大脑活动的轨道在电视广告的观察与高分辨率的脑电图技术

文摘

我们估计在正常人大脑皮层活动期间的观察电视广告插入在电影通过使用高分辨率的脑电图技术。大脑活动在时间和频率域评估解决脑电图的副反问题与真实头模型的使用。特别是,我们恢复显著信息皮质参与由特定场景在电视广告中插入提出关于大脑活动估计在看一个纪录片。人口调查的结果表明,统计上显著的大脑活动的观察期间电视广告主要是集中在frontoparietal皮质,大致重合Brodmann地区8日9日和7日,人口分析。

1。介绍

近年来,研究人员开始使用神经成像工具来研究人类行为的经济游戏和决策之间的不同的商业广告。这个领域被称为神经市场。这个分支的主要问题是客户的理解机制与品牌或公司接触的广告(1- - - - - -3]。特别是,问题是解释消息的曝光,由图像、文本、音频,能够引发消费者头脑中持续刺激导致感兴趣,偏好,购买和回购给定的产品。以同样的方式他们试图解释视频情感内容的作品后观察人道主义电视广告。因为营销人员需要向一个新的广告活动将工作在播出之前,他们相信广告测试了小群人允许他们来决定是否促进活动。这个测试包括在采访中问的亲和力、情感参与,说服,有意购买。

在过去的几十年里,一些作者调查了受试者记忆能力和检索明智的“商业”信息观察到在一个电视广告4- - - - - -9]。最常用神经成像工具来追踪大脑反应商业广告是功能性磁共振成像(fMRI)技术,能够恢复大脑区域的形象,引起血流增加任务相比,静止状态。然而,有精确的实际状况的限制该技术的艺术。从本质上讲,时间分辨率不足的主要限制是与功能磁共振成像。事实上,时间分辨率几百毫秒或更少需要追踪大脑活动的变化密切相关的处理快速移动提供的视觉和听觉刺激的视觉商业场所。

因为这个原因其他作者也采用不同的工具,如脑磁图描记术(MEG)。这种技术变化是敏感的磁场诱导的脑电活动,并能够检测快速变化的神经活动的毫秒时间尺度和空间尺度的厘米。

值得注意的是,过去的几项研究也使用脑电图(EEG)的脑成像工具分析大脑活动在电视广告的观察。然而,在那个时候,脑电图的局限性导致空间分辨率不足以及使用的电极数量有限的处理能力负责一系列的不确定和支离破碎的观察这些现象。如今,高分辨率的脑电图技术已发展到提高穷人的空间信息内容脑电图活动为了检测大脑活动与平方厘米的空间分辨率和无与伦比的毫秒时间分辨率(10- - - - - -14]。

本文的目的是为了说明潜在的高分辨率的脑电图技术应用于分析时的大脑活动相关的观察电视广告。特别是,我们想描述如何通过使用适当的统计分析有可能恢复重要信息皮质参与由特定场景内插入电视广告分析。

为了做到这一点,我们记录了一系列的正常人与高分辨率的脑电图技术在纪录片的观察生成的中断。受试者不知道学习的目的。大脑活动在时间和频率域评估解决脑电图的副反问题与真实头模型的使用。

皮质活动期间估计的观察电视广告是与大脑活动相比,计算分析了人口在观察的纪录片。

2。材料和方法

2.1。实验设计

整个数据集是由13脑电图注册健康受试者(平均年龄年)观看纪录片在30分钟的电视广告(见[15])。每个主题暴露的观察同样的纪录片。受试者不知道记录的目的,他们只知道关注材料显示在屏幕上在整个30分钟。电视广告的长度是30秒,在中间插入的纪录片。这样的商业实现了一个受欢迎的品牌的啤酒在意大利,这是实况转播的国家电视频道上的天实验实现。后脑电图登记每个主题被召回实验室,进行采访。在这些采访中,受试者被要求如果他们通常喝啤酒或酒精灯每周至少一次。如果是的,受试者认为数据集内的“人”反对“不饮酒者的数据集。“为了增加执行的敏感性分析,只有脑电图频谱分析对“人”进行了分析和提出了在这里。

假设是,电视广告可以更好地紧随其后的是一类人通常喝啤酒,而不是从其他“不喝酒”科目。

2.2。高分辨率脑电图:记录和处理技术

高分辨率的脑电图技术开发来提高穷人脑电图活动的空间信息内容(10,16,17]。基本上,这些技术包括使用大量的头皮上的电极(64 - 256)。此外,高分辨率的脑电图技术依赖于现实MRI-constructed头模型(18,19)和空间反褶积估计,这通常是由解决linear-inverse问题基于边界元计算数学(13,20.]。受试者舒服地坐在躺椅,一个电屏蔽,昏暗的房间。64 -通道脑电图系统(BrainAmp, Brainproducts GmbH,德国)是用来记录电势通过电极帽,相应地延长10 - 20的国际体系。在本文中,从头皮脑电图记录皮层活动估计使用真实头模型的皮质表面由大约5000个三角形统一处理。的电流密度估计每一个三角形,代表底层神经元的电偶极子人口,计算了解决linear-inverse问题根据以前的论文中所述的技术(14,15,21]。

因此,相对于估计时变波形电流密度活动在每个单一的三角形的皮质表面建模。这样的波形就受到时变频谱分析通过计算光谱功率在不同的频带通常受雇于脑电图分析,也就是说,θ(4 - 7赫兹),α(8 - 12 Hz),β(24里面Hz),和γ(24-45赫兹)。

虽然我们估计大脑活动在所有频段所描述的,在下面我们介绍相关θ和α频段。事实上,EEG文学,这些频带建议最大限度的响应在观察和记忆任务相比,β和γ乐队(22]。

在每个主题记录,在观察光谱值的统计意义的电视广告就来衡量评估活动在同一主题的纪录片的观察。这是通过计算时变z分数变量为每个主题和为每一个偶极子的皮质外套放在分析频带。这样的z分数变量的均值和标准差估计在纪录片时期,而时变的光谱功率值θ乐队在观察电视广告的每一个偶极子了。

为了展示这些结果相对于整个人口的实验条件,我们需要一个共同的皮质表示每个主题的不同的激活区域地图。为此我们使用大脑的平均模型可以从麦吉尔大学的网站。用这种方式我们能够显示统计学意义的皮质激活,所有科目在不同的实验条件进行了分析。事实上,我们用黄色突出显示大脑的平均体素模型如果是皮质的网站统计显著差异之间的光谱功率实验条件被发现在所有的科目;如果这样的大脑体素显著的除了一个主题分析,我们描述它为红色。在所有其他情况下,体素代表着一个灰色的颜色。

通过建设,分析了地图然后相对光谱功率的time-cortical活动的进化在θ乐队。然而,只有这种光谱功率的统计显著的变化相比,这部纪录片时期中突出显示颜色。使用z分数将使我们能够有一个变量,这个变量可以平均,可以用来合成整个人口调查的结果。

3所示。结果

的13个科目记录,只有七个“饮酒者。“因此,连续分析和结果呈现等七个科目。

我们总结的结果“酒徒”集团在一系列数据显示皮质激活关于这个数据集的统计上显著的差异在θ频段(4 - 7赫兹)。数据对于α频段(8 - 12 Hz)相当于θ乐队,因此这里没有显示。我们的数据是由一系列的后续面板每个包含两个图片:上一个代表一个框架的电视广告,而下一个显示对应的意思是大脑活动。特别是图像底部的面板显示了四个不同的视图的平均脑模型组织在两行:上层行包括前面和后面离开角度而降低,右脑的视角。时间轴打败时间的商业。

在图1我们首先提出一个系列7电影片段生成的整个长度一定的电视广告。帧从一开始就被每5秒的剪辑。这样小组代表商业的第一帧,而面板G显示最后一个。通过检查这条结果明显意味着大脑皮层活动变化的演化如何根据图像被研究对象。特别是,增强大脑活动的结果表明了应用统计试验开始和结束时videoclip。事实上,从较低的行数据,可以观察在影片中间部分非常受限的地区提供统计上显著的差异相比,那些看了开始和结束时的商业。这在图活动剧烈的改变更明显2。目前代表第一个图是由3板(面板),(B),最后(C)电视广告的框架,分别。相应的意思是皮质活动完成后每个面板的图。通过观察这三个图像是清楚的中间部分商业特点是大脑在roi区域显示无统计学差异,而有两个高峰活动的开始和结束的时候。

大脑活动的演化的分析已经完成甚至在更短的时间间隔以追踪其变化时间瞬间。随后的数据3,4,5遵循高时间分辨率的脑活动。时间间隔横跨在以下数据对应于第一个5秒(图3(图),中间5秒4),并持续5秒的商业(图5),分别。这些例子说明可以赶在统计上有显著差异的皮质的激活甚至减少利息的时间间隔。

4所示。讨论

多亏了高分辨率的脑电图技术我们追踪受试者的大脑活动在可视化的广告:以这样的方式可以获得全球测量重建大脑皮层信号通过一个简单的图形工具,使我们能够区分不同的皮质区域的活动。上述结果允许我们观察到时空事件发表评论。

事实上,观察到的现象表明前额叶和顶叶区域的一个积极作用可能保留的信息编码的用户从电视广告。统计的脑电图频谱功率增加前额叶(即英航8、9)和顶叶区域与这些地区的建议角色在协议期间感官知觉的转移从短期记忆到长期记忆存储。结果显示强大的普遍常见的前额叶双边(包括BA 8和9)活动在所有受试者在电视广告的观察分析。另外一个更强大的订婚的左额领域已经指出,在协议与赫拉模型(23]的半球在编码阶段起着决定性的作用,从短期记忆到长期记忆的信息,而右半球在检索过程中发挥作用的信息。必须指出,然而,对皮质的作用在存储图像也承认多年来在神经科学(2,24]。

以前作品中展现的表现与脑电图分析和梅格录音(5,15),观察到的现象表明前额叶和顶叶区域的积极作用的编码信息将被保留用户的电视广告。特别是,这些皮质的激活可以与注意力和记忆过程有关。如前面的数据所示,山峰的活动出现在开始和结束时的剪辑(数字1,2)。在这些时期主题的注意力更加集中在他/她所看到的,特别是当他们看镜头会议时刻(如面板,B在图3)和广告产品(电池板D和F(图5)。相反,中间的电视短片,我们观察到活动的峰值,并且只有当他们观看一个人利用广告产品(如啤酒面板图4)。这些过程可能反映了记忆重要的帧的序列将帮助主题理解整个视频和信息提供。高潮的细化将实现在过去的电影片段的序列当商业的意义将会完全理解(最后的面板图5)。

本文拟压力的有用属性高分辨率的脑电图技术。特别是这个工具能够帮助我们在观察和分析的时间趋势皮质活动由于时间和空间分辨率高。这些特性使我们能够区分一定精度的变化激活的roi对应不同的皮质,通过图形表示平均脑模型。我们的分析集中关注跟踪人类大脑活动与不同时间分辨率,都提供相同的空间分辨率能够区分Brodmann区域的激活的强度。

重建高分辨率的皮质活动通过脑电图技术(25- - - - - -30.),通过结合上述统计处理数据使我们能够在可视化追踪受试者的大脑活动的广告。以这样一种方式为每一个电影片段的剪辑可以明显区分的皮质激活相比,这部纪录片的观察。这可能是有用的评价皮质反应特别类型的视觉请求,由电影或商业短片,此刻是一个主要由神经科学未知的领域。

承认

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引用

1. t . Ambler s Braeutigam j .永续台湾资讯网s p·r·罗斯和s . Swithenby”突出和选择:神经关联的购物决定,”心理学和标记,21卷,不。4、247 - 261年,2004页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
2. s Braeutigam s p . r .玫瑰,s . j . Swithenby和t .“漫步者”,“支持现在的分布式神经系统在现实生活中,男性和女性之间的差异在选择食品时发现使用脑磁图描记术,”欧洲神经科学杂志》上,20卷,不。1,第302 - 293页,2004。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
3. j . Cappo未来的广告:新媒体,新客户,新Post-Television时代的消费者美国麦格劳-希尔,纽约,纽约,2005年。
4. h·e·克鲁格曼“脑波措施的媒体参与,”《广告研究,11卷,不。9日,3 - 9,1971页。视图:谷歌学术搜索
5. d . a . a . Ioannides l . Liu Theofilou et al .,“实时处理的情感和认知刺激人类大脑提取梅格信号,”大脑地形,13卷,不。1,11-19,2000页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
6. t . Ambler和t . Burne”广告的影响对记忆的影响,“《广告研究,39卷,不。2,25至34岁,1999页。视图:谷歌学术搜索
7. m . Rotschild和j . Hyun”预测内存组件电视广告的经济共同体,“消费者研究杂志,第478 - 472页,1989年。视图:谷歌学术搜索
8. j . r . Rossiter和r·西尔伯斯坦b”的视觉场景编码储存到长期记忆的大脑成像检测对于电视广告,”《广告研究第41卷。。2,13-21,2001页。视图:谷歌学术搜索
9. c .年轻,“脑电波、图片类型®,和品牌的时刻,”《广告研究,42卷,不。4,42-53,2002页。视图:谷歌学术搜索
10. p . l . Nunez皮层动态和人类的EEG节律,牛津大学出版社,纽约,纽约,美国,1995年。
11. x呗,v . l .陶尔康e . j .他和他,“评价皮质电流密度使用颅内皮层脑电图和功能性核磁共振成像方法,”科学杂志,35卷,不。2、598 - 608年,2007页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
12. 他,y . Wang和d . Wu”估计皮层电位从头皮脑电图的实际形状的非齐次模型的边界元法,“IEEE生物医学工程,46卷,不。10日,1264 - 1268年,1999页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
13. b . r . a . m . Dale, a . k . Liu费施尔et al .,“动态统计参数映射:结合高分辨率成像的功能磁共振成像和梅格皮质活动,“神经元,26卷,不。1,55 - 67、2000页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
14. f . Babiloni f . Cincotti c Babiloni et al .,“估计的皮质功能连通性与高分辨率的多通道集成脑电图和fMRI数据直接传递函数,“科学杂志,24卷,不。1,第131 - 118页,2005。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
15. l . Astolfi f . De维科Fallani, s Salinari et al .,“大脑活动与记忆有关的电视广告,”国际期刊的Bioelectromegnetism,10卷,不。3、1 - 10,2008页。视图:谷歌学术搜索
16. j·勒和a . Gevins”方法来减少模糊失真从脑电图的使用真实头模型,”IEEE生物医学工程,40卷,不。6,517 - 528年,1993页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
17. a . Gevins j . Le n . k .马丁·Brickett j·德斯蒙德,和发音,“高分辨率脑电图:124 -通道记录、空间去模糊和MRI的集成方法,”脑电图与临床神经生理学,卷90,不。5,337 - 358年,1994页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
18. f . Babiloni c . Babiloni l . Locche f . Cincotti p . m .罗西尼和f .性格外向,“高分辨率脑电图:源估计Laplacian-transformed体感觉诱发电位使用现实主题头部模型由磁共振图像,”医学和生物工程和计算机,38卷,不。5,512 - 519年,2000页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
19. 性格外向f . Babiloni c . Babiloni f . et al .,“高分辨率脑电图:一种新的依赖于模式的空间去模糊方法使用realistically-shaped MR-constructed主题的头模型,”脑电图与临床神经生理学,卷102,不。2、69 - 80年,1997页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
20. r .坟墓德佩拉尔塔梅内德斯和美国l·冈萨雷斯Andino”分布式源模型:标准的解决方案和新发展,”大脑神经生理学功能的分析,c . Uhl Ed,页176 - 201,施普林格,纽约,纽约,美国,1999年。视图:谷歌学术搜索
21. l . Astolfi f . Cincotti d Mattia et al .,“比较不同皮层连接估计高分辨率脑电图记录”人类大脑图谱,28卷,不。2、143 - 157年,2007页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
22. w . Klimesch、m . Doppelmayr和s Hanslmayr”上αERD和绝对的权力:内存性能,其意义”大脑研究的进展卷,159年,第165 - 151页,2006年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
23. e . Tulving s Kapur f i Craik m .以及和s . Houle“半球不对称在情景记忆编码/检索:正电子发射断层扫描发现,“美国国家科学院院刊》上的美利坚合众国,卷91,不。6,2016 - 2020年,1994页。视图:谷歌学术搜索
24. s . Braeutigam“Neuroeconomics-from神经系统经济行为,”大脑研究公告,卷67,不。5,355 - 360年,2005页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
25. 性格外向c . Babiloni f . Babiloni f . et al .,“映射的早期和晚期阶段的人类大脑躯体感觉诱发电位电痛苦的刺激,“人类大脑图谱,12卷,不。3、168 - 179年,2001页。视图:谷歌学术搜索
26. l . Astolfi f . Cincotti c Babiloni et al .,“评估皮质功能连通性的线性逆传递函数估计和指导:模拟真实的数据和应用程序,”中国Neurophysiol,卷116,不。4,32 - 920年,2005页。视图:谷歌学术搜索
27. a。f . Babiloni c . Babiloni安布罗西尼,p .奥诺拉蒂和p . m .罗西尼,“人类短延迟皮质躯体感觉刺激的反应,”高分辨率的一项研究中,NeuroReport,8卷,不。15日,第3243 - 3239页,1997年。视图:谷歌学术搜索
28. a。c . Babiloni f .性格外向,l . Fattorini·奥诺拉蒂和f . Babiloni,“高分辨率的动态功能耦合脑电图势与单边内部触发一位数的动作,“脑电图与临床Neurophysiol,卷106,不。6,477 - 487年,1998页。视图:谷歌学术搜索
29. l . Astolfi f . De维科Fallani, f . Cincotti et al .,“从高分辨率成像的脑功能连接模式脑电图和功能磁共振成像通过图论”Psychophysology,44卷,不。6,880 - 93年,2007页。视图:谷歌学术搜索
30. f . De维科Fallani l . Astolfi f . Cincotti et al .,“从高分辨率提取信息从大脑皮层连接模式估计脑电图记录:一个理论图方法,”大脑地形,19卷,不。3,36 - 125年,2007页。视图:谷歌学术搜索

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