Summary
मीडिया सामग्री देखते समय हम eyeblink दरों का पता लगाना, अधिग्रहण और विश्लेषण प्रस्तुत करते हैं ।
Abstract
यह लेख मानव में दृश्य धारणा में अंतर का पता लगाने के लिए एक विधि की पड़ताल । विधि का इस्तेमाल मनोवैज्ञानिक (या "संज्ञानात्मक") eyeblinks के समारोह पर आधारित है । प्रतिभागियों ' eyeblinks का पता लगाया और प्राप्त कर रहे हैं, जबकि वीडियो देख विशेष रूप से जांच के लिए बनाया । eyeblinks का पता लगाने और अधिग्रहण एक 20-चैनल electroencephalographic (ईईजी) वायरलेस डिवाइस की मदद से किया जाता है । इलेक्ट्रोड प्लेसमेंट के लिए अंतरराष्ट्रीय 10-20 प्रणाली का पालन किया जाता है. एक उच्च परिभाषा (एचडी) वीडियो कैमरा प्रतिभागियों के चेहरे का भाव, इसके विपरीत प्रयोजनों के लिए रिकॉर्ड करने के लिए प्रयोग किया जाता है । इसके बजाय पूर्व का उपयोग कर के मौजूदा मीडिया सामग्री, प्रयोजन के वीडियो सामग्री बनाया गया है इस जांच के लिए ब्याज की विशिष्ट मानदंड के बाद बनाया गया है, उत्तेजनाओं शोधकर्ताओं को सक्षम करने के लिए ब्याज की सटीक मापदंडों का प्रबंधन । अंयथा, परिणाम अनियंत्रित चर के साथ दूषित हो सकता है । ईईजी रिकॉर्डिंग के साथ वीडियो उत्तेजनाओं की प्रस्तुति का सिंक्रनाइज़ेशन मिलीसेकंड में किया जा करने की आवश्यकता है । एकत्र डेटा का विश्लेषण बड़े मैट्रिक्स के साथ काम करने के लिए मजबूत सॉफ्टवेयर के साथ किया जाता है । eyeblink मीडिया professionalization और संपादन शैली से संबंधित दर में सांख्यिकीय महत्वपूर्ण अंतर रिपोर्ट प्रयोगात्मक प्रक्रियाओं के साथ पाए जाते हैं ।
Introduction
इस विधि का उद्देश्य
इस विधि eyeblinks का पता लगाने के लिए एक दोहरे प्रोटोकॉल का प्रस्ताव है । उद्देश्य ईईजी रिकॉर्डिंग और HD वीडियो रिकॉर्डिंग प्रणालियों का उपयोग करके, इस जांच के लिए विशेष रूप से बनाया मीडिया सामग्री के दर्शकों के दृश्य धारणा का विश्लेषण करने के लिए है ।
इस विधि के विकास और/या उपयोग के पीछे तर्क
प्रत्येक eyeblink 150-400 ms1,2के लिए दृश्य प्रवाह छुपाता है । निमिष शारीरिक3,4,5 और मनोवैज्ञानिक6,7 कार्य किया है । ध्यान और eyeblink दर के बीच संबंध का अध्ययन किया गया है और अलग अध्ययन में साबित8। ध्यान का एक उच्च स्तर eyeblink दर कम हो जाती है और पिछले अध्ययनों के अनुसार, मनुष्य पलक के समय को नियंत्रित करने के लिए एक तंत्र का हिस्सा है कि महत्वपूर्ण दृश्य जानकारी के नुकसान से बचने के लिए सबसे अच्छा पल के लिए खोजों9. इस प्रकार, दर्शकों के eyeblink व्यवहार का विश्लेषण जब स्क्रीन देख मीडिया सामग्री के लिए दिया ध्यान के स्तर के बारे में जानकारी प्रदान कर सकता है ।
विद्युत गतिविधि रिकॉर्ड करने के लिए ईईजी इलेक्ट्रोड का उपयोग करके सहज eyeblink दर का पता लगाने के लिए एक विधि है । Eyeblinks एक ईईजी रिकॉर्डिंग प्रणाली से जुड़े आकडे और electrooculogram इलेक्ट्रोड द्वारा आसानी से पता लगाया जा सकता है. ज्यादातर ईईजी िरा में eyeblinks को कलाकृतियां माना जाता है । इस कारण से, कई सॉफ्टवेयर संकुल ईईजी डेटा का विश्लेषण करने के लिए डिज़ाइन किया गया है eyeblink डिटेक्टरों10। eyeblinks का पता लगाने के लिए ईईजी का उपयोग करने का लाभ उच्च लौकिक संकल्प (मिसे के क्रम में) और विभिन्न आख्यान और उन eyeblinks के साथ सिंक्रनाइज़ फिल्मों में कटौती के मस्तिष्क प्रभाव दर्ज करने की संभावना है-एक बात आगे के लिए खुला अध्ययन. एक HD कैमरा के साथ प्रतिभागियों के चेहरों रिकॉर्डिंग भी मिलान के लिए उपयोगी हो सकता है/
प्रासंगिक अध्ययनों के संदर्भ के साथ वैकल्पिक तरीकों पर लाभ
वहाँ गिनती आँख ब्लिंक करने के लिए कई तरीके हैं । ब्लिंकिंग का पता लगाने के लिए कुछ समर्पित उपकरणों चुंबकीय कुंडल, अवरक्त (आईआर) प्रकाश मुस्कराते हुए, आंख के रूप में नेत्र आंदोलन विश्लेषण के साथ optoelectronic मोशन डिटेक्टरों-तकनीक ट्रैकिंग, और कई के लिए विद्युत संकेतों पर आधारित तकनीक, जैसे, electrooculography (EOG), electromyography (ईएमजी), और ईईजी । एक और अधिक सटीक, लेकिन समय लेने वाला विकल्प मैन्युअल रूप से एक फ्रेम द्वारा फ्रेम वीडियो रिकॉर्डिंग11से ब्लिंक की गिनती है । प्रौद्योगिकियों आज मोटे तौर पर दो समूहों में वर्गीकृत किया जा सकता है: एक) संपर्क मुक्त रिकॉर्डिंग जो दो विधियों में शामिल हैं, प्रत्यक्ष पलक का उपयोग कर कंप्यूटर दृष्टि और ऑफ़लाइन पलक पता लगाने का उपयोग आँख ट्रैकिंग, और ख) संपर्क आधारित रिकॉर्डिंग का उपयोग कर EOG और ईईजी उपकरणों के माध्यम से जैविक संकेतों12,13.
आंख पर नज़र रखने प्रणाली एक व्यापक रूप से इस्तेमाल किया प्रौद्योगिकी है, पारंपरिक छवि से लेकर सक्रिय निकट-अवरक्त आधारित दृष्टिकोण को मुख्य रूप से एक उच्च संकल्प कैमरे के साथ आज इस्तेमाल किया निष्क्रिय डिजाइन आधारित है । बाद IR रोशनी14के तहत पुतली के चिंतनशील गुणों का दोहन । आधुनिक आंख पर नज़र रखने के तरीकों की अवधारणा पुतली केंद्र Corneal प्रतिबिंब (PCCR) है, जो एक कैमरे की पुतली है, जहां प्रकाश कॉर्निया से दर्शाता है के केंद्र पर नज़र रखने शामिल है । हालांकि, आंख ट्रैकिंग प्रोटोकॉल के लिए प्रकाशित पलक का पता लगाने एल्गोरिदम की कमी है । इसके अलावा, हालांकि आंख के विभिंन मॉडलों बाजार पर नज़र रखने के पलक का पता लगाने के साथ एकीकृत सॉफ्टवेयर प्रदान करते हैं, स्रोत कोड हमेशा निर्माताओं द्वारा प्रदान नहीं की है, यह मुश्किल को संशोधित करने या पता है कि कैसे एल्गोरिदम12काम करते हैं । इसके अलावा, आंखों के साथ प्रयोग के दौरान ट्रैकिंग वहां घटनाओं कि देरी और महत्वपूर्ण सिर या टकटकी आंदोलनों ट्रैकिंग के रूप में डेटा हानि, कारण हैं । आंख क्षेत्र वीडियो कब्जा में बहुत छोटा है, जो पलक की अवधि की गणना के लिए एक समस्या है, और जो कभी-कभार कलाकृतियों के विभिंन प्रकार के परिचय15।
इस प्रयोग में ईईजी और EOG तरीकों का प्रयोग किया जाता है । ईईजी आमतौर पर eyeblinks का पता लगाने के लिए अकेले नहीं किया जाता है । हालांकि, ईईजी इलेक्ट्रोड के साथ दर्ज eyeblinks विश्लेषण पलक विस्थापन के अध्ययन के लिए एक मानक प्रक्रिया है । इस प्रक्रिया में सक्षम बनाता है शोधकर्ताओं की जानकारी के लिए बिल्कुल जब eyeblinks जगह ले लो । निमिष का पता लगाने के लिए सबसे आम संकेत पैटर्न पीक अंक की है, ऊर्ध्वाधर आंदोलन प्रतिक्रियाओं का प्रतिनिधित्व । रॉ ईईजी, समय-डोमेन, या आवृत्ति-डोमेन संकेतों के लिए लागू कई पीक डिटेक्शन एल्गोरिदम हैं । पीक पहचान में शामिल प्रक्रियाओं पीक पता लगाना, सुविधा निष्कर्षण, और वर्गीकरण कर रहे हैं । Eyeblinks ईईजी संकेत के ललाट चैनलों पर काफी प्रभाव पड़ता है । सामान्यतया, eyeblinks ईईजी में पूर्व-निर्धारित आयाम थ्रेशोल्ड16का उपयोग करके पाए जाते हैं । इस प्रयोग में प्रयुक्त एल्गोरिथ्म विश्लेषण सॉफ़्टवेयर में ' मानक विचलन और पूर्व-फ़िल्टर किए गए ईईजी संकेत का मूल माध्य वर्ग (RMS) संकेतों पर आधारित हैं; वे खुले स्रोत और वैज्ञानिक समुदाय के लिए उपलब्ध है17। हालांकि, कुछ आंख आंदोलनों eyeblinks शामिल नहीं है कि भ्रमित किया जा सकता है विद्युत गतिविधि भड़काने कर सकते हैं । कि कारण के लिए, एक दूसरी विधि-एक HD वीडियो कैमरा के साथ दर्शकों के चेहरे रिकॉर्डिंग-शोधकर्ताओं ने मैन्युअल रूप से उन्हें गिनती द्वारा eyeblinks मैच के लिए अनुमति देता है. इस तरह के एक डबल विधि के साथ, अंवेषक eyeblinks कि आसानी से सांख्यिकीय उपकरणों के साथ विश्लेषण किया जा सकता है की एक मैट्रिक्स प्राप्त करता है ।
इसलिए, प्रस्तावित विधि का पता लगाया eyeblinks मांय करने के लिए दो भिंन स्रोतों के साथ कोई डेटा triangulation करता है । इस विधि पर आधारित है Nakano एट अल. संकेत9 पुष्टि के लिए । एक ही समय में, यह भी सक्षम बनाता है शोधकर्ताओं मस्तिष्क गतिविधि और अधिक विश्लेषण के लिए आवृत्ति बैंड जानकारी इकट्ठा करने के लिए । प्रयोग यहां वर्णित संपादन के प्रभाव में एक व्यापक भविष्य की जांच का हिस्सा है पश्चकपाल और ललाट मस्तिष्क क्षेत्रों पर शैली में कटौती ।
निर्धारित करें कि क्या विधि एक जांच के लिए उपयुक्त है
इस प्रायोगिक प्रोटोकॉल दर्शकों ' eyeblinks जबकि वीडियो सामग्री देख तीन प्रयोगात्मक शर्तों के तहत अध्ययन किया जा करने के लिए सक्षम बनाता है । ईईजी और दर्ज की गई HD वीडियो: सबसे पहले, eyeblink दर दो पूरक तकनीक का उपयोग करके पता चला है । यहां, हम 20 चैनलों के साथ एक वायरलेस ईईजी का उपयोग करें । दूसरा, प्रयोग करने के लिए अनुकूलित विशिष्ट उत्तेजनाओं बनाया जाता है, ताकि शोधकर्ता दृश्य सामग्री के सभी चर का प्रबंधन कर सकते हैं । यहां, एक ही कथा के साथ तीन वीडियो लेकिन अलग वीडियो संपादन शैली बनाया गया था । कथा एक आदमी है जो एक कमरे में प्रवेश किया, एक मेज पर बैठे थे, तीन गेंदों के साथ करतब दिखाए, एक लैपटॉप खोला, कुछ पुस्तकों में जानकारी ऊपर देखा, लैपटॉप पर कुछ टाइप, इसे बंद कर दिया, एक सेब खाया, कैमरे में सीधे देखा, और कमरे में छोड़ दिया । तीन वीडियो उत्तेजनाओं पिछले १९८ s प्रत्येक । पहले एक शॉट फिल्म थी; दूसरा ३३ विभिंन दृश्यों के साथ शास्त्रीय हॉलीवुड शैली के नियमों के अनुसार संपादित किया गया था; और तीसरे एमटीवी ७९ शॉट्स के साथ शैली के नियमों के बाद संपादित किया गया । एक चौथी उत्तेजना भी प्रस्तुत की गई जिसमें कथा एक समान थी, लेकिन स्वरूप एक वीडियो के बजाय एक अभिनेता के साथ एक वास्तविक प्रतिनिधित्व था । इस चौथे गैर वीडियो उत्तेजना संपादन शैली मतभेद के एक प्रारंभिक अध्ययन में इस्तेमाल नहीं किया गया था, लेकिन एक अलग जांच में इस्तेमाल के लिए eyeblink की तुलना असली प्रतिनिधित्व और परदे पर मीडिया के बीच अंतर दर8। तीसरा, प्रतिभागियों के विभिंन समूहों के वीडियो के दृश्य विश्लेषण में उनकी पिछली विशेषज्ञता के आधार पर चुना जाता है । उद्देश्य एक ही दृश्य उत्तेजनाओं देख विषय समूहों की eyeblink दरों में मतभेद निर्धारित करने के लिए है । इस मामले में ४० विषयों की जांच में हिस्सा लिया । उनमें से आधे मीडिया पेशेवरों (16 पुरुषों और 4 महिलाओं थे; उंर 30-56 वर्ष, ४४.१५ ± ७.१५ वर्ष की औसत आयु के साथ) और बाकी गैर मीडिया पेशेवरों (15 पुरुषों, और 5 महिलाओं थे; आयु 28-56 साल, ४३.२५ ± ८.५९ साल की एक औसत उंर के साथ) । मीडिया पेशेवरों को अपने रोजमर्रा के काम में मीडिया संपादन से संबंधित निर्णय लेने में 6 वर्ष से अधिक के अनुभव की कसौटी के साथ चुना गया ।
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Protocol
यहां बताए गए सभी तरीकों को Universitat Autònoma डे बार्सिलोना के जानवरों और मनुष्यों (CEEAH) के साथ शोध के लिए एथिक्स कमीशन द्वारा अनुमोदित किया गया है ।
1. निर्माण और दृश्य उत्तेजनाओं की प्रस्तुति
- वांछित लक्ष्यों के अनुसार वीडियो उत्तेजनाओं बनाएं ।
- तय है जो चर वीडियो उत्तेजनाओं के लिए ब्याज की हैं ।
नोट: उदाहरण के लिए, वर्तमान जांच में, ब्याज की मुख्य चर संपादन शैली है ।- अवधि, सामग्री, और प्रयोग की रुचि के आधार पर वीडियो की शैली तय करें । इन सभी चरों का निर्धारण करने के लिए, प्रतिभागी को देखने और कितने समय तक प्रतिभागी स्क्रीन देख रहा होगा, इसका मूल्यांकन करें कि वीडियो की कथा रुचि को पूरा करती है, और वीडियो की विज़ुअल शैली तय करने के लिए कितने वीडियो देखें ।
- स्क्रिप्ट लिखें, चुना चर पर ध्यान दे ।
- एक उच्च गुणवत्ता वाले वीडियो कैमरा के साथ वीडियो रिकॉर्ड करें और आवश्यकतानुसार वीडियो संपादित करें. यदि आवश्यक हो तो पेशेवर मदद लें ।
- तय है जो चर वीडियो उत्तेजनाओं के लिए ब्याज की हैं ।
- उत्तेजनाओं प्रस्तुति के लिए एक उपयुक्त संदर्भ डिजाइन ।
- तय जहां डेटा अधिग्रहण जगह ले जाएगा और एक आरामदायक अंतरिक्ष डिजाइन उत्तेजनाओं को प्रदर्शित करने के लिए । प्रतिभागियों को आराम से महसूस करना चाहिए ।
- वीडियो की प्रस्तुति के लिए उच्च-गुणवत्ता वाले स्क्रीन का चयन करें । उच्च स्क्रीन की गुणवत्ता, बेहतर है ।
- प्रस्तुत करने के लिए कई वीडियो फिल्में हैं, तो उनकी प्रस्तुति के यादृच्छिकीकरण के लिए एक विधि का चयन करें ।
नोट: यह प्रतिभागियों को एक उत्तेजना अनुभव जिसमें क्रम के कारण अनिर्णायक परिणाम से बचने के लिए विषयों भर में उत्तेजनात्मक प्रस्तुति यादृच्छिक करने के लिए सुविधाजनक है. - वीडियो प्रस्तुत करने के लिए एक सॉफ्टवेयर पैकेज चुनें ।
नोट: विभिन्न विकल्प है कि शोधकर्ता अंतर परीक्षण टाइमर और निर्देश, या यहां तक कि एक यादृच्छिक प्रस्तुति के साथ विभिन्न उत्तेजनाओं को प्रदर्शित करने के लिए अनुमति देते हैं । सॉफ्टवेयर का चयन करते समय, यह डेटा अधिग्रहण उपकरणों के साथ तुल्यकालन के लिए अपनी क्षमता पर विचार करने के लिए महत्वपूर्ण है । चूंकि इस प्रोटोकॉल प्रतिभागियों ' eyeblink दर का विश्लेषण करती है, दृश्य उत्तेजनाओं और ईईजी डिवाइस के दृश्य प्रस्तुति के बीच तुल्यकालन महत्वपूर्ण है ।
2. प्रतिभागियों का चयन
- प्रतिभागियों को चुनने के लिए एक कसौटी स्थापित करना । जब एक विशिष्ट चर विश्लेषण किया जा रहा है, एक नियंत्रण समूह की जरूरत है । नीचे कसौटी पर लिखने और सहयोगियों के साथ परामर्श करने के लिए अध्ययन डिजाइन पर सुधार होगा ।
- प्रतिभागियों का चयन करें और प्रासंगिक दिशानिर्देशों और विनियमों का पालन करने वाली किसी एथिक्स कमेटी से अनुमोदन प्राप्त कर लें ।
नोट: अधिकांश विश्वविद्यालयों और अनुसंधान केन्द्रों एक आचार समिति है । अनुमोदन के लिए आवेदन करने के लिए यह आवश्यक होगा कि वे जांच के लक्ष्यों की सूचना दें । सामांय आवश्यकताओं में शोध विधियों, समाज को जांच का लाभ, कैसे सूचित सहमति प्राप्त की जाएगी, चाहे प्रतिभागियों को आर्थिक रूप से हाथोंकी किया जाएगा, और सहभागियों से एकत्रित डेटा को कैसे प्रबंधित किया जाएगा, को समझा शामिल है । इस अनुरोध को डिज़ाइन करने के लिए समय लें । वैज्ञानिक समुदाय के साथ परिणामों को साझा करने के लिए एक आचार समिति की स्वीकृति प्राप्त करना बहुत महत्वपूर्ण है । कुछ दस्तावेज है कि इस संबंध में उपयोगी हो सकता है हेलसिंकी, न्यूर्नबर्ग कोड, और Belmont रिपोर्ट की घोषणा कर रहे हैं । - प्रतिभागियों के लिए एक सूचित सहमति फ़ॉर्म डिज़ाइन करें, और नैतिकता समिति के मानदंडों का पालन करें ।
- हर संभावित भागीदार के लिए प्रयोग समझाओ । प्रतिभागी को सभी महत्वपूर्ण जानकारी बताएं, लेकिन जानकारी से बचें जो महत्वपूर्ण नहीं है या प्रयोग के परिणामों को प्रभावित कर सकता है ।
नोट: उदाहरण के लिए, एक eyeblink डिटेक्शन प्रोटोकॉल में, प्रतिभागी को यह नहीं बताया जा सकता कि eyeblinks का पता लगाया जा सके, क्योंकि यह प्राकृतिक eyeblink दर को संशोधित कर सकता है । उनके अनुमोदन के लिए भाग लेने के लिए पूछें । प्रत्येक भागीदार को सूचित सहमति के लिए दस्तावेज़ दें और उंहें पढ़ने के लिए पर्याप्त समय दें, पाठ को समझें, और अंतत:, इसे हस्ताक्षरित करें । - प्रयोग का संचालन करने के लिए प्रत्येक प्रतिभागी के साथ एक नियुक्ति करें । प्रतिभागी को निम्न निर्देश दें: आराम से और हाल ही में धोए गए बालों के साथ आने के लिए; रासायनिक उत्पादों जैसे hairspray, आदि, से बचना चाहिए क्योंकि वे ईईजी रिकॉर्डिंग को प्रभावित कर सकते हैं । प्रतिभागी को सभी आवश्यक संपर्क जानकारी दें ।
3. सेट अप तैयारी
- प्रतिभागी के आने से पहले ही प्रयोगात्मक सत्र को अच्छी तरह से तैयार कर लें । किसी सहकर्मी के साथ सत्र का पूर्वाभ्यास करते हैं । मामले में कुछ गलत का पता चला है, प्रयोगात्मक सत्र के लिए इसी संशोधन करते हैं ।
- सभी उपकरणों है कि इस्तेमाल किया जा रहे है और उनके तुल्यकालन (दृश्य उत्तेजनाओं प्रस्तुति और डेटा अधिग्रहण) की जांच के बीच कनेक्शन तैयार करें ।
नोट: हार्डवेयर और सॉफ़्टवेयर के बीच कनेक्टिविटी महत्वपूर्ण है । यह सिंक्रनाइज़ेशन की पुष्टि करने के लिए परीक्षण करने के लिए वांछनीय है । निर्माता या सॉफ्टवेयर डेवलपर के साथ चर्चा, अगर जरूरत है ।
- सभी उपकरणों है कि इस्तेमाल किया जा रहे है और उनके तुल्यकालन (दृश्य उत्तेजनाओं प्रस्तुति और डेटा अधिग्रहण) की जांच के बीच कनेक्शन तैयार करें ।
- विषयों प्रयोगात्मक कक्ष में आरामदायक महसूस: भागीदार का स्वागत करते हैं, और उनकी बातों के लिए एक जगह (बैग और दूसरों) तैयार करते हैं ।
- भागीदार को पूरे प्रोटोकॉल समझाओ: जहां भागीदार बैठा होगा, कितने दृश्य उत्तेजनाओं को दिखाया जा रहे हैं, और सत्र की लंबाई । समझाएं कि प्रतिभागी का सहयोग बेहद जरूरी है ।
- के बाद से एक वायरलेस ईईजी रिकॉर्डिंग प्रणाली का इस्तेमाल किया जा रहा है, समझा कितना मुश्किल इन रिकॉर्डिंग कर रहे हैं, और आदेश में कम कलाकृतियों के साथ उचित electrophysiological संकेतों को प्राप्त करने के लिए, प्रतिभागी अनावश्यक रूप से कदम नहीं होना चाहिए ।
4. डाटा अधिग्रहण
- बाल उत्पादों की गंदगी या अवशेष के किसी भी निशान को दूर करने के लिए भागीदार की त्वचा की सतह को साफ ।
- प्रतिभागी के सिर को मापने । nasion और इनियन के बीच की दूरी को मापने, और एक शिखर के रूप में आधा रास्ता बिंदु निशान ।
- 10-20 प्रणाली का उपयोग कर ईईजी टोपी में इलेक्ट्रोड तैयार करें.
- इस निशान के बाद इस विषय पर टोपी रखो कि शिखर केंद्रीय शूंय (Cz) टोपी के बिंदु से मेल खाता है ।
- इलेक्ट्रोड के लिए एक सिरिंज की मदद से प्रवाहकीय जेल लागू करें; सुनिश्चित करें कि टोपी विषय के सिर पर अच्छी तरह से फिट बैठता है ।
- संदर्भ इलेक्ट्रोड और EOG इलेक्ट्रोड विषय के सिर पर रखें ।
- सुनिश्चित करें कि प्रतिभागी आराम से बैठा है और सत्र के लिए तैयार है ।
- क्लोज-अप में प्रतिभागी के चेहरे पर एक एचडी वीडियो कैमरा फोकस करें । इसका उपयोग प्रतिभागियों के eyeblinks का मैंयुअल रूप से पता लगाने के लिए किया जाएगा ।
- जांचें कि सभी डिवाइस सिंक्रनाइज़ हैं ।
- जांच करें कि ईईजी नियंत्रण बॉक्स ठीक से डेटा पंजीकृत कंप्यूटर से कनेक्टेड है ।
- जांच करें कि प्रत्येक इलेक्ट्रोड के लिए संकेत सही है; यदि नहीं, तो समस्या पैदा करने वाले इलेक्ट्रोड के लिए जाँच करें ।
नोट: एक इलेक्ट्रोड से एक बुरा संकेत के लिए कुछ आम कारण इलेक्ट्रोड पर प्रवाहकीय जेल की कमी है, सिर पर इलेक्ट्रोड की एक बुरी स्थिति, या इसके नियंत्रण बॉक्स के साथ इलेक्ट्रोड केबल का एक बुरा कनेक्शन. - जब सब कुछ तैयार है, प्रयोग रिकॉर्डिंग शुरू (और वीडियो खेल) ।
5. पद-प्रायोगिक सत्र
- प्रतिभागी के सिर से टोपी निकालें और यदि संभव हो तो प्रतिभागी को ब्याज के विषयों से संबंधित प्रश्नावली दें ।
- सभी डेटा को किसी बाह्य हार्ड ड्राइव पर सहेजें ।
नोट: यह डेटा का बैकअप लेने के लिए अनुशंसित है । एक अच्छा विकल्प के लिए दो बाहरी हार्ड ड्राइव करने के लिए डेटा को बचाने और उंहें विभिंन स्थानों में दुकान होगी । सबसे अच्छी प्रक्रिया को डिजाइन करने में, यह नैतिकता समिति द्वारा अनुमोदित डेटा भंडारण के लिए प्रोटोकॉल पर विचार करने के लिए महत्वपूर्ण है । - इलेक्ट्रोड और कैप को साफ करें; अधिकांश इलेक्ट्रोड उपयोग के बाद तुरंत साफ करने की आवश्यकता है ।
- साफ इलेक्ट्रोड और एक नल के तहत और रासायनिक उत्पाद के बिना प्रचुर मात्रा में पानी के साथ टोपी (जब तक कि अंयथा डिवाइस निर्माता द्वारा कहा गया है) । ध्यान से इलेक्ट्रोड क्षरण को रोकने के लिए सूखी । यदि यह प्रोटोकॉल कैप को साफ करने के लिए अपर्याप्त है, तो इसे आमतौर पर वॉशिंग मशीन में धोया जा सकता है (निर्माता के निर्देश देखें).
6. डेटा विश्लेषण
- eyeblink डिटेक्शन डेटा को व्यवस्थित करें ।
- ईईजी फ़ाइल को डेटा विश्लेषण के लिए एक उपयुक्त सॉफ़्टवेयर पैकेज में आयात करें ।
- दृश्य उत्तेजनाओं प्रस्तुति सॉफ्टवेयर के साथ प्रयोग किया जाता तुल्यकालन ट्रिगर पर आधारित ब्याज की ईईजी क्षेत्र का चयन करें । डेटा फ़िल्टर करें और यह देखने के लिए कोई eyeblink फ़िल्टर लागू करना कि कितने और कब eyeblinks उत्पन्न होते हैं.
नोट: अधिकांश वाणिज्यिक और मुक्त सॉफ्टवेयर संकुल ईईजी में eyeblinks का पता लगाने के लिए फिल्टर है । - प्रतिभागियों के चेहरों के एचडी वीडियो का चयन करें और मैन्युअल रूप से ईईजी डेटा में पाए जाने वाले eyeblinks से मेल खाते हैं.
- प्रत्येक भागीदार eyeblinks की अंतिम सूची के साथ एक स्प्रेडशीट मैट्रिक्स बनाएं, और प्रति मिनट की दर की गणना करते हुए विषय उत्तेजनाओं देख रहा था ।
- सांख्यिकीय विश्लेषण करें ।
- सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए इसी सॉफ्टवेयर में मैट्रिक्स आयात करें ।
- एक सांख्यिकीय सॉफ्टवेयर प्रोग्राम में, प्रारंभिक परिकल्पनाओं के विपरीत करने के लिए वांछित विश्लेषण डिजाइन और उन्हें पूरा करें ।
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Representative Results
यहां प्रस्तुत प्रक्रिया का प्रयोग, ४० प्रतिभागियों की eyeblink दर जबकि तीन अलग वीडियो फिल्में देख विश्लेषण किया गया था । मीडिया professionalization पर तुलनात्मक विश्लेषण के लिए, प्रतिभागियों के आधे मीडिया पेशेवर थे । वे मीडिया संपादन और श्रव्य दृश्य में कटौती से संबंधित निर्णय लेने में नौकरी के अनुभव के एक ंयूनतम 6 साल की कसौटी के आधार पर चयन किया गया । संपादन शैलियों पर एक तुलनात्मक विश्लेषण के लिए, तीन वीडियो उत्तेजनाओं वास्तव में एक ही कथा लेकिन एक अलग संपादन शैली के साथ बनाया गया था । एक एक खुले शॉट और कोई कैमरा आंदोलनों के साथ एक शॉट फिल्म थी । एक अंय ३३ शॉट्स और ५.९ एस के एक औसत शॉट लंबाई के साथ हॉलीवुड शैली फिल्म थी, साथ ही शॉट्स भर में निरंतरता, सामग्री, लय, अंतरिक्ष के रिश्तों के साथ, और समय, अनुसार शास्त्रीय हॉलीवुड संपादन शैली के नियमों के साथ । अंत में, तीसरे वीडियो एक एमटीवी ७९ शॉट्स और २.४ एस के एक औसत शॉट की लंबाई के साथ शैली फिल्म थी । उत्तरार्द्ध मामले में, वहां सामग्री, लय, अंतरिक्ष, और शॉट्स के बीच समय की निरंतरता था ।
एकत्र परिणामों के अनुसार (चित्र 1), संपादन शैली प्रभावित दर्शकों ' eyeblink दर (X2(2) = ७.२, p = ०.०२७, Friedman परीक्षण) । शॉट्स और अधिक अप्रत्याशित कटौती की छोटी लंबाई के साथ, वहां दर्शकों में एक कम सहज eyeblink दर थी ।
जांच में यह भी पता चला कि मीडिया professionalization eyeblink दर को प्रभावित करता है । हम दो समूहों के बीच सांख्यिकीय महत्वपूर्ण मतभेदों को मिला (मान-Whitney यू = ८६, एन = 20, पी = ०.००२, मान-Whitney पद राशि परीक्षण) जब सभी उत्तेजनाओं की तुलना एक साथ । गैर-मीडिया प्रोफेशनल्स में मीडिया पेशेवरों की तुलना में उच्च eyeblink दर होती है । यह अंतर हर संपादन शैली के लिए देखा जाता है विश्लेषण किया: एक शॉट फिल्म में (मान-Whitney यू = ८६.५, एन = 20, पी = ०.००२, मान-Whitney रैंक राशि परीक्षण); हॉलीवुड शैली फिल्म में (मान-Whitney यू = ९०, एन = 20, पी = ०.००३, मान-Whitney रैंक राशि परीक्षण); और एमटीवी संपादन शैली फिल्म में (मान-Whitney यू = ९४.५, एन = 20, पी = ०.००४, मान-Whitney रैंक राशि परीक्षण) । मीडिया पेशेवरों गैर से eyeblink दर में अधिक से अधिक एकरूपता दिखाने के मीडिया पेशेवरों, उनके eyeblink दर के मानक विचलन के रूप में बहुत कम है, संपादन शैली की परवाह किए बिना विश्लेषण किया ।
चित्र 1 . विभिन्न संपादन शैलियों में और विभिन्न समूहों में Eyeblink दर. अलग संपादन शैलियों देख जबकि दर्शकों में (न्यूनतम-1) प्रति मिनट सहज पलक दर (SBR). बक्से के सिरों को परिभाषित 25गु और ७५वें शतमक, औसत और त्रुटि सलाखों के 10वें और ९०वें प्रतिशत को परिभाषित करने पर एक पंक्ति के साथ; भरण वृत्त डेटा बिंदुओं का प्रतिनिधित्व करते हैं । मीडिया सामग्री के संपादन के रूप में दर्शक ' eyeblink दर घटाता है और अधिक अराजक हो जाता है । एमटीवी संपादन शैली हॉलीवुड की तुलना में एक कम eyeblink दर-संपादन शैली या एक शॉट फिल्म भड़काती है । मीडिया प्रोफेशनल्स में गैर-मीडिया प्रोफेशनल्स की तुलना में कम eyeblink रेट है । यह संपादन की हर शैली के लिए होता है । ये डेटा लिया गया और संदर्भ 3से संशोधित किया गया । कृपया यहां क्लिक करें इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण को देखने के लिए ।
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Discussion
उद्देश्य निर्मित वीडियो निर्माण के साथ मीडिया सामग्री के दृश्य धारणा का विश्लेषण करने के लिए एक विधि यहां वर्णित है । कई अन्य अध्ययनों से पूर्व विद्यमान फिल्मों के साथ कथा संदर्भों में मीडिया सामग्री की धारणा का विश्लेषण करने का प्रयास करते हैं. वर्तमान पद्धति में रुचि के मानदंड के बाद एक कथा निर्माण के साथ दृश्य सामग्री बनाने का प्रस्ताव है, और सुझाव है कि eyeblink दर दर्शक के ध्यान9से जुड़ा है पर आधारित है । कि कारण के लिए, अध्ययन प्रतिभागियों ' eyeblinks का पता लगाता है, जबकि मीडिया सामग्री देख और विभिंन स्थितियों के तहत उनके दर की तुलना (संपादन शैली और मीडिया professionalization) ।
विचार है कि eyeblink दर संज्ञानात्मक कार्यों से जुड़ा है हाल के दशकों के दौरान कई अध्ययनों से अधिक विकसित किया गया है18,19,20। Eyeblink भी एक ध्यानाकर्षण मार्कर21के रूप में उपयोगी है । eyeblink दर की कमी ध्यान9,22,23की वृद्धि के साथ जोड़ा गया है । इस जांच में, ईईजी माप और मीडिया सामग्री के दृश्य धारणा का विश्लेषण करने के लिए उच्च गुणवत्ता वाले वीडियो रिकॉर्डिंग का उपयोग करके, हमने पाया कि संपादन की शैली रचनाकारों द्वारा इस्तेमाल किया जा सकता है ' दर्शकों का ध्यान3संभाल । यह पहले से ही सिनेमा संपादक वाल्टर मूळच, जो, जबकि संपादन फिल्मों द्वारा प्रस्तावित किया गया था, संदिग्ध है कि eyeblinks एक समझ और फिल्मों में विराम चिह्न मार्कर समारोह हो सकता है, ऑडियो दृश्य24कटौती से संबंधित । यह ऑडियो दृश्य उत्पादन संदर्भों में ब्याज की होनी चाहिए । तथ्य यह है कि संपादन शैली एक तत्व है कि दर्शकों की eyeblink दर को प्रभावित कर सकते है एक पिछले काम है, जो पता चला है कि एक मीडिया सामग्री प्रभावित दर्शकों ' eyeblink दर9की कथा का पूरक है । ध्यान की एक उच्च जरूरत एमटीवी संपादन शैली है, जहां कटौती अक्सर अधिक संपादन के अंय दो शैलियों की तुलना में होते हैं, और eyeblink दर की कमी भड़काने के द्वारा बनाई गई है । यह पिछले काम करता है eyeblink अवरोध और संचालन स्मृति25 और जिसमें पलक निषेध का अध्ययन के साथ समझौते में है एक कार्य द्वारा जानकारी की हानि से बचने के लिए मांग की वृद्धि हुई स्तर के साथ7का प्रस्ताव किया गया है । यह स्थिति के लिए सार्थक है कि अंय गैर-ऑडियो-दृश्य प्लेटफ़ॉर्म, जैसे काग़ज़ में, प्रस्तुति स्वरूप ब्लिंक करता है26की आवृत्ति और प्लेसमेंट को प्रभावित नहीं करता है ।
पिछले जांच में पाया गया था कि professionalization एक चर कि सहज मतभेद को जंम देता है, यहां तक कि मस्तिष्क में परिवर्तन, जैसे,27एथलीटों, आर्किटेक्ट्स28, संगीतकारों29, या बैले नर्तकियों30 . यहां, हमने पाया है कि मीडिया professionalization eyeblink दर कम करने में परिणाम है, जबकि वीडियो सामग्री देखा है, संपादन शैली पर ध्यान दिए बिना8। चूंकि eyeblink भी आंख गीला के शारीरिक समारोह है, मीडिया पेशेवरों में eyeblink दर की कमी इस पेशेवर समूह में जोखिम नियंत्रण और रोकथाम के लिए ब्याज की हो सकती है ।
प्रोटोकॉल के भीतर महत्वपूर्ण चरणों
प्रस्तावित पद्धति में निम्नलिखित महत्वपूर्ण चरण शामिल हैं: (i) प्रतिभागियों के चयन के बाद से उपयोग किए गए मानदंड के अपर्याप्त विवरण के कारण, प्रयोग की संभव प्रतिकृतियों में गलतफहमी पैदा हो सकती है. इस तरह की समस्याओं से बचने के लिए, यह स्पष्ट रूप से नीचे विस्तार में जो मानदंड प्रयोग किया जाता है लिखने के लिए वांछनीय है । (ii) वीडियो उत्तेजनाओं के डिजाइन और निर्माण । परंपरागत रूप से, मीडिया सामग्री का विश्लेषण पहले से मौजूद आख्यान (फिल्मों, विज्ञापनों या टीवी शो) के साथ किया गया है । हालांकि, प्रस्तावित कार्यप्रणाली का विश्लेषण किए जाने के लिए मीडिया की सामग्री तैयार करने पर आधारित है । पेशेवर वीडियो बनाने के बाद से आसान नहीं है, शोधकर्ताओं को एक पेशेवर audiovisual निर्माता की मदद की आवश्यकता हो सकती है । इसलिए, इस प्रोटोकॉल के भीतर एक महत्वपूर्ण कदम है, जहां शोधकर्ता को प्रयोगशाला के बाहर पेशेवरों के साथ काम करने की आवश्यकता हो सकती है । यह मीडिया सामग्री के डिजाइन में रुचि के चर शामिल करने के लिए महत्वपूर्ण है । (iii) उत्तेजना प्रस्तुति और डेटा प्राप्ति के बीच सिंक्रनाइज़ेशन । हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर के आधार पर शोधकर्ता द्वारा इस्तेमाल किया (जैसे उत्तेजनाओं पेश करने के लिए सॉफ्टवेयर के रूप में और है कि ईईजी रिकॉर्डिंग के लिए इस्तेमाल किया), उन दोनों के बीच तुल्यकालन भ्रमित हो सकता है । प्रत्येक निर्माता कनेक्टिविटी के लिए इनपुट और आउटपुट का प्रबंधन करने के लिए अपने स्वयं के प्रोटोकॉल है । संदेह की स्थिति में शोधकर्ता को उनके साथ बोलना पड़ सकता है ।
मौजूदा/वैकल्पिक तरीकों के संबंध में तकनीक का महत्व
eyeblinks विश्लेषण के लिए प्रस्तावित दोहरे दृष्टिकोण का उपयोग शोधकर्ताओं ने परिणामों के विपरीत करने में मदद करता है । जबकि ईईजी संकेत ऐसे eyeblink के रूप में आंख आंदोलनों वर्गीकृत कर सकते हैं, प्रतिभागियों के चेहरों की एक रिकॉर्ड HD वीडियो के साथ परिणाम विषम द्वारा यह परिणामों में त्रुटियों से बचने के लिए संभव है. इस दृष्टिकोण भी आगे विश्लेषण के लिए बिजली के मस्तिष्क गतिविधि डेटा इकट्ठा ।
तकनीक की सीमाएं
विषयों के विभिंन समूहों उनके eyeblink दरों में महत्वपूर्ण अंतर उपस्थित हो सकता है । इस तकनीक की एक सीमा है कि, प्रतिभागियों से विस्तृत प्रश्नावली प्राप्त करने के बावजूद, महत्वपूर्ण जानकारी याद किया जा सकता है । कि कारण के लिए, यह ध्यान से कैसे अपने पेशेवर या सामाजिक स्थितियों उनके eyeblink दरों को प्रभावित कर सकते है के संबंध में विषयों के चयन के लिए मानदंड स्थापित करने के लिए आवश्यक है । इस सीमा के कारण गलत निष्कर्ष हो सकता है, जैसे विषय समूहों से जुड़े eyeblink पैटर्न की अशुद्ध व्याख्या ।
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Disclosures
लेखकों का खुलासा करने के लिए कुछ नहीं है ।
Acknowledgments
वर्तमान अध्ययन अर्थव्यवस्था और प्रतिस्पर्धात्मकता के एक स्पेनी मंत्रालय द्वारा समर्थित किया गया है (BFU2014-56692-r और BFU2017-82375-r) अनुदान ।
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| EEG Device | Neurolectrics | Enobio 20 EEG/EMG system | |
| Ag/AgCl Electrodes | Neuroelectrics | [NE022b] GelTrode | |
| Recording EEG software | Neuroelectrics | NicOffline software | |
| HD-video camera | Sony Corporation | Sony HDR-GW55VE | |
| Syringe | Monoject | Monoject 412, curved tip syringe, 50/box | |
| Saline electrode EMG gel | Signa-Gel | X32-204: Signa Gel | |
| Visual Stimuli Presentation Software | Paradigm Stimulus Presentation | Perception Research System Incorporated | |
| EEG software analysis | Centre National de la Recherche Scientifique and Montreal Neurological Institute | Brainstorm3 | |
| EEG software analysis | The MathWorks Inc. | MATLAB 2013b | |
| TV for video presentation | Panasonic Corporation | PanasonicTH- 42PZ70EA - 50" | |
| PC for presenting stimuli | MacBook Air | Year 2013, running Mac OSX Mountain Lion | |
| PC for recording stimuli | MacBook | Year 2009 running Windows 7 | With a bootcamp partition of the disk for providing Windows OS |
| Statistical Analysis | Systat Software Inc. | Sigmaplot 11.0 |
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