Cadrul general. Cercetarea se înscrie în domeniul securității transportului, datorită importanţei de a identifica rapid, corect și cu toleranță zero faţă de erori amenințările în contextul traficului intens din punctele aeroportuare. Având în vedere în special amenințarea teroristă, dar și traficul internațional de substanțe și obiecte interzise sau alte activități criminale, optimizarea procesului de detectare și identificare rapidă este un factor critic.
Din punct de vedere biologic, problematica analizată se înscrie în studiul performanței aparatului neurovizual. Încă de la începutul cercetării strategiilor de căutare vizuală, au fost elaborate modele psihofiziologice, de tipul „observatorului ideal”, care s-au bazat pe teoria observatorului ideal baesian și au încercat să creeze un model matematic.
Teoria detectării semnalelor, creată de Green și Swets în 1966, rămâne standardul în privința măsurării performanței de detecție în cazul ofițerilor de securitate aeroportuari[1]. Această teorie stipulează faptul că observatorul oferă un răspuns bazat pe o decizie care depinde atât de stimuli, cât și de factorii psihologici implicați, cum ar fi costurile relative și avantajele deciziei[2].
Validitatea cercetării experimentale. Cercetarea a avut în vedere o serie de studii similare, efectuate fie pentru ofițeri de securitate aeroportuari, fie în cazul altor profesii militare sau civile. Studiul literaturii de specialitate ne-a permis conturarea concepției experimentului și posibilitatea de a realiza evaluări comparative.
Metoda principală de evaluare a performanțelor subiecților constă în evaluarea angajamentului vizual, metodă care este utilizată în mod frecvent, având în vedere că analizatorul vizual prezintă principala metodă de achiziție a informației în cursul controlului de securitate. Cercetările similare efectuate cu aparatura performantă (eye tracking de generația I și II) și analiza datelor cu ajutorul unor aplicații informatice specializate au contribuit la identificarea celui mai eficient scenariu de cercetare.
O cercetare de referință, care se impune prin amploarea și rigurozitatea demersului, a fost realizată în cadrul laboratoarelor Sandia în anul 2015. Utilizând mediul Tracer FIRE, două echipe de șase persoane fără o experiență îndelungată (novici) s-au întrecut în cadrul unui maraton de cibersecuritate, perioadă în care au fost efectuate mai multe evaluări psihologice, monitorizări ale interacției dintre computer și oameni, inclusiv măsurători ale strategiilor de căutare vizuală și măsurarea activității electrice cerebrale. O altă echipă de profesioniști formată din nouă oameni au repetat exercițiul și au fost evaluați în mod similar.
La final au fost realizate comparații de tipul novice versus expert, inclusiv în domeniul strategiilor de căutare vizuală pe perioada alertelor de cibersecuritate sau a tiparelor electroencefalografice în momentele de presiune psihologică. De exemplu, s-a constatat că experții sunt capabili să vizualizeze mai rapid informația critică și să o selecteze pe baza experienței, fiind astfel capabili să își prioritizeze acțiunile sau să genereze scenarii tactice anticipative, care au îmbunătățit viteza de reacție și au contribuit la scăderea numărului de erori și timpi inerțiali. Pe baza înregistrărilor de eye tracking s-a putut realiza un traseu optim de căutare care să fie recomandat novicilor[3].
Dispozitivele de eye tracking au fost utilizate și în cadrul unui studiu realizat de compania Microsoft cu scopul de a înțelege modalitatea în care utilizatorii își alocă atenția vizuală atunci când privesc pagini web. Cercetarea a dorit să identifice metode inovatoare de creare și modificare automată a paginilor web, în sensul personalizării lor în funcție de strategiile vizuale preferate de utilizator. Un alt scop a fost identificarea elementelor vizuale din paginile web cu conținut bogat, astfel încât să se poată realiza o esențializare, dar care să cuprindă elementele dorite de utilizator.
La acest studiu au luat parte 20 de utilizatori care au vizualizat 361 de pagini web, în timp ce au fost angajați în activități de obținere a informațiilor și de recunoaștere a unor elemente de identitate vizuală prestabilite. Pornind de la datele obținute, s-a putut realiza un tipar general de căutare (un fel de numitor comun al strategiilor de căutare vizuală) și identifica strategiile individuale de căutare.
Modelul general a fost utilizat pentru realizarea unui algoritm care să emuleze cel mai probabil un traseu de căutare vizuală și să estimeze probabilitatea pe care o are un element vizual de a fi observat. Cercetarea a fost utilizată pentru a fundamenta un nou concept, cel de impact al fixării, o nouă metodă de cartografiere a privirii când observă stimuli vizuali[4].
Cercetările de neuromarketing au devenit tot mai sofisticate și solicitate, atât pentru campanii comerciale, cât și în cazul campaniilor politice. Dispozitivele de eye tracking, investigarea activității electrice cerebrale sau măsurarea răspunsului galvanic al pielii sunt proceduri de rutină, limitate totuși la condițiile statice de laborator. În ultimul deceniu, au fost realizate studii care utilizează rezonanţa magnetică funcțională și magneto-encefalografia, în încercarea de a caracteriza cu acuratețe răspunsul creierului la un anumit stimul. Rezultatele sunt încurajatoare, reușindu-se combinarea mai multor metode simultan, în condiții reale, inclusiv rezonanţa magnetică și electroencefalografie de mare densitate.
S-au putut astfel surprinde și detalia momente limitate temporal (câteva secunde), dar cu o mare semnificație funcțională – momente de inflexiune afectivă declanşate de un cumul de stimuli vizuali și auditivi care ilustrează firul narativ. Posibilitatea de a înregistra și analiza angajamentul afectiv, intensitatea, impactul asupra memoriei de scurtă și lungă durată și chiar modificările comportamentale induse de percepția unui brand au deschis noi posibilități în neuromarketing[5].
Probabil că aspectul cel mai incitant este îmbunătățirea capacitații de fuziune a datelor obținute simultan în timp real de la mai multe canale biologice. Este posibilă astfel evaluarea multidimensională a reacțiilor fiziologice determinate de stimuli controlați pe o perioadă îndelungată de timp. Abordările variază în funcție de context, însă în general procesul presupune culegerea datelor brute, standardizarea și parcarea lor într-un „lac de date” (data-lake) și analiza lor cu programe specializate de tip non-big data sau big data[6].
Investigarea traseelor vizuale cu ajutorul eye tracking s-a utilizat și în cazul jocurilor video[7], al jocurilor de noroc mecanice[8], în studiile lingvistice[9], în evaluarea studiului individual[10], a capacității de a conduce autoturisme[11], în studii medicale (în special în cercetări neurologice[12], psihiatrice[13], psihologice[14], oftalmologice, de pediatrie[15] etc.).
În cazul ofițerilor aeroportuari, studiile de eye tracking au permis în primul rând validarea unor teorii neurofiziologice și psihologice privind percepția vizuală și rolul pe care îl are experiența în atingerea unui grad înalt de performanţă[16]. Au fost studiați în detaliu factorii umani, instrumentali, profesionali și procedurali care influențează în condiții reale rata detecției, performanţa și scăderea calitativă a actului vizual[17].
O direcție de cercetare vizează evaluarea performanțelor neurovizuale și a factorilor care influențează calitatea percepției în timp real. O serie de strategii de căutare specifice au fost evaluate din perspectiva raportului performanţă/viteză/oboseală oculară[18]. Se încearcă astfel o optimizare ergonomică, atât prin adaptarea modalității de prezentare a imaginilor bagajelor scanate, precum și prin eficientizarea tehnicilor de căutare vizuală în condiții de stres[19].
Factorii neurofiziologici care influențează degradarea performanțelor sunt bine studiați, având în vedere posibilitatea limitată de optimizare biologică, dar care poate fi, cel puțin parțial, compensată tehnologic. Stresul este un factor care diminuează performanțele operatorilor aeroportuari, o creștere a cortizonului fiind asociată în studii cu scăderea capacitații de a identifica corect amenințările[20]. Faptul că procesul de scanare se realizează în proximitatea mulțimii de călători are, de asemenea, implicații asupra stării emoționale și, indirect, a capacității cognitive. Astfel, s-a observat că aceste condiții accelerează răspunsurile în situațiile simple și le întârzie în situațiile complexe, însă fără a influența acuratețea răspunsurilor operatorilor experimentați[21]. O soluție care implică utilizarea eye tracking-ului este folosirea unor dispozitive complexe care să evalueze statusul neurofiziologic în timp operațional[22].
Problema erorilor în cazul țintelor foarte rare este un alt aspect îndelung studiat, în vederea identificării unor mecanisme psihologice care să contracareze acest efect. Au fost luate în calcul mai multe scenarii:
- utilizarea a doi subiecți care să efectueze aceeași sarcină simultan, atât în mod individual, cât și lucrând în echipă;
- modificarea modalității de a semnaliza absența țintelor vizuale, în sensul prelungirii răspunsului;
- creșterea în mod artificial și continuu a numărului de ținte, problema ieșind de sub incidenţa efectului de recunoaștere a țintelor foarte rare. Tehnic s-a propus introducerea unor imagini artificiale generate de calculator care să fie interpuse celor reale și care să conțină ținte vizuale din mai multe categorii de amenințări. Acest sistem permite și testarea vigilenţei operatorului și contribuie la susținerea atenției acestuia.
- inserția în fluxul de imagini doar pe o perioadă redusă (bursts) a imaginilor artificiale cu scopul de a genera intervale cu frecvenţe crescute ale țintelor. Ipoteza testată este că perioadele îndelungate cu un număr redus de ținte determină adoptarea de către subiecți a unor criterii de căutare maladaptative, iar perioadele cu frecvenţă crescută ar avea un efect de recalibrare a atenției și strategiilor de căutare vizuală.
- o variantă a scenariului de mai sus a constat în oferirea de feedback pentru operatori în perioada de frecvenţă crescută a țintelor (în cazul imaginilor controlate, generate de computer). Se consideră că această metodă ar creşte sensibilitatea și ar scădea toleranţa la erori din partea factorului uman. În studiul menționat, această metodă a fost identificată drept cea mai promițătoare și plauzibilă[23].
Această metodă a plasării în mod virtual a imaginii unor obiecte în imagini reale ale scanării bagajelor este deja aplicată și este denumită proiecția imaginii unei amenințări (threat image projection). Tehnica permite supervizorilor și managerilor de securitate să măsoare în timpul antrenamentelor și în timp real performanțele operatorilor fără să pună în pericol securitatea transportului. Controlul mai multor caracteristici, precum frecvenţa, tipul de amenințări, gruparea amenințărilor, secvențialitatea, diferențele de culoare[24] etc., oferă mai multe opțiuni supervizorului și permite generarea unor scenarii diversificate, adaptate pentru o persoană sau un post cu o anumită configurație a echipei[25].
Astfel s-a constatat și faptul că se poate obține un număr mai mare de identificări ale țintelor dacă există o toleranţă mai crescută la rata de erori; altfel spus, creșterea performanței a fost însoțită și de o creștere a numărului de false erori. Acest aspect subliniază limitele fiziologice ale detecției țintelor cu frecvenţă foarte redusă, o problemă spinoasă și în cazul experților, însă furnizează un artificiu care poate fi aplicat în realitate. Acceptarea unei rate mai crescute de erori, fără consecințe pentru operator sau fluxul de călători, este o soluție pentru optimizarea identificării imaginilor obiectelor interzise[26].
Un subiect controversat este și măsura în care poziția unui obiect tridimensional de interes și a proiecției sale la scanarea cu raze x influențează eficienţa identificării. Studiile referitoare la operațiile de rotație mentală și travaliul cognitiv necesar pentru a identifica corect obiectul originar nu au ajuns la o concluzie unitară. De exemplu, există o mare variație a gradului și vitezei de identificare în raport cu modificarea unghiului vizual, existând toleranţe între 0.5-30 de grade[27].
Un factor esențial este și capacitatea de a recunoaște un obiect, un număr crescut de erori fiind înregistrat în cazul imaginilor necunoscute sau imperfect camuflate în obiecte familiare. Antrenamentul anterior și experiența atenuează această sursă de eroare[28]. Una din soluțiile cele mai accesibile constă în generarea mai multor imagini simultane din mai multe unghiuri (de obicei perpendiculare, pe mai multe axe), astfel încât procesul de reconstrucție și rotație mentală să fie facilitat[29].
Importanța experienței și a antrenamentului a fost subliniată și în cadrul unui alt studiu care a investigat timpii activi de căutare și cei de evaluare a țintelor (comparare, identificare, luarea deciziei, răspuns). S-a pus în evidenţă diferența clară între timpii de căutare activă și mai ales cei decizionali, în favoarea subiecților mai experimentați. O altă descoperire a fost o scădere redusă, dar persistentă, a performanțelor vizuale în funcție de vârstă[30].
Cea mai răspândită metodă de îmbunătățire a performanțelor operatorilor aeroportuari este implementarea programelor de training, având în vedere atât limitele biologice ale analizatorului neurovizual, cât și evidenţele din studii care converg asupra efectului robust pe care îl au antrenamentul real și video[31], precum și experiența anterioară.
O primă variantă o reprezintă testele de pre-angajare, care sunt aplicații informatice destinate identificării unor ținte vizuale din imagini similare cu cele reale, cu un grad de dificultate și complexitate comparabil (imagini suprapuse, din incidente nefamiliare, în medii aglomerate). Un astfel de program este X-Ray Object Recognition Test (X-Ray ORT)[32], utilizat în Marea Britanie pentru autoevaluarea potențialilor candidați[33]. Un program mai performant din aceeași categorie este și X-Ray Tutor (XRT)[34].
În anul 2015 a fost pus la dispoziția ofițerilor de securitate aeroportuari din Statele Unite (ofițerii Transport Security Administration – TSA) un program inovator de autoevaluare a performanțelor care utilizează și un dispozitiv de eye tracking denumit Screener’s Auto-Diagnostic Adaptive Precision Training (ScreenADAPT) System[35].
Sistemul măsoară gradul de angajament vizual al subiectului și a câteva aspecte comportamentale cu scopul de a optimiza metodele de antrenament. Avantajele sistemului constau în faptul că obiectivează o serie de detalii dificil de observat, neconștientizate de subiect, identifică și clasifică tipurile de erori la scanarea vizuală și oferă două tipuri diferite de antrenament (expunere și discriminare) care pot fi personalizate pe baza evaluărilor. În prezent este evaluat în condiții reale, în mai multe puncte de control pe aeroporturile din Statele Unite, cu scopul de a evidenția beneficiile în condiții operaționale[36].
Ipoteza generală a cercetării a fost că programele de optimizare și augmentare a performanțelor neurovizuale au un impact măsurabil de îmbunătățire a calității actului profesional în cazul ofițerilor de securitate aeroportuari. În cazul cercetării noastre, ipoteza principală a fost că implementarea programului de optimizare cognitivă va avea drept consecință o îmbunătățire măsurabilă a performanțelor neurovizuale, atât prin metoda de monitorizare a angajamentului vizual, cât și electroencefalografic. Indicatorul principal al eficienţei programului de optimizare este reprezentat de identificarea țintelor vizuale din seturile de imagini prezentate care emulează activitatea uzuală a operatorilor aeroportuari.
Metodologia cercetării. Protocolul cercetarii a prevăzut pentru fiecare lot o evaluare sub forma vizualizării, într-o singură etapă, a 100 de imagini cu radiografii reale ale unor bagaje cu conținut neutru și cu diverse ţinte vizuale, care corespundeau unor obiective de interes care nu trebuiau ratate. Fiecare imagine a fost vizualizată timp de 7 secunde, însă au existat și 10 imagini albe suplimentare, distribuite aleatoriu în cadrul succesiunii de fotografii, pentru a simula discontinuităţile inerente în condiții reale. S-a încercat pe cât posibil să se reproducă mediul de lucru al ofițerilor de securitate aeroportuari (mărimea monitorului, poziţia faţă de ecran, postura, calitatea imaginilor, ambianţa, orarul de lucru etc.).
Evaluarea inițială a fost urmată de o a doua evaluare similară efectuată în aceleaşi condiții peste 3 luni. Diferenţa a constat că în cazul primului lot s-a aplicat un program de optimizare și neuroaugmentare, care a constat în:
Au fost măsurate apoi diferențele atât în privința rezultatelor la teste, cât și din perspectiva indicatorilor neurovizuali și fiziologici. Diferențele cantitative au fost interpretate pentru a realiza estimări calitative. Pe baza discuţiilor și analizelor s-a putut realiza o evaluare a impactului produs de programul de optimizare, precum și posibilitatea de aplicare în condiții reale.
Instrumentele fizice și informatice, metodele de lucru și programele de optimizare și augmentare utilizate în cercetare.
Angajamentul vizual al subiecților a fost evaluat cu ajutorul unui dispozitiv de eye tracking de primă generație și un program open source specializat.
Dispozitivul „The eye tracking 101”[37] este realizat de firma The Eye Tribe. Avantajul eye tracking-ului este mobilitatea, lipsa de intruzivitate și simplitatea în utilizare. Sistemul prezintă la capete patru surse de lumină infraroşie care funcţionează permanent în momentul activării, realizând o zonă de maximă iluminare de forma unui trunchi de piramidă în care trebuie să se regăsească privirea utilizatorului. Sensibilitatea este de aproximativ 0,5-1 grade când privirea utilizatorului este situată la 60 de centimetri.
Mişcările globilor oculari sunt împărţite în fixaţii, atunci când privirea se concentrează pe o perioadă de timp într-un punct, și în sacade – deplasări ample ale ochilor sub forma unor traiectorii. Analiza combinată a celor două tipuri de mişcări oculare poate fi reprezentată sub forma de hărţi atenţionare de tip heatmap (termo-harta sau hărţi de densitate). În mod simultan este de preferat să se realizeze și alte evaluări complementare – electrooculograma, electroencefalografie, răspunsul galvanic al pielii etc.
Prin intermediul dispozitivului de eye tracking se pot măsura următorii parametri și realiza mai multe tipuri de produse de analiză standardizate:
Limitările metodei de monitorizare a privirii utilizând instrumentele de eye tracking rezultă în special din faptul că atenția nu se exprimă exclusiv la nivel vizual. Deși eye tracking-ul poate aduce informații despre ce anume și cum privesc subiecții o imagine, nu poate spune ceea ce percep sau felul în care integrează informația vizuală. De aceea se preferă ca monitorizarea vizuală să fie însoțită de alte metode precum măsurarea activității electrice cerebrale, evaluarea automată a emoțiilor faciale etc.[38]
Programul open source Ogama[39] (OpenGazeAndMouseAnalyzer) a fost utilizat în cercetarea noastră pentru analiza datelor brute obținute cu ajutorul dispozitivului de eye tracking. Programul stochează datele brute sub forma unei baze SQL Express local data și utilizează o serie de algoritmi non-big data pentru procesare. Rezultatele sunt prezentate sub forma de hărţi de densitate, trasee vizuale statice sau video, rapoarte statistice.
Măsurarea activității electrice cerebrale s-a realizat prin electroencefalografie, o metodă electronofiziologică de explorare a sistemului nervos central prin înregistrarea biocurenților transcranieni la nivelul scalpului. Electroencefalograma (EEG) reprezintă recoltarea, potenţarea și înregistrarea desfăşurării în timp a activității electrice a scoarței cerebrale prin intermediul unor electrozi de suprafaţă, situaţi la nivelul scalpului[40].
În cadrul cercetării noastre, înregistrarea activității electrice cerebrale s-a realizat cu ajutorul a două căști de electroencefalografie comerciale, utilizate simultan:
- Emotiv Epoch cu 14 canale EEG[41] (electrozii AF3, F7, F3, FC5, T7, P7, O1, O2, P8, T8, FC6, F4, F8, AF4 conform sistemului internațional 10/20), care realizează înregistrări la o rată de 128 Hz/canal. Casca este purtabilă, are un sistem wireless via bluetooth de transmitere a datelor, autonomă (sistem de înregistrare și baterie) și prezintă un sistem de electrozi umezi (soluție salină). Formatele în care sunt stocate datele brute sunt standardizate și pot fi analizate cu programe informatice oferite de firma producătoare sau comerciale, de cercetare (open source și cu licenţă).
- MindWave Mobile[42] este o cască cu un singur electrod frontal, utilizat pentru evaluarea atenției. Prelucrarea datelor în acest caz a fost realizată în special cu Matlab (modulul EEGLab) și programul Neuroguide.
Indicatori electroencefalografici utilizați în cursul cercetării au fost:
- scorul Z al puterii absolute reprezintă o comparaţie dintre puterea absolută a unei unde înregistrate și puterea absolută în condiții ideale. Pentru performanțe se consideră un interval de (-2,5; +2,5);
- asimetria de amplitudine evidențiază eventualele diferențe majore dintre frecvenţele înregistrate de doi sau mai mulți electrozi;
- coerenţa undelor măsoară cât de stabilă este conexiunea dintre amplitudinile undelor măsurate de doi sau mai mulți electrozi. Este o măsură a gradului de conectare electrică a diferitelor părți ale creierului. Hipercoerenţa se referă la o conectare excesivă, practic zone cerebrale distincte care reacționează sincron, ca o entitate funcțională. Din contră, în cazul hipocoerenţei (interacțiunea inter-site deficitară) se înregistrează o conectare deficitară, care se traduce printr-un randament scăzut de îndeplinire a funcțiilor complexe sau un timp îndelungat. În multe situații este o marcă a unei leziuni organice sau funcționale[43].
- unghiul fazei sau diferenţa de fază.
Au fost calculate spectrul de putere, coerenţa spectrală (cuplajul între arii) între electrozii frontali și occipitali, phase-locking. O evaluare mai detaliată a fost efectuată utilizând softul Neuroguide[44].
Măsurarea activității electrice a inimii a fost realizată prin intermediul electrocardiografiei cu 12 derivații, în mod continuu (holterizare). Scopul a fost demonstrativ, având în vedere timpul redus al experimentelor propriu-zise, însă utilitatea este pusă în evidenţă în cazurile reale, cu ture de lucru. Raţiunea monitorizării electrocardiografice constă atât în corelarea unor parametri electronofiziologici cu stările emoționale, încărcarea cognitivă prelungită sau oboseala subiectului, cât și în posibilitatea identificării unei stări disadaptative sau patologii cardiovasculare silenţioase.
Monitorizarea prelungită a funcțiilor cardiace la personalul de securitate națională se realizează prin intermediul unor electrozi plasaţi pe veste (Hexoskin) sau benzi elastice. Cu ajutorul electrocardiogramei se poate monitoriza frecvenţa cardiacă și o serie de parametri electronofiziologici speciali, se pot realiza analize ale morfologiei traseelor electrice etc.
Răspunsul galvanic al pielii (Galvanic Skin Response – GSR), denumit și activitatea electrodermală, reflex psihogalvanic sau conductantă electrică a pielii, este utilizat în special în cazul evaluării reacțiilor emoționale involuntare, reflexe. Reflectă răspunsul sistemului autonom la un stimul afectiv transmis către glandele sudoripare. Din nefericire, există multe surse uzuale de eroare – încărcarea electrică a pielii, modificări ale caracteristicilor electrice în funcție de produsele dermatocosmetice utilizate, variații ale umezelii cauzate de transpiraţie, mişcări ale membrelor etc.
Evaluarea reacțiilor emoționale faciale s-a realizat cu ajutorul platformei CoolTool, care prezintă un modul specializat de analiză facială.
Analiza facială este o metodă neintruzivă care permite evaluarea atât a emoțiilor (reacții involuntare care preced sentimentele exteriorizate sub forma unor mişcări fine ale mușchilor faciali), cât și a sentimentelor (reacții voluntare care au loc după emoții și care sunt caracterizate de mişcări faciale mai ample). Totuși, deși expresiile faciale pot măsura prezenţa și valenţa unei emoții sau sentiment, totuși nu pot măsura intensitatea acesteia. Această metodă reprezintă mai degrabă o formă de „screening emoțional”, considerându-se că pentru evaluarea de precizie a stării afective se impune o analiză simultană detaliată a expresiilor comportamentale multicanal: limbaj non-verbal, fluctuații ale parametrilor vocii, mișcări ale capului etc.[45]
Metoda de lucru presupune recunoașterea feţei subiectului din înregistrarea video online în timp real (webcam obişnuit), realizarea de fotografii (circa 6-14 fotografii/secundă) și analiza feţei cu ajutorul unor algoritmi specializaţi care oferă o clasificare a emoțiilor exprimate facial sub forma unui procentaj[46]. În cazul CoolTool au fost luate în considerare șase emoții – plăcere, surpriză, scepticism, tristeţe, dezgust, negativism (negare).
Camera foto/video de mare viteză a fost utilizată experimental pentru detectarea cu mare finețe a mișcărilor faciale involuntare. Am utilizat în câteva ședințe camera Panasonic Lumix DC-GH5S, care prezintă un sistem video de mare viteză cu caracteristicile 1/250, 1/500, 1/1000 frame/secundă[47].
Rezultatele au fost excepționale, însă dispozitivul nu putea realiza înregistrări de mare viteză decât pe o perioadă de 3 secunde. Volumul datelor rezultate este foarte mare; de exemplu la frecvenţa de 1/1000, 3 secunde de video au produs o înregistrare de 1,9 GB!. Un alt efect neanticipat a fost vizualizarea frecvenţei luminii artificiale la frecvenţele 1/500 și 1/1000 care îngreunau utilizarea imaginilor. Totuși, la frecvenţa de 1/250 imaginile rezultate au putut fi utilizate de un soft de recunoaștere a expresiilor faciale.
Măsurarea modificărilor poziţiilor capului s-a realizat utilizând casca Emotiv Epoch, care are încorporată un giroscop cu 2 axe. Modificarea poziţiilor capului este relevantă din perspectiva celor trei tipuri principale de mişcări pe care le poate surprinde:
- reflexe, de tipul reacție la un stimul puternic (audio, video);
- involuntare, de tip plăcere/dezgust (reacții rapide);
- voluntare, care contextualizează stimulul și generează un comportament complex (angajare într-o discuție, gesticulat, modificat postura etc.)
Măsurarea modificării poziţiilor mouse-ului s-a realizat folosind platforma CoolTool sau programe open source. Mouse-trackingul este o metodă simplă, ușor de utilizat, cu o rezoluţie temporală superioară eye-trackingului care permite înregistrarea activității voluntare a cursorului în timp real. Traiectoriile pot fi apoi vizualizate, explorate, măsurate în termeni de fractalitate, complexitate, viteză, acceleraţie etc.[48]
Beneficiile majore sunt în corelație cu monitorizarea privirii în vederea identificării sursei interesului. Exprimarea simultană prin două canale – vizual și motor – confirmă interesul și atenția din partea subiectului.
Platforma automată de neuromarketing a fost utilizată în studii atât ca alternativă parțială, cât și pentru unele beneficii aduse cercetării. În acest studiu am utilizat platforma CoolTool[49].
Beneficiile unei platforme automate de neuromarketing constau în posibilitatea de a grupa rezultatele obținute prin instrumentele de cercetare și utiliza modulul statistic, care în unele situații poate oferi opțiuni avansate de analiză a datelor. Platforme asemănătoare sunt Neuralia, Imotions, Crescendo Agency, NeuroInsight, Brainster, Braingeneers, Eyesee Researchetc.
[1] Michel, S., Koller, S., & Schwaninger, A. Relationship between level of detection performance and amount of recurrent computer-based training. Proceedings of the 42nd Carnahan Conference on Security Technology, Prague, October 13-16, 2008, pp. 299 – 304.
[2] Ruxandra Gherghinescu. Sinteze de psihologie sociala. vol. I, Bucureşti, Ed. Argument, 2006, pag. 93.
[3] Jonathan McClain, Austin Silva, Glory Emmanuel Aviña, Chris Forsythe, Measuring Human Performance within Computer Security Incident Response Teams. Sandia Report, 09.2015, disponibil la http://prod.sandia.gov/ ntechlib/access-control.cgi/2015/159030.pdf.
[4] Georg Buscher, Edward Cutrell, Meredith Ringel Morris, What Do You See When You’re Surfing? Using Eye Tracking to Predict Salient Regions of Web Pages,disponibil la https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2009/04/WebEyeTracking_CHI2009.pdf.
[5] Giovanni Vecchiato, Patrizia Cherubino, Arianna Trettel, Neuroelectrical Brain Imaging Tools for the Study of the Efficacy of TV Advertising Stimuli and Their Application to Neuromarketing. Springer-Verlag, 2013.
[6] B. Li, Y. Wang, K. Wang, Data fusion and analysis techniques of neuromarketing.WIT Transactions on Engineering Sciences, vol. 113, 2016, disponibil al https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01179853/file/ Lahat_Adali_Jutten_Data Fusion_2015.pdf.
[7] Wu S., Cheng C.K., Feng J., D’Angelo L., Alain C., Spence I., Playing a first-person shooter video game induces neuroplastic change. J. Cogn. Neurosci., 2012, no. 24, pp. 1286–1293. 10.116, disponibil la https://www.ncbi.nlm.nih. gov/pubmed/22264193.
[8] Bangor University, First investigation of eye-tracking in electronic gaming machine play. 26.04.2017, disponibil la https://medicalxpress.com/news/2017-04-eye-tracking-electronic-gaming-machine.html.
[9] Pennsylvania State University, Researcher uses eye tracking to study linguistics. 11.04.2016, disponibil la https://medicalxpress.com/news/2016-04-eye-tracking-linguistics.html.
[10] University of Delaware, Using technology to detect hidden threats. 09.02.2018, disponibil la https://phys. org/news/2018-02-technology-hidden-threats.html.
[11] Kapitaniak B., Walczak M., Kosobudzki M., Jóźwiak Z., Bortkiewicz A., Application of eye-tracking in the testing of drivers: A review of research. Int J Occup Med Environ Health., 2015, vol. 28(6), pp. 941-954, disponibil la https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/26294197.
[12] NYU Langone Medical Center. New technology advances eye tracking as biomarker for brain function, recovery from brain injury. 16.12.2014, disponibil la https://www.sciencedaily.com/releases/2014/12/141 216140531.htm.
[13] Pensylvannya State University. Anxious moms may give clues about how anxiety develops. 27.10.2017, disponibil la https://medicalxpress.com/news/2017-09-anxious-moms-clues-anxiety.html.
[14] UC Davies. Overturning widely held ideas: Visual attention drawn to meaning, not what stands out. 25.10.2017, disponibil la https://medicalxpress.com/news/2017-09-visual-attention-drawn.html.
[15] David Ornestein. Babies can use context to look for things, study demonstrates. 01.11.2017, disponibil la https://medicalxpress.com/news/2017-11-babies-context.html.
[16] Biggs, T., Cain S., Clark, K., Darling, F., Mitroff, S. Assessing visual search performance differences between Transportation Security Administration Officers and nonprofessional searchers. Vis. Cogn. 2013, no. 21, pp. 330–352, disponibil la http://mattcain.com/papers/Biggs_Cain_Clark_Darling_Mitroff_%20 Visual_Cognition_inpress.pdf.
[17] Schwaninger A., Hardmeier D., Hofer F. Aviation security screeners visual ablilities and visual knowledge measurement. IEEE Aerosp. Electron. Syst., 2005a, no. 20, pp. 29–35.
[18] McCarley JS. Effects of speed-accuracy instructions on oculomotor scanning and target recognition in a simulated baggage X-ray screening task. Ergonomics., 03.2009, vol. 52(3), pp. 325-33, disponibil la https://www.ncbi.nlm.nih. gov/pubmed/19296326.
[19] Yu R.F., Yang LD1, Wu X., Risk factors and visual fatigue of baggage X-ray security screeners: a structural equation modelling analysis. Ergonomics., 04.2017, vol. 60(5), pp. 680-691, disponibil la https://www.ncbi. nlm.nih.gov /pubmed/27258596.
[20] Thomas L., Schwaninger A., Heimgartner N., Hedinger P., Hofer F., Ehlert U., Wirtz P.H., Stress-induced cortisol secretion impairs detection performance in x-ray baggage screening for hidden weapons by screening novices. Psychophysiology., 09.2014, no. 51(9), pp. 912-20, disponibil la https://www.ncbi. nlm.nih.gov/ pubmed/24785002.
[21] Yu R.F., Wu X., Working alone or in the presence of others: exploring social facilitation in baggage X-ray security screening tasks. Ergonomics., 2015, no. 58(6), pp. 857-65, disponibil la https://www.ncbi. nlm.nih. gov/pubmed/ 25554925.
[22] Thomas M.L., Russo M.B., Neurocognitive monitors: toward the prevention of cognitive performance decrements and catastrophic failures in the operational environment. Aviat Space Environ Med., 04.2007, vol. 78(5), disponibil la https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/17547315.
[23] Wolfe J.M., Horowitz T.S., Van Wert M.J., Kenner N.M., Place S.S., Kibbi N., Low target prevalence is a stubborn source of errors in visual search tasks. Journal of Experimental Psychology: General, 2007, no. 136 (4), pp. 623–638, disponibil la https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/ PMC2662480/.
[24] von Bastian C.C., Schwaninger A., Michel S., Color impact on security screening. Aerospace Electron. Syst. Mag., 2010, no. 25, pp. 33–38 10.1109, disponibil la http://ieeexplore.ieee.org/document/5631724/.
[25] https://www.rapiscansystems.com/en/products/bpi/productsrapiscan_threat_image_projection
[26] Schwark J., Macdonald J., Dolgov I., False feedback increases detection of low-prevalence targets in visual search. Atten Percept Psychophys., 11.2012, no. 74(8), pp. 1583-1589, disponibil la https://www. ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/22864899.
[27] Kravitz D.J., Vinson L.D., Baker C.I., How position dependent is visual object recognition?,Trends Cogn. Sci., 2008, no. 12, pp. 114–122 10.1016, disponibil la https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/ 18262829.
[28] Michel S., de Ruiter J.C., Hogervorst M., Koller S.M., Moerland R., Schwaninger A., Computer-based training increases efficiency in X-ray image interpretation by aviation security screeners in Proceedings of the 41st Carnahan Conference on Security Technology, 2007.
[29] Bolfing A., Halbherr T., Schwaninger A., How image based factors and human factors contribute to threat detection performance in X-ray aviation security screening, in HCI and Usability for Education and Work Lecture Notes in Computer Science, vol. 5298, ed Holzinger A., editor. (Berlin; Heidelberg: Springer-Verlag; ), 2008, pp. 419–438.
[30] Koller S.M., Drury C.G., Schwaninger A., Change of search time and non-search time in X-ray baggage screening due to training. Ergonomics., 06.2009, vol. 52(6), pp. 644-56, disponibil la https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/19424926.
[31] Karbach J., Schubert T., Training-induced cognitive and neural plasticity. Front. Hum. Neurosci., 2013, vol. 7, no. 48. 10.3389, disponibil la https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3579194/.
[32] http://your.heathrow.com/bba-features/xraysecurityscreeningtest/
[33] Hardmeier D., Hofer F., Schwaninger A., Increased detection performance in airport security screening using the X-Ray ORT as pre-employment assessment tool in „Proceedings of the 2nd International Conference on Research in Air Transportation”, ICRAT 2006 Belgrad, pp. 393–397.
[34] https://www.casra.ch/en/products/xrt3/overview.html
[35] https://www.dhs.gov/sites/default/files/publications/ScreenADAPT%20Fact%20Sheet.pdf
[36] https://www.dhs.gov/science-and-technology/screener-s-auto-diagnostic-adaptive-precision-training-screenadapt-system
[37] http://theeyetribe.com/dev.theeyetribe.com/dev.theeyetribe.com/general/index.html
[38] https://imotions.com/remote-eye-tracking/
[39] http://www.ogama.net
[40] https://ro.wikipedia.org/wiki/Electroencefalografie
[41] https://www.emotiv.com/epoc/
[42] http://neurosky.com/
[43] http://www.appliedneuroscience.com/COHERENCE-DevNeuropsy-WEB.pdf
[44] https://imotions.com/guides/
[45] Lisa Feldman Barrett, Ralph Adolphs, Stacy Marsella, Aleix M. Martinez, Seth D. Pollak, Emotional Expressions Reconsidered: Challenges to Inferring Emotion From Human Facial Movements. Psychological Science in the Public Interest,17.08.2019, disponibil la https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/ 1529100619832930.
[46] https://imotions.com/facialexpression-guide-ebook/
[47] https://www.dpreview.com/reviews/panasonic-lumix-dc-gh5s-review
[48] Mihai Andrei, Mariana Iatagan, New methods to analyze online consumer behaviour. ICESBA 2017, disponibil la http://icesba.eu/RePEc/icb/wpaper/ICESBA2017_ANDRONIE_Iatagan_P34-41.pdf.
[49] https://cooltool.com/
