Методическая статья

Юмор или рациональность? Нейронные механизмы влияния типа агента и стиля языка на удовлетворенность при восстановлении после сбоя сервиса по вызову

519 просмотров

⸱

DOI:

10.3791/69813

⸱

13 марта 2026 г.

 ,  ,  ,  , 
1School of Economics and Management, Harbin Engineering University, 2School of Economics and Management, Northeast Agricultural University

В этой статье

Краткое содержание

В этом исследовании используются ERP для изучения того, как тип агента (человек/ИИ) и языковой стиль (юмористический/рациональный) влияют на удовлетворенность от восстановления услуг по вызову такси, с целью выявления нейрокогнитивных механизмов.

Аннотация

В индустрии вызова поездок эффективные стратегии восстановления после сбоев имеют решающее значение для удовлетворённости пассажиров и репутации платформы. Однако то, как сочетание типа агента и стиля языка влияет на удовлетворённость пассажиров и на лежащие в основе нейронные механизмы, остаётся неясным. В данном исследовании был разработан эксперимент с потенциалами, связанными с событиями (ERP), чтобы выяснить, как два ключевых фактора при восстановлении после отказа — тип агента и стиль языка — влияют на удовлетворённость пассажиров и их нейронные корреляты. Использовался дизайн 2 (тип агента: человек/искусственный интеллект) × 2 (стиль языка: юмористический/рациональный) внутри предметов. С помощью программного обеспечения E-Prime участникам были представлены пять заранее выбранных распространённых сценариев отказа сервиса вызова поездок. Каждый сценарий сопровождался стандартизированным предложением о вознаграждении ваучеров, предоставляемым агентом, при этом тип агента и стиль языка систематически варьировались в разных испытаниях. Процедура включала одновременную запись 64-канальных электроэнцефалографических (ЭЭГ) сигналов и сбор оценок поведенческой удовлетворённости. Поведенческие данные показали более высокие оценки удовлетворённости человеческим агентом и юмористический языковой стиль. Результаты ERP показали больше отрицательных амплитуд N2 и обратной связи негативности (FRN), вызванных рациональным стилем языка, тогда как человеческие агенты и рациональный стиль вызывали больше положительных амплитуд P300. В этом исследовании подробно описана стандартизированная подготовка экспериментальных стимулов, точное управление временем экспериментальной процедуры, подготовка записи ЭЭГ на основе системы International 10-20 и полный методологический процесс от сбора данных до предварительной обработки. Этот протокол обеспечивает высокое временное разрешение и хорошую воспроизводимость. Он подходит для исследований в области потребительской нейронауки, взаимодействия человека и компьютера и управления сервисами, которые требуют точной количественной оценки временной динамики, лежащей в основе процессов социального познания и принятия решений.

Введение

Вызов такси, флагманская модель экономики совместного потребления, стал неотъемлемой частью городских экосистем мобильности благодаря своей фундаментальной зависимости от взаимодействия в реальном времени ипользовательском опыте 1. Однако сбои в обслуживании — такие как невежливость водителя, неисправность автомобиля или задержки поездок — трудно полностью устранить. Такие инциденты часто бывают неожиданными и зависят от контекста, легко вызывая недовольство пассажиров и подрывая доверие2. В условиях высококонкурентного рынка своевременное и эффективное восстановление услуг — это не просто необходимый шаг для устранения непосредственных недостатков; Это стратегический императив для восстановления доверия пользователей и поддержания долгосрочнойлояльности 3.

Традиционные исследования восстановления после сервиса преимущественно использовали поведенческие методологии, такие как анкеты и эксперименты на основесценариев 4. Эти исследования оценивают эффективность различных стратегий восстановления, измеряя явные показатели, такие как удовлетворенность и намерение выкупа. Хотя эти исследования дали значительные результаты, они в основном ограничиваются наблюдением конечных поведенческих результатов потребителей. До сих пор отсутствуют прямые доказательства по внутреннему процессу «чёрного ящика» — в частности, о том, как мозг обрабатывает, оценивает и в конечном итоге превращает информацию о восстановлении сервиса в принятие решения. Другими словами, хотя существуют знания о том, какие стратегии эффективны, понимание базовых нейрокогнитивных механизмов остаётся ограниченным. Остаётся несколько конкретных вопросов: проявляются ли различия между агентами человека и ИИ на ранних этапах обработки информации? Как юмористические и рациональные стили общения модулируют негативные эмоции, вызванные неудачами в сервисе? Какой полный нейронный путь — от обнаружения конфликтов до когнитивной интеграции — лежит в основе окончательного решения о удовлетворении?

Хотя некоторые стратегии восстановления (например, денежная компенсация или извинения) известны своей эффективностью, глубокое понимание того, почему и как эти стратегии работают на когнитивном и аффективном уровнях — а также их динамические нейронные механизмы — остаётся ограниченным. Этот методологический разрыв ограничивает возможности разрабатывать более точные, эффективные и персонализированные решения по восстановлению сервисов. Для изучения этого «чёрного ящика» настоящее исследование использует технологию событийно-связанных потенциалов (ERP) в качестве основного методологического подхода. Записывая электроэнцефалографические сигналы, зафиксированные во времени с конкретными событиями стимула, ERP обеспечивает миллисекундное временное разрешение, позволяя неинвазивно и непрерывно фиксировать мгновенную активность мозга во время когнитивнойобработки 5,6,7. По сравнению с функциональной магнитно-резонансной томографией (фМРТ), ERP обладает явным преимуществом по временнойточности 8. По сравнению с традиционными показателями самооценки, ERP эффективно избегают ретроспективных предвзятостей и эффектов социальной желательности, тем самым напрямую выявляя немедленные и бессознательные нейронные реакциииндивидуумов 9. В контексте отказа и восстановления сервиса это означает, что ERP позволяет точно разделять и наблюдать ряд быстрых, последовательных психологических процессов. К ним относятся раннее выявление конфликтов (отражено в компоненте N2), среднесрочные оценки эмоций и результатов (отражено в компоненте FRN), а также когнитивную интеграцию и мотивационную оценку на поздних стадиях высшего порядка (отражено в компоненте P300)10,11,12,13,14,15. Поэтому ERP служат идеальным инструментом для разъяснения сложных нейронных механизмов, лежащих в основе принятия решений при восстановлении сервиса.

Основываясь на методологических соображениях, изложенных выше, в данной статье представлен систематичный, строгий и воспроизводимый экспериментальный протокол ERP. Этот протокол предназначен для изучения того, как два ключевых элемента восстановления сервиса — тип сервисного агента (Human vs. AI) и языковой стиль (Humorous vs. Rational) — совместно влияют на удовлетворённость пассажиров и его нейронные механизмы после сбоя сервиса по вызову поездки. Протокол набирает студентов университетов с предыдущим опытом работы с вызовом такси. Он использует стандартную экспериментальную парадигму S1-S2 и дизайн 2 (тип агента: человек против искусственного интеллекта) × 2 (языковой стиль: юмористический против рациональный) внутри субъектов. Стимулы, включающие сценарии отказа сервиса и последующие предложения по восстановлению, представлены в стандартизированной форме с помощью программного обеспечения E-Prime. Процедура включает одновременное получение 64-канальных электроэнцефалографических (ЭЭГ) данных и оценки поведенческой удовлетворённости.

В данном исследовании используется протокол для изучения поведенческих реакций и выявления различных стадий когнитивной обработки, лежащих в основе эффектов восстановления службы с нейродинамическойточки зрения 16,17. Например, рациональный стиль может нарушать эмоциональные ожидания и тем самым вызывать более сильные сигналы конфликта и более негативную обратную связь на ранних стадиях литомид, что отражается как более отрицательные амплитуды N2 иFRN 18,19,20. Кроме того, человеческий агент может получать более положительную мотивационную оценку на поздней стадии интеграции благодаря своим социальным характеристикам, что подтверждается более положительной амплитудой P30021. В то же время рациональный языковой стиль, вероятно, увеличивает когнитивные ресурсы, необходимые для разрешения конфликтов, что также может отражаться в большей амплитуде P30022.

Этот протокол обеспечивает высокое временное разрешение и хорошую воспроизводимость. Его обоснование и методологические детали применимы не только к контексту сервиса вызова такси, но и служат ориентиром для более широких исследовательских направлений. К этим областям относятся потребительская нейронаука, взаимодействие человека и компьютера, управление сервисами и исследования коммуникации. Таким образом, она способствует точной количественной оценке и пониманию динамической обработки информации в человеческом мозге в различных контекстах социального взаимодействия и принятия решений.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Протокол

Этот исследовательский протокол был утверждён местными и институциональными этическими комитетами и соответствует последней версии Хельсинкской декларации. Все участники предоставили письменное информированное согласие перед участием и могут в любое время отказаться от участия в исследовании для защиты своих прав.

1. Экспериментальные стимулы

  1. Предварительная выборка сценариев отказа сервиса
    1. Набирайте 100 студентов колледжей с предыдущим опытом вызова такси.
    2. Попросите участников оценить уровень недовольства десятью распространёнными сценариями отказа сервиса вызова такси с помощью 7-балльной шкалы Ликерта (1 = совсем не недовольный; 7 = очень недоволен). Сценарии должны включать: грубость водителя, поломку автомобиля, неправильное место назначения, опоздание водителя, дорожно-транспортные происшествия, плохая гигиена в автомобиле, объезды водителя, оплата перед посадкой, отказ водителя с багажом и некомфортную температуру в автомобиле.
    3. Ранжуйте десять сценариев по их средним рейтингам неудовлетворённости и выберите топ-50% сценариев с наивысшими оценками в качестве формальных экспериментальных материалов.
    4. Завершите следующие пять сценариев сбоев сервиса для эксперимента: грубость водителя, поломка транспортного средства, неправильное место назначения, опоздание водителя и дорожно-транспортные происшествия.
    5. Представляйте каждый выбранный сценарий участникам, используя краткие текстовые описания с подсказкой «Сбой сервиса!».
      ПРИМЕЧАНИЕ: В настоящей реализации выбранные сценарии показали средний рейтинг неудовлетворённости 6,6, что значительно выше среднего рейтинга нижних 50% сценариев (среднее = 3,6). Это различие указывает на то, что выбранные сценарии эффективно создавали восприятие неудачи сервиса, что подтверждает валидность экспериментальных стимулов.
  2. Разработайте два стиля языка (юмористический и рациональный) для агентов (Human Customer Service против AI Customer Service), чтобы предоставлять вознаграждение и раскрывать информацию через текст в сочетании с изображениями представителей службы поддержки. Например, в ситуации, когда у водителя плохое отношение к обслуживанию, юмористический стиль языка говорит: «Водитель в плохом настроении, и это заразительно! Теперь идёт купон на деньги, чтобы в следующий раз улыбнуться!» Рациональная формулировка гласит: «Выражается извинение за неудовлетворительное отношение водителя, а в качестве компенсации предоставляется денежный купон. Будущая поддержка приветствуется.»
  3. Обрабатывайте все экспериментальные изображения с помощью Adobe Photoshop 2022 для стандартизации стимулирующих материалов, обеспечивая их достоверность и согласованность. Отрегулируйте размеры изображения равномерно: 2560 × 1440 пикселей с разрешением 72 DPI. Откалибруйте яркость до значения 85 и увеличьте контраст на +20, чтобы минимизировать визуальные помехи. Кроме того, стандартизируйте и оптимизируйте формулировки, связанные с стимулами, чтобы обеспечить ясность и простоту понимания, избегая неоднозначностей.
  4. Проведите пилотное исследование для сбора отзывов участников по всем стимулирующим материалам. Убедитесь, что все сценарии отказа сервиса эффективно создают восприятие сбоя сервиса. Подтвердите, что материалы в юмористическом состоянии оцениваются значительно выше по воспринимаемому юмору, чем в рациональном состоянии, при этом не показывая значимой разницы в оценках уместности и естественности. Также убедитесь, что длительность презентации в 1250 мс достаточна для того, чтобы участники могли прочитать и понять текст стимула.
  5. Сопоставьте и сбалансируйте длину текста, измеряемую количеством китайских иероглифов, в зависимости от различных языковых стилей. Убедитесь, что между юмористическими и рациональными условиями нет значительной разницы в длине текста. Контроль за запутанным влиянием сложности текста на время чтения и когнитивную нагрузку.

2. Экспериментальная процедура

  1. Принять 2 (тип агента: человек против ИИ) × 2 (языковой стиль: юмористический против рациональный) внутри субъектов факториальный дизайн.
  2. Сгенерируйте четыре отдельные версии экспериментальной последовательности. Для каждой версии сочетайте четыре экспериментальных условия (человеческо-юмористкое, человеческо-рациональное, искусственно-интеллектно-юмористичное, ИИ-рациональное) с пятью сценариями сбоя сервиса.
  3. Программировать 120 испытаний в E-Prime, разделить их на 2 блока по 60 испытаний, вставить обязательный 120-секундный экран отдыха между блоками и структурировать каждое исследование следующим образом:
    1. Отведите точку фиксации в центре экрана на 500 мс.
    2. Предъявьте подсказку о неработе сервиса вызова поездок в течение 1000 мс.
    3. Покажите пустой экран на 250 мс.
    4. Отобразить информацию о раскрытии личности агента сервиса в течение 1000 мс.
    5. Покажите пустой экран на 250 мс.
    6. Дайте участнику сценарий извинения, выполненный агентом службы в юмористическом или рациональном языке в течение 1250 мс.
    7. Покажите пустой экран на 250 мс.
    8. Предложите участнику компенсацию в виде эквивалентного купона (ваучера, равного стоимости услуги) на 1250 мс.
    9. Покажите пустой экран на 250 мс.
    10. Попросите участника оценить его удовлетворенность предложенным решением (1 = очень недоволен, 5 = очень доволен); Интерфейс оценки сохраняется до тех пор, пока участник не сделает выбор.

figure-protocol-1
Рисунок 1: Экспериментальная процедура. Последовательность событий и длительность представления для одного экспериментального испытания отображаются слева направо следующим образом: перекресток фиксации (500 мс), подсказка сценария сбоя сервиса (1000 мс), пустой экран (250 мс), информация о типе сервисного агента (1000 мс), пустой экран (250 мс), языковой стиль (1250 мс), пустой экран (250 мс), стратегия восстановления сервиса (информация о ваучерах, 1250 мс), пустой экран (250 мс) и, наконец, интерфейс рейтинга удовлетворённости (отображается до ответа участника). Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этой фигуры.

3. Экспериментальная подготовка и электрофизиологическая запись

  1. Экспериментальная подготовка
    1. Набирайте 20 оплачиваемых студенток бакалавриата и магистратуры (8 женщин) из Харбинского инженерного университета согласно критериям включения: праворукость, нормальное или скорректированное до нормы зрение, отсутствие истории психиатрических или неврологических расстройств, а также отсутствие истории выпрямления или окрашивания волос за последние шесть месяцев. Участники были в возрасте 18–28 лет (M=23,25, SD=±2,23). Запланируйте индивидуальные экспериментальные сессии для каждого участника. Исключить участников с избыточными артефактами данных из дальнейшего анализа.
    2. После прибытия участника в лабораторию проведите предварительный брифинг. Пошагово представляйте основное оборудование, материалы и полную экспериментальную процедуру. Чётко объясните конкретные требования к экспериментальным задачам, предполагаемую продолжительность и важные меры предосторожности. Убедитесь, что участник полностью понимает интенсивность эксперимента.
    3. Предоставить участникам письменную форму информированного согласия до официального начала эксперимента. Попросите участников внимательно прочитать форму и подписать её перед началом эксперимента.
    4. Попросите участника мыть волосы нейтральным шампунем в специально отведённом месте, чтобы удалить жир, пыль и другие примеси, которые могут повлиять на проводимость между электродами и кожей головы. Затем попросите участника использовать лабораторный фен, чтобы тщательно высушить волосы, не оставив ни одного влажного участка. Установите фен на среднюю скорость воздуха (примерно 1600 Вт) и режим постоянной температуры (примерно 50°C).
    5. Проведите участника в специализированную лабораторию для записи ЭЭГ. Лаборатория профессионально оснащена электромагнитным экранированием и высокой звукоизоляцией. Отрегулируйте кондиционер и окружающее освещение так, чтобы температура комнаты достигала примерно 22°C и было слабое освещение. Попросите участника сесть в удобное кресло. Убедитесь, что расстояние между глазами участника и центром экрана составляет примерно 1 метр.
    6. Принимайте ватные шарики с 75% медицинского спирта и не раздражающий очищающий гель для лица. Аккуратно протрите конкретные части лица участников этими предметами.
    7. Разместить крышку электрода, оснащённую 64 электродами Ag/AgCl, на коже головы участника согласно системе International 10-20. Выровняйте среднюю линию кепки с линией от насиона к иниону участника. Разместите электрод CZ в вершине головки. Проверьте расположение колпачка: убедитесь, что электроды Fp1 и Fp2 расположены примерно в 2 см над насионом, а электроды T3 и T4 — примерно на 2 см выше трагуса уха.
    8. Заполните все электродные ямы проводящим гелем. Закрепите все внешние электроды медицинской лентой. Поставьте опорный электрод на кончик носа. Расположите вертикальные электроды электроокулограмы (VEOG) примерно на 1 см выше и ниже левой орбитальной гнёзды. Разместите горизонтальные электроокулографические электроды (HEOG) примерно на 1 см латерально от внешнего кантуса каждого глаза. Разместите записывающие электроды (M1, M2) соответственно на левом и правом мастовидных костях.
    9. Отрегулируйте подбородочный ремень крышки электрода так, чтобы он был плотным, но удобным, чтобы предотвратить смещение электрода во время эксперимента. Затем проверьте окончательное положение крышки, чтобы убедиться, что она не скручивается и не вращается.
    10. Переключите программное обеспечение для записи в режим проверки импеданса. Заполните ямы всех электродов в крышке проводящим гелем с помощью шприца с тупым наконечником. Аккуратно разделяйте волосы в каждом месте электрода, чтобы обеспечить полный контакт между электродом и кожей головы. Постоянно регулировать электроды до тех пор, пока импеданс для каждого канала не снизится ниже и не стабилизируется на уровне 10 кОм. Проверьте, отображаются ли значения импеданса в допустимом диапазоне (обычно обозначенном синим или тёмным цветом на мониторе импеданса).
    11. Сообщите участникам, что эксперимент будет проводиться в закрытой и тихой обстановке. Инструктируйте их сохранять расслабленное состояние, сохранять устойчивую сидячую позу, избегать чрезмерных движений тела и сохранять концентрацию на протяжении всего эксперимента.
    12. Покажите стимулы с помощью 22-дюймового ЖК-монитора. Установите частоту обновления экрана на 60 Гц.
  2. Процедура эксплуатации программного обеспечения E-Prime
    1. Запускайте E-Studio и загружайте проект. Вставьте аппаратный ключ E-Prime в USB-порт компьютера. Дважды кликните по значку E-Studio на рабочем столе, чтобы запустить программу. Нажмите Файл -> Откройте в строке меню и выберите файл проекта для этого эксперимента.
    2. Введите информацию об участниках. В интерфейсе запуска E-Run точно введите номер темы (например, 001), номер сессии и другую необходимую информацию.
    3. Проведите тренировочную сессию. Нажмите Инструменты -> E-Run, затем выберите Запустить в всплывающем окне. Программа сначала отобразит инструкции к выполнению задачи. Убедитесь, что участник может чётко повторить экспериментальную процедуру и правильный способ ответа. Затем проведите 10 тренировочных испытаний. Структура этих испытаний идентична основному эксперименту. После тренировки спросите участника, смог ли он эффективно прочитать и понять информацию, представленную в стимулах.
    4. Запустить основной эксперимент. После завершения тренировочных испытаний перейдите к инструктажному экрану. Подтвердите готовность участника, затем попросите нажать пробел, чтобы начать основной эксперимент. Убедитесь, что основной эксперимент состоит из 120 испытаний, разделённых на 2 блока, при этом на каждый блок выделено по 60 испытаний. Введите обязательный двухминутный период отдыха между двумя блоками.
    5. Следите за сессией и сохраняйте данные. Следите за ходом сессии из соседней комнаты через экран монитора. После завершения всего эксперимента убедитесь, что E-Prime автоматически сохраняет файл данных.
  3. Разбор и компенсация
    1. Сохраните данные ЭЭГ и снимите колпачок электрода у участников. Попросите участников очистить волосы и кожу от остатков проводящего геля. Убедитесь, что на волосах или коже не осталось гелевых следов. Убедитесь, что участники не испытывают дискомфорта после процедуры очистки.
    2. Завершите эксперимент и выплатите участникам вознаграждение в размере 30 юаней (примерно 4,50 USD).
  4. Процедура предварительной обработки данных
    1. Проверьте данные. Визуально осмотрите данные ЭЭГ. Исключить эпохи с значительным базовым дрейфом или артефактами серьёзного шума из дальнейшего анализа.
    2. Правильные глазные артефакты. Установите вертикальный канал электроокулограммы (VEOG) в качестве эталонного для глазных артефактов. Примените алгоритм уменьшения глазных артефактов в программном обеспечении Scan для коррекции артефактов моргания и движения глаз.
    3. Эпоха данных. Сегментируйте непрерывные данные ЭЭГ на эпохи, временно заблокированные до начала стимула, используя маркеры событий, вставленные программой E-Prime. Определим эпохальное временное окно от -200 мс (до стимула) до +800 мс (после стимула).
    4. Выполните коррекцию базовой линии. Определим 200 мс предстимульный интервал как базовую линию. Вычитаем её среднюю амплитуду из данных после стимула с помощью алгоритма коррекции базовой линии в программном обеспечении Scan.
    5. Откажитесь от артефактов. Отвергать эпохи, когда амплитуда сигнала превышает ±100 мкВ в пределах окна анализа, чтобы устранить загрязнение мышечной активностью и другими артефактами с высокой амплитудой.
    6. Перессылайтесь на данные. Вычислите средний сигнал от электродов на левом и правом мастоидах. Перессылайте все каналы офлайн на это вычисленное среднее состоидное значение.
    7. Средний балл по предметам. Для каждого участника усредняйте все эпохи без артефактов, относящиеся к одному и тому же стимулирующему состоянию, чтобы получить стабильные, специфические для этого условия волны ERP.
    8. Примените фильтр. Фильтруйте усредненные ERP-сигналы с помощью низкочастотного фильтра 30 Гц (откат 24 дБ/октава).
    9. Создавайте средние показатели. Объедините индивидуальные средние значения для каждого состояния для всех участников, чтобы создать общие средние ERP и получить групповые формы волн для каждого экспериментального состояния.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Результаты

Как показано на рисунке 2a, 2 (сервисный агент: человек против ИИ) ×2 (языковой стиль: юмористический против рациональный) повторные измерения ANOVA на рейтинги удовлетворенности выявили значительный основной эффект агента сервиса. Парные сравнения показали, что удовлетворённость человеческим агентом (3,005) была выше, чем агентом ИИ (2,750). Также был обнаружен значительный основной эффект стиля языка. Парные сравнения показали, что удовлетворённость юморис...

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Обсуждение

В данном исследовании интегрируются поведенческие показатели с техникой высоковременного разрешения ERP, чтобы систематически выявить многоступенчатые когнитивные и нейронные механизмы, через которые тип агента службы (человек против ИИ) и языковой стиль (юмористический против рациональный) влияют на удовлетворённость пассажиров восстановлением сервиса. Поведенческие результаты показывают, что человеческий агент и юмористический стиль речи сами по себе приводят к более высоким оценкам уд...

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Раскрытие информации

Авторам нечего раскрывать.

Благодарности

Эта работа была поддержана Национальным фондом естественных наук Китая (No 72001055). Мы благодарим всех коллег из лаборатории 412 за помощь в эксперименте. ST, XY и JY задумали и спроектировали исследование. XY и XZ проводили эксперименты. XY проанализировала данные и написала рукопись. ST провела рецензию на рукопись. Все авторы внесли вклад в статью и одобрили представленную версию.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Материалы

Список материалов, использованных в этой статье
ИмяКомпанияКаталожный номерКомментарии
NeuroScan Synamp2 AmplifierNeurosoft Labs Inc., USASYN-2-641.Continuous EEG recording with bandpass filter (0.05–100 Hz) and sampling rate (1,000 Hz)
2.Equipped with Scan 4.3.1 software for impedance monitoring and data recording
3.Compatible with 64-channel electrode caps
64-channel Ag/AgCl Electrode CapElectro-Cap InternationalEC-64Установка согласно международной стандартной системе 10-20. Использование кончика носа в качестве онлайн-референса. Все каналы были снова референсированы в режиме офлайн на среднее значение слева и справа от мастоидных референсов. Электрод между FPz и Fz был применен как заземление. Вертикальный ЭОГ и горизонтальный ЭОГ регистрировались двумя электродами, расположенными над и под левым глазом, и боковыми электродами на наружных углах обоих глаз. Все электродные импедансы поддерживались ниже 10 КΩ.
E-prime softwarePsychology Software ToolsИспользуется для разработки экспериментов, запуска экспериментов, представления стимулов, контроля экспериментального процесса и сбора поведенческих данных.
Quik-Gel Conductive GelCompumedics Limited AustraliaRP0002831Медицинский проводящий гель. Основная его функция - наноситься между электродами и кожей головы или кожей во время нейрофизиологических исследований электроэнцефалографии (ЭЭГ) для снижения сопротивления, обеспечивая плавную проводимость электрических сигналов, тем самым получая четкие и точные результаты тестирования.
NuprepWeaver and company10-30Гель для подготовки кожи (абразив). Перед исследованием электрофизиологии электроэнцефалографии (ЭЭГ) используется для абразии и очистки кожи, эффективно удаляя масло и омертвевшие клетки, чтобы уменьшить импеданс кожи, обеспечивая более четкую и точную проводимость сигналов электродов.
BD 10ml SyringeBecton, Dickinson and CompanyREF309604Стандартный шприц вместимостью 10 мл. Используется для заполнения цилиндрических полостей всех электродов в электродно-капсуле проводящей пастой, обеспечивая достаточный контакт между кожей головы и электродами.
SalonShine Care ION+DryerPHILIPSHP8206Быстро сушить волосы и использовать технологию отрицательных ионов для уменьшения статического электричества и взъерошенности.
Bee & Flower ShampooShanghai Bee & Flower Daily Necessities Co., Ltd.GB/T 29679Мягкий шампунь. Эффективно удаляет избыток масла с кожи головы и грязь, уменьшая вмешательство в эксперимент.
75% Alcohol Dezhou Chuangyi Medical Technology Co., Ltd.1378Снижает импеданс кожи.
3M Transpore Surgical TapeMinnesota Mining and Manufacturing Medical Devices (Shanghai) Co., Ltd.1527C-1Используется для закрепления внешних электродов.
LCD MonitorDellE2219HNИспользуется для отображения экспериментальной процедуры и стимулов, служащей важным интерфейсом для взаимодействия человека с компьютером.

Ссылки

  1. Liu, Y., Jia, R., Ye, J., Qu, X. How machine learning informs ride-hailing services: A survey. Commun Transp Res. 2, 100075 (2022).
  2. Hien, N. N., Long, N. T., Liem, V. T., Luu, D. X. Customer responses to airline service failure: Perspectives from expectation disconfirmation theory. SAGE Open. 14 (2), 21582440241248334 (2024).
  3. Tahir, Z. Effectiveness of offline and online rewards in restoring satisfaction and trust. Span J Mark ESIC. 25 (3), 409-424 (2021).
  4. Shi, Y., Zhang, R., Ma, C., Wang, L. Robot service failure: The double-edged sword effect of emotional labor in service recovery. J Serv Theory Pract. 33 (1), 72-88 (2023).
  5. Helfrich, R. F., Knight, R. T. Cognitive neurophysiology: Event-related potentials. Handbook of Clinical Neurology. 160, 543-558 (2019).
  6. Beres, A. M. Time is of the essence: A review of electroencephalography and event-related brain potentials in language research. Appl Psychophysiol Biofeedback. 42 (4), 247-255 (2017).
  7. Donchin, E. . Cognitive Psychophysiology: Event-Related Potentials and the Study of Cognition: The Carmel Conferences Volume I. , (2022).
  8. Liu, T. T. Noise contributions to the fMRI signal: An overview. NeuroImage. 143, 141-151 (2016).
  9. Tivadar, R. I., Murray, M. M. A primer on electroencephalography and event-related potentials for organizational neuroscience. Organ Res Methods. 22 (1), 69-94 (2019).
  10. Duan, H., Wang, L., Wu, J. Psychophysiological correlates between emotional response inhibition and posttraumatic stress symptom clusters. Sci Rep. 8 (1), 16876 (2018).
  11. Fu, C., Zhang, Z., He, J., Huang, S., Qiu, J., et al. Brain dynamics of decision-making in the generalized trust game: Evidence from ERPs and EEG time-frequency analysis. Acta Psychol Sin. 50 (3), 317 (2018).
  12. Hauser, T. U., Iannaccone, R., Stämpfli, P., Drechsler, R., Brandeis, D., et al. The feedback-related negativity revisited: New insights into localization, meaning, and network organization. NeuroImage. 84, 159-168 (2014).
  13. Chen, Y. T., Yu, H., Zhang, T. T., Han, L. Z., He, Y. J., et al. Female sensitivity to opponents' emotional feedback: Evidence from subliminal emotional feedback. J Psychol Sci. 44 (5), 1026-1034 (2021).
  14. Polich, J. Updating P300: An integrative theory of P3a and P3b. Clin Neurophysiol. 118 (10), 2128-2148 (2007).
  15. Gao, X., Gao, L., Li, Y., Sui, X. The neural response process of cognitive decision making: An ERP study. Brain Sci. 13 (4), 648 (2023).
  16. Lee, W. L., Lau, P. L., Chan, S. L. Personal growth experiences of countertransference among Malaysian counsellors: A phenomenological study. J Health Transl Med. 26 (1), 96-104 (2023).
  17. McRae, K. Cognitive emotion regulation: A review of theory and scientific findings. Curr Opin Behav Sci. 10, 119-124 (2016).
  18. Amodio, D. M., Bartholow, B. D., Ito, T. A. Tracking the dynamics of the social brain: ERP approaches for social cognitive and affective neuroscience. Soc Cogn Affect Neurosci. 9 (3), 385-393 (2014).
  19. Li, M., Wang, R. Chatbots in e-commerce: The effect of chatbot language style on customers' continuance usage intention and brand attitudes. J Retail Consum Serv. 71, 103209 (2023).
  20. Slingerland, E. . Loss and ambiguity aversion and the willingness to pay for index insurance: Experimental evidence from rural Kenya. , (2017).
  21. Lu, J., Li, W., Xie, Y., Huang, Q., Li, J. Prosociality moderates outcome evaluation in competition tasks. Sci Rep. 12 (1), 11397 (2022).
  22. Yang, S., Shi, B., Wang, L., Wang, Z., Peng, S. Long-term cognitive tasks impair resource allocation in working memory: A time-frequency and ERP study. IEEE Access. 8, 211482-211489 (2020).
  23. Heßler, P. O., Pfeiffer, J., Hafenbrädl, S. When self-humanization leads to algorithm aversion: What users want from decision support systems on prosocial microlending platforms. Bus Inf Syst Eng. 64 (3), 275-292 (2022).
  24. Luo, X., Tong, S., Fang, Z., Qu, Z. Machines versus humans: The impact of AI chatbot disclosure on customer purchases. Mark Sci. 38 (6), 937-947 (2019).
  25. Xie, L., Cao, B., Li, Z., Li, F. Neural dynamics of cognitive control in various types of incongruence. Front Hum Neurosci. 14, 214 (2020).
  26. Leue, A., Lange, S., Beauducel, A. Modulation of conflict monitoring intensity: The role of aversive reinforcement, cognitive demand, and trait-BIS. Cogn Affect Behav Neurosci. 12 (2), 287-307 (2012).
  27. Pan, F., Lu, Q., Chen, Y., Wu, X., Li, Q. Emotional conflict occurs at a late stage: Evidence from the paired-picture paradigm. Transl Neurosci. 7 (1), 56-61 (2016).
  28. Yang, Z., Zhou, J., Yang, H. The impact of AI response methods on service recovery satisfaction after service failure. Sustainability. 15 (4), 3294 (2023).
  29. Chen, X. A systemic review of the brain mechanism of humor processing. Int J Educ Humanit. 15 (3), 65-70 (2024).
  30. Niu, Y. The intersection of technology and tradition: A comparative analysis of AI and live anchors in verbal expression. Stud Art Archit. 3 (4), 28-33 (2024).
  31. Weber, C., Bellebaum, C. Prediction-error-dependent processing of immediate and delayed positive feedback. Sci Rep. 14 (1), 9674 (2024).
  32. Ehsan, U., Harrison, B., Chan, L., Riedl, M. O. Rationalization: Generating natural language explanations for AI decisions. , 81-87 (2018).
  33. Adam, M., Wessel, M., Benlian, A. AI-based chatbots in customer service and their effects on user compliance. Electron Mark. 31 (2), 427-445 (2021).
  34. Al-Ezzi, A., Kamel, N., Faye, I., Gunaseli, E. Review of EEG, ERP, and brain connectivity estimators as predictive biomarkers of social anxiety disorder. Front Psychol. 11, 730 (2020).
  35. Liang, Y., Sha, Z., Li, K. Functional near-infrared spectroscopy in schizophrenia research: Progress, challenges, and future directions. Med Sci Monit. 31, e949491 (2025).
  36. Hay, L., Duffy, A. H., Gilbert, S. J., Grealy, M. A. Functional magnetic resonance imaging in design studies: Methodological considerations and recommendations. Des Stud. 78, 101078 (2022).
  37. Dimigen, O., Stein, A. A high-speed OLED monitor for precise stimulation in vision, eye-tracking, and EEG research. bioRxiv. , (2024).
  38. Spapé, M., Verdonschot, R., Van Steenbergen, H. . The E-Primer: An Introduction to Creating Psychological Experiments in E-Prime. , (2019).
  39. Michel, C. M., Brunet, D. EEG source imaging: A practical review of analysis steps. Front Neurol. 10, 325 (2019).
  40. Qin, Y., Zhang, Y., Zhang, Y., Liu, S., Guo, X. Application and development of EEG acquisition and feedback technology. Biosensors. 13 (10), 930 (2023).
  41. Clausen, M., Kyhn, M. P., Papachristos, E., Merritt, T. Exploring humor as a repair strategy during communication breakdowns with voice assistants. , 1-9 (2023).
  42. Jiang, T., Li, H., Hou, Y. Cultural differences in humor perception, usage, and implications. Front Psychol. 10, 123 (2019).
  43. Tung, P. H. Influence of personality traits on satisfaction with public service in Hanoi, Vietnam. Linguist Cult Rev. 5 (S4), 2341-2364 (2021).
  44. Klapprott, F., Kaestner, D., Gumz, A. Macht der Ton die Musik?. Die Psychotherapie. 68 (1), 13-20 (2023).
  45. Nguyen-Phuoc, D. Q., Su, D. N., Tran, P. T., Le, D. T., Johnson, L. W. Factors influencing customer loyalty toward ride-hailing taxi services: A case study of Vietnam. Transp Res Part A. 134, 96-112 (2020).

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Перепечатки и разрешения

Запросить разрешение на повторное использование текста или иллюстраций этой статьи JoVE

Запросить разрешение

Теги

Похожие статьи