Artykuł metodologiczny

Protokół gromadzenia i analizy danych stosowany w technologii automatycznej analizy mimiki twarzy i analizy czasowej do oceny sensorycznej

DOI:

10.3791/54046

⸱

26 sierpnia 2016

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

W tym artykule

Podsumowanie

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

Opisano protokół do przechwytywania i statystycznej analizy reakcji emocjonalnej populacji na napoje i płynne pokarmy w laboratorium oceny sensorycznej przy użyciu oprogramowania do automatycznej analizy wyrazu twarzy.

Streszczenie

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

Demonstrujemy metodę rejestrowania reakcji emocjonalnej na napoje i płynne pokarmy w laboratorium oceny sensorycznej za pomocą oprogramowania do automatycznej analizy wyrazu twarzy (AFEA). Dodatkowo demonstrujemy metodę wyodrębniania odpowiednich danych emocjonalnych i wykreślania reakcji emocjonalnej populacji w określonym przedziale czasowym. Poprzez parowanie w czasie odpowiedzi na leczenie każdego uczestnika na bodziec kontrolny (linia wyjściowa), można określić ilościowo ogólną reakcję emocjonalną w czasie i u wielu uczestników. AFEA jest prospektywnym narzędziem analitycznym służącym do oceny bezstronnej reakcji na żywność i napoje. Obecnie większość badań koncentruje się głównie na napojach. Metodologie i analizy nie zostały jeszcze znormalizowane pod kątem stosowania AFEA do napojów i żywności; Potrzebna jest jednak spójna standardowa metodyka. Optymalizacja procedur przechwytywania wideo i wynikającej z nich jakości wideo pomaga w udanym zbieraniu emocjonalnych reakcji na pokarmy. Co więcej, metodologia analizy danych jest nowatorska w wydobywaniu istotnych danych istotnych dla reakcji emocjonalnej. Połączenie przechwytywania wideo, optymalizacji i analizy danych pomoże w standaryzacji protokołu automatycznej analizy wyrazu twarzy i interpretacji danych dotyczących reakcji emocjonalnych.

Wprowadzenie

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

Automatyczna analiza wyrazu twarzy (AFEA) to prospektywne narzędzie analityczne do charakteryzowania reakcji emocjonalnych na napoje i jedzenie. Analiza emocjonalna może dodać dodatkowy wymiar do istniejących metodologii nauk sensorycznych, praktyk oceny żywności i ocen w skali hedonicznej, zwykle stosowanych zarówno w badaniach, jak i w przemyśle. Analiza emocjonalna może dostarczyć dodatkowego wskaźnika, który ujawnia dokładniejszą reakcję na pokarmy i napoje. Punktacja hedoniczna może obejmować stronniczość uczestnika wynikającą z nierejestrowania reakcji1.

Badania AFEA były wykorzystywane w wielu aplikacjach badawczych, w tym w grach komputerowych, zachowaniach użytkowników, edukacji/pedagogice i badaniach psychologicznych nad empatią i oszustwem. Większość badań związanych z żywnością koncentrowała się na charakterystyce emocjonalnej reakcji na jakość żywności i ludzkie zachowanie w stosunku do jedzenia. Wraz z niedawnym trendem w uzyskiwaniu wglądu w zachowania żywieniowe, rosnąca liczba literatury donosi o wykorzystaniu AFEA do scharakteryzowania ludzkiej reakcji emocjonalnej związanej z żywnością, napojami i zapachami1-12.

AFEA wywodzi się z Facial Action Coding System (FACS). System kodowania akcji twarzy (FACS) dyskryminuje ruchy twarzy charakteryzujące się jednostkami działania (AU) w 5-punktowej skali intensywności13. Podejście FACS wymaga przeszkolonych ekspertów ds. przeglądu, ręcznego kodowania, znacznego czasu oceny i zapewnia ograniczone możliwości analizy danych. AFEA została opracowana jako metoda szybkiej oceny w celu określenia emocji. Oprogramowanie AFEA opiera się na ruchach mięśni twarzy, bazach danych twarzy i algorytmach w celu scharakteryzowania reakcji emocjonalnej14-18. Oprogramowanie AFEA użyte w tym badaniu osiągnęło "indeks zgodności FACS wynoszący średnio 0,67 zarówno w przypadku Warszawskiego Zestawu Emocjonalnych Obrazów Wyrazu Twarzy (WSEFEP), jak i Amsterdamskiego Zestawu Dynamicznego Wyrazu Twarzy (ADFES), co jest bliskie standardowej zgodności 0,70 dla kodowania ręcznego"19. Uniwersalne emocje zawarte w analizie to radość (pozytywna), smutek (negatywna), wstręt (negatywna), zaskoczenie (pozytywna lub negatywna), złość (negatywna), przestraszona (negatywna) i neutralna, każda na osobnej skali od 0 do 1 (0 = nie wyrażone; 1 = w pełni wyrażone)20. Ponadto literatura psychologiczna obejmuje emocje szczęśliwe, zaskoczone i złe jako emocje "zbliżające się" (wobec bodźców) oraz smutne, przestraszone i zniesmaczone jako emocje "wycofania" (z dala od bodźców awersyjnych)21.

Jednym z ograniczeń obecnego oprogramowania AFEA do charakteryzowania emocji związanych z jedzeniem jest zakłócenie spowodowane ruchami twarzy związanymi z żuciem i połykaniem, a także innymi dużymi ruchami motorycznymi, takimi jak ekstremalne ruchy głowy. Oprogramowanie celuje w mniejsze ruchy mięśni twarzy, odnosząc się do pozycji i stopnia ruchu, w oparciu o ponad 500 punktów mięśniowych na twarzy16,17. Ruchy żucia zakłócają klasyfikację wyrażeń. Ograniczenie to można rozwiązać za pomocą żywności płynnej. Jednak inne wyzwania metodologiczne mogą również zmniejszać czułość wideo i analizę AFEA, w tym środowisko gromadzenia danych, technologia, instrukcje badacza, zachowanie uczestników i atrybuty uczestników.

Standardowa metodologia nie została opracowana i zweryfikowana dla optymalnego przechwytywania wideo i analizy danych przy użyciu AFEA do emocjonalnej reakcji na żywność i napoje w warunkach laboratorium oceny sensorycznej. Na środowisko przechwytywania wideo może wpływać wiele aspektów, w tym oświetlenie, cienie spowodowane oświetleniem, kierunki uczestników, zachowanie uczestników, wzrost uczestnika, a także wysokość kamery, kąt nachylenia kamery i ustawienia sprzętu. Ponadto metodologie analizy danych są niespójne i brakuje im standardowej metodologii oceny reakcji emocjonalnych. W tym miejscu zademonstrujemy naszą standardową procedurę operacyjną służącą do przechwytywania danych emocjonalnych i przetwarzania danych w znaczące wyniki przy użyciu napojów (mleka smakowego, mleka bez smaku i wody bez smaku) do oceny. O ile nam wiadomo, tylko w jednej recenzowanej publikacji, z naszej grupy laboratoryjnej, wykorzystano szeregi czasowe do interpretacji danych do analizy emocji8; Jednak metoda została zaktualizowana dla przedstawionej przez nas metody. Naszym celem jest opracowanie ulepszonej i spójnej metodologii, która pomoże w odtwarzalności w warunkach laboratoryjnych oceny sensorycznej. W celach demonstracyjnych celem modelu badawczego jest ocena, czy AFEA może uzupełniać tradycyjną hedonistyczną ocenę akceptowalności mleka smakowego, mleka niearomatyzowanego i wody niearomatyzowanej. Intencją tego protokołu wideo jest pomoc w ustaleniu metodologii AFEA, standaryzacja kryteriów przechwytywania wideo w laboratorium oceny sensorycznej (ustawienie kabiny sensorycznej) oraz zilustrowanie metody czasowej analizy danych emocjonalnych populacji.

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Protokół

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

Oświadczenie etyczne: To badanie zostało wstępnie zatwierdzone przez Virginia Tech Institutional Review Board (IRB) (IRB 14-229) przed rozpoczęciem projektu.

Uwaga: Badania z udziałem ludzi wymagają świadomej zgody przed uczestnictwem. Oprócz zatwierdzenia przez IRB, przed udostępnieniem jakichkolwiek obrazów do druku, filmów lub obrazów graficznych wymagana jest również zgoda na wykorzystanie zdjęć lub filmów. Dodatkowo alergeny pokarmowe są ujawniane przed badaniem. Przed rozpoczęciem panelu uczestnicy są pytani, czy mają jakieś nietolerancje, alergie lub inne obawy.

Uwaga: Kryteria wykluczenia: Automatyczna analiza wyrazu twarzy jest wrażliwa na okulary w grubych oprawkach, mocno brodate twarze i odcień skóry. Uczestnicy, którzy spełniają te kryteria, są niekompatybilni z analizą oprogramowania ze względu na zwiększone ryzyko nieudanych filmów. Wynika to z niemożności znalezienia twarzy przez oprogramowanie.

1. Przygotowanie próbki i rekrutacja uczestników

  1. Przygotuj próbki napojów lub miękkich produktów spożywczych.
    1. Przygotuj zintensyfikowane roztwory mleczne, używając 2% mleka i sugerowanych smaków od Costello i Clark (2009)22, a także innych smaków. Przygotuj następujące roztwory: (1) mleko bez smaku (2% mleko o obniżonej zawartości tłuszczu); (2) woda bez dodatków smakowych (woda pitna); (3) aromat ekstraktu waniliowego w mleku (0,02 g/ml) (imitacja czystego aromatu waniliowego); i (4) słony smak w mleku (0,004 g/ml soli jodowanej).
      Uwaga: Te rozwiązania są używane wyłącznie do celów demonstracyjnych.
    2. Wlej pół uncji porcji (~ 15 g) każdego roztworu do przezroczystych plastikowych kubków na próbki o pojemności 2 uncji i nakrętki z kolorowymi pokrywkami.
      Uwaga: Zaleca się stosowanie przezroczystych kubków; Zależy to jednak od uznania badacza.
  2. Zrekrutuj uczestników z kampusu lub społeczności lokalnej do udziału w badaniu.
    Uwaga: Wielkość próby uczestników potrzebna do przeprowadzenia badania zależy od uznania badacza. Zalecamy przedział od 10 do 50 uczestników.
  3. Uzyskanie zgody uczestnika przed udziałem w badaniu.

2. Przygotowanie pomieszczenia panelowego do przechwytywania wideo

Uwaga: Ten protokół służy do gromadzenia danych w laboratorium oceny sensorycznej. Protokół ten ma sprawić, że przechwytywanie danych AFEA będzie przydatne w ustawieniu kabiny sensorycznej.

  1. Korzystaj z poszczególnych kabin z monitorem dotykowym przed nimi (na poziomie twarzy), aby utrzymać ich ostrość do przodu i zapobiec patrzeniu w dół.
  2. Używaj krzeseł o regulowanej wysokości z podparciem oparcia.
    Uwaga: Są one niezbędne, aby umożliwić uczestnikom regulację w pionie i umieszczenie ich w odpowiednim zakresie do przechwytywania wideo. Używaj krzeseł stacjonarnych (bez funkcji toczenia) z regulowanym podparciem oparcia, dzięki czemu ruchy uczestnika są zredukowane.
  3. Ustaw oświetlenie górne na "100% światła dziennego", aby uzyskać optymalne rejestrowanie emocjonalnych filmów twarzy (Illuminant 6504K; R=206; G=242; B=255).
    Uwaga: Aby uniknąć intensywnego cieniowania, rozproszone oświetlenie przednie jest idealne, gdy natężenie lub kolor światła nie są tak istotne20. Ostatecznie to od uznania badacza, indywidualnego protokołu/metodologii i środowiska zależy, czy będzie można sterować oświetleniem do przechwytywania.
  4. Umieść regulowaną kamerę nad monitorem z ekranem dotykowym w celu nagrywania.
    1. Używaj aparatu o rozdzielczości co najmniej 640 x 480 pikseli (lub wyższej)20. Przed zakupem i instalacją należy omówić wymagane możliwości kamery z dostawcą oprogramowania20. Uwaga: Proporcje nie są ważne20.
    2. Ustaw szybkość przechwytywania z aparatu na 30 klatek na sekundę (lub inną standardową szybkość), aby uzyskać spójność.
    3. Podłącz i upewnij się, że oprogramowanie do nagrywania multimediów jest skonfigurowane do kamery, aby nagrywać i zapisywać filmy uczestników.

3. Dostosowanie uczestników i wskazówki słowne

  1. Niech tylko jeden uczestnik na raz oceni próbki w kabinie sensorycznej.
    Uwaga: Testowanie więcej niż jednego uczestnika w tym samym czasie może zakłócać środowisko testowe i zakłócać koncentrację uczestnika lub powodować stronniczość.
  2. Po przyjeździe przekaż uczestnikom ustne instrukcje dotyczące procesu i standardowych procedur operacyjnych.
    1. Niech uczestnicy usiądą prosto i opierają się o oparcie krzesła.
    2. Dostosuj wysokość krzesła, pozycję krzesła (odległość od kamery) i kąt kamery tak, aby twarz uczestnika została uchwycona w środku nagrania wideo, bez cieni na brodzie lub wokół oczu.
      Uwaga: W kabinie sensorycznej głowa uczestnika znajduje się w odległości około 20-24 cali od kamery i monitora z twarzą wyśrodkowaną w strumieniu wideo z kamery.
    3. Poinstruuj uczestników, aby pozostali w pozycji siedzącej i skupieni przodem do ekranu monitora. Dodatkowo poinstruuj uczestników, aby powstrzymali się od wszelkich nagłych ruchów po spożyciu próbki podczas 30-sekundowego okresu oceny na próbkę.
    4. Poinstruuj uczestnika, aby spożył całą próbkę napoju lub płynnego pokarmu i połknął.
    5. Poinstruuj uczestnika, aby szybko przesunął kubek na próbkę poniżej podbródka i w dół do stołu natychmiast po umieszczeniu próbki w ustach. Ma to na celu wyeliminowanie zgryzu twarzy. Przypomnij im, aby cały czas patrzyli w stronę monitora.
      Uwaga: Przewoźnik próbki, który dostarczy próbkę, zależy od uznania badacza. Można użyć słomki lub kubka. Niezależnie od tego, początkowa okluzja twarzy jest nieunikniona, ponieważ twarz zostanie zablokowana lub zniekształcona z powodu spożycia.
  3. Poinstruuj uczestnika, aby postępował zgodnie z instrukcjami wyświetlanymi na monitorze dotykowym. Uwaga: Instrukcje są automatycznie sekwencjonowane zgodnie z programowaniem w zautomatyzowanym oprogramowaniu sensorycznym.

4. Proces indywidualnego uczestnika do przechwytywania wideo

  1. Upewnij się, że kamera wideo optymalnie rejestruje twarz uczestnika, gdy uczestnik siedzi wygodnie w kabinie (przed prezentacją próbki), patrząc na monitor komputera, na którym wyświetlane jest nagranie wideo. Rozpocznij nagrywanie, klikając przycisk nagrywania na monitorze komputera.
  2. Poinstruuj uczestników, aby popijali wodę, aby oczyścić swoje podniebienie.
  3. Wykonuj zabiegi pojedynczo, zaczynając od leczenia podstawowego lub kontrolnego (woda bez smaku). Zidentyfikuj każdą próbkę za pomocą unikalnej kolorowej karty indeksowej umieszczonej na górze każdej próbki, odnoszącej się do kodu koloru próbki w celu identyfikacji próbki w filmie.
    Uwaga: Zaprogramowane wskazówki na monitorze dotykowym instruują uczestników. Instrukcje kierują uczestnika przez szereg standardowych kroków dla każdej próbki zabiegowej.
  4. Za pomocą monitora dotykowego skieruj uczestnika do:
    1. Przytrzymaj powiązaną kartę indeksu kolorów przed zużyciem w celu identyfikacji próbki w filmie.
      Uwaga: Kolorowa karta to sposób, w jaki badacze mogą zidentyfikować zabiegi w filmie i oznaczyć odpowiedni przedział czasowy (czas zerowy) dla oceny próbki.
    2. Po krótkim przytrzymaniu karty umieść ją z powrotem na tacy.
    3. Całkowicie zużyć próbkę i odczekać około 30 sekund, wymuszając zaprogramowane wskazówki na monitorze, patrząc w stronę kamery.
      Uwaga: 30-sekundowy kontrolowany okres pobierania próbek obejmuje przedział czasu odpowiedni dla całego okresu oceny pobierania próbek (tj. pokazanie karty katalogowej, otwarcie próbki (zdjęcie pokrywy), konsumpcja i wychwytywanie emocjonalne).
    4. Wprowadź ich hedonistyczną ocenę akceptowalności na monitorze dotykowym (1 = bardzo nie lubię, 2 = bardzo nie lubię, 3 = nie lubię umiarkowanie, 4 = lekko nie lubię, 5 = ani nie lubię, 6 = lubię nieznacznie, 7 = lubię umiarkowanie, 8 = bardzo lubię, 9 = bardzo lubię).
    5. Przepłukać usta wodą pitną przed kolejnym procesem pobierania próbek.

5. Ocena opcji automatycznej analizy wyrazu twarzy

Uwaga: Istnieje wiele programów do analizy mimiki twarzy. Polecenia i funkcje oprogramowania mogą się różnić. Ważne jest, aby postępować zgodnie ze wskazówkami producenta i instrukcją referencyjną20.

  1. Zapisuj nagrania w formacie multimedialnym i przesyłaj je do oprogramowania do automatycznej analizy mimiki twarzy.
  2. Analizuj filmy uczestników za pomocą oprogramowania do automatycznej analizy twarzy.
    1. Kliknij dwukrotnie ikonę oprogramowania na pulpicie komputera.
    2. Po otwarciu programu kliknij "Plik", wybierz "Nowy..." i wybierz "Projekt..."
    3. W wyskakującym okienku nazwij projekt i zapisz projekt.
    4. Dodaj uczestników do projektu, klikając ikonę "Dodaj uczestników" (Osoba ze znakiem (+)). Powtarzając ten krok, można dodać więcej uczestników.
    5. Dodaj film uczestnika do odpowiedniego uczestnika w celu analizy.
      1. Po lewej stronie ekranu kliknij ikonę rolki filmu ze znakiem plus (+), aby dodać film do analizy.
      2. Kliknij "lupę" pod interesującym go uczestnikiem, aby przeglądać film do dodania.
  3. Analizuj filmy klatka po klatce w ustawieniach ciągłej analizy kalibracji w oprogramowaniu.
    1. Kliknij ikonę ołówka, aby dostosować ustawienia u dołu okna, w zakładce "ustawienia" dla każdego filmu uczestnika.
      1. Ustaw "Model twarzy" na Ogólne. Ustaw wartość "Wygładź klasyfikacje" na Tak. Ustaw "Częstotliwość próbkowania" na każdą klatkę.
      2. Ustaw "Obrót obrazu" na Nie. Ustaw "Kalibracja ciągła" na Tak. Ustaw "Wybrana kalibracja" na Brak.
    2. Zapisz ustawienia projektu.
    3. Naciśnij ikonę analizy wsadowej (ten sam czerwono-symbol przypominający cel), aby przeanalizować filmy z projektu.
    4. Zapisz wyniki po zakończeniu analizy.
      Uwaga: W oprogramowaniu dostępne są inne ustawienia wideo, jeśli preferencje badacza uzasadniają inną metodę analizy.
    5. Rozważ awarie filmów, jeśli poważne okluzje twarzy lub niemożność zmapowania twarzy utrzymują się w określonym oknie po spożyciu (ryc. 1). Dodatkowo, jeśli model ulegnie awarii, w wyeksportowanych plikach wyjściowych będzie wyświetlany komunikat "FIT_FAILED" lub "FIND_FAILED" (Rysunek 2). Oznacza to utratę danych, ponieważ oprogramowanie nie może klasyfikować ani analizować emocji uczestnika.
      Uwaga: AFEA tłumaczy ruch mięśni twarzy na neutralny, szczęśliwy, zniesmaczony, smutny, zły, zaskoczony i przestraszony w skali od 0 (niewyrażony) do 1 (w pełni wyrażony) dla każdej emocji.
  4. Eksportuj dane wyjściowe AFEA jako pliki dziennika (.txt) w celu dalszej analizy.
    1. Po zakończeniu analiz wyeksportuj cały projekt.
      1. Kliknij "Plik", "Eksportuj", "Eksportuj wyniki projektu".
      2. Gdy otworzy się okno, wybierz lokalizację, w której mają zostać zapisane eksporty, i zapisz pliki dziennika (.txt) w folderze.
      3. Przekonwertuj okres użytkowania dziennika każdego uczestnika na arkusz kalkulacyjny danych (.csv lub .xlsx), aby wyodrębnić odpowiednie dane.
        1. Otwórz oprogramowanie arkusza kalkulacyjnego danych i wybierz zakładkę "Dane".
        2. Na karcie "Dane" w grupie "Pobierz dane zewnętrzne" kliknij "Z tekstu".
        3. W "Pasku adresu" zlokalizuj, kliknij dwukrotnie plik tekstowy uczestnika, który chcesz zaimportować, i postępuj zgodnie z instrukcjami kreatora na ekranie.
        4. Kontynuuj proces eksportu dla wszystkich odpowiednich plików uczestników.

6. Znacznik czasowy uczestników Filmy do analizy danych

  1. Korzystając z oprogramowania AFEA, ręcznie przejrzyj film każdego uczestnika i określ czas zerowy po spożyciu dla każdej próbki. Zapisz sygnaturę czasową w arkuszu kalkulacyjnym danych. Po spożyciu definiuje się, gdy kubek na próbkę znajduje się poniżej podbródka uczestnika i nie zasłania już twarzy.
    Uwaga: Umieszczenie znacznika czasu ma kluczowe znaczenie dla oceny. Punkt, w którym kubek nie zasłania już twarzy, jest optymalnym zaleceniem, a znaczniki czasu muszą być spójne dla wszystkich uczestników.
  2. Zapisz arkusz kalkulacyjny danych znacznika czasu (.csv) jako odniesienie do wyodrębniania odpowiednich danych z filmów.
    Uwaga: Filmy uczestników mogą być również zakodowane wewnętrznie w oprogramowaniu jako "Oznaczanie zdarzeń".

7. Analiza emocjonalna szeregów czasowych

Uwaga: Za "linię bazową" należy uznać kontrolę (tj. w tym przykładzie wodę bez smaku). Badacz ma możliwość stworzenia innego "wyjściowego bodźca terapeutycznego" lub "wyjściowego czasu bez bodźca" do porównania parami w zależności od zainteresowań badania. Proponowana metoda uwzględnia stan "domyślny" za pomocą sparowanego testu statystycznego. Innymi słowy, procedura wykorzystuje blokowanie statystyczne (tj. test sparowany) w celu dostosowania do domyślnego wyglądu każdego uczestnika, a tym samym zmniejsza zmienność między uczestnikami.

  1. Wyodrębnij odpowiednie dane z wyeksportowanych plików (.csv lub .xlsx).
    1. Określ ramy czasowe istotne dla oceny badania (sekundy).
    2. Ręcznie wyodrębnij odpowiednie dane (ramy czasowe) z wyeksportowanych plików uczestników, sprawdzając znacznik czasu uczestnika (czas zerowy).
    3. Skompiluj dane dotyczące leczenia każdego uczestnika (liczba uczestnika, leczenie, oryginalny czas filmu i reakcja emocjonalna) dla każdej emocji (szczęśliwy, neutralny, smutny, zły, zaskoczony, przestraszony i zniesmaczony) dla wybranego przedziału czasowego (sekundy) w nowym arkuszu kalkulacyjnym danych do przyszłej analizy (Figura 3).
    4. Kontynuuj ten proces dla wszystkich uczestników.
  2. Zidentyfikuj odpowiedni czas zerowy z pliku znacznika czasu dla każdej pary uczestnik-leczenie i dostosuj czas wideo do rzeczywistego czasu "0" w celu bezpośredniego porównania (Rysunek 4, Rysunek 5).
    Uwaga: Dane uczestników są zbierane w ciągłym filmie, dlatego każdy zabieg "czas zero" jest inny (tj. czas wideo bez smaku wynosi 02:13,5, a czas wideo bez smaku wynosi 03:15,4) na rysunku 4. Ze względu na różne "zera czasowe" leczenia, czasy wideo muszą zostać ponownie dostosowane i wyrównane, aby rozpoczynać się od "0:00.0" lub innego standardowego czasu rozpoczęcia, aby umożliwić bezpośrednie porównanie danych dotyczących reakcji emocjonalnej na leczenie.
  3. Dla każdego uczestnika, emocji i skorygowanego punktu czasowego, wyodrębnij sparowany wynik emocjonalny leczenia (np. mleko bezsmakowe) i leczenie kontrolne (np. woda bez smaku). Innymi słowy, dopasuj leczenie uczestnika i szeregi czasowe reakcji kontrolnych dla każdej emocji (ryc. 5).
  4. Zbierz wszystkie informacje o uczestniku (uczestnik, dostosowany czas i sparowane leczenie (np. woda bez smaku i mleko bez smaku) w każdym punkcie czasowym (Rysunek 6).
    Uwaga: Poniższe kroki pokazują kroki ręcznego sparowanego testu Wilcoxa. Większość programów do analizy danych robi to automatycznie. Zaleca się omówienie procesu analizy statystycznej ze statystykiem.
  5. Po zresetowaniu próbek i dopasowaniu do nowych dostosowanych czasów wideo, bezpośrednio porównaj wyniki emocjonalne danej próbki i kontroli (woda bezsmakowa) za pomocą sekwencyjnych sparowanych nieparametrycznych testów Wilcoxona u wszystkich uczestników (Rysunek 7).
    Uwaga: Nowe wyrównanie czasowe próbek pozwoli na bezpośrednie porównanie w ciągu 5 sekund po spożyciu. Jeśli sparowana obserwacja nie jest obecna w leczeniu, usuń uczestnika z tego porównania punktów czasowych.
    1. Oblicz różnicę między kontrolą a odpowiednią próbką dla każdego sparowanego porównania za pomocą oprogramowania do zarządzania arkuszami kalkulacyjnymi.
      Uwaga: Porównanie będzie zależało od liczby klatek na sekundę wybranej do analizy emocjonalnej w oprogramowaniu. Protokół pokazuje 30 indywidualnych porównań na sekundę przez 5 sekund (wybrany przedział czasowy).
      Uwaga: Użyj rysunku 7 jako odniesienia dla kolumn i kroków.
      1. Odejmij wartość mleka (np. mleka niearomatyzowanego) od wartości kontrolnej (np. wody niearomatyzowanej), aby określić różnicę. W oprogramowaniu do zarządzania arkuszami kalkulacyjnymi danych w nowej kolumnie zatytułowanej "Różnica w leczeniu" wpisz "=(C2)-(D2)", gdzie "C2" to kontrolne wartości emocjonalne, a "D2" to wybrane wartości emocjonalne leczenia. Kontynuuj ten proces dla wszystkich punktów czasowych.
      2. Oblicz wartość bezwzględną różnicy w leczeniu. W oprogramowaniu do zarządzania arkuszami kalkulacyjnymi danych w nowej kolumnie wpisz "=ABS(E2)", gdzie "E2" to różnica w leczeniu. Kontynuuj ten proces dla wszystkich punktów czasowych.
      3. Określ kolejność rang różnicy w leczeniu. W oprogramowaniu do zarządzania arkuszami kalkulacyjnymi w nowej kolumnie wpisz "=POZYCJA(G2, $G 2 USD:$G 25 USD, 1)", gdzie "G2" to różnica bezwzględna, a "1" to "rosnąco". Kontynuuj ten proces dla wszystkich punktów czasowych.
      4. Określ podpisaną rangę kolejności rang w arkuszu kalkulacyjnym. Zmienić znak na ujemny, jeśli różnica w leczeniu była ujemna (kolumna I).
      5. Oblicz sumę dodatnią (=SUMA.JEŻELI(I2:I25, ">0", I2:I25) i sumę ujemną =SUMA.JEŻELI(I2:I25,"<0",I2:I25) wartości rang.
      6. Określ statystykę testu. Statystyka testowa to wartość bezwzględna o sumę mniejszą.
      7. Zapoznaj się z tabelami statystycznymi dla statystyki testu rankingowego podpisanego przez Wilcoxona, używając liczby obserwacji zawartych w określonym czasie i wybranej wartości alfa w celu określenia wartości krytycznej.
      8. Jeśli statystyka testowa jest mniejsza niż wartość krytyczna, odrzuć hipotezę zerową. Jeśli jest większa, zaakceptuj hipotezę zerową.
  6. Wykres wyników na powiązanym wykresie leczenia (tj. mleko bez smaku w porównaniu z wodą bez smaku) dla czasów, w których hipoteza zerowa jest odrzucana. Użyj znaku różnicy, aby określić, który zabieg ma większe emocje (ryc. 8).
    1. W oprogramowaniu do zarządzania arkuszami kalkulacyjnymi danych utwórz wykres przy użyciu wartości obecności lub braku istotności.
      1. Kliknij zakładkę "Wstaw".
      2. Wybierz "Linia"
      3. Kliknij prawym przyciskiem myszy pole wykresu.
      4. Kliknij "wybierz dane" i postępuj zgodnie z instrukcjami wyświetlanymi na ekranie, aby wybrać i wykreślić odpowiednie dane (Rysunek 8).
        Uwaga: Wykresy będą przedstawiać wyniki emocjonalne, w których próbka lub grupa kontrolna jest wyższa i znacząca. W zależności od wykresu, emocja jest wyższa w tym konkretnym czasie, co pozwala na rozpoznanie, jak emocje uczestnika ewoluują w ciągu 5 sekund między dwiema próbkami.
        Uwaga: Zdecydowanie zaleca się skorzystanie ze wsparcia statystycznego ze statystykiem w celu wyodrębnienia odpowiednich danych. Opracowanie kodowania statystycznego jest niezbędne do analizy wyników emocjonalnych.

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Wyniki

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

Metoda proponuje standardowy protokół zbierania danych AFEA. Jeśli postępuje się zgodnie z sugerowanymi krokami protokołu, bezużyteczne dane wyjściowe emocjonalne (Rysunek 1) wynikające ze złego gromadzenia danych (Rysunek 2: A; Zdjęcie po lewej) może być ograniczona. Analiza szeregów czasowych nie może być używana, jeśli pliki dziennika (.txt) zawierają głównie "FIT_FAILED" i "FIND_FAILED", ponieważ są to nieprawidłowe dane (rysunek 1). ...

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Dyskusja

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

Zastosowanie AFEA w literaturze związanej z żywnością i napojami jest bardzo ograniczone1-11. Zastosowanie do żywności jest nowe, co stwarza okazję do ustalenia metodologii i interpretacji danych. Arnade (2013)7 stwierdził wysoką indywidualną zmienność wśród indywidualnych reakcji emocjonalnych na mleko czekoladowe i białe mleko za pomocą analizy obszaru pod krzywą i analizy wariancji. Jednak nawet przy zmienności uczestników, uczestnicy generowali szczęśliwą reakcję dłużej, podczas gdy smutni i zni...

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Oświadczenia

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

Autorzy nie mają nic do ujawnienia.

Podziękowania

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

Ten projekt był częściowo finansowany przez ConAgra Foods (Omaha, NE, USA), Virginia Agricultural Experiment Station, Hatch Program Narodowego Instytutu Żywności i Rolnictwa, Departamentu Rolnictwa Stanów Zjednoczonych oraz Virginia Tech Water INTERface Interdisciplinary Graduate Education Program.

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Materiały

Lista materiałów użytych w tym artykule
NazwaFirmaNumer katalogowyKomentarze
2% Mleko o obniżonej zawartości tłuszczu KrogerBrand, Cincinnati, OH lub DZA Brands, LLC, Salisbury, NCnadla roztworów
Woda pitnaKroger Brand, Cincinnati, OHnadla roztworów
Imitacja czystego smaku waniliowegoKroger Brand, Cincinnati, OHnadla roztworów
Sól jodowanaMarka Kroger, Cincinnati, OHnadla rozwiązań
FaceReader 6Noldus Information Technology, Wageningen, HolandiaDoanalizy twarzy
System zarządzania informacjami sensorycznymi (SIMS) 2000Sensoryczne systemy komputerowe, Berkeley Heights, NJWersja 6do przechwytywania danych sensorycznych
RhapsodyAcuity Brands Lighting, Inc., Conyers, GADo oświetlenia środowiska
Wersja R R Core Team 20153.1.1Do analizy statystycznej
Microsoft OfficeMicrosoftnaDo analizy statystycznej
JMPStatistical Analysis Software (SAS) Version 9.2, SAS Institute, Cary, NCnaDo analizy statystycznej Media
Recorder 2.5Noldus Information Technology, Wageningen, HolandiadoDo przechwytywania oceny sensorycznej uczestników
Axis M1054 CameraAxis Communications, Lund, Szwecjana
BeveragenaBeverage or soft food do oceny

Bibliografia

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

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Przedruki i uprawnienia

Poproś o pozwolenie na ponowne wykorzystanie tekstu lub ilustracji tego artykułu JoVE

Poproś o pozwolenie

Tagi

Analiza reakcji emocjonalnychMetodyka oceny sensorycznejOptymalizacja przechwytywania obrazu wideoOprogramowanie do analizy wyrazu twarzyProtok analizy danychTechnika analizy czasowejStandaryzacja instrukcji dla uczestnik wPor wnanie z kontrol bazowEkstrakcja danych emocjonalnych

Powiązane artykuły