13 Mart 2026
Bu çalışma, ajan tipi (insan/yapay zeka) ve dil tarzının (mizahili/rasyonel) yolculuk hizmeti tatminini nasıl etkilediğini araştırmak için ERP'leri kullanarak, nörobilişsel mekanizmaları ortaya çıkarmayı amaçlamaktadır.
Araç yardımı iyileşme memnuniyeti üzerinde ajan tiplerinin ve dil stillerinin sinirsel mekanizmalarını inceliyoruz. Geleneksel yaklaşımlar doğrudan sinirsel kanıta yol açar. Bu protokol, gerçek zamanlı beyin aktivitesini yakalayarak altta yatan bilişsel işleme mekanizmalarını gözden geçirir.
Başlangıç için, katılımcı laboratuvara vardıktan sonra ön bilgilendirme yapın. Çekirdek ekipmanları, malzemeleri ve tüm deneysel prosedürü adım adım tanıtın. Ayrıca deneysel görevleri, tahmini süreyi ve önemli önlemleri açıkça açıklayın.
Katılımcıya yazılı bir bilgilendirilmiş onay formu sunun. Katılımcıya, deney başlamadan önce formu dikkatlice okumasını ve imzalamasını söyle. Katılımcıya, saç derisi yağı, toz ve elektrot iletkenliğini etkileyebilecek kirlilikleri temizlemek için belirlenen bölgede nötr şampuanla saçını yıkamasını söyle.
Laboratuvardan sağlanan saç kurutma makinesini kullanarak, saçı iyice kurutarak nemli alanlar kalmamasını sağlayın. Daha sonra katılımcıyı, 22 derece Celsius sıcaklıkta, loş ışıkla ve elektromanyetik koruma ile ses yalıtımıyla donatılmış özel EEG kayıt laboratuvarına yönlendirin. Katılımcıya ekranın ortasından yaklaşık bir metre uzaklıktaki rahat sandalyeye oturmasını söyleyin.
%75 tıbbi alkollü pamuk topları ve tahriş etmeyen yüz temizleyicisi kullanarak, katılımcının belirtilen yüz bölgelerini nazikçe silin. Uluslararası 10-20 sistemine göre katılımcının kafasında 64 gümüş gümüş klorür elektrodla donatılmış elektrot kapağını konumlandırın. Kapağın orta hattını nasion-inon çizgisiyle hizala.
Sonra CZ elektrotunu tepeye yerleştirin. FP1 ve FP2'nin nasionun yaklaşık iki santimetre üzerinde olduğunu ve T3 ile T4'ün kulak tragusunun yaklaşık iki santimetre üzerinde olduğunu doğrulayın. Tüm elektrot yuvalarını iletken jelle doldurun.
Sonra dış elektrotları tıbbi bantla sabitleyin. Referans elektrodu burnun ucuna yerleştirin. Dikey elektrookulogram elektrotlarını sol orbital yuvasının bir santimetre yukarısına ve altına yerleştirin.
Daha sonra yatay elektrookulogram elektrotlarını her gözün dış kantusuna bir santimetre yanında, M1 ve M2 elektrotlarını sırasıyla sol ve sağ mastoidlere yerleştirin. Şimdi, elektrot kapağının çene kayışını sıkı ama rahat bir oturma şekline ayarlayın. Kapağın bükülmediğini veya döndürülmediğini doğrulayın ve son konumunu doğrulayın.
Kayıt yazılımını empedans kontrol moduna geçirin. Küt uçlu bir şırınga kullanarak, elektrot kuyularını iletken jelle doldurun. Saçları her bölgede nazikçe ayırarak tam saç derisi teması sağlansın.
Elektrotları her kanal empedansı 10 kilo ohm'un altına düşene kadar ayarlayın. Kabul edilebilir değerlerin monitörde mavi veya koyu renkle gösterildiğini doğrulayın. Şimdi, katılımcıya deneyin kapalı ve sessiz bir ortamda yapılacağını bildirin.
Onlara rahat kalmalarını, sabit oturma duruşunu korumalarını, vücut hareketlerini en aza indirmelerini ve seans boyunca odaklanmalarını söylerin. Sonra uyarıcıları 22 inçlik sıvı kristal bir ekranda sunun. Ekran yenileme hızını 60 hertz olarak ayarlayın.
E-Prime donanım anahtarını bilgisayardaki evrensel seri veri yolu portuna takın. Yazılımı başlatmak için E-Studio simgesine çift tıklayın. Sonra dosyayı seçin ve proje dosyasını yüklemek için aç seçeneğini seçin.
E-Run başlatma arayüzünde, konu numarasını, oturum numarasını ve diğer gerekli bilgileri girin. Şimdi Tools ve E-Run'a tıklayın. Sonra antrenmanı yürütmek için koş'u seçin.
Katılımcının talimatları anladığından ve ana deneyle aynı olan 10 denemeyi yürüttüğünden emin olun. Tamamlandıktan sonra, katılımcının uyarıcıyı net bir şekilde okuup anladığını sorun. Katılımcı hazır olduğunu doğruladıktan sonra denemelerden sonra eğitim ekranına geçin.
Katılımcıya, 120 denemeden oluşan ve her biri 60 denemeden oluşan iki blokta ayrılmış ana deneye başlamak için boşluk tuşuna basmasını söyle, bloklar arasında zorunlu iki dakikalık dinlenme ile başlatılır. Oturumun ilerlemesini yan odadan bir monitör ekranı kullanarak izleyin. İşlem tamamlandığında, yazılımın veri dosyasını otomatik olarak kaydettiğinden emin olun.
Şimdi, katılımcının elektrot kapağını çıkarın. Katılımcıya saç ve ciltindeki kalıntı iletken jeli temizlemesini ve kalıntı kalmadığından emin olmasını söyle. Katılımcının temizlikten sonra hiç rahatsızlık hissetmediğinden emin olun.
Deneyi tamamla ve ödülü ver. EEG verilerini görsel olarak inceleyin ve önemli baz kayması veya ciddi gürültü artefaktları olan dönemleri hariç tutun. Dikey elektrookulogram kanalını referans olarak ayarlayın.
Göz kırpma ve göz hareketi artefaktlarını düzeltmek için tarama yazılımındaki göz artefakt azaltma algoritmasını uygulayın. Sonrasında, E-Prime programı tarafından eklenen olay belirteçleri kullanılarak, sürekli veri uyarıcının başlangıcına bağlı zamanla kilitlenmiş dönemlere bölünür. Zaman penceresini eksi 200 milisaniyeden artı 800 milisaniyeye ayırın.
200 milisaniyelik uyarı öncesi aralığı temel olarak tanımlayın ve tarama yazılımında temel düzeltme uygulayın. Sinyal genliğinin analiz penceresi içinde artı eksi-eksi 100 mikrovoltu aştığı dönemleri reddederek artefaktları ortadan kaldırın. Sol ve sağ mastoid elektrotlardan gelen ortalama sinyali hesaplayın.
Tüm kanalları çevrimdışı olarak bu mastoid ortalamasına yeniden referans verin. Her katılımcı için, aynı uyarıcı koşulunda tüm artefakt içermeyen dönemlerin ortalamasını alarak koşulla ilgili olaya bağlı potansiyel dalga formları elde edilir. Sonra ortalama dalga formlarına oktav başına 24 desibel rolloff içeren 30 hertz düşük geçirici filtre uygulayın.
Tüm katılımcıların bireysel ortalamalarını birleştirerek her durum için büyük ortalama etkinlikle ilgili potansiyel oluşturun. Memnuniyet puanları, hizmet görevlisinin insan ajanı için memnuniyet oranının yapay zeka ajanına göre yüksek olması açısından önemli bir ana etki olduğunu gösterdi. Dil tarzının önemli bir ana etkisi de bulundu; mizahi durumdaki tatmin, rasyonel durumdan daha yüksekti.
Hizmet görevlisi ile dil stili arasında önemli bir etkileşim gözlemlendi. Mizahi dil durumunda, insan ajanı için memnuniyet, yapay zeka ajanına göre daha yüksekti. N2 bileşeni, dil stilinin önemli bir ana etkisini gösterdi; rasyonel dil tarzı esprili dil tarzına göre daha olumsuz bir N2 yarattı.
P300 bileşeni için hizmet ajanı ile dil stili arasında önemli bir etkileşim gözlemlenmiştir. Komik dil durumunda, insan ajanı yapay zeka ajanından daha olumlu bir P300 almıştır. Yapay zeka ajanı durumunda, rasyonel dil stili, mizahi dil tarzına göre daha olumlu bir P300 almıştır.
Protokol, kullanıcıların araç çağrısı hizmeti kurtarma stratejilerinde ajan türlerine ve dil stillerine yönelik sinirsel ve davranışsal yanıtını ölçür. Oluşan uyarı zamanlaması, hassas elektrot yerleşimi, düşük empedans ve katı artefakt reddedilme, güvenilir EIP verileri elde etmek için kritiktir. Gelecekteki araştırmalar, kültürlerarası etkileri, kişilik etkisini ve yapay zeka insan iyileşme iletişiminde bizimle birlikte çalışabilir.
Tam transkripti görüntüleyin ve binlerce bilimsel videoya erişin
Bu çalışma, araç çağırma hizmeti telafi senaryolarında kullanılan hizmet temsilcisi türünün (insan veya yapay zeka) ve dil tarzının (mizahi veya rasyonel), yolcu memnuniyetini ve temelindeki nöral mekanizmaları nasıl etkilediğini incelemektedir. Olayla ilişkili potansiyeller (ERPs) protokolü kullanan araştırma, hata sonrası iyileştirme stratejilerine verilen müşteri tepkilerinde yer alan bilişsel süreçleri ortaya çıkarmak için davranışsal memnuniyet puanlarını yüksek çözünürlüklü EEG verileriyle birleştirmektedir.
Ajan tipine ve dil tarzına yanıt olarak kullanıcı memnuniyetinin kantitatif nöral ve davranışsal çıktıları, dijital hizmet telafi stratejilerinin optimize edilmesi için uygulanabilir içgörüler sağlar. Yüksek çözünürlüklü ERP ölçümleri, insan-bilgisayar etkileşim modellerinin mekanistik olarak riskten arındırılmasını sağlayarak tüketici nörobilimi ve hizmet yönetimi Ar-Ge çalışmalarında öngörüsel güveni destekler. Bu protokol, bilişsel hipotez testlerinden ölçeklenebilir platform müdahalelerine geçişteki translasyonel sürekliliği güçlendirir.
Bu ERP protokolü, hizmet kurtarma senaryolarında dijital ajan ve iletişim tarzı optimizasyonu için keşiften doğrulamaya uzanan sürekliliğe entegre edilmiştir.