Analiza mimiki twarzy (FEA)

Analiza mimiki twarzy (Facial Expression Analysis, FEA) mierzy widoczne ekspresje emocjonalne uczestnika na podstawie obrazu twarzy. Metoda opiera się na systemie kodowania ruchów twarzy FACS, opracowanym przez Paula Ekmana i Wallace’a Friesena, który opisuje ekspresję jako zestaw jednostek akcji odpowiadających pracy konkretnych mięśni.

W iMotions rozpoznawanie odbywa się automatycznie: algorytm analizuje klatki z kamery, wykrywa punkty charakterystyczne twarzy i jednostki akcji, a następnie mapuje ich kombinacje na emocje podstawowe. Do wyboru są silniki Affectiva AFFDEX oraz Realeyes, a analiza może działać w czasie rzeczywistym lub na materiale zaimportowanym po badaniu.

Na wyjściu otrzymujesz wskaźniki dla siedmiu emocji podstawowych, walencję i zaangażowanie, a także dane o orientacji głowy. Wyniki są synchronizowane z bodźcem prezentowanym w iMotions, dzięki czemu można je analizować w odniesieniu do konkretnej sceny, ekranu lub zadania. Wbudowane narzędzia jakości pomagają wyłapać nagrania, w których twarz była słabo widoczna.

Należy pamiętać, że wyniki opisują obserwowalną konfigurację twarzy, a nie bezpośrednio subiektywne przeżycie emocji. Dlatego FEA często łączy się z kwestionariuszami, eyetrackingiem lub sygnałami fizjologicznymi, co potwierdzają także cytowane poniżej badania.

W praktyce moduł sprawdza się zarówno w badaniach laboratoryjnych, jak i zdalnych, ponieważ wystarcza do niego zwykła kamera internetowa. Dane można eksportować i analizować statystycznie, na przykład porównując średnie wartości walencji lub czas trwania emocji między grupami uczestników, wersjami reklamy czy fragmentami zadania.

Moduł Affectiva zbiera i analizuje mimikę twarzy za pomocą kamery internetowej, dostarczając informacji takich jak walencja, zaangażowanie, punkty charakterystyczne twarzy, podstawowe emocje, odległość międzyoczna oraz orientacja głowy.

Wymagania: iMotions Core i kamera internetowa.

• Połączenie z modułem Affectiva przez kamerę internetową
• Pomiar mimiki wobec bodźców ekranowych lub fizycznych
• Import zewnętrznie nagranych filmów do przetwarzania mimiki po fakcie
• Zintegrowane narzędzia kontroli jakości
• Walencja: reakcja pozytywna, negatywna lub neutralna, walencja adaptacyjna
• 7 podstawowych emocji: radość, złość, zaskoczenie, strach, smutek, obrzydzenie, pogarda, a dodatkowo nowe metryki dezorientacji i sentymentalności
• Wykrywanie mrugnięć i obliczanie częstości mrugania
• Zintegrowane R-Notebooks do automatycznego tworzenia znaczników zdarzeń, progowania i agregacji na potrzeby zaawansowanego kodowania behawioralnego
• Zaangażowanie: ogólna ekspresyjność, adaptacyjne zaangażowanie
• 21 wyrazów mimicznych: uwaga, marszczenie brwi, unoszenie brwi, unoszenie wewnętrznej brwi, zamknięcie oczu, marszczenie nosa, unoszenie górnej wargi, zasysanie warg, przywieranie warg, dociskanie warg, otwieranie ust, opuszczanie kącików ust, unoszenie brody, uśmiech ironiczny, uśmiech, mrugnięcia, mówienie
• Odległość międzyoczna: odległość między zewnętrznymi kącikami oczu do szacowania odległości od ekranu
• Orientacja głowy: obrót głowy jako yaw (góra/dół), pitch (lewo/prawo) i roll