Name: 孤独を引き起こす:集中砲火ビデオを見ている観客をアイトラッキング (動画) | JoVE Journal
Uploaded: 2020-05-29T13:30:00.000+00:00
Duration: 6 min 45 s
Description: 学ぶアイトラッキングを用いた集中砲火ビデオ視聴における孤独感緩和方法。UCLA孤独尺度で参加者を分類し、感情的・合理的訴求の効果を客観的に測定し、視聴者の満足度と注視行動を解析する神経科学的手法です。

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この研究は、中国広東省自然科学財団の博士課程のスタートアップ基金である「新時代のメディアとイノベーションモデルの深い収束」プロジェクトのための中国国家社会科学基金(19ZDA3332)によって支援されました。中央大学基礎研究資金(19JNQM04)著者らは、ディーン/Zhi Tingrong教授に対し、アイトラッキング研究所への支援と投資に感謝したいと考えている。

このプロトコルは、済仁大学の研究ガイドラインに準拠しています.大学の医学部のみがIRB理事会を持っているため、IRBの承認を得るために他の規律は必要ありません。しかし、研究者は、すべての倫理的規則と規制に従っていることを確認します。このプロジェクトは、参加者に身体的または心理的危害を及ぼさなかった。
1. 実験の参加者スクリーニング
<ol><li>正常または正常に修正され、聴覚障害や精神科歴のない中国南部の大学から中国語のネイティブスピーカーを募集します。</li>
	<li>UCLAスケール60、61の第3版を使用して孤独を測定します。スケールで44以上のスコアを持つ人を孤独なグループとして分類し、残りを通常のグループに入れる。性別と年齢分布の点では、グループは集中砲火視聴者の人口統計学的特性に対応しています47.</li>
</ol>2. 刺激構造
<ol><li>合理的なアピール広告や感情的なアピール広告を動画刺激として使用します。ポジティブな感情的な広告は、合理的な広告がそうではない孤独な視聴者に感情的なサポートを提供します。<ol>
<li>コンテキスト情報を理解する必要がないスタンドアロンの動画作品である広告を選択します。一般的な広告の長さは、迅速なバリエーション、実験的操作、およびアイトラッキングデータ収集62にも最適です。各動画の長さは約1分です。</li>
	</ol>
</li>
	<li>感情的で合理的な訴えがうまく操作されるようにするには、これらの訴えに基づいて事前に選択された広告のプールを見て評価してもらいます。ここでは、広告を専攻する13のコーダーが使用されました。<ol>
<li>操作を最大化するには、いずれかのカテゴリで最も高いスコアを持つビデオを選択して、実験的な刺激を受けます。最終的に選択された広告は、8種類の製品を表しました。同じ製品には、感情的な広告と合理的な広告があります。</li>
	</ol>
</li>
	<li>弾幕ビデオを作る。研究のための集中砲火ビデオを作る2つの方法があります。<ol>
<li>ビリビリ(https://www.bilibili.com/)のBステーションなどの集中砲火のウェブサイトにビデオをアップロードします。参加者に自分のアカウントにログインしてもらい、見てコメントします。アップローダーは、通常、画面の上部 3 分の 1 で、集中砲火の位置を制御します。</li>
		<li>または、ビデオ編集ソフトウェアを使用して弾幕を字幕に変換し、ビデオ弾幕エリアにコメントを手動で追加することもできます。既製のビデオは、データ収集プロセスで呼び出すことができます。この実験は2番目の方法を用いた。</li>
	</ol>
</li>
	<li>実験用に 4 つのプレゼンテーションオーダーを作成し、プレゼンテーション効果をランダム化します。このデザインでは、各参加者は、広告の感情的または合理的な魅力のいずれかで、特定のビデオの1つのバージョンのみを見て、それぞれが完全に8つの広告を見ました。</li>
</ol>3. アイトラッキングプロトコル
<ol><li>アイトラッキング手順<ol>
<li>研究で市販のアイトラッカーを使用してください。トラッカーの視線サンプルレートのデフォルト設定を、毎秒 60 Hz に設定します。</li>
		<li>参加者の椅子から50cmの24インチのコンピュータ画面を置きます。アイトラッカーをコンピュータに取り付けます。</li>
		<li>参加者をラボに招待します。インフォームド・コンセント・フォームを読んで署名するよう参加者に依頼します。テストコンピュータの前に気持ちよく座るように参加者に依頼します。</li>
		<li>実験者にチェックをしてもらい、必要に応じて椅子の高さを調整して、テレビ画面が参加者の目の高さであることを確認します。</li>
		<li>実験中に収集されたデータが正確であることを確認するために、調整タスクを完了するためにじっと座るように参加者に依頼します。データ収集において最高の精度を達成し、2°の精度で参加者の視線を追跡するために、5点のキャリブレーションが必要であることを参加者に知らせます。</li>
		<li>参加者に、両方の目でコンピュータ画面上の動く赤い点に従い、停止したときに固定するように頼みます。参加者がキャリブレーション中に目をそらす場合は、プロセスを繰り返します。</li>
		<li>トラッカーソフトウェアをチェックして、参加者がキャリブレーションポイントを見逃しているかどうかを確認します。その場合は、キャリブレーションを繰り返します。</li>
		<li>参加者にマウスの左ボタンをクリックして、実験手順を理解するためのエクササイズテストを開始してもらいます。</li>
		<li>メインの実験を開始し、参加者に、画面の中央に赤い「+」記号が表示され、500 ミリ秒続き、実験の開始を警告するように指示します。</li>
		<li>視線追跡がオンになっているときに、参加者に最初のビデオを見てもらいます。</li>
		<li>最初のビデオの後、参加者にアンケートページを記入してもらいます。参加者に、マウスの左ボタンをクリックして評価を選択することで、視聴に満足した評価的な手段のバッテリーを完成させます。</li>
		<li>参加者に、必要に応じて休憩を取るか、別のビデオに進むか(実験のフローチャートについては、人間の行動(CHB) のコンピュータに与える図3 を参照)。</li>
		<li>各参加者に対してさらに 7 回手順を繰り返し、プロトコル全体と 8 つの広告を完了します。</li>
		<li>感謝、報告、そして参加者にCN¥10を支払います。</li>
	</ol>
</li>
</ol><img alt="Figure 3" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/61089/61089fig03.jpg"> 図3:実験フローチャート<a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/61089/61089fig03large.jpg" target="_blank">この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。</a>
<ol start="2"><li>アイトラッキングデータと自己報告データ分析 注:アイトラッカーは、広告ウォッチングとアンケート回答のセグメントを含む実験の全長を記録しました。この記録では、眼球運動データをビデオに重ね合わせた。この研究では、固定と持続時間を含む2つの尺度が使用されました。固定は、人間の視覚システムがその時点で情報を処理できるように、中央の頭脳視力が所定の位置に保持され、目が比較的静止していた場所です。通常、アイトラッカーの固定は、速度がトラッカーの視線フィルターで事前に定義されたしきい値を下回る生の視線ポイントの連続として定義されました。60 ms以上の視線は固定とみなされます。一方、持続時間は、最初の視線点の開始と固定を構成する最後の視線点との間の時間の長さであった。<ol>
<li>各広告視聴セグメントに対応する 8 つのセグメントに録画全体をスライスします。各クリップには、元の広告と目の動きのデータが含まれています。</li>
		<li>スライスされたビデオでは、トラッカーソフトウェアを使用して関心領域(AOI)を描画し、弾幕エリアと非集中砲火領域の目の動きデータを区別します。トップ3は集中砲火のためのAOIであり、下の3分の2は非集中砲火のためのAOIでした。</li>
		<li>まず、各ビデオセグメントの固定数をカウントし、それらを集中砲火AOIと非弾幕AOIの固定に分けます。</li>
		<li>期間を計算します。</li>
		<li>シーン全体に対する集中砲火 AOI での固定の期間と固定数を比較します。これらの2つの措置により、研究者は参加者が焦点を当てている場所と、ビデオを見ながら注意を払っている要素を推測することができます。</li>
		<li>自己申告データを分析して、ビデオに対する参加者の満足度を調べる</li>
	</ol>
</li>
</ol>

著者らは、開示するものは何もないと宣言している。

本研究では、アイトラッキング技術と自己報告を組み合わせて、提案されたAMSMモデルの有効性をテストします。これまでの研究では、主に自己申告を使用して、参加者の明確化能力に翻弄される孤独とメディアの使用の関係を探っていました。これらのオフラインメソッドは、集中砲火ビデオを見ながら心理的なプロセスを理解することができません。この研究では、視線追跡技術を使用して期間と固定を記録し、研究者は参加者が異なるビデオコンテンツにどれだけの認知リソースを投資しているかを確実に推測することができました。この技術は非侵襲的であるため、参加者は中断することなくビデオを見ました。結果は提案されたAMSMを支持した。
具体的には、この研究は、孤独な人々が感情的な内容に引き寄せられたという証拠を提供した。感情的なコンテンツが見られ、議論されたとき(すなわち、集中砲火で)、それは視線の持続時間と固定数で測定されるように、より注目を集めました。契約では、データは孤独ではない人々にそのような影響を示さなかった。同様に重要なのは、暴露後の満足度評価は、孤独な人々が感情的で弾力のあるビデオに満足しているのに対し、孤独度...

アイトラッキング技術 眼は、しばしば心の窓1,2と呼ばれます。人間の情報摂取量の80%が視覚的に得られる 3.19世紀以降、人々は直接、参加者の目の動きを観察することによって、人間の心理的活動を研究し始めました。マイルズは、参加者が4を読んだときに観察するために覗き穴を発明しました。研究では、実験者は参加者の向かい側に座り、読み物の真ん中にある小さな穴を通して参加者の目の動きを観察しました。それ以来、技術は大幅に改善されました。現在、最先端の眼球運動追跡装置は、主に、角膜反射および虹彩硬化反射法5、6、7を含む電流記録、磁気誘導および光記録に焦点を当てている。今日広く普及している非侵襲的な特徴は、目の動きがより自然に記録し、生態学的妥当性を高める。今日、眼球運動技術は、一般に、視覚材料の表示中に参加者の目の位置と目の動きの形態を記録し、分析するためにコンピュータ制御の視線追跡の使用を指します。
眼球運動に関する多くの理論的な視点は、長年にわたって成熟してきました。これらには、視覚バッファ処理モデル、パラフォベア処理モデル、E-Z Readerモデル、直ちに処理モデルとアイマインド処理モデル8、9、10が含まれる。即時処理モデルは、すべてのレベルでの表示コンテンツの処理が遅れるのではなく、リアルタイムで発生することを保持します。アイマインド処理モデルは、テキスト情報に焦点を当て、単語を処理している限り、それを見ることを保持しています。言い分を言えば、一つのプロセスがまさにその言葉です。単語の処理時間は、参加者の目の総固定時間です。
人間の目の動きには、固定、サッカド、追求運動8、11、12の3つの基本的なタイプがあります。固定期間と固定数は、通常、参加者が表示されるコンテンツに認知リソースをどの程度使用するかを反映します。サッカデとは、ある視線点から別の視線への移動を指します。振り返りサッカデは、エンコードプロセスにおける処理の高度化の指標として使用できます。回帰サッカデは、主要領域の最初の視線の後の領域のより深い処理を示し、その領域のコンテンツの難易度または関心を反映します。追跡の動きは、通常、視覚的なノイズがある場合に実行され、目は興味のあるポイントを探します。
一方、瞳孔の大きさや点滅周波数を測定することもできます。どちらも、人々の心理的活動13、14、15を反映しています。例えば、瞳孔の大きさと特定のタスクの難しさ、動機、関心、態度、疲労との間には関係があります。現在、瞳孔の大きさと感情的な価数の関係は明らかではない16.しかし、研究者が瞳孔サイズを脳波(脳波)などの他の指標と組み合わせると、精度は17を大幅に向上させる。まばたきインジケーターの場合、快楽まばばたき仮説によれば、瞬き頻度の減少は通常、幸せな感情思考に関連し、瞬き頻度の増加は不幸な感情状態18に関連する。
アイトラッキング技術の応用は、読解戦略、視覚情報処理、強迫的な行動、芸術的意図にも及ぶなど、非常に幅広いものです。読書の分野でのアプリケーションは、最も成熟しています。コミュニケーションにおいて、アイトラッキングはニュース消費調査や広告効果調査に役立ちます。例えば、多数の眼球運動実験では、広告19,20の外因性要因と内因性要因の両方を探求し,前者はサイズ、パターン、色、位置、独創性、繰り返しプレゼンテーション21,22などの広告の物理的特徴を探求し,後者は製品関与,製品の動機づけ,事前知識,ブランドの親しみやすさ23,25,26を探求している。
さらに、アイトラッキング技術は、人間とコンピュータの相互作用やユーザビリティ研究28、29、30、31など、他の多くの分野で広く使用されています。スキル転送32;乳児および小児発達研究33,34,35,36;マーケティングとオンライン消費者行動調査37,38,39;包装設計40、41、とりわけ。
単独で使用されることに加えて、アイトラッキングは、多くの場合、他のマルチモーダル測定技術と組み合わされます。例えば、研究者は、目の動きデータを、EEG、皮膚の電気応答、心拍数、皮膚温度、表情などの他の生理学的指標と組み合わせることができます。このように、ユーザーの異なる種類の情報に対する感情的な反応をより効果的に研究することができます42.
眼球運動技術は他の技術にも統合できる。例えば、拡張現実技術30と共に使用されている。現在、目の動き技術とバーチャルリアリティ(VR)技術の統合は注目に値する。一方で、このような統合は、VR関連機器の急速な開発を促進することができます。たとえば、ほとんどの VR 機器のグラフィックス処理装置 (GPU) は負荷が大きく、多くのエネルギーを消費します。アイトラッキング技術は、視聴者の固定点をリアルタイムで検出できます。VR デバイスは、この領域のレンダリングに集中し、他の領域を無視するだけです。これにより、消費電力と GPU レンダリングの負荷を大幅に削減できます。一方、この組み合わせは、その相互作用機能を強化し、VRユーザーの浸漬と関与を向上させることができます。たとえば、プレイヤーは手の代わりに目の動きを使ってゲーム43の操作を完了することができます。さらに、研究者は、シミュレートされた環境で眼球運動テストを実施することができます。たとえば、消費者行動調査では、研究者は実際のショッピングモールに被験者を連れて行ったり、実際の製品を使用したりする必要はありませんが、仮想研究シナリオでテストする必要はありません( 図1参照)。
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/61089/61089fig01.jpg"> 図1:仮想研究シナリオ<a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/61089/61089fig01large.jpg" target="_blank">この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。</a>
弾幕ビデオ 集中砲火は軍から発信された用語です。移動するターゲットを傍受するために、複数の砲兵砲を発射し、移動する標的44の前に高密度発射物で構成されるカーテンを形成するために使用されます。「弾幕」という用語は、ビデオを見ながらビデオ画面に特定のビデオコメントを投稿し、そのようなコメントを表示してコメントウォールカーテンを形成する形式や現象を説明するために、ビデオ視聴において使用されます(図 2を参照)。対話とコメントのこの形式は、オーバーレイコメント45、46とも呼ばれます。日本の「ニコ」ビデオサイトに初めて登場した弾幕動画。中国で最も人気のあるウェブサイトは、AcFun(駅A、www.acfun.cn)とビリビリ(駅B、www.bilibili.com)です。Youku、Tencent、LeTV、iQiyiなど、中国の他の多くのストリーミングビデオサイトも、集中砲火の送信と視聴機能を追加しました。弾幕のビデオは、多くの中国の視聴者を魅了しています, そして、多くの分野で研究者の注目.
<img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/61089/61089fig02.jpg"> 図2:コメントウォールカーテン<a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/61089/61089fig02large.jpg" target="_blank">この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。</a>
集中砲火ビデオの視聴者は、おそらくいくつかの心理的ニーズを満たすためにコメントすることによって、他の人を見て、対話することができます。このような動画の視聴者は、年齢、背景、興味の類似点を共有する可能性があるため、アイデンティティと帰属意識を高め得る可能性があります。例えば、AcFunとBilibiliが「二次要素」ジャンル愛好家の本拠地であり、その聴衆は主に17歳から25歳の47歳、48歳の間であることを示す研究があります。これら2つのウェブサイトは、「 ハリケーンバトラーの何千人もの擁護者のヒロインの高さは何ですか」などの質問に答えることによって入試に合格した後にのみメンバーシップが付与されるという点で非常に厳格なメンバーシップレビューシステムを設定しています。「 ラムの戦いでゴノンによって何人の巡洋艦が派遣されたのか?このような基準は、基本的にグループを「侵略」したい「異機種」の聴衆のほとんどを取り払いました。
この研究に関連して、弾幕ビデオは、孤独な個人のために特に意味のある群衆の観察の感覚を作成します。集中砲火の内容はプロットに非常に関連しており、コメントは即時の反応であるため、物理的に一人で見ているかもしれないが、観客に他の人と一緒に見ているような錯覚を与えます。この交際感は孤独を和らげるものとして示されている。
弾幕ビデオはまた、視聴者が消費するだけでなく、楽しい演劇といくつかの時間深刻な映画作りをブレンドすることによってビデオコンテンツを作成するという点で、異なる種類のエンターテイメントを提供することができます。弾幕の視聴者はまた、彼らが彼らの不安を発散し、安全な環境52で感情的なカタルシスに従事することができ、または彼らの人格を披露し、他の人の注意を引くことによって自己愛を示し、さらには現実世界53で適合規範をバイパスすることができる現実50、51から離れて聖域を見つけることができます。
弾幕ビデオで孤独な聴衆の表示メカニズム 弾幕ビデオ視聴は、会場が与える感情的なサポートのためにメディアの使用と孤独を研究するのに理想的なプラットフォームです。この研究では、研究者は、メディア暴露の以前の概念化が不十分であることを発見し、したがって、特にローナーによる集中砲火の心理的基盤を説明するために活性化とマッチ満足度モデル(AMSM)を提供する。これまでの研究では、メディアの利用を説明する2つの視点があります。欠乏のパラダイムは、ローナーは、交際の欠如のために、見ている間に集中砲火コンテンツに多くの認知リソースを費やし、会社を求め、孤独を補償することを保持しています。グローバルに使用されるパラダイムは、メディアの使用が普及しており、一般的な個人間のニーズを満たしていることを維持しています。だから、感情的な状態に関係なく、すべての視聴者は集中砲火に注意を払うだろう、と彼らは異なる満足感を得る54.しかし、AMSMは、感情的なコンテンツが孤独な視聴者の対人ニーズを活性化するのに役立つと考えており、視聴プロセスにおける弾幕コンテンツなどのインタラクティブで対人的なコミュニケーション要素を検索し、そのようなコンポーネントにもっと注意を払うイニシアチブを取ります。これらの要素が感情的なニーズを満たす度合いは、彼らが得る満足度を決定します。
孤独な人々による弾幕ビデオ視聴のメカニズムを理解するためには、ローナーがさまざまなメディアコンテンツに投資する認知リソースの量と、彼らが彼らのニーズをどのように満たすかを知る必要があります。しかし、このようなデータは、従来の参加型報告方法では確実に取得できません。認知リソースの割り当ては意識的かつ無意識的に動作します。これは、視聴者メンバーがコンテンツのどの部分に対してより多くの認知リソースを投資するかを明確にする大きな順序です。これを達成するためには、視聴プロセスを記録し、コンテンツの異なる部分に対する注意量を区別し、それに加えて、視聴プロセスから対応する満足度を測定するために、適切な研究方法論が必要である。
これらの理由から、このプロジェクトは、注意の測定と割り当てられた認知リソースの程度として、参加者の目の動きを追跡しました。フォローアップLikertスケールの質問は、暴露からの参加者の満足度を測定するように設計されました。アイトラッキングは、時間的および空間的な解像度が高い非侵襲的な技術であり、参加者が気を散らさずに連続的な視覚刺激を処理しながら記録を可能にする55、56。この研究では、期間と固定のカウントが注意の尺度として使用されます。持続時間は注意の長さを指し、固定数はビデオ素材の特定の領域での視線数を指す。これらの眼球運動指標の両方が、個人57,58によって割り当てられた認知資源を反映して、徹底処理の有効な尺度であることが示されている。例えば、視線確率の結果は、研究者が参加者にとって重要であったビデオの属性を推測することを可能にする。自己申告された措置のために、研究者は7ポイントのLikertスケールを使用し、見た直後に尋ねられ、答えました。
以前の説明された視点からの議論に基づいて、研究者は2(視聴者タイプ)x 2(広告アピール)x 2(集中砲火)混合実験研究を設計し、通常および孤独な参加者が弾幕ビデオに支払う注意の量を仮説しました。オーディエンスタイプ(孤独と普通)は、間の要因でした。広告の魅力は、感情的な広告または合理的な広告のいずれかで、2つのレベルを持っていました。弾幕はまた、集中砲火を持っていたかどうかのいずれかのビデオを示す2つのレベルを持っていました。最後の2つは主題の要因の範囲内でした。一般的な仮説は、孤独な視聴者は合理的な広告よりも感情的な広告に注意を払い、非集中砲火よりも集中砲火に注意を払うだろうが、通常の視聴者にとってはそのような違いはなかった。満足度評価は同じパターンに従った。陳ら59 の原紙は、これらの仮説をすべて詳述した。

<table><tbody><tr><td>アイトラッカー</td><td>Tobii</td><td>T60</td><td></td></tr><tr><td>アンケート</td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

孤独を引き起こす:集中砲火ビデオを見ている観客をアイトラッキング

Loneliness Assuaged: Eye-Tracking an Audience Watching Barrage Videos

研究者は通常、レガシーメディアの仮定に基づいてメディア露出を理論化します。しかし、新しいインタラクティブなビデオ視聴形式、この場合は視聴者のコメントが視覚的なコンテンツに重なっている弾幕ビデオは、過去の視点に挑戦します。本研究では、孤独な人々の視聴行動を研究し、以前の主張に挑戦するための活性化とマッチ満足度モデルを提案する。これは、視線追跡と自己報告措置を組み合わせることによって、ローナーが弾幕ビデオをどのように使用するかを調べるプロトコルを提示します。アイトラッキングは、観客の意識的で潜在意識的な監視行動をリアルタイムで記録し、合理的で感情的なコンテンツに応じて割り当てられた認知リソースの量を推測することを可能にします。自己申告は、得られた満足度の量を測定します。全体として、この措置の結果は、ローナーとその集中砲火ビデオ視聴行動に関する活性化とマッチの満足度モデルをサポートしました。影響について説明します。

繰り返し測定MANOVAは、注意を示す依存変数として持続時間と固定を使用して行われました。結果は、感情的な広告が存在したときに、孤独な参加者の視線が非集中砲火領域よりも長く集中し続けたという仮説を提案したことを確認した。しかし、合理的な広告を見ても、違いはありませんでした。このようなデータパターンは、感情的な広告や合理的な広告を見たときに統計的に有意ではなかった低い孤独な参加者のために複製されませんでした。すなわち、関心のある集中砲火領域に対する視線確率と、関心のある非集中砲火領域の視線確率との間に差はなかった。眼球運動データのパターンはAMSMの期待に沿ったものに過ぎなかった。持続時間と固定数の両方が有意な統計結果59を生成しました。代表的な固定カウントの結果については、図 4を参照してください(CHB に貸方記入)。
<img alt="Figure 4" class="xfigimg" src="/fil...

この研究は、孤独な観客が合理的で感情的な魅力の集中砲火ビデオを見たときに孤独がどのように軽減されるかを研究するためのアクティベーションマッチモデルを提案しています。このプロトコルは、アイトラッキングを使用して期間と固定を文書化し、感情的なニーズがコンテンツや集中砲火によって緩和されたときに満足度を考慮します。

Researchers usually theorize media exposure based on assumptions of legacy media. However, a new interactive video viewing format, in this case barrage ...

集中砲火ビデオ研究の間、焦点は観客の感情的なニーズに焦点を当てています。アイトラッキングを使用して、提案された一致を満足度モデルで客観的に追跡することができます。視線追跡文書は、行動を見て、私たちの聴衆が注意を払っている場所の決定を可能にします。私たちは、合理的で感情的で、集中砲火プロセスと集中砲火コンテンツを見ています。この手順のデモンストレーションは、シウェイヤオ、劉コン、チェン・ルイシュエ、私たちの研究室の修士学生です。実験を開始する前に、UCLAスケールの孤独度を使用して、参加者をスコアに従って孤独で正常なグループに分類できるようにします。感情的で合理的な魅力、理解するために文脈情報を必要としない1分間のスタンドアロンビデオ広告を選択してください。感情的および合理的な訴えが正常に操作されるようにするには、参加者以外の参加者にこれらの訴えに基づいて事前に選択された広告のプールを表示し、評価してもらいます。操作を最大化するには、いずれかのカテゴリで最も高いスコアを持つビデオを実験刺激として選択します。ビデオ編集ソフトウェアを使用して弾幕を字幕に変換し、ビデオ弾幕エリアにコメントを手動で追加できるようにします。既製のビデオは、データ収集プロセスでカリングすることができます。プレゼンテーション効果をランダム化するには、実験用に 4 つのプレゼンテーションオーダーを作成します。市販のアイトラッカーを選択した後、トラッカーの視線サンプルレートのデフォルト設定を毎秒60ヘルツに設定します。アイトラッカーをコンピュータに取り付け、参加者にインフォームドコンセントフォームを読んで署名してもらいます。参加者が同意を得た場合は、参加者にテスト用コンピュータの前に座り、必要に応じて椅子の高さを確認し、調整して、テレビ画面が参加者の目の高さになるようにします。データ収集において最高の精度を達成し、参加者の視線を2度以内で追跡するためには5点のキャリブレーションが必要であることを参加者に伝え、停止したときにドットに固定しながら、両方の目でコンピュータ画面上を動かしながらじっと座るように指示します。キャリブレーションの後、トラッカーソフトウェアをチェックして、参加者がキャリブレーションポイントを逃したかどうかを確認し、参加者にマウスの左ボタンをクリックして練習テストを開始します。模擬試験の後、メイン実験を開始し、実験の開始を示す500ミリ秒の間、画面の中央に赤いプラス記号が表示されることを参加者に知らせます。視線追跡がオンのときに最初のビデオを見るように参加者に指示します。最初のビデオの後、参加者に自動的にポップアップするアンケートを完了させます。アンケートを完了した後、参加者にマウスの左ボタンをクリックしてもらい、ビデオに満足した評価措置のバッテリーを完成させます。最初の動画を

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