電影預(yù)告片或商業(yè)廣告如何引發(fā)互動?如何讓用戶參與進(jìn)來?這是市場營銷共同關(guān)注的問題。
但我們又該如何了解用戶是否參與其中呢?
來自烏得勒支大學(xué)的應(yīng)用認(rèn)知心理學(xué)研究生Dayenne Sarkol-Teulings對此問題進(jìn)行了探究,使用面部表情分析系統(tǒng)(FaceReader)為“參與"這一情緒狀態(tài)創(chuàng)建自定義表情并進(jìn)行驗(yàn)證。
什么是“參與"?
在過去的幾年里,“參與"這一概念在組織行為、市場營銷、社會心理學(xué)和教育等多個(gè)領(lǐng)域受到越來越多的關(guān)注。例如,市場營銷對參與度高的消費(fèi)者非常感興趣,因?yàn)檠芯勘砻鳎瑓⑴c度高的消費(fèi)者每次交易的消費(fèi)額要高出 60%,購買頻率要高出 90%,為品牌代言的可能性要高出四倍。這也正是各個(gè)公司都對如何提高消費(fèi)者的參與度感興趣的原因。
那么,到底什么是“參與"?
這是一個(gè)寬泛的概念,通過全面的文獻(xiàn)回顧,研究者了解到許多討論的定義存在重疊,但又略有不同。總結(jié)來說,“參與"可分為三個(gè)組成部分,即情感參與、認(rèn)知參與和行為參與(圖 1)。
圖 1
以此,本研究對“參與"的定義為:這是雙向互動的產(chǎn)物,由個(gè)人或組織發(fā)起。一方面,組織必須通過展示自己來吸引他人的注意力。他們需要保持足夠長的時(shí)間,以便引起個(gè)人的第二層關(guān)注,而參與感、興趣和動機(jī)似乎有助于這種持續(xù)關(guān)注。另一方面則是個(gè)人的自由意志,即在一定程度上刻意與組織建立聯(lián)系,使個(gè)人愿意超越與組織相關(guān)的個(gè)人要求。
使用FaceReader定義“參與"
但我們?nèi)绾瘟私庀M(fèi)者的參與程度呢?參與型消費(fèi)者的表現(xiàn)是怎樣的?比如,要探究廣告是否提高了消費(fèi)者的參與度,可以觀察人們在觀看廣告時(shí)的面部表情。一般情況下,人們很難隱藏自己的真實(shí)情感,尤其是面部表情能夠流露出各種不同的情緒。諾達(dá)思的面部表情分析系統(tǒng)(FaceReader)可以自動捕捉并分析面部表情,除了精確測量基本情緒外,還可以創(chuàng)建自定義表情。自定義表情模塊允許根據(jù)動作單元(AUs)和其他輸入創(chuàng)建自己的表情(圖2),研究者可以結(jié)合面部表情和動作單元(AUs)等變量設(shè)計(jì)自己的算法,創(chuàng)建自定義表情表達(dá)式。
圖2
“參與其中"時(shí),會有怎樣的表情?
當(dāng)人們“參與其中"時(shí)是什么樣的?過往研究中存在相互矛盾的討論,比如參與度高者的表情更豐富或是毫無表情,以及面部表情與參與度的相關(guān)關(guān)系是正相關(guān)或是負(fù)相關(guān)。
因此,本研究進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),旨在探究個(gè)體“參與其中"時(shí)的表情到底是什么樣的。
研究者使用 Qualtrics 和在線面部表情分析系統(tǒng)(FaceReader Online)創(chuàng)建了在線調(diào)查。在 FaceReader Online 中設(shè)置刺激物(2-3分鐘的電影預(yù)告片),然后用 JavaScript 嵌入到 Qualtrics 中。選擇2-3分鐘的電影預(yù)告片作為刺激物是因?yàn)樗?/span>專門為吸引和維持人們的注意力而設(shè)計(jì)的,足以喚起人們的持續(xù)注意,但又不超出失去持續(xù)注意的限度(0-3分鐘)。
邀請被試參與線上 Qualtrics 調(diào)查,并使用自己的網(wǎng)絡(luò)攝像頭錄下觀看不同電影預(yù)告片的過程,然后要求他們對觀看每部電影預(yù)告片時(shí)的整體參與感進(jìn)行評分。音視頻可導(dǎo)入 FaceReader 中進(jìn)行分析,配合從 Qualtrics導(dǎo)入到Excel 和 SPSS 的問卷結(jié)果,整個(gè)數(shù)據(jù)整合分析十分流暢。
根據(jù)自我報(bào)告的參與感評分將被試劃分為兩組:高參與感組(得分 70 分及以上)和低參與感組(得分 30 分及以下)。在 FaceReader中對兩組進(jìn)行對比分析,并計(jì)算了每位被試的平均激活表情和動作單元。動作單元的分析結(jié)果表明,只有AU 4(皺眉)的強(qiáng)度在低參與感組中較高,其他動作單元被激活的程度較低。此外,高參與度組和低參與度組之間的表情差異很小(圖3),但值得注意的是,高參與度的人表現(xiàn)出更多的中性表情。
圖 3
驗(yàn)證自定義表達(dá)式
研究者根據(jù)文獻(xiàn)信息和第一次實(shí)驗(yàn)的結(jié)果創(chuàng)建了“參與"的自定義表情表達(dá)式。
設(shè)定的條件為不能有高無聊度的“參與"狀態(tài)。如果無聊度得分較低,則會采用效價(jià)得分。因?yàn)?/span>效價(jià)得分為0分等同于較高的中性情緒,這表明被試處于高參與度狀態(tài),即第一次實(shí)驗(yàn)的結(jié)果。此外,從效價(jià)得分中剔除AU 4分?jǐn)?shù),因?yàn)?/span>第一個(gè)實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明AU 4在低參與度組中略微偏高。
隨后研究者進(jìn)行了第二次在線實(shí)驗(yàn),以測試這些自定義表情。實(shí)驗(yàn)要求被試觀看廣告并記錄他們的面部表情,對自己的整體參與感評分。可以將自定義表情的激活得分與自我報(bào)告的參與感得分進(jìn)行比較。
分析表明,無顯著結(jié)果,這意味著自定義表情無法得到驗(yàn)證。但仍有值得注意的結(jié)果:一些被試的自定義表達(dá)式是正確的(圖 4)。這可以作為后續(xù)研究的起點(diǎn)。
圖 4
總結(jié)
盡管“參與"的自定義表達(dá)式尚未得到驗(yàn)證,但這項(xiàng)研究顯示了研究者對“參與"概念的深刻理解。一些結(jié)果仍能為后續(xù)研究提供一些啟示。
研究者認(rèn)為,可以將“參與"視為一種情緒狀態(tài),這種情緒狀態(tài)具有持續(xù)時(shí)間長的特點(diǎn),因此應(yīng)該以總分的形式進(jìn)行測量,而不是以每幀的表達(dá)方式進(jìn)行測量和估算,例如“高興"或“生氣"等基本情緒表達(dá)。
此外,在后續(xù)研究中,分組或成對測量“參與"可能會很有趣,尤其是如果考慮到情緒表達(dá)是一種交流形式的話。比如,當(dāng)一對情侶共同觀看刺激視頻時(shí),他們可能會表現(xiàn)出更多的表情。
本研究使用FaceReader Online,實(shí)現(xiàn)了在線執(zhí)行所有實(shí)驗(yàn),這樣做的好處是可以讓更多元的被試參與實(shí)驗(yàn),從而獲得更高的生態(tài)效度。當(dāng)然這樣仍有一些缺點(diǎn),被試使用自己的網(wǎng)絡(luò)攝像頭將無法進(jìn)行心率和頭部方向等分析,后續(xù)實(shí)驗(yàn)可以在 Noldus實(shí)驗(yàn)室中進(jìn)行,可能會獲得一些有趣的發(fā)現(xiàn)。
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