Quand vous pensez à la recherche en neurosciences, vous imaginez probablement des scientifiques en blouse blanche utilisant de grandes machines médicales coûteuses dans une université ou un hôpital. Certes, certaines méthodes neuroscientifiques, telles que la tomographie par émission de positons (TEP), l'imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf) et la magnétoencéphalographie (MEG), nécessitent ces grands systèmes complexes qui s'accompagnent de prix tout aussi élevés. Les systèmes d'électroencéphalographie (EEG), en revanche, sont généralement plus petits et moins coûteux. La technologie a évolué, passant d'enregistrements papier et de grands ordinateurs à des systèmes sans fil, mobiles, faciles à installer et relativement peu coûteux. En plus de l'empreinte au sol et des dépenses financières réduites, l'EEG s'est imposé comme un instrument de premier plan pour décoder l'activité cérébrale en raison de sa haute résolution temporelle. Alors que la TEP et l'IRMf mesurent les changements d'activité cérébrale sur plusieurs secondes, l'EEG est capable de détecter des changements d'activité qui se produisent en millisecondes, ce qui lui permet d'indexer des processus qui, autrement, passeraient inaperçus.

Que mesure l’EEG ?

Lorsque vos neurones s'activent, ils libèrent d'infimes quantités d'électricité. Lorsque de nombreux neurones s'activent tous dans la même zone, comme lorsque vous pensez à quelque chose, le champ électrique qui en résulte est détectable à l'extérieur du crâne. Les systèmes EEG exploitent ce phénomène en mesurant simplement les variations de tension au fil du temps à l'aide de réseaux de capteurs placés sur le cuir chevelu. Vous pouvez imaginer ces capteurs comme de minuscules microphones mesurant le son électrique de votre cerveau. Nous pouvons ensuite convertir ces signaux sous forme numérique, les collecter sur un ordinateur, puis les traiter et les analyser pour en déduire des schémas significatifs.

Pourquoi l’EEG est-il important ?

Souvent, nous ne pouvons pas mesurer les choses simplement en demandant aux gens ou en observant leur comportement. Même lorsque nous pouvons leur demander, les gens ne font pas de rapports précis. L'EEG nous ouvre une fenêtre sur le cerveau ; une fenêtre qui n'est pas affectée par les préjugés, les attitudes ou les croyances. Par exemple, si vous demandez à quelqu'un s'il se sent détendu, même s'il ne l'est pas, il peut être enclin à répondre oui parce que les gens n'aiment souvent pas admettre qu'ils sont anxieux.

En observant leur EEG, un chercheur peut être en mesure de déterminer que la personne, contrairement à ce qu'elle affirme, ressent en fait un niveau d'excitation élevé indiquant un état de non-relaxation. En laboratoire, l'EEG est souvent utilisé pour mesurer des processus cognitifs de bas niveau tels que la perception auditive ou visuelle, ce qui peut aider les chercheurs à mieux comprendre ces processus ou à comprendre comment les maladies affectent le cerveau. Ce type de technologie est crucial pour comprendre des phénomènes qui ne peuvent pas être rapportés ou qui sont susceptibles d'être mal rapportés.

Pourquoi ferait-on de l’EEG en dehors du laboratoire ?

La technologie EEG est une excellente technologie pour comprendre les processus cérébraux. Une grande partie de la recherche EEG en laboratoire est orientée vers l'étude des fonctions de bas niveau telles que la perception et la cognition. Les laboratoires sont un environnement idéal pour cela car ce sont des lieux hautement contrôlés dans lesquels les chercheurs peuvent prendre en compte et éliminer les variables externes. Cependant, nous ne passons pas notre vie à vivre dans un laboratoire. Nous sommes des êtres qui marchent, parlent et interagissent, qui mènent des vies dynamiques caractérisées par des expériences riches et variées. Ce fait rend difficile la généralisation des études de laboratoire à des environnements non contrôlés. En sortant la technologie du laboratoire, nous pouvons examiner les personnes et leur activité cérébrale dans des environnements du monde réel qui sont plus proches de la façon dont nous vivons réellement nos vies.

Il n'y a pas si longtemps, réaliser des expériences d'EEG en dehors du laboratoire était impensable. Les systèmes étaient volumineux et devaient être reliés à des amplificateurs, des alimentations et des unités de transmission de données. De plus, la configuration de ces systèmes prenait du temps et était souvent inconfortable pour les participants. Les progrès technologiques majeurs ont permis de construire des systèmes plus petits, moins coûteux et sans fil. Grâce à cette portabilité accrue et à ce prix réduit, les systèmes EEG rentables et simples d'utilisation ont connu une prolifération marquée. Emotiv est un leader dans ce domaine depuis plus d'une décennie, ayant mis sur le marché le premier système EEG disponible dans le commerce. Au cours de cette période, Emotiv a lancé six systèmes différents allant des écouteurs à deux canaux aux casques de recherche à 32 canaux.

Le développement de ces systèmes commerciaux a eu un autre effet : un accès considérablement accru aux méthodes de neurosciences. Les neurosciences ne sont plus réservées uniquement aux universitaires ou aux cliniciens. Tout le monde a désormais les moyens d'acheter ces systèmes pour les utiliser à la maison. Les motivations pour le faire varient selon les groupes démographiques et incluent les amateurs, les passionnés et les citoyens scientifiques. En outre, les entreprises commerciales s'aperçoivent rapidement de la possibilité de tirer parti de ces systèmes pour les déployer dans leurs secteurs d'activité, sans avoir besoin de départements de neurosciences internes dédiés.

Quelles sont les applications de l’EEG dans le monde réel ?

Les applications de l'EEG en dehors du laboratoire sont nombreuses et diverses. En tant qu'outil clinique, l'EEG peut être utilisé pour surveiller longitudinalement la fonction cognitive des personnes sans qu'elles aient à se rendre dans un établissement. Par exemple, la recherche a validé l'EEG en tant que biomarqueur de la démence (Chatzikonstantinou et al., 2021). De plus, il peut même être utilisé pour prédire la transition d'un trouble cognitif léger vers la démence (Engedal et al., 2020). Des analyses EEG régulières, à domicile, seraient particulièrement utiles pour ces populations composées majoritairement d'adultes plus âgés pour qui les déplacements réguliers vers un centre de recherche peuvent ne pas être réalisables.

Un autre exemple d'actualité concernant l'application de l'EEG sur le terrain est l'attention récemment suscitée par les traumatismes crâniens dans le sport. Dans les sports à fort impact, comme le football professionnel, les commotions cérébrales sont une blessure courante. Les commotions cérébrales sont préoccupantes car elles échappent souvent à la détection clinique et peuvent avoir un impact pernicieux sur le fonctionnement cognitif des individus. Des preuves ont soutenu l'utilisation de l'EEG pour aider au diagnostic des commotions cérébrales et pour soutenir la prise en charge clinique après une blessure (Corbin-Berrigan et al., 2020). Certes, la présence d'un EEG portable sur la touche serait un outil puissant pour aider les équipes à prendre de bonnes décisions concernant le bien-être de leurs joueurs.

Les entreprises commerciales ont également beaucoup à gagner de l'EEG dans le monde réel. Le neuromarketing est un terme large, mais il est généralement associé à l'obtention d'informations sur les préférences des consommateurs et à la prédiction des comportements en mesurant les signaux neuronaux ou autres signaux physiologiques. La valeur de l'utilisation de l'EEG pour étudier les désirs des consommateurs réside dans la capacité de cette méthode à répertorier de manière objective les réponses. Parfois, ce que les gens rapportent ne correspond pas à ce qu'ils ressentent réellement, car ils sont sujets à une grande variété de biais. Ils peuvent également avoir un fort désir de plaire aux autres ou d'éviter l'embarras. Même la manière dont une question est formulée peut affecter la perception qu'a une personne d'un produit. L'EEG permet aux chercheurs de contourner ces caractéristiques et offre un aperçu non filtré de la manière dont un individu traite l'information. En tirant parti de ses flux de données, les entreprises peuvent compléter ou remplacer les outils marketing traditionnels.

Quels sont les obstacles à la réalisation d’une EEG en conditions réelles ?

Le coût est peut-être le plus grand obstacle à la conduite d'expériences d'EEG en conditions réelles. Bien que moins coûteux que d'autres outils d'imagerie cérébrale, les systèmes EEG peuvent tout de même être volumineux et onéreux. Pour donner du sens à la grande quantité de données, il est nécessaire de mettre en place des processus de traitement et d'analyse. Les ensembles de données doivent également être stockés de manière sécurisée. Cela met les neurosciences à domicile hors de portée de nombreuses petites entreprises.

Le coût de la réalisation d'EEG en conditions réelles est encore amplifié si l'on considère l'un des inconvénients critiques de la recherche humaine : la question de l'échantillonnage représentatif. De nombreuses études sont limitées par les réalités du recrutement des participants, qui se fait souvent par commodité (par exemple, des étudiants universitaires). Par conséquent, une grande partie de la recherche pâtit du problème « WEIRD » (échantillons occidentaux, éduqués, industrialisés, riches et démocratiques), dans lequel la plupart des participants sont blancs, éduqués, originaires de régions industrialisées, riches et résident dans des démocraties. Sortir simplement l'EEG du laboratoire ne résout pas ce problème, et le fardeau du recrutement d'échantillons composés de personnes ayant des cultures, des niveaux d'éducation, des intérêts et des expériences différents peut s'avérer prohibitif financièrement et logistiquement.

Comment puis-je réaliser une EEG en conditions réelles à grande échelle ?

Compte tenu du coût de la réalisation d'EEG en conditions réelles, beaucoup supposeraient que les études en neurosciences restent le domaine d'institutions universitaires et d'entreprises bien financées. Cependant, en plus de révolutionner le paysage avec des systèmes EEG portables et à faible coût, Emotiv a lancé les plateformes EmotivPRO Builder et EmotivLABS qui permettent aux entreprises de concevoir et de mener des expériences de neurosciences à grande échelle. EmotivPRO Builder est une interface graphique intuitive qui offre aux utilisateurs un contrôle total sur une expérience et permet de guider les utilisateurs de tous niveaux dans la conception d'études EEG. Les utilisateurs plus expérimentés sur le plan technique peuvent également importer des expériences PsychoPy écrites en langage Python.

Après avoir conçu une expérience, les utilisateurs peuvent la déployer sur EmotivLABS. Il ne s'agit pas simplement d'une plateforme de présentation, mais elle simplifie également le recrutement des participants grâce à ses tableaux de bord et offre aux chercheurs un accès au large bassin de contributeurs Emotiv. Les paiements des participants peuvent également être gérés via la plateforme. Le bassin de contributeurs d'Emotiv provient actuellement de 84 pays. Près de la moitié est bilingue et comprend des personnes issues d'une grande variété de niveaux d'éducation.

Pour les entreprises qui ne savent pas trop comment exploiter au mieux la puissance des neurosciences, l'équipe Emotiv Research as a Service peut être sollicitée pour des conseils. L'équipe de recherche identifiera les questions clés, concevra une expérience, recrutera les participants, collectera, traitera et analysera les données, et produira des rapports personnalisés sur les résultats. Votre contribution sera la bienvenue à chaque étape du processus. Votre partenariat avec l'équipe de recherche Emotiv représente une solution véritablement de bout en bout pour vous engager dans la révolution des neurosciences.

Pour illustrer un cas d'usage spécifique, nous présentons ci-dessous une étude de cas d'un partenariat récent.

L’effet Mentimeter : une étude de cas d’EEG en conditions réelles avec EmotivLABS

Mentimeter est une plateforme logicielle de présentation multimédia. La plupart des gens connaissent Microsoft PowerPoint. Des heures innombrables ont été consacrées à des présentations PowerPoint dans lesquelles le public joue un rôle passif. Mentimeter permet également aux utilisateurs de transmettre des informations à l'aide de texte, d'images, d'audio et de vidéo, mais avec une particularité. Là où Mentimeter se démarque, c'est grâce à ses fonctionnalités qui permettent un engagement interactif et en direct du public. En plus des diapositives classiques, les présentateurs peuvent inclure des événements avec lesquels le public peut interagir à l'aide de ses appareils personnels. Par exemple, les membres de l'audience peuvent voter sur le contenu sur lequel ils aimeraient se concentrer pendant la présentation. Ou encore, ils peuvent donner leur avis sur un sujet particulier ou répondre à des questions de quiz sur ce qu'ils viennent de visionner. De cette manière, Mentimeter permet de réaliser des présentations plus dynamiques et vivantes que PowerPoint.

Mentimeter savait qu'il s'agissait d'un produit spécial et que les gens le trouveraient probablement plus attrayant. Cependant, ils ne voulaient pas se fier uniquement aux rapports subjectifs de leurs utilisateurs. Ils voulaient des données objectives et précises qui montreraient exactement ce qui rend Mentimeter si unique. Ils ont contacté Emotiv afin de mener un projet de recherche pour trouver les réponses à ces questions. En collaboration avec notre équipe de recherche, nous avons identifié des questions clés qui toucheraient au cœur de la formule secrète de Mentimeter.

Questions clés :

• À quel point une présentation sur Mentimeter est-elle plus captivante qu'une présentation PowerPoint plus traditionnelle ?

• Parmi les fonctionnalités spéciales de Mentimeter, lesquelles captent le plus l'attention du public ?

• Comment l'attention évolue-t-elle tout au long de la présentation ? S'estompe-t-elle comme on pourrait s'y attendre lors d'une longue présentation PowerPoint ?

• Quel est le lien entre l'engagement et l'attention ? Les gens sont-ils plus attentifs lorsqu'ils sont engagés ?

• Les cours et les présentations visent souvent à apprendre de nouvelles informations et à les mémoriser. Mentimeter nous aide-t-il à mieux apprendre ?

Pour répondre à ces questions, l'équipe de recherche d'Emotiv a conçu une expérience sur mesure. En temps normal, ce type d'étude se ferait en réunissant des personnes dans une pièce et en collectant des données EEG sur un ordinateur local pendant que les participants regardaient une présentation traditionnelle par rapport à une présentation Mentimeter. Le recrutement de participants dans une seule zone géographique et leur rassemblement dans un espace confiné n'était pas l'option idéale pour plusieurs raisons.

La première tenait simplement à la logistique. Pour se rendre sur notre site, les participants devaient voyager, ce qui pouvait limiter le nombre de volontaires. De même, recruter des participants dans une seule région géographique pouvait donner lieu à un échantillon non représentatif. La deuxième question concernait la santé publique. En pleine pandémie, la recherche sur l'EEG a été sévèrement restreinte en raison des contacts interpersonnels étroits nécessaires pour configurer les systèmes. En organisant une étude à distance qui a mobilisé la base d'utilisateurs d'Emotiv et en la déployant sur la plateforme EmotivLABS, nous avons pu contourner ces problèmes. Cela nous a permis de mener une étude sécurisée qui a capturé les données d'utilisateurs à travers le monde et a tiré parti des algorithmes d'apprentissage automatique sophistiqués d'Emotiv pour évaluer en temps réel l'engagement, l'attention, l'intérêt et le stress cognitif du public.

L'étude

Pour évaluer l'effet Mentimeter, nous avons conçu une expérience au cours de laquelle les gens regardaient deux présentations ; l'une réalisée avec Mentimeter et l'autre avec PowerPoint. Pendant qu'ils regardaient les présentations, nous avons collecté à distance des données EEG et évalué leur activité cérébrale dans les domaines de l'engagement, de l'attention, de l'intérêt et du stress cognitif. Nous avons également collecté des données démographiques et des enquêtes d'auto-évaluation.

Participants

Vingt-huit participants ont été recrutés pour l'étude au sein de la base de clients d'Emotiv, en ligne via des communications par e-mail et des formulaires en ligne. Cette taille d'échantillon était inférieure à ce que nous aurions souhaité. Cependant, nous étions soumis à un calendrier strict pour ce projet et il est donc remarquable que nous ayons pu recruter ce nombre de personnes dans un délai aussi court, ce qui témoigne de l'efficacité du recrutement de participants avec EmotivLABS. Avec leur consentement, des données démographiques ont été recueillies afin que Mentimeter comprenne comment ces effets influenceraient une variété de personnes.

Des participants provenant de plus de 15 pays différents ont été recrutés, âgés de 21 à 64 ans. Le recrutement en ligne et à l'échelle mondiale nous a également permis d'enregistrer une palette diversifiée de niveaux d'éducation, de professions, d'aptitudes musicales et d'expertises sur les sujets concernés. Voir les Figures 1 à 3 pour les caractéristiques des participants.

Figure 1. Données démographiques des participants.

Figure 2. Niveau d'éducation et aptitudes musicales des participants.

Figure 3. Évaluations auto-déclarées des connaissances sur les sujets.

Méthode

Une enquête de recrutement a été envoyée par courriel à la base de clients d'Emotiv à l'attention de toute personne susceptible d'être intéressée par une participation à une étude en ligne. À l'aide d'un logiciel de visioconférence, nous avons commencé par une séance d'orientation au cours de laquelle nous avons expliqué aux participants les principes de base du déroulement de l'expérience. Tous les participants ont configuré leur EPOC, EPOC+ ou EPOCX d'Emotiv (https://www.emotiv.com/epoc-x/) avant l'appel et, après une rapide vérification de la qualité des données par la directrice de recherche d'Emotiv, le logiciel EmotivLABS a automatiquement suivi la qualité de leur signal tout au long de l'enregistrement.

L'ensemble de l'expérience a été construit à l'aide du concepteur d'expériences de la plateforme web d'Emotiv (https://www.emotiv.com/emotivpro/build/). La plateforme EmotivLABS a guidé les participants à travers la ligne de base (rester assis tranquillement avec les yeux ouverts puis les yeux fermés), quelques questionnaires destinés à déterminer s'il y avait des éléments susceptibles d'affecter l'EEG ce jour-là, puis les a invités à commencer leur première présentation. Un représentant de Mentimeter, Oscar, a présenté un webinaire sur l'un des 2 thèmes. Une présentation a été faite avec Mentimeter et l'autre avec PowerPoint. Les présentations avaient également des contenus différents ; l'une portait sur « Les séries harmoniques » et l'autre sur « L'intelligence artificielle dans la musique ». Nous avons équilibré ces conditions de présentation de manière à garantir que les effets observables n'étaient pas imputés au contenu, mais bien au logiciel utilisé (voir Figure 4).

Figure 4. Conditions contrebalancées de chaque groupe.

À la suite de la deuxième présentation, les participants ont rempli le questionnaire, puis nous avons procédé à une dernière session d'EEG de référence (baseline). Voir la Figure 5 pour un aperçu du protocole.

Figure 5. Aperçu de l'expérience.

Mesures de performance d'Emotiv

Les mesures de performance (PM) d'Emotiv sont des indices neurophysiologiques des états cognitifs et affectifs. Il s'agit d'algorithmes exclusifs d'apprentissage automatique offrant des valeurs en temps réel de mesures d'électroencéphalographie (EEG) agrégées ; des amplitudes variables d'ondes cérébrales, des distributions spatiales, des puissances et des fréquences de déclenchement des neurones dans le cerveau.

Des données EEG provenant de centaines d'individus lors d'expériences psychologiques contrôlées et dans des situations de la vie réelle ont été collectées et utilisées pour construire ces algorithmes. Chacune des mesures de performance est calibrée et personnalisée pour chaque utilisateur en fonction de sa propre « gamme » d'activité cérébrale (voir la Figure 6 pour un aperçu des PM utilisées dans cette étude).

Figure 6. Aperçu des mesures de performance d'Emotiv

Résultats

Mentimeter vs PowerPoint : profils globaux des mesures de performance (PM)

Nous avons d'abord examiné l'activité cérébrale au niveau du groupe sur l'ensemble de chacune des présentations. La Figure 7 montre la moyenne de chaque PM pour les présentations Mentimeter et pour les présentations PowerPoint. Par rapport à PowerPoint, les individus ont affiché des niveaux d'ennui statistiquement inférieurs, ainsi que des niveaux plus élevés d'engagement, d'attention et de charge cognitive. Aucune différence statistique n'a été observée au niveau de l'intérêt ; toutefois, la tendance numérique a penché vers un intérêt plus marqué pour la présentation sur Mentimeter.

Figure 7. PM moyenne sur l'ensemble de la présentation comparée selon la plateforme de présentation.

Nous avons ensuite analysé la façon dont les individus réagissaient à chacune des présentations. Dans la Figure 8, les formes plus « larges » indiquent un plus grand nombre d'observations individuelles de la PM à cette valeur, et les formes plus « minces » signalent moins d'observations de la PM à cette valeur. Ces schémas suggèrent que les présentations avec Mentimeter ont suscité des réactions plus homogènes que celles réalisées avec PowerPoint. En d'autres termes, les gens ont réagi de manière similaire à Mentimeter mais ont trouvé PowerPoint plus polarisant.

Figure 8. Distributions moyennes individuelles des PM comparées selon la plateforme de présentation.

Mentimeter vs PowerPoint : les PM au cours du temps

Pour avoir une idée de la façon dont les gens ont réagi au cours de la présentation, nous avons calculé les valeurs PM moyennes du groupe pour chaque diapositive, pour chacune des plateformes (Mentimeter vs PowerPoint) et pour chaque type de contenu (IA vs Harmoniques). La Figure 9 montre les profils les plus notables.

Figure 9. Évolution temporelle des PM sur l'ensemble des diapositives.

Pour le contenu lié à l'IA, les niveaux d'ennui étaient plus bas sur toute la durée de la présentation. Nous avons observé un profil d'ennui intéressant dans le contenu sur les Harmoniques, où l'ennui grimpait vers le milieu de la présentation puis diminuait vers la fin. Cela suggère que la nature unique et engageante des « événements » de Mentimeter a contribué à atténuer l'ennui croissant qui peut s'installer au fil d'une présentation.

Nous avons observé des niveaux d'engagement plus élevés pour Mentimeter sur les deux types de contenus pour la quasi-totalité de la présentation. Sur les 24 diapositives au total, il n'y a eu que deux cas où l'engagement avec Mentimeter n'était pas supérieur à celui de PowerPoint.

L'effet Mentimeter : Comparaison entre les événements Mentimeter et les diapositives PowerPoint

Bien que dans l'ensemble, nous ayons constaté que les participants réagissaient positivement à Mentimeter, nous souhaitions aller plus loin et observer la manière dont les événements spécifiques de Mentimeter se comparaient aux diapositives PowerPoint. Les événements Mentimeter sont des moments où le public est encouragé à interagir avec la présentation au moyen de ses appareils mobiles. Par exemple, il a pu être demandé aux participants de donner leur avis personnel sur un sujet, ou bien de répondre à une question de quiz en rapport avec la présentation. La Figure 10 présente la PM moyenne observée pour les événements Mentimeter et pour les diapositives PowerPoint.

Figure 10. Comparaison des valeurs de PM pour les événements Mentimeter et les diapositives PowerPoint.

Nous avons observé que, par rapport aux diapositives PowerPoint, les événements Mentimeter ont permis de réduire l'ennui et d'augmenter l'engagement, l'attention, l'intérêt ainsi que la charge cognitive. Les effets les plus marqués ont porté sur les niveaux d'ennui et d'engagement, qui ont connu respectivement une baisse de 16 % et une augmentation de 13 %.

L'effet Mentimeter : comment se comparent les différents événements Mentimeter ?

Bien que les événements Mentimeter aient généralement suscité des réactions positives au sein de l'auditoire, nous voulions savoir si certains événements étaient plus performants que d'autres. Les présentations Mentimeter contenaient trois catégories d'événements : des événements d'Opinion, au cours desquels on demandait au public d'exprimer son avis sur un sujet ; des événements de Quiz, au cours desquels on posait des questions au public concernant le contenu de la présentation ; et des événements de Vidéo, durant lesquels les participants visionnaient une vidéo. La Figure 11 montre les valeurs des PM pour chacun de ces types d'événements. Nous avons également intégré les diapositives PowerPoint à titre de comparaison.

Figure 11. PM moyenne pour chaque type d'événement Mentimeter. PM moyenne pour la diapositive PowerPoint incluse à titre de comparaison.

Les événements d'Opinion ont présenté l'effet le plus constant en suscitant le moins d'ennui et le plus d'engagement, d'attention, d'intérêt et de charge cognitive par rapport aux autres événements. Fait intéressant, les événements vidéo ont eu tendance à susciter le plus d'ennui et le moins d'engagement et d'attention.

L'effet Mentimeter : zoom sur l'engagement

Bien que toutes les mesures de performance (PM) aient évolué vers une réponse positive vis-à-vis des présentations Mentimeter, l'engagement est apparu comme l'effet le plus constant. Pour analyser cela de plus près, nous avons répertorié le moment auquel chaque participant s'est montré au maximum de son engagement (PM). La Figure 12 indique qu'un plus grand nombre de pics d'engagement sont survenus au cours de la présentation sur Mentimeter. De plus, 70 % des scores d'engagement maximaux des participants ont été enregistrés lors d'un événement Mentimeter.

Figure 12. Distribution des PM d'engagement maximal.

L'effet Mentimeter : comparaison des mesures objectives et subjectives

Tandis que l'EEG permet de répertorier des réponses objectives à des stimuli, les cas où ces mesures se trouvent corroborées par des auto-déclarations offrent des preuves particulièrement convaincantes des effets produits. La Figure 13 détaille les scores d'engagement subjectif pour les cinq questions relatives à l'engagement posées à la fin de l'expérience.

Figure 13. Scores d'engagement subjectif rapportés par les participants sur une échelle de Likert de 1 à 5, allant de « Pas du tout » à « Extrêmement ».

Les réponses à toutes les questions viennent appuyer les résultats issus des données cérébrales. En comparaison avec les présentations PowerPoint, les présentations sur Mentimeter ont permis aux participants de se sentir plus engagés envers la présentation ainsi qu'envers le présentateur, plus intéressés par le contenu, d'éprouver plus de plaisir face à la présentation, et d'avoir le sentiment d'avoir appris davantage d'informations nouvelles au fil de la présentation.

Résumé

Au terme de l'étude, l'équipe de recherche d'Emotiv a remis un rapport détaillé sur les conclusions de l'expérience à Mentimeter. Cela a permis à Mentimeter de mieux cerner son produit et ce qui en faisait une expérience aussi positive pour ses utilisateurs. Non seulement Mentimeter s'est vu remettre des données empiriques qui démontraient que son produit suscitait un engagement, une attention et une charge cognitive supérieurs tout en faisant reculer l'ennui, mais l'étude a également fourni des insights concrets quant aux fonctionnalités spécifiques qui engageaient le plus ses utilisateurs. Vous pouvez consulter l'article rédigé par Mentimeter sur les résultats de l'étude à l'adresse https://www.mentimeter.com/campaigns/the-mentimeter-effect?

Des études telles que celle sur l'Effet Mentimeter ne représentent qu'une infime partie des possibilités de déploiement d'expériences d'EEG à distance, rationalisées et personnalisées. Qu'il s'agisse d'évaluer les préférences des consommateurs ou d'étudier des troubles de la santé mentale, la suite de recherche d'Emotiv s'impose comme la plateforme de choix pour la recherche EEG évolutive. En collaborant avec notre équipe de recherche, les particuliers, les entreprises et les institutions peuvent mobiliser la puissance des neurosciences pour mieux cerner la population humaine. Cette solution constitue la réponse idéale pour les neurosciences modernes, à l'abri des crises de santé publique, résistantes aux baisses de budgets et largement ouvertes à une communauté mondiale.