JP2010520017A - 視聴覚の又はインタラクティブなメディア、製品又は活動に対する「思考」反応を生理学的信号を用いて測定し評価する方法及びシステム - Google Patents
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Abstract
メディアによる刺激に応じたアルファ抑制とシータ活性化とを対比することにより客観的思考値を計算するシステム及び方法は、個人又は個人のグループに基づいてメディアを比較するために利用できる。メディアのイベントも、また、思考値によって対比及び比較することができる。メディアを改善するために、統計的な測定が行われ得る。
【選択図】 図2
【選択図】 図2
Description
製作者は、個人に思考させるよう刺激するインタラクティブなメディア、活動及び製品(「メディア」)を設計する。メディアは、しばしば、競争の激しい市場において消費者に販売され、該市場では、思考を刺激する能力が価値を決定する。製作者は、個人をより刺激するようメディアを改善することにより価値を最大化するために、思考が刺激されたかどうかを知りたがる。メディアの価値が最大化されないと、消費者は、よりよい刺激をもたらす競合製品を購入してしまう。競合製品が売れると、売上が減少して利益が失われる。問題は、インタラクティブなメディア、活動及び製品の刺激への反応に関する正確な情報を提供することにある。反応の測定は、インタラクティブなメディア、活動及び製品の製作者が、目標市場の頭脳に入り込むことを必要とする。
人の頭脳に入っていく際、神経生物学、精神生理学、及び心理学の研究者は、脳から発される生理学的信号を発見した。研究者は、脳電図(EEG)を利用し、頭に付けられた電極を介して、生理学的信号を記録した。生理学的信号は、30ヘルツより下の4つの主要な部分を有する。1〜4ヘルツの周波数はデルタ(δ)波を有し、4〜8ヘルツの周波数はシータ(θ)波を有し、8〜13ヘルツの周波数はアルファ(α)脳波を有し、13〜20ヘルツの周波数はベータ(β)脳波を有する。研究者は、EEGを用いて頭脳を研究したが、思考反応を測定し評価するシステム及び方法は、利用可能にならなかった。メディアが個人の思考を刺激する量は、依然として不明であった。
関連技術の上記の例及びそれらの限界は、例示であって、限定的なものではない。関連技術の他の限界が、本明細書を閲読し、図面を研究した当業者に明らかになる。
以下の実施の形態及びその態様は、例示及び説明であって特許請求の範囲の限定を意味しないシステム、ツール及び方法に関して説明される。様々な実施の形態において、上記の問題の一つ又はそれ以上が軽減又は除去され、別の実施の形態は、別の改善を目的とする。
個人のメディアに対する「思考」反応を測定する新技術が提供される。本技術は、脳から発される生理学的信号を用いて、思考反応を測定する。思考値は、アルファ抑制をシータ活性化と対比する、思考反応の客観的測定値である。都合のよいことに、思考反応は、メディア製作の際に、該メディアを効果的に改善するために利用できる。非限定的な例として、評価は、個人が、テレビ・ショーをドキュメンタリよりも考えさせるものであると思うか否かを決定する。更に、個人のグループによる思考反応を測定し集約(aggregate)して、メディアに対する集団全体の反応を決定することができる。メディアのこの集団視聴は、メディアの評価に利用することができるが、これは、メディアへの反応の生理学的変化の新しい利用方法である。
以下の説明において、本発明の実施の形態の十分な理解を提供するために、幾つかの具体的な詳細が示される。しかしながら、当業者は、本発明がそれらの具体的な詳細の一つ又はそれ以上が無くても、又は、他の要素との組み合わせにおいても、実施可能であることを理解する。他の例では、本発明の様々な実施の形態の態様を曖昧にすることを避けるために、周知の実現態様又は操作は、詳細に示され又は説明されない。
インタラクティブなメディア、製品又は活動に対する「思考」反応を測定する新しいシステム及び方法は、生理学的信号を利用する。個人がメディアに反応する際に、生理学センサがこの反応を記録する。処理ユニットは、生理学センサを通して生理学的信号を収集し、個人の思考量に対し、実質的に同時に思考値を割り当てる。「実質的に同時に」とは、反応が刺激と同時に、又は非常に近い時間内にあることを意味する。反応には遅延があり得る。そのため、思考値は、反応が刺激と全く同時でなかったとしても、すぐその後に起こるだろうという理解によって計算される。
幾つかの実施の形態において、思考値の例としての計算方法は、生理学的信号を入力値として利用する数学的公式を用いて、アルファ抑制をシータ活性化と対比することである。思考値を計算するための二つの有用な生理学的信号には、アルファ波とシータ波が含まれる。他の有用な信号は、1〜100ヘルツの範囲内にある。思考値を計算する際、シータ・レベルの上昇は思考を意味し、アルファ・レベルの上昇は非思考又は不注意を意味する。
図1は、思考値を計算するシステム100の例を示す。この図では、構成要素が機能的に分離して描かれているが、そのような描写は例示に過ぎない。当業者は、この図に描かれた構成要素が任意に組み合わされ、又は別個のソフトウェア、ファームウェア、及び/又はハードウェア要素に分離されても良いことを理解する。更に、そのような構成要素は、どのように組み合わされ又は分離されるかに関わらず、同一のコンピュータ装置又は複数のコンピュータ装置上で実行されることができ、複数のコンピュータ装置は、一つ又はそれ以上のネットワークで接続され得る。
図1の例において、システム100は、メディア102、個人104、センサ106及び処理ユニット108を含む。図示された通り、個人104はメディア102によって刺激され、その際に、個人の思考レベルが、センサ106を用いて処理ユニット108によって観察される。ここで、メディアは、映画、ビデオ、テレビ番組、コマーシャル、広告、ビデオ・ゲーム、インタラクティブなオンライン・メディア、印刷物、又は、個人を刺激し得る任意の他のメディアのうちの、一つ又はそれ以上であってよい。センサ106は、加速度計、血液酸素センサ、検流計、脳電図、筋電計、及び任意の他の生理学的センサのうちの一つ又はそれ以上であってよい。
図2は、アルファ抑制及びシータ活性化に基づいて思考値を計算する方法の例としてのフローチャート200を示す。この図は、例示のために、機能ステップを特定の順序で示すが、該プロセスは、ステップの任意の特定の順序又は配列に限られない。当業者は、この図に描かれる様々なステップが、様々な方法で省略、再構成、結合、及び/又は適応され得ることを理解する。
図2の例において、フローチャートは、個人をメディアで刺激するモジュール202で開始する。個人をメディアにさらす際、個人は、メディアと相互作用し、又はメディアを視聴し、それにより個人の頭脳が刺激される。
図2の例において、フローチャートは、実質的に同時に個人を刺激しながら、個人の脳からの信号をサンプリングするモジュール204に続く。
図2の例において、フローチャートは、分析に利用するために信号のアルファ及びシータ成分が信号から分離されることを可能とするよう、信号が周波数領域に分解されるモジュール206に続く。この例において、分解には、高速フーリエ変換(FFT)又はウェーブレット分析が利用される。FFTは、離散フーリエ変換(DFT)を計算する効果的な方法であり、DFTは、フーリエ分析を計算する他の方法と同様に利用され得る。代替として、信号を別個に考慮することができるように、信号をその様々な周波数成分に分離するウェーブレット分析が利用されてもよい。具体的に、これを実行するためには、モアレ・ウェーブレット又はメキシカン・ハット・ウェーブレットが有効である。更に、ドブシー(Daubechies)・ウェーブレット、ベータ(Beta)・ウェーブレット、及びコイフレ(Coiflet)・ウェーブレットが利用されてもよい。更に、当業者によって、デジタル信号処理の他の方法が代わりに用いられ得る。
図2の例において、フローチャートは、分析に利用するために信号のアルファ及びシータ成分が信号から分離されることを可能とするよう、信号が周波数領域に分解されるモジュール206に続く。この例において、分解には、高速フーリエ変換(FFT)又はウェーブレット分析が利用される。FFTは、離散フーリエ変換(DFT)を計算する効果的な方法であり、DFTは、フーリエ分析を計算する他の方法と同様に利用され得る。代替として、信号を別個に考慮することができるように、信号をその様々な周波数成分に分離するウェーブレット分析が利用されてもよい。具体的に、これを実行するためには、モアレ・ウェーブレット又はメキシカン・ハット・ウェーブレットが有効である。更に、ドブシー(Daubechies)・ウェーブレット、ベータ(Beta)・ウェーブレット、及びコイフレ(Coiflet)・ウェーブレットが利用されてもよい。更に、当業者によって、デジタル信号処理の他の方法が代わりに用いられ得る。
図2の例において、フローチャートは、信号から周波数が分離されるモジュール208に続く。非限定的な例において、アルファ波及びシータ波が、信号から分離されてビンに格納される。信号からの周波数を格納する際に、ビンは、周波数領域からサンプリングされた信号を保持する。DFTビンは、nポイントDFTを計算することにより定義され得る。具体的に、n個の異なるサンプル値が、X(0)からX(n−1)まで作られる。iが0〜n−1の値である場合、X(i)は、関連するサンプル値を保持するビンである。アルファ・ビンは、8〜13ヘルツの任意の値を保持することができるが、必ずしもその範囲内の全ての周波数を含まなくてもよい。シータ・ビンは、4〜8ヘルツの任意の値を保持することができるが、全ての周波数を含まなくてもよい。同様に、デルタ波及びベータ波は、デルタ・ビン及びベータ・ビンに保持されることができる。更に、ホワイト・ノイズやピンク・ノイズといった信号のノイズを除去するために、周波数プロフィールが調整される。
図2の例において、フローチャートは、信号からの一つ又はそれ以上の周波数を用いて、個人がイベントの刺激に応じて思考している量を定義する思考値を計算するモジュール210に続く。この思考値は、参照値と比較され、思考値とメディアのイベントに対する参照値との差に基づいて、当該メディアが評価されるように利用され得る。アルファ波、即ち8〜13ヘルツの周波数の存在は、何も考えていないことと関連付けられ、そのため、アルファ波の抑制は思考と関連付けられる。シータ活性化は、脳のシータ活動レベルの上昇を意味し、思考レベルの上昇と関連付けられる。
幾つかの実施の形態では、アルファのみ、又はシータのみを用いて思考を感知することが可能である。更に、以下は、単一の公式を用いて思考値を計算する公式の例であり、x/EEGはEEGの全体出力に対するxを表わす。更に、例えば、シータの自然対数をとったり、スカラ係数を乗じたりすることにより、シータの最適化された乗数が利用されてもよい。非限定的な例において、シータは、S・in(シータ)と最適化されてもよい。ただし、sはスカラ係数であり、In(x)はxの自然対数を求める関数を表す。思考値を求めるために、以下の関数が用いられ得る。シータ又は最適化されたシータが、それらと組み合わせて利用され得る。即ち、
である。これらの公式例は、限定を意図するものではない。多くの異なる公式が利用可能であり、また、これらの公式のうちの一つが、本教示の趣旨において、特定の応用に適した公式を作るために修正され得る。
幾つかの実施の形態において、メディアの一つ又はそれ以上のイベントが、該メディアに対する思考値を定義するために利用される。イベントはメディアの識別可能な一部である。それは、ジョークの落ちであったり、又は映画の重要場面であったりしてもよい。メディアのイベントは、測定可能であり、それと関連付けられた思考値を持つことができる。多数のイベントが多数の思考値を有することになる。メディアは、それに含まれるイベントと、それらイベントと関連付けられた思考値とを考慮することにより、全体として評価され得る。
幾つかの実施の形態では、刺激への反応を示す思考の変化を確定するために、微分係数が計算されてもよい。非限定的な例において、或るメディアのイベントは、正の微分係数によって識別される肯定的な思考反応をもたらすように、人の思考を促す。正の微分係数は思考の増加を示し、負の微分係数は、思考の減少を示す。メディアの製作者は、この情報を用いて、製作者の望みのままに、より多い又は少ない思考を誘発するメディアを製作する。
幾つかの実施の形態において、メディアは、思考値に基づいて評価され得る。図3は、思考値に基づいてメディアを評価する例としてのフローチャート300を示す。本方法は、フローチャート300内のモジュールの連続として構成される。この図は、説明のために、機能ステップを特定の順序で描いているが、本処理は、ステップの任意の特定の順序又は配列に限定されない。当業者は、この図に描かれた様々なステップが、様々な方法で省略、再構成、結合及び/又は適応されてもよいことを理解する。
図3の例において、フローチャート300は、メディアのイベントに対する個人の思考値を計算するモジュール302で開始する。これは、図2について説明したのと同様に達成される。
図3の例において、フローチャートは、個人がメディアに刺激されて思考した量と、メディアの参照値との間の差を決定するために、思考値と参照値とを比較するモジュール304に続く。これは、図2について説明したのと同様に達成される。この第二のメディアは、任意の第二のメディアであってよく、第一のメディアと同じ種類のメディアでなくてもよい。第一及び第二のメディアに対する思考反応は、客観的な値であり、任意の種類のメディアによって利用されることができる。
図3の例において、フローチャートは、メディアのイベントの評価を決定する測定値として比較を保存するモジュール306に続く。本明細書に記載される他の方法とともに、このような方法により、メディアを評価することができる。
幾つかの実施の形態において、複数のメディアが、思考値によって評価される。図4は、メディアに割り当てられた思考値に基づいて複数のメディアを評価する図400を示す。図400は、ゲーム402、スポーツ404、広告406、映画408、評価ユニット410、評価された映画412、評価されたスポーツ414、評価されたゲーム416、及び評価された広告418を含む。図4の例において、未評価のメディアであるゲーム402、スポーツ404、広告406、映画408は、アルファ抑制及びシータ活性化と関連付けられた、それらが思考を促す能力の順番に、後に評価付けされる。n個の複数の異なるメディアを評価することができる。n個の異なるメディアの相対評価は、図3の説明において記載された個人又はグループに対する比較によって達成され得る。個別のアプリケーションに適合する評価を決定するために、様々な統計手法が利用され得る。
幾つかの実施の形態において、思考値を決定するために、前頭部(frontal)シータが利用される。非限定的な例において、前頭部センサを有するヘッドセットが利用され得る。図5は、個人の頭部500の上面図を示す。頭部500には前部502が含まれる。前部502からの前頭部アルファ及び前頭部シータは、思考値を計算するために利用される公式の特定の実現態様と関連付けられる。前頭部アルファ及び前頭部シータは、それぞれ、θF、αFと標記される。前頭部シータを考慮する公式の例は、(θF−αF)/(θF+αF)である。このような公式は、前頭部シータ活性化と前頭部アルファ抑制とを対比することにより思考値を決定するために利用され得る。図6は、前頭部アルファ及び前頭部シータをサンプリングするためにヘッドセットを用いる図600を示す。図600は、メディア602、ヘッドセット603、処理ユニット604、及び個人608を含む。図示した通り、個人608は、処理ユニット604により思考レベルを観察された状態で、メディア602を視聴する。前頭部信号は、ヘッドセット603を介して頭の前部から収集され、思考値に処理するために、処理ユニット604に転送される。
幾つかの実施の形態において、生理学的反応から導き出された多数の個人思考値の集約が作成され、メディアに対する集団反応が決定される。集約は、多数の個人に対する平均反応によってなされても、より高次の近似によってなされてもよい。
幾つかの実施の形態において、刺激に対して思考で反応する個人の数を識別する合計反応ベクトルを生成するために、多数の個人がサンプリングされる。図7は、メディアによって複数の個人を刺激し、メディアによって刺激された関連する思考値を計算する例としての図700を示す。図700は、メディア702、個人704、706、708、処理ユニット710、及び合計反応ベクトル712を含む。ここで、複数の個人704、706、及び708はメディアによって刺激され、集団の思考が、アルファ抑制及びシータ活性化に基づいて分析される。合計反応ベクトル712は、反応した人数を決定するために利用することができ、例えば、メディアに対し思考により反応したユーザ数を示す単一の数値が生成される。これは、メディアの思考誘発能力に関する追加情報を提供するために生成され得る統計値である。
幾つかの実施の形態において、思考値は、特定の時刻に発生するイベントを該特定の時刻における思考値と関連付けることにより、メディアに対して整合付けられる。思考値のメディアに対する整合付けは、思考値の流れ、及び、特定の思考値が高い又は低い理由に関する有用な情報を提供する。メディアの刺激に対する個人の反応は、時系列におけるイベントに分解され得る。非限定的な例として、ゲームは、誤審で反則の合図を出す審判として識別されるイベントを含むかもしれない。ゲーム視聴中に思考を観察される個人は、「どうして審判は反則の合図を出したのだろう?」と不思議がる間に、思考の増加を観察されるかもしれない。思考値をメディアと相関付けることにより、刺激が思考とリンクされ得る。有利なことに、この情報は、メディアを変更することによりメディアを改善するために役立つことができる。非限定的な例として、誤審で反則の合図をした審判の特定及び解任は、どの反則が最も多くの思考を受けたかを指摘することにより達成できる。
幾つかの実施の形態において、イベントは、イベントを他のイベントと比較する数学的変換を用いることにより、特定種別のイベントとして分類される。そのような数学的変換には、平均、一次微分、二次微分、多項式近似、平均値からの標準偏差、平均値からの微分係数の標準偏差、並びに、中間におけるピーク形成、開始時のスパイキング(spiking)、及び平坦等のうちの一つ又はそれ以上を考慮する畳み込み又は他の方法によって実現され得る生理学的反応のプロフィールが含まれ得るが、それらに限定されるものではない。
幾つかの実施の形態において、イベントに対するユーザの思考反応と、該イベントの所定の思考値とを比較するために、参照値が利用される。参照値は、ユーザの思考値とイベントとの間の差を決定する比較値を提供する目的で作成される任意のものであってよい。メディアの作成者は、かれら自身の参照値を作り出し得る。参照値は、理想値、即ち所望の目標であってもよい。参照値は、他の個人を比較する参照値を開発する目的のためだけに計算された、多数の異なるユーザの思考値の平均であってもよい。
図8は、個人が様々な物事について考えるよう指示され、関連する思考値が記録されてイベントに対して整合付けられる実験800の図を示す。記録されたこれらの思考は、次いで、メディアに対して整合付けられる。実験800は、個人802、処理ユニット804、及び強度グラフ806を含む。ここで、個人は、複数の異なるアイデアを、次々に考えることを求められる。個人がそれらのアイデアを考えている際に、彼の思考が収集され、時間と関連付けられた思考強度として強度グラフ806にグラフ化される。様々な時間期間がA、B、C及びDと標記され、これらの時間期間は、個人が考えることを求められる複数のアイデアと整合される。強度グラフ806の或る部分は、他の部分より明らかに高い。思考の高い期間(H)及び低い期間(L)は、異なる時間期間A〜Dに整合される。
図9は、個人がゲームをし、思考値が、思考値が刺激された時点におけるイベントを特定することにより、イベントに時間で整合付けられる実験の図900を示す。図900は、ゲーム902、ヘッドセット904、個人906、処理ユニット908、及びグラフ910を含む。図9の例において、個人は、処理ユニット908がヘッドセット904を介して該個人の脳波を記録し、アルファ抑制とシータ活性化とを対比することにより該個人の思考レベルを計算する間に、ゲーム902をするよう求められる。様々な思考レベルの結果が、ゲーム902の様々なイベントに対応して、グラフ910に表示される。時間標示A、B、C及びDは、思考の肯定的及び否定的な鋭い変化を示す。
幾つかの実施の形態において、視聴者がメディアのイベントを視聴する間に生理学的データを測定するために、統合されたヘッドセットが視聴者の頭に装着され得る。データはコンピュータのプログラムに記録され、それにより、ヘッドセットを装着している視聴者がメディアと相互作用することが可能となる。
図10は、個人の頭部からの信号収集に有用なヘッドセット1000を示す。ヘッドセット1000は、処理装置1001、三軸加速度計1102、シリコン製安定化ストリップ1003、右EEG電極1004、心拍数センサ1005、左EEG電極1006、電池モジュール1007、及び調節ストラップ1008を含む。処理装置1001は、生理学的データをデジタル化し、該データを、思考、関与、没頭、肉体的関与、誘意性(valence)、生気及びその他を含むがそれらに限定されない生理学的応答に処理可能なマイクロプロセッサである。非限定的な実施の形態において、処理装置1001は、思考値を計算する処理ユニットである。代替として、別個の処理ユニットがヘッドセット1000に接続され、思考値を計算する。三軸加速度計1002は、頭部の動きを感知する。シリコン製安定化ストリップ1003は、ヘッドセットの固定により動きを最小化し、更にしっかりした感知を可能とする。右EEG電極1004及び左EEG電極1006は、使用のために準備を必要としない、前額骨の前に置かれるドライ電極である。電極と肌とが接触していることが必要だが、過度な圧力は必要ない。心拍数センサ1005は、額の中心付近に置かれる堅牢な血液量脈波(blood volume pulse)センサであり、充電又は交換可能な電池モジュール1007が片耳の上に置かれる。裏側の調節可能ストラップ1008は、様々なサイズの頭に対してヘッドセットを心地よい圧力設定に調節するために利用される。
上記の例及び実施の形態は例示であり、本発明の範囲を限定しないことが、当業者に理解される。本明細書を閲読し図面を研究した当業者にとって明らかな本発明の全ての置換、改善、均等物、及び改良は、本発明の真の趣旨及び範囲内であることが意図される。そのため、以下の特許請求の範囲は、そのような修正、置換、及び均等物の全てを、本発明の真の技術範囲内にあるものとして、含むものであることが意図される。
102 メディア、104 個人、106 センサ、108 処理ユニット。
Claims (32)
- メディア評価に利用するための思考反応を感知する方法であって、
イベントを含むメディアにより個人を刺激するステップと、
前記メディアのイベントにより前記個人を実質的に同時に刺激しながら、前記個人の脳からの信号をサンプリングするステップと、
前記信号を周波数領域に分解するステップと、
前記信号から一つ又はそれ以上の周波数を分離するステップと、
前記メディアのイベントに対する参照値との比較し、前記思考値と前記参照値との差に基づいて前記メディアを評価するために、前記信号からの前記一つ又はそれ以上の周波数を用いて、前記イベントの刺激に応じて前記個人が思考する量を定義する思考値を計算するステップと、
を含む方法。 - 請求項1記載の方法であって、アルファ及びシータから一つの周波数のみが選択され、前記思考値を計算するために該一つの周波数のみが利用される方法。
- 請求項1記載の方法であって、前記思考値が前記メディアのイベントと関連付けられる方法。
- 請求項1記載の方法であって、前記メディアの一つのイベントと関連付けられた複数の個人からの複数の思考値が、該イベントに対する思考反応を形成するように集約される方法。
- 請求項1記載の方法であって、複数の個人からの複数の思考値が、前記メディアに思考によって応答した人数を示す合計反応ベクトルに含まれる方法。
- 請求項1記載の方法であって、前記思考値が公式を用いて計算され、該公式が、(θ―α)/(θ+α)、(2*θ―α)/(2*θ+α)、(θF−αF)/(θF+αF)、(α/EEG)、又は(θ/EEG)を含み、θFが前頭部脳シータを表し、αが前頭部脳アルファを表す方法。
- 請求項1記載の方法であって、前記信号が高速フーリエ変換又はウェーブレット分析を用いて分解される方法。
- 請求項7記載の方法であって、前記ウェーブレット分析が、メキシカン・ハット・ウェーブレット、モアレ・ウェーブレット、ドブシー・ウェーブレット、ベータ・ウェーブレット、及びコイフレ・ウェーブレットから選択されるウェーブレットを用いて達成される方法。
- 請求項1記載の方法であって、更に、時間経過にわたる思考の変化を示す思考値の微分係数を計算するステップを備える方法。
- 請求項1記載の方法であって、前記メディアが、テレビ、ビデオ・ゲーム、視聴覚広告、ボード・ゲーム、カード・ゲーム、ライブの活動イベント、印刷広告、及びウェブ広告から選択される方法。
- 請求項1記載の方法であって、前記思考値がある時点に対応するものであり、
実質的に同時に発生する前記メディアのイベントを特定して、前記思考値を前記時点に発生するイベントと相関付けることにより、前記思考値が前記メディアに対して整合付けられる方法。 - 請求項1記載の方法であって、更に、前記個人が第二のメディアによる刺激に応じて思考する量を定義する第二の思考値を計算するステップを備える方法。
- 個人が刺激されて思考する量に基づいてメディアを評価する方法であって、
メディアのイベントに対する前記個人の思考値を計算するステップと、
前記個人が前記メディアに刺激されて思考した量と、前記メディアの参照値との差を決定するために、前記思考値と前記参照値とを比較するステップと、
前記メディアのイベントの評価を決定する測定値として、前記比較を記録するステップと、
を備える方法。 - 請求項13記載の方法であって、前記参照値が前記メディアの開発者によって供給される方法。
- 請求項13記載の方法であって、前記参照値が、他の個人の予め計算された多数の思考値の平均値である方法。
- 請求項13記載の方法であって、前記思考値が、アルファのみ、又はシータのみを利用して計算される方法。
- 請求項13記載の方法であって、前記思考値が公式を用いて計算され、該公式が、(θ―α)/(θ+α)、(2*θ―α)/(2*θ+α)、(θF−αF)/(θF+αF)、(α/EEG)、又は(θ/EEG)を含み、θFが前頭部脳シータを表し、αが前頭部脳アルファを表す方法。
- 請求項13記載の方法であって、前記メディアが、テレビ、ビデオ・ゲーム、視聴覚広告、ボード・ゲーム、カード・ゲーム、ライブの活動イベント、印刷広告、及びウェブ広告から選択される方法。
- メディア評価に利用するために思考反応を感知する、コンピュータ読み取り可能媒体に体現されたプログラムであって、実行された際に、システムを、
メディアのイベントによって刺激された個人からの信号をサンプリングし、
前記信号を周波数領域に分解し、
前記信号から一つ又はそれ以上の周波数を分離し、
前記メディアを評価する際に他の思考値と比較するために、前記信号からの前記一つ又はそれ以上の周波数を用いて、刺激に応じて前記個人が思考する量を定義する思考値を計算する、
よう動作させるプログラム。 - 請求項19記載のプログラムであって、アルファ及びシータから一つの周波数のみが選択され、前記思考値を計算するために該一つの周波数のみが利用されるプログラム。
- 請求項19記載のプログラムであって、前記思考値が前記メディアの複数のイベントと関連付けられるプログラム。
- 請求項19記載のプログラムであって、前記メディアの前記イベントと関連付けられた複数の個人からの複数の思考値が、一つのイベントに対する思考反応を形成するよう集約されるプログラム。
- 請求項19記載のプログラムであって、複数の個人からの複数の思考値が、前記メディアに思考によって応答した人数を示す合計反応ベクトルに含まれるプログラム。
- 請求項19記載のプログラムであって、前記イベントが、該イベントを他のイベントと比較する数学的変換を利用することにより、特定種別のイベントとして分類される方法。
- 請求項19記載のプログラムであって、前記思考値が公式を用いて計算され、該公式が、(θ―α)/(θ+α)、(2*θ―α)/(2*θ+α)、(θF−αF)/(θF+αF)、(α/EEG)、又は(θ/EEG)を含み、θFが前頭部脳シータを表し、αが前頭部脳アルファを表すプログラム。
- 請求項19記載のプログラムであって、前記信号が高速フーリエ変換又はウェーブレット分析を用いて分解されるプログラム。
- 請求項19記載のプログラムであって、更に、時間経過にわたる思考の変化を示す思考値の微分係数を計算することを備えるプログラム。
- 請求項19記載のプログラムであって、前記信号が、テレビ、ビデオ・ゲーム、視聴覚広告、ボード・ゲーム、カード・ゲーム、ライブの活動イベント、印刷広告、及びウェブ広告から選択される前記メディアに関してサンプリングされるプログラム。
- 請求項19記載のプログラムであって、前記信号が、時間において第二のイベントに対応する第二の整合された思考値と比較され得る、時間において第一のイベントに対応する第一の整合された思考値を生成するように、前記メディアに対して整合付けられるプログラム。
- メディア評価に利用するために思考反応を感知するシステムであって、
個人からの第一の信号をサンプリングするように動作可能な一つ又はそれ以上のセンサと、
前記一つ又はそれ以上のセンサに接続された処理ユニットであって、
メディアのイベントによって刺激された前記個人からの信号を、前記一つ又はそれ以上のセンサを用いてサンプリングし、
前記信号を周波数領域に分解し、
前記信号から一つ又はそれ以上の周波数を分離し、
前記メディアのイベントに対する参照値と比較することにより、前記思考値と前記参照値との差に基づいて前記メディアを評価するために、前記イベントの刺激に応じて前記個人が思考する量を定義する前記信号からの前記一つ又はそれ以上の周波数を用いて思考値を計算する
よう動作可能な処理ユニットと、
を備えるシステム。 - 請求項30記載のシステムであって、前記一つ又はそれ以上のセンサが、前記メディアによって刺激された前記個人からの信号を測定するよう動作可能な統合センサ・ヘッドセットに組み込まれるシステム。
- メディア評価に利用するために思考反応を感知するシステムであって、
メディアのイベントにより刺激された個人からの信号をサンプリングする手段と、
前記信号を周波数領域に分解する手段と、
前記信号から一つ又はそれ以上の周波数を分離する手段と、
前記メディアのイベントに対する参照値と比較することにより、前記思考値と前記参照値との差に基づいて前記メディアを評価するために、前記イベントの刺激に応じて前記個人が思考する量を定義する前記信号からの前記一つ又はそれ以上の周波数を用いて思考値を計算する手段と、
を備えるシステム。
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