13 marzo 2026
Questo studio utilizza ERP per indagare come il tipo di agente (umano/IA) e lo stile linguistico (umoristico/razionale) influenzino la soddisfazione del recupero nei servizi di ride-hailing, con l'obiettivo di scoprire i meccanismi neurocognitivi.
Esploriamo i meccanismi neurali dei tipi di agente e degli stili linguistici per la soddisfazione del recupero tramite ride-hailing. Gli approcci tradizionali portano a prove neurali dirette. Questo protocollo cattura l'attività cerebrale in tempo reale per rivedere i meccanismi di elaborazione cognitiva sottostanti.
Per cominciare, si effettua un briefing preliminare dopo l'arrivo del partecipante al laboratorio. Introdurre passo dopo passo l'attrezzatura principale, i materiali e l'intera procedura sperimentale. Spiega anche chiaramente i compiti sperimentali, la durata stimata e le precauzioni importanti.
Fornire un modulo scritto di consenso informato al partecipante. Istruisci il partecipante a leggere attentamente il modulo e firmarlo prima che l'esperimento inizi. Istruire il partecipante a lavarsi i capelli con uno shampoo neutro nell'area designata per rimuovere l'olio del cuoio capelluto, la polvere e le impurità che potrebbero compromettere la conduttività degli elettrodi.
Utilizzando il phon fornito dal laboratorio, asciuga accuratamente i capelli per evitare zone umide. Successivamente, guida il partecipante nel laboratorio dedicato di registrazione EEG, mantenuto a una temperatura di 22 gradi Celsius, con illuminazione fioca, dotato di schermatura elettromagnetica e isolamento acustico. Istruisci il partecipante a sedersi sulla comoda sedia a circa un metro dal centro dello schermo.
Utilizzando palline di cotone al 75% di alcol medicinale e detergente viso non irritante, pulisci delicatamente le aree del viso specificate del paziente. Posizionare il tappo dell'elettrodo dotato di 64 elettrodi cloruro d'argento sul cuoio capelluto del partecipante secondo il sistema internazionale 10-20. Allinea la linea centrale del cappuccio con la linea nasion a inion.
Poi posiziona l'elettrodo CZ al vertice. Verifica che FP1 e FP2 siano circa due centimetri sopra il nasion e che T3 e T4 siano circa due centimetri sopra il trago dell'orecchio. Riempi tutti i pozzi degli elettrodi con gel conduttivo.
Poi fissa elettrodi esterni con del nastro medico. Posiziona l'elettrodo di riferimento sulla punta del naso. Posizionare gli elettrodi elettrooculogrammi verticali un centimetro sopra e sotto la presa dell'orbitale sinistro.
Poi posizionare gli elettrodi elettrooculogrammi orizzontali di un centimetro lateralmente al canto esterno di ciascun occhio e gli elettrodi M1 e M2 rispettivamente sui mastoidi sinistro e destro. Ora, regola la cinghia del cappuccio dell'elettrodo per farla indossare aderente ma comoda. Verifica che il cappuccio non sia torto o ruotato e conferma la sua posizione finale.
Passa il software di registrazione in modalità controllo impedenza. Utilizzando una siringa con punta smussata, riempi i pozzi degli elettrodi con gel conduttivo. Spacca delicatamente i capelli in ogni punto per garantire un contatto completo con il cuoio capelluto.
Regola gli elettrodi finché ogni impedenza del canale non scende sotto i 10 kilo ohmi. Verifica che i valori accettabili siano indicati dal colore blu o scuro sul monitor. Ora, informa il partecipante che l'esperimento si svolgerà in un ambiente chiuso e silenzioso.
Istruisci a rimanere rilassati, a mantenere una postura stabile seduta, a minimizzare i movimenti del corpo e a rimanere concentrati durante tutta la sessione. Poi presenta gli stimoli su un monitor a cristallo liquido da 22 pollici. Imposta la frequenza di aggiornamento dello schermo a 60 hertz.
Inserisci la chiave hardware E-Prime in una porta bus seriale universale del computer. Premi doppiamente l'icona di E-Studio per avviare il software. Poi seleziona file e scegli aperta per caricare il file del progetto.
Nell'interfaccia di avvio E-Run, inserisci il numero di soggetto, il numero di sessione e altre informazioni richieste. Ora clicca su Strumenti ed E-Run. Poi scegli run per eseguire la sessione di pratica.
Assicurati che il partecipante comprenda le istruzioni e conduca le 10 prove pratiche identiche all'esperimento principale. Dopo aver completato, chiedi se il partecipante ha letto e compreso chiaramente gli stimoli. Procedere allo schermo delle istruzioni dopo le prove di prova non appena il partecipante conferma di essere pronto.
Istruire il partecipante a premere la barra spaziatrice per iniziare l'esperimento principale, composto da 120 prove divise in due blocchi da 60 ciascuno con un riposo obbligatorio di due minuti tra i blocchi. Monitora l'andamento della sessione da una stanza adiacente utilizzando uno schermo monitor. Al completamento, assicurati che il software salvi automaticamente il file dati.
Ora, rimuovi il tappo dell'elettrodo dal partecipante. Istruisci il partecipante a pulire il gel conduttivo residuo dai capelli e dalla pelle e assicurandosi che non ne rimangano residui. Conferma che il partecipante non provi alcun fastidio dopo la pulizia.
Concludere l'esperimento e fornire la retribuzione. Ispezionare visivamente i dati EEG ed escludere epoche con deriva di base significativa o artefatti rumorosi gravi. Imposta il canale verticale dell'elettrooclosma come riferimento.
Applica l'algoritmo di riduzione degli artefatti oculari nel software di scansione per correggere artefatti di battito di ciglia e movimento oculare. Successivamente, utilizzando i marcatori di evento inseriti dal programma E-Prime, segmenta i dati continui in epoche bloccate nel tempo all'inizio dello stimolo. Definisci la finestra temporale da meno 200 millisecondi a più 800 millisecondi.
Definisci l'intervallo pre-stimolo di 200 millisecondi come base e applica la correzione di base nel software di scansione. Rifiutare epoche in cui l'ampiezza del segnale supera più o meno 100 microvolt all'interno della finestra di analisi per eliminare artefatti. Calcolare il segnale medio degli elettrodi mastoidi sinistro e destro.
Riconsulta tutti i canali offline a questa media mastoide. Per ogni partecipante, si fa la media di tutte le epoche prive di artefatti all'interno della stessa condizione di stimolo per ottenere forme potenziali di potenziale specifiche per eventi specifici. Poi applica un filtro passa-basso da 30 hertz con un rolldown di 24 decibel per ottava sulle forme d'onda medie.
Combinare le medie individuali di tutti i partecipanti per creare un potenziale medio grande legato all'evento per ogni condizione. Le valutazioni di soddisfazione hanno mostrato un effetto principale significativo dell'agente di servizio, con la soddisfazione per l'agente umano superiore rispetto all'agente AI. È stato riscontrato anche un effetto principale significativo dello stile linguistico, con una soddisfazione nella condizione umoristica superiore rispetto alla condizione razionale.
È stata osservata un'interazione significativa tra l'agente di servizio e lo stile linguistico. Nella condizione di linguaggio umoristico, la soddisfazione era maggiore per l'agente umano rispetto all'agente IA. La componente N2 ha mostrato un effetto principale significativo dello stile linguistico, con lo stile razionale che ha generato un N2 più negativo rispetto allo stile umoristico.
È stata osservata un'interazione significativa tra agente di servizio e stile linguistico per il componente P300. Nella condizione di linguaggio umoristico, l'agente umano ha suscitato un P300 più positivo rispetto all'agente IA. Nella condizione di agente IA, lo stile linguistico razionale ha suscitato un P300 più positivo rispetto allo stile linguaggio umoristico.
Il protocollo misura la risposta neurale e comportamentale degli utenti ai tipi di agente e agli stili linguistici nelle strategie di recupero dei servizi ride-hailing. La tempistica degli stimoli avvenuta, la posizionamento preciso degli elettrodi, la bassa impedenza e il rigoroso rifiuto degli artefatti sono fondamentali per ottenere dati EIP affidabili. Ricerche future potrebbero esplorare gli effetti interculturali, l'influenza della personalità e collaborare con noi nella comunicazione di recupero umano tramite IA.
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Questo studio analizza in che modo il tipo di agente del servizio (umano o intelligenza artificiale) e lo stile linguistico (umoristico o razionale) utilizzati in scenari di recupero del servizio di ride-hailing influiscono sulla soddisfazione dei passeggeri e sui meccanismi neurali sottostanti. Attraverso un protocollo di potenziali correlati a eventi (ERPs), la ricerca combina valutazioni comportamentali della soddisfazione con dati EEG ad alta risoluzione per rivelare i processi cognitivi coinvolti nelle reazioni dei clienti alle strategie di rimedio successive a un disservizio.
Letture quantitative di natura neurale e comportamentale della soddisfazione dell'utente in risposta al tipo di agente e allo stile linguistico forniscono indicazioni operative per l'ottimizzazione delle strategie di recupero dei servizi digitali. Misurazioni ERP ad alta risoluzione consentono una riduzione dei rischi meccanicistica nei modelli di interazione uomo-computer, sostenendo un livello predittivo di affidabilità nella neuroscienza dei consumatori e nella ricerca e sviluppo nella gestione dei servizi. Questo protocollo rafforza la continuità traslazionale dal test delle ipotesi cognitive a interventi su piattaforme scalabili.
Questo protocollo ERP si integra nel continuum dalla scoperta alla validazione per l'ottimizzazione degli agenti digitali e degli stili di comunicazione negli scenari di ripristino del servizio.