Utilizando mediciones de electroencefalograma (EEG) y grabación de vídeo de alta calidad para el análisis de la percepción Visual del contenido de los medios de comunicación
Summary
Presentamos detección, adquisición y análisis de las tasas de eyeblink observando el contenido de los medios de comunicación.
Abstract
Este artículo explora un método para detectar diferencias en la percepción visual en los seres humanos. El método utilizado se basa en la función psicológica (o “cognitiva”) de eyeblinks. Eyeblinks de los participantes son detectados y adquiridos mientras ven vídeos creados específicamente para la investigación. La detección y adquisición de eyeblinks se llevan a cabo con la ayuda de un dispositivo inalámbrico de 20 canales electroencefalográfico (EEG). Internacional que 10-20 sistema de colocación del electrodo es seguido. Una cámara de vídeo de alta definición (HD) se utiliza para registrar las expresiones faciales de los participantes, a efectos de contraste. En lugar de utilizar contenido existente media, contenido de vídeo a medida ha sido creado siguiendo criterios específicos de interés para esta investigación, con los estímulos permitiendo a los investigadores manejar los parámetros precisos de interés. De lo contrario, resultados podrían estar contaminados con variables incontroladas. La sincronización de la presentación de estímulos videos con las grabaciones de EEG debe hacerse en milisegundos. Análisis de los datos recogidos se realiza con software robusto para trabajar con matrices grandes. Se encontraron diferencias estadísticamente significativas en tasa de eyeblink relacionadas con la profesionalización de los medios de comunicación y estilo de edición con los procedimientos experimentales reportados.
Introduction
El propósito de este método
Este método propone dos protocolos para la detección de eyeblinks. El objetivo es analizar la percepción visual de los espectadores del contenido de los medios de comunicación, creado específicamente para esta investigación, mediante el uso de las grabaciones de EEG y sistemas de grabación de vídeo HD.
La razón de ser del desarrollo o uso de este método
Cada eyeblink esconde flujo visual para ms de 150-4001,2. Intermitente tiene fisiológica3,4,5 y psicológicos6,7 funciones. La conexión entre atención y eyeblink la tasa ha sido estudiada y probado en diversos estudios8. Un mayor nivel de atención disminuye tasa de eyeblink y según estudios anteriores, los seres humanos comparten un mecanismo de control de la programación de parpadeos que busca el mejor momento para evitar la pérdida de información visual importante9. Por lo tanto, analizar comportamiento de eyeblink de espectadores cuando viendo pantallas podría proporcionar información sobre el nivel de atención a los contenidos de los medios de comunicación.
Un método para detectar la tasa espontánea eyeblink es mediante el uso de electrodos de EEG para registrar la actividad eléctrica. Eyeblinks puede ser detectada fácilmente por prefrontal y submentoniano de electrodos conectados a un sistema de grabación de EEG. En la mayoría de los análisis de EEG, eyeblinks se consideran artefactos. Por esta razón, muchos paquetes de software diseñados para el análisis de datos de EEG tienen eyeblink detectores10. La ventaja de la utilización de EEG para la detección de eyeblinks es la alta resolución temporal (en el orden de milisegundos) y la posibilidad de registrar los efectos cerebrales de diferentes narrativas y cortes en películas sincronizadas con los eyeblinks – un asunto abierto a más estudio. Caras de los participantes de la grabación con una cámara de alta definición también puede ser útil para emparejar y contraste efectos9.
Las ventajas sobre métodos alternativos con referencias a estudios relevantes
Existen varios métodos para contar los parpadeos del ojo. Algunos instrumentos dedicados para la detección de parpadeos son bobinas magnéticas, rayos de luz infrarrojas (IR), detectores de movimiento optoelectrónicos con análisis de movimiento de ojo tales como técnicas de eye-tracking y varias técnicas basadas en señales bioeléctricas, por ejemplo, electrooculografía (EOG), electromiografía (EMG) y EEG. Otra opción más precisa, pero requiere mucho tiempo manualmente cuenta parpadea de una grabación de video cuadro por cuadro11. Las tecnologías hoy en día se pueden clasificar ampliamente en dos grupos: a) sin contacto de grabación que incluye dos modalidades, la detección de parpadeo directo utilizando visión por ordenador y detección de parpadeo sin conexión mediante eye-tracking y b) contacto basado en grabación usando señales biológicas a través de EOG y EEG dispositivos12,13.
El sistema de eye-tracking es una tecnología ampliamente utilizada, desde diseños pasivos basados en la imagen tradicionales a los activados cerca de infrarrojo-enfoques utilizados principalmente hoy en día con una cámara de alta resolución. El último explota las propiedades reflectantes de la pupila bajo IR iluminación14. El concepto subyacente de modernos métodos de seguimiento de ojo es pupila centro Corneal reflejo (PCCR), que consiste en una cámara de seguimiento del centro de la pupila, donde refleja la luz de la córnea. Sin embargo, hay una falta de algoritmos de detección de parpadeo para protocolos de seguimiento de ojo. Por otra parte, aunque los distintos modelos de eye-tracking en el mercado ofrecen software integrado con la detección de parpadeo, el código fuente no siempre proviene de fabricantes, lo que hace difícil modificar o conocer cómo los algoritmos de trabajan12. También, durante los experimentos con eye-tracking son eventos que causan pérdida de datos, tales como seguimiento de retrasos y gran cabeza o movimientos de la mirada. El área del ojo es muy pequeño en capturas de vídeo, que es un problema para el cálculo de la duración de un abrir y cerrar, y que a veces presenta varios tipos de artefactos15.
En este experimento, se utilizan métodos de EEG y EOG. EEG no se utiliza generalmente solamente para detectar eyeblinks. Sin embargo, analizando eyeblinks registrados con electrodos de EEG es un procedimiento estándar para el estudio de desplazamientos del párpado. Este procedimiento permite a los investigadores información sobre exactamente cuando eyeblinks se realiza. El patrón más común de la señal para la detección de parpadeos es de puntos de pico, que representa las respuestas de movimiento vertical. Hay varios pico detección algoritmos aplicables a crudos EEG, dominio del tiempo, o dominio de la frecuencia de señales. Procesos involucrados en la identificación del pico son detección de picos, extracción de características y clasificación. Eyeblinks tener un efecto considerable en los canales frontales de la señal de EEG. Por lo general, se detectan eyeblinks en EEG utilizando un umbral de amplitud determinado16. Los algoritmos en el software de análisis utilizado en este experimento se basan en la desviación de estándar de las señales y la media cuadrática (RMS) de la señal EEG previamente filtrada; ellos son de código abierto y disponible a la comunidad científica17. Sin embargo, algunos movimientos de ojo no impliquen eyeblinks pueden provocar actividad eléctrica que puede ser confuso. Por esa razón, un segundo método – grabación de caras de los espectadores con una cámara de video HD – permite a los investigadores para que coincida con eyeblinks de contarlos manualmente. Con este doble método, el investigador logra una matriz de eyeblinks que puede ser fácilmente analizada con herramientas estadísticas.
Por lo tanto, el método propuesto realiza una triangulación de datos con dos diferentes fuentes para validar el eyeblinks detectado. Este método se basa en Nakano et al. indicaciones9 para la confirmación. Al mismo tiempo, también permite a los investigadores recoger información de la actividad cerebral y la banda de frecuencia para su posterior análisis. El experimento descrito aquí es parte de una investigación futura más amplia sobre los efectos del estilo edición cortes en áreas occipitales y prefrontal del cerebro.
Determinar que si el método es apropiado para una investigación
Este protocolo experimental permite eyeblinks de los espectadores mientras que viendo vídeos que estudiaron bajo tres condiciones experimentales. En primer lugar, eyeblink tasa se detecta mediante el uso de dos técnicas complementarias: EEG y vídeos HD grabados. Aquí, utilizamos un EEG inalámbrico con 20 canales. En segundo lugar, determinados estímulos adaptados a la experiencia se crean, para que el investigador pueda manejar todas las variables del contenido visual. Aquí, se crearon tres vídeos con el misma narrativa pero diferente edición de vídeo estilo. La narrativa conformada por un hombre que entró en una habitación, había sentado en un escritorio, malabares con tres bolas, abrió un ordenador portátil, busqué información en algunos libros, ha escrito algo en el portátil, cerró, comió una manzana, mirada directamente a la cámara y salió de la habitación. Los tres estímulos videos pasado 198 s cada uno. La primera fue una película paso a paso; el segundo fue editado según las reglas clásicas del Hollywood-estilo con 33 tiros diferentes; y el tercero fue editado siguiendo las reglas de estilo de MTV con 79 golpes. Un estímulo cuarto también fue presentado en el que la narrativa era idéntica, pero el formato era una real representación con un actor en lugar de un vídeo. Este estímulo no video cuarto no fue utilizado en un primer estudio de las diferencias de estilo de edición pero fue utilizado en una investigación diferente para comparar diferencias eyeblink-tasa entre la representación real y media blindado8. En tercer lugar, diferentes grupos de participantes se seleccionan dependiendo de su experiencia anterior en el análisis visual de videos. El propósito es determinar diferencias en las tasas del eyeblink del grupos viendo los mismo estímulos visuales. En este caso, 40 sujetos participaron en la investigación. La mitad de ellos eran profesionales de los medios (16 hombres y 4 mujeres; 30-56 años, con una edad media de 44,15 ±7.15 años) y el resto eran medios no profesionales (15 hombres y 5 mujeres; edad 28-56 años, con una edad media de 43.25 ± 8,59 años). Profesionales de los medios fueron elegidos con el criterio de más de 6 años de experiencia en la toma de decisiones relacionadas con la edición de medios de comunicación en su trabajo cotidiano.
Protocol
Representative Results
Discussion
Aquí se describe un método para el análisis de la percepción visual del contenido de los medios de comunicación con la creación de vídeo a medida. Muchos otros estudios intentan analizar la percepción del contenido de los medios de comunicación en contextos narrativos con películas preexistentes. El presente método propone crear contenido visual con una construcción narrativa siguiendo los criterios de interés y se basa en la sugerencia de que la tasa de eyeblink está conectada con atención<sup class="xref…
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
El presente estudio ha sido apoyado por un Ministerio de economía y competitividad (BFU2014-56692-R y BFU2017-82375-R) subvenciones.
Materials
| 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 |
References
- Shapiro, K. L., Raymond, J. E. The attentional blink: temporal constraints on consciousness. Attention and Time. , 35-48 (2008).
- VanderWerf, F., Brassinga, P., Reits, D., Aramideh, M., Ongerboer de Visser, B. Eyelid movements: behavioral studies of blinking in humans under different stimulus conditions. Journal of Neurophysiology. 89 (5), 2784-2796 (2003).
- Andreu-Sánchez, C., Martín-Pascual, M. &. #. 1. 9. 3. ;., Gruart, A., Delgado-García, J. M. Eyeblink rate watching classical Hollywood and post-classical MTV editing styles, in media and non-media professionals. Scientific Reports. 7, 43267 (2017).
- Bour, L. J., Aramideh, M., de Visser, B. W. Neurophysiological aspects of eye and eyelid movements during blinking in humans. Journal of Neurophysiology. 83 (1), 166-176 (2000).
- Delgado-García, J. M., Gruart, A., Múnera, A. Neural organization of eyelid responses. Movement disorders: official journal of the Movement Disorder Society. 17 Suppl 2, S33-S36 (2002).
- Wiseman, R., Nakano, T. Blink and you’ll miss it: the role of blinking in the perception of magic tricks. PeerJ. (4), e1873 (2016).
- Fogarty, C., Stern, J. A. Eye movements and blinks: their relationship to higher cognitive processes. International Journal of Psychophysiology official journal of the International Organization of Psychophysiology. 8, 35-42 (1989).
- Andreu-Sánchez, C., Martín-Pascual, M. &. #. 1. 9. 3. ;., Gruart, A., Delgado-García, J. M. Looking at reality versus watching screens: Media professionalization effects on the spontaneous eyeblink rate. PLoS ONE. 12 (5), (2017).
- Nakano, T., Yamamoto, Y., Kitajo, K., Takahashi, T., Kitazawa, S. Synchronization of spontaneous eyeblinks while viewing video stories. Proceedings. Biological sciences / The Royal Society. 276, 3635-3644 (2009).
- Tadel, F., Bock, E., Mosher, J. C., Baillet, S. . Detect and remove artifacts. , (2015).
- Jiang, X., Tien, G., Huang, D., Zheng, B., Atkins, M. S. Capturing and evaluating blinks from video-based eyetrackers. Behavior Research Methods. 45 (3), 656-663 (2013).
- Pedrotti, M., Lei, S., Dzaack, J., Rotting, M. A data-driven algorithm for offline pupil signal preprocessing and eyeblink detection in low-speed eye-tracking protocols. Behavior Research Methods. 43 (2), 372-383 (2011).
- Adam, A., Ibrahim, Z., Mokhtar, N., Shapiai, M. I., Mubin, M. Evaluation of different peak models of eye blink EEG for signal peak detection using artificial neural network. Neural Network World. 26 (1), 67-89 (2016).
- Zhu, Z., Ji, Q. Robust real-time eye detection and tracking under variable lighting conditions and various face orientations. Computer Vision and Image Understanding. 98, 124-154 (2005).
- Lalonde, M., Byrns, D., Gagnon, L., Teasdale, N., Laurendeau, D. Real-time eye blink detection with GPU-based SIFT tracking. Proceedings – Fourth Canadian Conference on Computer and Robot Vision, CRV 2007. , 481-487 (2007).
- Chang, W., Cha, H., Kim, K., Im, C. Detection of eye blink artifacts from single prefrontal channel electroencephalogram. Computer Methods and Programs in Biomedicine. 124, 19-30 (2016).
- Tadel, F., Bock, E., Mosher, J. C., Baillet, S. . Brainstorm3: Function process_evt_detect.m. , (2018).
- Hall, A. The origin and purposes of blinking. The British Journal of Ophthalmology. 29 (9), 445-467 (1945).
- Nakano, T., Kitazawa, S. Eyeblink entrainment at breakpoints of speech. Experimental Brain Research. 250, 577-581 (2010).
- Siegle, G. J., Ichikawa, N., Steinhauer, S. Blink before and after you think: Blinks occur prior to and following cognitive load indexed by pupillary responses. Psychophysiology. 45, 679-687 (2008).
- Shultz, S., Klin, A., Jones, W. Inhibition of eye blinking reveals subjective perceptions of stimulus salience. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 108 (52), 21270-21275 (2011).
- Wong, K. K. W., Wan, W. Y., Kaye, S. B. Blinking and operating cognition versus vision. BritishJournal of Ophthalmology. 86, 479 (2002).
- Leal, S., Vrij, A. Blinking during and after lying. Journal of Nonverbal Behavior. 32 (2008), 187-194 (2008).
- Murch, W. . In the blink of an eye: A perspective on film editing. , (1995).
- Holland, M. K., Tarlow, G. Blinking and thinking. Perceptual and Motor Skills. 41 (2), 503-506 (1975).
- Orchard, L. N., Stern, J. A. Blinks as an index of cognitive activity during reading. Integrative Physiological and Behavioral Science. 2, 108-116 (1991).
- Faubert, J. Professional athletes have extraordinary skills for rapidly learning complex and neutral dynamic visual scenes. Scientific Reports. 3 (1154), 1-3 (2013).
- Kirk, U., Skov, M., Schram Christensen, M., Nygaard, N. Brain correlates of aesthetic expertise: A parametric fMRI study. Brain and Cognition. 69, 306-315 (2008).
- Lotze, M., Scheler, G., Tan, H. R., Braun, C., Birbaumer, N. The musician’s brain: functional imaging of amateurs and professionals during performance and imagery. Neuroimage. 20 (3), 1817-1829 (2003).
- Calvo-Merino, B., Glaser, D. E., Grèzes, J., Passingham, R. E., Haggard, P. Action observation and acquired motor skills: an FMRI study with expert dancers. Cerebral cortex. 15 (8), 1243-1249 (2005).
