베리슨 블로그

정치광고 영상에 대한 감정적 반응의 강도 측정 예비 유권자가 당신을 후보로 선택하도록 설득하기 위해서는 당신은 유권자를 자극하는 모든 종류의 전략을 사용할 수 있습니다. 그중 인터넷을 통해 보편적으로 접근가능하고 광범위하게 공유될 수 있는 영상의 사용이 가장 일반적입니다. 감정의 정서 브라질 미나스레라이스 연방 대학교의 카를로스 마그노 마차도 디아스 (Carlos Magno Machado Dias) 연구팀은 정치 광고 영상 시나리오의 변화에 유권자들이 어떻게 반응하는지 평가하기 위한 연구를 실시하였습니다. 그들은 비디오에서 아래와 같이 네 가지 배경의 시나리오를 사용했습니다. 1. 완전한 흰색배경 2. 도서관 3. 럭셔리하우스 4. 인기 있는 집 *여기에 표시된 이미지는 연구에 사용된 원본 이미지가 아니..

감정과 기분 모든 것들은 우리의 기분에 영향을 미칩니다. 처음으로 맡게 된 중요한 프레젠테이션은 두려움과 긴장감을 느끼게 할 것이고 새로운 산책로의 발견은 기쁨을 느끼게 하며 처음으로 맛본 맛있는 요리는 놀라움을 줄 수도 있습니다. 또한 우리의 기분은 숙면을 취하지 못하거나 익숙하지 않은 새로운 장소에 있거나 코로나19 팬데믹과 같은 특정상황에 영향을 받을 수도 있습니다. 우리의 기분은 내면에서 느끼는 것이고 기분에 영향을 미치는 요인은 개인적인 것으로 사람은 각자의 방식으로 특정 요인에 민감하게 반응하며 동일한 상황이라 하더라도 사람마다 각자 다르게 영향을 미칠 수 있습니다. 젊은 사람과 노인의 감정은 다르게 영향을 받는가? 음악을 듣거나 영화를 보는 것들은 기분상태를 유도하거나 강화합니다. 기분 유도..

FaceReader는 얼굴 표정이 포함된 이미지, 동영상, 실시간 동영상에서 500개의 얼굴 특징점을 자동으로 분석하여 관찰 대상의 감정이 중립, 행복, 슬픔, 분노, 놀라움, 두려움, 혐오감, 경멸 등과 같이 기본적인 7가지 표정을 분석합니다. 또한 각성도(Arousal, 적극 – 소극) 및 정서가(Valence, 긍정 – 부정)과 같은 감정의 분포를 온·오프라인으로 분석합니다. 더욱 향상된 얼굴 모델링 FaceReader 9의 딥 러닝 기술은 이미 도전적인 (빛의) 환경에서 향상된 결과를 제공했습니다. 업그레이드된 FaceReader 9.1의 얼굴 모델링을 통해 입, 눈, 눈썹 주변에 대한 데이터를 얻을 수 있습니다. 유연한 프로젝트 분석 플랫폼 FaceReader 9.1에서는 신규 기본 레이아웃 중..

FaceRader 9 릴리즈 소식 입니다. FaceReader는 얼굴 표정이 포함된 이미지, 동영상, 실시간 동영상에서 500개의 얼굴 특징점을 자동으로 분석하여 관찰 대상의 감정이 중립, 행복, 슬픔, 분노, 놀라움, 두려움, 혐오감, 경멸 등과 같이 기본적인 7가지 표정을 분석합니다. 또한 각성도(Arousal, 적극 – 소극) 및 정서가(Valence, 긍정 – 부정)과 같은 감정의 분포를 온·오프라인으로 분석합니다. 2021년 11월 출시된 FaceReader 9는 기존보다 개선된 기술과 향상된 기능을 제공하고 있습니다. 새로운 얼굴 인식 및 모델링 기술 적용 FaceReader 9에서는 Deep Learning 기술을 채택하여 기본보다 개선된 방식의 ‘얼굴 인식(Face finding)’ 및 ‘..

부정적인 감정을 예방하는 방법 부모들의 불안과 혐오는 아무리 좋은 의도더라도 유아에겐 적절하지 못한 반응일 수도 있습니다. 네덜란드 Tilburg대학의 연구원 Riem and Karreman 부모들이 부정적인 감정에 압도당하지 않도록 막는 효과적인 전략을 검토해야 한다고 말합니다. 바람직한 반응을 즉각적으로 이끌어내는 것 뿐만 아니라 부모와 자녀 사이의 장기적인 관계를 잘 유지하는 것이 목표입니다. 따라서, 그들의 연구는 부모에게 특정한 감정 조절 전략을 사용하도록 지시하였습니다. 그들은 이 전략이 아기의 울음소리에 대한 부모의 인식과 반응에 영향을 미치는지 조사하였습니다. 감정 조절 전략 이 연구에는 3세 미만의 유아를 둔 100명의 엄마들이 참여했습니다. 그들은 Edinburgh 산후 우울증 척도를 ..

여러분이 '음식을 선택'하는데 있어서 영향을 미치는 요소는 무엇일까요? 리투아니아 보건과학대학의 Elena Bartkiene 교수와 그 연구팀은 소비자의 성별, 나이, 교육 수준과 그들의 인식, 정서적인 동기, 건강한 식사에 대한 지식 사이의 연관성을 평가하기 위해 노력했습니다. 또한 그들은 우울장애의 여부에 따라 음식을 선택하는 것과 사람의 기분 사이의 관계를 조사했습니다. 음식으로 인해 유도된 감정을 평가하기 위한 얼굴 표정 분석 500명이 넘는 참가자들이 이 연구에 참여했습니다. 연구원들은 두 가지 방법을 사용하여 데이터를 수집했습니다. 건강한 식습관에 관한 인식, 건강한 식단을 위한 정보의 출처 그리고 음식 선택과 식습관에 관련된 정서적인 동기를 평가하기 위한 설문지 음식으로 인한 표현의 차이를 ..

"마법의 구매 버튼"을 찾는 것 마케터들은 소비자의 행동을 추적하고 “마법의 구매 버튼”(여기서 “마법 구매 버튼”이란 소비자들로 하여금 무조건적인 구매를 할 수 있도록 하는 마법 같은 요소를 의미합니다.)을 찾아 소비자들의 의사 결정에 더 많이 알고 이해하려 노력합니다. (미리 말하자면 이 “마법의 구매 버튼”은 존재하지 않습니다.) 슬로바키아의 연구자들은 소비자들의 의사 결정 과정은 훨씬 더 복잡하다고 말합니다. 이 포스트는 그들의 연구에 대해 자세히 설명하고 있으며, 어떻게 신경과학 도구가 소비자 구매 행동을 이해하게 도울 수 있는지 설명합니다. 소비자의 구매 행동에 대한 고찰 우리는 모두 잠재고객의 구매 행동을 이해하길 원합니다. 이에 대해 슬로바키아 농업대학 마케팅 통상학과의 연구원 Katari..

7월의 어느날, 경기도 파주시 소재 미매시스 아트 뮤지엄에서 LG Singature 광고 촬영이 있었습니다. Varison Lab.에서는 얼굴 표정을 자동으로 분석하는 FaceReader를 기술지원 하기 위하여 촬영 현장에 참석하였습니다. 광고 내용은 예술작품 가운데 LG Signature 가전 제품을 배치해 두고, 관람객의 얼굴 표정을 분석하는 것이었습니다. ...더보기 FaceReader에 대해 궁금하신 분은 아래 링크를 참조하세요.!! 얼굴표정 자동 분석 소프트웨어: FaceReader 예술작품 상단/측면에 액션 카메라를 설치하여 관람객의 자연스러운 얼굴 표정을 측정하는 과정에서 카메라의 광각 렌즈로 인해 얼굴인식 및 표정분석에 문제가 있을까 우려했습니다만, 문제없이 얼굴을 인식하고 표정이 분석된 ..

FaceRader 8 릴리즈 소식 입니다. FaceReader는 얼굴 표정이 포함된 이미지, 동영상, 실시간 동영상에서 500개의 얼굴 특징점을 자동으로 분석하여 관찰 대상의 감정이 중립, 행복, 슬픔, 분노, 놀라움, 두려움, 혐오감, 경멸 등과 같이 기본적인 7가지 표정을 분석합니다. 또한 각성도(Arousal, 적극 – 소극) 및 정서가(Valence, 긍정 – 부정)과 같은 감정의 분포를 온·오프라인으로 분석합니다. 2019년 1월 출시된 FaceReader 8에서는 다음과 같은 기능이 추가되었습니다.Baby FaceReaderCustom Expressions오디오 레코딩 및 재생왼쪽 및 오른쪽 얼굴 Action Unit 개별 분석IR 레코딩 및 분석소비자 행동 측정심박수 분석 프로토콜 향상 Ba..

초등학교 과학교과서의 편집디자인에 따른 학생들의 감성을 측정한 사례를 소개합니다. 리서치 진행은 학생들에게 익숙하고 편안한 상태에서 실험에 참여할 수 있도록 학생들이 익숙한 현장 즉, 실제 학생들이 공부하는 교실에서 진행하였습니다. 측정을 위한 전용 공간(랩)에서 진행하게 되면 실험과정 및 데이터 취득면에서는 편리하지만, 실험에 참여하는 학생들이 느끼는 불편함과 긴장감이 측정 결과에 반영될 수 있으므로 이를 배제하기 위해 현장(on-site)에서 실험을 진행합니다. 실험에 사용된 기기는 SMI 포터블 시선추적기인 REDn Scientific, 실험이 진행되는 상황을 카메라 2대로 연동하여 녹화할 수 있는 Media Recorder, 실험 참가하는 학생들의 얼굴 표정을 기록, 분석하는 FaceReader를..