Summary
Apresentamos a detecção, aquisição e análise das taxas de eyeblink enquanto assiste o conteúdo de mídia.
Abstract
Este artigo explora um método para detectar diferenças na percepção visual nos seres humanos. O método utilizado baseia-se na função psicológica (ou "cognitiva") do eyeblinks. Eyeblinks dos participantes são detectados e adquiriu enquanto assiste a vídeos criados especificamente para a investigação. A detecção e a aquisição de eyeblinks são realizadas com a ajuda de um dispositivo sem fio 20 canais eletroencefalográficos (EEG). O internacional que sistema 10-20 para a colocação do eletrodo é seguido. Uma câmara de vídeo alta definição (HD) é usada para registrar expressões faciais dos participantes, para fins de contraste. Em vez de usar o conteúdo de mídia pré-existente, conteúdo de vídeo efeito foi criado seguindo critérios específicos de interesse para esta investigação, com estímulos, possibilitando que os pesquisadores para gerenciar os parâmetros precisos de interesse. Caso contrário, os resultados podem estar contaminados com variáveis descontroladas. A sincronização da apresentação de estímulos de vídeo com gravações de EEG precisa ser feito em milissegundos. Análise dos dados coletados é realizada com software robusto para trabalhar com matrizes grandes. São encontradas diferenças estatisticamente significativas na taxa de eyeblink relacionada à profissionalização da mídia e o estilo de edição com os procedimentos experimentais relatados.
Introduction
A finalidade desse método
Este método propõe um protocolo duplo para a detecção de eyeblinks. O objetivo é analisar a percepção visual dos telespectadores de conteúdo de mídia, criado especificamente para esta investigação, por meio de sistemas de gravação de vídeo HD e gravações de EEG.
A lógica por trás do desenvolvimento e/ou o uso deste método
Cada eyeblink esconde fluxo visual para 150-400 ms1,2. Piscando tem fisiológicas3,4,5 e psicológico6,7 funções. A conexão entre a atenção e eyeblink taxa foi estudada e comprovada em diversos estudos8. Um maior nível de atenção diminui a taxa de eyeblink e de acordo com estudos anteriores, os seres humanos compartilham um mecanismo para controlar a temporização de intermitências que procura o melhor momento para evitar a perda de informação visual importante9. Assim, analisar o comportamento de eyeblink de telespectadores quando assistir telas poderia fornecer informações sobre o nível de atenção dado ao conteúdo de mídia.
Um método para a detecção de taxa eyeblink espontânea é por meio de eletrodos de EEG para registrar a atividade elétrica. Eyeblinks pode ser facilmente detectada por pré-frontal e eletrooculograma eletrodos conectem a um sistema de gravação de EEG. Na maioria das análises de EEG, eyeblinks são considerados artefatos. Por esta razão, muitos pacotes de software projetados para analisar dados de EEG tem eyeblink detectores10. A vantagem de usar o EEG para detectar eyeblinks é a alta resolução temporal (da ordem de milissegundos) e a possibilidade de registrar os efeitos de cérebro de diferentes narrativas e cortes nos filmes sincronizados com aqueles eyeblinks - uma questão aberta a mais estudo. Rostos dos participantes de gravação com uma câmera HD também pode ser útil para fins de correspondência/contraste9.
As vantagens sobre métodos alternativos com referências a estudos relevantes
Existem vários métodos para a contagem de piscadas de olho. Alguns instrumentos dedicados para a detecção de piscadas são bobinas magnéticas, feixes de luz (IR) infravermelhos, detectores de movimento optoeletrônicos com análise de movimento do olho tais como técnicas de acompanhamento de olho e várias técnicas com base em sinais bioelétricos, por exemplo, eletrooculografia (EOG), eletromiografia (EMG) e EEG. Outra opção mais precisa, mas demorada manualmente conta pisca de uma gravação de vídeo quadro-a-quadro11. As tecnologias de hoje podem ser classificadas em geral em dois grupos: um) sem contacto que inclui duas modalidades, a deteção de piscar direto usando visão computacional e a detecção de piscar off-line usando o olho de monitoramento de gravação e b) contato com base em gravação usando sinais biológicos EOG e EEG dispositivos12,13.
O sistema de acompanhamento de olho é uma tecnologia amplamente utilizada, desde a tradicionais baseada em imagem passiva em projetos para as ativas perto infravermelho-abordagens baseadas principalmente usadas hoje com uma câmera de alta resolução. Este último explora as propriedades reflexivas da pupila sob iluminação de IR14. O conceito subjacente a modernos métodos de acompanhamento de olho é aluno centro da córnea reflexão (PCCR), que envolve uma centro da pupila, onde a luz reflete de córnea de monitoramento de câmera. No entanto, há uma falta de algoritmos de detecção de piscar publicado para protocolos de acompanhamento de olho. Além disso, embora os modelos diferentes de olho no mercado de monitoramento fornecem software integrado com deteção de piscar, o código-fonte não é sempre fornecido pelos fabricantes, tornando difícil de modificar ou saber como os algoritmos trabalham12. Também, durante experimentos com olho de monitoramento, há eventos que causam perda de dados, tais como controle de atrasos e cabeça significativa ou olhar os movimentos. A área dos olhos é muito pequena em captura de vídeo, que é um problema para o cálculo da duração de piscar, e que às vezes apresenta vários tipos de artefatos15.
Neste experimento, são usados métodos de EEG e EOG. EEG não é geralmente usado para detectar eyeblinks. No entanto, analisando-eyeblinks gravado com eletrodos de EEG é um procedimento padrão para o estudo dos deslocamentos da pálpebra. Este procedimento permite que pesquisadores de ter informações de exatamente quando eyeblinks ocorrer. O padrão mais comum de sinal para a detecção de piscadas é o de pontos de pico, representando respostas de movimento vertical. Existem vários pico deteção algoritmos aplicáveis para raw EEG, domínio do tempo, ou sinais de frequência-domínio. Processos envolvidos na identificação de pico são detecção de pico, extração de características e classificação. Eyeblinks tem um efeito considerável sobre canais frontais do sinal EEG. Normalmente, eyeblinks são detectados em EEG utilizando uma amplitude pre-determinado limiar16. Os algoritmos do software de análise utilizado neste experimento baseiam-se no desvio-padrão dos sinais e o médio quadrático da (RMS) do sinal EEG pré-filtrada; Eles são código aberto e disponível para a comunidade científica,17. No entanto, alguns movimentos oculares não envolvendo eyeblinks podem provocar atividade elétrica que pode ser confusa. Por esse motivo, um segundo método - rostos dos telespectadores com uma câmera de vídeo HD de gravação - permite que pesquisadores de transferências eyeblinks contando-los manualmente. Com tal método duplo, o investigador alcança uma matriz de eyeblinks que podem ser facilmente analisados com ferramentas estatísticas.
Portanto, o método proposto executa uma triangulação de dados com duas diferentes fontes para validar o eyeblinks detectado. Este método baseia-se em Nakano et al indicações9 para confirmação. Ao mesmo tempo, ele também permite que os pesquisadores coletar informações de atividade cerebral e a banda de frequência para posterior análise. O experimento aqui descrito é parte de uma investigação futura mais ampla sobre os efeitos de edição-estilo cortes em áreas occipital e pré-frontal do cérebro.
Determinar que se o método é adequado para uma investigação
Este protocolo experimental permite eyeblinks dos telespectadores enquanto assistir conteúdos de vídeo para ser estudado sob três condições experimentais. Taxa de eyeblink é detectada pela primeira vez, usando duas técnicas complementares: EEG e vídeos HD gravados. Aqui, usamos um EEG sem fio com 20 canais. Estímulos específicos, segundo adaptados ao experimento são criados, para que o pesquisador pode gerenciar todas as variáveis do conteúdo visual. Aqui, três vídeos com o mesmo narrativo, mas diferente de edição de vídeo estilo foram criados. A narrativa consistia de um homem que entrou num quarto, sentou em uma mesa, juggled com três bolas, abriu um laptop, procurei informações em alguns livros, digitado alguma coisa no laptop, fechou, comeu uma maçã, olhada diretamente para a câmera e saiu da sala. Os três estímulos a última 198 s cada. O primeiro foi um filme One-shot; o segundo foi editado de acordo com as regras clássicas de Hollywood-estilo com 33 diferentes cenas; e o terceiro foi editado seguindo as regras de estilo MTV com 79 fotos. Um estímulo quarto foi também apresentado em que a narrativa era idêntica, mas o formato era uma representação real com um ator em vez de um vídeo. Este quarto vídeo não estímulo não foi usado em um estudo inicial das diferenças de estilo de edição, mas foi usado em uma investigação de diferente para comparar eyeblink-taxa diferenças entre representação real e mídia selecionados8. Em terceiros lugar, diferentes grupos de participantes são selecionados dependendo de sua experiência anterior em análise visual de vídeos. O objetivo é determinar diferenças nas taxas de eyeblink dos grupos de assunto, observando o mesmo estímulo visual. Neste caso, 40 sujeitos participaram no inquérito. Metade deles eram profissionais de mídia (16 machos e 4 fêmeas; idade 30-56 anos, com idade média de 44,15 anos ±7.15) e o resto eram profissionais não-mídia (15 machos e 5 fêmeas; idade 28-56 anos, com idade média de ± 43.25 8,59 anos). Profissionais de mídia foram escolhidos com o critério de mais de 6 anos de experiência na tomada de decisões relacionadas à edição de mídia no seu trabalho diário.
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Protocol
Todos os métodos descritos aqui foram aprovados pela Comissão de ética para pesquisa com animais e seres humanos (CEEAH) da Universitat Autònoma de Barcelona.
1. criação e apresentação dos estímulos visuais
- Crie os vídeo estímulos de acordo com os objetivos desejados.
- Decida quais variáveis são de interesse para a estímulos.
Nota: por exemplo, na presente investigação, a principal variável de interesse é o estilo de edição.- Decida a duração, o conteúdo e o estilo do vídeo com base no interesse do experimento. Para determinar todas essas variáveis, considere quantos vídeos, o participante vai assistir e quanto tempo o participante assistirá a tela, avaliar se a narrativa do vídeo atende o interesse e decidir o estilo visual do vídeo.
- Escreva o roteiro, prestando atenção às variáveis escolhidas.
- Gravar o vídeo com uma câmera de vídeo de alta qualidade e editar o vídeo, conforme necessário. Se necessário, procure ajuda profissional.
- Decida quais variáveis são de interesse para a estímulos.
- Desenha um contexto adequado para a apresentação de estímulos.
- Decida onde a aquisição de dados terá lugar e projetar um espaço confortável para exibir os estímulos. Os participantes devem se sentir à vontade.
- Selecione uma tela de alta qualidade para a apresentação do vídeo. Quanto maior a qualidade da tela, melhor.
- Se houver vários filmes de vídeo a ser apresentado, selecione um método para a randomização de sua apresentação.
Nota: É conveniente de embaralhar apresentação de estímulos entre os súditos para evitar resultados inconclusivos, devido a ordem em que os participantes percebem um estímulo. - Escolha um pacote de software para apresentar os vídeos.
Nota: Existem várias opções que permitem que o pesquisador exibir diferentes estímulos com temporizadores inter experimentais e instruções ou mesmo uma apresentação ao acaso. Ao escolher o software, é fundamental considerar sua capacidade de sincronização com dispositivos de aquisição de dados. Desde que este protocolo analisa a taxa de eyeblink dos participantes, a sincronização entre a apresentação visual dos estímulos visuais e o dispositivo de EEG é crucial.
2. selecção dos participantes
- Estabelece um critério para a escolha de participantes. Quando uma variável específica irá ser analisado, é necessário um grupo de controle. Anote o critério e consultar com os colegas para aperfeiçoar o projeto de estudo.
- Selecionar participantes e procurar a aprovação de um Comitê de ética que segue normas e diretrizes relevantes.
Nota: a maioria das universidades e centros de pesquisa tem uma Comissão de ética. Para se candidatar a aprovação, será necessário informá-los sobre os objetivos da investigação. Requisitos comuns incluem os métodos de pesquisa, os benefícios da investigação para a sociedade, como consentimento informado será obtido, se os participantes irão ser recompensados financeiramente, e como os dados coletados de participantes serão gerenciados. Tome tempo para projetar este pedido. É muito importante para obter a aprovação de um Comitê de ética para compartilhar os resultados com a comunidade científica. Alguns documentos que podem ser úteis a este respeito são a declaração de Helsínquia, o código de Nuremberg e o relatório de Belmont. - Desenha um formulário de consentimento informado para os participantes e seguir os critérios do Comitê de ética.
- Explica a experiência de todos os potenciais participantes. Deixe o participante saber todas as informações importantes, mas evitar a informação que não é importante ou pode afetar os resultados do experimento.
Nota: por exemplo, em um protocolo de deteção de eyeblink, o participante não pode saber que eyeblinks vão ser detectados, como isto poderia modificar a taxa de eyeblink natural. Pergunte para a sua aprovação participar. Dar a cada participante o documento de consentimento informado e permitir-lhes tempo suficiente para ler, para entender o texto e, finalmente, para assiná-lo. - Marque uma consulta com cada participante para realizar o experimento. Dar ao participante as seguintes instruções: chegar descansado e com recentemente lavado o cabelo; produtos químicos tais como spray de cabelo, etc., devem ser evitados porque elas podem afetar as gravações de EEG. Dê o participante todas as informações de contato necessárias.
3. instalação preparação
- Prepare a sessão experimental bem antes da chegada do participante. Ensaie a sessão com um colega. No caso de algo incorreto é detectado, faça as modificações correspondentes à sessão experimental.
- Prepare as conexões entre todos os dispositivos que vão ser utilizados e verificar sua sincronização (estímulo visual apresentação e aquisição de dados).
Nota: A conectividade entre o hardware e software é crítica. É aconselhável realizar testes para confirmar a sincronização. Discuta com o fabricante ou desenvolvedor de software, se necessário.
- Prepare as conexões entre todos os dispositivos que vão ser utilizados e verificar sua sincronização (estímulo visual apresentação e aquisição de dados).
- Fazer os sujeitos se sentir confortável na sala experimental: Bem-vindo ao participante e preparar um espaço para as suas coisas (bolsas e outros).
- Explicar o protocolo inteiro ao participante: onde o participante irá sentar-se, como muitos estímulos visuais que vai ser mostrado e a duração da sessão. Explica que a cooperação do participante é extremamente importante.
- Desde que um sistema de gravação de EEG sem fio vai ser usado, explicar como estas gravações são difíceis e isso fim de obter sinais eletrofisiológicos adequados com artefatos de baixos, o participante não deve mover desnecessariamente.
4. aquisição de dados
- Limpe a superfície da pele do participante para remover quaisquer vestígios de sujeira ou restos de produtos de cabelo.
- Medir a cabeça do participante. Medir a distância entre o nasion e o Ínion e marcar o ponto do meio como um vértice.
- Prepare os eléctrodos na tampa do EEG, usando o sistema 10-20.
- Coloque a tampa sobre o assunto após a marca para que o vértice corresponde a Central ponto zero (Cz) da PAC.
- Aplicar o gel condutor com a ajuda de uma seringa para os eletrodos; Certifique-se que a tampa se encaixa bem na cabeça do sujeito.
- Coloque o eletrodo de referência e o eletrodo EOG na cabeça do sujeito.
- Certifique-se que o participante está confortavelmente sentado e preparado para a sessão.
- Concentre-se uma câmara de vídeo HD no rosto do participante em close-up. Isto será usado para detectar manualmente eyeblinks dos participantes.
- Verifique que todos os dispositivos são sincronizados.
- Verifique se a caixa de controle do EEG está corretamente conectada ao computador registrando os dados.
- Verifique se o sinal para cada eletrodo está correto; Se não, verifique para o elétrodo problemático.
Nota: Algumas razões comuns para um sinal negativo de um eletrodo são a falta de um gel condutor sobre o eletrodo, uma má posição do eletrodo na cabeça, ou uma má conexão do cabo eletrodo com sua caixa de controle. - Quando tudo estiver pronto, iniciar a experiência de gravação (e reproduzir o vídeo).
5. sessão pós-experimental
- Retire a tampa da cabeça do participante e, se possível, dar ao participante um questionário relacionado aos tópicos de interesse.
- Salve todos os dados em um disco rígido externo.
Nota: É aconselhável fazer backup dos dados. Uma boa opção seria salvar os dados em dois discos rígidos externos e armazená-los em lugares diferentes. Ao projetar o melhor procedimento, é importante considerar o protocolo para armazenamento de dados aprovado pelo Comitê de ética. - Limpar os eletrodos e o PAC; a maioria dos eletrodos precisam ser limpos imediatamente após o uso.
- Limpar os eletrodos e a tampa com água abundante, sob uma torneira e sem produto químico (salvo indicação caso contrário pelo fabricante do dispositivo). Seca cuidadosamente os eletrodos para evitar corrosão. Se este protocolo não é suficiente para limpar a tampa, geralmente pode ser lavado na máquina de lavar (consulte as instruções do fabricante).
6. análise de dados
- Organize os dados de detecção eyeblink.
- Importe o arquivo de EEG para um pacote de software adequado para análise de dados.
- Selecione a área de EEG de interesse baseado os gatilhos de sincronização usados com o software de apresentação de estímulos visuais. Filtrar os dados e aplicar um filtro eyeblink para ver quantos e quando os eyeblinks são gerados.
Nota: Mais pacotes de software comerciais e livres têm filtros para detectar eyeblinks no EEG. - Selecione o vídeo HD de faces dos participantes e corresponder manualmente eyeblinks com aqueles encontrados nos dados de EEG.
- Criar uma matriz de planilha com a lista final de eyeblinks de cada participante e calcular a taxa por minuto, enquanto o sujeito estava assistindo os estímulos.
- Realizar análise estatística.
- Importe a matriz para o software correspondente para análise estatística.
- Em um programa de software estatístico, desenha a análise desejada para contrastar as hipóteses iniciais e concluí-las.
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Representative Results
Usar o procedimento apresentado aqui, a taxa de eyeblink de 40 participantes, enquanto assistir três diferente filmes de vídeo foi analisado. Para uma análise comparativa na profissionalização da mídia, metade dos participantes eram profissionais de mídia. Eles foram selecionados com base no critério de, no mínimo, 6 anos de experiência de trabalho na tomada de decisões relacionadas à edição de mídia e corta o áudio-visual. Para uma análise comparativa na edição de estilos, os três estímulos de vídeo foram criados com exatamente a mesma narrativa, mas um diferente estilo de edição. Um era um filme One-shot com um tiro aberto e sem movimentos de câmera. Outro era um filme de Hollywood-estilo com 33 tiros e uma média tiro comprimento de 5,9 s, bem como continuidade durante os tiros, com relações de conteúdo, ritmo, espaço e tempo, em conformidade com a clássica Hollywood estilo edição de regras. Finalmente, o terceiro vídeo foi um filme de estilo MTV com 79 tiros e uma média de tiro comprimento de 2,4 s. Neste último caso, houve descontinuidade do conteúdo, ritmo, espaço e tempo entre os disparos.
De acordo com os resultados coletados (Figura 1), a edição estilo taxa de eyeblink dos telespectadores afetados (X2(2) = 7.2, p = 0,027, teste de Friedman). Com comprimentos mais curtos dos tiros e mais inesperados cortes, houve uma menor taxa de eyeblink espontânea nos visores.
O inquérito revelou também que profissionalização da mídia afeta eyeblink taxa. Encontramos diferenças estatisticamente significativas entre os dois grupos (Mann-Whitney U = 86, n = 20, p = 0,002, Mann-Whitney Rank Sum Test) ao comparar estímulos todos juntos. Non-media profissionais têm uma maior taxa de eyeblink do que profissionais de mídia. Esta diferença é vista para cada estilo de edição analisado: no filme One-shot (Mann-Whitney U = 86,5, n = 20, p = 0,002, Mann-Whitney Rank Sum Test); no filme de Hollywood-estilo (Mann-Whitney U = 90, n = 20, p = 0,003, Mann-Whitney Rank Sum Test); e no estilo MTV-edição de filme (Mann-Whitney U = 94.5, n = 20, p = 0,004, Mann-Whitney Rank Sum Test). Profissionais da mídia mostram maior homogeneidade na taxa eyeblink do que a mídia não profissionais, como o desvio padrão de sua taxa de eyeblink é muito menor, independentemente do estilo de edição analisado.
Figura 1 . Taxa de eyeblink em edição de estilos diferente e em diferentes grupos. Taxa de intermitência espontânea (SBR) por minuto (min-1) em espectadores enquanto vê diferentes estilos de edição. As extremidades das caixas de definem a 25th e 75th percentis, com uma linha nos bares mediana e erro definindo a 10th e 90th percentis; os círculos vazios representam pontos de dados. Taxa de eyeblink dos telespectadores diminui à medida que a edição do conteúdo de mídia torna-se mais caótica. O estilo MTV edição provoca uma taxa inferior eyeblink o estilo de edição de Hollywood ou o filme One-shot. Profissionais de mídia têm uma taxa inferior eyeblink profissionais não-mídia. Isso acontece para cada estilo de edição. Estes dados foram tirados e modificados de referência 3. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.
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Discussion
Um método para analisar a percepção visual de conteúdo de mídia com o efeito de criação de vídeo está descrito aqui. Muitos outros estudos tentam analisar a percepção do conteúdo de mídia em contextos narrativos com filmes pré-existente. O presente método propõe a criação de conteúdo visual com uma construção narrativa, seguindo os critérios de interesse e baseia-se a sugestão de que a taxa de eyeblink está ligada ao atenção9 do espectador. Por esse motivo, o estudo detecta eyeblinks dos participantes enquanto assiste o conteúdo de mídia e compara sua taxa em condições diferentes (o estilo de edição e a profissionalização da mídia).
A ideia que dessa taxa eyeblink é ligado ao cognitivo tarefas foi desenvolvida ao longo de vários estudos durante décadas recentes18,19,20. Eyeblink também é útil como um marcador atenção21. Uma diminuição da taxa de eyeblink tem sido associada com um aumento de atenção9,22,23. Nesta investigação, por meio de medições de EEG e vídeo de alta qualidade de gravação para analisar a percepção visual de conteúdo de mídia, achamos que o estilo de edição pode ser usado pelos criadores para tratar atenção3 dos telespectadores. Isso já foi proposto pelo editor de cinema Walter Murch, que, durante a edição de filmes, suspeitados que eyeblinks podem ter uma função de marcador de compreensão e pontuação em filmes, relacionados ao audiovisual cortes24. Isso deve ser de interesse em contextos de produção audiovisual. O fato de que o estilo de edição é um elemento que pode afetar a taxa de eyeblink dos telespectadores complementa um trabalho anterior, que detectou que a narrativa de um conteúdo de mídia afetados eyeblink taxa9 dos telespectadores. Uma maior necessidade de atenção é criada pelo estilo MTV edição, onde os cortes ocorrem mais frequentemente do que em outros dois estilos de edição e provoca uma diminuição da taxa de eyeblink. Isto é de acordo com trabalhos anteriores estudando eyeblink inibição e memória operacional25 e em que piscar inibição tem sido proposta como um mecanismo para evitar a perda de informações por uma tarefa com um aumento do nível de demanda7. Vale a pena afirmar que em outras plataformas não-audio-visuais, tais como o papel, o formato de apresentação não afeta a frequência e a colocação de pisca26.
Inquéritos anteriores tinham encontrado essa profissionalização é uma variável que dá origem a diferenças perceptivas, mesmo alterações cerebrais, em, por exemplo, os atletas27, arquitetos28, músicos29ou bailarinos30 . Aqui, nós achamos que a mídia resultados de profissionalização na diminuição da taxa de eyeblink enquanto conteúdo de vídeo está vigiado, independentemente do estilo edição8. Desde eyeblink também tem a função fisiológica de molhar os olhos, a diminuição da taxa de eyeblink profissionais de mídia pode ser de interesse para o controle de risco e prevenção neste grupo profissional.
Passos críticos dentro do protocolo
A metodologia inclui as seguintes etapas essenciais: (i) a seleção dos participantes desde que uma descrição insuficiente dos critérios utilizados pode levar a mal-entendidos em possíveis repetições do experimento. Para evitar esses problemas, é desejável para escrever explicitamente no detalhe que critérios são utilizados no experimento. (ii) a concepção e criação de estímulos os vídeo. Tradicionalmente, a análise de conteúdo de mídia tem sido feita com narrativas pré-existentes (filmes, propagandas ou programas de TV). No entanto, a metodologia proposta baseia-se na preparação do conteúdo de mídia para ser analisado. Uma vez que não é fácil criar vídeos profissionais, pesquisadores podem precisar da ajuda de um produtor profissional de audiovisual. Portanto, este é um passo crítico no âmbito do protocolo, onde o pesquisador pode precisar de trabalhar com profissionais fora do laboratório. É importante incluir as variáveis de interesse no projeto do conteúdo de mídia. (iii) a sincronização entre a apresentação do estímulo e aquisição de dados. Dependendo do hardware e software utilizado pelo pesquisador (tais como o software para apresentar os estímulos e que usado para a gravação do EEG), a sincronização entre eles pode ser confusa. Cada fabricante tem seus próprios protocolos para gerenciar as entradas e saídas para conectividade. Em caso de dúvida, o pesquisador pode precisar de falar com eles.
Importância da técnica no que diz respeito a métodos existentes/alternativa
Uso da abordagem dupla proposto para a análise de eyeblinks ajuda pesquisadores para contrastar os resultados. Enquanto o sinal de EEG pode classificar os movimentos oculares tais como eyeblink, por contrastar os resultados com um vídeo HD gravado dos rostos dos participantes é possível evitar erros nos resultados. Esta abordagem também recolhe dados de atividade elétrica cerebral para posterior análise.
Limitações da técnica
Diferentes grupos de indivíduos podem apresentar diferenças significativas em suas taxas de eyeblink. Uma limitação dessa técnica é que, apesar da obtenção de questionários detalhados dos participantes, importantes informações podem ser perdidas. Por esse motivo, é necessário estabelecer cuidadosamente os critérios para a seleção de indivíduos no que se refere como suas situações profissionais ou sociais podem afetar suas taxas eyeblink. Essa limitação poderia causar conclusões errôneas, tais como a má interpretação de padrões eyeblink ligada a grupos de assunto.
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Disclosures
Os autores não têm nada para divulgar.
Acknowledgments
O presente estudo foi apoiado por um Ministério da economia espanhola e competitividade (BFU2014-56692-R e R-BFU2017-82375) subvenções.
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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