電影預告片或商業(ye) 廣告如何引發互動？如何讓用戶參與(yu) 進來？這是市場營銷共同關(guan) 注的問題。

但我們(men) 又該如何了解用戶是否參與(yu) 其中呢？

來自烏(wu) 得勒支大學的應用認知心理學研究生Dayenne Sarkol-Teulings對此問題進行了探究，使用麵部表情分析係統（FaceReader）為(wei) “參與(yu) "這一情緒狀態創建自定義(yi) 表情並進行驗證。

什麽(me) 是“參與(yu) "？

在過去的幾年裏，“參與(yu) "這一概念在組織行為(wei) 、市場營銷、社會(hui) 心理學和教育等多個(ge) 領域受到越來越多的關(guan) 注。例如，市場營銷對參與(yu) 度高的消費者非常感興(xing) 趣，因為(wei) 研究表明，參與(yu) 度高的消費者每次交易的消費額要高出 60%，購買(mai) 頻率要高出 90%，為(wei) 品牌代言的可能性要高出四倍。這也正是各個(ge) 公司都對如何提高消費者的參與(yu) 度感興(xing) 趣的原因。

那麽(me) ，到底什麽(me) 是“參與(yu) "？

這是一個(ge) 寬泛的概念，通過全麵的文獻回顧，研究者了解到許多討論的定義(yi) 存在重疊，但又略有不同。總結來說，“參與(yu) "可分為(wei) 三個(ge) 組成部分，即情感參與(yu) 、認知參與(yu) 和行為(wei) 參與(yu) （圖 1）。 

圖 1

以此，本研究對“參與(yu) "的定義(yi) 為(wei) ：這是雙向互動的產(chan) 物，由個(ge) 人或組織發起。一方麵，組織必須通過展示自己來吸引他人的注意力。他們(men) 需要保持足夠長的時間，以便引起個(ge) 人的第二層關(guan) 注，而參與(yu) 感、興(xing) 趣和動機似乎有助於(yu) 這種持續關(guan) 注。另一方麵則是個(ge) 人的自由意誌，即在一定程度上刻意與(yu) 組織建立聯係，使個(ge) 人願意超越與(yu) 組織相關(guan) 的個(ge) 人要求。

使用FaceReader定義(yi) “參與(yu) "

但我們(men) 如何了解消費者的參與(yu) 程度呢？參與(yu) 型消費者的表現是怎樣的？比如，要探究廣告是否提高了消費者的參與(yu) 度，可以觀察人們(men) 在觀看廣告時的麵部表情。一般情況下，人們(men) 很難隱藏自己的真實情感，尤其是麵部表情能夠流露出各種不同的情緒。諾達思的麵部表情分析係統（FaceReader）可以自動捕捉並分析麵部表情，除了精確測量基本情緒外，還可以創建自定義(yi) 表情。自定義(yi) 表情模塊允許根據動作單元（AUs）和其他輸入創建自己的表情（圖2），研究者可以結合麵部表情和動作單元（AUs）等變量設計自己的算法，創建自定義(yi) 表情表達式。

圖2

“參與(yu) 其中"時，會(hui) 有怎樣的表情？

當人們(men) “參與(yu) 其中"時是什麽(me) 樣的？過往研究中存在相互矛盾的討論，比如參與(yu) 度高者的表情更豐(feng) 富或是毫無表情，以及麵部表情與(yu) 參與(yu) 度的相關(guan) 關(guan) 係是正相關(guan) 或是負相關(guan) 。

因此，本研究進行了實驗，旨在探究個(ge) 體(ti) “參與(yu) 其中"時的表情到底是什麽(me) 樣的。

研究者使用 Qualtrics 和在線麵部表情分析係統（FaceReader Online）創建了在線調查。在 FaceReader Online 中設置刺激物（2-3分鍾的電影預告片），然後用 JavaScript 嵌入到 Qualtrics 中。選擇2-3分鍾的電影預告片作為(wei) 刺激物是因為(wei) 它是專(zhuan) 門為(wei) 吸引和維持人們(men) 的注意力而設計的，足以喚起人們(men) 的持續注意，但又不超出失去持續注意的限度（0-3分鍾）。

邀請被試參與(yu) 線上 Qualtrics 調查，並使用自己的網絡攝像頭錄下觀看不同電影預告片的過程，然後要求他們(men) 對觀看每部電影預告片時的整體(ti) 參與(yu) 感進行評分。音視頻可導入 FaceReader 中進行分析，配合從(cong) Qualtrics導入到Excel 和 SPSS 的問卷結果，整個(ge) 數據整合分析十分流暢。

根據自我報告的參與(yu) 感評分將被試劃分為(wei) 兩(liang) 組：高參與(yu) 感組（得分 70 分及以上）和低參與(yu) 感組（得分 30 分及以下）。在 FaceReader中對兩(liang) 組進行對比分析，並計算了每位被試的平均激活表情和動作單元。動作單元的分析結果表明，隻有AU 4（皺眉）的強度在低參與(yu) 感組中較高，其他動作單元被激活的程度較低。此外，高參與(yu) 度組和低參與(yu) 度組之間的表情差異很小（圖3），但值得注意的是，高參與(yu) 度的人表現出更多的中性表情。 

圖 3

驗證自定義(yi) 表達式

研究者根據文獻信息和第一次實驗的結果創建了“參與(yu) "的自定義(yi) 表情表達式。

設定的條件為(wei) 不能有高無聊度的“參與(yu) "狀態。如果無聊度得分較低，則會(hui) 采用效價(jia) 得分。因為(wei) 效價(jia) 得分為(wei) 0分等同於(yu) 較高的中性情緒，這表明被試處於(yu) 高參與(yu) 度狀態，即第一次實驗的結果。此外，從(cong) 效價(jia) 得分中剔除AU 4分數，因為(wei) 第一個(ge) 實驗結果表明AU 4在低參與(yu) 度組中略微偏高。

隨後研究者進行了第二次在線實驗，以測試這些自定義(yi) 表情。實驗要求被試觀看廣告並記錄他們(men) 的麵部表情，對自己的整體(ti) 參與(yu) 感評分。可以將自定義(yi) 表情的激活得分與(yu) 自我報告的參與(yu) 感得分進行比較。

分析表明，無顯著結果，這意味著自定義(yi) 表情無法得到驗證。但仍有值得注意的結果：一些被試的自定義(yi) 表達式是正確的（圖 4）。這可以作為(wei) 後續研究的起點。

圖 4

總結

盡管“參與(yu) "的自定義(yi) 表達式尚未得到驗證，但這項研究顯示了研究者對“參與(yu) "概念的深刻理解。一些結果仍能為(wei) 後續研究提供一些啟示。

研究者認為(wei) ，可以將“參與(yu) "視為(wei) 一種情緒狀態，這種情緒狀態具有持續時間長的特點，因此應該以總分的形式進行測量，而不是以每幀的表達方式進行測量和估算，例如“高興(xing) "或“生氣"等基本情緒表達。

此外，在後續研究中，分組或成對測量“參與(yu) "可能會(hui) 很有趣，尤其是如果考慮到情緒表達是一種交流形式的話。比如，當一對情侶(lv) 共同觀看刺激視頻時，他們(men) 可能會(hui) 表現出更多的表情。

本研究使用FaceReader Online，實現了在線執行所有實驗，這樣做的好處是可以讓更多元的被試參與(yu) 實驗，從(cong) 而獲得更高的生態效度。當然這樣仍有一些缺點，被試使用自己的網絡攝像頭將無法進行心率和頭部方向等分析，後續實驗可以在 Noldus實驗室中進行，可能會(hui) 獲得一些有趣的發現。

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