000Sistema amplificador de EEG inalámbrico de 32 canales
BrainVision Engineering, Neuromarketing HeadsetBrain Products GmbH
Zeppelinstrasse 7
82205 Gilching Alemania		N/A sigue siendo un prototipoAuricular EEG de 6 canales, Prototipo de sistema de mediciones de EEG para realizar estudios de neuromarketing
BrainVision RecorderBrain Products GmbH
Zeppelinstrasse 7
82205 Gilching Alemania		BP-170-3000Registro de EEG Software para la adquisición de datos de EEG
Nexus-10 MKIIMind Media BV Louis Eijssenweg 2B 6049CD Herten Países BajosNX10B-8000mAh
SN 0939130157		Biofeedback y Neurofeedback 10 canales adquiriendo capacidades de medición multipropósito del sistema (frecuencia cardíaca, conductancia de la piel y más)
BioTrace+Mind Media BV Louis Eijssenweg 2B 6049CD Herten Países BajosSoftware de grabación para la adquisición de datos Nexus-10 MKII

Referencias

  1. Bargh, J. A., Chartrand, T. L. The unbearable automaticity of being. Am Psychol. 54 (7), 462-479 (1999).
  2. Damasio, A. R., Everitt, B. J., Bishop, D. The Somatic Marker Hypothesis and the Possible Functions of the Prefrontal Cortex [and Discussion. Philos Trans R Soc Lond B Biol Sci. 351 (1346), 1413-1420 (1996).
  3. Davidson, R. J., Abercrombie, H., Nitschke, J. B., Putnam, K. Regional brain function, emotion and disorders of emotion. Curr Opin Neurobiol. 9 (2), 228-234 (1999).
  4. Panksepp, J., Nocjar, C., Burgdorf, J., Panksepp, J. B., Huber, R. The role of emotional systems in addiction: a neuroethological perspective. Nebr Symp Motiv. 50, 85-126 (2004).
  5. Ariely, D., Berns, G. S. Neuromarketing: the hope and hype of neuroimaging in business. Nat Rev Neurosci. 11 (4), 284-292 (2010).
  6. Baldo, D. Brain Waves Predict Success of New Fashion Products: A Practical Application for the Footwear Retailing Industry. J Creating Value. 1 (1), 61-71 (2015).
  7. Plassmann, H., Ramsøy, T. Z., Milosavljevic, M. Branding the brain: A critical review and outlook. J Consum Psychol. 22, 18-36 (2012).
  8. Lee, N., Broderick, A. J., Chamberlain, L. What is 'neuromarketing'? A discussion and agenda for future research. Int J Psychophysiol. 63 (2), 199-204 (2007).
  9. Breiter, H. C. Redefining neuromarketing as an integrated science of influence. Front Hum Neurosci. 8 (1073), 1-7 (2015).
  10. Vecchiato, G. Neurophysiological Tools to Investigate Consumer’s Gender Differences during the Observation of TV Commercials. Comput Math Methods Med. 2014 (912981), 1-12 (2014).
  11. Cartocci, G. A pilot study on the neurometric evaluation of "effective" and "ineffective" antismoking public service announcements. 2016 38th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC). , 4597-4600 (2016).
  12. Han, S., Shavitt, S. Persuasion and Culture: Advertising Appeals in Individualistic and Collectivistic Societies. J Exp Soc Psychol. 30, 326-350 (1994).
  13. Vecchiato, G. On the Use of EEG or MEG Brain Imaging Tools in Neuromarketing Research. Comput Intell Neurosci. 2011 (643489), (2011).
  14. Vecchiato, G. Changes in Brain Activity During the Observation of TV Commercials by Using EEG, GSR and HR Measurements. Brain Topogr. 23 (2), 165-179 (2009).
  15. Vecchiato, G. Spectral EEG frontal asymmetries correlate with the experienced pleasantness of TV commercial advertisements. Med Biol Eng Comput. 49 (5), 579-583 (2011).
  16. Cherubino, P. Neuroelectrical Indexes for the Study of the Efficacy of TV Advertising Stimuli. Selected Issues in Experimental Economics, Springer Proceedings in Business and Economics. , 355-371 (2016).
  17. Paulus, M. P., Frank, L. R. Ventromedial prefrontal cortex activation is critical for preference judgments. Neuroreport. 14 (10), 1311-1315 (2003).
  18. Reimann, M., Schilke, O., Weber, B., Neuhaus, C., Zaichkowsky, J. Functional magnetic resonance imaging in consumer research: A review and application. Psychol Mark. 28 (6), 608-637 (2011).
  19. Cherubino, P. Marketing Meets Neuroscience: Useful Insights for Gender Subgroups During the Observation of TV Ads. Applying Neuroscience to Business Practice, IGI Global. , 1-28 (2016).
  20. Knutson, B., Rick, S., Wimmer, G. E., Prelec, D., Loewenstein, G. Neural predictors of purchases. Neuron. 53 (1), 147-156 (2007).
  21. Coan, J. A., Allen, J. J. Frontal EEG asymmetry as a moderator and mediator of emotion. Biol Psychol. 67 (1-2), 7-49 (2004).
  22. Davidson, R. J., Irwin, W. The functional neuroanatomy of emotion and affective style. Trends Cogn Sci. 3, 1-21 (1999).
  23. Davidson, R. J., Ekman, P., Saron, C. D., Senulis, J. A., Friesen, W. V. Approach-withdrawal and cerebral asymmetry: Emotional expression and brain physiology: I. J Pers Soc Psychol. 58, 330-341 (1990).
  24. Davidson, R. J., Hugdahl, K. Brain Asymmetry. , MIT Press. (1996).
  25. Davidson, R. J. Affective style and affective disorders: perspectives from affective neuroscience. Cognition and Emotion. 12 (3), 307-330 (1998).
  26. Vecchiato, G., Kong, W., Maglione, A. G., Wei, D. Understanding the Impact of TV Commercials: Electrical Neuroimaging. IEEE Pulse. 3, 42-47 (2012).
  27. Cartocci, G. Gender and Age Related Effects While Watching TV Advertisements: An EEG Study. Comput Intell Neurosci. 2016, (2016).
  28. Klimesch, W. EEG alpha and theta oscillations reflect cognitive and memory performance: a review and analysis. Brain Res Brain Res Rev. 29, 169-195 (1999).
  29. Cartocci, G. The "NeuroDante project": neurometric measurements of participant's reaction to literary auditory stimuli from Dante's "Divina Commedia". Symbiotic conference proceedings. , Springer. (2016).
  30. Aricò, P. Towards a multimodal bioelectrical framework for the online mental workload evaluation. 2014 36th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. , 3001-3004 (2014).
  31. Wisniewski, M. G. Frontal midline θ power as an index of listening effort. Neuroreport. 26, 94-99 (2015).
  32. Cartocci, G. Mental workload estimations in unilateral deafened children. 2015 37th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC). , 1654-1657 (2015).
  33. Gevins, A., Smith, M. E. Neurophysiological measures of cognitive workload during human-computer interaction. Theor Issues Ergon Sci. 4, 113-131 (2003).
  34. Kato, J., Ide, H., Kabashima, I., Kadota, H., Takano, K., Kansaku, K. Neural Correlates of Attitude Change Following Positive and Negative Advertisements. Front Behav Neurosci. 3 (6), 1-13 (2009).
  35. Berridge, K., Winkielman, P. What is an unconscious emotion? (The case for unconscious 'liking'). Cognition and Emotion. 17 (2), 181-211 (2003).
  36. Mauss, I. B., Robinson, M. D. Measures of emotion: A review. Cogn Emot. 23 (2), 209-237 (2009).
  37. Astolfi, L. Neural basis for brain responses to TV commercials: a high-resolution EEG study. IEEE Trans Neural Syst Rehabil Eng. 16 (6), 522-531 (2008).
  38. Vecchiato, G. Neuroelectrical brain imaging tools for the study of the efficacy of TV advertising stimuli and their application to neuromarketing. , Springer. Berlin, Germany. (2013).
  39. Vecchiato, G. Marketing and Neuroscience: How Electroencephalographic Tools Could Help to Design and Analyze Commercial Advertising Campaign. Micro & Macro Marketing. (2), Il Mulino. 279-294 (2014).
  40. Hornik, R. Public Health Communication: Evidence for Behavior Change. , Routledge. (2002).
  41. Atusingwize, E., Lewis, S., Langley, T. Economic evaluations of tobacco control mass media campaigns: a systematic review. Tob Control. 24, 320-327 (2015).
  42. Holtgrave, D. R., Wunderink, K. A., Vallone, D. M., Healton, C. G. Cost-Utility Analysis of the National truth® Campaign to Prevent Youth Smoking. Am J Prev Med. 36 (5), 385-388 (2009).
  43. Hurley, S. F., Matthews, J. P. Cost-effectiveness of the Australian National Tobacco Campaign. Tob Control. 17, 379-384 (2008).
  44. Xu, X. A Cost-Effectiveness Analysis of the First Federally Funded Antismoking Campaign. Am J Prev Med. 48, 318-325 (2015).
  45. Cartocci, G. Against smoking public service announcements, a neurometric evaluation of effectiveness. , Frontiers. Available from: http://www.frontiersin.org/10.3389/conf.fnhum.2016.220.00096/event_abstract (2016).
  46. De Pascalis, V., Cozzuto, G., Caprara, G. V., Alessandri, G. Relations among EEG-alpha asymmetry, BIS/BAS, and dispositional optimism. Biol Psychol. 94 (1), 198-209 (2013).
  47. Jasper, H. H. The 10/20 international electrode system. EEG and Clinical Neurophysiology. 10, 371-375 (1958).
  48. Boucsein, W. Publication recommendations for electrodermal measurements. Psychophysiology. 49 (8), 1017-1034 (2012).
  49. Lang, P. J., Bradley, M. M., Cuthbert, B. N. Technical report A-8. International affective picture system (IAPS): Affective ratings of pictures and instruction manual. , Available from: https://www.researchgate.net/publication/256309451_International_Affective_Picture_System_IAPS_Affective_Ratings_of_Pictures_and_Instruction_Manual_Rep_No_A-8 (2008).
  50. Delorme, A., Makeig, S. EEGLAB: an open source toolbox for analysis of single-trial EEG dynamics including independent component analysis. J Neurosci Methods. 134 (1), 9-21 (2004).
  51. Benedek, M., Kaernbach, C. A. continuous measure of phasic electrodermal activity. J Neurosci Methods. 190, 80-91 (2010).
  52. Lee, T. W., Girolami, M., Sejnowski, T. J. Independent component analysis using an extended infomax algorithm for mixed subgaussian and supergaussian sources. Neural comput. 11 (2), 417-441 (1999).
  53. Davidson, R. J. What does the prefrontal cortex 'do' in affect: perspectives on frontal EEG asymmetry research. Biol Psychol. 67 (1-2), 219-234 (2004).
  54. Borghini, G. Avionic technology testing by using a cognitive neurometric index: A study with professional helicopter pilots. 2015 37th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC). , 6182-6185 (2015).
  55. Maglione, A. G. Alpha EEG Frontal Asymmetries during Audiovisual Perception in Cochlear Implant Users. A Study with Bilateral and Unilateral Young Users. Methods Inf Med. 54, 500-504 (2015).
  56. Schmidt, B., Hanslmayr, S. Resting frontal EEG alpha-asymmetry predicts the evaluation of affective musical stimuli. Neurosci Lett. 460 (3), 237-240 (2010).
  57. Harmon-Jones, E., Gable, P. A., Peterson, C. K. The role of asymmetric frontal cortical activity in emotion-related phenomena: a review and update. Biol Psychol. 84 (3), 451-462 (2010).
  58. Di Flumeri, G., et al. EEG Frontal Asymmetry Related to Pleasantness of Olfactory Stimuli in Young Subjects. Selected Issues in Experimental Economics. , Springer International Publishing. 373-381 (2016).
  59. Sutton, S. K., Davidson, R. J. Prefrontal brain electrical asymmetry predicts the evaluation of affective stimuli. Neuropsychologia. 38 (13), 1723-1733 (2000).
  60. Vecchiato, G. How to Measure Cerebral Correlates of Emotions in Marketing Relevant Tasks. Cog Comp. 6 (4), 856-871 (1985).
  61. Pan, J., Tompkins, W. J. A Real-Time QRS Detection Algorithm. IEEE Trans Biomed Eng. , 230-236 (1985).
  62. Fowles, D. C. Committee report. Publication recommendations for electrodermal measurements. Psychophysiology. 18, 232-239 (1981).
  63. Russell, J. A., Barrett, L. F. Core affect, prototypical emotional episodes, and other things called emotion: Dissecting the elephant. J Pers Soc Psychol. 76, 805-819 (1999).
  64. Posner, J., Russell, J. A., Peterson, B. S. The circumplex model of affect: An integrative approach to affective neuroscience, cognitive development, and psychopathology. Dev Psychopathol. 17, 715-734 (2005).
  65. Coffman, J. Public communication campaign evaluation. Communications Consortium Media Center. , Washington, DC. (2002).
  66. Varcoe, J. Assessing the effectiveness of social marketing. Public Sector Research Conference. ESOMAR. , (2004).
  67. CDC: Tips from Former Smokers - Roosevelt's Ad. , Centers for Disease Control and Prevention. Available from: https://www.youtube.com/watch?v=OdmI35elnCQ (2017).
  68. Duke, J. C. Impact of a U.S. antismoking national media campaign on beliefs, cognitions and quit intentions. Health Educ Res. 30 (3), 466-483 (2015).
  69. Think Don’t Smoke. , Available from: https://www.youtube.com/watch?v=3B133Es-CKA (2017).
  70. Farrelly, M. C., Healton, C. G., Davis, K. C., Messeri, P., Hersey, J. C., Haviland, M. L. Getting to the Truth: Evaluating National Tobacco Countermarketing Campaigns. Am J Public Health. 92 (6), 901-907 (2002).
  71. Biener, L. Anti-tobacco advertisements by Massachusetts and Philip Morris: what teenagers think. Tob Control. 11, Suppl 2. ii43-ii46 (2002).
  72. British Heart Foundation - Fatty Cigarette TV advert 2004. , British Heart Foundation. Available from: https://www.youtube.com/watch?v=cDAN7Oi62e0 (2017).
  73. Zar, J. Biostatistical Analysis. , Prentice Hall. New York. (2000).
  74. Il fumo in Italia - ISS-DOXA 2015. , Available from: http://www.iss.it/fumo/index.php?lang=1&id=350&tipo=18 (2016).
  75. Jang, K. W., Lee, J. S., Yang, B. H., Lee, J. H. Changes of Brain Potentials in Response to Smoking-Induced Stimuli in Smokers. CyberPsychol Behav. 10, 460-463 (2007).
  76. Wang, R. W. Y., Chang, Y. C., Chuang, S. W. EEG Spectral Dynamics of Video Commercials: Impact of the Narrative on the Branding Product Preference. Sci Rep. 6 (36487), 1-11 (2016).
  77. Montazeri, A., McEwen, J. Effective communication: perception of two anti-smoking advertisements. Patient Educ Couns. 30, 29-35 (1997).
  78. Farrelly, M. C., et al. Promotion of Smoking Cessation with Emotional and/or Graphic Antismoking Advertising. Am J Prev Med. 43, 475-482 (2012).
  79. Mannetti, L., Brizi, A., Giacomantonio, M., Higgins, E. T. Framing political messages to fit the audience's regulatory orientation: How to improve the efficacy of the same message content. PloS One. 8 (10), e77040(2013).
  80. Mannetti, L., Brizi, A., Belanger, J., Bufalari, I. All we need is the candidate's face: The irrelevance of information about political coalition affiliation and campaign promises. Cogent Psychol. 3 (1268365), 1-12 (2016).
  81. Bala, M. M., Strzeszynski, L., Topor-Madry, R., Cahill, K. Mass media interventions for smoking cessation in adults. Cochrane Database Syst Rev. 1 (CD004704), (2013).
  82. Brinn, M. P., Carson, K. V., Esterman, A. J., Chang, A. B., Smith, B. J. Mass media interventions for preventing smoking in young people. Cochrane Database Syst Rev. 11 (CD001006), (2010).

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