CN103262143A - 用于评估心理特征的方法和系统 - Google Patents
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Abstract
一种用于使用在呈现刺激之后的大脑活动的第一时刻期间获得的响应,评估对象的心理特征的方法包括:使测试对象在大约500毫秒和大约1秒之间受到视觉刺激,并且在对象受到刺激的同时或者对象最先受到刺激之后的大约300毫秒内,从对象接收输入。该方法进一步包括:响应于接收输入,存储识别与视觉刺激相关联的多个情绪反应之一。对于多个视觉刺激重复受到、接收和存储动作的每个。该方法进一步包括:基于存储的用户响应的每个,确定对象的一个或多个显性情绪特征。
Description
相关申请
本申请是2010年02月26日提交的、名称为“用于评估心理特征的方法和系统”的、序号为No.12/713,539的美国申请的部分继续,并且按照35U.S.C.§119(e)要求2009年02月27日提交的、名称为“用于评估对象的情绪状态的方法和系统”的、序号为No.61/156,236的美国临时申请的优先权,在此通过引用并入其全部内容。
发明上下文
1.发明领域
本公开涉及心理测试,更特别地涉及用于得出和评估与研究话题有关的测试对象的心理特征的系统和方法。
2.现有技术
存在许多心理测试,其当人被刺激时得出和评估人的反应和响应。例如,这样的技术典型地包括在研究者感兴趣的特定话题的上下文中向测试对象呈现一个或多个图像作为刺激。在响应中,当对象对观看图像作出反应时,他或她提供指示他们的情绪状态的反馈。如果给出充分的时间,反馈包括每个刺激的认知处理的效果。然后根据一个或多个情绪或动机理论分析反馈,以评估他们属于话题时对象的心理特征。
发明内容
在此描述一种用于从测试对象得出和评估情绪响应的方法和系统。在一个实施例中,一种用于使用在呈现刺激之后的大脑活动的第一时刻期间获得的响应评估对象的心理特征的方法,包括:向对象提供上下文;使用计算机实现的接口,使对象在大约500毫秒和大约1秒之间的第一时间段内受到视觉刺激;响应于受到的动作,使用计算机实现的接口从对象接收输入,输入要在第一时间段和第二时间段中的一个时间段内接收,不长于大约300毫秒的第二时间段紧接着第一时间段的开始之后;以及响应于接收输入的动作,存储表示对象对视觉刺激的前认知情绪反应的用户响应。通过处理器从数据库中存储的多个视觉刺激选择视觉刺激。在分配的时间中从对象接收的输入表示对象对视觉刺激的前认知情绪反应,其在使对象受到视觉刺激的动作之后的大脑活动的第一时刻期间获得。该方法进一步包括对于多个视觉刺激的每个重复受到、接收和存储动作,并且基于所存储的用户响应中的每个用户响应,确定与上下文有关的对象的一个或多个显性情绪特征。
在另一实施例中,视觉刺激可以与多个特定情绪反应中的一个相关联,已知视觉刺激前认知地唤起所述多个特定情绪反应中的一个情绪反应。在另一实施例中,用户响应可以进一步识别与视觉刺激相关联的多个特定情绪反应中的一个。
在另一实施例中,使对象受到视觉刺激的动作可以包括通过处理器从多个视觉刺激随机选择视觉刺激。
在另一实施例中,上下文可以包括提干句。
在另一实施例中,确定一个或多个显性情绪特征的动作可以进一步基于与多个特定情绪反应的同一个相关联的最大数量的存储的用户响应。
在另一实施例中,用户响应可以包括响应时间,所述响应时间是在使对象受到视觉刺激的动作和从对象接收输入的动作之间经过的时间段。
在另一实施例中,该方法可以进一步包括基于对象的一个或多个显性情绪特征确定对象的动机简档(profile)的动作,其中对象的一个或多个显性情绪特征的每个链接到动机模型中的多个动机特征之一。多个动机特征可以包括安全、授权(empowerment)、隶属、认同(identity)、约定、抚育、掌握、成就和尊重。
在一个实施例中,该方法可以进一步包括基于对象的动机简档,评估关于对象的产品和服务的至少一个的值的动作。
在另一实施例中,该方法可以进一步包括基于对象的动机简档,评估关于对象的产品和服务的至少一个的设计的动作。
在另一实施例中,该方法可以进一步包括基于对象的动机简档,将对象与产品、服务、工作、个体、使用网站的群体中的至少一个匹配的动作。
在另一实施例中,该方法可以进一步包括基于对象的动机简档,识别要呈现给对象的最佳广告。
在另一实施例中,一种用于使用在呈现刺激之后的大脑活动的第一时刻期间获得的响应评估对象的心理特征的系统包括具有处理器、耦接到处理器的存储器、耦接到处理器的显示器和耦接到处理器的用户输入设备的计算机。该系统进一步包括呈现组件,用于在显示器上向用户连续呈现多个视觉刺激,多个视觉刺激的每个要呈现不长于大约1秒,多个视觉刺激中的每个视觉刺激与多个特定情绪反应中的一个相关联,在紧随向对象呈现视觉刺激的大脑活动的第一时刻期间多个视觉刺激中的一个的视觉刺激已知为前认知地唤起所述多个特定情绪反应中的相应的一个情绪反应。该系统进一步包括响应组件,用于在用户输入设备上从用户接收一个或多个输入,一个或多个输入中的每个输入要不晚于已经向用户呈现多个视觉刺激中的相应视觉刺激之后大约800毫秒接收,一个或多个输入的每个表示用户对多个视觉刺激的相应的视觉刺激的前认知情绪反应。该系统进一步包括情绪评估组件,用于基于接收的一个或多个输入的每个评估用户的一个或多个显性情绪特征。
在另一实施例中,该系统可以进一步包括动机评估组件,用于基于用户的一个或多个显性情绪特征评估用户的动机简档,其中用户的一个或多个显性情绪特征的每个链接到动机模型中的多个动机特征之一。
在另一实施例中,该系统可以进一步包括耦接到处理器的网络接口,其中网络接口用于将动机简档传递给网站提供商。网站提供商可以是电子商务提供商。
根据一个实施例,计算机可读介质包括当在处理器上执行时执行以下动作的计算机可执行指令:使用计算机实现的接口,使对象在大约500毫秒和大约1秒之间的第一时间段受到视觉刺激,通过处理器从数据库中存储的多个视觉刺激选择视觉刺激,视觉刺激与多个特定情绪反应之一相关联;响应于受到的动作,使用计算机实现的接口从对象接收输入,输入要在第一时间段和第二时间段之一内接收,不长于大约300毫秒的第二时间段紧随第一时间段,输入表示在使对象受到视觉刺激的动作之后的大脑活动的第一时刻期间获得的对象对视觉刺激的前认知情绪反应;响应于接收输入的动作,存储包括与视觉刺激相关联的多个特定情绪反应之一的用户响应;重复对于多个视觉刺激的受到、接收和存储动作;以及基于所存储的用户响应的每个,确定与用于评估对象的心理特征的上下文有关的对象的一个或多个显性情绪特征。计算机可执行指令可以进一步包括基于对象的一个或多个显性情绪特征确定对象的动机简档的动作,其中对象的一个或多个显性情绪特征的每个链接到动机模型中多个动机特征之一。
附图说明
附图不意图画出范围。在附图中,通过同样的数字表示在各个图中图示的每个相同或近似相同的组件。为了清楚,可以不在每张图中标记每个组件。在图中:
图1图示其中可以实现本公开的各个实施例的用于评估心理特征的示例性系统;
图2图示根据本公开的一个实施例的示例性动机矩阵;
图3图示根据本公开的一个实施例的示例性动机矩阵;
图4图示根据本公开的一个实施例的用于从测试对象得出和评估情绪响应的示例性过程;
图5图示根据本公开的一个实施例的用于从测试对象得出情绪响应的示例性过程;
图6图示根据本公开的一个实施例的用于执行刺激测试的示例性过程;
图7图示根据本公开的一个实施例的示例性刺激集合;
图8图示根据本公开的一个实施例的示例性定时序列;
图9图示根据本公开的一个实施例的用于从测试对象接收一个或多个响应的示例性过程;
图10图示其中可以实现本公开的各个实施例的示例性系统;
图11图示其中可以实现本公开的各个实施例的示例性系统;
图12图示根据本公开的一个实施例的示例性定时序列;
图13图示根据本公开的一个实施例的用于执行刺激测试的示例性过程。
具体实施方式
本发明的实施例在其申请中不限于以下描述中阐述的或附图中图示的构造的细节和组件的安排。本发明的实施例能够包括其他实施例,并且以各种方式实践或执行。而且,在此使用的措辞和术语用于描述的目的,并且不应当视为限制。在此“包括”、“包含”、或“具有”、“含有”、“涉及”、以及其变体的使用意味着包含其后所列项目和其等价物,以及附加的项目。
如在此使用的情绪广泛地定义为人经历的意识的情感状态;例如,喜爱、希望、恐惧、幸福、骄傲等。如在此使用的情绪响应广泛地定义为对一个或多个刺激人的一个或多个特征的感情反应。
根据各种实施例,在此公开了用于得出心理测试中的响应、以及使用在呈现刺激之后的大脑活动的第一时刻期间获得的响应来评估对象的心理特征的系统和方法。应当认识到,因为根据本发明的各种实施例得出的对各种刺激的响应代表对刺激的前认知、神经学情绪反应,所以基于这些响应的评估反映了前意识的、根深的心理特性。这与本领域已知的其他技术相反,在本领域已知的其他技术中从受到和/或响应时间较长时段获得的心理评估可以通过对象的意识或认知行为被歪曲或偏移,因此对于识别人的真实动机较不可靠和较无效。还应当认识到,因为响应属于前意识的本质,所以“游戏”的对象或其他对象通过提供不代表对刺激的对象的情绪反应的响应来故意破坏评估即使并非几乎不可能,也是困难的。
根据一个实施例,在此描述的各种技术所使用的刺激是非文字(例如,视觉)刺激。非文字刺激可以关于对象或对象正在考虑的话题是抽象的。例如,其中和本身大型飞机起飞的照片不特定地代表任何事。这样的照片可以代表力量、自由、人类的独创性、广大、“挑战引力的壮举”、或一个人可能具有的在飞行中看见巨大的引擎的任何其他联想。认识到,使用非文字刺激抑制对象提供对于刺激的人为歪曲情绪响应,或者其他的故意破坏测试的能力。因此,对非文字刺激的响应对于识别关于研究话题的对象的真实动机可以是更可靠的。
根据另一实施例,对象的动机简档使用在此描述的各种技术确定。动机简档可以描述对象的一个或多个动机特征。而且,动机简档可以用于识别基于对象的动机简档将对对象有吸引力的产品和/或服务的设计。例如,如果对象的动机特征之一是安全,则设计为诉诸于安全意识消费者的产品和/或服务业可以诉诸于该对象。
在另一实施例中,对象的动机简档用于将对象与诉诸于或满足对象的动机的产品、服务和/或人相匹配。在一个实施例中,对象的动机可以用于识别诉诸于或满足对象的产品或服务(例如,汽车、找工作)。例如,具有安全的动机特征的对象可能感兴趣购买具有许多安全特征的汽车,而具有授权动机特征的对象可能感兴趣购买运动或高性能汽车。因此对象的动机可以用于识别对象最有可能购买的产品和/或服务。在另一示例中,如果对象的动机特征是抚育,则可能将对象与具有类似动机特征的另一个人相匹配(例如,如在约会和婚介服务中)。在另一示例中,对象的动机可以用于识别诸如网站上的广告,该广告提供对象最有可能购买的产品和/或服务。例如,对象的动机简档可以用于在因特网上搜索相关产品和/或服务的关键词。
系统概况
图1示出根据本公开各种实施例的用于评估心理特征的系统100的各种交互。如所示,可以存在系统的一个或多个类型的用户102,包括但不限于一个或多个测试对象102A、一个或多个仲裁者102B和一个或多个分析者102C。如在此使用的测试对象102A(或者简单地“对象”)广泛地定义为作为实验或测试的目标参与的个体。
根据一个实施例,在任意给定时间可能仅存在参与测试的一个测试对象102A。
根据另一实施例,能存在成群地参与的多个测试对象102A。在一个示例中,在一个特定上下文中执行的测试期间接收的多个测试对象102A的响应可以用于在“众包(crowdsourcing)”或分布群协作理论下,识别对象的一个或多个心理特征。在另一示例中,可以关于特定话题测试焦点群,并且测试的结果可以用于验证关于一个或多个相关联的情绪特征的刺激。多个测试对象102A可以在相同时间或不同时间参与,并且可以在相同地点或不同地点参与。
仲裁者102B可以是配置和/或管理对测试对象102的测试的个体。根据各种实施例,仲裁者102B可以负责选择形成用于测试的刺激的内容,提供上下文给测试,或者向测试提供其他输入。
在另一实现中,仲裁者102B可以向测试对象102A提供指令,或者可以以其他方式促进测试,例如包括取得对象或者会见对象。虽然测试被配置为使得以便测试对象可以在没有仲裁者存在时参与,但是仲裁者102B可以在管理测试时与测试对象102A一起出现。
分析者102C可以是回顾和/或分析测试的结果的个体。分析者102C可以和仲裁者102B是相同个体。
一个或多个用户102通过至少两个接口103与系统100接口。呈现接口103A可以包括用于向一个或多个用户102显示视觉刺激(诸如,图像或词语)的显示器。呈现接口103A可以包括图形用户界面(GUI)或能够向用户呈现刺激的任何其他类型的接口。呈现接口103A可以包括用于呈现唤起情绪响应的刺激(诸如,音频信息)的其他类型的设备。
可以提供包括一个或多个输入元件的响应接口103B,一个或多个输入元件包括键盘、鼠标、按钮、触摸屏或者其他输入设备类型。在一个示例中,响应接口103B可以集成到智能电话,例如,苹果RIM 或具有类似能力的其他设备。响应接口103B可以与呈现接口103A协调,例如,作为GUI中显示的控制按钮。响应接口103B可以包括用于测量测试对象102A的一个或多个生理功能的设备,生理功能包括但不限于主动响应、被动响应和生物统计响应。将理解呈现接口103A和响应接口103B可以是相同的接口。
在一个示例实现中,用于评估测试对象102A的心理特征的理论104包括动机矩阵104A、多个情绪104B和多个刺激104C。动机矩阵104A描述测试对象的动机或愿望(aspiration)的心理模型,以下将描述其各种实施例。多个情绪104B包括与意识的情感状态相关联的测试对象102A的精神知觉,以下将描述其各种示例。多个刺激104C包括当呈现给测试对象102A时,可以从测试对象102A得出一个或多个情绪104B的感官刺激。
在一个实施例中,动机矩阵104A呈现以包括愿望的焦点对愿望的等级的二维安排的、描述测试对象102A的9个核心愿望的心理模型。愿望的焦点可以描述人渴望改进其生活的地方。例如,内在精神焦点(intra-psychicfocus)描述人如何感觉自我;工具焦点(instrumental focus)描述人如何感觉他/她的活动;以及人际的焦点描述人如何感觉他/她的与其他人的关系。愿望等级可以描述当他/她实行他们的愿望时人的期望的情绪状态。例如,“建立潜力”描述当他/她认为他/她具有追求他/她的渴望的能力时人如何感觉;“体验过程”描述当他/她成功地向他/她的愿望前进时人如何感觉;以及“创建成果”描述当他/她已经实现他/她的愿望时人如何感觉。
图2图示与一个实施例一致的示例性动机矩阵104A。动机矩阵104A包括9个动机202,每个动机202表示每个愿望的焦点和愿望的等级的组合,如上所述,包括安全、认同、掌握、授权、约定、成绩、隶属、抚育、和诚实。在一个示例中,“安全”描述当渴望在自身内建立潜力时人如何感觉。在另一示例中,“成就”描述当渴望通过他/她的活动创建成果时人如何感觉。将理解这里描述的动机矩阵104A是示例性的,并且可以开发其他动机矩阵以描述可替代心理模型。
根据另一实施例,如图3所示动机模型104A可以用于解释测试对象的潜在动机202并且应用这些解释。例如,具有“约定”的动机的测试对象可以具有在获得结果上的参与调(participatory tone)302和焦点304的正响应消息。然后可以使用该信息开发诸如用于行销消费者产品的那些消息,其可以诉诸于具有类似动机的个体。
根据各种实施例,由心理模型描述的动机或愿望的每个表示当测试对象拥有对应的动机或愿望并且受到唤起刺激104C时,测试对象102A体验的一个或多个情绪104B。例如,情绪104B可以包括感觉卓越、出众、空想、有经验、占优势或优异。根据模型这些情绪的每个与如上所述的掌握的动机相关联。因此当测试对象102A拥有掌握的动机时,他/她可能响应于某些刺激104C经历以上情绪的一个或多个。
在各种实施例中,刺激104C可以包括但不限于图像、声音、气味和其他形式的感官刺激。示例性刺激包括诸如扣住汽车安全带的人、指纹、进行外科手术的外科医生、起飞的飞机、一起工作的几个商务专业人士、佩戴奖牌的运动员、一起玩的孩子们、照顾生病孩子的母亲、用绶带装饰的军官的图像。
刺激104C可以通过刺激的类型分类。例如,可以如这样分类包含红色的图像。取决于正在分类的刺激的本质或特性,可以使用类型的任何特征化。
刺激104C的每个可以与一个情绪104B相关联,而情绪对应于动机矩阵104A中的一个动机。例如,扣紧汽车安全带的人唤起安全感,指纹(认同),进行外科手术的外科医生(掌握),飞机起飞(授权),一起工作的几个商务专业人士(约定),佩戴奖牌的运动员(成就),一起玩的孩子们(隶属),照顾生病孩子的母亲(抚育),以及用绶带装饰的军官(尊重)。因此,呈现给拥有动机之一的测试对象102A的刺激104C之一将得出对应于动机的情绪。
根据一个实施例,与测试系统(例如,系统100)交互的用户102可以经历特定定时属性105。例如,一个或多个定时属性105可以控制某些刺激提供给用户多久,以及例如应当如何接收、验证、分类和解释响应。在一个实施例中,可以定义描述测试对象(例如,测试对象102A)通过呈现接口103A受到某些刺激104C的时间量的呈现时段105A。可以基于测试理论确定时间量。例如,一个刺激104A可以呈现给测试对象足够长的时间以发生简单识别刺激,但是不会这样长以致测试对象开始刺激的认知处理。在一个实施例中,呈现时段105A可以在大约500和大约1000毫秒之间。
根据一个实施例,测试对象102A可以在呈现时段105期间通过响应接口103B进行响应。也可以定义描述在呈现时段105A已经过期之后测试对象可以通过响应接口103B进行响应的时间量的宽限时段105B。测试对象102A可以进一步受到刺激或部分刺激至少宽限时段105B的一部分。例如,宽限时段105B可以仅随呈现时段105A并且多达大约250毫秒。可以使用也是有效的更短或更长的时段。
在一个示例实现中,可以提供向测试对象指示用于测试的上下文的话题106。例如,话题可以包括关于特定主题的问题,诸如“你对(特定话题)感觉如何?”在另一实施例中,通过使对象完成句子,诸如“我希望我对(特定话题)会感到更____”,来获得对该问题的响应。例如,对象可以通过选择唤起将适于填充句子中的空白的感觉的刺激来执行句子完成。在一个实施例中,可以通过仲裁者102B向测试对象102A提供话题106。在另一实施例中,可以通过呈现接口103向测试对象102A提供话题106。在另一实施例中,可以通过仲裁者102B向分析者102C提供话题106,或者反之亦然。
如以下将进一步详细讨论的,系统100可以生成定量情绪简档107。在一个实施例中,定量情绪简档107可以是测试对象102A的情绪或动机特征的定量度量,例如,包括对象102A经历的情绪104B和情绪104B的强度。
用于评估情绪响应的示例过程
图4图示根据一个实施例的用于从测试对象评估情绪响应的过程400。例如,可以通过如以上参考图1讨论的系统100执行过程400。在一个实施例中,过程400包括从测试对象得出情绪响应,并且基于情绪响应确定测试对象的定量情绪简档。过程400可以可选地包括通过使对象经历进一步的测试、提问或会见,改进测试对象的情绪定量简档。
在框401,过程400开始。在框402,从测试对象得到情绪响应,如以下将参考图5描述的。例如,动作402可以包括在测试对象的头脑中建立研究话题,同时进行测试,诸如“手边的事物”。动作402可以进一步包括向测试对象提供指向的询问,诸如“提干句”。在一个示例中,可以通过告诉对象他们将完成伴随图片的句子并且引入“提干句”,来建立研究话题,例如,“我希望我可以以使我感到更___的方式洗衣”。
此外,动作402可以进一步包括执行刺激测试。刺激测试例如可以包括通过计算机实现接口向测试对象呈现快速暴露序列中的一系列视觉刺激,如以下将参考图6描述的。一个或多个刺激可以激起测试对象中的最初情绪反应。响应于呈现一个或多个刺激,可以(例如,通过一个或多个接口)从测试对象接收反馈,其中反馈包括知识与研究话题有关的测试对象的情绪状态的响应。可以(例如,通过系统100)记录反馈和针对每个响应的对应响应时间用于分析。
在一个实施例中,动作402可以包括在以上描述的刺激测试之前,执行“表盘(dial)”或强度测试,其中可以使对象受到一个或多个刺激(例如,视频、广告或语音)并且要求对象在两个或更多强度值的尺度上评价他们的关于刺激的感觉的强度。然后可以使用上述刺激测试要求对象完成句子。一个示例性句子是“我关于该部分[视频或语音]非常确定的原因是因为它使我感到_____”。
在框403,确定基于反馈的测试对象的定量情绪简档。在各种实施例中,定量情绪简档表示测试对象的显性情绪特征,以及这些特征的相对强度,如在动作402中得出的。如果在动作402通过测试对象选择的刺激之前已经与特定情绪相关联,则响应和响应时间可以指示测试对象中情绪的存在和强度,其中较短的响应时间指示较高的强度。随后,可以根据动机矩阵分类的通过选择的刺激表示的情绪可以指示对应的核心动机的存在。例如,如果在测试对象选择的所有刺激中,选择的刺激的大部分分类为安全的动机,则可以推断测试对象中安全动机的存在。
在已经呈现组中的所有图像之后,制表和分析结果的响应。因为了解每个图像得出特定情绪特征,所以通过分析具有一个特定情绪特征的选择图像的数量和针对那些选择图像的每个的响应时间,可以确定测试对象的显性情绪特征。例如,如果呈现每个9张图像的5个循环安排的45张图像,通过5个不同的图像表示9个情绪特征的每个。如果对象比任何其他图像选择更多的表示一个情绪特征的图像,和/或对象比表示其他情绪特征的图像更快地选择表示一个情绪特征的图像,对象可能心怀该一个情绪特征作为显性特征。
在另一实施例中,响应用作确定通过测试对象的情绪响应的本质(特点、强度或质量)的质量分或者加权。加权可以基于分别对于动机矩阵的特定元素接收的响应数量,或者根据各个响应时间。例如,具有比平均响应时间更短的响应可以比具有比平均响应时间更长的那些给出更多的权重。因此,具有更大权重的响应可能指示对象心怀与作为显性特征的各个刺激相关联的情绪特征。在另一实施例中,该响应时间可以与针对其他刺激、或者针对在其他呈现条件下的相同刺激的响应时间相比,以形成指示对刺激的响应质量的分或加权。
可选地,在框404可以改善定量情绪简档。例如,测试对象可以经历额外的会见和/或测试,包括但不限于“语言扩展”测试。该改进的结果可以用于进一步根据动机模型评估对象的情绪响应。
在框405,过程400结束。
用于得出情绪响应的示例过程
图5图示根据一个实施例的用于从测试对象得出情绪响应的过程500。过程500例如可以通过如以上参考图1讨论的系统100执行。过程500在框501开始。
在框502,建立研究话题。研究话题可以包括研究者感兴趣的任何主题。例如,研究话题可以包括但不限于消费者产品或服务、零售店、社区、工作、任务、休闲活动、或政治竞选。将理解,研究话题可以包括任何主题,更具体地可以进一步指向探知对象可能已经针对主题具有的任何主观感觉。例如,研究话题可以在洗碗液的上下文下可以引导对象考虑效率、气味、颜色、毒性、或洗碗液的任何相关特征。
动作502可以包括以向对象传递研究话题的方式向对象提供一个或多个提示。例如,要求对象考虑“手边的事物”。手边的事物为测试提供上下文,并且包括针对其要得出对象的情绪状态的主题。询问可以是“考虑(特定话题)使我感觉____。”的形式的不完整句子。例如,“考虑空气清新剂使我感觉____。”
在框503对象可以提供有第二提示以将它们引导到手边的事物中的具体情绪目标,例如,提干句。可以指令对象以选择他或她将其与完成提干句的情绪最密切相关联的刺激。例如,提干句可以是“当我使用(特定话题)时我尝试使我自己感到更多(或更少)____。”例如,对象可以通过考虑“我希望存在会使我感到更放松的空气清新剂”来完成该提干句。随后,如果对象受到他/她将其与放松相关联的刺激,则他/她可以在响应中选择该刺激。
在另一实施例中,可以用“当我使用(特定话题)时我尝试使我自己感到更多/更少____。”的形式的“填充空白”类型的提示呈现给对象。可以用两组刺激(例如,图像)呈现给对象,一组表示唤起正响应的正刺激,并且一组表示唤起负情绪响应的负刺激,以及指令对象根据该提示选择那些唤起更强(“更多”)或更弱(“更少”)的情绪的刺激。
在框504,建立研究话题之后,对测试对象执行刺激测试,以下参考图6描述其一个实施例。在框505,处理500结束。
用于执行刺激测试的示例过程
图6图示根据一个实施例的用于执行刺激测试的过程600。在框601,过程600开始。在框602,安排包括非文字刺激的刺激组。该刺激可以是图像。然而,刺激组中的非文字刺激的非穷尽列表包括图像、声音、颜色、气味等。根据一个实施例认识到,现有技术的一个缺点是它们不能一致地提供在对象的意识觉醒阈值之下的想法和感觉的访问。在某一些心理研究中已经建立区别于负责意识想法的大脑区域的负责情绪反应和情绪记忆的电脑区域。而且已经建立图像可以执行投射和使能功能,允许研究响应者访问在意识阈值之下的情绪或想法,或者允许响应者语言表达他们可能另外地不能语言表达的感觉或想法。
在图7中示出示例性刺激组。了解每个图像701从个体得出特定情绪特征。每个图像701例如可以根据包括动机矩阵的动机模型分类,或者可以用于不同测试对象之间的原始比较。矩阵可以包含多个元素,每个表示不同的动机。例如,动机104A的非限定矩阵,如图2所示,可以包括通过愿望的焦点对愿望的等级安排的安全、授权、隶属、认同、约定、抚育、掌握、成就和正直。因此,组中的每个图像701可以与通过模型表示的矩阵中的动机之一相关联。可以在测试开始之前发生图像701的分类,或者可以随着测试进行动态地分类图像。例如,可以使用具有与每个动机的强定量验证的情绪关联的图像。当通过测试对象选择这些图像时,图像可靠地指示测试对象中相关联动机的存在。在另一示例中,图像可以分类为动机的预选择矩阵,并且通过测试验证。在另一示例中,可以基于上下文将在类似上下文中测试对象群最通常选择的图像(例如,使用众包方法)分类为一个或多个情绪状态或动机。
在一个实施例中,如图2中所示,矩阵104A可以包括9个元素;然而,将理解,根据研究利用的特定动机模型矩阵中的元素的数量可以变化。图像组702包括针对矩阵中的每个元素的至少一个图像。例如,在具有9个元素的矩阵中,图像组702至少包含9个图像。在一个实施例中,通过等价数量的图像701表示矩阵的每个元素;例如,在具有9个元素的矩阵中,图像组702可以包含9、18、27、36、45或9的更多倍数的图像。以该方式,给予对象更多机会响应得出对象经历的情绪的图像,并且改进测试的结果。每个图像可以包括在组中一次。
根据一个实施例,认识到,通过测试对象对视觉刺激的呈现的反应包括在刺激的扩展认知处理(不同于简单识别)开始之前的对刺激的情绪响应的唤起。在一个实施例中,以及观察到长度在大约500毫秒到1秒的“前认知”处理的该时段。关于心理处理时间和心理处理序列的领悟可以被影响,以形成仔细控制在来自对象的响应之前的刺激暴露的总时间的诊断时间的范围,因此消除或严格限制在进行响应之前的意识处理的时间。诊断过程包括具有非常短的刺激暴露的时段(小于大约1秒)的测试,以及具有较长的刺激暴露的时段的测试,其可以作为诊断评估的部分单独地和结合地使用。
再次参考图6,在框603用快速序列的一系列刺激呈现给对象。在一个实施例中,通过计算机实现的接口,诸如显示器,呈现图像701。例如,在测试期间可以以随机顺序向测试对象呈现图像组702中的每个图像701,以避免测试对象通过在测试期间获得的熟知预测特定的序列。
在一个实施例中,在过程600期间呈现图像组702中的每个图像701一次。图像的一个“循环”703包括针对动机矩阵的每个元素的一个图像701。如果图像组702包含针对动机矩阵的每个元素的多于一个的图像701,则在下一循环703开始之前可以呈现图像的一个循环703;然而,在每个循环703中呈现的图像701的顺序可以是随机的。
在框604,如果受到序列中的任何刺激激起对象将其与话题相关联的情绪响应,则迫使对象通过在呈现期间或称为宽限期的其后短时间内选择刺激快速指示该情绪响应。对象通过第二计算机接口指示对序列中的每个刺激的他或她的选择或情绪响应,第二计算机接口可以包括按钮、键盘、鼠标或其他这样的设备。来自测试对象的响应可以以对每个图像的正或负响应的形式接收。例如,正响应可以是其中测试对象赞成地响应于观看图像的响应,或者其中测试对象具有与图像的重大或强烈情绪关联的响应。负响应可以是其中测试对象不赞成地响应于观看图像的响应,或者测试对象具有较少或没有与图像的情绪关联的响应。
响应可以包括表示如通过每个图像得出的测试对象的情绪状态的强度或质量的一个或多个值。例如,测试对象可以量化他或她的情绪状态为强、中等或弱。响应的列表可以包括表示一个或多个行为(例如,按钮按压或屏幕触摸)的一个或多个值,其还可以包括与关于每个图像的一个或多个生理状态相关联的一个或多个这些行为,诸如(但不限于)脑血流量、电阻、温度、运动、可听度量和心率。
在框605,可以与反应时间一起接收和记录对每个刺激的响应。结果数据可以通过特征化对象的显性情绪状态的软件程序制表和分析。还可以从对象收集生物统计学反馈,包括脉搏、血压、眼睛运动等。
在框606,如果存在还没有呈现的组中的刺激,则处理600返回框603。否则,处理600在框607结束。
根据另一实施例,在处理600期间通过测试对象选择的每个刺激可以以快速序列再次呈现给对象。在呈现期间可以收集和测量生物统计学反馈,以获得关于通过对象的每个刺激的感觉强度的额外信息。
示例定时序列
图8示出根据本公开实施例的定时序列800。在801开始,每个图像呈现大约500毫秒到1秒(“呈现时段”)。在呈现时段802的末尾,可选的“宽限时段”开始。在宽限时段期间,可以立刻或者逐渐从测试对象移除图像。例如,图像可以在宽限时段的至少部分过程中从视野擦除或淡出图像。在另一示例中,可以显示进程条以指示直到宽限时段结束的剩余时间量。宽限时段可以是紧接呈现时段的近似0到250毫秒。宽限时段在803结束。
在另一实施例中,在显示预定时间之后移除视觉刺激,其后允许测试对象进行响应。以该方式,在示出视觉刺激之后允许测试对象进行响应,但是移除视觉刺激,以便仅测量情绪反应。在另一实施例中,可以在第二图像之后(“准备”响应)或者第二图像之前(“掩饰”刺激的影响)示出刺激。
可以针对图像组中的每个图像重复定时序列800。可以使用也是有效的更短或更长的时段。
用于接收测试响应的示例处理
图9示出根据本公开的一个实施例的用于从测试对象接收一个或多个响应的过程900。例如,可以根据如图6示出和以上讨论的过程600实现过程900。在框901,过程开始。在框902,经由用户接口,例如通过在呈现时段或宽限时段(如果有)期间选择按钮(例如,通过点击鼠标)对象可以对每个图像进行反应或响应。将理解,例如通过按压按键、触摸屏幕、说话或呼叫、摇动或指向运动敏感设备等可以利用响应的其他方法。在呈现和宽限时段之外接收的响应可以对于各个刺激是无效的。如果存在,对每个图像的响应与响应时间一起记录,响应时间从第一次呈现图像时的时间直到接收响应时的时间测量。
在框903,可以验证响应。如果在向对象呈现刺激之后少于大约150毫秒接收响应,则不可能对象已经具有以有意义的方式识别刺激和对刺激作出反应的充足时间量。更确切地,在这样短的时间量中接收的响应可能是错误响应,或者测试对象破坏测试的尝试,这样对于可靠地评估对象的情绪特征是无用的。同样地,在呈现时段结束后多于300毫秒接收的响应可能在对象已经具有有意识地处理响应的机会之后出现,因此在对象的情绪特征评估中可能属于边缘值。具有在这些范围中的响应时间的响应取决于测试的上下文,可以特征化为无效的,或者对象破坏测试的尝试。例如,在工作面试期间对象可能有理由破坏测试,如果他或她相信这样做可能提高获得雇佣的机会。
在框904,可以特征化响应。如果对象不对刺激做出响应,则不存在用于评估对象的情绪特征的有用信息。同样地,测试的结果可能被曲解,如果例如对象通过每三个或重复的方式选择序列中的图像、随机地选择图像、仅选择包含某一颜色或目标的图像、或选择组中的所有图像,来对刺激做出响应。将理解,存在特征化响应的其他方法。
在框905,过程900结束。
其他示例
该方法的另一实施例可以进一步包括比较测试对象的定量情绪简档与其他测试对象的定量情绪简档。例如,这对于确定一个对象的情绪状态如何相似于另一个对象或对象群是有用的。来自不同时间点或不同位置的相同对象的结果可以用于描述跨时间点或不同地点的对象的情绪改变。
在一个实施例中,使用上述呈现方法中的任何,例如使用众包方法,收集和呈现对大量刺激的大量响应。这些响应的统计分析将用于识别总体数据集中的响应的“簇”,指示在总体的大群体中或在整个群体的子群体中的主要情绪状态。该技术可以用于基于落入响应簇的各个响应,或者基于最接近地落入响应簇的统计中心的响应详细描述这些情绪状态的本质。
在一个实施例中,视觉刺激测试技术可以与会见(例如,心理会见、工作面试、警察审问)结合。因为可以快速和精确地评估对象的情绪状态,所以会见者在会见之前或与会见相关联地使用该方法以识别会见者应当采取的提问的路线(例如,如果检测到的情绪是恐惧则询问对象与恐惧有关的探究问题)。
在一个实施例中,在语言扩展测试中,以进一步的评估串向对象呈现情绪描述符术语的列表,作为用于进一步定义在视觉刺激训练中显露的情绪的手段。对这些术语的列表的响应可以实时地统计分析,以确定术语中的哪些是在图像训练中显露的对象的情绪状态的最精确描述符。在一个实施例中,这些术语在强制选择训练中呈现以获得最说明情绪状态的术语的排序。在另一实施例中,这些术语可以随响应者选择描述之前选择的图像指示的情绪状态的词语以快速序列呈现。
该方法的另一实施例可以包括向视觉刺激的每个分配描述名称。该方法可以进一步包括比较测试对象的正和/或负选择与描述名称,以确定测试对象的情绪状态。
该方法的另一实施例还可以包括将情绪分类到两个或更多情绪类别的组。分类情绪的组可以包括创建刺激暗示列表。暗示列表可以安排到群中,其中每个群表示不同的情绪状态。刺激的一个或多个组可呈现给对象以针对特定的情绪类别进行测试。测试对象的刺激选择模式可以通过为测试对象选择的刺激编索引到情绪类别与情绪状态相关。在一个示例中,可以存在9组图像,9组图像的每个包括涉及特定情绪类别的图像。如果对象比其他情绪类别更频繁地从一个特定情绪类别选择图像,则对象更有可能感觉该情绪类别的情绪特征。
该方法的另一实施例可以涉及与会见(例如,心理会见、工作面试、警察审问等)一起使用这样的视觉测试方法。因为可以快速和精确地评估对象的情绪状态,所以会见者在会见之前或与会见相关联地使用该方法以识别会见者应当采取的提问的路线(例如,如果检测到的情绪是恐惧则询问对象与恐惧有关的探究问题)。
该方法的另一实施例涉及能够执行如在此公开的不同实施例的计算机系统。
分类刺激
在一个实施例中,可以通过向多个测试对象呈现包括例如词语、术语、短语、图像、气味、形状、实物、纹理或颜色的分类刺激的列表,来根据动机模型分类刺激。列表中的每个刺激具有与一个情绪的已知或假定关系。可以通过分析刺激的专家或者通过研究和测试审查这些关系。测试对象可以相对于已建立的动机在列表中选择一个或多个刺激。例如,如果动机是(例如,他们家庭的)安全,要求测试对象选择得出唤起在家的安全感的情绪的刺激。测试对象最经常选择的刺激因此对照模型被验证,并且对于将来的测试是有用的,同时不经常或不选择的刺激假定为不代表动机。
用于分类刺激(例如,图像)的另一示例性过程是用通过例如搜索他们的环境、图书馆或因特网以他们的最佳判断力发现相关图像的指令,向一个或多个调查者提供一组图像暗示。然后通过向大的样本暴露图像,要求样本中的每个响应者匹配每个图像与情绪种类,并且选择那些其中响应者的统计意义的大多数将特定图像与特定情绪相关联的图像,测试和验证被发现的图像。例如,同时跨整个矩阵或者一次在单个矩阵维度上可以执行验证。
用于分类图像的另一示例性过程包括在根据本公开的实施例执行的刺激测试期间,将预期的情绪图像插入到分类图像的序列中。可以通过使用在此描述的任何比较方法的关联分类预期的图像。例如,在每个表示一种情绪的一组5张图像中,图像中的3张被审查并且两张不被审查。如果暴露于所有5张图像的多个测试对象与审查的图像中的一个或多个一起选择未审查的图像中的任一或二者,则使用所有测试对象的累积选择的统计分析审查或分类未审查图像。跨多个测试的时段和多种话题,图像的有效分类可以出现。
根据另一实施例,可以使用“众包”理论执行多个个体的情绪响应与各种刺激的比较。例如,个体可以选择对他们具有情绪吸引力的产品的图像,例如,可以要求个体通过从包括对象已经看过的书和其他对象已经看过的书的一批书选择,来选择他们喜爱类型的文学作品。随着时间的过去,形成表示个体的集体响应的图像的一个或多个簇。一个(或多个)簇可以被统计地分析以识别图像中的公共情绪主题,然后可以根据该情绪对其分类。
测试系统
图10示出通常以1001指示的本公开的示例性系统架构。中央计算机1002或CPU连接到存储器1004和盘存储1006。连接到CPU1002的通常以1010指示的输入设备的非穷尽列表包括(但不限于)按钮1012、鼠标1014或类似的指向设备、麦克风1016、写字板1018和键盘1020。也连接到CPU1002的通常以1030指示的输出设备的非穷尽列表包括(但不限于)扬声器1032、显示器1034和打印机1036。应当认识到,用于实现本发明的各种实施例的计算机系统可以包括其他类型的输入/输出设备,或者具有不同于所示计算机的架构。
本发明的一个实施例可以通过计算机可读介质上存储(例如,存储器、存储、盘或其他介质)的软件实施,并且由一个或多个计算机系统执行。例如,可以通过具有如图10所示的架构的计算机系统执行各种实施例。
参考图11,根据本公开的分布式测试系统的示例性系统架构通常以1100指示。中央计算机1102连接到有线或无线网络1104。一个或多个固定或便携式计算系统1106也连接到有线或无线网络1104,以便他们可以与中央计算机1102通信。计算系统1106的类型可以包括但不限于手持个人数字助理(PDA)、桌面个人计算机(PC)、膝上型PC、平板PC、游戏控制器、“智能”电话等。在一个示例中,使用通过网络1104无线连接到中央计算机1102的计算机1106(例如,蜂窝电话、PDA、平板计算机、或其他类型的便携式计算机系统)可以同时收集在焦点群对话或调查中来自一个或多个响应者的响应。中央计算机1102可以实时分析响应,并且提供要呈现给仲裁者和/或每个响应者用于进一步探查的进一步的输出以及焦点群体中的讨论。
在另一示例中,可以进行焦点群体会见,其中仲裁者和一个或多个响应者利用通过网络1104连接到中央计算机1102的计算机1106。在一个实施例中,系统允许群体中的所有成员利用一个或多个输入设备对存储器中或盘上存储的单个数据库或单个计算化“对象”(例如,照片拼贴画)同时进行输入。与输出设备有关的,群体中的所有成员可以与群体集体生成的结果合作作为用于继续讨论和反映的基础。
在另一示例中,进行焦点群体会见,其中第三方可以实时观察和/或参与研究。仲裁者、第三方和一个或多个响应者利用通过网络连接到中央计算机的计算机。例如,计算机可以是如上讨论的任何类型的计算机系统,包括但不限于便携式计算机,诸如膝上型计算机、蜂窝电话、PDA或其他类型的计算机系统。该系统允许群体中的所有成员利用一个或多个输入设备对存储器中或盘上存储的单个数据库或单个计算化“对象”(例如,照片拼贴画)同时进行输入。与输出设备有关的,群体中的所有成员可以与群体集体生成的结果合作作为用于继续讨论和反映的基础。
利用以上图11中描述的示例性系统架构,可以实现本公开的若干应用。在一个示例中,公开的方法可以用于暴露照片刺激(例如,1秒的暴露时间或足以引起情绪响应但不给出形成深思熟虑的响应的响应者时间的类似时段)以促使与响应者的情绪状态相关联的照片的情绪驱动选择。通过投票的总数,并且通过选择的速度(响应时间),评分焦点群体的所有成员进行的照片选择,以生成更详细地探查以揭示关于情绪状态的信息的“最突出”刺激的列表。
示例应用
以下是根据本公开实施例的应用的非限定列表。本公开的各种实施例可以用于定性市场研究,包括焦点群体测试和会见;定量市场研究,包括调查;公司表现评估和人力资源表现评估;雇佣测试;临床测试,包括精神健康评估;军事情报;产品和服务评级调查;政治或公众调查;消费者体验测量;投票后调查;消费者产品测试;消费者画像(profiling);以及通过动机影响的广告分类。
在另一示例中,公开的方法可以用于在逐秒的基础上评估个体对视频或音频刺激的正或负反应,捕获这些反应和将其显示给焦点群体(例如,“表盘”或强度测试)。然后在正和负反应的视觉图形显示旁边回顾刺激(如同“脑波读出”),实现群体关注和讨论在每刻反应中模式之下的原因。
在一个示例中,本公开的实施例可以用于通过会见、调查、测试或者通过其结合,评估关于特定消费者产品的一个或多个消费者的愿望。然后评估的结果可以例如由制造商用于战略地开展针对消费者的愿望的行销运动,或者开发在实现消费者的愿望中更好的新产品。
在另一示例中,本公开的实施例可以用于评估一个或多个雇员的情绪特征。然后评估的结果可以由雇主用于战略地发展包括具有兼容情绪特征的雇员的一个或多个工作团队。
在另一示例中,本公开的实施例可以用于识别在市场研究期间会见、调查和/或测试的测试对象的特征。
在另一示例中,本公开的实施例可以用于在雇佣过程期间评估雇佣的候选者。例如,候选者可以接受根据本公开的测试。然后测试的结果可以用于基于候选者的定量情绪简档选择或避免候选者。
在另一示例中,本公开的实施例可以用于针对某些精神健康条件筛选个人,执行诊断精神健康测试,或者针对患者形成治疗的治疗策略。
在另一示例中,本公开的实施例可以用于开发军事战略。例如,根据本公开的测试可以对在一个地方(例如,在具有竞争派系的国家)的个人执行,并且结果与来自另一地方的进行类似测试的人的结果比较,以确定该人是否有可能心怀在其他地方的人(例如,竞争派系的成员)拥有的情感。
在另一示例中,本公开的实施例可以用于从情绪的观点对产品体验、印象和声誉进行产品调查。
在另一示例中,本公开的实施例可以用于在观看或收听政治演说或陈述之后用于调查投票人,以形成政治竞选策略。例如,竞选策略可以形成为诉诸于通过进行根据本公开的一个实施例的测试得出的动机。
在另一示例中,本公开的实施例可以用于执行秘密购物者测试。
在另一示例中,本公开的实施例可以用于进行投票者的投票后调查。
在另一示例中,本公开的实施例可以用于对照类似的产品评估产品,以进一步设计关于类似的产品符合消费者的愿望的产品。
在另一示例中,本公开的实施例可以用于执行反向情绪工程。例如,根据本公开的一个实施例执行的测试的结果可以用于开发匹配消费者使用竞争产品的愿望的产品(例如,高端奢侈品)。
在另一示例中,本公开的实施例可以用于通过动机类别(即代替通过话题)分类广告,然后开发和呈现具有与消费者最经常阅读的那些相同的动机种类的广告(例如,基于Web的广告)。
在另一示例中,本公开的实施例可以用于为预期的消费者画像并且基于简档使行销策略适用(例如,识别新汽车购买者的愿望以向其出售适当的汽车)。
在另一示例中,本公开的实施例可以用于开发欺诈管理策略。例如,残疾保险索赔人可以关于其对工作的态度被画像,并且可以开发预测算法,该算法用于识别当残疾已经消除时可能通过不返回到其工作欺诈保险公司的索赔人。可以管理其他类型的欺诈,包括对象破坏刺激测试的尝试。
在另一示例中,本公开的实施例可以用于检测欺诈或破坏测试。例如,如果对象不响应刺激,则不存在用于评估对象的情绪特征的有用信息。同样地,测试的结果可能被歪曲,如果对象以可预知的模式响应刺激,例如通过每三个或以重复的模式选择序列中的图像,随机选择图像,仅选择包含某一颜色或目标的图像,或者选择组中的所有图像。
其他实施例
人脑的下丘脑、海马状突起和扁桃形区域与情绪反应的处理相关联。被刺激时,神经心理学通知大脑这些区域在额叶的执行(即,认知)功能被激活之前对刺激作出反应。该反应出现在受到刺激之后的大约300毫秒和800毫秒之间的时段中。例如,理解到,人脑首先执行识别刺激,随后生成对刺激的情绪响应,然后跟随刺激的认知、智力处理。根据本发明的各种方面,认识到,出现在以上时间段内的对象的对诸如视觉刺激的刺激的响应指示对刺激的前认知情绪反应,而在激活对象的额叶的同时获得在较长的暴露时段之后得到的响应,允许对象的响应通过可以扭曲或隐藏前认知情绪反应的认知处理变得被放大。因此,可以通过限制对象受到刺激的时间量和/或限制允许对象对刺激作出响应的时间量,得出前认知情绪反应。
图12图示根据一个实施例的定时序列图。注意,图12未按比例绘制。当对象受到刺激在大约500毫秒和大约1秒之间的第一时间段时刺激暴露出现,例如,刺激暴露1210可以是向对象显示抽象图像。在第一时间段1214的末尾快速移除刺激。如上所讨论的,对象大脑的下丘脑、海马状突起和扁桃形区域在激活额叶的执行功能之前对刺激作出反应。该反应将在刺激暴露1210开始之后大约300毫秒到大约800毫秒出现,如引线1216所示。响应窗口1212定义允许对象作出响应的时间段。响应窗口1212包括第一时间段1214(例如,刺激暴露1210时间),或者在刺激暴露1210开始之后上至大约300毫秒的宽限时段内,如参考数据1218通常所示。因为在前认知处理已经开始之后刺激的认知处理立刻开始,所以总响应时间1218可以限制为不长于大约1.3秒,以确保接收“纯”前认知情绪响应。在对象已经受到刺激之后多于大约1.3秒接收的响应可以被认知处理污染,并且不真实反映对象对刺激的情绪反应。
根据实施例,可以使用计算机执行刺激测试。计算机包括用于使测试对象受到一个或多个刺激并且用于从测试对象接收响应的一个或多个用户接口。计算机可以配置为强制受到刺激和接收响应的时间限制,如以上讨论的,以及记录响应和其他相关数据。计算机还可以配置为基于刺激和对应的响应,确定对象的一个或多个动机特征、或者动机简档。例如,根据一个实施例,可以在这样的计算机上执行用于执行刺激测试的过程,诸如以下关于图13描述的过程。
图13图示根据另一实施例的用于执行刺激测试的过程1300。在框1301,处理1300开始。在框1302,向用户提供上下文,诸如用在进行刺激测试的同时可以考虑的研究话题。研究话题可以包括“手边的事物”。手边的事物为测试提供上下文,并且包括对其要得出对象的情绪状态主题。询问可以是“考虑(特定话题)使我感到______”的形式的不完整的句子。例如,“,考虑空气清新剂使我感到_______”。
在头脑中存在该上下文的情况下,在框1304使用户受到视觉刺激。暴露的长度可以限制为在大约500毫秒与大约1秒之间。在该暴露时段的末尾,可以迅速地移除视觉刺激。以该方式,用户将具有充足的时间用于简单识别刺激并且形成对刺激的情绪响应,但是不具有充足的时间用于认知处理刺激。例如,视觉刺激可以是从图像的组或数据库中提取的抽象图像。例如,如果用户具有对视觉刺激的正情绪响应,则用户可以提供输入,诸如通过按压按钮或使用其他输入设备。其他情绪响应,诸如负情绪响应,可以取决于上下文用作用于使得用户提供输入的基础。例如,输入可以是输入设备生产的简单信号。在框1306,如果存在,可以从用户接收输入,并且在框1308,响应于从用户接收输入存储用户响应。用户响应可以是指示用户对刺激经历情绪反应,并且还指示情绪反应是什么的任何数据。例如,用户响应可以识别之前已经(例如,通过测试或另一验证过程)与刺激相关联的多个特定情绪反应之一。通过对刺激作出反应,可以说用户经历与刺激相关联的特定情绪反应。因此,应当理解,在呈现给用户的刺激和用户对其受到的刺激的响应之间存在相关。
在判断框1310,如果组或数据库中存在另外的刺激,处理1300在框1304、1306和1308重复,直到用户已经受到所有刺激。例如,每个刺激可以从刺激的组或数据库随机选择,或者以降低序列的可预见性的方式选择。如果不存在另外的刺激,在框1312基于一个或多个用户响应确定用户的显性情绪特征。应当理解,多种技术可以用于确定用户的显性情绪特征。例如,可以采用用户响应的计数来确定每个用户响应识别的哪个情绪特征在测试期间用户最经常地指示。在另一示例中,用户响应可以包括响应时间,其是在使用户受到刺激和从用户接收输入之间过去的时间量。因此,具有最短响应时间的用户响应可以指示比具有用户也赞成地响应于的其他特征,用户具有与对应于该刺激的情绪特征的较强关联。
过程1300在框1314结束。
根据另一方面,使对象受到之前已将验证(例如,通过研究、测试、或其他过程)以具有唤起一个或多个特定情绪反应的概率可能性的刺激,例如包括已知为具有在对象受到刺激限制时间量(例如,大约1秒或更少)时,唤起一个或多个特定前认知情绪反应的能力的刺激。这样的刺激的非限定示例包括扣紧汽车安全带的人的图像(唤起安全感)、指纹(认同)、进行外科手术的外科医生(掌握)、飞机起飞(授权)、一起工作的几个商务专业人士(约定)、佩戴奖牌的运动员(成就)、一起玩的孩子们(隶属)、照顾生病孩子的母亲(抚育)、以及用绶带装饰的军官(尊重)。因此,对验证刺激之一的前认知情绪反应指示与各个刺激相关联的特定情绪的存在。此外,通过将对象的响应时间限制为在300毫秒和800毫秒之间,对象的反应不可能反映可以扭曲或隐藏情绪反应的刺激的智力处理。
根据另一实施例,刺激的库包括这样的刺激,例如通过研究、测试或其他过程验证该刺激在受到限制的时间量(例如,大约1秒或更少)的刺激的对象中唤起一个或多个特定情绪反应。库可以包括例如已经验证为唤起正(例如,渴望的)情绪和/负(例如,挫折的)情绪的图像组。在进一步的实施例中,刺激选择和验证为跨各簇唤起特定情绪。例如,验证为唤起安全感的刺激将已知为在任何对象中唤起该情绪,而不管对象的社会上下文、宗教、种族或其他文化特征。
根据另一方面,验证的刺激的库中的每个刺激可以如同动机模型中的一个或多个种类,诸如以上关于图1、和3描述的动机矩阵104A。在一个实施例中,这些种类根据二维动机模型组织,其中每个种类描述某些动机特征。这样的种类的非限定示例包括安全、授权、隶属、认同、约定、抚育、掌握、成就和正直。例如,动机特征可以量化为愿望的程度,其是动机的一个表现。例如,人可以有动机或渴望实现某一等级或类型的个人成就,诸如以上描述的示例性特征中的任何、名声、财富、尊敬、知识、权力、慈善、征服、禁欲、或其他形式的成就。例如,如图2所示,模型的一个维度将愿望的焦点量化为:内心的(例如,在心里)、工具的(例如,成就的机制)、或人与人之间的(例如,与其他人的关系)。示例中的另一维度将愿望的等级量化为:建立潜力、优化过程、或获得成果。因此,在一个实施例中,动机模型的每个种类可以与愿望的两个可量化特征(例如,等级和焦点)相关联,如图2所示。
根据另一方面,对象对一个或多个刺激的每个响应可以形成情绪响应模式,而其又可以使用例如以上关于图1、2和3描述的动机模型来解释,以识别对象的一个或多个动机特征(这里也称为“动机简档”)。这样的动机特征可以关于例如日常生活、工作、人际关系、个人或家庭福利消费主义和其他动机与愿望来解释。在一个实施例中,例如,动机特征可以基于实现正结果的愿望(例如,有动机“感到更多的”什么),或者避免负结果的愿望(例如,有动机“感到更少的”什么)。
在一个实施例中,向对象提供提干句,例如,“我希望我有使我感到更____的工作”。该提干句是心理准备(priming)动作,其将对象置入心理就绪心态(posture),以响应于根据本发明的各方面的评估测试中呈现的各种刺激。随后受到一个或多个刺激可以唤起与通过提干句引入的话题相关的“是”(正)或“否”(负)响应。例如,如果对象将提干句完成为“我希望我有使我感到更内行的工作”,并且其暴露于身着商务套装佩戴拳击手套并且一个拳头高举超过他的头部的人的照片,感到胜利或成功的情绪,则对象可以对看到该照片响应“是”(例如,通过按压指示“是”响应的按钮)。如果照片与掌握的动机相关联,对照片提供正(例如,“是”)响应的对象可以被视为关于其工作具有渴望掌握的动机。
在一个实施例中,使用这里描述的技术之一从对象得出的情绪响应的强度的生物统计学度量是基于对象对每个刺激的响应时间。例如,较短的响应时间(例如,相对于基准响应时间,或者相对于在测试串期间呈现的其他刺激的响应时间)可以指示对象与该刺激的关联在绝对的方面和/或相对于对象的其他情绪响应的强度是强的。
这样已经描述本发明的一个实施例的若干示例,要认识到,对本领域的技术人员容易出现各种替代、修改和改进。这样的替代、修改和改进意图成为本公开的部分,并且意图在本发明的精神和范围内。因此,上述描述和附图仅是通过示例的方式。
Claims (19)
1.一种用于使用在呈现刺激之后的大脑活动的第一时刻期间获得的响应来评估对象的心理特征的方法,该方法包括以下动作:
向对象提供上下文;
使用计算机实现的接口,使对象在大约500毫秒和大约1秒之间的第一时间段内受到视觉刺激,通过处理器从数据库中存储的多个视觉刺激选择视觉刺激;
响应于受到的动作,使用计算机实现的接口从对象接收输入,输入要在第一时间段和第二时间段中的一个时间段内接收,不长于大约300毫秒的第二时间段紧接着第一时间段的开始之后,输入呈现在使对象受到视觉刺激的动作之后的大脑活动的第一时刻期间获得的、对象对视觉刺激的前认知情绪反应;
响应于接收输入的动作,存储表示对象对视觉刺激的前认知情绪反应的用户响应;
对于多个视觉刺激的每个重复受到、接收和存储动作;以及
基于所存储的用户响应中的每个用户响应,确定与上下文有关的对象的一个或多个显性情绪特征。
2.如权利要求1所述的方法,其中视觉刺激与多个特定情绪反应中的一个相关联,已知视觉刺激前认知地唤起所述多个特定情绪反应的一个。
3.如权利要求3所述的方法,其中用户响应进一步识别与视觉刺激相关联的多个特定情绪反应中的一个。
4.如权利要求1所述的方法,其中使对象受到视觉刺激的动作包括通过处理器从多个视觉刺激随机选择视觉刺激。
5.如权利要求1所述的方法,其中上下文包括提干句。
6.如权利要求1所述的方法,其中确定一个或多个显性情绪特征的动作进一步基于与多个特定情绪反应的同一个相关联的最大数量存储的用户响应。
7.如权利要求6所述的方法,其中用户响应包括响应时间,所述响应时间是在使对象受到视觉刺激的动作和从对象接收输入的动作之间经过的时间段。
8.如权利要求1所述的方法,进一步包括基于对象的一个或多个显性情绪特征确定对象的动机简档的动作,其中对象的一个或多个显性情绪特征的每个链接到动机模型中的多个动机特征之一。
9.如权利要求8所述的方法,其中多个动机特征包括安全、授权、隶属、认同、约定、抚育、掌握、成就和尊重。
10.如权利要求8所述的方法,进一步包括基于对象的动机简档评估关于对象的产品和服务的至少一个的值的动作。
11.如权利要求8所述的方法,进一步包括基于对象的动机简档,评估关于对象的产品和服务的至少一个的设计的动作。
12.如权利要求8所述的方法,进一步包括基于对象的动机简档,将对象与产品、服务、工作、个体、使用网站的群体中的至少一个匹配的动作。
13.如权利要求8所述的方法,进一步包括基于对象的动机简档,识别要呈现给对象的最佳广告。
14.一种用于使用在呈现刺激之后的大脑活动的第一时刻期间获得的响应评估对象的心理特征的系统,该系统包括:
计算机,具有处理器、耦接到处理器的存储器、耦接到处理器的显示器和耦接到处理器的用户输入设备;
呈现组件,用于在显示器上向用户连续呈现多个视觉刺激,多个视觉刺激的每个要呈现不长于大约1秒,多个视觉刺激中的每个视觉刺激与多个特定情绪反应中的一个相关联,在紧随向对象呈现视觉刺激的大脑活动的第一时刻期间,多个视觉刺激的中的一个的视觉刺激已知为前认知地唤起所述多个特定情绪反应中的相应的一个情绪反应;
响应组件,用于在用户输入设备上从用户接收一个或多个输入,一个或多个输入中的每个输入要不晚于已经向用户呈现多个视觉刺激中的相应视觉刺激之后大约800毫秒接收,一个或多个输入的每个表示用户对多个视觉刺激的相应的视觉刺激的前认知情绪反应;以及
情绪评估组件,用于基于接收的一个或多个输入的每个评估用户的一个或多个显性情绪特征。
15.如权利要求14所述的系统,进一步包括动机评估组件,用于基于用户的一个或多个显性情绪特征评估用户的动机简档,其中用户的一个或多个显性情绪特征的每个链接到动机模型中的多个动机特征之一。
16.如权利要求15所述的系统,进一步包括耦接到处理器的网络接口,其中网络接口用于将动机简档传递给网站提供商。
17.如权利要求16所述的系统,其中网站提供商是电子商务提供商。
18.一种包括计算机可执行指令的计算机可读介质,当计算机可执行指令在处理器上执行时执行以下动作:
使用计算机实现的接口,使对象在大约500毫秒和大约1秒之间的第一时间段内受到视觉刺激,通过处理器从数据库中存储的多个视觉刺激选择视觉刺激,视觉刺激与多个特定情绪反应之一相关联;
响应于受到的动作,使用计算机实现的接口从对象接收输入,输入要在第一时间段和第二时间段之一内接收,不长于大约300毫秒的第二时间段紧随第一时间段,输入表示在使对象受到视觉刺激的动作之后的大脑活动的第一时刻期间获得的对象对视觉刺激的前认知情绪反应;
响应于接收输入的动作,存储包括与视觉刺激相关联的多个特定情绪反应之一的用户响应;
重复对于多个视觉刺激的受到、接收和存储动作;以及
基于所存储的用户响应的每个,确定与用于评估对象的心理特征的上下文有关的对象的一个或多个显性情绪特征。
19.如权利要求18所述的计算机可读介质,其中计算机可执行指令进一步包括基于对象的一个或多个显性情绪特征确定对象的动机简档的动作,其中对象的一个或多个显性情绪特征的每个链接到动机模型中多个动机特征之一。
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US12/872,531 US9558499B2 (en) | 2009-02-27 | 2010-08-31 | Methods and systems for assessing psychological characteristics |
PCT/US2011/049383 WO2012030652A1 (en) | 2010-08-31 | 2011-08-26 | Methods and systems for assessing psychological characteristics |
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Publication Number | Publication Date |
---|---|
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Family
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Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201180051770.3A Expired - Fee Related CN103262143B (zh) | 2010-08-31 | 2011-08-26 | 用于评估心理特征的方法和系统 |
Country Status (7)
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---|---|
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RU (1) | RU2595964C2 (zh) |
WO (1) | WO2012030652A1 (zh) |
Cited By (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104657929A (zh) * | 2015-02-25 | 2015-05-27 | 潘晓东 | 基于多媒体的认知心理健康状况并行测试的方法及系统 |
CN105232061A (zh) * | 2015-09-09 | 2016-01-13 | 北京中盛普阳科技发展有限公司 | 一种情结发现与处理方法及其系统 |
CN106295108A (zh) * | 2015-06-08 | 2017-01-04 | 财团法人交大思源基金会 | 评估受测者对网络活动的依赖程度的方法 |
US9558499B2 (en) | 2009-02-27 | 2017-01-31 | The Forbes Consulting Group, Llc | Methods and systems for assessing psychological characteristics |
US9603564B2 (en) | 2009-02-27 | 2017-03-28 | The Forbes Consulting Group, Llc | Methods and systems for assessing psychological characteristics |
CN106937873A (zh) * | 2017-04-28 | 2017-07-11 | 中国科学院心理研究所 | 一种基于甲基苯丙胺成瘾者的愤怒攻击性激发与评估方法 |
US9767470B2 (en) | 2010-02-26 | 2017-09-19 | Forbes Consulting Group, Llc | Emotional survey |
CN113490456A (zh) * | 2019-03-29 | 2021-10-08 | 松下知识产权经营株式会社 | 心理状况估计系统、心理状况估计方法、程序和估计模型的生成方法 |
CN114746017A (zh) * | 2019-07-17 | 2022-07-12 | 布雷恩公司 | 通过处理受试对象对刺激的反应来测试认知的方法和系统 |
Families Citing this family (33)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20100250325A1 (en) | 2009-03-24 | 2010-09-30 | Neurofocus, Inc. | Neurological profiles for market matching and stimulus presentation |
US10987015B2 (en) | 2009-08-24 | 2021-04-27 | Nielsen Consumer Llc | Dry electrodes for electroencephalography |
US9560984B2 (en) | 2009-10-29 | 2017-02-07 | The Nielsen Company (Us), Llc | Analysis of controlled and automatic attention for introduction of stimulus material |
US20110106750A1 (en) | 2009-10-29 | 2011-05-05 | Neurofocus, Inc. | Generating ratings predictions using neuro-response data |
US20220237531A1 (en) * | 2010-05-10 | 2022-07-28 | The Institute for Motivational Living | Method of matching employers with job seekers including emotion recognition |
US20110295848A1 (en) * | 2010-05-28 | 2011-12-01 | Peters Michael D | Computer-implemented system and method for determining a response to a stimulus |
US20140221866A1 (en) * | 2010-06-02 | 2014-08-07 | Q-Tec Systems Llc | Method and apparatus for monitoring emotional compatibility in online dating |
KR101070844B1 (ko) * | 2010-10-01 | 2011-10-06 | 주식회사 바로연결혼정보 | 이상형을 연결시켜주기 위한 감성 매칭시스템 및 매칭방법 |
US9569986B2 (en) * | 2012-02-27 | 2017-02-14 | The Nielsen Company (Us), Llc | System and method for gathering and analyzing biometric user feedback for use in social media and advertising applications |
WO2014081805A1 (en) * | 2012-11-21 | 2014-05-30 | Forbes Consulting Group, Llc | Emotional survey |
US9788777B1 (en) * | 2013-08-12 | 2017-10-17 | The Neilsen Company (US), LLC | Methods and apparatus to identify a mood of media |
US10546310B2 (en) | 2013-11-18 | 2020-01-28 | Sentient Decision Science, Inc. | Systems and methods for assessing implicit associations |
US10902384B2 (en) | 2014-06-27 | 2021-01-26 | Pymetrics, Inc. | Systems and methods for assessing employment candidates |
US9936250B2 (en) | 2015-05-19 | 2018-04-03 | The Nielsen Company (Us), Llc | Methods and apparatus to adjust content presented to an individual |
US10116765B2 (en) | 2015-07-14 | 2018-10-30 | Tuvi Orbach | Needs-matching navigator system |
WO2017040701A1 (en) * | 2015-08-31 | 2017-03-09 | Aarp | Method and apparatus for providing a guide to development |
US10813556B2 (en) | 2015-10-15 | 2020-10-27 | Daikin Industries, Ltd. | Evaluation device, market research device, and learning evaluation device |
EP3394808A4 (en) * | 2015-12-23 | 2019-05-15 | Pymetrics, Inc. | SYSTEMS AND METHOD FOR DATA-CONTROLLED IDENTIFICATION OF TALENT |
US10839944B2 (en) | 2016-02-01 | 2020-11-17 | Tuvi Orbach | Computerized interactive psychological assessment protocol—iPAP |
US10909469B2 (en) * | 2016-05-02 | 2021-02-02 | Surepeople Llc | Data driven intelligent learning and development apparatus and method |
US20180240157A1 (en) * | 2017-02-17 | 2018-08-23 | Wipro Limited | System and a method for generating personalized multimedia content for plurality of users |
US20180329984A1 (en) * | 2017-05-11 | 2018-11-15 | Gary S. Aviles | Methods and systems for determining an emotional condition of a user |
RU2671869C1 (ru) * | 2017-08-24 | 2018-11-07 | Сергей Владимирович Раудсепп | Способ и система для определения потенциала развития высших психических функций и навыков человека посредством нейрометрии |
US11508479B2 (en) * | 2017-10-16 | 2022-11-22 | Optum, Inc. | Automated question generation and response tracking |
US10568557B2 (en) * | 2018-02-19 | 2020-02-25 | Yoram BONNEH | System and method for analyzing involuntary eye movements of a human subject in response to a masked visual stimulating content |
US20190343441A1 (en) * | 2018-05-09 | 2019-11-14 | International Business Machines Corporation | Cognitive diversion of a child during medical treatment |
CN109215463B (zh) * | 2018-09-21 | 2020-08-28 | 河南大学 | 护理心理学的注意分配用实验装置 |
US11741376B2 (en) | 2018-12-07 | 2023-08-29 | Opensesame Inc. | Prediction of business outcomes by analyzing voice samples of users |
US11068917B2 (en) * | 2018-12-07 | 2021-07-20 | Dotin Inc. | Prediction of business outcomes by analyzing image interests of users |
US11862337B2 (en) * | 2019-03-19 | 2024-01-02 | Cambridge Cognition Limited | Method and uses of diagnosing and recommending treatment for a psychotic disorder |
US11797938B2 (en) | 2019-04-25 | 2023-10-24 | Opensesame Inc | Prediction of psychometric attributes relevant for job positions |
US11556099B1 (en) * | 2020-07-16 | 2023-01-17 | Inkblot Holdings, Llc | Automated system for projective analysis |
US11429188B1 (en) | 2021-06-21 | 2022-08-30 | Sensie, LLC | Measuring self awareness utilizing a mobile computing device |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6292688B1 (en) * | 1996-02-28 | 2001-09-18 | Advanced Neurotechnologies, Inc. | Method and apparatus for analyzing neurological response to emotion-inducing stimuli |
CN1516561A (zh) * | 2001-06-15 | 2004-07-28 | ��Ϧ�������ݴ�ѧ������ | 用于检测和评估欺骗和隐瞒识别以及对信息的认识/情绪反应的功能性脑成像 |
CN1739451A (zh) * | 2005-07-21 | 2006-03-01 | 高春平 | 监测心理、职业测试真实度的方法及装置 |
US20080101660A1 (en) * | 2006-10-27 | 2008-05-01 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Method and apparatus for generating meta data of content |
US20100055658A1 (en) * | 2002-02-26 | 2010-03-04 | Spherical Dynamics Inc | System for and method for psychological assessment |
US7720784B1 (en) * | 2005-08-30 | 2010-05-18 | Walt Froloff | Emotive intelligence applied in electronic devices and internet using emotion displacement quantification in pain and pleasure space |
Family Cites Families (40)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2166280C2 (ru) | 1999-07-05 | 2001-05-10 | Закрытое акционерное общество "Группа ЭПОС" | Способ оценки состояния вегетативной нервной системы |
US20040082862A1 (en) * | 2002-07-10 | 2004-04-29 | Britton Chance | Examination and imaging of brain cognitive functions |
US6826540B1 (en) * | 1999-12-29 | 2004-11-30 | Virtual Personalities, Inc. | Virtual human interface for conducting surveys |
US7606726B2 (en) * | 2000-05-31 | 2009-10-20 | Quality Data Management Inc. | Interactive survey and data management method and apparatus |
TWI221574B (en) | 2000-09-13 | 2004-10-01 | Agi Inc | Sentiment sensing method, perception generation method and device thereof and software |
US7249603B2 (en) | 2002-04-03 | 2007-07-31 | The Procter & Gamble Company | Method for measuring acute stress in a mammal |
US6901301B2 (en) * | 2002-09-19 | 2005-05-31 | William Brent Bradshaw | Computerized employee evaluation processing apparatus and method |
JP2004128766A (ja) * | 2002-10-01 | 2004-04-22 | Pioneer Electronic Corp | 情報記録媒体、情報記録装置及び方法、情報再生装置及び方法、情報記録再生装置及び方法、情報記録プログラム、並びに情報再生プログラム |
US20040210159A1 (en) * | 2003-04-15 | 2004-10-21 | Osman Kibar | Determining a psychological state of a subject |
US20050062888A1 (en) * | 2003-09-19 | 2005-03-24 | Wood Anthony John | Apparatus and method for presentation of portably-stored content on an high-definition display |
RU2289310C2 (ru) | 2004-02-16 | 2006-12-20 | Многопрофильное предприятие ООО "Элсис" | Способ получения информации о психофизиологическом состоянии живого объекта |
US20060229505A1 (en) | 2005-04-08 | 2006-10-12 | Mundt James C | Method and system for facilitating respondent identification with experiential scaling anchors to improve self-evaluation of clinical treatment efficacy |
JP4697949B2 (ja) * | 2005-08-10 | 2011-06-08 | 親次 佐藤 | 精神症状・心理状態評価装置および評価方法 |
WO2007102053A2 (en) * | 2005-09-16 | 2007-09-13 | Imotions-Emotion Technology Aps | System and method for determining human emotion by analyzing eye properties |
WO2008129356A2 (en) | 2006-03-13 | 2008-10-30 | Imotions-Emotion Technology A/S | Visual attention and emotional response detection and display system |
WO2007106083A1 (en) | 2006-03-13 | 2007-09-20 | Ivs Psychotechnologies Corporation | Psychological testing or teaching a subject using subconscious image exposure |
WO2007106089A1 (en) | 2006-03-14 | 2007-09-20 | Spherical Dynamics, Inc. | System for and method for psychological assessment |
WO2007117979A2 (en) * | 2006-03-31 | 2007-10-18 | Imagini Holdings Limited | System and method of segmenting and tagging entities based on profile matching using a multi-media survey |
JP4197019B2 (ja) * | 2006-08-02 | 2008-12-17 | ソニー株式会社 | 撮像装置および表情評価装置 |
JP5308336B2 (ja) | 2006-08-25 | 2013-10-09 | ブレイン アンド サイエンス エルエルシー | 被験者の特定認知感情状態を検出するシステム |
US20080097235A1 (en) | 2006-08-25 | 2008-04-24 | Technion Research & Development Foundation, Ltd | Subjective significance evaluation tool, brain activity based |
JP5249223B2 (ja) * | 2006-09-07 | 2013-07-31 | ザ プロクター アンド ギャンブル カンパニー | 感情反応及び選択傾向を測定するための方法 |
US20080144882A1 (en) * | 2006-12-19 | 2008-06-19 | Mind Metrics, Llc | System and method for determining like-mindedness |
US20090030717A1 (en) * | 2007-03-29 | 2009-01-29 | Neurofocus, Inc. | Intra-modality synthesis of central nervous system, autonomic nervous system, and effector data |
US20080255949A1 (en) | 2007-04-13 | 2008-10-16 | Lucid Systems, Inc. | Method and System for Measuring Non-Verbal and Pre-Conscious Responses to External Stimuli |
US8533042B2 (en) | 2007-07-30 | 2013-09-10 | The Nielsen Company (Us), Llc | Neuro-response stimulus and stimulus attribute resonance estimator |
US8386313B2 (en) | 2007-08-28 | 2013-02-26 | The Nielsen Company (Us), Llc | Stimulus placement system using subject neuro-response measurements |
US20090083118A1 (en) * | 2007-09-21 | 2009-03-26 | Maritz Inc. | Segmented motivation profiles |
US9179858B2 (en) | 2008-03-05 | 2015-11-10 | New York University | Computer-accessible medium, system and method for assessing effect of a stimulus using intersubject correlation |
US20090275006A1 (en) | 2008-04-30 | 2009-11-05 | Dario Cvencek | Method and system for developing and administering subject-appropriate implicit tests of association |
US8462996B2 (en) * | 2008-05-19 | 2013-06-11 | Videomining Corporation | Method and system for measuring human response to visual stimulus based on changes in facial expression |
US20100010317A1 (en) | 2008-07-09 | 2010-01-14 | De Lemos Jakob | Self-contained data collection system for emotional response testing |
US20100145215A1 (en) | 2008-12-09 | 2010-06-10 | Neurofocus, Inc. | Brain pattern analyzer using neuro-response data |
EP2401733A4 (en) | 2009-02-27 | 2013-10-09 | David L Forbes | METHODS AND SYSTEMS FOR ASSESSING PSYCHOLOGICAL CHARACTERISTICS |
US9558499B2 (en) | 2009-02-27 | 2017-01-31 | The Forbes Consulting Group, Llc | Methods and systems for assessing psychological characteristics |
US20120071785A1 (en) * | 2009-02-27 | 2012-03-22 | Forbes David L | Methods and systems for assessing psychological characteristics |
US8600100B2 (en) * | 2009-04-16 | 2013-12-03 | Sensory Logic, Inc. | Method of assessing people's self-presentation and actions to evaluate personality type, behavioral tendencies, credibility, motivations and other insights through facial muscle activity and expressions |
US9767470B2 (en) * | 2010-02-26 | 2017-09-19 | Forbes Consulting Group, Llc | Emotional survey |
GB2481323B (en) * | 2010-06-17 | 2016-12-14 | Forethought Pty Ltd | Measurement of emotional response to sensory stimuli |
WO2014081805A1 (en) | 2012-11-21 | 2014-05-30 | Forbes Consulting Group, Llc | Emotional survey |
-
2010
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-
2011
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2017
- 2017-01-30 US US15/419,755 patent/US10896431B2/en active Active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6292688B1 (en) * | 1996-02-28 | 2001-09-18 | Advanced Neurotechnologies, Inc. | Method and apparatus for analyzing neurological response to emotion-inducing stimuli |
CN1516561A (zh) * | 2001-06-15 | 2004-07-28 | ��Ϧ�������ݴ�ѧ������ | 用于检测和评估欺骗和隐瞒识别以及对信息的认识/情绪反应的功能性脑成像 |
US20100055658A1 (en) * | 2002-02-26 | 2010-03-04 | Spherical Dynamics Inc | System for and method for psychological assessment |
CN1739451A (zh) * | 2005-07-21 | 2006-03-01 | 高春平 | 监测心理、职业测试真实度的方法及装置 |
US7720784B1 (en) * | 2005-08-30 | 2010-05-18 | Walt Froloff | Emotive intelligence applied in electronic devices and internet using emotion displacement quantification in pain and pleasure space |
US20080101660A1 (en) * | 2006-10-27 | 2008-05-01 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Method and apparatus for generating meta data of content |
Cited By (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US9558499B2 (en) | 2009-02-27 | 2017-01-31 | The Forbes Consulting Group, Llc | Methods and systems for assessing psychological characteristics |
US9603564B2 (en) | 2009-02-27 | 2017-03-28 | The Forbes Consulting Group, Llc | Methods and systems for assessing psychological characteristics |
US10896431B2 (en) | 2009-02-27 | 2021-01-19 | Forbes Consulting Group, Llc | Methods and systems for assessing psychological characteristics |
US9767470B2 (en) | 2010-02-26 | 2017-09-19 | Forbes Consulting Group, Llc | Emotional survey |
CN104657929A (zh) * | 2015-02-25 | 2015-05-27 | 潘晓东 | 基于多媒体的认知心理健康状况并行测试的方法及系统 |
CN106295108A (zh) * | 2015-06-08 | 2017-01-04 | 财团法人交大思源基金会 | 评估受测者对网络活动的依赖程度的方法 |
CN106295108B (zh) * | 2015-06-08 | 2019-12-13 | 财团法人交大思源基金会 | 评估受测者对网络活动的依赖程度的系统 |
CN105232061A (zh) * | 2015-09-09 | 2016-01-13 | 北京中盛普阳科技发展有限公司 | 一种情结发现与处理方法及其系统 |
CN106937873A (zh) * | 2017-04-28 | 2017-07-11 | 中国科学院心理研究所 | 一种基于甲基苯丙胺成瘾者的愤怒攻击性激发与评估方法 |
CN113490456A (zh) * | 2019-03-29 | 2021-10-08 | 松下知识产权经营株式会社 | 心理状况估计系统、心理状况估计方法、程序和估计模型的生成方法 |
CN114746017A (zh) * | 2019-07-17 | 2022-07-12 | 布雷恩公司 | 通过处理受试对象对刺激的反应来测试认知的方法和系统 |
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Publication number | Publication date |
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