JP5616640B2 - 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肯定的又は否定的な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

Description

製作者は、個人を肯定的又は否定的な方法で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、市場では、肯定性（ｐｏｓｉｔｉｖｅｎｅｓｓ）又は否定性（ｎｅｇａｔｉｖｅｎｅｓｓ）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、肯定性又は否定性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、頭につ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、肯定性又は否定性の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。メディアが個人を肯定的又は否定的に刺激する量は、依然として不明であった。

関連技術の上記の例、及びそれらと関連する限界は、例示であり、限定を意図しない。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肯定性又は否定性の反応を、誘意性（ｖａｌｅｎｃｅ）値として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、誘意性反応を測定する。誘意性値は、肯定的な誘意性値が肯定性を表し、否定的な誘意性値が否定性を表す、肯定性又は否定性の反応の客観的測定値である。都合のよいことに、誘意性値は０を中心とし、ゼロより大きな値が肯定的であり、ゼロより小さい値が否定的であると容易に識別することができるが、必ずしもそうすることが必要ではなく、他の中心点を用いてもよい。都合のよいことに、誘意性値は、異なるメディアを評価するために利用可能である。これらのメディアは、評価可能なイベントを有する。例えば、ライブのフットボールの試合では、タッチダウンは一般に、得点したチームのファンにとって非常に肯定的なイベントであろう。評価は、第一及び第二のメディアに対する各ユーザの反応の誘意性値を計算し、該二つの誘意性値のいずれが高いかを比較するような単純なものであってもよい。より高い値は、個人において、より肯定的な反応を作り出したメディアと関連する。更に、個人のグループによる誘意性反応を測定し集約（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。

本発明の実施の形態が図面に示される。しかしながら、実施の形態及び図面は、例示であって限定的なものではなく、本発明の例を提供するものである。

図１は、誘意性値を計算する例としてのシステム１００の図である。 図２は、アルファ非対称を考慮することによりメディアによる刺激に反応する個人の誘意性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。 個人が肯定的又は否定的に刺激された量に基きメディアを評価する方法の例としてのフローチャート３００を示す。 図４は、メディアに割り当てられた誘意性値に基づいて複数のメディアを評価する図４００を示す。 図５Ａ〜Ｃは、頭の上面図５００を示す。図４Ａは、頭の前面を左前部と右前部とに分けて示す。図４Ｂは、頭の前部を示す。図４Ｃは、頭を左右に分けて示す。 図６は、誘意性値を計算しながらメディアにより個人を刺激する例としての図６００を示す。 図７は、メディアにより複数の個人を刺激し、誘意性値及び関連する値を計算する例としての図７００を示す。 図８は、個人がゲームをするように指示され、結果としての誘意性値が計算され、時間におけるキーポイントが特定される実験の図８００を示す。 図９は、個人が自身が最近プレイしたゲームのビデオを視聴し、該個人の脳波から誘意性値が計算される実験の図９００を示す。 図１０は、個人の頭からの信号収集に有用な電極を含むヘッドセットの図１０００を示す。

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。他の例において、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「誘意性」反応を測定する新しいシステム及び方法が提供される。該技術は、脳から発される生理学的信号を利用して誘意性反応を測定する。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、個人が肯定的又は否定的に刺激された量に対し、実質的に同時に誘意性値を割り当てる。「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、誘意性値は、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、誘意性値を計算する例としての方法は、アルファ非対称を考慮することである。誘意性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とが含まれる。例としての実施の形態において、この計算は、左右のアルファ値及び／又はシータ値を比較するように設計された公式によって達成される。他の有用な信号は、１〜１００ヘルツの範囲内において脳から発せられる。

図１は、誘意性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、個人の誘意性（肯定性／否定性）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、アルファ非対称を考慮することによりメディアによる刺激に反応する個人の誘意性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。該方法は、フローチャート２００におけるモジュールの連続として構成される。しかしながら、これらのモジュール、又は本明細書に記載される他の方法と関連付けられる他のモジュールは、並列実行のために並べ替えられても、又は、モジュールの異なる順番に並べ替えられてもよいことが理解されるべきである。図２の例において、フローチャート２００は、イベントを含むメディアによって個人を刺激するモジュール２０２から開始する。

図２の例において、フローチャートは、個人をメディアのイベントで実質的に同時に刺激しながら、右前脳からの第一の信号をサンプリングするモジュール２０４に続く。信号は、メディアに触れるのと同時にサンプリングされる。反応には遅延があり得るため、信号は、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サンプリングされる。従って、サンプリングは刺激と実質的に同時である。サンプリングされた信号は、アルファ波及びシータ波を含む様々な周波数からなる特定の範囲を含む。図２の例において、フローチャートは、個人をメディアのイベントで実質的に同時に刺激しながら、左前脳から第二の信号をサンプリングするモジュール２０６に続く。信号は、やはり実質的に同時にサンプリングされる。

幾つかの実施の形態において、サンプリングされた信号が周波数領域に分解される。分解には、いずれもデジタル信号処理の分野でよく知られている高速フーリエ変換（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、周波数成分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解するウェーブレット分析が利用されてもよい。具体的に、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（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、これを実行するために有用であろう。図２の例において、フローチャートは、ＲＦ信号を周波数領域に分解するモジュール２０８に続く。これは、Ｌ_F信号と同様の方法で達成される。

幾つかの実施の形態において、信号から波が分離されて、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って定義される。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、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、誘意性値と参照値との差に基づいてメディアを評価するために、第一の信号からの一つ又はそれ以上の周波数、又は第二の信号からの一つ又はそれ以上の周波数から、アルファ非対称を決定する誘意性値を計算するモジュール２０８に続く。

幾つかの実施の形態において、誘意性値の計算は、左右のアルファ値又はシータ値を比較するよう設計された、以下の公式群から選択される公式によって達成される。α_RFは右前頭部アルファを表し、α_LFは左前頭部アルファを表し、θ_LFは左前頭部シータを表し、θ_RFは右前頭部シータを表し、θ_Lは左シータを表し、θ_Rは左シータを表し、α_Lは左アルファを表し、α_Rは右アルファを表す。

これらの公式例は、限定を意図しない。多数の異なる公式が利用可能であり、これらの公式のうちの一つが、特定の応用に合った公式を作成するために、これらの教示の趣旨内において修正され得る。

幾つかの実施の形態において、否定性の観点から誘意性が計算される場合に、以下の公式が利用され得る。これらの公式は、アルファ及びシータについて上記と同様の標記を用いる。

これらの公式例は、限定を意図しない。多数の異なる公式が利用可能であり、これらの公式のうちの一つが、特定の応用に合った公式を作成するために、これらの教示の趣旨内において修正され得る。

図３は、個人が肯定的又は否定的に刺激される量に基づいてメディアを評価する方法の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。しかしながら、これらのモジュール、及び本明細書に説明された他の方法と関連付けられたモジュールは、並列実行のために並べ替えられても、又は、モジュールの異なる順番に並べ替えられてもよいことが理解されるべきである。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に対する個人の誘意性値を計算するモジュール３０２から開始する。

図３の例において、フローチャートは、個人がメディアにより肯定的又は否定的に刺激される量と、該メディアの参照値との差を決定するために、誘意性値と参照値とを比較するモジュール３０４に続く。これも、また、図３について説明される方法によって得られる。

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。これは、左右の脳のアルファ非対称を比較する公式を利用する。図３の例において、フローチャートは、個人の脳におけるアルファ非対称を考慮することにより、第二の信号から第二の誘意性値を計算するモジュール３０８に続く。

幾つかの実施の形態において、メディアは、その誘意性値に基づいて評価される。メディアは、どちらがより高い誘意性値を持つか、例えば、どちらがより肯定的な反応を作り出し、より肯定的に「好まれる」かを決定するために、互いに比較される。都合のよいことに、複数のメディアが、一人の個人について互いに評価されることができる。更に、メディアの各イベントは、例えば、一つの映画の中の最も肯定的な場面を取り出したり、又は逆に、カットされ得るように映画の中のより否定的な場面を取り出したりできるよう、互いに相対的に評価されることができる。誘意性値は客観的数値であるため、この技術に基づいて、例えば一個人について、テレビ広告の肯定的反応値をチェスのようなボード・ゲームと比較するような、様々な特徴を有するメディアを評価するシステムを構築することができる。更に、メディアは、グループがメディアを他のメディアよりも肯定的に捕らえているかどうかを決定する際に、特定のグループに基づいて比較されることができる。

図４は、メディアに割り当てられた誘意性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４０９、評価された映画４１０、評価されたスポーツ４１２、評価されたゲーム４１４、及び評価された広告４１６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、及び映画４０８は、後に、個人の脳におけるアルファ非対称と関連付けられて、それらが肯定性又は否定性を刺激する能力の順番に評価付けされる。都合の良いことに、ｎ個の複数の異なるメディアを評価することができる。異なるメディアの相対評価は、個人又はグループについての比較によって達成され、個別のアプリケーションに合った評価を決定するために、様々な統計手法が利用され得る。

図５Ａ〜Ｃは、頭の前部を示し、該頭の前部を左前部と右前部とに分割する、頭の上面図５００を示す。図５Ａは、左前脳５０２及び右前脳５０５を含む。図５Ｂは、前脳５０６を含む。図５Ｃは、左脳５０８及び右脳５１０を含む。図５Ａ〜Ｃの例において、脳の分割は、個人の脳波から個人の誘意性値を計算するために用いられる公式の理解に関係する。具体的には、信号が収集される脳の部位が示されている。例において、右前頭部アルファα_RFは、右前脳５０５から収集される。左前頭部アルファα_LFは、左前脳５０２から収集される。右前頭部シータθ_RFは、右前脳５０５から収集される。左前頭部シータθ_LFは、左前脳５０２から収集される。右シータθ_Rは、右脳５１０から収集される。左シータθ_Lは、左脳５０８から収集される。左アルファα_Lは、左脳５０８から収集される。右アルファα_Rは、右脳５１０から収集される。

図６は、アルファ非対称に基づいて個人のメディアに対する反応に関する誘意性値を計算しながら、個人をメディアで刺激する例としての図６００を示す。図６００は、メディア６０２、ヘッドセット６０３、個人６０４、処理ユニット６０６及び誘意性ベクトル６０８を含む。図６の例において、個人６０３は、処理ユニット６０６により誘意性レベルを観察された状態で、例えばテレビ番組であるメディア６０２を視聴する。個人の頭部から、ヘッドセット６０３を介して信号が収集される。これらの信号は、誘意性値に処理されるために、処理ユニット６０６に転送される。

幾つかの実施の形態において、生理学的反応から引き出された多数の個人の誘意性値の集約が作成され、メディアへの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。

図７は、複数の個人をメディアで刺激し、メディアによって刺激された関連する誘意性値を計算する例としての図７００を示す。図７００は、「メディア１」７０２、「メディア２」７０４、個人７０７、７０８及び７１０、処理ユニット７１１、合計反応ベクトル７１２、平均誘意性７１４、最高誘意性７１７、及び好ましいメディア７１８を含む。図７の例において、複数の個人７０７、７０８及び７１０は、メディアによって刺激され、彼らの集団としての誘意性レベルが、アルファ非対称に基づいて分析される。メディアを考慮するためにグループが用いられる場合、合計反応ベクトル７１２は、メディアを比較する際に有用な値であり得る。ここで、個人のグループは一定の値であり、彼らの平均誘意性は、提示される様々なメディアごとに異なり得る。合計反応ベクトル７１２は、何人の人がメディアに対し誘意性をもって反応したかを決定する際に有用であり得る。

幾つかの実施の形態において、誘意性値は、特定の時刻に起きたイベントを当該特定の時刻の誘意性値と関連付けることにより、メディアに整合付けられる。誘意性値のメディアへの整合付けは、誘意性値の文脈、及び、なぜ特定の誘意性値が高い又は低いのか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。非限定的な例において、試合は、誤審で反則の合図を出す審判によって識別されるイベントを含み得る。試合を見ながら誘意性値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んだろう」と不思議がる間に、誘意性の増加を観察されるかもしれない。誘意性値をメディアに関連付けることにより、刺激が肯定性又は否定性にリンクされることができる。都合の良いことに、この情報は、メディアを変更することによってメディアを改善するために利用できる。

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誘意性反応と、該イベントの所定の誘意性値とを比較するために、参照値が利用される。参照値は、ユーザの誘意性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、彼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誘意性値の平均であってもよい。

図８は、個人がゲームをするよう指示され、結果としての誘意性値が計算される実験８００の図を示す。図８００は、ゲーム８０２、ヘッドセット８０４、個人８０６、及び処理ユニット８０８を含む。図８の例において、個人８０６はゲーム８０２をし、彼の脳波を含む信号がヘッドセット８０４を介して収集され、処理ユニット８０８に転送される。処理ユニット８０８は、次いで、誘意性値を計算し、結果としてのグラフは、時間期間に渡る誘意性の変化を示す。ポイントＡ、ＢおよびＣにおいて、時間期間に渡る誘意性の顕著な落下が見られる。これらは、ゲームの否定的なポイントと関連付けられる。

幾つかの実施の形態では、時間期間に渡る誘意性の変化を見るために、或る時点における誘意性値の微分係数が計算される。この値は、当該時点と同時に、又は当該時点の直前に発生する特定のイベントが、誘意性の変化に関連付けられるか否かを測定するために利用できる。人が好きなメディアのイベントを経験する際、微分係数は、少なくとも一時的に正の値になり、イベントに対する次第に高まる肯定的な反応を示す。これは、メディアの製作者が、例えばフットボール試合のタッチダウンのような、肯定的反応を作り出すために望ましいメディアのイベントを識別することを可能とするため、好都合である。同様に、誘意性ベクトルの負の微分係数が、例えばゲームの敗北であるメディアのイベントと関連付けられた場合に、同様に識別され得る。例としてのイベントは、明らかな方法でイベントの肯定的又は否定的な反応とリンク付けられるが、例えば個人が教育セミナーの授業、又は映画の場面に適用される新しく開発された映画技術に対して持ち得る反応などのように、そこまで明らかではない他のイベントが存在する。

図９は、個人が、自身が最近やったゲームのビデオを視聴し、彼の脳波から誘意性値が計算される実験の図９００を示す。図９は、個人９０２、ビデオ・ゲームの録画９０４、処理ユニット９０６、及びグラフ９０８を含む。図９の例において、個人９０２は、彼が以前にやったゲームの録画されたビデオを視聴し、ゲームの経験を追体験する。同時に、彼の脳波が記録され、時間期間に渡る誘意性のグラフ９０８を生成する処理ユニット９０６により処理される。増加された誘意性の特定のポイントＡ〜Ｄは、肯定的な誘意性によって示されるように、ゲーム内の肯定的なイベントと関連付けられる。実際の実験において、個人は、これらがゲームにおける肯定的なポイントであったことを認めた。追加情報を提供するために、図１に関連して記載された微分変数が用いられてもよい。微分係数は、数学的に、曲線上の点に対する接線を提供するため、肯定性の増加又は否定性の減少の方向を示す線を提供するのに非常に適している。ポイントＡ〜Ｄには、正の微分係数を示す線が引かれており、時間に対する誘意性値の増加を示している。

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している間に彼／彼女の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、視聴者が、ヘッドセットを装着しながら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電極を含むヘッドセット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、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。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、本発明の真の趣旨及び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 (21)

1. メディア評価に関する方法であって、
   個人を前記メディアで実質的に同時に刺激しながら、前記個人の右脳からの第一の信号を収集するステップであって、前記第一の信号が右アルファ波（α_R）及び右シータ波（θ_R)からなることを特徴とするステップと、
   前記個人を前記メディアで実質的に同時に刺激しながら、前記個人の左脳からの第ニの信号を収集するステップであって、前記第ニの信号が左アルファ波（α_L)及び左シータ（θ_L）からなることを特徴とするステップと、
   少なくとも以下の式
   （θ _L ／α _L ）−（θ _R ／α _R ）、
   （[θ _L −α _L ]／[θ _L ＋α _L ]）／（[θ _R −α _R ]／[θ _R ＋α _R ]）、
   （θ _R ／α _R ）−（θ _L ／α _L ）、又は、
   （[θ _R −α _R ]／[θ _R ＋α _R ]）／（[θ _L −α _L ]／[θ _L ＋α _L ]）、
   からなる式を用いて、誘意性値を計算するステップと、
   参照値と誘意性値との間の差に基づいてメディアを評価するステップと
   を有することを特徴とする方法。
2. 前記メディアに対する誘意性反応を形成するためにメディアにさらされた複数の個人からの複数の誘意性値を集約するステップを更に有することを特徴とする請求項１記載の方法。
3. 請求項１記載の方法であって、更に、前記第一の信号から右前頭部アルファ波（α_RF）及び右前頭部シータ波（θ_RF）を分離するステップと、
   前記第二の信号から左前頭部アルファ波（α_LF）及び左前頭部シータ波（θ_LF）を分離するステップとを備え、
   前記誘意性値が更に、少なくとも以下の式
   α _LF −α _RF 、
   θ _RF −θ _LF 、
   α _LF −α _RF 、又は、
   θ _RF −θ _LF 、
   に基づいていることを特徴とする方法。
4. 前記第一の信号及び前記第二の信号を、高速フーリエ変換又はウェーブレット分析を用いて周波数領域に分解するステップを更に有することを特徴とする請求項１記載の方法。
5. 請求項４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、またはコイフレ・ウェーブレットの少なくとも１つからなることを特徴とする方法。
6. 請求項１記載の方法であって、更に、誘意性値を示す微分係数を計算するステップであって、前記微分係数が時間期間に渡る誘意性の変化を示すことを特徴とするステップを備える方法。
7. 請求項１記載の方法であって、前記メディアが、テレビ放送、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、またはウェブ広告の少なくとも１つからなることを特徴とする方法。
8. 請求項１記載の方法であって、更に、メディアに対するグループの誘意性反応を決定するために、合計反応ベクトルを作成するステップを備える方法。
9. 更に、誘意性値に対応する或る時点を識別するステップと、
   該時点と実質的に同時に生じるメディアのイベントを識別するステップと、
   前記誘意性値と前記イベントと関連付けるステップと、
   整合付けられた誘意性値を作成するために、前記誘意性値を前記メディアに整合付けるステップと、
   を有することを特徴とする請求項１記載の方法。
10. 前記メディアを評価するステップが、前記個人が前記メディアにより肯定的又は否定的に刺激される量の間の差を決定するために、前記誘意性値を前記参照値と比較するステップを更に有することを特徴とする請求項１に記載の方法。
11. 請求項１０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提供される方法。
12. 請求項１０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複数の誘意性値の平均値である方法。
13. システムに対する命令を包含するコンピュータ読み取り可能記憶媒体であって、実行された際に、少なくとも、
    個人を前記メディアで実質的に同時に刺激しながら、前記個人の右脳から収集される第一の信号にアクセスし、前記第一の信号が右アルファ波（α_R）及び右シータ波（θ_R)からなり、
    前記個人を前記メディアで実質的に同時に刺激しながら、前記個人の左脳から収集される第ニの信号にアクセスし、前記第ニの信号が左アルファ波（α_L)及び左シータ（θ_L）からなり、
    少なくとも以下の式
    （θ _L ／α _L ）−（θ _R ／α _R ）、
    （[θ _L −α _L ]／[θ _L ＋α _L ]）／（[θ _R −α _R ]／[θ _R ＋α _R ]）、
    （θ _R ／α _R ）−（θ _L ／α _L ）、又は、
    （[θ _R −α _R ]／[θ _R ＋α _R ]）／（[θ _L −α _L ]／[θ _L ＋α _L ]）、
    からなる式を用いて、誘意性値を計算し、
    参照値と誘意性値との間の差に基づいてメディアを評価する
    ようにシステムが実行されることを特徴とする記憶媒体。
14. 命令が、システムによって更に、前記メディアに誘意性をもって反応した個人の数を示す合計反応ベクトルを形成するためにメディアにさらされた複数の個人から複数の誘意性値を集約させることができることを特徴とする請求項１３に記載の記憶媒体。
15. 前記誘意性値が前記メディアのイベントと関連付けられることを特徴とする請求項１３に記載の記憶媒体。
16. 前記命令が更に、システムに、
    左前頭部シータ波（θ_LF）及び右前頭部シータ波（θ_RF）にアクセスさせ、
    左前頭部アルファ波（α_LF）及び右前頭部アルファ波（α_RF）にアクセスさせ、
    前記誘意性値が更に、少なくとも以下の式
    α _LF −α _RF 、
    θ _RF −θ _LF 、
    α _LF −α _RF 、又は、
    θ _RF −θ _LF 、
    に基づいていることを特徴とする請求項１３に記載の記憶媒体。
17. 前記命令が更に、システムに、
    時間期間に渡る肯定性又は否定性の変化を示す前記誘意性値の微分係数を計算させることを特徴とする請求項１３に記載の記憶媒体。
18. 前記メディアが、テレビ放送、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、またはウェブ広告のうちの少なくとも１つからなることを特徴とする請求項１３に記載の記憶媒体。
19. 前記命令が更に、システムに、
    メディアの第１のイベントを識別させ、
    前記第一及び第二の信号を前記第１のイベントと整合させ、
    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誘意性値を計算させ、
    メディアの第２のイベントを識別させ、
    前記第一及び第二の信号を前記第２のイベントと整合させ、
    時間において第２のイベントに対応する第二の整合された誘意性値を計算させ、
    メディアの前記第１のイベントおよび第２のイベントを評価するために、前記第一の整合された誘意性値と第二の整合された誘意性値とを比較させる
    ことを特徴とする請求項１３に記載の記憶媒体。
20. メディア評価に関するシステムであって、
    個人から複数の信号を集めるための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と通信する処理ユニットであって、
    個人が前記メディアに実質的に同時にさらされ、前記個人の右脳からの第一の信号を収集させ、前記第一の信号が右アルファ波（α_R）及び右シータ波（θ_R)からなり、
    前記第一の信号が収集されたとき、前記個人の左脳からの第ニの信号を収集させ、前記第ニの信号が左アルファ波（α_L)及び左シータ（θ_L）からなり、
    少なくとも以下の式
    （θ _L ／α _L ）−（θ _R ／α _R ）、
    （[θ _L −α _L ]／[θ _L ＋α _L ]）／（[θ _R −α _R ]／[θ _R ＋α _R ]）、
    （θ _R ／α _R ）−（θ _L ／α _L ）、又は、
    （[θ _R −α _R ]／[θ _R ＋α _R ]）／（[θ _L −α _L ]／[θ _L ＋α _L ]）、
    からなる式を用いて、誘意性値を計算させ、
    参照値と誘意性値との間の差に基づいてメディアを評価させ
    ることを特徴とする処理ユニットと、
    を備えるシステム。
21. 請求項２０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ために統合センサ・ヘッドセットに組み込まれるシステム。

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