Duyusal için Veri Toplama ve Otomatik Yüz İfade Analizi Teknoloji Analizi Uygulamalı ve Geçici Analiz Protokolü

Özet

Otomatik yüz ifadesi analizi yazılımı kullanılarak bir duyusal değerlendirme laboratuvarda içecekler ve sıvılaştırılmış gıdalar bir nüfusun duygusal tepki yakalama ve istatistiksel analiz etmek için bir protokol tarif edilmektedir.

Özet

Otomatik yüz ifadesi analizi (AFEA) yazılımı kullanarak bir duyusal değerlendirme laboratuvarında içeceklere ve sıvılaştırılmış gıdalara karşı duygusal tepkiyi yakalamak için bir yöntem gösteriyoruz. Ek olarak, ilgili duygusal veri çıktısını çıkarmak ve belirli bir zaman dilimi boyunca bir popülasyonun duygusal tepkisini çizmek için bir yöntem gösteriyoruz. Her katılımcının tedavi yanıtını bir kontrol uyaranıyla (başlangıç) eşleştirerek, zaman içinde ve birden fazla katılımcı arasında genel duygusal tepki ölçülebilir. AFEA, yiyecek ve içeceklere tarafsız tepkiyi değerlendirmek için ileriye dönük bir analitik araçtır. Şu anda, çoğu araştırma esas olarak içeceklere odaklanmıştır. AFEA'nın içeceklere ve yiyeceklere uygulanması için metodolojiler ve analizler henüz standartlaştırılmamıştır; Bununla birlikte, tutarlı bir standart metodolojiye ihtiyaç vardır. Video yakalama prosedürlerini ve sonuçta elde edilen video kalitesini optimize etmek, gıdalara karşı duygusal tepkilerin başarılı bir şekilde toplanmasına yardımcı olur. Ayrıca, veri analizi metodolojisi, duygusal tepkiyle ilgili ilgili verileri çıkarmak için yenidir. Video yakalama optimizasyonu ve veri analizinin kombinasyonları, otomatik yüz ifadesi analizi ve duygusal tepki verilerinin yorumlanması için protokolün standartlaştırılmasına yardımcı olacaktır.

Giriş

Otomatik yüz ifadesi analizi (AFEA) içecek ve yiyeceklere duygusal tepkiler karakterize etmek için bir potansiyel analitik bir araçtır. Mevcut duyusal bilim metodolojileri, gıda değerlendirme uygulamaları ve hedonik skala değerlendirmesi için fazladan bir boyut ekleyebilirsiniz Duygusal analiz genellikle araştırma ve endüstri ortamlarında ikisi de kullanılır. Duygusal analiz yiyecek ve içeceklere daha doğru bir tepki ortaya ek bir metrik sağlayabilir. Reaksiyonları ¹ kayıt hatası nedeniyle Hedonik puanlama katılımcı önyargı içerebilir.

AFEA araştırma bilgisayar oyunları, kullanıcı davranışı, eğitim / pedagoji ve empati ve aldatma üzerine psikoloji çalışmaları da dahil olmak üzere birçok araştırma uygulamalarında kullanılmaktadır. Çoğu gıda ile ilişkili araştırma gıda kalitesi ve gıda ile insan davranışları duygusal tepki karakterize odaklanmıştır. Gıda davranışları içgörüler kazanıyor son trend ile, edebiyat raporları büyüyen bir vücut Afea kullanımıyiyecek, içecek ve koku ^1-12 ile bağlantılı insan duygusal tepki karakterize etmek için.

AFEA Yüz Hareket Kodlama Sistemi (FACS) elde edilir. Yüz eylem kodlama sistemi (FACS) 5 puanlık bir yoğunluk ölçeğinde ¹³ eylem birimlerinin (AUS) ile karakterize yüz hareketleri ayrımcılık. FACS yaklaşım, eğitimli yorum uzmanları, manuel kodlama, önemli değerlendirme zamanı gerektirir ve sınırlı veri analizi seçenekleri sağlar. AFEA duyguları belirlemek için hızlı bir değerlendirme yöntemi olarak geliştirilmiştir. AFEA yazılım duygusal tepki ^14-18 karakterize etmek yüz kas hareketi, yüz veritabanları ve algoritmalar kullanır. Bu çalışmada kullanılan AFEA yazılım Duygusal Yüz İfade Resimleri Varşova Set (WSEFEP) ve 0.70 standart bir anlaşmaya yakın (ADFES) Set Amsterdam Dinamik Yüz İfade, hem de ortalama 0.67 anlaşmanın bir "FACS endeksi ulaştı manuel kodlama ^"19 için . analize dahil evrensel duygular 0 ile 1 arasında ayrı bir ölçekte (her mutlu (pozitif), (negatif) üzgün, tiksinti (negatif), sürpriz (pozitif veya negatif), kızgın (negatif), korkmuş (negatif) ve nötr 0 ifade edilmese = 1; = tamamen) ²⁰ dile getirdi. Buna ek olarak, psikoloji literatürü korkmuş ve (uzak caydırıcı uyaranlara) ²¹ "çekilme" duyguların olarak tiksinti, mutlu şaşırttı ve öfkeli "yaklaşımı" duyguların olarak (uyaranlara doğru) ve üzgün içerir.

gıdalar ile ilişkili duyguları tanımlamak için geçerli AFEA yazılımı biri sınırlama çiğneme ve yutma yanı sıra aşırı baş hareketleri gibi diğer kaba motor hareketleri ile ilişkili yüz hareketlerinden müdahaledir. Yazılım yüzünde ^16,17 üzerinde 500'den fazla kas noktaları dayalı küçük yüz kas hareketleri, ilgili pozisyon ve hareket derecesi, hedefler. Çiğneme hareketleri ifadeleri sınıflandırılması müdahale. Bu sınırtirme sıvılaştırılmış gıdalar kullanarak ele alınabilir. Ancak, diğer yöntem zorluklar da veri toplama çevre, teknoloji, araştırmacı talimatları, katılımcı davranış ve katılımcı öznitelikleri gibi video duyarlılık ve AFEA analizi azaltabilir.

Standart bir metodoloji geliştirdi ve optimum video yakalama ve duyusal değerlendirme laboratuar ortamında yiyecek ve içeceklerin duygusal tepki için Afea kullanarak veri analizi için doğrulanmadı. Pek çok açıdan aydınlatma, katılımcı yön, katılımcı davranış, katılımcı yüksekliği, yanı sıra, kamera yüksekliği, kamera olta balıkçılığı ve ekipman ayarları nedeniyle gölgeleme, ışıklandırma dahil video yakalama ortamı etkileyebilir. Ayrıca, veri analizi metodolojileri tutarsız ve duygusal tepki değerlendirmek için standart bir metodoloji eksikliği. Burada, (içecekler kullanılarak anlamlı sonuçlara duygusal verileri ve işlem verileri yakalamak için bizim standart işletim prosedürü gösterecektiraromalı süt, değerlendirme için tatlandırılmamış süt ve tatlandırılmamış su). Bildiğimiz kadarıyla tek hakemli yayın için laboratuar grubundan, duygular analizi ⁸ veri yorumlama için zaman serileri kullanmıştır; Ancak, yöntem, bizim sunulan yöntem için güncellendi. Amacımız duyusal değerlendirme laboratuar ortamında tekrarlanabilirliği ile yardımcı olmak için geliştirilmiş ve tutarlı bir metodoloji geliştirmektir. gösteri için, çalışma modelinin amacı AFEA aromalı süt, tatlandırılmamış süt ve tatlandırılmamış su geleneksel hedonik kabul edilebilirlik değerlendirmesi ek eğer değerlendirmektir. Bu video protokolü niyeti, AFEA metodolojisi kurulmasına yardımcı bir duyusal değerlendirme laboratuvarda video yakalama kriterlerini (duyusal stand ayarı) standardize ve nüfusun zamansal duygusal veri analizi için bir yöntem göstermektir.

Protokol

Etik Beyanı: Bu çalışma öncesinde projeye başlamadan Virginia Tech Kurumsal Değerlendirme Kurulu (KİK) (KİK 14-229) tarafından önceden kabul edildi.

Dikkat: İnsan denekli araştırma katılımı öncesinde bilgilendirilmiş onam gerektirir. Hareketsiz ya da video görüntülerinin kullanımı için IRB onayı, izni yanı sıra, aynı zamanda baskı, video veya grafik görüntüleme için herhangi bir görüntü bırakmadan önce gereklidir. Buna ek olarak, gıda alerjenleri testten önce anlatılmıştır. Onlar herhangi bir uyumsuzluğun, alerji veya başka endişeleriniz varsa Katılımcılar paneli başlamadan önce istenir.

Not: Dışlama Kriterleri: Otomatik yüz ifadesi analizi kalın çerçeveli gözlük, ağır sakallı yüzler ve cilt tonunu duyarlıdır. Bu kriterlere sahip Katılımcılar nedeniyle başarısız videoları riskinin artmasına yazılım analizi ile uyumlu değildir. Bu yüzü bulmak için yazılımın yetersizlik atfedilir.

1. Numune Hazırlama ve Katılımcı alımı

1. içecek veya yumuşak hazırlayınGıda örnekleri.
   1. Costello ve Clark (2009) ^22% 2 süt kullanılarak süt çözümleri yoğun ve önerilen lezzetleri yanı sıra diğer tatlar hazırlayın. aşağıdaki çözümleri hazırlayın: (1) tatlandırılmamış süt (% 2 yağı azaltılmış sütlü); (2) unflavored su (içme suyu); süt (3) vanilya özü lezzet (0.02 gr / ml) (imitasyon açık vanilya aroması); süt ve (4) tuzlu tat (gr / ml iyotlu tuz 0.004).
      Not: Bu çözümler yalnızca gösterim amacıyla kullanılır.
   2. 2 oz her bir çözümün yarısı ons alikotları (~ 15 g) dökün. renk kodlu kapaklı şeffaf plastik numune kapları ve kap.
      Not: şeffaf bardak kullanılması tavsiye edilir; Ancak, araştırmacının takdirine kalmıştır.
2. kampüs veya yerel toplumdan Acemi katılımcılar çalışmaya katılmak için.
   Not: Bir çalışma için gerekli Katılımcı örneklem büyüklüğünün araştırmacının takdirine kalmıştır. Biz 10 50 katılımcıların bir dizi tavsiye ediyoruz.
3. çalışmaya katılmadan önce insan konu izin alın.

Video Capture Panel Room 2. Hazırlık

Not: Bu protokol bir duyusal değerlendirme laboratuvarda veri yakalama içindir. Bu protokol, duyusal stant ayarı için AFEA veri yakalama kullanışlı kılmaktır.

1. ileri onların odak tutmak ve aşağı seyir önlemek için onları (yüz seviyesi) önünde bir dokunmatik ekranı ile bireysel kabinleri kullanın.
2. Sırt desteği ile ayarlanabilir yükseklik sandalyeler kullanın.
   Not: Bu katılımcılar dikey olarak ve video yakalama için uygun bir aralıkta yerleştirilmesine izin vermek için gereklidir. katılımcının hareketleri azalır, böylece ayarlanabilir arka yükseklik desteği ile sabit sandalyeler (hiçbir haddeleme özelliği) kullanın.
3. (R = 206 G = 242, B = 255 Aydınlatıcı 6504K) optimum yüz duygusal video çekimi için "% 100 gün ışığı" olarak havai aydınlatma ayarlayın.
   Not: Yoğun gölgeleme önlemek için, yaygın ön aydınlatma ide olduğunual ışık şiddeti veya renk ²⁰ gibi ilgili değil ise. Sonuçta, bu yakalama aydınlatma kontrol etmek için araştırmacı, bireysel protokol / metodoloji ve çevre takdirine kalmıştır.
4. Kayıt için dokunmatik ekranı üzerinde ayarlanabilir bir kamera yapıştırın.
   1. En az 640 x 480 piksel (veya üstü) ²⁰ çözünürlüğe sahip bir kamera kullanın. Satın alma ve kurulum ²⁰ önce yazılım sağlayıcısı ile gerekli kamera yetenekleri tartışın. Not:-boy oranı ²⁰ önemli değildir.
   2. tutarlılık için ikinci (veya diğer standart hız) 30 kare Kamera yakalama hızını ayarlayın.
   3. Bağlayın ve kayıt yazılımı kaydetmek ve katılımcı videoları kaydetmek için kamera ayarlanmış ortam sağlamak.

3. Katılımcı Ayarı ve Sözel Tarifi

1. Bir seferde sadece bir katılımcı duyusal standında örnekleri değerlendirmek var.
   Not: daha fazla testAynı anda bir katılımcı test ortamında müdahale ve katılımcı konsantrasyonunu bozacak veya önyargı yaratabilir.
2. Girişte, katılımcılara süreç ve standart çalışma prosedürleri hakkında sözlü talimatlar vermesi.
   1. Katılımcılar yukarı doğru ve sandalyenin arkasına oturmak zorunda.
   2. katılımcının yüzü çene veya göz çevresinde hiçbir gölgeler, video kayıt merkezinde yakalanan şekilde koltuk yüksekliği, sandalye (kameradan mesafe) pozisyonunu ve kamera açısını ayarlayın.
      Not: Duyusal standında, katılımcının baş kabaca 20, - 24 santim uzakta kamera ve kamera video beslemesi merkezli yüzüyle monitörden.
   3. konumlandırılmış ve monitör ekranı dönük odaklı olarak talimat katılımcılar oturmuş kalması. Ayrıca, numune başına 30 saniye değerlendirme döneminde sonrası örnek tüketim herhangi bir ani hareketlerden kaçınmaları katılımcıların söyleyin.
   4. Tüm içecek veya sıvılaştırılmış gıda örneği tüketmek ve yutmak için katılımcı bilgilendirin.
   5. Örnek ağzına sonra hızla hemen masaya çene altına ve aşağı numune kabı taşımak için katılımcı bilgilendirin. Bu yüz oklüzyonu ortadan kaldırmaktır. Monitörün doğru aramaya devam etmelerini hatırlatın.
      Not: örnek sunmak için numune taşıyıcı araştırmacı takdirine kalmıştır. Bir saman veya kap kullanılabilir. Yüz tıkanmış veya tüketimi nedeniyle bozuk olacak, çünkü ne olursa olsun, ilk yüz tıkanma kaçınılmazdır.
3. onlar dokunmatik ekranı göründükleri gibi yönergeleri izleyin katılımcı bilgilendirin. Not: Otomatik duyusal yazılımı içine programlanmış olarak Talimatlar otomatik sıralanır.

Video Capture 4. Bireysel Katılımcı Süreci

1. katılımcı oturmuş iken onaylayın video kamera optimal katılımcının yüzü yakalamarahat (örnek sunum öncesi) standında video yakalama görüntülendiği bilgisayar monitörü görüntüleyerek. bilgisayar monitöründe kayıt butonuna tıklayarak kayıt başlayın.
2. kendi damak temizlemek için yudum su katılımcıların söyleyin.
3. Bir başlangıç ​​veya kontrol tedavisi (tatlandırılmamış su) ile başlayan bir seferde bakımlarla bir sağlamak. video içinde örnek tedavi tanımlanması için örnek renk koduna ilişkin her numunenin üstüne yerleştirilir benzersiz renkli dizin kartı ile her bir örnek tanımlayın.
   Not: dokunmatik ekranı üzerinde Programlı rehberlik katılımcıları bildirir. talimatlar her tedavi numune için standart bir dizi adım aracılığıyla katılımcının yönlendirin.
4. dokunmatik ekranı aracılığıyla, katılımcıyı doğrudan:
   1. video örnek tanımlama için ilişkili renk indeksi kart öncesi tüketimi tutun.
      Not: Renk kartı bir yol araştırmacılar, video a tedaviler belirleyebilir olduğunund örnek değerlendirme için uygun bir zaman dilimi (time sıfır) işaretleyin.
   2. kısaca kartı tuttuktan sonra geri tepsiye kartı yerleştirin.
   3. kameraya doğru bakacak sırasında tamamen, örnek tüketmek ve monitörde programlanmış rehberlik yoluyla uygulanan yaklaşık 30 saniye bekleyin.
      Not: 30 sn kontrollü örnekleme periyodu tüm örnekleme değerlendirme dönemi için yeterli bir zaman aralığı kapsar (yani, dizin kartı gösteren bir örnek (kapak kaldırma), tüketimi ve duygusal yakalama açılış).
   4. Biraz gibi, 1 = çok, 2 = çok, 3 = orta derecede sevmediğim sevmediğim sevmediğim (dokunmatik ekranı üzerindeki hedonik kabul edilebilirlik puanı girin 4 = sevmediğim hafif 5 = ne gibi ne sevmediğim 6 = orta derecede gibi 7 = 8 = gibi çok, 9 =) son derece gibi.
   5. Bir sonraki örnek işleminden önce içme suyu ile ağzınızı çalkalayın.

5. Otomatik Yüz İfade Analizi Seçenekleri değerlendirilmesi

Not: Birçok yüz ifadesi analizi yazılım programları mevcuttur. Yazılım komutları ve işlevleri değişebilir. Üreticinin kullanıcı yönergeleri izleyin ve manuel ²⁰ referans önemlidir.

1. Bir medya formatında kayıtları kaydetmek ve otomatik yüz ifadesi analizi yazılımı transfer.
2. Otomatik yüz analiz yazılımı kullanılarak katılımcı videoları analiz edin.
   1. Bilgisayarınızın masaüstünde yazılım simgesine çift tıklayın.
   2. Program açıldığında "... Projesi", "Dosya" tıklayın seçin "Yeni ...", seçin
   3. açılır penceresinde, proje adı ve projeyi kaydedin.
   4. (A (+) işareti ile Kişi) "katılımcıları ekleme" simgesine tıklayarak projeye katılımcılarını ekleyin. Daha katılımcılar bu adımı yineleyerek eklenebilir.
   5. analiz için ilgili katılımcıya katılımcının video ekleyin.
      1. Ekranın sol tarafındaki film makarası wi simgesinibir artı (+) işareti inci video analiz ekleyin.
      2. eklemek için videoyu göz ilgi katılımcının altında "büyüteç" tıklayın.
3. yazılımda sürekli kalibrasyon analiz ayarları altındaki videoları kare-kare analiz edin.
   1. Her katılımcı video için "ayarlar" sekmesi altında, pencerenin alt kısmında ayarlarını yapmak için kalem simgesini tıklayın.
      1. Genel "Yüz Modeli" olarak ayarlayın. Evet "smoothen sınıflandırmaları" olarak ayarlayın. Her çerçeveye ayarla "Sample Rate".
      2. Evet Hayır Set "Görüntü döndürme" "Sürekli kalibrasyon" olarak ayarlayın. Yok "Seçili kalibrasyon" olarak ayarlayın.
   2. Proje ayarları kaydedin.
   3. Proje videoları analiz etmek için toplu analizi simgesine (aynı kırmızı ve siyah hedef gibi sembol) tuşuna basın.
   4. Analiz tamamlandıktan sonra sonuçları kaydedin.
      Not: Diğer video ayarları Researc eğer yazılımında bulunanOnun tercihi başka analiz yöntemi garanti eder.
   5. Ciddi yüz tıkanıklıklar ya da yüz eşleştirmek için yetersizlik belirtilen tüketim sonrası penceresinden (Şekil 1) sırasında devam ederse videolar hataları düşünün. Ayrıca, model, veri ihraç çıktı dosyalarında "FIT_FAILED" ya da "FIND_FAILED" (Şekil 2) diyecekler başarısız olursa. Yazılım sınıflandırmak veya katılımcının duygularını analiz edemez çünkü bu kayıp verileri temsil eder.
      Not: AFEA her duygu için (tam ifade edilmiştir) 0'dan 1'e bir ölçekte, nötr mutlu, tiksinti, üzgün, kızgın, şaşırmış ve korkmuş (belirtilmemiştir) ile yüz kaslarının hareketini çevirir.
4. Daha fazla analiz için günlük dosyaları (.txt) olarak AFEA veri çıkışı ihracat.
   1. analizler tamamlandıktan sonra, bütün projeyi ihracat.
      1. "Dosya", "Export", "İhracat Proje Sonuçları" tıklayın.
      2. Bir pencere açıldığında, ihracat shou yerin konumu seçinld kaydedilir ve bir klasöre günlük dosyalarını (.txt) olmak.
      3. Bir veri e-tabloya her katılımcı günlük yaşamı dönüştürmek (.csv veya .xlsx) ilgili verileri ayıklayın.
         1. Açık veri tablosu programı ve "Veri" sekmesini seçin.
         2. "Veri" sekmesinde, "Dış Veri Al" grubunda, "Metin itibaren" butonuna tıklayınız.
         3. "Adres çubuğuna" bulun, ithal etmek katılımcı metin dosyasını çift tıklatın ve ekran sihirbazı talimatları izleyin.
         4. ilgili tüm katılımcı dosyaları için ihracat işlemine devam edin.

Veri Analizi 6. Damgası Katılımcı Videoları

1. AFEA yazılımı kullanarak, el ile her katılımcının videoyu gözden geçirmek ve her bir numune için tüketim sonrası süresini sıfır tespit. Bir veri e-tabloda zaman damgası kaydedin. numune kabı oc artık katılımcının çene altına olduğunda ve tüketim sonrası tanımlanıryüz amaçlandığı.
   Not: zaman damgası yerleştirilmesi değerlendirilmesi için önemlidir. fincan artık yüzünü kapayan nokta optimum öneri ve zaman damgaları tüm katılımcılar için tutarlı olması gerekir.
2. Videolardan ilgili veri ayıklamak için bir referans olarak (.csv) zaman damgası veri tabloyu kaydedin.
   Not: Katılımcı videolar da "Olay işaretleme" gibi yazılım dahili kodlanmış olabilir.

7. Zaman Serisi Analizi Duygusal

Not: denetimi (bu örnekte, yani unflavored su) olmak "taban çizgisi" düşünün. araştırmacı farklı bir "temel tedavi uyarıcı" ya da soruşturma çıkarlarına bağımlı eşleştirilmiş karşılaştırma için "uyarıcı olmadan taban süresini" oluşturmak için yeteneğine sahiptir. yöntem eşleştirilmiş bir istatistik testi kullanılarak "varsayılan" devlet için hesapları önerdi. Diğer bir deyişle, işlem istatistik bloke kullanır (yani,bir eşleştirilmiş testi) Her katılımcının varsayılan görünümünü ayarlamak için ve bu nedenle katılımcılar arasında değişkenlik azaltır.

1. ihraç dosyaları (.csv veya .xlsx) ilgili verileri ayıklayın.
   1. Çalışma değerlendirme (saniye) ile ilgili bir zaman çerçevesi belirlemek.
   2. El ile katılımcı damgası (time sıfır) danışmanlık ihraç katılımcı dosyalarından ilgili verileri (zaman çerçevesi) ayıklayın.
   3. Yeni bir veri e-tabloya seçin süre (saniye) her katılımcının tedavi verilerini (katılımcı sayısı, tedavi, orijinal video süresi ve duygu tepkisi) duygu başına (mutlu, nötr, üzgün, kızgın, sürpriz, korkmuş ve tiksinti) Derleme gelecek analizi (Şekil 3).
   4. tüm katılımcılar için bu işleme devam edin.
2. (Her katılımcı tedavi çifti için zaman damgası dosyasından gelen zaman sıfır belirlemek ve doğrudan karşılaştırma için gerçek bir zaman "0" video süresini ayarlamak Şekil 4, Şekil 5).
   Not: Katılımcı veri nedenle her tedavi "zaman sıfır" farklı bir sürekli video toplanır (: 13.5 ve tatlandırılmamış süt video zaman sıfır 03 geçerli: yani, tatlandırılmamış su video zaman sıfır 02 olan 15.4). Şekil 4'te farklı nedeniyle tedavi duygusal tepki verilerinin doğrudan zaman karşılaştırma için sırayla: "00.0 0" veya diğer standart başlangıç ​​saati tedavisi "zaman sıfır", Video süreleri yeniden ayarlanması ve başlatmak için realigned gerekir.
3. Her bir katılımcı, duygu ve ayarlanan zaman noktası için, eşleştirilmiş tedavi (örneğin, tatlandırılmamış süt) ve kontrol tedavisi (örneğin, tatlandırılmamış su) kantitatif duygusal puan ayıklayın. Diğer bir deyişle, her duygu (Şekil 5) için tepkilerin bir katılımcının tedavi ve kontrol zaman serisini hizalayın.
4. tüm katılımcı bilgileri (katılımcıyı, düzeltilmiş zaman ve eşli tedavi Derleme(Örneğin, tatlandırılmamış su, tatlandırılmamış süt) her bir zaman noktasında (Şekil 6).
   Not: Aşağıdaki adımlar elle eşleştirilmiş Wilcox testi için adımları göstermektedir. Çoğu veri analiz yazılımı programları otomatik olarak yapacaktır. Bir istatistikçi ile istatistiksel analiz sürecini görüşmek üzere tavsiye edilir.
5. Numuneler sıfırlanır ve yeni ayarlanan bir video süreleri ile uyumlu olduğunuzda, doğrudan ilgili bir örnek duygusal sonuçları ve kontrol (tatlandırılmamış su) katılımcılar arasında sıralı eşleştirilmiş parametrik olmayan Wilcoxon testleri kullanılarak (Şekil 7) arasındaki karşılaştırın.
   Not: Numunelerin yeni zaman hizalama 5 saniye tüketim sonrası zaman dilimi içinde doğrudan karşılaştırma için izin verecektir. eşleştirilmiş gözlem bir tedavi mevcut değilse, o zaman noktası karşılaştırma katılımcıyı bırakın.
   1. veri Spreadshe kullanarak her eşleştirilmiş karşılaştırma için kontrol ve ilgili numune arasındaki farkı hesaplayınet yönetim yazılımı.
      Not: Karşılaştırma yazılımı duygusal analiz için seçilen kare hızına bağlı olacaktır. protokol 5 saniye (seçilen zaman çerçevesi) için saniyede 30 ayrı karşılaştırmalar göstermektedir.
      Not: Kullanım Şekil 7 sütun ve adımlar için bir referans olarak.
      1. Farkı belirlemek için kontrol (örneğin, tatlandırılmamış su) değerinden süt (örneğin, tatlandırılmamış süt) değerini çıkartın. "Tedavi Farkı" başlıklı yeni bir sütun girin "= (C2) - (D2)" veri tablo yönetim yazılımı, "C2" kontrol duygusal değerler ve bir "D2" seçilen tedavi duygusal değerlerdir. tüm zaman noktalarında için bu işleme devam edin.
      2. Tedavi farkın mutlak değerini hesaplayın. yeni bir sütun veri tablo yönetim yazılımı, "E2" Tedavi Fark "= ABS (E2)" girin. için bu işleme devam edinher zaman puan.
      3. Tedavi farkı rütbe sırasını belirlemek. yeni bir sütun veri tablo yönetim yazılımı, girin "= RANK (G2, $ G $ 2: $ G $ 25 1)" nerede "G2" Mutlak Fark ve "1", "yükselen" dir. tüm zaman noktalarında için bu işleme devam edin.
      4. tablo üzerinde rütbe sırasına imzalanmış sırasını belirlemekte. Tedavi fark negatif ise negatif işareti (Sütun I) değiştirin.
      5. rütbe değerleri I25): I25, "> 0", I2: I25) ve negatif toplam = SUMIF (I2: I25, "<0", I2 pozitif toplamı (= SUMIF (I2 hesaplayın.
      6. Test istatistiğini belirleyin. Test istatistiği mutlak değer alt toplamıdır.
      7. gözlemler kritik değerini belirlemek için belirli bir zaman ve seçilen bir alfa değeri dahil sayısını kullanarak Wilcoxon sırada Signed test istatistiği için istatistiksel tablolar başvurun.
      8. Test istatistiği az ise kritik değer t reddetmek dahao sıfır hipotezi. Eğer büyükse, hipotezini kabul edin.
6. Sıfır hipotezi reddedilir zamanlarda için ilgili tedavi grafiğinde (tatlandırılmamış suya kıyasla, yani unflavored süt) sonuçları grafik. Büyük duygu (Şekil 8) olan tedavi belirlemek için fark işaretini kullanın.
   1. veri tablo yönetimi yazılımında, varlığı veya önemi yokluğu değerleri kullanarak bir grafik oluşturmak.
      1. "Ekle" sekmesini tıklayın.
      2. Seç "Çizgi"
      3. Doğru grafik kutusuna tıklayın.
      4. "Veri seçmek" tıklayın ve ekran seçin ve grafik ilgili veri (Şekil 8) ister izleyin.
         Not: Örnek veya kontrol daha yüksek ve anlamlı olduğu grafikler duygusal sonuçları canlandıracak. bağımlı grafik, duygu nasıl katılımcının duygularını ayırt yeteneği sağlayan belirli bir zamanda yüksekİki örnek arasındaki 5 saniyelik süre boyunca gelişmeye.
         Not: Bir istatistikçi ile İstatistiksel destek son derece alakalı veri ayıklamak için tavsiye edilir. İstatistiksel kodlama geliştirilmesi duygusal sonuçlarını analiz etmek için gereklidir.

Sonuçlar

yöntem AFEA veri toplama için standart bir protokol önermektedir. Önerilen protokol adımları takip edilirse, kullanılamaz duygusal veri çıkışı zayıf veri toplama kaynaklanan (Şekil 1) (Şekil 2: A; Sol Resim) sınırlı olabilir. Bu kötü veriler (Şekil 1) olduğu gibi günlük dosyaları (.txt) ağırlıklı olarak "FIND_FAILED" "FIT_FAILED" ve içeriyorsa Zaman serileri analizi kullanılan olamaz. Ayrıca, yöntem duygusal profil kurmak için bir zaman ...

Tartışma

Yiyecek ve içecek ile ilgili literatürde AFEA uygulama ^1-11 derece sınırlıdır. Gıda uygulama yöntemi ve veri yorumlama kurmak için bir fırsat yaratmak, yeni. Arnade (2013) ⁷ çikolatalı süt ve eğri analizi ve varyans analizi altındaki alanı kullanarak beyaz süt bireysel duygusal tepki arasında yüksek bireysel değişkenlik bulundu. Üzgün ​​ve tiksinti kısa zaman yanıtı ⁷ varken Ancak, hatta katılımcı değişkenliği ile katılımcılar uzun mutlu bir tepki oluşturdu. Ayrı bir çalışmada temel tatl...

Malzemeler

Bu makalede kullanılan malzemelerin listesi

Ad	Şirket	Katalog numarası	Yorumlar
%2 Azaltılmış Yağlı Süt	Kroger Markası, Cincinnati, OH veya DZA Markaları, LLC, Salisbury, NC	na çözeltiler	için
İçme	Suyu Kroger Markası, Cincinnati, OH	na çözeltiler	için
İmitasyon Berrak Vanilya Aroması	Kroger Markası, Cincinnati, OH	na
için		İyotlu Tuz	Kroger Markası, Cincinnati, OH
FaceReader 6	Noldus Bilgi Teknolojisi, Wageningen, Hollanda	na	Yüz Analizi İçin
Duyusal Bilgi Yönetim Sistemi (SIMS) 2000	Duyusal Bilgisayar Sistemleri, Berkeley Heights, NJ	Sürüm 6	Duyusal Veri Yakalama için
Rhapsody	Acuity Brands Lighting, Inc., Conyers, GA		Çevre Aydınlatması
için R Sürümü	R Core Team 2015	3.1.1	İstatistiksel Analiz İçin
Microsoft Office	Microsoft	na	İstatistiksel Analiz
JMP	İstatistiksel Analiz Yazılımı (SAS) Sürüm 9.2, SAS Institute, Cary, NC	na	İstatistiksel Analiz İçin
Media Recorder 2.5	Noldus Bilgi Teknolojisi, Wageningen, Hollanda	na	Katılımcıları yakalamak için duyusal değerlendirme
Axis M1054 Kamera	Axis Communications, Lund, İsveç	na
İçecek		na	Değerlendirme için İçecek veya alkolsüz yiyecek