JP5260545B2 - コマーシャル通信の有効性の評価方法 - Google Patents

Description

コマーシャル通信または広告の任意のアイテムの有効性は、広告主により意図された適切な心理的状態が、視聴者がコマーシャル通信（以降、広告と呼ぶ）を認識している間に引き起こされているかにかかっている。例えば、広告は、広告主のブランドが登場したときに、あるレベルの記憶符号化を必要とする。しばしば、広告は、目標の視聴者において特別な感情的反応を引き起こすようにデザインされている。広告が発表される前に、それが有効であるかを判定することは、しばしば、徹底的なインタビューと、フォーカスグループのような多様な心理学的方法を使用して行われてきた。これらは、被験者の言葉による反応に依存しているという点において不十分であると広く考えられている。そのような言葉による反応は、今では、感情状態の貧弱な指標であると考えられており、市場調査産業は、脳活動の測定に基づく技術を考慮している。

この２０年間に、神経科学の研究者たちは、特別な心理的状態またはプロセスに関連する、異なる脳部位の特殊化された役割を学んできた。参加者が広告を認識している間に、異なる脳部位における脳活動を測定することにより、広告により引き起こされた心理的状態を推測することが可能である。

本発明は、被験者が広告を認識している間に、被験者が体験した心理的状態を特定する方法とシステムに関する。脳活動は、定常状態プローブトポグラフィ（ＳＳＰＴ）と呼ばれる技術を使用して測定される。ＳＳＰＴを使用して広告により引き起こされた認識および感情状態、特に、広告の間の特別な時点を判定する方法が開示されている。そして、有効性は、広告により引き起こされた心理的状態が、広告の作成者により意図されたものであるかということに関して定義される。特に、有効性の最も適切な尺度は、広告の要素を印象付けている間、つまり広告の中でブランドが表示されている間の記憶への符号化のレベルである。

米国特許第４，９５５，９３８号、第５，３３１，９６９号、および第６，７９２，３０４号（その内容は、本明細書に参考文献として組み込んである）は、被験者から、定常状態視覚誘発電位（ＳＳＶＥＰ）を得るための技術を開示している。これらの特許は、ＳＳＶＥＰとそれに対する変化を迅速に得るための、フーリエ解析の使用を開示している。

「ＴＶコマーシャルに対する長期記憶への視覚場面の符号化の脳撮像化検出」（Ｂｒａｉｎ−Ｉｍａｇｉｎｇ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｏｆ Ｖｉｓｕａｌ Ｓｃｅｎｅ Ｅｎｃｏｄｉｎｇ ｉｎ Ｌｏｎｇ−Ｔｅｒｍ Ｍｅｍｏｒｙ ｆｏｒ ＴＶ Ｃｏｍｍｅｒｃｉａｌｓ），Ｊｏｈｎ Ｒ．Ｒｏｓｓｉｔｅｒ ａｎｄ Ｒｉｃｈａｒｄ Ｂ．Ｓｉｌｂｅｒｓｔｅｉｎ，Ｍａｒｃｈ／Ａｐｒｉｌ ２００１ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ａｄｖｅｒｔｉｓｉｎｇ Ｒｅｓｅｒｃｈ，Ｐａｇｅｓ １３−２１ および Ｒｉｃｈａｒｄ Ｂ．Ｓｉｌｂｅｒｓｔｅｉｎ，Ｐｈｉｌｉｐ Ｇ．Ｈａｒｒｉｓ，Ｇｅｏｆｆｒｅｙ Ａ．Ｎｉｅｌｄ ａｎｄ Ａｎｄｒｅｗ Ｐｉｐｉｎｇａｓによる「前頭定常状態電位変化予測長期認識記憶動作」（Ｆｒｏｎｔａｌ Ｓｔｅａｄｙ−Ｓｔａｔｅ Ｐｏｔｅｎｔｉａｌ Ｃｈａｎｇｅｓ Ｐｒｅｄｉｃｔ Ｌｏｎｇ−Ｔｅｒｍ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ Ｍｅｍｏｒｙ Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ），Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｐｓｙｃｈｏ Ｐｈｙｓｉｏｌｏｇｙ ３９（２０００）７９−８５を参照し、これらの論文は、クロスリファレンスとして本明細書に組み込んである。第１の論文は、定常状態プローブトポグラフィ（ＳＳＰＴ）を使用した実験を記載しており、それは、被験者が周辺のフリッカ光を見ている間の広告のような、視覚または聴覚またはその組み合わせた作業を提示することを含む技術である。この実験においては、被験者がコマーシャルを見てから１週間後に、被験者に提示されたＴＶコマーシャルの静止フレームに対して、長期記憶による記憶をテストされた。論文は、被験者によるコマーシャルの静止フレームの記憶は、ＴＶコマーシャルの成功を評価する尺度となることを示唆している。

現在では、コマーシャル通信または広告の有効性は、参加者がコマーシャル通信または広告を認識しているときに、参加者により引き起こされた所定の心理的状態を特定するように、脳の異なる部位における反応を解析することにより評価できるということが分かっている。

本明細書においては、「所定の心理的状態」という表現は、下記を含む。

詳細に対する視覚注目度、
全体の特徴に対する視覚注目度、
詳細に対する多モード注目度または願望度、
全体の特徴に対する多モード注目度または願望度、
感情強度、
引き付け度−反発度（ａｔｔｒａｃｔｉｏｎ−ｒｅｐｕｌｓｉｏｎ）
共感度（Ｅｎｇａｇｅｍｅｎｔ）、および
行動意志
この表現は、長期記憶符号化それ自体は、ここで記載される評価方法の目的のための心理学状態とは考えられていないので含んでいない。

本発明によれば、視聴覚的、視覚的、または聴覚的広告の有効性を定量的に評価する方法が提供され、本方法は、
時間の関数として発生する視聴覚的、視覚的、および／または聴覚的特徴のシーケンスを有する広告を、複数の被験者に提示するステップと、
広告のプレゼンテーション中に、被験者の所定の頭皮部位からの、被験者のＥＥＧ信号を取得するステップと、
時間の関数として、特徴に対する各被験者の所定の心理的状態を示す出力信号を取得するために、所定の頭皮部位から取得されたＥＥＧ信号から、ＳＳＶＥＰ振幅および／または位相差を計算するステップと、
まとめられた出力信号を取得するために、被験者からの出力信号を組み合わせるステップと、
広告の特徴の有効性を評価するために、広告の特徴に対する被験者の反応の定量的評価を可能にするために、まとめられた出力信号を表示するステップを含む。

本発明はまた、視聴覚的、視覚的、または聴覚的広告の有効性を定量的に評価するシステムを提供し、本システムは、
時間の関数として発生する視聴覚的、視覚的、または聴覚的特徴のシーケンスを有する広告を、複数の被験者に提示する表示手段と、
広告のプレゼンテーション中に、被験者の所定の頭皮部位において、少なくとも１人の被験者のＥＥＧ信号を取得する手段と、
時間の関数として、特徴に対する少なくとも１人の被験者の所定の心理的状態を示す出力信号を取得するために、所定の頭皮部位から取得されたＥＥＧ信号から、ＳＳＶＥＰ振幅および／または位相差を計算し、それにより、広告の特徴の有効性を評価するために、広告の特徴に対する被験者の反応の定量的評価を可能にする手段を含む。

本発明はまた、被験者の定常状態視覚誘発電位（ＳＳＶＥＰ）を測定する方法を提供し、本方法は、被験者の網膜の周辺視野領域にのみ時間変化するフリッカ信号を与え、被験者の視野の中心（中心窩）には、時間変化するフリッカ信号は与えないステップを含む。

本発明を、添付された図面を参照することにより、ここで更に説明をする。

図１は、被験者または被験者のグループの、ビデオスクリーン３とラウドスピーカ２で提示された視聴覚用素材に対する反応を判定するためのシステムを図示している。本システムは、ハードウェアの種々の部分を制御し、下記に説明するように、被験者７の脳活動から導出された信号に対して計算を行うコンピュータ１を含む。コンピュータ１はまた、スクリーン３上で、および／またはラウドスピーカ２を介して、１人または複数の被験者７に提示できるテレビプログラムと広告を保持する。

テスト対象の被験者または複数の被験者７には、被験者７の頭皮上の種々の部位から、脳の電気的活動を得るための複数の電極を含むヘッドセット５が取り付けられる。ヘッドセットは、図２に示されるように、被験者の左および右眼用に、半銀鏡８と、白の発光ダイオード（ＬＥＤ）アレイ９を有するバイザ４を含む。半銀鏡８は、ＬＥＤアレイ９からの光を被験者７の眼に向けて導くように配置される。ＬＥＤアレイ９は、そこからの光強度が、制御回路６の制御により、時間の関数としてシヌソイド的に変化するように制御される。制御回路６は、シヌソイド信号を生成するための波形生成器を含む。回路６はまた、下記により詳細に説明するように、増幅器、フィルタ、アナログーデジタル変換器、および種々電極信号をコンピュータ１に結合するためのユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）インタフェース、または送信制御プロトコル（ＴＣＰ）インタフェース、または、他のデジタルインタフェースも含む。

半透明スクリーン１０は、各ＬＥＤアレイ９の前に位置している。スクリーン上には不透明パターンが印刷されている。不透明パターンの不透明度は、スクリーンの中心の中心にある円形領域において最大である。円形領域から離れるに従って、不透明度は、円形領域円周からの半径方向の距離に沿って、滑らかに減衰し、好ましくは、不透明度は、式１により説明されたガウス関数として減衰する。そのため、スクリーンは、中心視野におけるフリッカを減少して、視覚的に提示された素材の明確な像を被験者に与える。中心の不透明円（図示せず）のサイズは、垂直および水平に、１度から４度の間の中心視野における視覚的フリッカを遮蔽するようなサイズである。つまり、スクリーン１０が被験者の中心窩からフリッカを遮蔽する。広告を提示しているスクリーン３は典型的には、被験者の眼から測定して垂直かつ水平方向に１０−１４度の角度を張る。

ｒ＜Ｒならば、Ｐ＝１
ｒ＞＝Ｒならば、Ｐは、下記の式１により与えられる。

ここでＰは半透明スクリーン１０上のパターンの不透明度である。

Ｐ＝１．０の不透明度は、スクリーンを透過する光がまったくないことに対応し、Ｐ＝０の不透明度は、完全な透明に対応する。

Ｒは、中心不透明ディスクの半径であり、ｒは、不透明ディスクの中心からの半径方向の距離である。Ｇは、半径方向の距離に沿う、不透明度の減衰率を決定するパラメータである。典型的に、Ｇは、Ｒ/４と２Ｒの間の値を有する。図４は、ディスクの中心からの半径方向の距離に沿う不透明度の減衰を示している。図４において、Ｒ＝１、Ｇ＝２Ｒである。不透明度の、半径に沿うガウス型減衰が好ましいが、滑らかで、ｒ＝Ｒとｒ＞３Ｇでゼロの勾配を有する関数であれば、いずれでも適切である。

コンピュータ１は、ヘッドセット５の各電極からのＳＳＶＥＰの振幅、位相、および／またはコヒーレンスを計算するソフトウェアを含む。ＳＳＶＥＰを生成するために必要なハードウェアとソフトウェアの詳細はよく知られているので、詳細に説明する必要はない。この点に関しては、上述のＳＳＶＥＰ計算のためのハードウェアと技術の詳細を開示している米国特許の明細書を参照されたい。簡単に説明すれば、被験者７は、背景フリッカを周辺視野に与えるバイザ４を介してビデオスクリーン３を見る。背景フリッカの周波数は、典型的には、１３Ｈｚであるが、３Ｈｚと５０Ｈｚの間で選択できる。複数のフリッカを同時に提示することもできる。周波数の数は、１から５の間で変えることができる。脳の電気的活動は、信号をフィルタ処理して増幅し、回路６でデジタル化し、その後、信号は格納と解析のためにコンピュータ１に転送されるような特殊化電子ハードウェアを使用して記録される。ＳＳＰＴはまた、ＳＳＰＴ解析ソフトウェアを使用して、頭皮部位における局部的な脳活動を突き止めるためにも使用されるが、これはよく知られており、ここで説明する必要はない。

上述したように、バイザ４は、ＬＥＤアレイ９を含む。１つの実施の形態において、そこからの光は、シヌソイド的に変化する。別のアプローチでは、パルス幅変調を利用し、ここにおいては、発光源は、１―１０Ｋｈｚのパルスで駆動され、パルス持続時間は、発光源の明るさに比例する。この実施の形態においては、制御回路６はコンピュータ１からデジタル入力ストリームを受信し、パルス幅変調パルスを１−１０Ｋｈｚの周波数で出力する。シヌソイド刺激波形から、または刺激波形の組み合わせから、各正の部分がゼロクロッシングに向かう時間は、好ましくは、１０マイクロ秒の精度で決定され、コンピュータ１のメモリに格納される。

脳の電気的活動は、ヘッドセット５における複数の電極からの出力を使用して記録されるか、またはＥｌｅｃｔｒｏ−ｃａｐ（ＥＣＩ Ｉｎｃ.，Ｅａｔｏｎ，Ｏｈｉｏ ＵＳＡ）のような市場で入手できる別の複数電極システムを利用して記録される。電極の数は、通常は８本以上で、通常は、１２８本以下であり、典型的には、１６から３２本である。電極は、図３に模式的に示してある電極位置のＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ １０−２０ Ｓｙｓｔｅｍにより特定される選択された頭皮部位からの出力を得るように設置されている。

各電極における脳活動は、制御回路６に伝えられる。回路６は、複数ステージ固定ゲイン増幅、バンドパスフィルタ処理、および各チャネルに対するサンプリング保持回路を含む。増幅/フィルタ処理された脳活動は、好ましくは、３００Ｈｚ以上の率で、１６−２４ビットの精度でデジタル化され、ハードディスク（図示せず）上に格納するためにコンピュータ１に転送される。各脳の電気的サンプリングのタイミングは、好ましくは、視聴覚素材の異なる成分のプレゼンテーション時とともに、１０マイクロ秒の精度で登録されて格納される。制御回路６の詳細はよく知られており、ここで説明する必要はない。
ＳＳＶＥＰ振幅および位相
デジタル化された脳の電気的活動（脳電図またはＥＥＧ）は、刺激ゼロクロッシングのタイミングで、特別な刺激周波数におけるフリッカにより誘発されたＳＳＶＥＰを、記録されたＥＥＧ、または、人工産物を除去し、信号対雑音比を高めるために独立成分解析（ＩＣＡ）を使用して前処理されたＥＥＧデータから計算することを可能にする。ＩＣＡは、信号を独立した構成成分に分解するための数学的技術である。これは、人工産物の信号が脳活動とは無関係なので、除去するために使用できる。Ｂｅｌｌ Ａ．Ｊ．ａｎｄ Ｓｅｊｎｏｗｓｋｉ Ｔ．Ｊ．１９９５，「ブラインド分離およびブラインドデコンボルーションへの情報最大化アプローチ」（Ａｎ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｍａｘｉｍｉｓａｔｉｏｎ ａｐｐｒｏａｃｈ ｔｏ ｂｌｉｎｄ ｓｅｐａｒａｔｉｏｎ ａｎｄ ｂｌｉｎｄ ｄｅｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ），Ｎｅｕｒａｌ Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎ，７，６，１１２９−１１５９；Ｔ−Ｐ．Ｊｕｎｇ，Ｓ．Ｍａｋｅｉｇ，Ｍ．Ｗｅｓｔｅｒｆｉｅｌｄ，Ｊ．Ｔｏｗｎｓｅｎｄ，Ｅ．Ｃｏｕｒｃｈｅｓｎｅ ａｎｄ Ｔ．Ｊ．Ｓｅｊｎｏｗｓｋｉｋ，「単一試行事象関連電位の独立成分解析」（Ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｓｉｎｇｌｅ−ｔｒｉａｌ ｅｖｅｎｔ−ｒｅｌａｔｅｄ ｐｏｔｅｎｔｉａｌ） Ｈｕｍａｎ Ｂｒａｉｎ Ｍａｐｐｉｎｇ，１４（３）：１６８−８５，２００１。
ＳＳＶＥＰ振幅および位相の計算
所与の刺激周波数の各刺激サイクルに対するＳＳＶＥＰ振幅と位相の計算は、下記の式２と３を使用して、フーリエ技術を使用して達成される。

式２は、フリッカ刺激の単一サイクルに対する刺激周波数フーリエ係数の計算を示している。基本的に、ＥＥＧ出力は、ある特別な時点でサンプリングされ、ｆ（ｎＴ＋ｉΔτ）により表現されるが、刺激は式２においては余弦関数で表現され、９０度ずらされた刺激波形は正弦関数で表現される。式２により、ＥＥＧ出力波形と、刺激波形（余弦）の積の合計と、ＥＥＧ出力波形と、９０度ずらされた（正弦）刺激波形位相の積の合計を、１サイクルに渡って計算することにより、単一サイクルフーリエ係数（実数および虚数）の計算が可能になる。単一サイクルフーリエ係数は、フーリエ係数の重複セットを平均することにより平滑化され、ここで、
ａ_nとｂ_nはそれぞれ、余弦および正弦フーリエ係数であり、
ｎはｎ番目の刺激サイクルを示し、
Ｓは、１刺激サイクル当りの試料数（１６）、
Δτは、試料ル間の時間間隔、
Ｔは、１サイクルの周期、および
ｆ（ｎＴ＋ｉΔτ）は、ＥＥＧ信号（未処理、またはＩＣＡを使用して前処理済）である。

ＳＳＶＥＰ_amplitudeとＳＳＶＥＰ_phaseは、下記の式３を使用して計算できる。

ここで、Ａ_nとＢ_nは、下記の式４を使用して計算される、重複平滑化フーリエ係数である。

振幅と位相成分は、単一サイクルフーリエ係数（ａ_nとｂ_n）または、複数サイクルに渡って平滑化することにより計算された係数（Ａ_nとＢ_n）のいずれかを使用して計算できる。

式３と４は、一人の被験者に対して、平滑化ＳＳＶＥＰ係数を計算するための手順を示している。まとめられたデータに対して、所与の電極に対するＳＳＶＥＰ係数（Ａ_nとＢ_n）は、被験者全員に対して、または選択された被験者のグループに対して平均化される（またはまとめられる）。

平滑化において使用されるサイクル数が増大するにつれ、信号対雑音比は増大するが、時間分解能は減少する。平滑化に使用されるサイクル数は、典型的には５より大きく、１３０より小さい。

上記の式は、頭骸骨とより深い部位に接する皮質表面において推測される脳の電気的活動と同様に、頭皮で記録されたデータに適用される。眼窩前頭皮質または腹内側皮質のような脳の深い部位での活動は、ＢＥＳＡ、ＥＭＳＥ、およびＬＯＲＥＴＡのような多数の利用できる逆写像技術を使用して判定できる。

システムがいったん設定され、１人または２人以上の被験者にヘッドセット５が取り付けられると、評価対象の視聴覚プログラムまたは広告がスクリーン３上に表示され、バイザ４内で視覚フリッカがスイッチを入れられ、被験者または複数の被験者の脳の電気的活動がコンピュータ１上に連続して記録される。記録段階の最後に、ＳＳＶＥＰ振幅および位相は、被験者ごとに別々に計算される。すべての記録が完了すると、グループ平均データが、グループに含めるべき選択された被験者（例えば、男性、女性、若年者、老年者）からの平滑化されたＳＳＶＥＰ振幅および位相を平均することにより計算される。局所的なシナプスの興奮または抑圧における変化は、ＳＳＶＥＰ位相変化により示され、一方、局所的活動における変化（これらの変化が興奮または抑圧に関連しているかどうかに関係なく）は、ＳＳＶＥＰ振幅の変化により示される。典型的には、そのような逆写像技術は、１９またはそれ以上の頭皮の記録部位を、好ましくは、６４またはそれ以上の頭皮の記録部位を必要とする。

本発明によれば、広告の間に、時間における特別な点での認識および感情に関する測定値を、種々の頭皮記録部位におけるＳＳＶＥＰ位相およびＳＳＶＥＰ振幅変化のパターン、または推測される脳の局所活動から導出できる。使用される頭皮記録部位は、典型的には、図３に示されるＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ １０−２０ Ｓｙｓｔｅｍ（Ｊａｐｅｒ ＨＨ：Ｅｌｅｃｔｒｏｅｎｃｅｐｈ．Ｃｌｉｎ．Ｎｅｕｒｏｐｈｙｓｉｏｌ．１９５８；１０：３７０−１）を参照して特定される。頭皮および脳皮質位置におけるＳＳＶＥＰ位相および振幅変化に関連する心理的状態は下記のように要約される。

種々の脳部位における活動は、全頭皮に渡って記録されたＳＳＶＥＰ振幅および位相の測定値の関数として、選択された脳領域における脳活動を表現するＥＭＳＥおよびＬＯＲＥＴＡのような、種々の可能な逆写像技術を使用して判定できる。典型的には、そのような技術は２０を超える頭皮記録部位、好ましくは６４またはそれ以上の頭皮記録部位を必要とする。
１．詳細に対する視覚注目度
この尺度は、詳細に対する視覚注目度のレベルに関する。例としては、場面または顔の詳細に対する視覚注目度と同様に、テキストおよび数字に対する視覚注目度がある。

左後頭部領域、好ましくは電極Ｏ₁におけるＳＳＶＥＰ位相の進みまたは振幅変化は、被験者の詳細に対する視覚注目度（Ｖｉｓｕａｌ Ａｔｔｅｎｔｉｏｎ ｔｏ Ｄｅｔａｉｌ）の評価に適切であることが分かってきた。逆写像技術を使用すると、左大脳皮質における適切な位置は、ブロートマン（Ｂｒｏｄｍａｎｓ）領野１７の近傍である。
２．全体的特徴に対する視覚注目度
この尺度は、全体的特徴に対する視覚注目度のレベルに関する。例としては、全体としての場面または顔のような画像に対する視覚注目度がある。

右後頭部領域、好ましくは電極Ｏ₂におけるＳＳＶＥＰ位相の進みまたは振幅変化は、スクリーン上に表示された顔の表情に対する反応を含めて、被験者の全体的特徴に対する視覚注目度（Ｖｉｓｕａｌ Ａｔｔｅｎｔｉｏｎ ｔｏ Ｇｌｏｂａｌ Ｆｅａｔｕｒｅｓ）の評価に適切であることが分かってきた。逆写像技術を使用すると、右大脳皮質における適切な位置は、ブロートマン（Ｂｒｏｄｍａｎｓ）領野１７の近傍である。
３．詳細に対する多モード注目度または願望度
この尺度は、多モードまたは多感覚注目度に関する。典型的には、これには視覚領域における詳細または聴覚領域におけるスピーチに対する聴覚および視覚両者の注目度が含まれる。この注目度の尺度が対象物と関連付けられると、その対象物に関連する願望度のレベルの指標となる。

左頭頂部領域、好ましくは電極Ｐ₃におけるＳＳＶＥＰ位相の進みまたは振幅変化は、スクリーンに表示された広告の主題事柄に対しての、被験者の詳細に対する多モード注目度（Ｍｕｌｔｉ−ｍｏｄａｌ Ａｔｔｅｎｔｉｏｎ ｔｏ Ｄｅｔａｉｌ）または願望度の評価に適切であることが分かってきた。逆写像技術を使用すると、左大脳皮質における適切な位置は、左頭頂内領域の近傍である。
４．全体的特徴に対する多モード注目度または願望度
この尺度は多モードまたは多感覚注目度に関する。典型的には、これには視覚領域における顔の表情、場面、または聴覚領域における音楽のような、全体的特徴に対する聴覚および視覚両者の注目度が含まれる。この注目度の尺度が対象物と関連付けられると、その対象物に関連する願望度のレベルの指標となる。

右頭頂部領域、好ましくは電極Ｐ₄におけるＳＳＶＥＰ位相の進みまたは振幅変化は、スクリーンに表示された広告の主題事柄に対しての、被験者の全体的特徴に対する多モード注目度（Ｍｕｌｔｉ−ｍｏｄａｌ Ａｔｔｅｎｔｉｏｎ ｔｏ Ｇｌｏｂａｌ Ｆｅａｔｕｒｅｓ）または願望度の評価に適切であることが分かってきた。逆写像技術を使用すると、左大脳皮質における適切な位置は、右頭頂内領域の近傍である。
５．感情強度
この尺度は被験者が体験する感情状態の強度を示す。この尺度は、喜び、恐れ、怒り、心配などの特別な感情とは関係ない。

右頭頂側頭領域における、好ましくは右大脳半球電極Ｏ₂、Ｐ₄、およびＴ₆からほぼ等距離にある単一の電極からのＳＳＶＥＰ位相の進みまたは振幅変化は、スクリーンに表示された広告の異なる部分に対する被験者の感情強度（Ｅｍｏｔｉｏｎａｌ Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ）反応の評価に適切であることが分かってきた。逆写像技術を使用すると、右大脳皮質における適切な位置は、右頭頂側頭接合部の近傍である。
６．引き付け度−反発度（Ａｔｔｒａｃｔｉｏｎ−Ｒｅｐｕｌｓｉｏｎ）（好き−嫌いと称されることもある）
この尺度は、被験者が、広告に表現されているキャラクタまたは状況に引き付けられる、または反発する程度を示す。左大脳半球部位の組み合せにおける活動が、右大脳半球部位の組み合せにおける活動よりも大きいと、被験者はその場面またはキャラクタに引き付けられており、逆であれば、反発している。

左前頭／前頭葉前部領域と右前頭／前頭葉前部領域の間のＳＳＶＥＰ位相の進みの差は、スクリーンに表示された広告に対する被験者の引き付け度−反発度（Ａｔｔｒａｃｔｉｏｎ−Ｒｅｐｕｌｓｉｏｎ）反応の評価に適切であることが分かってきた。引き付け度（Ａｔｔｒａｃｔｉｏｎ）は、左大脳半球における、右大脳半球に比べてよりも大きな位相の進みで示され、一方、反発度（Ｒｅｐｕｌｓｉｏｎ）は、右大脳半球における、左大脳半球に比べてよりも大きな位相の進みで示される。引き付け度−反発度（Ｒｅｐｕｌｓｉｏｎ）は下記のようにして計算できる。

引き付け度（Ａｔｔｒａｃｔｉｏｎ）＝（ａ₁＊電極Ｆ₃におけるＳＳＶＥＰの位相の進み＋ａ₂＊電極Ｆ_p1におけるＳＳＶＥＰの位相の進み−ａ₃＊電極Ｆ₄におけるＳＳＶＥＰの位相の進み−ａ₄＊電極Ｆ_p2におけるＳＳＶＥＰの位相の進み）、
ここにおいて、ａ₁＝ａ₂＝ａ₃＝ａ₄＝１．０ 式５
引き付け度（Ａｔｔｒａｃｔｉｏｎ）の測定値が正の場合は、参加者が、キャラクタまたは個人が魅力的で好感が持てると感じていることに関連し、一方、負の測定値は、反発または嫌悪に関連している。

逆写像技術が使用されると、適切な式は、
引き付け度（Ａｔｔｒａｃｔｉｏｎ）＝（ｃ₁＊右眼窩前頭皮質（ブロートマン（Ｂｒｏｄｍａｎ）領野１１近傍）＋ｃ₂＊右側背前頭葉前部皮質（ブロートマン（Ｂｒｏｄｍａｎ）領野９近傍）＋ｃ₃＊左眼窩前頭皮質（ブロートマン（Ｂｒｏｄｍａｎ）領野１１近傍）＋ｃ₄＊左側背前頭葉前部皮質（ブロートマン（Ｂｒｏｄｍａｎ）領野９近傍）））、
ここにおいて、ｃ₁＝１、ｃ₂＝１、ｃ₃＝１、ｃ₄＝１ 式６
であり、ここで、平均化された上記部位のＳＳＶＥＰ位相測定値は、式６に挿入される。
７．共感度（Ｅｎｇａｇｅｍｅｎｔ）
この尺度は、共感度（Ｅｎｇａｇｅｍｅｎｔ）のレベルを示す。共感度（Ｅｎｇａｇｅｍｅｎｔ）は、広告の異なる要素が、個人的な共感度の感覚を誘発する程度に関連している。

スクリーンに表示された広告における被験者の共感度（Ｅｎｇａｇｅｍｅｎｔ）は、下記の式により記述される、前頭部位における重み付き平均ＳＳＶＥＰ位相の進みにより計算できる。

共感度（Ｅｎｇａｇｅｍｅｎｔ）＝（ｂ₁＊電極Ｆ₃におけるＳＳＶＥＰの位相の進み＋ｂ₂＊電極Ｆ_p1におけるＳＳＶＥＰの位相の進み＋ｂ₃＊電極Ｆ₄におけるＳＳＶＥＰの位相の進み＋ｂ₄＊電極Ｆ_p2におけるＳＳＶＥＰの位相の進み）、
ここにおいて、ｂ₁＝０．１、ｂ₂＝０．４、ｂ₃＝０．１、ｂ₄＝０．４ 式７
である。

逆写像技術が使用されると、適切な式は、
共感度（Ｅｎｇａｇｅｍｅｎｔ）＝（ｄ₁＊右眼窩前頭皮質（ブロートマン（Ｂｒｏｄｍａｎ）領野１１近傍）＋ｄ₂＊右側背前頭葉前部皮質（ブロートマン（Ｂｒｏｄｍａｎ）領野９近傍）＋ｄ₃＊左眼窩前頭皮質（ブロートマン（Ｂｒｏｄｍａｎ）領野１１近傍）＋ｄ₄＊左側背前頭葉前部皮質（ブロートマン（Ｂｒｏｄｍａｎ）領野９近傍））、
ここにおいて、ｄ₁＝０．１、ｄ₂＝０．４、ｄ₃＝０．１、ｄ₄＝０．４ 式８
であり、ここで、平均化された上記部位のＳＳＶＥＰ位相測定値は、式８に挿入される。
８．行動意志（Ｂｅｈａｖｉｏｕｒａｌ Ｉｎｔｅｎｔ）
行動意志（Ｂｅｈａｖｉｏｕｒａｌ Ｉｎｔｅｎｔ）または被験者がスクリーンに表示された広告の目的に従って行動する可能性、つまり、買い物をすることは、商品の売り込み中の記憶符号化に関連する。これは商品が広告の中で描写されているときの、長期記憶符号化のレベルにより示される。長期記憶符号化は下記のように評価できる。

左前頭部領域、好ましくは左大脳半球電極Ｃ₃、Ｆ₃、およびＦ₇からほぼ等距離にある単一の電極におけるＳＳＶＥＰ位相の進みまたは振幅変化は、スクリーンに表示された広告の主題事柄の詳細および言葉に関する記憶に対しての、被験者の長期記憶符号化の評価に適切であることが分かってきた。逆写像技術を使用すると、左大脳皮質における適切な位置は、ブロートマン（Ｂｒｏｄｍａｎｓ）領野６、４４、４５、４６および４７の近傍である。

右前頭部領域、好ましくは右大脳半球電極Ｃ₄、Ｆ₄、およびＦ₈からほぼ等距離におけるＳＳＶＥＰ位相の進みまたは振幅変化は、スクリーンに表示された広告の主題事柄の感情および言葉には関しない記憶に対しての、被験者の長期記憶符号化の評価に適切であることが分かってきた。逆写像技術を使用すると、右大脳皮質における適切な位置は、ブロートマン（Ｂｒｏｄｍａｎｓ）領野６、４４、４５、４６および４７の近傍である。

言葉に関するおよび／または言葉に関しない記憶に対しての、長期記憶符号化からのデータがいったん取得できれば、これは、商品が広告の中で描写されるときの記憶符号化の適切なレベルを判定するために提示されている広告素材時間シーケンスと相関付けることができる。この相関の後、被験者は広告で示された商品またはサービスを購買するか否かについて評価することが可能になる。
例
下記の手順は、会社および／または広告代理店の商品マネージャのようなクライアントに対して、テレビ広告を評価するために使用される。

選択された被験者の数、例えば、５０人をテスト室で着席させ、ヘッドセット５を被験者の頭に設置する。バイザ４は定位置に設置され、スクリーン１０による中心窩ブロックが、広告が提示されるスクリーン３上のフリッカの出現を防止するように調整される。記録セッションにおける被験者数は、変えることができ、典型的には１から１００人を超えて変えることができる。被験者をまとめて平均の反応を作成するときは、平均に含まれるデータの被験者数は１６人以上であるべきである。

テストされる広告は「広告ブレーク」に含まれ、標準のコマーシャルＴＶを見ている環境をシミュレートするために、テレビプログラムに組み込まれた３から６個の広告のブロックを備えた。各広告ブレークは、その直後に場面の静止画像と音楽による３０秒のシーケンスがつづく。典型的には、３０秒の時間内に６０画像が提示され、各画像は０．５秒間提示される。画像と音楽の同じシーケンスが、各広告ブレークの後に提示される。隣接する場面の画像間の脳活動レベルは、広告ブレークが進行中の脳活動に対する基準レベルとして使用される。これにより、記録期間の時間の流れにおいて起こりえる、脳活動における長期変化を除去できる。

まとめられ、平均された種々の脳部位におけるデータは、クライアントに対して、基準レベルと広告中の時間における他の時点での値の差として表示できる。０.２から０.６ラジアンの間の、好ましくは、０.３ラジアンの固定オフセットが、上記の差に追加されて、各頭皮部位におけるＳＳＶＥＰ位相データが生成される。

フリッカに起因する被験者の苛立ちまたは不快感を最小限に抑えるために、フリッカの刺激は強度が変えることができ、広告ブロックのような、クライアントが関心のある素材がスクリーン上に提示されるときのみ最高強度に切り替えられる。関心対象の素材がスクリーン上に提示されていない間は、刺激強度は典型的にはゼロであり、関心対象の素材がスクリーン上にあるときに使用される典型的な値の１０％を超えない。好ましくは、刺激は急激には投入されず、広告ブレークの前にゆっくりと増大し、広告ブレークの終了後にゆっくりと減少する。典型的には、刺激は、広告ブレークに先立ち３０〜６０秒かけて直線的に増大し、それにより、第１広告に先立ちその最大値である６０秒に到達する。広告ブレークの終了時の基準画像のシーケンスが終了すると即座に、３０秒かけて刺激強度は直線的に最小値に減少される。刺激強度のゆっくりした直線的な増大と減少はすべての広告ブレークに対して起こる。

図５は、評価対象のテレビ広告を模式的に示している。広告は、スポーツ／多用途車３０に関連している。静止画像ａにより示されているように、車３０は、湿った嵐の夜に暗い森３４の道路３２に沿って運転されている。静止画像ｂに示されるように、車３０は、部分的に水が溜まった道路を大きなしぶき３６を車からあげながら進む。そして、静止画像ｃに示されるように、車は急な斜面を進む様子が示される。そして、静止画像ｄに示されるように、運転手３８は、道路３２に倒れている大きな木４０の所で車を止めて、その木を取り除く。そして、静止画像ｅに示されているように、道路から枝を片付けた後、運転手は車に戻ろうとするが、その時に自分が泥で汚れているので、そのまま車に乗り込むと車内を汚してしまうことに気付く。この場面は、サウンドトラックの急激な変化により特徴付けられており、音楽が停止して沈黙の時間が続く。運転手は悲しげに石鹸をグローブボックスから探して嵐の中、近くの川で水を浴びる。広告の動画部分の最後の画像は、静止画像ｆに示されているように、テキストブロックに、車のブランドのテキストを示す。最後の画面は、約２秒間続き、広告の対象のブランドと製品を示す。

最後の被験者の記録が行われると、個々のＳＳＶＥＰデータが被験者のそれぞれの特別なグループごとに取りまとめられ、例えば、全体のグループに対してと同様に、男性、女性、若者、および老年者のようなサブグループに対しても別々に取りまとめて平均化できるようにする。関連するコマーシャルとの関係におけるＳＳＶＥＰ位相データを表示するために、社内プログラム（ＮＶ−Ｓｈｏｗ）が使用される。ＮＶ−Ｓｈｏｗは、広告をコンピュータのビデオモニタの一部に表示し、関連するＳＳＶＥＰ位相データをグラフとしてその下に表示する。広告がスクリーンの上部で表示されているときに、ＳＳＶＥＰ位相データを示すグラフがその下に表示される。またはＳＳＶＥＰ位相データのグラフは広告を表示している間中提示することができ、広告における時間に対応するＳＳＶＥＰ位相データを示すために使用される移動時間マーカが表示されている。

図６から図１１は、広告の間の種々の脳部位における脳測定値を示している。図６〜図１１における「ａ」から「ｇ」と分類してあるブロック矢印は、図５に示されているａ〜ｇの時点に対応している。

図６において、線５０は、広告の間の引き付け度−反発度（Ａｔｔｅｎｔｉｏｎ−Ｒｅｐｕｌｓｉｏｎ）の測定値を示している。引き付け度−反発度（Ａｔｔｅｎｔｉｏｎ−Ｒｅｐｕｌｓｉｏｎ）の測定値は、上記の式５を使用して計算され、結果は広告の持続時間に対応する時間スケール上でグラフの形式で表示されている。正の測定値または水平な時間軸より上の値は、「接近（ａｐｐｒｏａｃｈ）」または「好き（ｌｉｋｅ）」に対応し、一方、負の値は、視聴者が「撤退する（ｗｉｔｈｄｒａｗｓ）」または「嫌い（ｄｉｓｌｉｋｅｓ）」である時点に対応する。この研究では、接近（ａｐｐｒｏａｒｃｈ）−撤退（ｗｉｔｈｄｒａｗ）の測定値に対して、０.３より大きな値または−０.３より小さな値は、統計的に重要である。

より多数の電極を使用すれば、逆写像技術を使用して、式５によりデータにおけるいくらか高度の分析が可能であったであろう。

図７において、線５２は、時間の関数としての、広告における視聴者の共感度（Ｅｎｇａｇｅｍｅｎｔ）のレベルを示している。データは式を使用して計算され、これもまた広告の時間スケールに対応する時間スケール上でグラフで提示されている。用語「共感度（Ｅｎｇａｇｅｍｅｎｔ）」は、被験者が体験した個人的または感情的な共感度のレベルに関連している。例示された研究では、共感度（Ｅｎｇａｇｅｍｅｎｔ）は基準線レベルよりより意味を有して大きくなるためには、０.４を超えなければならず、０.７を超えた共感度（Ｅｎｇａｇｅｍｅｎｔ）のレベルは高いと考えられる。

逆写像技術を使用すれば、式８は共感度（Ｅｎｇａｇｅｍｅｎｔ）の測定値を計算するために使用できる。

図８において、線５４は、広告により誘発された感情強度における等価の変化を示している。感情強度（Ｅｍｏｔｉｏｎａｌ Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ）は、例えば、恐れ、喜び、怒り、興奮などの感情のタイプとは無関係な、被験者により体験された感情の強度に関する。データは上述したように、右頭頂側頭部位における、右大脳半球Ｏ₂、Ｆ₄、およびＴ₆からほぼ等距離の電極からのＳＳＶＥＰ位相の進みまたは振幅変化を使用して計算できる。逆写像技術を使用すれば、右大脳皮質における適切な位置は、右頭頂側頭接合部の近傍である。ここで再び、０.４を超えるレベルは、バックグランドよりもかなり高く、０.７を超えるレベルは高いと考えられる。

図９における線５６と５８は、それぞれ、広告の間の、詳細に対する記憶符号化（ｍｅｍｏｒｙ ｅｎｃｏｄｉｎｇ）および全体に対する記憶符号化（ｍｅｍｏｒｙ ｅｎｃｏｄｉｎｇ）を示している。この尺度は、広告の異なる要素がいかに効率よく長期記憶に格納されているかを示している。この尺度は、ブランドについての重要なメッセージと情報が長期記憶に刻まれるときのみに広告が有効になるので基本的に重要である。行動意志（Ｂｅｈａｖｉｏｕｒａｌ Ｉｎｔｅｎｔ）に対する広告の可能性のある影響は、広告においてブランドの情報を印象付けている時間の間の、長期記憶のレベルと正の相関があることが分かっている。このように、被験者の行動に対する行動意志（Ｂｅｈａｖｉｏｕｒａｌ Ｉｎｔｅｎｔ）または可能性ある影響は、広告においてブランドの情報を印象付けている間、つまり広告の間に、ブランドを印象付ける情報が積極的に表示される点ｆとｇにおける記憶符号化のレベルにより示される。両方の記憶のトレースは行動意志（Ｂｅｈａｖｉｏｕｒａｌ Ｉｎｔｅｎｔ）に関して重要である。「ブランドを印象付けている」間に、左または右の記憶符号化状態が高い限りは、広告のメッセージに従って行動する行動意志（Ｂｅｈａｖｉｏｕｒａｌ Ｉｎｔｅｎｔ）または傾向が高い。

図１０において、線６０と６２は、左大脳半球多モード注目度（ａｔｔｅｎｔｉｏｎ）と右大脳半球多モード注目度（ａｔｔｅｎｔｉｏｎ）をそれぞれ示している。多モード注目度（ａｔｔｅｎｔｉｏｎ）は、被験者に表示されている広告の詳細に対する視覚および聴覚注目度（ａｔｔｅｎｔｉｏｎ）を含む。具体的には、線６０は、テキストおよびスピーチのような詳細な特徴に対する注目度（ａｔｔｅｎｔｉｏｎ）を示しており、線６２は、顔の表情および音楽（例えば）のような全体的な特徴に対する注目度（ａｔｔｅｎｔｉｏｎ）を示している。

図１１において、線６４と６６は、詳細に対する視覚注目度（ａｔｔｅｎｔｉｏｎ）と、表示されている広告素材への被験者の全体的な視覚注目度（ａｔｔｅｎｔｉｏｎ）を示している。具体的には、線６４は、テキストのような詳細な特徴に対する視覚注目度（ａｔｔｅｎｔｉｏｎ）を示している。線６４は顔の表情（例えば）のような全体的な特徴に対する視覚注目度（ａｔｔｅｎｔｉｏｎ）を示している。
評価
この広告が有効であると評価されるためには、点ｆにおけるように、製品または製品の利点が強調されているとき、および点ｇにおけるように、ブランドが明確に取り上げているときに、記憶符号化が高くなければならない。図１０から分かるように、左記憶符号化は、点ｆの間は、線６０におけるピーク６８により示されるように、中位から高いレベルであり、広告の終了近くのテキスト情報「（パワフルな新Ｘ；今最高の新内装で）THE POWERFUL NEW X；NOW WITH A SLICK NEW INTERIOR」に対して記憶符号化が十分であることを示している。この時点では、共感度（Ｅｎｇａｇｅｍｅｎｔ）もまた高く、線５２におけるピーク７０により示されるように、言及されている特徴に関する、個人的な共感度の程度が高いことを示している。

対照的に、点ｇにおけるブランドを印象付ける情報に対する記憶符号化は低く、共感度（Ｅｎｇａｇｅｍｅｎｔ）もまた、線５６におけるトラフ７２により示されるように、この時点では低い。これは、被験者が車の内装は覚えているが、ブランドは思い出せないことを示している。行動意志のレベルもまた低く、被験者が広告に従って行動しようとしないため、広告が有効でないことを示している。これはまた、トラフ７２によっても示されている。

従って、広告は、ブランドを印象付ける情報が、十分に長期記憶に符号化されないという点において、コマーシャル的に有効でないと評価できる。しかし、運転手が自分を洗わずには車に戻れないと気付いた場面は、長期記憶に首尾よく符号化され、線５２のピーク７４により示される共感度（Ｅｎｇａｇｅｍｅｎｔ）が最高レベルに到達したので、広告の中の点ｅにおける「ジョーク」は機能したという点で、広告のドラマ仕立ての構成は有効である。更に、線５０におけるピーク７６により示されるように、このユーモアに関連する引き付け度（Ａｔｔｒａｃｔｉｏｎ）のレベルも高い。

また、広告の全体構成もまた、点ｄにおける、運転手が車から出て道路を片付けなければならない重要なドラマチックな場面は、線５４のピーク７６により示されるように、感情強度の高いレベル、線５６のピーク７８により示されるように、記憶符号化の高いレベル、および線６６におけるピーク８０により示されているように、全体の特徴に対する注目度（Ａｔｔｅｎｔｉｏｎ）の高いレベルに関連しているという点で有効であることも明白である。

本発明の技術を使用しての広告の評価の後に、クライアントは、広告の全体の効果は有望であるが、ブランドが紹介される点ｆとｇにおいて、ある修正が必要であることを理解する。従って、クライアントは、広告がより高い確率で成功するように修正し、視聴者に製品の購買を誘発しない広告プログラムにかかる高い広告コストを回避できるということになる。

本発明の原理は、広告以外の、視聴覚的なコマーシャル伝達に適用されるということは明白であろう。

この技術に精通した者には、本発明の精神と範囲を逸脱することなく、多数の変形が可能であることは明白であろう。

図１は、本発明のシステムの模式図である。 図２は、視覚フリッカ刺激を被験者に提示する方法をより詳細に示した模式図である。 図３は、電極位置のＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ １０−２０ Ｓｙｓｔｅｍを示す図である。 図４は、本発明のシステムで使用されるスクリーンの半径の関数としての不透明度を示す図である。 図５は、ビデオ広告の静止フレームを示している。 図６は、時間の関数として、被験者から得られたデータを示している。 図７は、時間の関数として、被験者から得られたデータを示している。 図８は、時間の関数として、被験者から得られたデータを示している。 図９は、時間の関数として、被験者から得られたデータを示している。 図１０は、時間の関数として、被験者から得られたデータを示している。 図１１は、時間の関数として、被験者から得られたデータを示している。

Claims (34)

1. 視聴覚的、視覚的、または聴覚的広告の有効性を定量的に評価する方法であって、
   時間の関数として発生する視聴覚的、視覚的、および／または聴覚的特徴のシーケンスを有する広告を、複数の被験者に提示するステップと、
   広告のプレゼンテーション中に、被験者の所定の頭皮部位から、被験者からのＥＥＧ信号を取得するステップと、
   時間の関数として、前記特徴に対する各被験者の所定の心理的状態を示す出力信号を取得するために、前記所定の頭皮部位から取得されたＥＥＧ信号から、ＳＳＶＥＰ位相の進みを計算するステップと、
   まとめられた出力信号を取得するために、前記被験者からの出力信号を組み合わせるステップと、
   広告の特徴の有効性を評価するために、広告の前記特徴に対する被験者の心理的反応の定量的評価を可能にするために、まとめられた出力信号を表示するステップを含む方法。
2. 前記複数の被験者に、広告を同時に表示するステップを含む請求項１に記載の方法。
3. 出力を組み合わせるステップは、各被験者からの出力信号を平均するステップを含む請求項１に記載の方法。
4. 詳細に対する視覚注目度、
   全体の特徴に対する視覚注目度、
   詳細対する多モード注目度または願望度、
   全体の特徴に対する多モード注目度または願望度、
   感情強度、
   引き付け度−反発度（ａｔｔｒａｃｔｉｏｎ−ｒｅｐｕｌｓｉｏｎ）、
   共感度（ｅｎｇａｇｅｍｅｎｔ）、または
   行動意図
   の広告の特徴との関連における評価を可能にする出力信号を取得するために、頭皮部位を選択するステップを含む請求項２または３に記載の方法。
5. シヌソイド的に変化する視覚フリッカ刺激を、広告のプレゼンテーション中に各被験者に加えて、フーリエ係数を前記出力信号から計算することを可能にし、それにより、前記ＳＳＶＥＰ位相の進みの計算を可能にするステップを含む請求項４に記載の方法。
6. 前記ＳＳＶＥＰ振幅および位相は、式
   

   

   で計算され、ここで、ａ_nとｂ_nは、式
   

   

   で計算される余弦および正弦フーリエ係数であり、ここにおいて、
   ａ_nとｂ_nは、それぞれ余弦および正弦フーリエ係数、
   ｎは、ｎ番目のフリッカ刺激サイクルを示し、
   Ｓはフリッカ刺激サイクル当たりの試料数、
   Δτは、試料間の時間間隔、
   Ｔは、１サイクルの周期、
   ｆ（ｎＴ＋ｉΔτ）は、前記所定頭皮部位から得られたＥＥＧ信号（未処理またはＩＣＡを使用して前処理済）であり、Ａ_nとＢ_nは、式
   

   

   を使用して計算された重複平滑化フーリエ係数であり、ここで、Ｎは平均化されるフーリエ係数の数である請求項５に記載の方法。
7. 各被験者の複数の頭皮部位からＳＳＶＥＰ振幅および位相を得るステップと、
   ＢＥＳＡ、ＥＭＳＡ、またはＬＯＲＥＴＡのような逆写像技術を利用して、眼窩前頭皮質または腹内側皮質のような、各被験者の脳のより深い部位における活動を表現する修正ＥＥＧ信号を生成するステップを含む請求項６に記載の方法。
8. 目標被験者の選択されたグループに対してフーリエ係数Ａ_nとＢ_nを平均して、前記被験者のグループに対するＳＳＶＥＰ振幅とＳＳＶＥＰ位相差を計算するステップを含む請求項６または７に記載の方法。
9. フリッカ信号は、各被験者の周辺視野にのみ加えられる請求項５から８のいずれか１つに記載の方法。
10. 光を、それぞれが不透明領域を含む第１および第２スクリーンを介して、各被験者の眼に向けて導き、それによりスクリーンを通過する光が前記フリッカ信号を構成するようにするステップと、スクリーンを、前記不透明領域が前記フリッカ信号が各被験者の各眼の中心窩に当ることを防止するように、各被験者の相対位置に置くステップを含む請求項９に記載の方法。
11. 各スクリーンの不透明度は、各被験者の各網膜に当るフリッカ信号の強度が、中心視野から周辺視野へ向けて値が減少するように、その不透明領域からの距離の関数として減少する請求項１０に記載の方法。
12. 各スクリーンに、その不透明度を画定するためにマスキングパターンを適用するステップと、パターンを、各被験者の周辺視野に当るフリッカ信号の部分を画定する不透明領域とその周辺領域に隣接して、不透明度における変化に対してゼロまたは低勾配を提供するマスキングパターン関数に従って加えるステップを含む請求項１１に記載の方法。
13. 各スクリーンの不透明領域は円形であり、マスキングパターン関数は、スクリーンの不透明度Ｐが、式
    

    

    により定義されるように、ガウス関数であるように選択され、ここにおいて
    ｒは不透明領域の中心からの半径方向距離、
    Ｇは、半径方向距離に関する不透明度の降下率を決定するパラメータであり、
    ｒ＜ＲのときＰ＝１である請求項１２に記載の方法。
14. Ｇは、Ｒ／４と２／Ｒの範囲の値を有する請求項１３に記載の方法。
15. Ｏ₁部位において、各被験者の頭皮に電極を取り付けるステップと、前記電極からのＥＥＧ信号から、ＳＳＶＥＰ位相の進みを計算するステップを含み、それにより出力信号は、各被験者の、広告の詳細に対する視覚注目度を示す請求項６に記載の方法。
16. 逆写像を利用するステップは、ブロートマン（Ｂｒｏｄｍａｎ）領野１７近傍の左大脳皮質におけるＳＳＶＥＰ位相の進みを判定し、それにより修正された出力信号は、各被験者の、広告の詳細に対する視覚注目度を示す請求項７に記載の方法。
17. Ｏ₂部位において、各被験者の頭皮に電極を取り付けるステップと、前記電極からのＥＥＧ信号から、ＳＳＶＥＰ位相の進みを計算するステップを含み、それにより出力信号は、各被験者の、広告の全体の特徴に対する視覚注目度を示す請求項６に記載の方法。
18. 逆写像を利用するステップは、ブロートマン（Ｂｒｏｄｍａｎ）領野１７近傍の右大脳皮質におけるＳＳＶＥＰ位相の進みを判定し、それにより出力信号は、各被験者の、広告の全体の特徴に対する視覚注目度を示す請求項７に記載の方法。
19. Ｐ₃部位において、各被験者の頭皮に電極を取り付けるステップと、前記電極からのＥＥＧ信号から、ＳＳＶＥＰ位相の進みを計算するステップを含み、それにより出力信号は、各被験者の、広告の詳細に対する多モード注目度または広告の特徴に対する願望度を示す請求項６に記載の方法。
20. 逆写像を利用するステップは、頭頂内領域近傍の左大脳皮質におけるＳＳＶＥＰ位相の進みを判定し、それにより出力信号は、各被験者の、広告の詳細に対する多モード注目度または広告の特徴に対する願望度を示す請求項７に記載の方法。
21. Ｐ₄部位において、各被験者の頭皮に電極を取り付けるステップと、前記電極からのＥＥＧ信号から、ＳＳＶＥＰ位相の進みを計算するステップを含み、それにより出力信号は、各被験者の、広告の全体の特徴に対する多モード注目度または広告の特徴に対する願望度を示す請求項６に記載の方法。
22. 逆写像を利用するステップは、頭頂内領域近傍の右大脳皮質におけるＳＳＶＥＰ位相の進みを判定し、それにより出力信号は、各被験者の、広告の全体の特徴に対する多モード注目度または広告の特徴に対する願望度を示す請求項７に記載の方法。
23. 部位Ｏ₂、Ｐ₄、およびＴ₆からほぼ等距離にある部位において、各被験者の頭皮に電極を取り付けるステップと、前記電極からのＥＥＧ信号から、ＳＳＶＥＰ位相の進みを計算するステップを含み、それにより出力信号は、広告に関連する各被験者の感情強度を示す請求項６に記載の方法。
24. 逆写像を利用するステップは、右頭頂側頭接合部近傍の右大脳皮質におけるＳＳＶＥＰ位相の進みを判定し、それにより出力信号は、広告に関連する各被験者の感情強度を示す請求項７に記載の方法。
25. Ｆ₃、Ｆ₄、Ｆ_p1、およびＦ_p2部位において、各被験者の頭皮に電極を取り付けるステップと、前記電極からのＥＥＧ信号から、ＳＳＶＥＰ位相の進みを計算するステップと、式
    引き付け度（ａｔｔｒａｃｔｉｏｎ）＝（ａ₁＊電極Ｆ₃におけるＳＳＶＥＰ位相の進み＋ａ₂＊電極Ｆ_p1におけるＳＳＶＥＰ位相の進み−ａ₃＊電極Ｆ₄におけるＳＳＶＥＰ位相の進み−ａ₄＊電極Ｆ_p2におけるＳＳＶＥＰ位相の進み）、
    ここにおいて、ａ₁＝ａ₂＝ａ₃＝ａ₄＝１．０
    を使用して、引き付け度−反発度（ａｔｔｒａｃｔｉｏｎ−ｒｅｐｕｌｓｉｏｎ）に対する値を計算するステップを含み、それにより、前記値は、広告の特徴に対する各被験者の引き付け度−反発度（ａｔｔｒａｃｔｉｏｎ−ｒｅｐｕｌｓｉｏｎ）を示す請求項６に記載の方法。
26. 逆写像を利用するステップは、
    ブロートマン（Ｂｒｏｄｍａｎ）領野１１近傍の右眼窩前頭皮質、
    ブロートマン（Ｂｒｏｄｍａｎ）領野９近傍の右側背前頭葉前部皮質、
    ブロートマン（Ｂｒｏｄｍａｎ）領野１１近傍の左眼窩前頭皮質、および
    ブロートマン（Ｂｒｏｄｍａｎ）領野９近傍の左側背前頭葉前部皮質におけるＳＳＶＥＰ位相の進みを判定し、式
    引き付け度（ａｔｔｒａｃｔｉｏｎ）＝（ｃ₁＊右眼窩前頭皮質（ブロートマン（Ｂｒｏｄｍａｎ）領野１１近傍）におけるＳＳＶＥＰ位相の進み＋ｃ₂＊右側背前頭葉前部皮質（ブロートマン（Ｂｒｏｄｍａｎ）領野９近傍）におけるＳＳＶＥＰ位相の進み＋ｃ₃＊左眼窩前頭皮質（ブロートマン（Ｂｒｏｄｍａｎ）領野１１近傍）におけるＳＳＶＥＰ位相の進み＋ｃ₄＊左側背前頭葉前部皮質（ブロートマン（Ｂｒｏｄｍａｎ）領野９近傍））におけるＳＳＶＥＰ位相の進み、
    ここにおいて、ｃ₁＝１、ｃ₂＝１、ｃ₃＝１、ｃ₄＝１
    を使用して引き付け度−反発度（ａｔｔｒａｃｔｉｏｎ−ｒｅｐｕｌｓｉｏｎ）に対する値を計算し、それにより、前記値は、広告の特徴に対する各被験者の引き付け度−反発度（ａｔｔｒａｃｔｉｏｎ−ｒｅｐｕｌｓｉｏｎ）を示す請求項７に記載の方法。
27. Ｆ₃、Ｆ₄、Ｆ_p1、およびＦ_p2部位において、各被験者の頭皮に電極を取り付けるステップと、前記電極から、ＳＳＶＥＰ位相の進みを計算するステップと、式
    共感度（ｅｎｇａｇｅｍｅｎｔ）＝（ｂ₁＊電極Ｆ₃におけるＳＳＶＥＰ位相の進み＋ｂ₂＊電極Ｆ_p1におけるＳＳＶＥＰ位相の進み＋ｂ₃＊電極Ｆ₄におけるＳＳＶＥＰ位相の進み＋ｂ₄＊電極Ｆ_p2におけるＳＳＶＥＰ位相の進み）、
    ここにおいて、ｂ₁＝０．１、ｂ₂＝０．４、ｂ₃＝０．１、ｂ₄＝０．４
    を使用して、前記部位における重み付き平均ＳＳＶＥＰ位相の進みによる、広告の特徴における共感度（ｅｎｇａｇｅｍｅｎｔ）に対する値を計算するステップを含み、それにより、前記値は、広告の特徴における各被験者の共感度（ｅｎｇａｇｅｍｅｎｔ）を示す請求項６に記載の方法。
28. 逆写像を利用するステップは、
    ブロートマン（Ｂｒｏｄｍａｎ）領野１１近傍の右眼窩前頭皮質、
    ブロートマン（Ｂｒｏｄｍａｎ）領野９近傍の右側背前頭葉前部皮質、
    ブロートマン（Ｂｒｏｄｍａｎ）領野１１近傍の左眼窩前頭皮質、および
    ブロートマン（Ｂｒｏｄｍａｎ）領野９近傍の左側背前頭葉前部皮質におけるＳＳＶＥＰ位相の進みを判定し、
    前記電極からの前記修正されたＥＥＧ信号からＳＳＶＥＰ位相の進みを計算し、式
    共感度（ｅｎｇａｇｅｍｅｎｔ）＝（ｄ₁＊右眼窩前頭皮質（ブロートマン（Ｂｒｏｄｍａｎ）領野１１近傍）におけるＳＳＶＥＰ位相の進み＋ｄ₂＊右側背前頭葉前部皮質（ブロートマン（Ｂｒｏｄｍａｎ）領野９近傍）におけるＳＳＶＥＰ位相の進み＋ｄ₃＊左眼窩前頭皮質（ブロートマン（Ｂｒｏｄｍａｎ）領野１１近傍）におけるＳＳＶＥＰ位相の進み＋ｄ₄＊左側背前頭葉前部皮質（ブロートマン（Ｂｒｏｄｍａｎ）領野９近傍））におけるＳＳＶＥＰ位相の進み、
    ここにおいて、ｄ₁＝０．１、ｄ₂＝０．４、ｄ₃＝０．１、ｄ₄＝０．４
    を使用して共感度（ｅｎｇａｇｅｍｅｎｔ）に対する値を計算し、それにより、前記値は、広告の特徴における各被験者の共感度（ｅｎｇａｇｅｍｅｎｔ）を示す請求項７に記載の方法。
29. Ｃ₃、Ｆ₃、およびＦ₇部位からほぼ等距離にある部位において、各被験者の頭皮に電極を取り付けるステップと、ブランドに関する情報が提示されているときに、前記電極からのＥＥＧ信号から、ＳＳＶＥＰ位相の進みを計算するステップを含み、それにより出力信号は、広告の主題素材に対する各被験者の行動意志を示す請求項６に記載の方法。
30. 逆写像を利用するステップは、ブロートマン（Ｂｒｏｄｍａｎ）領野６、４４、４５、４６、および４７近傍の左大脳皮質におけるＳＳＶＥＰ位相の進み脳活動を判定し、ブランドに関する情報が提示されているときに、前記位置から、ＳＳＶＥＰ振幅および位相差を計算し、それにより出力信号は、各被験者の、広告の主題素材にたいする行動意志を示す請求項７に記載の方法。
31. 前記まとめられた出力信号は、図として表示される請求項１から３０のいずれか１つに記載の方法。
32. 前記まとめられた出力信号は、評価されている広告を同時に表示するビデオモニタ上に表示される請求項３１に記載の方法。
33. 視聴覚的、視覚的、または聴覚的広告の有効性を定量的に評価するシステムであって、
    時間の関数として発生する視聴覚的、視覚的、または聴覚的特徴のシーケンスを有する広告を、複数の被験者に提示する表示手段と、
    広告のプレゼンテーション中に、前記被験者の所定の頭皮部位から、前記複数の被験者からのＥＥＧ信号を取得する手段と、
    時間の関数として、前記特徴に対する前記複数の被験者の前記所定の心理的状態を示す出力信号を取得するために、所定の頭皮部位から取得された信号から、ＳＳＶＥＰ位相の進みを計算し、それにより、広告の特徴の有効性を評価するために、広告の前記特徴に対する前記被験者の心理的反応の定量的評価を可能にする手段を含むシステム。
34. 視聴覚的広告を作成する方法であって、
    ストーリーボードまたはアニメーションのような広告の初期バージョン、または広告の完成バージョンを作成し、
    広告の初期または完成バージョンの有効性を、請求項１から３２のいずれか１つに記載の方法に従って定量的に評価し、
    改善された広告を作成するために、広告の初期または完成バージョンを編集して、不満足と評価された広告の特徴を修正するステップを含む方法。

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