Artykuł metodologiczny

Elektroencefalograficzna, tętno i galwaniczna ocena reakcji skóry w badaniu percepcji reklamy: zastosowanie do ogłoszeń antynikotynowych

17K wyświetleń

⸱

DOI:

10.3791/55872

⸱

28 sierpnia 2017

 ,  ,  ,  ,  ,  , 
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

W tym artykule

Podsumowanie

Poniższy protokół opisuje szereg operacyjnych i obliczeniowych kroków wymaganych do prawidłowego oszacowania emocjonalnej i mózgowej reakcji grupy badanych na wybraną liczbę ogłoszeń o usługach publicznych (PSA) przeciwko paleniu, emitowanych w USA i Europie w okresie od 1998 do 2015 roku.

Streszczenie

Ocena reklam, produktów i opakowań jest tradycyjnie przeprowadzana za pomocą metod opartych na raportach własnych i grupach fokusowych, ale te podejścia często wydają się mało dokładne z naukowego punktu widzenia. Neuronauka jest coraz częściej stosowana do badania neurofizjologicznych podstaw percepcji i reakcji na bodźce komercyjne w celu wspierania tradycyjnych metod marketingowych. W tym kontekście dany sektor lub marketing jest reprezentowany przez ogłoszenia o usługach publicznych (PSA). Celem tego protokołu jest zastosowanie elektroencefalografii (EEG) i autonomicznej analizy sygnału do zbadania odpowiedzi na wybrane leki przeciwnikotynowe PSA. Zastosowano dwa wskaźniki EEG: czołową asymetrię EEG w paśmie alfa (wskaźnik wycofania z podejścia (AW)) oraz czołową theta (wskaźnik wysiłku). Ponadto obliczono autonomiczny wskaźnik emocjonalny (EI), który pochodzi z sygnałów Galwanicznej Odpowiedzi Skórnej (GSR) i Tętna (HR). Niniejszy protokół opisuje szereg kroków operacyjnych i obliczeniowych wymaganych do prawidłowego oszacowania, za pomocą wyżej wymienionych wskaźników, emocjonalnej i mózgowej reakcji grupy badanych na wybraną liczbę antynikotynowych PSA. W szczególności kampania charakteryzująca się symbolicznym stylem komunikacji (sklasyfikowana jako "nagrodzona" na podstawie nagród otrzymanych przez wyspecjalizowane komisje) uzyskała najwyższe wartości podejścia, oszacowane przez indeks AW. Spot i obraz należące do tej samej kampanii PSA oparte na "apelu wzbudzającym strach" i o narracyjnym/empirycznym stylu komunikacji (sklasyfikowane jako "skuteczne" na podstawie promowanych ulepszeń ekonomicznych/zdrowotnych) odnotowały odpowiednio najniższą i najwyższą wartość wysiłku. Wynika to zapewne ze złożoności opowiadanej historii (spot) i bezpośredniości obrazu (kobieta, która przeszła tracheotomię). Wreszcie, ta sama "skuteczna" kampania wykazała najwyższe wartości EI, być może ze względu na empatię wywołaną przez referencje i jednoznaczny przekaz.

Wprowadzenie

Jak stanowczo stwierdził David Ogilvy, „Ludzie nie myślą tego, co czują, nie mówią tego, co myślą, i nie robią tego, co mówią." Dlatego można wywnioskować, że ludzie nie są istotami rozumnymi. Założenie to jest dodatkowo poparte dowodami, że wiele decyzji dotyczących kwestii ekonomicznych nie znajduje się pod bezpośrednią kontrolą wolicjonalną, ale raczej zależy od automatycznych, szybkich i wydajnych procesów poznawczych1. Co więcej, mechanizmy emocjonalne mogą wpływać na te procesy decyzyjne, przyczyniając się do podjęcia określonego działania2,3,4. W tym kontekście, oprócz tradycyjnych narzędzi stosowanych w badaniach marketingowych5, coraz ważniejsze staje się badanie technik, które są w stanie dostarczyć dodatkowych informacji na temat zachowań konsumentów. Badanie to nadal opiera się na postrzeganiu/ocenie klientów produktów i komunikatów reklamowych, wyrażanych werbalnie i zgłaszanych przez samych klientów, co jest metodą podatną na kilka uprzedzeń. W rzeczywistości, do tej pory, typowe metody stosowane w celu uzyskania wglądu w wyniki rynkowe nowego produktu lub usługi opierały się wyłącznie na raportach własnych i grupach fokusowych. Jednak badania z zakresu psychologii społecznej i badań rynkowych wykazały, że samoopisy nie są wiarygodne w dokładnym przewidywaniu preferencji klientów6. Autorzy wyżej wymienionych badań przeprowadzili badanie dotyczące prognozowania przedrynkowego w branży handlu detalicznego obuwiem, stwierdzając, że metody oparte na samoopisie były słabo dokładne w przewidywaniu sukcesu, podczas gdy dane mózgowe osiągnęły dokładność przewidywania na poziomie 80%. Neuronauka konsumencka to dziedzina nauki, która narodziła się jako odpowiedź na tę potrzebę i polega na zastosowaniu typowych metodologii neuronauki do badania ludzkich zachowań związanych z wymianą rynkową i gospodarczą7. Termin "neuromarketing" odnosi się do zastosowania narzędzi neurofizjologicznych - takich jak śledzenie oczu, przewodnictwo skóry, tętno, EEG i funkcjonalne obrazowanie metodą rezonansu magnetycznego (fMRI) - do projektowania badań rynkowych zgodnie z potrzebami różnych firm8,9. Wyżej wymienione techniki cieszą się rosnącym zainteresowaniem różnych firm: proporcjonalnie, wzrost firm neuromarketingowych w ciągu ostatniej dekady był imponujący7. Neuromarketing pozwala na zbadanie kilku aspektów związanych z handlem: definicje celów reklamowych pod kątem płci10,11, culture12,13, fragmenty samej reklamy10,14,15, age16, rozwiązania brandingowe17, price architectures18, targetowanie scen i płeć prelegenta19, postawy zakupowe klientów20, oraz testy przedsprzedażowe6.

Jeśli chodzi o EEG, do oceny odpowiedzi zwracanych przez osoby narażone na bodźce reklamowe zastosowano dwa wskaźniki: AW i wskaźniki wysiłku. Pierwsza z nich jest zakorzeniona w badaniach Davidsona (1990), które wykazały, że asymetria czołowa między aktywnością w dwóch półkulach mózgowych implikuje inną tendencję motywacyjną wobec proponowanych bodźców. W szczególności kilku autorów21,22 zgłosiło obecność dwóch odrębnych systemów neuronowych, pośredniczących w motywacji związanej z podejściem i motywacji związanej z wycofaniem, zlokalizowanych odpowiednio w lewej i prawej półkuli. Zgodnie z tymi dowodami, kora przedczołowa (PFC) odgrywa ważną rolę w obwodach, które realizują zarówno pozytywną, jak i negatywną motywację. W szczególności różne badania wykazały zróżnicowane zaangażowanie lewego i prawego PFC, ze wzrostem aktywacji lewej przedniej części ciała podczas motywacji pozytywnej i zwiększoną aktywacją prawej części przedniej podczas motywacji negatywnej23,24,25. Ponadto różne raporty13,14 podkreślają możliwość zastosowania indeksu AW - zdefiniowanego jako różnica w aktywności przedczołowej w paśmie alfa między dwiema półkulami - do pola reklamowego. Oprócz szeroko zakrojonych badań na ten temat, przeprowadzono również badania dotyczące konkretnych kategorii produktów, takich jak perfumy10, gdzie kobiety zgłaszały pozytywną motywację do reklamy, podczas gdy mężczyźni zgłaszali negatywną motywację. W badaniach nad indeksem AW wzięto również pod uwagę pewne cechy próby eksperymentalnej, takie jak to, czy badany był konsumentem reklamowanego przedmiotu26. Na przykład, w odpowiedzi na reklamę piwa, osoby pijące piwo zgłaszały wyższy poziom aktywacji PFC niż osoby, które nie piły piwa. Ponadto kolejnym parametrem, który został wzięty pod uwagę, jest płeć uczestników. Na przykład, w odpowiedzi na obserwację spotu z samochodem rodzinnym, mężczyźni (w przeciwieństwie do kobiet) wykazywali pozytywną motywację do reklamy przez cały czas trwania 27. Ostatnim badanym parametrem jest wiek osób eksperymentalnych. Porywający punkt kulminacyjny z kilkoma "niezbyt miłymi" obrazami został bardziej doceniony przez młodych ludzi niż przez dorosłych27. Podsumowując, dodatnie wartości uzyskane przez wskaźnik AW, wyprowadzony z asymetrii czołowej alfa, wskazują na wyższą aktywność lewego boku, co sugeruje pozytywną motywację do bodźców. I odwrotnie, wartości ujemne wskazują na wyższą aktywność prawą, sugerując negatywną motywację w odpowiedzi na bodźce.

Drugi wskaźnik EEG, wysiłek mózgowy (CE), zdefiniowany jako czołowa aktywność theta w PFC, został opisany w kilku badaniach. W szczególności badania te pokazują, w jaki sposób wyższe wartości CE są powiązane z wyższymi poziomami trudności zadania28. Zostało to szczególnie zbadane w neuroestetyce, w odpowiedzi na bodźce słuchowe z literatury 29; w awionice30; w różnych warunkach odsłuchowych31,32; oraz w interakcjach człowiek-komputer33.

Jak sugerują empiryczne dowody z różnych dziedzin zastosowań, zaangażowanie emocjonalne jest katalizatorem zapamiętywania bodźców. Zjawisko to zostało również zbadane w neuromarketingu, wykazując, że pozytywne lub negatywne przetwarzanie emocjonalne podczas obserwacji reklam komercyjnych jest ważnym czynnikiem tworzenia stabilnych śladów pamięciowych34. Co więcej, warto wziąć pod uwagę, że "nieświadoma emocja" występuje, gdy systemy mózgowe, które pośredniczą w nieświadomym "lubieniu" rdzenia (wśród innych obszarów podkorowych, jądro półleżące i jego połączenia) nie są sprzężone ze świadomością świadomą35. Na początku niniejszego artykułu zwrócono uwagę na to, że percepcja i reakcja na bodźce reklamowe są często nieświadome. Jednym z celów neuromarketingu jest zbadanie tego aspektu reakcji emocjonalnej. Indeks autonomiczny został stworzony przez dopasowanie GSR i HR, ponieważ wiadomo, że te dwa parametry autonomiczne odzwierciedlają reakcję emocjonalną na bodźce36. Wynikowy EI został skonceptualizowany na podstawie modelu afektu okrężnego, teoretyzowanego przez Russella i Barretta5. W tym modelu HR jest renderowany graficznie na osi x, podczas gdy GSR znajduje się na osi y, zwracając informacje dotyczące odpowiednio walencji (pozytywnej lub negatywnej) i pobudzenia (niskiej lub wysokiej aktywacji) bodźców37,38. EI został już zastosowany do testowania dźwiękowych bodźców literackich29, a także do reklam telewizyjnych10,16,19,39. W związku z tym, zdaniem autorów, warto było zastosować EI do PSA, a w szczególności do PSA antynikotynowych.

Każdego roku, na całym świecie odnotowuje się sześć milionów zgonów spowodowanych paleniem, a głównym narzędziem do stawienia czoła tej sytuacji kryzysowej są antynikotynowe PSAs40. Ten rodzaj PSA jest nadawany od 1950 roku, ale skuteczność dla ogółu społeczeństwa jest niezwykle zmienna, co skutkuje serią skutecznych lub nieskutecznych kampanii. Ogólnie rzecz biorąc, skuteczność kampanii antynikotynowej mierzy się na podstawie poprawy zdrowia publicznego osiągniętej po emisji kampanii; zmiany w postawach, przekonaniach lub zachowaniu (tj. wzrost świadomości, zmiana negatywnych postaw, wzrost liczby wezwań do rezygnacji z linii itp.); wpływ mediów (tj. pozytywna dyskusja i uznanie w mediach społecznościowych); i tak dalej. Ponadto zwykle stosuje się standardowe projekty oceny ekonomicznej, takie jak analiza opłacalności, analiza kosztów i korzyści lub analiza kosztów i korzyści41. Wreszcie, poza dowodami dostarczonymi przez dogłębne, specjalistyczne oceny efektywności kosztowej, porównując koszty kampanii z zaoszczędzonymi kosztami leczenia, można stwierdzić, że skuteczne kampanie pozwalają zaoszczędzić trochę pieniędzy i zapobiec dziesiątkom tysięcy przedwczesnych zgonów42,43,44.

Reakcja mózgowa/emocjonalna na poszczególne PSA wydaje się zatem warta zbadania za pomocą technik neurofizjologicznych w celu uzyskania pomiarów reakcji fizjologicznych, które uzupełniają wyraźne informacje zwrotne dostarczane przez bardziej tradycyjne wywiady i kwestionariusze.

Wskaźniki przyjęte w niniejszym badaniu zostały już zastosowane do antynikotynowych PSA w zmniejszonej próbie uczestników i spotów, co potwierdza potencjalną przydatność zastosowania technik neuromarketingowych do badania neurofizjologicznych cech skuteczności w PSAs11,45.

Celem tego badania jest przedstawienie szeregu kroków metodologicznych, które mogłyby doprowadzić do dokładnego pomiaru mózgowej i emocjonalnej percepcji antynikotynowych PSA. Taki pomiar stanowi wstęp do analizy podstaw instynktownych i fizjologicznych oraz cech określonego PSA, które są skuteczne lub nieskuteczne w wywoływaniu reakcji publicznej.

Protokół

Wszystkie eksperymenty zostały przeprowadzone zgodnie z zasadami określonymi w Deklaracji Helsińskiej z 1975 roku, w wersji zaktualizowanej w 2000 roku, i zostały zatwierdzone przez uczelnianą komisję etyczną.

1. Montaż sprzętu i kontrola warunków rejestracji

  1. Poproś uczestnika o zajęcie wygodnego miejsca na krześle przed ekranem komputera.
  2. Oczyść skórę na czole (w razie potrzeby delikatnie odsuwając włosy), płatki uszne oraz palce roztworem antyseptycznym z chlorheksydyną, aby zdezynfekować skórę i usunąć najbardziej powierzchowną warstwę lipidową nagromadzoną na skórze46.
  3. Załóż na czoło uczestnika sześcioelektrodową opaskę EEG zgodnie z międzynarodowym systemem 10-20 (AFz, FPz, AF5, AF6, AF7, AF8)47.
  4. Umieść elektrodę referencyjną i elektrodę uziemiającą, po jednej na każdym płatku usznym.
  5. Przymocuj pulsoksymetr do kciuka w celu rejestracji HR.
  6. Aby zebrać dane GSR, umieść dwie elektrody na drugim i trzecim palcu niedominującej ręki. Elektrody należy umieścić po stronie dłoniowej drugiej paliczki (zgodnie z opublikowanymi już procedurami)48.
  7. Sprawdź impedancje sygnału EEG, aby utrzymać je poniżej 10 kΩ, korzystając z odpowiedniego przycisku pomiaru impedancji w interfejsie oprogramowania akwizycyjnego.
    1. W ustawieniach „kanałów” (channels) oprogramowania akwizycyjnego ustaw „częstotliwość próbkowania” (sampling rate) dla akwizycji sygnału EEG na „250 Hz”.
  8. Rejestruj sygnał EEG za pomocą systemu wzmacniacza EEG i powiązanego oprogramowania do rejestracji EEG w celu pozyskania danych EEG (patrz Tabela materiałów). Rozpocznij rejestrację sygnału EEG, naciskając czerwony przycisk nagrywania w interfejsie oprogramowania.
  9. Upewnij się, że sygnały GSR i HR są poprawnie rejestrowane, weryfikując obecność odpowiedniej formy fali w interfejsie oprogramowania.
    1. W ustawieniach „kanałów” (channels) oprogramowania akwizycyjnego ustaw częstotliwość próbkowania dla akwizycji sygnałów GSR i HR na „128 Hz”.
  10. Rejestruj sygnały autonomiczne (t.j. GSR i HR) za pomocą wielofunkcyjnego systemu pomiarowego (patrz Tabela materiałów).
  11. Rozpocznij rejestrację sygnałów GSR i HR, naciskając przycisk „nagraj” (record) w odpowiednim interfejsie oprogramowania.
  12. Poproś uczestnika o patrzenie na biały „krzyżyk” na czarnym tle, który jest wyświetlany na ekranie przez 1 min. Jednocześnie rejestruj aktywność w stanie spoczynku, sygnalizując jej początek i koniec za pomocą odpowiednich przycisków znaczników w oprogramowaniu do akwizycji EEG.
  13. Poleć uczestnikowi, wyposażonemu w urządzenia do rejestracji EEG, HR i GSR, obejrzenie filmu PSA, podczas którego odbywa się rejestracja sygnałów. Ponadto poproś uczestnika o ograniczenie wszelkich ruchów i pozostanie w możliwie największym odprężeniu przez cały czas trwania nagrania.
  14. Naciśnij przycisk znacznika startowego w interfejsie oprogramowania do akwizycji EEG na początku filmu PSA. Naciśnij przycisk znacznika końcowego na końcu filmu PSA.

2. Bodźce

  1. Wybierz bodźce docelowe, najlepiej na podstawie zdefiniowanych wcześniej kluczowych wskaźników efektywności (KPI).
  2. Projektując protokół eksperymentalny, przeplataj sześć docelowych bodźców antynikotynowych (tj. trzy spoty i trzy obrazy należące do trzech wybranych spotów PSA) w wideo składającym się z dwóch bloków.
    1. Zbuduj blok spotów w następujący sposób: linia bazowa dla spotów (tj. dokument trwający 1 min), seria 10 spotów antynikotynowych (użyj maksymalnie 10 elementów, aby przypominały typową przerwę reklamową w TV) oraz linia bazowa dla spotów.
    2. Zbuduj blok obrazów w następujący sposób: linia bazowa dla obrazów (tj. 8 neutralnych obrazów pobranych z bazy danych International Affective Picture System (IAPS)49), seria 10 obrazów antynikotynowych (dla spójności z blokiem spotów) oraz linia bazowa dla obrazów.
  3. Aby uniknąć błędu efektu pozycyjnego w reakcjach uczestników, zacznij od wyświetlenia połowie uczestników bloku spotów, a drugiej połowie bloku obrazów.
    Aby uniknąć błędu pozycyjnego na poziomie poszczególnych elementów, wyświetlaj bodźce w kolejności randomizowanej w obrębie każdego bloku.
  4. Wybierz odpowiednią 1-minutową bazową linię wideo (tj. jak najbardziej neutralną emocjonalnie, np. fragment filmu dokumentalnego) i umieść ją bezpośrednio przed oraz bezpośrednio po bloku spotów w protokole wideo.
  5. Wybierz odpowiednią bazową linię obrazów (tj. jak najbardziej neutralną, np. 8 neutralnych obrazów pobranych z bazy IAPS)49 i umieść ją bezpośrednio przed oraz bezpośrednio po bloku obrazów w protokole wideo.
  6. Projektując blok obrazów, ustaw czas wyświetlania każdego obrazu na 9 s, aby zapewnić wykrycie ewentualnych zmian w komponentach autonomicznych, które wykazują wolniejszą odpowiedź w porównaniu z sygnałem EEG. Między każdym zestawem obrazów wyświetlaj biały krzyżyk na czarnym ekranie, aby przywrócić centralny punkt fiksacji.

3. Przetwarzanie sygnału

UWAGA: Następujące kroki obliczeniowe można przeprowadzić przy użyciu różnych publicznie dostępnych programów do przetwarzania sygnałów, takich jak EEGLAB50 lub LEDALAB51, w celu analizy sygnału GSR. Choć w niniejszej pracy do niektórych obliczeń wykorzystano specjalistyczne oprogramowanie, opisane poniżej etapy nie zależą od konkretnego użytego programu. W związku z tym następujące kroki nie będą precyzyjnie opisywać interakcji z oprogramowaniem komputerowym, lecz przedstawią logiczne etapy niezbędne do uzyskania wyników.

  1. Przetwarzanie sygnałów EEG.
    1. W celu wykrycia i usunięcia komponentów wynikających z ruchów gałek ocznych, mrugnięć oraz artefaktów mięśniowych, należy zastosować filtr notch (50 Hz), filtr pasmowy (2–30 Hz) oraz analizę niezależnych komponentów (ICA).52 procedura analizy zapisów EEG.
      1. Sygnały EEG należy przefiltrować za pomocą filtra notch (50 Hz) w celu odrzucenia głównych składowych sieci elektrycznej, a następnie za pomocą filtra pasmowoprzepustowego (2–30 Hz), aby odrzucić składowe częstotliwości niezwiązane z badanymi procesami poznawczymi.
      2. Konwertuj szeregi czasowe EEG w ICA52.
      3. Znajdź i usuń komponenty niezależne związane z artefaktami.
        UWAGA: Niezależne komponenty związane z artefaktami okulistycznymi są wyraźnie odróżnialne od komponentów mózgowych ze względu na ich kształt i amplitudę. Po wykryciu należy usunąć takie komponenty związane z artefaktami okulistycznymi z procedury ICA przed ponowną rekonstrukcją sygnału w dziedzinie czasu.
      4. Zrekonstruuj sygnał EEG w dziedzinie czasu, wykorzystując zachowane komponenty niezależne.
    2. Dla każdego badanego należy oszacować indywidualną częstotliwość alfa (IAF) w stanie spoczynku, aby zdefiniować interesujące pasma częstotliwości zgodnie z metodą sugerowaną w literaturze naukowej.28.
      UWAGA: Ten krok jest istotny, ponieważ definicja każdego pasma częstotliwości musi zostać określona indywidualnie dla każdego badanego.
    3. Oblicz globalną moc pola (GFP)16 dla każdego obszaru kory i dla każdego badanego.
      1. Przefiltrowano sygnały EEG w interesujących pasmach częstotliwości, w szczególności theta (IAF-6:IAF-2) i alpha (IAF-2:IAF+2), zgodnie z definicją sugerowaną w literaturze naukowej28.
      2. Oblicz GFP16 jako sumę mocy sygnałów EEG z określonych elektrod nad obszarem kory mózgowej będącym przedmiotem zainteresowania (np. lewa i prawa kora przedczołowa. Przefiltrować w określonym pasmie i obliczyć średnią z liczby uwzględnionych elektrod. Patrz poniższe równanie:
        figure-protocol-1
  2. Wskaźnik podejścia i wycofania
    UWAGA: W kilku badaniach kora czołowa została wskazana jako obszar zainteresowania w kontekście postawy zbliżeniowej lub unikowej w odpowiedzi na szeroki zakres bodźców53,54,55,56,57,58.
    1. Zastosuj wzór definiujący indeks AW jako AW = GFPa_right - GFPa_left, gdzie GFPa_right i GFPa_left reprezentują wartości GFP obliczone dla elektrod prawych (AF6 i AF8) oraz lewych (AF5 i AF7) w paśmie alfa.59,60
    2. Oszacuj przebieg fali indeksu mózgowego AW dla każdej sekundy, a następnie oblicz średnią z całego czasu trwania bodźców.
    3. Znormalizuj indeks AW zgodnie z aktywnością EEG w stanie spoczynku, zarejestrowaną na początku i na końcu eksperymentu.
      UWAGA: Dodatnie wartości AW oznaczają motywację zbliżeniową badanego wobec bodźca, natomiast ujemne wartości AW wskazują na tendencję do wycofania.
  3. Wskaźnik wysiłku
    UWAGA: Liczne badania wykazują analizę i zastosowanie wysiłku mózgowego w odniesieniu do różnych zadań u ludzi28,33.
    1. Do oceny wysiłku mózgowego należy zastosować elektrody czołowe w pasmie theta (AFz, FPz, AF5, AF6, AF7, AF8).28,11,33,45.
    2. Oszacuj poziom GFP16 z elektrod czołowych. Znormalizuj dane dotyczące indeksu wysiłku, analogicznie jak w przypadku indeksu AW, zgodnie z aktywnością EEG linii bazowej zarejestrowaną na początku i na końcu eksperymentu.
    3. W celu interpretacji wyników należy pamiętać, że wyższe wartości wskaźnika wysiłku oznaczają wyższy stopień trudności zadania.31.
  4. Wskaźnik emocjonalny
    1. Aby uzyskać sygnał HR, należy zastosować algorytm Pan-Tompkinsa61.
    2. Pomiar przewodnictwa skóry należy przeprowadzić metodą stałego napięcia (0,5 V).62.
    3. Użyj oprogramowania LEDAlab67 aby uzyskać komponent toniczny przewodnictwa skóry (t.j. spoziom przewodnictwa skóry (SCL)).
      1. Wybierz "Ciągła analiza dekompozycji" z menu analizy.
        UWAGA: Zaleca się optymalizację analizy poprzez kliknięcie "Optymalizować" przycisk
      2. Kliknij w "Zastosuj" aby zaakceptować analizę i wykreślić rozkład.
    4. W celu dopasowania sygnałów SCL i HR należy odnieść się do planu cyrkumpleksowego modelu afektu63,64, gdzie współrzędne punktu w przestrzeni są definiowane odpowiednio przez HR (oś pozioma) w celu opisania walencji oraz przez SCL (oś pionowa) w celu opisania zjawiska pobudzenia36.
    5. Aby uzyskać zmienną jednowymiarową, należy wykorzystać stan emocjonalny badanego opisany przez EI10, zdefiniowane wzorem: EI= 1 - β/π'.
      UWAGA: Tutaj,
      figure-protocol-2
      HR i figure-protocol-3 stanowią Ζ-zmienne z-score dla odpowiednio HR i GSR. figure-protocol-4 jest w radianach, obliczany jako arctang(figure-protocol-5 figure-protocol-6). Ponieważ kąt będzie zmieniać się w zakresie [−1, 1], EI będzie zmieniać się w zakresie [−1, 1].
    6. Przy interpretacji wyników należy pamiętać, że wyższe wartości EI oznaczają odczuwanie silniejszych emocji pozytywnych przez uczestnika i na odwrót.

Wyniki

Do badania na zasadzie wolontariatu zakwalifikowano 22 zdrowych ochotników (średni wiek 17,64 ± 0,95 lat, zakres: 16-19 lat). W odniesieniu do nawyków tytoniowych, 7 uczestników było niepalącymi, 9 paliło okazjonalnie (≤5 papierosów dziennie), a 6 paliło intensywnie (>5 papierosów dziennie). Uczestnicy palący zgłosili zapalenie pierwszego papierosa średnio w wieku 13,38 ± 3,01 lat; żaden z uczestników nie zgłosił zaprzestania palenia w przeszłości. Wszyscy badani otrzymali szczegółowe informacje na temat badania i podpisali formularz świadomej zgody. Eksperyment przeprowadzono zgodnie z zasadami określonymi w Deklaracji Helsińskiej z 1975 roku, z poprawkami z 2000 roku, a badanie zostało zatwierdzone przez uczelnianą komisję etyczną.

W niniejszym badaniu wykorzystaliśmy wskaźniki KPI zaproponowane przez Coffmana65 oraz Varcoe66 i wybraliśmy trzy docelowe kampanie antynikotynowe. Dwie z nich włączono na podstawie zaklasyfikowania ich jako „skuteczne” oraz „nieskuteczne”, co potwierdziły oficjalne dane dotyczące promocji zdrowia i poprawy ekonomicznej w populacji ogólnej. Trzeci spot PSA został zaklasyfikowany i włączony na podstawie oceny uzyskanej od wyspecjalizowanych komitetów, wyrażonej w liczbie otrzymanych nagród. W szczególności trzy wybrane spoty PSA antynikotynowe w niniejszym badaniu były następujące: i) CDC (obraz: CDC Terry; spot: CDC Roosevelt)67, USA 2012-2015, skuteczne68,44, przekaz budzący lęk i narracyjny/doświadczalny styl komunikacji; ii) Think don't smoke (obraz i wideo)69, Philip Morris, USA 1998, nieskuteczne70,71, paternalistyczny styl komunikacji; oraz iii) Fatty Cigarette (obraz i wideo)72, British Heart Foundation, Wielka Brytania 2003, nagrodzone (Clio Awards 2005 TV and Radio Public Service Bronze, IPA Effectiveness Award 2004 The Winners Golden Watch; IPA Effectiveness Award 2004 The Winners Best Dedication to Effectiveness Winner; oraz 3 Palmares au Festival International de la Publicite de Cannes 2004), symboliczny styl komunikacji.

Analiza statystyczna składała się z testu ANOVA, w którym kategorię PSA potraktowano jako czynnik wewnątrzgrupowy z trzema poziomami (skuteczna, nieskuteczna i przyznana), a płeć (M/F) jako czynnik międzygrupowy. Stosunek do palenia nie został uwzględniony w analizie ze względu na niską liczebność w trzech możliwych grupach (tj. osoby niepalące, palące okazjonalnie i palące intensywnie), jednak jednorodny rozkład uczestników w tych trzech grupach pozwolił na przeprowadzenie analizy w próbce zagregowanej. Należy pamiętać, że test ANOVA posiada wystarczającą moc statystyczną do analizy stosunkowo niewielkiej liczby uczestników, jak w niniejszym badaniu73, pod warunkiem, że liczba czynników jest mniejsza niż 4, co miało miejsce w tym przypadku.

Indeks wycofania z podejścia:

W przypadku obrazów nie stwierdzono statystycznie istotnych różnic między trzema kampaniami (F(2,40) = 2.649, p = 0.083), jednak wartości AW zgłaszane dla obrazu „nagrodzonego” były wyższe niż wartości zgłaszane dla „nieskutecznego” PSA (Rycina 1, lewa strona).

W przypadku bodźców wideo stwierdzono statystycznie istotny efekt kategorii spotu (t.j. skuteczny, nieskuteczny lub nagrodzony) (F(2,40) = 3.171, p = 0.050). Analiza post-hoc wykazała zwiększone wartości AW oszacowane dla spotu „nagrodzonego” w porównaniu ze spotem „skutecznym” (p = 0.047) oraz analogicznie silną tendencję (p = 0.060) w porównaniu ze spotem „nieskutecznym” (Rysunek 1, po prawej).

Podsumowując, zarówno obraz, jak i spot należący do kampanii „awarded” uzyskały najwyższe dodatnie wartości podejścia, oszacowane za pomocą indeksu AW.

figure-results-1
Rysunek 1: Szacowanie indeksu AW wybranych antynikotynowych kampanii PSA. Po lewej stronie znajdują się wyniki dotyczące obrazów, a po prawej wyniki dotyczące spotów „skutecznych”, „nieskutecznych” i „nagrodzonych” antynikotynowych PSA. Słupki błędów reprezentują odchylenia standardowe. Kliknij tutaj, aby wyświetlić większą wersję tego rysunku.

Wskaźnik nakładu pracy:

Test ANOVA wykazał statystycznie istotny wpływ zmiennej kategorii (tj. skutecznej, nieskutecznej lub nagrodzonej) zarówno dla bodźców obrazkowych (F(2,40) = 8.589, p = 0.001), jak i spotów (F(2,40) = 5.441, p = 0.008). Analiza post-hoc wykazała, że w przypadku obrazów wartość dla kategorii „skutecznej” była istotnie niższa niż dla kategorii „nieskutecznej” (p = 0.009) oraz „nagrodzonej” (p <0.001) (Rysunek 2, lewo). Ponadto analiza post-hoc przeprowadzona dla spotów wykazała, że wartości wysiłku zgłoszone dla filmu „skutecznego” były istotnie wyższe (p = 0.003) niż te oszacowane dla spotu „nagrodzonego” (Rysunek 2, prawo).

figure-results-2
Rycina 2: Szacowanie wskaźnika wysiłku wybranych kampanii społecznych przeciwko paleniu tytoniu. Po lewej stronie przedstawiono wyniki dotyczące obrazów, a po prawej wyniki dotyczące spotów z „skutecznych”, „nieskutecznych” i „nagrodzonych” kampanii społecznych przeciwko paleniu. Słupki błędów reprezentują odchylenia standardowe. Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tej ryciny.

Indeks emocjonalny:

Ogólnie wartości EI zgłoszone dla kampanii „skutecznej” były wyższe niż dla kampanii „nieskutecznych” i „nagrodzonych”, zarówno w przypadku obrazu, jak i spotu PSA przeciwko paleniu tytoniu. W odniesieniu do bodźców obrazowych, mimo braku istotnych statystycznie różnic między ocenianymi warunkami, można dostrzec silną tendencję do wzrostu wartości EI dla obrazu „skutecznego” w porównaniu z obrazem „nieskutecznym” (Rysunek 3, lewo). Dla bodźców wideo stwierdzono statystycznie istotny efekt czynnika kategorii spotu (F(2,32) = 3,978, p = 0,029). Co więcej, analiza post-hoc wykazała spadek wartości EI dla spotu „nieskutecznego” w porównaniu ze spotem „skutecznym” (p = 0,013) oraz wyraźnie podobną tendencję (p = 0,060) w porównaniu ze spotem „nagrodzonym” (Rysunek 3, prawo). Ogólnie wartości EI zgłoszone dla kampanii „skutecznej” były wyższe niż dla kampanii „nieskutecznych” i „nagrodzonych”, zarówno w przypadku obrazów, jak i spotów PSA przeciwko paleniu tytoniu.

figure-results-3
Rysunek 3: Szacowanie EI wybranych kampanii PSA przeciw paleniu tytoniu. Po lewej stronie przedstawiono wyniki dotyczące obrazów, a po prawej wyniki dotyczące spotów „skutecznych”, „nieskutecznych” oraz „nagrodzonych” kampanii PSA przeciw paleniu tytoniu. Słupki błędów reprezentują odchylenia standardowe. Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tego rysunku.

Dyskusja

Modyfikacje protokołu i rozwiązywanie problemów:

Opisany tutaj protokół może zostać zmodyfikowany do użycia w innej sytuacji eksperymentalnej. W szczególności dostarczony tutaj ciąg bodźców można zmienić na serię opartą tylko na obrazach lub tylko na filmach. Ta zmiana pozwoliłaby na testowanie odpowiednio tylko reklam drukowanych lub tylko wideo. Jednak w tym przypadku nie ma szczególnych zmian w krokach wymaganych do przetwarzania sygnału, ponieważ wystąpienie artefaktów ocznych i tak będzie miało miejsce i muszą one zostać usunięte z sygnałów EEG. Gdy wyświetlane są tylko filmy wideo, plan bazowy może składać się tylko z filmów, bez użycia obrazów pobranych z bazy danych IAPS (jak opisano powyżej). Częstym zjawiskiem wymagającym rozwiązywania problemów dla wszystkich zapisów EEG jest obecność kilku artefaktów mięśniowych spowodowanych ruchem obiektu podczas sesji nagraniowych. W takim przypadku ważne jest, aby monitorować jakość pobranych śladów EEG i przeanalizować wideo z sesji nagraniowej, aby sprawdzić, czy takie artefakty ruchowe nie występują później. W przypadku wystąpienia takich artefaktów konieczne będą modyfikacje procedury stosowania ICA w celu usunięcia takich artefaktów. Ze względu na losowe występowanie takich artefaktów wzdłuż śladów EEG, procedura ICA może z łatwością wytworzyć komponent, w którym takie artefakty mięśniowe są obecne i który może usunąć je z kolejnej przeciwtransformacji w dziedzinie czasu, aby zwrócić czyste dane EEG.

Ograniczenia techniki:

Opisana tutaj technika zapisu mózgowego i emocjonalnego ma kilka ograniczeń, które należy wziąć pod uwagę, gdy stosuje się ją do procedur eksperymentalnych innych niż przedstawiona. W szczególności procedura ICA jest wrażliwa na liczbę zastosowanych czujników EEG. W związku z tym zmniejszenie liczby czujników przyspieszających nagrania wpłynie na liczbę artefaktów, które można usunąć. W rzeczywistości opisana tutaj procedura obejmuje sześć czujników i pozwala na usunięcie dwóch głównych składników artefaktu (np . artefaktów oka i mięśni dużych). Im mniejsza liczba używanych czujników EEG, tym mniejsza liczba różnego rodzaju artefaktów, które można usunąć.

Kolejnym ograniczeniem prezentowanej techniki jest łączny czas potrzebny na nagrania mózgowe. W rzeczywistości całkowity czas trwania zalecany w podobnych badaniach to maksymalnie 1 godzina dla każdego pacjenta, aby uniknąć możliwego efektu mylącego z powodu zmęczenia lub nudy. W tym zakresie długość stymulacji musi być ściśle kontrolowana, a szeroki zestaw bodźców nie może być testowany na tym samym uczestniku, a przynajmniej nie w jednym przebiegu. Podczas trwającego 1 godzinę zaangażowania uczestnik musi zostać dokładnie poinformowany o badaniu i poproszony o podpisanie świadomej zgody, wyposażony w instrumenty eksperymentalne i nagrany w warunkach spoczynku oraz podczas sesji zadań eksperymentalnych. Aby uniknąć przekroczenia zalecanego limitu czasu, możliwym rozwiązaniem problemu jest ustawienie instrumentów przez dwóch eksperymentatorów w tym samym czasie.

Znaczenie w odniesieniu do istniejących metod:

Przedstawiony protokół rejestracji i analizy reakcji mózgowej i emocjonalnej na PSA ma kilka zalet w porównaniu z tradycyjnymi technikami oceny reklamy. W szczególności jednym z nich jest możliwość wykorzystania próby o wielkości mniejszej niż jest to konieczne do uzyskania istotnych wyników przy opracowywaniu kwestionariuszy ustnych. W rzeczywistości, podczas gdy opisany tutaj protokół może być owocnie wdrożony przy próbie liczącej 20-30 uczestników, kwestionariusz werbalny wymaga co najmniej 100 respondentów.

Co więcej, obecna technika może badać reakcje fizjologiczne bez polegania na raportach słownych badanych uczestników, zapewniając bardziej instynktowne reakcje na ekspozycję na bodźce.

Przyszłe aplikacje:

Proponowany protokół może zostać zastosowany do większej próby badanych w celu zebrania dalszych informacji na temat skuteczności PSA. Jednym z przyszłych zastosowań jest identyfikacja konkretnych celów populacyjnych dla przewidywania a priori cech określających skuteczność PSA w przekazywaniu odpowiednich zdrowych wiadomości do każdej segmentacji populacji

Kluczowe kroki w ramach protokołu:

Krytyczne kroki w ramach protokołu obejmują właściwy wybór linii bazowych, w stosunku do których należy ocenić znaczenie dostarczonych bodźców, a także odrzucenie artefaktów. W tym przypadku wykorzystaliśmy bazę danych IAPS, która zapewnia duży zbiór obrazów, których reakcje emocjonalne zostały ocenione jako punkt odniesienia, oraz metodologię ICA, która usunęła artefakty wywołane ruchami gałek ocznych i mięśni ze śladów EEG.

Znaczenie uzyskanych danych:

Brak statystycznie istotnego wpływu czynnika płci w którymkolwiek wskaźniku sugeruje, że nie ma różnicy między młodymi mężczyznami i kobietami w reakcji na bodźce antynikotynowe. Wydaje się, że jest to zgodne z dość jednorodnym rozpowszechnieniem nałogu palenia tytoniu w populacji włoskiej wśród badanej populacji wiekowej74 lata.

Jeśli chodzi o indeks AW, wynik "nagrodzonej" kampanii promował znacznie bardziej zbliżoną postawę niż "skuteczne" i "nieskuteczne" PSA zarówno dla bodźców obrazowych, jak i spotowych. Można to wytłumaczyć symbolicznym stylem komunikacji charakteryzującym "przyznanego" PSA. Ponadto statystycznie istotny wpływ kategorii plamkowej, a także ta sama tendencja kategorii obrazu, są zgodne z wynikami przedstawionymi w poprzednich badaniach, w których aktywacja prawej lub lewej półkuli - odzwierciedlona przez różną zmienność amplitudy P300 - była modulowana przez ekspozycję na neutralne, promujące i kontrastujące bodźce z komunikatami o paleniu75.

Jeśli chodzi o wskaźnik wysiłku, "efektywny" obraz był najmniej wymagający wysiłku. Można to wytłumaczyć bardzo jasnym przekazem, jaki niesie ze sobą wizerunek kobiety, która przeszła tracheotomię, z towarzyszącym mu zdaniem "nie mów ludziom, że palenie jest złe, pokaż im". I odwrotnie, "nagrodzony" obraz, przedstawiający papierosa symbolizującego tętnicę pełną złogów tłuszczu, uzyskał najwyższy poziom wysiłku, Prawdopodobnie ze względu na mniej znane naczyniowe konsekwencje nawyków palenia w populacji ogólnej w porównaniu z bardziej znanymi efektami płucnymi. Wreszcie "nieskuteczny" obraz, przedstawiający mężczyznę z synem za sentencją "Myśl, nie pal", prawdopodobnie wywołał dość wysokie wartości wysiłku ze względu na pozornie słabą relację między tekstem a obrazem, być może skłaniając obserwatorów do próby zrozumienia związku między tymi dwoma elementami. W przeciwieństwie do "skutecznego" obrazu, film należący do tej samej kampanii odnotował najwyższe wartości wysiłku, prawdopodobnie ze względu na złożoność opowiadanej historii, w której młody mężczyzna opowiada o zawale serca, którego nabawił się, gdy miał zaledwie 45 lat, a także o wszystkich konsekwencjach tego wydarzenia, Począwszy od blizny na klatce piersiowej, a skończywszy na ograniczeniach w życiu codziennym. Wynik ten jest zgodny z niedawnym badaniem dostarczającym dowodów na to, że obecność struktury narracyjnej w reklamach wideo skutkuje wyższą mocą theta w lewej części czołowej76.

Wreszcie, "skuteczna" kampania wykazała najwyższe wartości EI, być może ze względu na empatię wywołaną chorymi referencjami kampanii oraz ze względu na jednoznaczny przekaz. Wynik ten może być zgodny z dowodami uzyskanymi za pomocą kwestionariusza w tej samej grupie wiekowej co nasza próba (16-19 lat). W kwestionariuszu porównano postrzeganie wywołującego strach obrazu antynikotynowego z postrzeganiem bardziej pozytywnego obrazu i wykazano, że uczestnicy woleli obraz wywołujący strach, ponieważ był on bardziej "atrakcyjny" niż pierwszy77. Co więcej, wyższe wartości EI oszacowane dla "skutecznej" kampanii, zgodne z poprzednim badaniem pilotażowym dotyczącym antynikotynowych reklam telewizyjnych11, są poparte dowodami na to, że emocjonalne reklamy antynikotynowe wiązały się ze zwiększoną skutecznością, ocenianą pod względem liczby prób rzucenia palenia w populacji dorosłych, w porównaniu z innymi rodzajami reklamy78.

Próba młodej populacji została wybrana, ponieważ dane dotyczące epidemiologii rozpoczynania konsumpcji tytoniu we Włoszech dotyczą głównie osób w wieku 15-17 lat74. Wyniki uzyskane w niniejszym badaniu, choć przeprowadzone na ograniczonej próbie uczniów szkół średnich, potwierdzają jednak przydatność takich wskaźników neurometrycznych do oceny oceny PSA w przypadku leków przeciwnikotynowych. Dalsze badania na większej próbie studentów w ramach programu badawczego SmokeFreeBrain mogą dostarczyć bardziej decydujących informacji na temat generowania "skutecznych" PSA dla młodych ludzi. Wykazano, że obecność dopasowania między populacją docelową a reklamowanym komunikatem zwiększa wpływ przekazu na ukryte postawy i skorelowane działania oraz skłania do bardziej pozytywnej oceny promowanego przekazu79. Wreszcie, w tym kontekście, jednym z głównych czynników zainteresowania przy projektowaniu skutecznej kampanii jest wybór najbardziej odpowiedniej referencji80. Oczywiste jest, że badanie to musi zostać rozszerzone na starszą próbę, ponieważ fizjologiczna, poznawcza i autonomiczna reakcja na reklamę, a w szczególności antynikotynowe PSA, może być różna w różnych populacjach wiekowych 27,81,82. Wreszcie, wyniki obecnych i przyszłych badań potencjalnie ograniczą marnotrawstwo pieniędzy publicznych związane z generowaniem i nadawaniem "nieskutecznych" PSA dla różnych populacji docelowych.

Oświadczenia

Autorzy nie mają nic do ujawnienia.

Podziękowania

Obecna praca była częściowo wspierana przez Komisję Europejską przez projekt Horyzont 2020 HCO-06-2015, "SmokeFreeBrain", GA n. 681120.

Materiały

Lista materiałów użytych w tym artykule
NazwaFirmaNumer katalogowyKomentarze
BrainVision Engineering, LiveAmpBrain Products GmbH
Zeppelinstrasse 7
82205 Gilching Niemcy		BP-200-300032-kanałowy bezprzewodowy system wzmacniacza EEG
BrainVision Engineering, Neuromarketing HeadsetBrain Products GmbH
Zeppelinstrasse 7
82205 Gilching Niemcy		N/A wciąż prototyp6-kanałowy zestaw słuchawkowy EEG, Prototypowy system do pomiarów EEG do prowadzenia badań neuromarketingowych
Rejestrator BrainVisionBrain Products GmbH
Zeppelinstrasse 7
82205 Gilching Niemcy		BP-170-3000Zapis EEG Oprogramowanie do akwizycji danych EEG
Nexus-10 MKIIMind Media BV Louis Eijssenweg 2B 6049CD Herten HolandiaNX10B-8000mAh
SN 0939130157		System akwizycji biofeedback i neurofeedback 10 kanałów wielofunkcyjne możliwości pomiarowe (tętno, przewodnictwo skóry i inne)
BioTrace+Mind Media BV Louis Eijssenweg 2B 6049CD Herten HolandiaOprogramowanie do nagrywania do akwizycji danych Nexus-10 MKII

Bibliografia

  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).

Przedruki i uprawnienia

Tagi

Elektroencefalografiafrontalna asymetria fal alfafrontalne fale thetawska nik emocjonalnykampanie antynikotynoweocena neurofizjologicznaanaliza sygna w autonomicznych
Elektroencefalograficzna, tętno i galwaniczna ocena reakcji skóry w badaniu percepcji reklamy: zastosowanie do ogłoszeń antynikotynowych
Skontaktuj się z nami
Poleć bibliotece

Prywatność

Warunki Korzystania

Zasady

Copyright © 2026 MyJoVE Corporation. Wszelkie prawa zastrzeżone.