The ObserverXT를 활용한 생리·행동 데이터 통합 분석-Stroop Test

 

다양한 생리신호와 행동 데이터를 통합하여 분석하는 것은 인간의 인지 및 감정 반응을 이해하는 데 중요한 접근 방식입니다. 특히, 여러 장비를 동시에 사용해야 하는 멀티 모달 리서치에서는 데이터 동기화 및 통합 분석은 핵심 과제가 됩니다. 이번 글에서는 Noldus사의 The ObserverXT를 활용하여 FaceReader,  BIOPAC, Tobii와 같은 다양한 장비에서 수집된 데이터를 통합하고 분석한 테스트 사례를 소개합니다. 실험은 인지 부하와 감정 반응을 측정할 수 있는 대표적인 심리검사인 Stroop Test를 기반으로 설계되었습니다.

 

 

Stroop Test란 화면에 단어가 제시되었을 때 제시된 단어의 인쇄된 컬러를 말하는 것으로 과제의 난이도는 단어와 색상의 일치 여부 및 감정 표현의 혼란도에 따라 구분되며, 실험 과제는 아래의 세 가지 Task로 구성되었습니다.

 

• Task 1 (쉬운 과제): 단어 의미와 색상이 일치함 (예: “red”라는 단어가 빨간색으로 인쇄됨)
• Task 2 (중간 난이도): 단어는 일반적이지만(컬러 관련단어 x), 화면에 표현된 표정 색상이 일치하지 않음
• Task 3 (어려운 과제): 단어 의미와 색상이 불일치함 (예: “red”라는 단어가 파란색으로 인쇄됨)

 

 

이는 전형적인 Stroop 효과를 유도하기 위한 구조로 단어의 의미와 시각적 속성이 충돌할 때 인지 처리에 소요되는 시간과 생리 반응을 측정할 수 있도록 설계되었습니다.

 

 

실험 절차 및 데이터 수집 방식

모든 장비는 N-Link 프로토콜을 통해 The ObserverXT와 연동되고 실험 시작과 종료는 The ObserverXT에서 제어하며 데이터는 다음과 같은 방식으로 수집됩니다. 

• The ObserverXT : 실험 이벤트(Task 시작, 반응 시간 등)를 수동으로 코딩하여 기록합니다.
• Media Recorder : 두 개의 카메라와 Tobii Studio의 실시간 화면을 동시에 캡처합니다. 
• FaceReader : 웹캠을 통해 참가자의 표정을 분석하고, 감정 상태를 실시간으로 추출합니다. 
• Tobii Studio : 시선 좌표, 주시 시간, 동공 크기 등의 정보를 제공합니다.
• BIOPAC AcqKnowledge : 피부전도도(EDA)와 피부전도반응(SCR) 데이터를 측정합니다. 

 

 

 

통합 분석

Task별 구간 분석

실험이 Task 1, 2, 3으로 나뉘어 있기 때문에 각 Task에 해당하는 시간 구간을 기준으로 데이터가 분할됩니다.

 

행동 분석

자극 제시 시점과 참가자의 반응 사이의 시간 간격(Word-Answer Interval Duration)을 분석하여 인지 반응 속도를 비교합니다

 

시각화

• FaceReader 데이터 : 중립, 행복, 슬픔, 분노, 놀람, 공포, 혐오 등의 감정별 추이를 시각화하고, valence와 arousal 값도 함께 분석합니다.
• Tobii 데이터 : 좌·우 동공 크기의 시간별 변화를 시각화하여 인지 부하가 반영된 생리적 반응을 살펴봅니다.
• BIOPAC 데이터 : SCR(피부전도반응)의 진폭과 tonic EDA 값을 통해 스트레스 반응을 확인할 수 있습니다.
• The ObserverXT 이벤트 코딩은 행동 패턴과 생리 반응의 시점을 연결 짓는 기준으로 활용됩니다.

 

 

 

 

수치 분석 

The ObserverXT의 Numerical Analysis 기능을 활용하여 각 Task에 따른 수치 데이터를 정리하였습니다.

• Tobii 데이터: Task별 동공 크기(PupilLeft, PupilRight)의 평균값 변화
• BIOPAC 데이터: Tonic EDA 값 및 SCR Amplitude 변화 분석
• FaceReader 데이터: 감정별 표현 강도, valence/arousal 지표 수치 비교
• 반응 시간: 각 Task의 평균 응답 시간 및 분산 비교

 

Task의 난이도가 높아질수록 동공 크기와 SCR(피부전도반응)이 증가하고, 반응 시간은 지연되는 양상을 관찰할 수 있었습니다. 이는 Stroop 효과에 의해 유발되는 인지 부하 및 정서 반응을 생리·행동 지표를 통해 객관적으로 입증하는 데 효과적인 접근이었습니다.

 

 

결론

이 실험을 통해 The ObserverXT에서  FaceReader, BIOPAC, Tobii 등의 다양한 장비에서 수집된 데이터를 효과적으로 통합하고 시각화할 수 있음을 확인하였습니다. 특히 행동 이벤트 중심으로 데이터를 정렬하고 Task별 반응을 정량적으로 비교할 수 있어 인지 부하와 생리적 반응 간의 상관관계 탐색이 용이하였습니다. 

이는 The ObserverXT가 단순한 행동 코딩 도구를 넘어 다양한 생리 데이터와 표정, 시선 정보까지 통합적으로 분석할 수 있는 강력한 연구 플랫폼으로 활용될 수 있음을 시사합니다.