2016年8月26日
自動化された顔の表情分析ソフトウェアを用いて官能評価実験室で飲料液化食品へ集団の感情的な応答を捕捉し、統計的に分析するためのプロトコルを説明します。
この方法論の全体的な目標は、自動顔分析ソフトウェアを使用して、官能評価ラボで飲料や液化食品に対する感情的な反応をキャプチャして分析することです。この方法は、飲料や柔らかい食品に対する参加者の感情的な反応をどのように測定するかなど、感覚科学分野の重要な質問に答えるのに役立ちます。このプロトコルの主な利点は、自動顔表情分析ソフトウェアを使用した標準化されたデータキャプチャ方法を示していることです。
また、自動表情出力の分析方法についても説明します。この手法の意味するところは、自動顔の表情分析の方法論を標準化することにまで及びます。この方法は、個人の潜在的感情的反応に対する洞察を提供することができますが、パッケージング、マーケティング、ラベルなどの他のシステムにも適用できます。
レスターは代表参加者を務めます。実験の準備として、各元の溶液の半オンスのアリコートを2オンスの透明なプラスチックサンプルカップに注ぎ、色分けされた蓋で蓋をしてサンプル溶液を作成します。次に、参加者をセンサリーブースまで案内し、椅子の背もたれにまっすぐ座ってもらいます。
実験プロセスと標準的な操作手順について参加者に指示します。椅子の位置やカメラアングルを調整して、顎や目の周りに影がつかず、参加者の顔がビデオ録画の中央に捉えられるようにします。モニターのディスプレイに集中し、画面の指示に従って、各サンプルが消費されてから30秒間は急な動きを控えるように参加者に指示します。
即席の練習セッションを実演し、まず参加者に関連する身分証明書を掲げるように指示します。次に、サンプル容器を開けて、飲料サンプル全体を消費して飲み込むように指示します。消費後、顔の閉塞を避けるために、サンプルカップをあごからすばやく離してテーブルに置くように参加者に指示します。
モニターの方を見続けるように彼らに思い出させます。モニターに促されたら、サンプルの合間に口蓋を清潔にするために、サービングトレイに水が供給されることを参加者に思い出させます。最後に、タッチスクリーンモニターに表示される指示に従うように参加者に指示します。
ビデオカメラが参加者の顔に向けられていることを確認するには、ビデオキャプチャが表示されているコンピューターモニターを表示します。次に、コンピューターモニターの録音ボタンをクリックして録音を開始します。タッチスクリーンモニターを介して、参加者に水を飲むように促し、口蓋を清潔にします。
各サンプルの上部にユニークな色のインデックスカードを配置し、各処理サンプルを識別できるようにします。次に、タッチスクリーンモニターは、ビデオでサンプルを識別するために、関連するインデックスカードを事前に消費するように参加者に促し、その後、カードをトレイに戻します。サービングトレイには、無香料の水のベースラインサンプルから始めて、一度に1つのサンプルのみを提供します。
参加者にカメラを向いてサンプルを消費してもらい、その後、タッチスクリーンモニターによって適用される時間である約30秒待ちます。30秒後、タッチスクリーンモニターを介して、参加者に快楽受容性スコアを入力するように促します。最後に、次のサンプルに進む前に、参加者に飲料水で口をすすいでもらいます。
顔分析ソフトウェアを使用して、実験ビデオを分析します。参加者の追加アイコンをクリックして、参加者をプロジェクトに追加します。赤と黒のターゲットのような記号であるバッチ分析アイコンを押して、プロジェクトビデオを分析します。
AFEA データ出力をログ ファイルとしてエクスポートし、さらに分析します。AFEAソフトウェアを使用して、各ビデオを手動で確認し、各サンプルの消費後時間ゼロ(サンプルカップが参加者のあごより下にあり、顔を長く閉塞するときとして定義される)を特定します。最後に、タイムスタンプをデータ スプレッドシートに記録し、このスプレッドシートをビデオから関連データを抽出するための参照として保存します。
牛乳中の無香料牛乳、無香料水、バニラエッセンスの風味は、平均受容性スコアに差がなかった。また、牛乳の塩味は、平均快楽受容性スコアが低かった。しかし、AFEAの時系列分析では、無香料の牛乳は、無香料の水よりも嫌悪感、驚き、悲しみ、中立的な反応が少ないことが示されました。
さらに、ミルクに含まれるバニラエッセンスのフレーバーは、無香料の水と比較して、より幸せで悲しい表情をもたらしました。牛乳の塩辛い風味は、無香料の水と比較して、より嫌悪感を抱き、中立性の低い反応を引き起こしました。このテクニックを習得すると、適切に実行すれば30分で完了します。
この手順を試みるときは、参加者に完全な指示と期待を与えることを忘れないでください。この手順に続いて、行動や感情的反応にどのような影響があるかなどの追加の質問に答えるために、他の評価を実行できますか?その開発後、この技術は、感覚科学の分野の研究者が、飲料や柔らかい食品に対する人間の参加者の暗黙の感情的反応を調査する道を開きました。
このビデオを見れば、感覚ラボ環境を標準化する方法や、最適なデータと結果をキャプチャするための参加者への指導方法、および自動顔の表情分析出力の分析方法について十分に理解できるはずです。人間の参加者と一緒に働くことは敏感になる可能性があることを忘れないでください。この手順を実行する前に、成分について話し合うことが重要です。
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本記事では、自動顔表情解析ソフトウェアを用いて、飲料および液状食品に対する感情反応をキャプチャし分析するためのプロトコルについて解説します。この手法は、感官評価研究室におけるデータキャプチャの標準化を目的としています。
感覚科学における感情反応測定を標準化することで、感覚特性をメカニズム経路に結びつけ、バイオ医薬品の研究開発におけるターゲットバリデーションのリスクを低減することが可能になります。自動顔表情解析は、定量的でバイアスのないデータを提供し、特に経口製剤や患者報告アウトカムにおける早期探索段階での予測信頼性を高めます。この手法は、主観的な評価におけるばらつきを解消し、探索から前臨床評価に至るまでのトランスレーショナルな連続性を向上させます。
本手法は、初期探索段階における仮説検証を支援し、スクリーニングにおけるアッセイの準備を可能にし、さらにトランスレーショナルリサーチにおける分析主導の意思決定に寄与する定量的な情動リードアウトを提供することで、創薬の連続的なプロセスに統合されます。