मीडिया सामग्री के दृश्य धारणा का विश्लेषण करने के लिए Electroencephalography माप और उच्च गुणवत्ता वाले वीडियो रिकॉर्डिंग का उपयोग करना
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 ।
Protocol
Representative Results
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 सामग्र?…
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
वर्तमान अध्ययन अर्थव्यवस्था और प्रतिस्पर्धात्मकता के एक स्पेनी मंत्रालय द्वारा समर्थित किया गया है (BFU2014-56692-r और BFU2017-82375-r) अनुदान ।
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 |
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