1. Введение

Наши эмоции являются основным фактором, определяющим ощущение здоровья человека, и играют центральную роль в повседневной жизни человека. В нынешнюю цифровую эпоху приложения встроились в наши повседневные дела и играют значимую роль в нашей жизни. Стало важным понимание того, как эти приложения воздействуют на наши эмоции. Наш проект подробно исследует динамичные отношения между приложениями и человеческими эмоциями. Целью является обеспечение всестороннего понимания этого сложного взаимодействия путем того, как приложения воздействуют на эмоциональное состояние пользователей.

Приложения, в их разнообразии от социальных медиа платформ до инструментов повышения производительности и развлекательных приложений, предлагают уникальное окно в человеческий опыт. Как пользователи, мы инвестируем значительное количество времени и эмоциональной энергии в наше взаимодействие с этими приложениями. Эмоции, которые мы испытываем во время использования этих приложений, могут иметь сильный эффект на наше благополучие и удовлетворение.

Наше исследование тщательно рассматривает структуру человеческих эмоций и цифровых интерфейсов и стремится на раскрытие сложностей этой связи. Мы стремимся получить ценное понимание опыта пользователя путем рассмотрения эмоциональных ответов, вызванных различными приложениями. Это исследование не только техническое, но и глубокое исследование человеческой души в цифровой среде.

В течение дня мы взаимодействуем со многими приложениями. Эти приложения положительно или отрицательно воздействуют на нас, и это воздействие создает для нас некий эмоциональный результат. Распознавание воздействия, которое эти эмоции имеют на наше общее благополучие, важно для оптимизации нашего цифрового опыта.

В своей основе наш проект стремится пролить свет на сложный танец между человеческими эмоциями и приложениями путем предоставления всестороннего анализа, который отражаем сложность нашего цифрового мира. Через это открытие мы надеемся внести ценный информационный вклад в более широкое понимание взаимодействий между компьютером и человеком, подготавливая почву для более эмпатичного и ориентированного на пользователя цифрового дизайна в будущем.

1.1. Цель и значимость данного проекта

Значимость данного проекта лежит в понимании того, как приложения воздействуют на эмоции пользователей. Данный проект стремится раскрыть то, как приложения воздействуют на эмоциональные колебания пользователей путем исследования многих эмоций, от счастья до удовлетворения, от скуки до тревоги. Применяя метод ЭЭГ или метод МР, мы стремимся собрать объективные данные относительно эмоциональных состояний пользователей при их взаимодействии с этими приложениями. Путем углубленного анализа мы пытаемся понять, как человеческие решения в этих приложениях отличаются в зависимости от их эмоционального состояния. Например, он исследует, как выборы, сделанные кем-то в плохом настроении, могут контрастировать с выборами, сделанными в хорошем настроении. Это открытие является жизненно важным для дизайна приложений и опыта пользователей и проливает свет на процессы принятия решений в различных эмоциональных состояниях.

Наше исследование могло бы иметь широкомасштабные последствия.

• Усиление опыта пользователей: путем определения эмоциональных триггеров внутри приложений разработчики могут настраивать опыт пользователей для стимуляции положительных эмоций, что будет вести к более высокому удовлетворению и удержанию пользователей.
• Душевное здоровье и благополучие: распознавание эмоциональных паттернов может помочь определить стресс или отрицательные эмоциональные состояния, что сделает возможной разработку приложений, которые предлагают вмешательства или обеспечивают ресурсы для пользователей для управления своим душевным здоровьем.
• Персонализированная доставка контента: понимание эмоционального состояния пользователя может давать информацию для доставки такого контента, как новости, реклама или развлекательный контент, подходящих под настроения пользователя, усиливая вовлеченность и уместность.

Это проект по улучшению. Новыми перспективами и новыми экспериментами мы добавляем еще одно измерение к ранее проводившимся подобным исследованиям.

1.2 Инновационность (оригинальность) данного проекта

По этой теме ранее проводились исследования, в том числе опросы, самоотчеты, анализ эмоций через распознавание лиц, а также некоторые исследования по анализу эмоций с использованием метода ЭЭГ. Основным моментом, который мы разработали в нашем проекте, является то, что мы приходим к выводу путем исследования эмоционального состояния людей прямо перед использованием приложения и их эмоционального состояния во время использования приложения. В предыдущих исследованиях анализировалось только эмоциональное состояние людей во время использования приложения.

Это исследование выходит за рамки простого анализа эмоций, вникая в мир определения сложных эмоциональных потребностей личности. При следовании этим путем, целью является не только уловить эмоции, но также раскрыть и удовлетворить сложные эмоциональные потребности, присутствующие в человеческом опыте. Этот широкий взгляд имеет целью улучшение эффективности приложения в обеспечении помощи и обращении к эмоциональным потребностям пользователей, превращая его в более сложный и завершенный инструмент для улучшения эмоционального благополучия. В сущности, это позволит ему косвенно улучшать опыт пользователя при использовании приложений.

Наши усилия по улучшению опыта пользователя направлены на то, чтобы приложения смогли вовлекать пользователей на более длительные промежутки времени, позволяя компаниям улучшать их нейромаркетинговые стратегии. Наш анализ подробно оценивает взаимодействия пользователей внутри приложения, с акцентом на то, почему дизайн имеет значение. Удобный интерфейс, созданный с целью воплощения не только эстетики, но также нейромаркетинговых принципов, может создать более положительный эмоциональный ответ от пользователей и их лояльность. Эти анализы могут помочь компаниями принимать информированные решения относительно развития нейромаркетинга путем объяснения того, что дизайн является не только визуальной составляющей, но также представляет собой стратегический инструмент с точки зрения его воздействия на психологию и поведение пользователя.

1.3 Технологические области, к которым имеет отношение данный проект

Наш проект охватывает многочисленные технологические области, в основном, области искусственного интеллекта, взаимодействия с компьютером и область нейробиологии. В этих сферах проводятся исследования, имеющие отношения к анализу эмоций с помощью ЭЭГ в контролируемых лабораторных условиях. Однако, применение этой технологии к приложениям является относительно незатронутой территорией.

В существующей литературе и на рынке есть исследования и приложения, которые имеют отношение к анализу эмоций. Обычно они включают в себя анализ социального медиа контента по настроению и системы распознавания лиц, которые определяют эмоции по выражениям лица. Несмотря на то, что эти подходы обеспечивают ценные понимания, они часто являются косвенными и могут не отражать истинное эмоциональное состояние пользователя во время взаимодействия с каким-либо приложением.

Наш проект выделяется тем, что предлагает неинвазивный анализ эмоций в реальном времени с помощью ЭЭГ, позволяя нам улавливать эмоции на более глубоком уровне во время использования приложения. Эта инновация открывает изобилие возможностей для усиления опыта пользователя, таргетированной рекламы и потенциально даже мониторинга состояния душевного здоровья.

1.4 Связанные академические работы

Область нейромаркетинга в последние годы набирает обороты, исследователи применяют передовые техники, чтобы вникнуть в подсознательную мотивацию и предпочтения пользователей. Эта развивающаяся область принесла ценные понимания того, как активность нейронов влияет на принятие решений и поведение. Наше исследование проводится в соответствии с этой траекторией, стремясь исследовать связь между изображениями мозга пользователей до использования мобильных приложений и последующим поведением пользователей.

Конкретно, мы черпаем вдохновение из четырех выдающихся исследований, которые задействовали новейшие технологии нейромаркетинга для исследования взаимодействия пользователей с мобильными приложениями и процессов принятия решений потребителями [1, 2, 3,4]. Первое исследование, проведенное “Пластик Мобайл Энд Тру Импакт Маркетинг” (“Plastic Mobile and True Impact Marketing” [1]), использовало ЭЭГ и отслеживание движений глаз для оценки эмоционального ответа и реакции внимания пользователей на мобильные приложения. Результаты показали, что визуальные элементы оказывают значительное воздействие на восприятие бренда, при этом изобилие изображений приносит больше позитивных ответов, нежели текст. Это недооценивает важность удобного дизайна и оптимизированного пространства экрана на мобильных устройствах.  Работа “Нейромаркетинг и принятие решений: классификация предпочтений потребителей на основе изменения в сигнале ЭЭГ в отделах мозга” ("Neuromarketing and decision-making: Classification of consumer preferences based on changes in the EEG signal of brain regions") [2] исследовала конвергенцию нейромаркетинга и процессов принятия решений потребителей. Применялся метод ЭЭГ для анализа сигнала мозговой активности во время того, как потребители совершали выбор, а также для классификации предпочтений и интерпретации данных ЭЭГ использовались алгоритмы машинного обучения, включая kNN-метод ближайших соседей, метод случайного леса, метод нейронных сетей, метод нейронного бустинга. Этот междисциплинарный подход дает ценное понимание нейронной основы поведения потребителей, позволяя предприятиям оттачивать свои маркетинговые стратегии на основе понимания подсознательных ответов потребителей.

Еще одно исследование, “Гендерные различия в активации мозга в процессе принятия решений потребителей: магнитоэнцефалографическое исследование” ("Gender Differences in Brain Activation During Consumer Decision-Making: A Magnetoencephalography Study") [3], использовало магнитную энцефалографию (МЭГ) для исследования временной динамики кортикальной активности во время принятия решений потребителями в симуляциях сценариев покупок. Это исследование, которое провел Свен Бройтигам, определило гендерные различия в стратегиях принятия решений, где женщины демонстрировали более сильную активацию в левой теменно-затылочной доле, а у мужчин в правой височной доле [3]. “Нейромаркетинг: исследование подходов, основанных на ЭЭГ” ("Neuromarketing: A Survey of EEG-Based Approaches") [4] предоставляет всесторонний обзор нейромаркетинговых стратегий на основании ЭЭГ. Оно исследует разнообразный диапазон информации, которую можно почерпнуть из данных ЭЭГ, включая эмоциональные ответы, схемы внимания, формирование памяти. Данное исследование также углубляется в презентацию маркетинговых стимулов, воздействие на поведение потребителей стратегий на основе ЭЭГ и этические соображения, которые возникают в данном контексте.

В новостной статье “Как выиграть награду за рекламу”, например, компания Tele2 использовала нейробиологические данные о своих потребителях для изменения маркетинговых техник фирмы, и они выиграли награду в области маркетинга. Успех Tele2 в рекламе был вызван выбором ими нейрорекламных техник тестирования, совмещающих фМРТ анализ, отслеживание движений глаз и нейромаркетинговое понимание. Через использование фМРТ они проникли глубоко в подсознание для измерения эмоциональных ответов на их рекламу, приобретая очень важное понимание вовлеченности аудитории [5]. Это стало доказательством эффективности использования нейропонимания для совершения прогнозов о потребителях. Существует несколько техник для захвата нейробиологических данных. Одним из наиболее эффективных способов является метод под названием ЭЭГ. Исследование “Применение силы ЭЭГ для прогнозирования и интерпретации принятия решений потребителями: нейромаркетинговое исследование” вникло в применение данных ЭЭГ в нейромаркетинге для прогнозирования покупательного поведения потребителей и интерпретации воздействия рекламы. Оно имело две основных цели: во-первых, исследовать потенциал ЭЭГ в прогнозировании предпочтений потребителей путем анализа данных, собранных во время просмотра участниками рекламы различных брендов мобильных телефонов, и во-вторых, понять, как изменения в содержимом рекламы, такие как цвет фона и реклама, влияют на решения о покупке. Анализ данных ЭЭГ продемонстрировал впечатляющий уровень точности, выше 87%, в прогнозировании решений потребителей, таких как нравится ли продукт и покупка [6]. Метод ЭЭГ может также быть использован для записи активности мозга во время повседневных занятий, что затрагивается в статье “Chronic wireless streaming of invasive neural recordings at home for circuit discovery and adaptive stimulation”. Исследователи совершили выдающийся подвиг, разработав технологию для беспроводной записи совершающейся активности мозга людей с болезнью Паркинсона в комфорте у них дома. Затем эти данные используются для точной настройки стимуляции, осуществляемой имплантированными устройствами для глубокой стимуляции мозга (DBS) [7]. Это инновация в возможности беспроводного использования метода ЭЭГ благоприятна для нашего проекта, в котором используется метод ЭЭГ для записи нейронных данных, которые будут использоваться для прогнозирования решений потребителей.

На этих основаниях, наше исследование стремится установить прогнозирующую связь между изображениями мозга пользователя до использования мобильных приложений и последующего поведения пользователя. Применяя передовые техники машинного обучения, мы стремимся определить паттерны в мозговой активности, которые коррелируют с конкретным поведением пользователя, таким как вовлеченность, удержание и общее удовлетворение. В этой попытке содержится потенциал провести революцию в дизайне опыта пользователя, позволяя разработчикам приложений подогнать их опыт под нейронный профиль отдельного пользователя, в конечном счете увеличивая удовлетворение и вовлеченность пользователя.

2. Технологическое применение прогнозирования решений с помощью нейро ИИ.

2.1 Сбор данных

В нашем проекте мы будем записывать активность мозга наших подопытных и извлечем значимые данные из изображений мозга. Эти наборы данных будут охватывать деятельность мозга подопытных, взаимодействующих с приложением в различных эмоциональных состояниях. Мы будем использовать методы ЭЭГ и МР, которые являются новейшими технологиями для изображений мозга. Мы будем проводить это исследование совместно с экспертами-нейробиологими факультета медицины Университета Малтепе. В дополнение, наш госпиталь при университете имеет помещения, где мы можем проводить эксперименты.

2.2 Обработка и анализ данных

Те данные, которые мы получаем с изображений мозга, пройдут предобработку и будут очищены. Затем мы натренируем нашу программу для работы с этими данными с помощью алгоритмов глубокого обучения и нейронных сетевых моделей для интерпретации и понимания эмоциональных состояний подопытных. Мы будем использовать популярные библиотеки глубокого обучения, такие как TensorFlow и PyTorch для выполнения анализа сложных наборов данных. Также, будут применяться техники сбора данных и статистического анализа для раскрытия паттернов и отношений между данными и раскрытия связей между поведением пользователей и эмоциональными состояниями.

2.3 Применение искусственного интеллекта

Искусственный интеллект играет очень важную роль в данных, которые мы получаем. Модели глубокого обучения будут тренированы для работы над данными об эмоциональном состоянии, полученными от подопытных, и дадут нам вывод путем изучения этого эмоционального опыта использования приложений. Эти тренированные модели будут постоянно совершенствоваться для понимания, как эмоциональные состояния воздействуют на опыт использования приложений пользователями. Таким образом, мы достигнем наиболее точных результатов. Алгоритмы машинного обучения, включая рекуррентные нейронные сети и конволюционные нейронные сети, могут быть использованы для улавливания нюансов эмоциональных колебаний в ответ на различные приложения.

2.4 Приложения по обработке изображений

Мы будем использовать техники обработки изображений для получений значимых данных для нашего проекта из изображений мозга, полученных от наших подопытных. Мы будем определять их эмоциональные состояния по этим изображениям путем обработки изображений. Таким образом, мы получим значимые данные, которые сможем интерпретировать. Для обработки изображений мы будем использовать библиотеки, такие как OpenCV.

2.5 Этические соображения

Критичным является подчеркнуть, что данный проект тщательно следует правилам этики и защищает приватность и конфиденциальность участников во время этих процедур. Эти данные будут анонимизированы и будут безопасно храниться, когда будет получено информированное согласие. Далее, данные проект будет выполнен с полной прозрачностью и открытостью, разрешая экспертную оценку и валидацию использованного подхода.  

 

3. Вывод

В конечном счете, наше исследование рассматривает сложные отношения между человеческими эмоциями и цифровыми приложениями через использование современных нейробиологических технологий, таких как ЭЭГ и МР. Мы предоставляем подробное понимание того, как наши эмоции влияют на опыт пользователя и воздействие приложений на человека путем оценки эмоциональных состояний как до, так и во время использования приложения.

Этот проект совместно подготовили Эрман Ялчин, Арда Дениз Кючукчобан, Мелис Кара, Дога Акал и Санем Дюран под руководством Эмре Олка, что имеет потенциал для того, чтобы преобразовать опыт пользователей и пролить свет на многочисленные отрасли, такие как душевное здоровье и дизайн приложений. Наша программа включает критические этапы, такие как сбор, обработка и анализ данных, где используется обработка изображений, искусственный интеллект и машинное обучение.