呆在家里!

这是一篇由Maurizio Mauri撰写的客座博客，他是意大利米兰SRLABS的用户体验和神经市场研究负责人。他在COVID-19大流行期间与FaceReader分享了一项研究的结果。喜欢阅读!

呆在家里!

这是过去几个月我们都听到的信息，因为“冠状病毒”。你有没有想过用什么最好的方式来传达如此重要的信息?

为了说服意大利人“呆在家里”，我们比较了三个有影响力的人的短视频，他们采用了三种完全不同的传播风格来处理由Covid-19病毒传播引起的大流行话题。

对“待在家里”信息的情绪反应

比较三种视听信息的效果是基于情绪反应的人，通过分析他们的面部表情，同时观看这三个视频。

猜猜看，哪条视频信息最有效?

1. 意大利首席部长朱塞佩·孔蒂发表了上述声明
2. 这是著名病毒学家罗伯托·布里奥尼传达的信息
3. 这段视频由意大利最著名的科普家阿尔贝托·安吉拉制作

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如何说服意大利人“呆在家里”

用手机传达信息更好吗“强”，由病毒学专家(如罗伯托·布里奥尼)沟通，同时接受著名电视主持人的采访?这是否使信息更加有效和生动?

还是在一个“平静的方式”在“非正式”环境下讲话的著名科普家(如阿尔贝托·安吉拉)?

或者更确切地说“严肃而制度的方式”负责管理这场危机的意大利政治领袖(首席部长朱塞佩·孔蒂)表示，他会怎样做?

啊，当然，全在一分钟之内!在这段时间里，参与者可以接触到我们的小研究，其中展示了三个视听信息(由上述三个人传达)。

测量满意度和情绪反应

就满意度和情绪反应而言，我们公司给出了关于哪种视听信息最有效的答案SR实验室，与我们的合作伙伴一起丛林我们和他一起设计了这项研究。该项目是通过一种方法进行的在线参与并结合创新技术的成果面部情感表情的自动分析与传统的短期满意度调查问卷相比较。

在我们的研究中，34人(主要是来自米兰天主教大学“认知科学应用于人体工程学、用户和客户体验”课程的大学生，我们感谢学生和所有其他志愿者)通过电子邮件邀请参加研究。

在收到链接后，参与者在家里坐在自己的电脑前舒服地打开三个视频。这三种视听信息以随机的顺序呈现给每个参与者。三个视频的随机曝光顺序可以避免任何形式的“序列效应”。

哪个信使更受欢迎?调查满意度的问卷分析结果表明:

• Alberto Angela是最受欢迎的(据报道，34人中有18人更喜欢他的信息，而不是其他两种视听传播方式)
• 罗伯托·布里奥尼(34人中的12人)
• 朱塞佩·孔蒂(34人中的4人)

很明显，人们偏爱一位在意大利颇受赞赏的科普人士所表现出的“冷静和非正式的方式”。与病毒学家相比，病毒学家用一种强硬而自信的方式来解释人们为什么必须呆在家里，与政治领袖相比，政治领袖必须在机构沟通形式中保持最大的严肃。

然而，到目前为止，我们衡量的是“是什么”，而不是“为什么”。要理解“为什么”，就有可能利用神经科学和实验心理学的见解。

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从神经科学见解

从神经科学我们知道，多亏了Stephen Porges杰出的科学研究和他的“多迷走神经理论”，面部表情代表了神经系统的直接反应(如心脏系统、呼吸系统等反映的心理生理反应)。出于这个原因，面部表情对于探索自发的“非语言”反应，以及问卷中收集的“语言的”和更“理性的”反应(更“理性的”和更不自发的)很有用。

来自实验心理学的见解

从实验心理学中我们知道，基于“负面情绪”(如恐惧或悲伤)的活动要想更有效，就必须引发一种情绪波动中度高水平的情绪．我们从所谓的“引起恐惧的呼吁”理论中了解到这一点，这是一个理论框架，通常用于传播活动中，当一个信息试图说服公众采取更“健康的行为”时。

理想情况下，消极情绪趋势应该描述成一种倒“U”形，即消极情绪开始时强度增加，直到达到顶点或“情绪峰值”，然后回落，与信息最初部分引发的恐惧(或悲伤)情绪相比，在这一阶段有一种最终的“缓解”。

通过在沟通的最后部分提供解决方案或解释(在心理学术语中也称为“应对指示”)，有可能帮助人们了解如何减少或避免产生负面情绪的威胁。这种“释然”是由于信息中有可能面对或管理危险，因此也传达了能够减少或避免威胁本身的希望。

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分析情绪

的参与者的表情反映出的情绪在观看这三段视频时进行分析。考虑到新冠肺炎疫情紧急情况带来的困难大环境，以及新规带来的长时间呆在家里的“沉重”，悲伤(排在“中性表情”之后)无疑是最主要的情绪反应，至少在绝对值上是这样的:

• 在Burioni的视频中，平均是10%
• 在Conte的视频中，平均是9%
• 在安吉拉的视频中，平均是8%

为了更好地用百分比来理解这些结果，请记住，每种情感表达(恐惧、愤怒、悲伤、喜悦等)都是以0%到100%的百分比显示的:例如，当一个人发现他/她中了彩票时，可以检测到100%的喜悦表达!

显然，除特殊情况外，人们很少表现出情绪表达的最大强度为100%。在大多数情况下，人们的面部表情代表着一种情绪表达的“暗示”(如微笑的暗示)，这是快乐表达的前驱症状，它更多地揭示了一种轻微的满足或满足(在心理学上也被称为“参与”)，而不是真正的“快乐”表达。

因此，当我们提到“快乐”或“悲伤”等情绪占10%时，我们指的是在那一秒或那几秒内，面部肌肉为温和地(最多10%)表达这种情绪而组织起来的表情。

然而，通过研究观看不同视频时的情绪趋势，你可以看到不同的趋势(就像不同的“故事”，讲述的不同):

• 在Burioni的案例中，悲伤的比例总是在10%左右或以上，从开始到结束，它从来没有出现大的变化，既没有下降也没有上升，在整个60秒的视听信息中:

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• 以Conte为例，始终保持在10%以下，或多或少在8%左右，从开始到结束，趋势不变，没有大的变化，没有下降也没有上升:

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• 然而，安吉拉的情况是一个持续下降的趋势。它以12%左右的值开始，当消息开始时，他说:“……我们正在经历我们历史上的一个重要时刻，这并不容易，我知道……”接着，他在视频的第二段第5段中补充道:“……我们必须呆在家里……”，这是悲伤情绪比例最高的时期之一。然后，在大约20秒时，百分比平均值下降到大约10%。特别是在信息的最后一部分，有一个下降到5%的负峰值。简而言之，在Angela的视频中，负面情绪在信息的最后部分降到最低:

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面部表情“悲伤”

下图显示了三段视频中“悲伤表情”的变化趋势，以及相对的“趋势线”(一种简单的算法，计算总体趋势，上升或下降)。看看图表，注意到绿色信号(Angela)是唯一一个有下降趋势的信号:随着视频播放给参与者，悲伤系统地减少，而其他两个信号(Burioni，红色;蓝色的Conte)以平均百分比递增。这表明，相反，表达悲伤的比例增加了。在图的x轴上，时间根据技术提供的采样点表示(等于每秒5次:因此60秒变成300个样本)。

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情感“快乐”

另外一种情绪在这三段视频中都有轻微的体现:喜悦(“快乐的面部表情”)。就绝对值而言，我们在这里看到以百分比表示的平均结果:

• 和Burioni在视频里的1%
• 2%在Conte的视频中(有趣的是，当Conte声称:“……首先，意大利人的健康是存在的，而且将永远存在……”，“快乐”的强度有一个峰值，超过4%)
• 和安吉拉在视频里的4%

然而，有趣的是，我们再来看看这三段视频中与“快乐面部表情”相关的趋势:

• 安吉拉的视频展示了最重要的变化。它开始时非常低(类似于其他两个视频，在1%到2%之间)，但随着视频的继续，它会增加，直到第23秒(当说:“……朋友也可以通过社交网络见面，书也可以被重新发现……”)。它超过了6-7%，在最后部分达到峰值，等于10%(当安吉拉声称“……一个人救了另一个人，就是英雄;但如果这个人救了100个人，他/她就是护士或医生……”)。相对趋势线(下图中绿色部分)是唯一上升的。
• 孔蒂的视频显示了一个总体下降的趋势:只有在最后的最后几秒钟才有可能看到增长(当他宣布“……总之，我们会成功的……”)，但增长并不那么明显，事实上，相对趋势线总是在下降。
• 在Burioni的视频中，在“快乐”表情增加的峰值之后(在第5秒，当他宣布“……这个病毒不是流感…”，当它超过5%时)，在“开心的表情”方面出现了完全平坦的反应，事实上，相对趋势线总是向下倾斜的，视频接近于0%关闭。

下图显示了三个视频的“快乐”的三个趋势，以及相关的“趋势线”。只有与Angela视频相关的那条曲线上升了一个相当陡峭的“斜坡”，这表明快乐的百分比显著增加，尤其是在消息的末尾。

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在视频的最后，阿尔贝托·安吉拉(Alberto Angela)传达了一些文字，旨在试图展示采用新规定的积极影响，鼓励人们“呆在家里”。这与“解脱”相对应，“解脱”也导致了减少或避免威胁的希望，这反映在参与者的面部表情中，他们的面部肌肉中有一种“快乐”的模式，相当于“幸福”的10%。

因此，由于技术的高灵敏度检测，“喜悦”的暗示足以揭示信息所引起的更大的满足感和参与感(“为什么”更受赞赏)，然后这就调节了满足感的水平(“什么”更受赞赏)。

比较不同群体的情绪

另一个有趣的结果是，当我们试图将参与者分为两个宏观年龄组:年轻(25岁以下)和更“年长”(25岁以上):年轻人对信息的反应不那么强烈，而25岁以上的人比年轻人表现出更强烈的情绪强度。如前所述，由于参与者大多是大学生，我们只能将随机抽取的12名年轻受试者与12名25岁以上的受试者进行比较。尽管每个年龄段的参与者人数较少，但对于同一部影音电影，不同年龄段的人已经产生了不同的情感反应。

面部表情分析的有用性

我们希望展示面部表情的自动分析在加深为什么人们能更欣赏一种视听信息方面的贡献。这不仅仅是一种情绪对另一种情绪的普遍程度的问题，而是趋势的动态，正如研究安吉拉的视频所了解到的，在该视频中，我们从悲伤的主导情绪等同于甚至超过其他两个视频，然后洞察到同样的悲伤情绪在系统地减少。同时，为一种新的情绪的产生留下了空间，即“满足”和“满意”的增长(10%的“高兴的面部表情”)。

所有这些都可以应用于任何类型的视听信息;事实上，任何类型的体验，其效果都可以通过情绪反应来评估，这些情绪反应调节了喜欢和满足感的感知。

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