Login processing...

Trial ends in Request Full Access Tell Your Colleague About Jove

Behavior

بروتوكول لجمع البيانات وتحليل التطبيقية لالآلي الوجه تقنية تحليل التعبير والتحليل الزمني للتقييم الحسي

doi: 10.3791/54046 Published: August 26, 2016

Summary

يوصف بروتوكول لالتقاط وتحليل إحصائيا ردود فعل عاطفية من السكان إلى المشروبات والأطعمة المسال في مختبر التقييم الحسي باستخدام الآلي الوجه برمجيات تحليل التعبير.

Introduction

or Start trial to access full content. Learn more about your institution’s access to JoVE content here

آلية تحليل تعبيرات الوجه (AFEA) هو أداة تحليلية مستقبلية لوصف الاستجابات الانفعالية لالمشروبات والأطعمة. التحليل النفسي يمكن أن تضيف بعدا جديدا لالمنهجيات القائمة الحسية العلوم وممارسات التقييم الغذاء، ومقياس التصنيف المتعة عادة ما تستخدم في كل من إعدادات البحث والصناعة. التحليل النفسي يمكن أن توفر مقياسا الإضافي الذي يكشف عن استجابة أكثر دقة للأطعمة والمشروبات. ويمكن أن تشمل المتعة التهديف التحيز المشاركين نظرا لعدم تسجيل ردود الفعل 1.

وقد استخدم البحث AFEA في العديد من التطبيقات البحثية بما في ذلك ألعاب الكمبيوتر، وسلوك المستخدم والتعليم / التربية، والدراسات علم النفس على التعاطف والخداع. وقد ركزت معظم البحوث المرتبطة الطعام على تميز استجابة عاطفية لنوعية الغذاء والسلوك البشري مع الطعام. مع الاتجاه الأخير في الحصول على نظرة ثاقبة السلوكيات الغذائية، مجموعة متزايدة من التقارير الأدب تستخدم من AFEAلوصف رد فعل عاطفي الإنسان المرتبطة الأطعمة والمشروبات، وعطر 1-12.

مشتق AFEA من نظام العمل الترميز الوجه (FACS). نظام الترميز عمل الوجه (FACS) يميز حركات الوجه التي تتميز وحدات العمل (AUS) على 5 نقاط كثافة نطاق 13. يتطلب نهج نظام مراقبة الأصول الميدانية خبراء الاستعراض المدربين، الترميز اليدوي، والوقت واسعا للتقييم، ويوفر خيارات تحليل بيانات محدودة. وقد وضعت AFEA كوسيلة من وسائل تقييم سريع لتحديد العواطف. AFEA البرنامج يعتمد على حركة الوجه العضلات، وقواعد البيانات الوجه، والخوارزميات لوصف رد فعل عاطفي 14-18. البرنامج AFEA المستخدمة في هذه الدراسة التوصل إلى "مؤشر FACS اتفاق 0.67 في المتوسط ​​على كل مجموعة وارسو للالعاطفية صور التعبير بالوجه (WSEFEP) وأمستردام التعبير الوجه الديناميكي تعيين (ADFES)، وهي قريبة إلى اتفاق موحد من 0.70 لالترميز اليدوي "19 20. وبالإضافة إلى ذلك، يتضمن الأدب وعلم النفس سعيد، تفاجأ، والغضب كما العواطف "نهج" (نحو المحفزات) وحزينا، خائفا، وبالاشمئزاز كما العواطف "انسحاب" (بعيدا عن المثيرات مكره) 21.

واحد الحد من البرنامج AFEA الحالي لوصف المشاعر المرتبطة الأطعمة غير تدخل من حركات الوجه المرتبطة المضغ والبلع وغيرها من الحركات الحركية، مثل حركات الرأس الشديدة. البرنامج يستهدف أصغر الاقتراحات الوجه العضلات، وموقف فيما ودرجة حركة، تقوم على أكثر من 500 نقطة العضلات على وجه 16،17. حركات المضغ تتداخل مع تصنيف من التعبيرات. هذا الحدويمكن معالجة أوجه استعمال الأغذية المسال. ومع ذلك، يمكن التحديات المنهجية الأخرى أيضا انخفاض حساسية الفيديو وتحليل AFEA بما في ذلك البيئة جمع البيانات، والتكنولوجيا، تعليمات الباحث، السلوك مشارك، ومشارك سمات.

لم يتم وضع منهجية موحدة والتحقق منها لالتقاط الفيديو الأمثل وتحليل البيانات باستخدام AFEA عن الاستجابة العاطفية للأطعمة والمشروبات في إعداد مختبر التقييم الحسي. يمكن للعديد من الجوانب تؤثر على البيئة التقاط الفيديو بما في ذلك الإضاءة، التظليل بسبب الإضاءة، والاتجاهات مشارك، سلوك المشاركين، ارتفاع مشارك، وكذلك، ارتفاع الكاميرا، صيد الكاميرا، وضبط المعدات. وعلاوة على ذلك، ومنهجيات تحليل بيانات غير متناسقة وتفتقر إلى منهجية موحدة لتقييم ردود فعل عاطفية. هنا، سوف نظهر لدينا إجراءات التشغيل القياسية للحصول على البيانات ومعالجة البيانات العاطفية إلى نتائج ذات معنى باستخدام المشروبات (الحليب المنكه والحليب بدون نكهة والماء بدون نكهة) للتقييم. على حد علمنا فقط استعراض الأقران نشر واحد من مجموعة مختبرنا، وقد استخدمت سلسلة زمنية لتفسير البيانات لتحليل العواطف ومع ذلك، فقد تم تحديث طريقة لطريقة عرضنا. هدفنا هو تطوير منهجية محسنة ومتسقة للمساعدة في إعادة الإنتاج في إعداد مختبر التقييم الحسي. للمظاهرة، والهدف من نموذج الدراسة هو تقييم ما إذا AFEA يمكن أن تكمل تقييم القبول المتعة التقليدي من الحليب المنكه والحليب بدون نكهة والماء بدون نكهة. والقصد من هذا البروتوكول الفيديو للمساعدة في تأسيس منهجية AFEA، وتوحيد معايير التقاط الفيديو في مختبر التقييم الحسي (الإعداد كشك الحسي)، وتوضيح طريقة لتحليل البيانات العاطفي الزمني للسكان.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

or Start trial to access full content. Learn more about your institution’s access to JoVE content here

بيان الأخلاق: تم قبل الموافقة على هذه الدراسة من جامعة فرجينيا للتكنولوجيا جنة المراجعة المؤسساتية (IRB) (IRB 14-229) قبل البدء في المشروع.

تحذير: بحث موضوع البشري يتطلب الموافقة المسبقة قبل المشاركة. بالإضافة إلى موافقة IRB، موافقة على استخدام الصور الثابتة أو الفيديو مطلوب أيضا قبل إطلاق أي صور للطباعة، الفيديو، أو التصوير البياني. بالإضافة إلى ذلك، تم الإفصاح عن حساسية الطعام قبل الاختبار. يطلب من المشاركين قبل بداية وحة إذا كان لديهم أي التعصب، والحساسية أو غيرها من الاهتمامات.

ملاحظة: استبعاد المعايير: الآلي تحليل تعبيرات الوجه حساسة للنظارات مؤطرة سميكة، وجوه لحية كثيفة ولون البشرة. المشاركين الذين لديهم هذه المعايير غير متوافقة مع برامج التحليل نظرا لزيادة المخاطر من أشرطة الفيديو الفاشلة. ويعزى ذلك إلى عدم قدرة البرنامج على العثور على وجهه.

1. تحضير العينة ومشارك التوظيف

  1. إعداد المشروبات أو لينةعينات المواد الغذائية.
    1. إعداد النكهات تكثيف حلول الألبان باستخدام الحليب 2٪، واقترح من كوستيلو وكلارك (2009) 22 وكذلك غيرها من النكهات. إعداد الحلول التالية: (1) الحليب بدون نكهة (2٪ انخفاض الحليب كامل الدسم)؛ (2) ماء بدون نكهة (مياه الشرب)؛ (3) خلاصة الفانيلا نكهة في الحليب (0.02 جم / مل) (التقليد الفانيليا واضحة نكهة)؛ و (4) نكهة مالحة في الحليب (0.004 غرام / مل المعالج باليود الملح).
      ملاحظة: يتم استخدام هذه الحلول لأغراض العرض التوضيحي فقط.
    2. صب نصف قسامات اوقية (الاونصة) (~ 15 غرام) من كل الحل في 2 أوقية. شفافة أكواب عينة من البلاستيك وغطاء مع لون مشفرة الأغطية.
      ملاحظة: من المستحسن استخدام أكواب شفافة؛ ومع ذلك، والأمر متروك لتقدير الباحث.
  2. على اختيار المشاركين من داخل الحرم الجامعي أو المجتمع المحلي للمشاركة في الدراسة.
    ملاحظة: حجم العينة مشارك اللازمة لدراسة متروك للسلطة التقديرية للباحث. نوصي تراوح بين 10 و 50 مشاركا. الحصول على موافقة موضوع الإنسان قبل المشاركة في الدراسة.

2. إعداد غرفة لوحة لقطة فيديو

ملاحظة: هذا البروتوكول هو لالتقاط البيانات في مختبر التقييم الحسي. هذا البروتوكول هو جعل التقاط البيانات AFEA مفيدة لإعداد كشك الحسي.

  1. استخدام حجيرات فردية مع لمس الشاشة أمامهم (مستوى الوجه) للحفاظ على تركيزهم إلى الأمام وإلى منع النظر إلى أسفل.
  2. استخدام الكراسي ارتفاع قابل للتعديل مع دعم الظهر.
    ملاحظة: هذه هي ضرورية للسماح للمشاركين يتم تعديل عموديا، ووضعها في مجموعة مناسبة لالتقاط الفيديو. استخدام الكراسي الثابتة (أي ميزة المتداول) مع دعم قابل للتعديل الارتفاع مرة أخرى حتى يتم تخفيض الحركات المشارك.
  3. تعيين الإضاءة العامة في "100٪ النهار" عن الأمثل الوجه التقاط الفيديو العاطفي (إنارة 6504K، R = 206، G = 242، B = 255).
    ملاحظة: لتجنب التظليل مكثفة، منتشر الإضاءة الأمامية هي بيئة تطوير متكاملةآل بينما شدة الضوء أو اللون ليست في محلها 20. في نهاية المطاف، والأمر متروك للسلطة التقديرية للباحث، الفردية بروتوكول / المنهجية، والبيئة لتحكم في الإضاءة لالتقاط.
  4. يضعوا كاميرا قابل للتعديل فوق لمس الشاشة للتسجيل.
    1. استخدام الكاميرا مع القرار 640 على الأقل × 480 بكسل (أو أعلى) 20. مناقشة قدرات الكاميرا المطلوبة مع مقدم البرنامج قبل شراء وتركيب 20. ملاحظة: نسبة الارتفاع ليست مهمة 20.
    2. وضع الكاميرا سرعة القبض على 30 لقطة في الثانية (أو غيرها من السرعة القياسية) للاتساق.
    3. ربط وضمان وسائل الإعلام وإعداد برنامج تسجيل ما يصل الى الكاميرا لتسجيل وحفظ ملفات الفيديو مشارك.

3. تعديل مشارك والاتجاهات اللفظية

  1. لا تملك إلا أحد المشاركين في وقت تقييم العينات في كشك الحسي.
    ملاحظة: اختبار اكثر منأحد المشاركين في نفس الوقت قد تتداخل مع البيئة اختبار وتعطيل تركيز للمشارك أو إنشاء التحيز.
  2. ولدى وصوله، وإعطاء المشاركين التعليمات الشفهية حول عملية وإجراءات التشغيل القياسية.
    1. هل لديك يجلس المشاركون بشكل مستقيم وعلى ظهر الكرسي.
    2. ضبط ارتفاع كرسي، موقف الكرسي (المسافة من الكاميرا)، وزاوية الكاميرا بحيث يتم التقاط الوجه المشارك في مركز تسجيل الفيديو، مع عدم وجود الظلال على الذقن أو حول العينين.
      ملاحظة: في كشك الحسي، رأس المشاركين هو ما يقرب من 20 - 24 بوصة بعيدا عن الكاميرا والشاشة مع الوجه تركزت في تغذية كاميرا الفيديو.
    3. إرشاد المشاركين إلى البقاء في مقاعدهم كما وضع وتركز التوجه نحو عرض الشاشة. بالإضافة إلى ذلك، إرشاد المشاركين إلى الامتناع عن القيام بأي حركات مفاجئة الاستهلاك بعد عينة خلال فترة التقييم 30 ثانية لكل عينة. إرشاد المشاركين تستهلك المشروبات بأكمله أو عينة الغذاء المسال وابتلاع.
    4. إرشاد المشاركين على التحرك بسرعة الكأس عينة تحت الذقن وصولا الى مائدة المفاوضات فورا بعد العينة في الفم. هذا هو القضاء على انسداد الوجه. تذكيرهم للحفاظ على التطلع إلى الشاشة.
      ملاحظة: الناقل العينة لتقديم نموذج متروك للسلطة التقديرية للباحث. القش أو كوب يمكن استخدام. بغض النظر، انسداد الوجه الأولي أمر لا مفر منه لمواجهة سيتم المغطي أو مشوهة بسبب الاستهلاك.
  3. إرشاد المشاركين إلى اتباع الإرشادات كما تظهر على شاشة تعمل باللمس. والتسلسل تعليمات تلقائيا كما كان مخططا في البرنامج الحسي الآلي: مذكرة.

4. عملية مشارك الفردية لالتقاط الفيديو

  1. تأكيد كاميرا فيديو والتقاط أمثل وجه المشاركين في حين يجلس المشاركمريح في كشك (قبل عرض عينة) عن طريق عرض شاشة الكمبيوتر التي يتم عرضها التقاط الفيديو. بدء التسجيل عن طريق النقر على زر التسجيل على شاشة الكمبيوتر.
  2. إرشاد المشاركين إلى رشفة الماء لتطهير الحنك.
  3. توفير العلاجات واحد في وقت واحد، بدءا من خط الأساس أو معاملة السيطرة (ماء منكه). تحديد كل عينة عن طريق بطاقة الرقم القياسي ملونة فريدة من نوعها وضعت على رأس كل عينة المتعلقة رمز اللون عينة لتحديد العلاج عينة داخل الفيديو.
    ملاحظة: التوجيه المبرمجة على شاشة تعمل باللمس يرشد المشاركين. تعليمات مباشرة المشارك من خلال سلسلة من الخطوات موحدة لكل عينة العلاج.
  4. عبر شاشة تعمل باللمس، توجيه المشاركين إلى:
    1. تصمد المرتبطة لون بطاقة الرقم القياسي السابق للاستهلاك لتحديد العينة في شريط الفيديو.
      ملاحظة: بطاقة اللون هي أن طريقة الباحثون تحديد العلاجات في شريط فيديوالثانية بمناسبة الإطار الزمني المناسب (الساعة صفر) لتقييم العينة.
    2. بعد عقد بطاقة لفترة وجيزة، ضع البطاقة مرة أخرى على الدرج.
    3. تستهلك بشكل كامل العينة وانتظر حوالي 30 ثانية، والإكراه من خلال توجيه مبرمجة على الشاشة، في الوقت الذي تواجه نحو الكاميرا.
      ملاحظة: 30 ثانية تسيطر فترة أخذ العينات يشمل فترة زمنية كافية لفترة التقييم أخذ العينات كلها (أي، والتي تبين بطاقة الرقم القياسي، وفتح العينة (إزالة الغطاء)، الاستهلاك، والتقاط العاطفي).
    4. أدخل درجة القبول المتعة على شاشة لمس (1 = لا يروق للغاية، 2 = لا يروق كثيرا، 3 = لا أحب باعتدال، 4 = لا يروق قليلا، 5 = لا تشبه ولا كراهية، 6 = مثل قليلا، 7 = مثل باعتدال، 8 = يشبه إلى حد كبير جدا، 9 = مثل للغاية).
    5. شطف الفم بالماء الصالح للشرب قبل عملية عينة المقبلة.

5. تقييم الآلية خيارات تحليل تعبيرات الوجه

ملاحظة: توجد العديد من الوجه برامج تحليل التعبير. أوامر البرمجيات وقد تختلف وظائف. فمن المهم اتباع المبادئ التوجيهية المستخدم الشركة المصنعة والدليل المرجعي 20.

  1. حفظ التسجيلات في شكل وسائل الاعلام ونقل إلى برامج تحليل تعبيرات الوجه الآلي.
  2. تحليل أشرطة الفيديو مشارك باستخدام الآلي برامج التحليل الوجه.
    1. انقر مرتين على أيقونة البرنامج على سطح المكتب الكمبيوتر.
    2. وبمجرد أن البرنامج مفتوح، انقر فوق "ملف"، اختر "جديد ..."، وحدد "المشروع ..."
    3. في النافذة المنبثقة، اسم المشروع وحفظ المشروع.
    4. إضافة مشاركين إلى المشروع عن طريق النقر على "إضافة مشاركين" رمز (شخص لديه علامة (+)). يمكن إضافة المزيد من المشاركين بتكرار هذه الخطوة.
    5. إضافة فيديو المشاركين إلى المشارك منها لتحليلها.
      1. على الجانب الأيسر من الشاشة فوق رمز واي فيلم بكرةعلامة الجمع (+) عشر لإضافة الفيديو إلى تحليل.
      2. انقر على "عدسة مكبرة" تحت مشارك من الاهتمام لتصفح الفيديو لإضافة.
  3. تحليل أشرطة الفيديو الإطار حسب الإطار ضمن إعدادات تحليل المعايرة المستمرة في البرنامج.
    1. انقر على أيقونة قلم رصاص لضبط الإعدادات في الجزء السفلي من النافذة، تحت "إعدادات" علامة التبويب لكل فيديو مشارك.
      1. ضبط "الوجه الموديل" للجنرال. ضبط "التصنيفات تنعيم" إلى نعم. تعيين "معدل العينة" إلى كل إطار.
      2. ضبط "التناوب صورة" لرقم مجموعة "المعايرة المستمرة" لنعم. ضبط "معايرة مختارة" إلى بلا.
    2. حفظ إعدادات المشروع.
    3. اضغط على رمز تحليل الدفعة (نفس رمز يشبه الهدف الأحمر والأسود) لتحليل أشرطة الفيديو المشروع.
    4. حفظ النتائج بمجرد الانتهاء من التحليل.
      ملاحظة: توجد إعدادات الفيديو أخرى في البرنامج إذا researcتفضيل لها يستوجب طريقة تحليل آخر.
    5. النظر في أشرطة الفيديو الفشل إذا انسداد خطيرة في الوجه أو عدم القدرة على الخريطة مواجهة استمرت خلال نافذة بعد الاستهلاك المحدد (الشكل 1). بالإضافة إلى ذلك، إذا فشل نموذج وبيانات ويقول "FIT_FAILED" أو "FIND_FAILED" في ملفات الإخراج تصديرها (الشكل 2). وهذا يمثل البيانات المفقودة منذ البرمجيات لا يمكن تصنيف أو تحليل العواطف المشارك.
      ملاحظة: AFEA يترجم الوجه حركة العضلات إلى محايد، سعيد، بالاشمئزاز والحزن والغضب، وفوجئت وخائفة على مقياس من 0 (لم يتم التعبير عنها) إلى 1 (معبرا تماما) لكل العاطفة.
  4. تصدير بيانات الناتج AFEA كملفات سجل (النص) لمزيد من التحليل.
    1. مرة واحدة تحليلات كاملة، وتصدير المشروع كله.
      1. انقر فوق "ملف"، "تصدير"، "نتائج مشروع تصدير".
      2. عندما يفتح نافذة، واختيار موقع من حيث شو الصادراتيتم حفظ دينار وحفظ ملفات السجل (النص) إلى مجلد.
      3. تحويل كل مشارك سجل الحياة لجدول البيانات (CSV أو. XLSX) لاستخراج البيانات ذات الصلة.
        1. فتح برنامج جداول البيانات البيانات واختيار "بيانات" التبويب.
        2. على علامة التبويب "البيانات"، في مجموعة "إحضار بيانات خارجية"، انقر فوق "من نص".
        3. في "شريط العناوين"، حدد موقع، انقر نقرا مزدوجا فوق ملف نصي مشارك لاستيراد واتبع التعليمات التي تظهر على شاشة المعالج.
        4. مواصلة عملية التصدير لكافة الملفات مشارك ذات الصلة.

6. فيديو الطابع الزمني المشارك لتحليل البيانات

  1. باستخدام برنامج AFEA، مراجعة يدويا فيديو كل مشارك وتحديد الوقت بعد استهلاك الصفر لكل عينة. تسجيل الطابع الزمني في جدول البيانات. يتم تعريف ما بعد الاستهلاك عندما الكأس العينة أقل من الذقن المشارك والتي لم تعد OCcludes وجهه.
    ملاحظة: وضع الطابع الزمني أمر بالغ الأهمية للتقييم. النقطة التي الكأس لم تعد تسبب انسداد الوجه هو توصية الأمثل والطوابع يجب أن تكون متماثلة لجميع المشاركين.
  2. حفظ جدول البيانات الطابع الزمني (CSV) كمرجع لاستخراج البيانات ذات الصلة من أشرطة الفيديو.
    ويمكن أيضا أن يكون ترميز الفيديو مشارك داخليا في البرنامج بأنه "حدث وسم": مذكرة.

7. السلاسل الزمنية التحليل العاطفي

ملاحظة: النظر في "الأساس" ليكون التحكم (أي الماء بدون نكهة في هذا المثال). الباحث لديه القدرة على خلق مختلفة "التحفيز العلاج الأساسي" أو "زمن الأساس دون التحفيز" للمقارنة يقترن تعتمد على مصلحة التحقيق. الطريقة المقترحة حسابات الدولة "الافتراضي" باستخدام اختبار إحصائي المقترنة. وبعبارة أخرى، يستخدم الإجراء حجب الإحصائي (أي،اختبار الاقتران) لضبط لظهور الافتراضية من كل مشارك، وبالتالي يقلل من التباين عبر المشاركين.

  1. استخراج البيانات ذات الصلة من الملفات التي تم تصديرها (CSV أو. XLSX).
    1. تحديد الإطار الزمني المناسب لتقييم الدراسة (ثواني).
    2. يدويا استخراج البيانات منها (زمنية) من ملفات مشارك تصدير استشارة الطابع الزمني مشارك (الساعة صفر).
    3. تجميع بيانات العلاج لكل مشارك (عدد المشاركين والعلاج والفيديو في الوقت الأصلي، والاستجابة الانفعال) لكل عاطفة (سعيد، محايدة، حزين، غاضب، فاجأ، خائفة، وبالاشمئزاز) للإطار حدد الزمن (ثانية) في جدول بيانات جديد لتحليل المستقبل (الشكل 3).
    4. تستمر هذه العملية لجميع المشاركين.
  2. تحديد وقت المقابلة الصفر من ملف الطابع الزمني لكل زوج مشارك المعالجة وضبط الوقت الفيديو إلى الوقت الحقيقي "0" للمقارنة المباشرة ( الشكل 5).
    ملاحظة: يتم جمع البيانات مشارك في الفيديو المستمر بالتالي كل العلاج "الساعة الصفر" مختلفة (أي المياه بدون نكهة الفيديو في الوقت الصفر هو 02: 13.5 والحليب بدون نكهة الفيديو في الوقت الصفر هو 03: 15.4). في الشكل (4) نظرا لاختلاف العلاج "أصفار الوقت"، تحتاج إلى إعادة تعديل وإعادة ترتيب للبدء في الأوقات فيديو "0: 00.0" أو غيرها من وقت البدء القياسية من أجل المقارنة الوقت المباشرة للبيانات استجابة عاطفية العلاج.
  3. لكل مشارك، والعاطفة، ونقطة زمنية المعدلة، استخراج علاج تقرن (على سبيل المثال، حليب بدون نكهة) ومعاملة السيطرة (على سبيل المثال، الماء بدون نكهة) درجة العاطفية الكمية. وبعبارة أخرى، محاذاة العلاج والسيطرة على الوقت سلسلة مشارك في الردود على كل عاطفة (الشكل 5).
  4. تجميع المعلومات عن المشاركين (مشارك، الوقت المعدل، وعلاج تقرن(على سبيل المثال، الماء بدون نكهة والحليب بدون نكهة) في كل نقطة زمنية (الشكل 6).
    ملاحظة: الخطوات تظهر أدناه الخطوات لاختبار ويلكوكس يقترن باليد. فإن معظم برامج تحليل البيانات تفعل ذلك تلقائيا. فمن المستحسن لمناقشة عملية التحليل الإحصائي مع إحصائي.
  5. مرة واحدة يتم إعادة تعيين وتتماشى مع أوقات الفيديو المعدلة الجديدة العينات، مقارنة مباشرة بين نتائج العاطفية للعينة منها والسيطرة (ماء بدون نكهة) باستخدام متسلسلة يقترن الاختبارات اللامعلمية يلكوكسون عبر المشاركون (الشكل 7).
    ملاحظة: سيتم محاذاة زمنية جديدة من العينات تسمح للمقارنة المباشرة خلال 5 ثواني إطار زمني ما بعد الاستهلاك. إذا كان الملاحظة تقرن غير موجودة في العلاج، وإسقاط مشارك من تلك المقارنة نقطة زمنية.
    1. حساب الفرق بين التحكم وعينة منها عن كل مقارنة يقترن باستخدام spreadshe البياناتبرنامج إدارة وآخرون.
      ملاحظة: سوف المقارنة أن تعتمد على معدل الإطار المحدد للتحليل النفسي في البرنامج. يوضح البروتوكول 30 المقارنات الفردية في الثانية لمدة 5 ثوان (الإطار الزمني المحدد).
      ملاحظة: استخدم الشكل 7 كمرجع للأعمدة والخطوات.
      1. طرح قيمة الحليب (على سبيل المثال، حليب بدون نكهة) من قيمة السيطرة (على سبيل المثال، الماء بدون نكهة) لتحديد الفرق. في برامج إدارة جداول البيانات في عمود جديد بعنوان "الفرق علاج"، أدخل "= (C2) - (D2)"، حيث "C2" هو سيطرة القيم العاطفية و"D2" هو القيم العاطفية العلاج المحدد. تستمر هذه العملية لجميع نقاط الوقت.
      2. حساب القيمة المطلقة للفرق العلاج. في برامج إدارة جداول البيانات في عمود جديد، أدخل "= ABS (E2)"، حيث "E2" هو الفرق في المعاملة. تستمر هذه العملية لكل نقطة زمنية.
      3. تحديد الترتيب رتبة الفرق العلاج. في برامج إدارة جداول البيانات في عمود جديد، أدخل "= رتبة (G2، $ G $ 2: $ G 25 $، 1)" حيث "G2" هو الفرق المطلق و "1" هو "الصعود". تستمر هذه العملية لجميع نقاط الوقت.
      4. تحديد رتبة موقعة من أجل رتبة على جدول البيانات. تغيير إشارة إلى سلبية اذا كان الفارق العلاج السلبي (العمود الأول).
      5. حساب مجموع الإيجابي (= SUMIF (I2: I25 "> 0"، I2: I25) ومبلغ سلبي = SUMIF (I2: I25، "<0"، I2: I25) من القيم رتبة.
      6. تحديد إحصاء اختبار. إحصائية الاختبار هو أقل من القيمة المطلقة المبلغ.
      7. استشارة جداول إحصائية ليلكوكسون توقيع تصنيفه الاختبار الإحصائي باستخدام عدد من الملاحظات شملت في وقت محدد وقيمة ألفا مختارة لتحديد القيمة الحرجة.
      8. إذا كان إحصاء اختبار أقل من القيمة الحرجة ترفض رانه فرضية العدم. إذا كان أكبر، قبول فرضية العدم.
  6. الرسم البياني النتائج على الرسم البياني العلاج المرتبطة بها (أي، حليب بدون نكهة مقارنة بالمياه بدون نكهة) للمرة عندما رفض فرضية العدم. استخدام علامة من الفرق لتحديد العلاج الذي لديه أكبر عاطفة (الشكل 8).
    1. في برامج إدارة جداول البيانات، إنشاء رسم بياني باستخدام القيم من وجود أو عدم وجود أهمية.
      1. انقر على "إدراج" علامة التبويب.
      2. حدد "الخط"
      3. انقر بزر الماوس الأيمن على مربع الرسم البياني.
      4. انقر على "تحديد بيانات" واتبع الأوامر على الشاشة لتحديد ورسم البيانات ذات الصلة (الشكل 8).
        ملاحظة: سوف الرسوم البيانية تصور النتائج العاطفية حيث العينة أو السيطرة أعلى وهامة. الرسم البياني تعتمد، العاطفة هي أعلى في ذلك الوقت المحدد مما يتيح القدرة على التمييز كيف العواطف المشاركينتتطور خلال الفترة 5 مرة الثانية بين عينتين.
        ملاحظة: الدعم الإحصائي مع إحصائي ينصح بشدة لاستخراج البيانات ذات الصلة. مطلوب تطوير الترميز الإحصائي لتحليل النتائج العاطفية.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

or Start trial to access full content. Learn more about your institution’s access to JoVE content here

يقترح طريقة بروتوكول موحد لجمع البيانات AFEA. إذا ما اتبعت الخطوات البروتوكول المقترح، إخراج البيانات العاطفي غير صالحة للاستعمال (الشكل 1) الناتجة عن جمع البيانات الفقراء (الشكل 2: A؛ اليسار صورة) قد تكون محدودة. لا يمكن استخدام تحليل السلاسل الزمنية إذا كانت ملفات السجل (النص) تحتوي في الغالب "FIT_FAILED" و "FIND_FAILED" لأن هذا هو البيانات السيئة (الشكل 1). وعلاوة على ذلك، يتضمن أسلوب بروتوكول للمقارنة إحصائية مباشرة بين اثنين من العلاجات من إخراج البيانات العاطفي على مدى زمني لإنشاء ملف تعريف العاطفي. تحليل السلاسل الزمنية يمكن أن توفر الاتجاهات العاطفية مع مرور الوقت ويمكن أن توفر بعدا القيمة المضافة إلى نتائج القبول المتعة. بالإضافة إلى ذلك، يمكن تحليل السلاسل الزمنية تظهر التغيرات في مستويات عاطفية مع مرور الوقت، الذي هو قيمة خلال تجربة تناول الطعام.

وكانت "1"> حليب منكه، المياه بدون نكهة والفانيليا استخراج نكهة في الحليب لا تختلف (P> 0.05) في درجات القبول يعني وصنفت على أنها "يحب قليلا" (الشكل 9). تستنتج النتائج المتعة التي لم تكن هناك أي خلافات بين القبول الحليب بدون نكهة، المياه بدون نكهة وخلاصة الفانيلا نكهة في الحليب. ومع ذلك، أشار AFEA تحليل السلاسل الزمنية الحليب بدون نكهة ولدت أقل بالاشمئزاز (ع <0.025، 0 ثانية)، فاجأ (ع <0.025، 0-2،0 ثانية)، أقل حزينة (ع <0.025، 2،0-2،5 ثانية) وأقل محايدة (ص <0.025؛ ~ 3،0-3،5 ثانية) ردود فعل من المياه بدون نكهة (الشكل 10). بالإضافة إلى ذلك، مستخرج الفانيليا نكهة في الحليب قدمت تعبيرات أكثر سعيدة قبل 5.0 ثانية (ع <0.025) وأقل حزينة (ع <0.025، 2،0-3،0 و 5.0 ثانية) من الماء بدون نكهة (الشكل 11). الفانيليا، ورائحة، ارتبط مصطلح "الاسترخاء"، "هادئ"، "طمأن"، "السعادة"، و# 34؛. الرفاه "،" مفاجأة سارة "23 و" كان لطيفا "24 نكهة مالحة في الحليب أقل (ف <0.05) يعني عشرات القبول المتعة (كره باعتدال) (الشكل 9) ونكهة مالحة في الحليب ولدت المزيد من الاشمئزاز (ع <0.025) في وقت لاحق (3،0-5،0 ثانية) من الماء بدون نكهة (الشكل 12). وقد ارتبط المالح مكثفة مع الاشمئزاز وفاجأ 25 و 26. ومع ذلك، فقد ذكر بعض الدراسات أن نكهة مالحة لا تثير استجابة الوجه 7، 27 -29.

شكل 1
الشكل 1. مثال لالتقاط البيانات دون المستوى الأمثل نظرا لعدم التوافق مشارك مع برنامج AFEA مما أدى إلى فقدان نقاط استجابة البيانات العاطفية الخام في ملفات الإخراج تصدير [FIT_FAILED. FIND_FAILED]. تحدث الفشل الفيديو عند انسداد خطيرة في الوجه أو عدم القدرة على رسم خريطة للPERSI الوجه القديسان خلال نافذة بعد استهلاك محدد. الرجاء انقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

الشكل 2
الشكل 2. مثال على التقاط البيانات دون المستوى الأمثل بسبب النمذجة البرمجيات مشارك. ويعرض الرقم التقاط البيانات دون المستوى الأمثل بسبب برنامج مشارك النمذجة عدم التوافق وعدم رسم الخرائط وجها لتحديد رد فعل عاطفي (A). مثال على نماذج تناسب ناجحة والقدرة على التقاط ردود فعل عاطفية المشاركين (B). الرجاء انقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

6fig3.jpg "/>
يتم تحديد الشكل 3. مثال على بيانات المشتركين استخراج جمعت في جدول بيانات جديد. بيانات المشارك (عدد المشاركين والعلاج والفيديو في الوقت الأصلي، والاستجابة الانفعال) لكل عاطفة (سعيد، محايدة، حزين، غاضب، فاجأ، خائفة، وبالاشمئزاز ) لإطار زمني حدد (ثواني). وتستخدم هذه البيانات لتحليلات لاحقة. الرجاء انقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

الشكل (4)
الرقم 4. مثال على بيانات المشتركين استخراج جمعت لتحليلها لاحقا، والبيانات المستخرجة مشارك (A1 و B1) يتم تصنيف (A2 و B2)، رسوم بيانية (A3 و B3) والانحياز (A4 و B4) كما البصرية للمقارنة المباشرة. هناكيتم عرض لمقارنة النتائج العاطفية فوجئت الوقت pective الصفر للسيطرة على (A4: فاجأ غير منكه المياه) والعلاج (فاجأ غير منكه الحليب B4). ويمثل هذا النموذج ويحدد وقت المقابلة الصفر من ملف الطابع الزمني لكل زوج مشارك المعالجة. الرجاء انقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

الرقم 5
.. ويقدم الشكل 5. مثال على بيانات المشتركين المستخرجة مع إطار زمني تعديل بيانات المشتركين المستخرجة مع الإطار الزمني المعدل مع "الوقت الصفر" حقيقي (A1 و B1) يسمح ضبط الوقت للمقارنة مباشرة بين عنصر تحكم (A: وهي مندهشة غير منكه المياه) والعلاج (B2: فوجئت Unfla الحليب vored) (A2 و B2). ويمثل هذا النموذج ويحدد المقابل الحقيقي "الساعة صفر" (المعدل) من ملف الطابع الزمني لكل زوج مشارك المعالجة. الرجاء انقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

الشكل (6)
الشكل 6. مثال على عملية جمع البيانات عن المشاركين. المشارك، الوقت المعدل، وعلاج تقرن (على سبيل المثال، الماء بدون نكهة والحليب بدون نكهة) يتم تصنيف في كل نقطة من الوقت للتحضير للتحليل الإحصائي. الرجاء انقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

وفاق / ftp_upload / 54046 / 54046fig7.jpg "/>
الشكل جدول 7. بيانات سبيل المثال مقارنة عنصر تحكم (غير منكه المياه) والعلاج (غير منكه الحليب) باستخدام اختبارات يلكوكسون عبر المشاركون في نقطة زمنية محددة. ويمثل هذا الرقم مقارنة مباشرة بين نتائج العاطفية للعينة منها والسيطرة (ماء بدون نكهة ) باستخدام متسلسلة يقترن الاختبارات يلكوكسون غير بارامترية عبر المشاركين. الرجاء انقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

شكل 8
الرقم 8. مثال على جدول البيانات إلى الرسم البياني النتائج إذا (ع <0.025) على الرسم البياني العلاج المرتبطة بها (أي، حليب بدون نكهة مقارنة مع المياه بدون نكهة) نتائج متسلسلة يقترن الاختبارات يلكوكسون غير بارامترية عبر participaيتم رسم اليلة للمرة حيث يتم رفض فرضية العدم. الرجاء انقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

الرقم 9
الرقم 9. أن يعني القبول (المتعة) العشرات من المياه بدون نكهة، حليب بدون نكهة، واستخراج نكهة الفانيليا في الحليب ونكهة مالحة في الحلول المشروبات الحليب. واستند القبول على نطاق المتعة 9 نقاط (1 = لا يروق للغاية، 5 = لا مثل ولا كراهية، 9 = مثل للغاية، يعني +/- SD) 1. العلاج بهذه الوسائل مع الفوقية مختلفة تختلف كثيرا في تروق (ع <0.05). كان الحليب بدون نكهة والماء والفانيليا منكه استخراج نكهة في الحليب لا يختلف (P> 0.05) في درجات القبول يعني وصنفت على أنها "يحب قليلا". كان نكهة مالحة في الحليب أقل (ص <0.05) يعني عشرات القبول (كره باعتدال). الرجاء انقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

الرقم 10
الرقم 10. السلاسل الزمنية والرسوم البيانية من العواطف سرية حول تحليل البيانات تعبير الوجه الآلي خلال 5.0 ثانية مقارنة حليب بدون نكهة والماء بدون نكهة، وبناء على متتابعة يقترن الاختبارات يلكوكسون غير بارامترية بين الحليب بدون نكهة والماء بدون نكهة (خط الأساس)، يتم رسم النتائج على الرسم البياني العلاج منها إذا كان متوسط ​​العلاج هو أعلى وذات أهمية أكبر (ع <0.025) لكل العاطفة. وجود خط يشير إلى وجود اختلاف معنوي (p <0.025) عند نقطة زمنية محددة حيث متوسط ​​أعلى، في حين أن عدم وجود خط يشير لا فرق عند نقطة زمنية محددة (ص> 0.025). غيابخطوط في الحليب بدون نكهة (A) يكشف عن أي تصنيف العاطفي مقارنة بالمياه بدون نكهة (ع <0.025) على 5.0 ثواني. في الماء بدون نكهة (B)، النتائج العاطفية مقارنة مع حليب بدون نكهة تكشف بالاشمئزاز (خط قرمزي) في 0 ثانية، فاجأ (الخط البرتقالي) يحدث بين 0-1،5 ثانية، حزين (الخط الأخضر) يحدث حوالي 2.5 ثانية، ومحايد (أحمر خط) يحدث حوالي 3 - 3.5 ثانية (ع <0.025) الرجاء انقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

الرقم 11
الرقم 11. السلاسل الزمنية والرسوم البيانية من العواطف سرية بناء على تحليل البيانات تعبير الوجه الآلي خلال 5.0 ثانية مقارنة مستخرج الفانيليا نكهة في الحليب والماء بدون نكهة (خط الأساس). وبناء على متسلسلة يقترن الاختبارات يلكوكسون غير بارامترية بينمستخرج الفانيليا نكهة في الحليب والماء بدون نكهة، يتم رسم النتائج على الرسم البياني العلاج منها إذا كان العلاج الوسيط هو أعلى وذات أهمية أكبر (ع <0.025) لكل العاطفة. وجود خط يشير إلى وجود اختلاف معنوي (p <0.025) عند نقطة زمنية محددة حيث متوسط ​​أعلى، في حين أن عدم وجود خط يشير لا فرق عند نقطة زمنية محددة (ص> 0.025). مستخرج الفانيليا نكهة في الحليب (A) معارض سعيدة قبل 5 ثانية (الخط الأزرق)، في حين ماء بدون نكهة (ب) يعرض أكثر المحزن حول 2-2،5 و 5 ثانية (الخط الأخضر) (ع <0.025). الرجاء انقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

الرقم 12
الرقم 12. سلسلة الرسوم البيانية وقت العواطف سرية بناء على اكسبريس الوجه الآليتحليل البيانات سيون خلال 5.0 ثانية مقارنة نكهة مالحة في الحليب والماء بدون نكهة، وبناء على متتابعة يقترن الاختبارات يلكوكسون غير بارامترية بين نكهة مالحة في الحليب والماء بدون نكهة (خط الأساس)، يتم رسم النتائج على الرسم البياني العلاج منها إذا كان العلاج الوسيط هو أعلى وأكبر أهمية (ع <0.025) لكل العاطفة. وجود خط يشير إلى وجود اختلاف معنوي (p <0.025) عند نقطة زمنية محددة حيث متوسط ​​أعلى، في حين أن عدم وجود خط يشير لا فرق عند نقطة زمنية محددة (ص> 0.025). نكهة مالحة في الحليب (A) لديه الاشمئزاز كبير 3-5 ثانية (خط قرمزي)، في حين الماء بدون نكهة (ب) الاشمئزاز في بداية (خط قرمزي) وأكثر حيادا 2-5 ثانية (خط أحمر) (ع <0.025 ). يرجى النقر هنا لمشاهدة نسخة أكبر من هذا الرقم.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

or Start trial to access full content. Learn more about your institution’s access to JoVE content here

AFEA التطبيق في الأدب المتعلقة بالأغذية والمشروبات غير محدودة للغاية 11/1. تطبيق في الغذاء هو جديد، وخلق فرصة لتأسيس منهجية وبيانات التفسير. Arnade (2013) 7 جدت التباين كبيرا على الأفراد بين الاستجابة العاطفية الفردية لحليب الشوكولاته والحليب الأبيض باستخدام المساحة تحت منحنى تحليل وتحليل التباين. ولكن، حتى مع تقلب مشارك، ولدت المشاركين استجابة سعيدة تعد في حين كان حزين ومقرف استجابة وقت أقصر 7. وفي دراسة منفصلة باستخدام تركيزات عالية ومنخفضة من الأذواق الأساسية، Arnade (2013) وجدت أن الاختلافات في الاستجابة العاطفية بين الأذواق الأساسية وكذلك بين مستويين من شدة طعم الأساسية (كثافة عالية ومنخفضة)، لم تكن كبيرا كما كما هو متوقع، وبالتالي التشكيك في دقة منهجية AFEA وتحليل البيانات الحالية. التقييم الحسي للأغذية والمشروبات عبارة عن مجمع ودايناعملية استجابة هيئة التصنيع العسكري 30. يمكن أن تحدث التغيرات الزمنية في جميع أنحاء المعالجة عن طريق الفم والبلع وبالتالي يحتمل أن تؤثر في قبول المحفزات على مر الزمن 30. لهذا السبب، فإنه قد يفيد قياس استجابة المقيم في جميع أنحاء تجربة تناول الطعام بأكملها. وقد اقترحت محددة أوقات المعالجة عن طريق الفم (الاتصال الأولي مع اللسان، المضغ، البلع، وما إلى ذلك) 31، ولكن لا شيء غير موحدة والأوقات التي تعتمد إلى حد كبير على المشروع وتقدير الباحث 30.

كان العاطفي تحليل السلاسل الزمنية المقترحة قادرة على كشف التغيرات العاطفية وفروق ذات دلالة إحصائية بين وحدة التحكم (ماء بدون نكهة) والعلاج منها. وعلاوة على ذلك، وملامح العاطفية المرتبطة القبول قد تساعد في توقع السلوك المتعلقة بالأغذية والمشروبات. وأظهرت النتائج أن وقت مميز وجود اتجاهات سلسلة مع AFEA المتعلقة النكهات في الحليب (أرقام 10 11، و 12). ويساعد تحليل السلاسل الزمنية في التفريق بين القبول الغذاء عبر السكان عن طريق دمج العواطف تتميز (الشكل 10، 11، و 12)، وكذلك دعم الاتجاهات القبول المتعة (الشكل 9). ليتش وآخرون. 8 لاحظ الاختلافات بين المحليات والأساس المياه باستخدام تحليل السلاسل الزمنية (5 ثانية)، ووجد أيضا أن استخدام سلسلة الرسوم البيانية الوقت المنصوص عليه أفضل تفسير البيانات والنتائج. وعلاوة على ذلك، والتغيرات العاطفية يمكن ملاحظة مدى يمكن تحديد الوقت والعاطفية الخلافات العلاج استجابة عند نقاط زمنية مختلفة أو فترات. على سبيل المثال، لاحظ ليتش وآخرون. 8 أن العواطف نهج (غاضبة، سعيدة وفوجئت) لوحظت بين المقارنات مياه التحلية الاصطناعية ولكن لوحظت في أوقات مختلفة خلال نافذة الملاحظة 5 ثانية. ومع ذلك،ليتش وآخرون. 8 لم تنشئ الاتجاهية التعبير، مما يجعل من الصعب أن نفهم الفرق العاطفي بين جهاز التحكم (المياه) والعلاج (الشاي غير المحلى) باستخدام تفسيرها الرسومية والعرض. منهجية تحليل السلاسل الزمنية تعديل وتحسين المعروضة في دراستنا تسمح الإحصائي الفرق الاتجاهية. يكون الاتجاه والنتائج التآمر يسمح للباحثين لتصور حيث تحدث التغيرات العاطفية ذات الصلة إحصائيا خلال الإطار الزمني المحدد.

الحد من فشل تحليل الفيديو ضروري لتحقيق بيانات صحيحة وفعالية استخدام الموارد الوقت والموظفين. وتشمل الخطوات الحاسمة وخطوات استكشاف الأخطاء وإصلاحها في البروتوكول تحسين البيئة الحسية مشارك (الإضاءة، وزاوية كاميرا الفيديو، وارتفاع كرسي، التعليمات الإرشادية مشارك شاملة، وما إلى ذلك). أيضا، يجب فحص المشاركين واستبعاد إذا كانت تقع في المؤتمر الوطني العراقي البرمجياتفئة ompatibility (أي نظارات مؤطرة سميكة، وجوه لحية كثيفة ولون البشرة) (الشكل 2). وهذه العوامل تؤثر AFEA مناسبا النمذجة، تصنيف العاطفي، وإخراج البيانات. إذا كان جزء كبير من إخراج البيانات مشارك يتكون من "FIT_FAILED" و "FIND_FAILED"، ينبغي إعادة تقييم البيانات لإدراجها في تحليل السلاسل الزمنية (الشكل 1). لا يمكن استخدام تحليل السلاسل الزمنية إذا ملفات السجل إخراج البيانات تحتوي في الغالب "FIT_FAILED" و "FIND_FAILED" لأن هذا هو البيانات السيئة (الشكل 1). التظليل على الوجه بسبب إعدادات الإضاءة قد تمنع بشدة فيديو جودة الالتقاط، مما أدى إلى ضعف تحصيل الفيديو. لتجنب التظليل مكثفة، منتشر إضاءة أمامي مثالية في حين أن شدة الضوء أو اللون ليست في محلها 20. ينبغي خفض كثافة الإضاءة في سماء المنطقة لأنها يمكن أن تعزز الظلال على الوجه 20. خلفية مظلمة خلفوأوصى المشاركين 20. ويقترح من الشركة المصنعة للبرنامج AFEA لوضع الإعداد أمام نافذة لديك النهار منتشر إضاءة 20. أيضا، في حالة استخدام شاشة الكمبيوتر، يمكن وضع اثنين من الاضواء على جانبي وجه المستخدم للإضاءة في الهواء والظل تخفيض 20. بالإضافة إلى ذلك، يمكن استخدام أضواء الصورة المهنية لمواجهة بيئة غير مرغوب فيها إضاءة 20. في نهاية المطاف، والأمر متروك للسلطة التقديرية للباحث، الفردية بروتوكول / المنهجية، والبيئة لتحكم في الإضاءة لالتقاط. فمن المستحسن لمناقشة البيئة التقاط البيانات والأدوات مع مقدم البرنامج قبل الشراء والتركيب. وعلاوة على ذلك، ارتفاع كرسي وزاوية الكاميرا مهمة لضبط فردية لكل مشارك. ينبغي أن يكون المشارك مريحة ولكن على ارتفاع حيث كانت الكاميرا مباشرة على وجهه. وشجع محاولة للحد من زاوية الكاميرا على الوجه لتحسين AFEA التقاط الفيديو. وأخيرا، لا بد من إعطاء التعليمات الشفهية للمشاركين قبل أخذ العينات. سلوك المشاركين أثناء التقاط الفيديو قد تحد من جمع البيانات بسبب انسداد الوجه، والحركات، وتجنب الكاميرا.

للحصول على حجم العينة مشارك اللازمة للدراسة، يوصي الكتاب مجموعة من 10-50 المشاركين. على الرغم من أن عدد قليل سيوفر تقريبا ولا قوة إحصائية، وهناك حاجة لا يقل عن 2 المشاركين بشكل عام لتحليل السلاسل الزمنية. تقلب مشارك عالية، وفي المراحل الأولى من هذا البحث ليس هناك توجيه هذا العرض مع حجم العينة. وحجم العينة تختلف حسب النكهات، نكهة شدة، ومن المتوقع قبول العلاج. سوف عينات مع وجود اختلافات نكهة أصغر تتطلب المزيد من المشاركين. وتضم لمدة 30 ثانية فترة أخذ العينات التي تسيطر عليها فترة زمنية كافية لفترة التقييم أخذ العينات كلها (أي، والتي تبين بطاقة الرقم القياسي، وفتح العينة (إزالة الغطاء)، consumpنشوئها، والتقاط العاطفي). لا يتم استخدام كامل 30 ثانية في تحليل البيانات. الاستفادة من هذا المعين 30 ثانية وقت التقاط هي أن الباحث أن يقرر الوقت المناسب تقييم لاستخدامها في تحليل البيانات. نافذة المرة الثانية 30 يمكن أن تساعد في تحديد الإطار الزمني للمصلحة خلال عينة الفيديو بينما الترميز أو ختم الوقت أشرطة الفيديو. في نهاية المطاف، ونافذة الوقت هو ما يصل الى السلطة التقديرية للباحث. في هذا المثال، استخدمنا 5 ثانية نافذة المعاينة بعد الاستهلاك. وعلاوة على ذلك، فإن المنهجية الحالية وتعرف الوقت صفر عندما الكأس عينة لم تعد تسبب انسداد الوجه (كوب في الذقن). من المهم جدا لتقليل الوقت بين الاستهلاك وعينة كوب انسداد الوجه المقرر ان يطلع والعواطف المتغيرة. نظرا لعينة كوب انسداد الوجه مرة الأولي حيث يجعل العينة اتصال مع اللسان بيانات غير موثوقة (انظر الشكل 1). ولذلك، فإن النقطة التي الكأس لم تعد تسبب انسداد الوجه هي recommendatio الأمثلن. الطوابع الزمنية يجب أن تكون متماثلة لجميع المشاركين. بطاقة اللون هو وسيلة مريحة للباحثين لتحديد العلاجات في الفيديو وعلامة الإطار الزمني المناسب (الساعة صفر) لتقييم العينة. بطاقات ملونة هي مفيدة خصوصا إذا العلاجات في ترتيب عشوائي وتكون بمثابة إثبات إضافي من تحديد العينة في الفيديو المستمر.

وهناك حدود لهذه التقنية كمشاركين قد لا تتبع الاتجاهات أو التظليل لا مفر منه على وجه المشاركين قد يسبب الفشل وجه تناسب الموديل (الشكل 2). ومع ذلك، فإن الخطوات الحاسمة اقترح توفر وسائل لتخفيف والحد من هذه التدخلات. بالإضافة إلى ذلك، تحليل السلاسل الزمنية لن قراءة تصدير ملفات السجل مع الملفات التي تحتوي في الغالب "FIT_FAILED" و "FIND_FAILED" (الشكل 1). هذه الملفات لا يمكن إنقاذه، وسوف لن تكون قادرة على أن تدرج في تحليل السلاسل الزمنية. أيضا، فإن استهلاك الغذاء وbeveraغيس لا يزال قد يغير بنية الوجه في مثل هذه الطريقة لتشويه تصنيف العاطفي. تتطلب الأطعمة الصلبة أو مطاطية حركة الفك واسعة النطاق. استخدام قش الشرب ومص المرتبطة بها، يسبب أيضا انسداد الوجه (القش) ويشوه وجه (مص). وتستند هذه الملاحظات على البيانات الأولية من البحوث المختبرية لدينا. نموذج الوجه البرامج لا يمكن تمييز الفروق بين مضغ (أو مص) والتعبيرات الحركية المرتبطة تصنيف العاطفي. مع عينات المواد الغذائية والمشروبات، وفرصة لانسداد في الوجه هو أعلى من مشاهدة أشرطة الفيديو والصور. يجب على المشاركين إحضار العينة إلى الوجه وإزالة الحاويات من هكذا مواجهة انقطاع نموذج البرمجيات والحد من المعلومات العاطفية قيمة (انظر الشكل 1) يحتمل. كما ذكر سابقا، والعواطف تحدث بسرعة ولمدة قصيرة. ومن المهم للحد من انسداد الوجه في محاولة للقبض على العواطف. وmethodol المقترحةogy يجعل المقارنات العلاج في الثلاثين من الثانية إلى إيجاد تغييرات في أنماط العاطفية والتغيرات في مدة العاطفية عبر الزمن. مع المنهجية المقترحة وأنماط طول العمر العاطفي مهمة. لسوء الحظ، يمكن أن تحدث مشاكل التصنيف العاطفية. أبرزها وجود مشكلة تصنيف سعيدة والاشمئزاز 6، 9، 32، 33، 34. ​​في كثير من الأحيان، وهذا يرجع إلى المشاركين اخفاء كرههم أو شعور بالدهشة يبتسم 6، 32، 33، 34 والتي قد تكون بسبب "الاجتماعية حكم عرض "32. وعلاوة على ذلك، يقتصر البرنامج AFEA إلى سبع فئات العاطفية (محايدة، سعيدة، حزينة، خائفة، فاجأ والغضب والاشمئزاز). ردود فعل عاطفية على الأطعمة والمشروبات قد تكون أكثر تعقيدا من تصنيف AFEA الحالي من العواطف العالمية وتصنيفها قد تكون مختلفة ردا على الطعام أو المشروبات المحفزات. وقد تم تطبيق دليل الترميز باستخدام نظام مراقبة الأصول الميدانية لgustofacial وردود olfactofacial من الأذواق الأساسية ومجموعة متنوعة من الروائح وتبدو حساسة بما يكفي للكشف عن الاختلافات العلاج في ما يخص أسترالي (32). FACS شاقة وتستغرق وقتا طويلا جدا، ومع ذلك، قد يكون التطبيق الزمني لغياب أو وجود أسترالي مفيدة للمساعدة في الاستجابة المعقدة التي قد لا تصنف AFEA بشكل صحيح أو إذا كانت النتائج العاطفية غير متوقعة. في حين يسمح بيانات السلاسل الزمنية عن التصنيفات الوجه لتحدث في وقت واحد ومع التعبير كبيرا، ينبغي توخي الحذر مع ترجمة النتائج إلى عاطفة واحدة نظرا لتعقيد العاطفي.

يمكن تطبيق هذه التقنية منهجية وتحليل البيانات المقترحة لغيرها من المشروبات والأطعمة اللينة. كان البرنامج AFEA قادرة على تحديد العواطف إلى النكهة والعينات غير منكه. المنهجية المقترحة والتحليل الزمني قد تساعد مع تميز الردود الضمنية وبالتالي توفير التطورات الجديدة في الاستجابات العاطفية وسلوكيات السكان المتعلقة بالغذاء. التطبيقات المستقبلية من الهو أسلوب قد توسع في فئات المشروبات الأخرى أو الأطعمة اللينة. لقد أثبتت منهجية لتحقيق التقاط الفيديو لردود فعل عاطفية ومنهجية تحليل البيانات. ونحن نهدف إلى إيجاد منهج موحد لكلا القبض AFEA العاطفي والنفسي تحليل السلاسل الزمنية. وقد أظهرت نهج طريقة النجاح في بحثنا. ونحن نأمل في توسيع وتطبيق هذا النهج لتقييم ردود فعل عاطفية على الأطعمة والمشروبات والعلاقة مع خيار والسلوكيات.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
2% Reduced Fat Milk Kroger Brand, Cincinnati, OH or DZA Brands, LLC, Salisbury, NC na for solutions
Drinking Water Kroger Brand, Cincinnati, OH na for solutions
Imitation Clear Vanilla Flavor Kroger Brand, Cincinnati, OH na for solutions
Iodized Salt Kroger Brand, Cincinnati, OH na for solutions
FaceReader 6 Noldus Information Technology, Wageningen, The Netherlands na For Facial Analysis
Sensory Information Management System (SIMS) 2000 Sensory Computer Systems, Berkeley Heights, NJ Version 6 For Sensory Data Capture
Rhapsody Acuity Brands Lighting, Inc., Conyers, GA For Environment Illumination
R Version  R Core Team 2015 3.1.1 For Statistical Analysis
Microsoft Office Microsoft na For Statistical Analysis
JMP Statistical Analysis Software (SAS) Version 9.2, SAS Institute, Cary, NC na For Statistical Analysis
Media Recorder 2.5 Noldus Information Technology, Wageningen, The Netherlands na For capturing participants sensory evaluation
Axis M1054 Camera Axis Communications, Lund, Sweden na
Beverage na Beverage or soft food for evaluation

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  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).
بروتوكول لجمع البيانات وتحليل التطبيقية لالآلي الوجه تقنية تحليل التعبير والتحليل الزمني للتقييم الحسي
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

Crist, C. A., Duncan, S. E., Gallagher, D. L. Protocol for Data Collection and Analysis Applied to Automated Facial Expression Analysis Technology and Temporal Analysis for Sensory Evaluation. J. Vis. Exp. (114), e54046, doi:10.3791/54046 (2016).More

Crist, C. A., Duncan, S. E., Gallagher, D. L. Protocol for Data Collection and Analysis Applied to Automated Facial Expression Analysis Technology and Temporal Analysis for Sensory Evaluation. J. Vis. Exp. (114), e54046, doi:10.3791/54046 (2016).

Less
Copy Citation Download Citation Reprints and Permissions
View Video

Get cutting-edge science videos from JoVE sent straight to your inbox every month.

Waiting X
simple hit counter