Dr Nikolas Williams,

Scientifique de recherche chez EMOTIV.

Lorsque vous pensez à la recherche en neurosciences, vous évoquez probablement des images de scientifiques en blouses blanches utilisant de grandes machines médicales coûteuses dans une université ou un hôpital. Certainement, certaines méthodes en neurosciences, 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 avec des prix tout aussi élevés. Les systèmes d'électroencéphalographie (EEG), cependant, sont généralement plus petits et moins coûteux. La technologie a évolué des enregistrements papier et des grands ordinateurs vers des systèmes sans fil, mobiles, faciles à installer et relativement peu coûteux. En plus du petit encombrement et des dépenses financières, l'EEG est devenu un instrument de choix 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 des secondes, l'EEG est capable de détecter des changements d'activité qui se produisent en millisecondes, ce qui permet d'indexer des processus qui pourraient autrement passer inaperçus.

Que mesure l'EEG ?

Lorsque vos neurones s'activent, ils libèrent de minuscules 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 tirent parti de ce phénomène en mesurant simplement les changements de tension dans le temps à l'aide de réseaux de capteurs placés sur le cuir chevelu. Vous pouvez penser à ces capteurs comme à de petits microphones mesurant le son électrique de votre cerveau. Nous pouvons ensuite convertir ces signaux en forme numérique, les collecter sur un ordinateur, et les traiter et analyser pour déduire des motifs 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 rapportent pas avec précision. L'EEG nous permet d'avoir un aperçu du cerveau ; une fenêtre qui n'est pas affectée par des biais, des attitudes ou des 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 dire oui car les gens n'aiment souvent pas admettre quand ils sont anxieux.

En observant leur EEG, un chercheur peut être capable de déterminer que la personne, contrairement à son affirmation, est en réalité en train de vivre une excitation élevée indicative d'un état non détendu. Au 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 comprendre comment les affections affectent le cerveau. Ce type de technologie est crucial pour comprendre des phénomènes qui ne peuvent pas être rapportés ou qui risquent d'être mal rapportés.

Pourquoi pratiquer 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'investigation de fonctions de bas niveau telles que la perception et la cognition. Les laboratoires sont un environnement idéal pour cela car ce sont des lieux très contrôlés où les chercheurs peuvent tenir compte et éliminer les variables externes. Cependant, nous ne passons pas nos vies à l'intérieur d'un laboratoire. Nous sommes des êtres en mouvement, qui parlent et interagissent, vivant des vies dynamiques caractérisées par des expériences riches et variées. Ce fait rend la généralisation des études de laboratoire à des environnements non contrôlés difficile. En sortant la technologie du laboratoire, nous pouvons examiner des personnes et leur activité cérébrale dans des environnements réels qui se rapprochent de la façon dont nous vivons réellement nos vies.

Il n'y a pas si longtemps, réaliser des expériences EEG en dehors du laboratoire était impensable. Les systèmes étaient grands et devaient être reliés à des amplificateurs, des alimentations et des unités de transmission de données. De plus, mettre en place ces systèmes prenait du temps et était souvent inconfortable pour les participants. Des avancées majeures dans la technologie ont permis de construire des systèmes plus petits, à moindre coût et sans fil. Grâce à cette meilleure portabilité et à cette diminution des coûts, des systèmes EEG rentables et faciles à utiliser ont connu une prolifération remarquable. EMOTIV a été un leader dans ce domaine depuis plus de dix ans, ayant mis sur le marché le premier système EEG disponible commercialement. Au fil du temps, EMOTIV a sorti six systèmes différents allant des écouteurs à deux canaux aux casques de recherche à 32 canaux.

Le développement de ces systèmes commerciaux a également eu un autre effet : l'accessibilité considérablement augmentée aux méthodes en neurosciences. Les neurosciences ne sont plus uniquement pour les universitaires ou les cliniciens. Toutes les personnes ont maintenant les moyens d'acheter ces systèmes pour une utilisation à domicile. Les motivations pour ce faire varient selon les démographies et incluent les amateurs, les passionnés et les citoyens scientifiques. De plus, les entreprises commerciales commencent rapidement à prendre conscience de la capacité à exploiter ces systèmes pour déployer dans leurs secteurs sans avoir besoin de départements de neurosciences dédiés en interne.

Quelles sont les applications concrètes de l'EEG ?

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 exiger qu'elles se rendent dans un établissement. Par exemple, des recherches ont soutenu l'EEG comme un biomarqueur pour la démence (Chatzikonstantinou et al., 2021). De plus, il peut même être utilisé pour prédire la transition de l'informatique cognitive légère à la démence (Engedal et al., 2020). Un EEG cohérent à domicile serait particulièrement utile dans ces populations principalement composées de personnes âgées pour qui les déplacements réguliers vers un établissement de recherche peuvent ne pas être réalisables.

Un autre exemple topical de l'application de l'EEG dans un contexte réel est l'attention récente accordée à des lésions cérébrales traumatiques dans les sports. 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 nocif sur le fonctionnement cognitif d'un individu. Des preuves ont soutenu l'utilisation de l'EEG pour aider à diagnostiquer une commotion cérébrale et soutenir la gestion clinique après une blessure (Corbin-Berrigan et al., 2020). Certes, la présence de l'EEG portable sur le bord du terrain 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 en situation réelle. Le neuromarketing est un terme large mais est généralement associé à l'obtention d'informations sur les préférences des consommateurs et à la prédiction des comportements en mesurant des signaux neuronaux ou d'autres signaux physiologiques. La valeur d'utiliser l'EEG pour enquêter sur les désirs des consommateurs réside dans la capacité de la méthode à indexer des réponses objectives. Parfois, ce que les gens rapportent n'est pas réellement ce qu'ils ressentent, étant donné que les gens sont soumis 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 posée peut affecter la perception d'un produit par une personne. L'EEG permet aux chercheurs de contourner ces caractéristiques et fournit un aperçu sans filtre de la façon dont un individu traite les informations. En s'appuyant sur ces flux de données, les entreprises peuvent améliorer ou remplacer les outils de marketing traditionnels.

Quels sont les obstacles à l'EEG en situation réelle ?

Le coût est peut-être le plus grand obstacle à la réalisation d'expériences EEG en situation réelle. Bien qu'ils soient moins coûteux que d'autres outils d'imagerie cérébrale, les systèmes EEG peuvent tout de même être encombrants et coûteux. Pour donner un sens à la grande quantité de données, il faut des pipelines de traitement et d'analyse. Les ensembles de données doivent également être stockés de manière sécurisée. Cela rend les neurosciences en interne inaccessibles à de nombreuses petites entreprises.

Le coût de la réalisation d'un EEG en situation réelle est encore aggravé lorsqu'on considère l'un des défauts critiques de la recherche humaine : la question de l'échantillonnage représentatif. De nombreuses études sont contraintes par les réalités du recrutement de participants quirepose souvent sur un critère de commodité (par ex. les étudiants universitaires). Cela conduit à beaucoup de recherches étant frappées par le problème « WEIRD » dans lequel la plupart des participants sont blancs, éduqués, issus de régions industrialisées, riches et résident dans des démocraties. Déplacer simplement l'EEG en dehors du laboratoire ne résout pas ce problème et le fardeau de recruter des échantillons composés de personnes avec des cultures, des niveaux d'éducation, des intérêts et des expériences variées peut être financièrement et logiquement prohibitif.

Comment puis-je réaliser des EEG en situation réelle à grande échelle ?

Étant donné le coût de réalisation d'un EEG en situation réelle, beaucoup supposeraient que les études en neurosciences resteraient le domaine d'institutions académiques bien dotées et de grandes entreprises. Cependant, en plus de révolutionner le paysage avec des systèmes EEG portables et peu coûteux, EMOTIV a lancé les plateformes EmotivPRO Builder et EmotivLABS qui permettent aux entreprises de concevoir et de réaliser des expériences de neurosciences à grande échelle. EmotivPRO Builder est une interface graphique intuitive qui donne aux utilisateurs un contrôle total sur une expérience et permet aux utilisateurs de tous niveaux de concevoir des études EEG. L'utilisateur plus techniquement averti peut également importer des expériences PsychoPy écrites dans le langage Python.

Après avoir construit une expérience, les utilisateurs peuvent les déployer sur EmotivLABS. Ce n'est pas simplement une plateforme de présentation, mais elle rationalise également le recrutement des participants grâce à ses tableaux de bord et donne aux chercheurs accès à un large éventail de contributeurs EMOTIV. Les paiements des participants peuvent également être gérés via la plateforme. Le pool de contributeurs EMOTIV provient actuellement de 84 pays. Près de la moitié sont bilingues et comprennent des personnes avec une grande variété de niveaux d'éducation.

Pour les entreprises qui ne savent pas comment tirer parti du pouvoir des neurosciences, l'équipe EMOTIV Research as a Service peut être engagée pour les conseils. L'équipe de recherche identifiera les questions clés, concevra une expérience, recrutera des participants, collectera, traitera et analysera les données, et produira des rapports personnalisés sur les découvertes. Vos suggestions seront les bienvenues à chaque étape du processus. Votre partenariat avec l'équipe de recherche d'EMOTIV représente une véritable solution de bout en bout pour engager dans la révolution des neurosciences.

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

L'effet Mentimeter : une étude de cas sur l'EEG en situation réelle utilisant EmotivLABS

Mentimeter est une plateforme logicielle de présentation multimédia. La plupart des gens connaissent Microsoft Powerpoint. D'innombrables heures ont été consacrées à la présentation de Powerpoint, au cours de laquelle le public joue un rôle passif. Mentimeter permet également aux utilisateurs de transmettre des informations en utilisant du texte, des images, du son et de la vidéo, mais avec une petite différence. Là où Mentimeter se distingue, c'est par ses caractéristiques qui permettent une engagement interactif en direct du public. En plus des diapositives typiques, les présentateurs peuvent inclure des événements avec lesquels le public peut interagir en utilisant leurs appareils personnels. Par exemple, les membres du public peuvent voter sur le contenu qu'ils souhaiteraient mettre en avant dans la présentation. Ou peut-être peuvent-ils donner leur opinion sur un sujet particulier ou répondre à des questions quiz sur ce qu'ils viennent de visionner. De cette manière, Mentimeter permet des présentations plus dynamiques et vivantes que Powerpoint.

Mentimeter savait qu'ils avaient un produit spécial et que les gens étaient susceptibles de le trouver plus engageant. Cependant, ils ne voulaient pas se fier uniquement aux rapports subjectifs de leurs utilisateurs. Ils voulaient des données objectives et granulaires qui montreraient exactement ce qui rendait Mentimeter spécial. Ils ont contacté EMOTIV pour réaliser un projet de recherche pour trouver les réponses à cela. En collaboration avec notre équipe de recherche, nous avons identifié les questions clés qui iraient au cœur de la particularité de Mentimeter.

Questions clés :

• À quel point une présentation sur Mentimeter est-elle plus engageante par rapport à une présentation Powerpoint plus traditionnelle ?

• Quelles sont les caractéristiques spéciales de Mentimeter qui captent le plus l'attention du public ?

• Comment l'attention est-elle affectée au cours de la présentation ? Diminue-t-elle comme on pourrait s'y attendre lors d'une longue présentation Powerpoint ?

• Quelle est la relation entre l'engagement et l'attention ? Les gens prêtent-ils plus attention lorsqu'ils sont engagés ?

• Les cours et les présentations portent souvent sur l'apprentissage de nouvelles informations et leur rétention. Mentimeter nous aide-t-il à mieux apprendre ?

Pour répondre à ces questions, l'équipe de recherche EMOTIV a conçu une expérience sur mesure. Typiquement, ce type d'étude serait réalisé en réunissant les individus dans une pièce et en collectant des données EEG sur un ordinateur local pendant que les participants visionnaient une présentation traditionnelle par rapport à une présentation Mentimeter. Recruter des participants dans une seule zone et les rassembler dans un espace confiné n'était pas souhaitable pour plusieurs raisons.

La première était la logistique simple. Pour venir à notre emplacement, les participants seraient tenus de voyager, ce qui pourrait limiter le nombre de bénévoles. De même, recruter des participants d'une seule région pourrait aboutir à un échantillon non représentatif. Le deuxième problème était d'ordre de santé publique. Au milieu d'une pandémie, la recherche EEG était sévèrement restreinte en raison du contact interpersonnel étroit nécessaire pour installer les systèmes. En organisant une étude à distance qui exploitait la base d'utilisateurs EMOTIV et la déployait sur la plateforme EmotivLABS, nous avons pu contourner ces problèmes. Cela nous a permis de mener une étude en toute sécurité qui capturait des données d'utilisateurs du monde entier et d'exploiter les algorithmes sophistiqués d'apprentissage machine d'EMOTIV pour évaluer l'engagement du public, l'attention, l'intérêt et le stress cognitif en temps réel.

L'étude

Pour évaluer l'effet Mentimeter, nous avons conçu une expérience où des personnes ont regardé deux présentations ; l'une faite 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 données de sondage autofournies.

Participants

Vingt-huit participants ont été recrutés pour l'étude parmi la base de clients d'EMOTIV, en ligne par le biais de communications par e-mail et de formulaires en ligne. Ce nombre d'échantillons était inférieur à ce que nous aurions souhaité. Cependant, nous étions sous un emploi du temps strict pour le projet et il est donc notable que nous avons pu recruter ce nombre dans un court laps de temps, ce qui est révélateur de l'efficacité du recrutement de participants avec EmotivLABS. Avec leur consentement, des données démographiques ont été collectées afin que Mentimeter puisse comprendre comment ces effets influenceraient une variété de personnes.

Des participants de plus de 15 pays différents ont été recrutés, avec des âges allant de 21 à 64 ans. Le recrutement en ligne à l'échelle mondiale nous a également permis de capturer une gamme diversifiée de niveaux d'éducation, de professions, de capacités musicales et d'expertise dans les sujets pertinents. Voir les figures 1 -3 pour les caractéristiques des participants.

Figure 1. Démographie des participants.

Figure 2. Niveau d'éducation et capacité musicale des participants.

Figure 3. Évaluations d'auto-rapport sur les connaissances sur les sujets.

Méthode

Un sondage de recrutement a été envoyé par e-mail à la base de clients d'EMOTIV à toute personne qui pourrait être intéressée à participer 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 bases de la conduite de l'expérience. Tous les participants ont installé leurs EMOTIV EPOC, EPOC+ ou EPOCX (https://www.emotiv.com/epoc-x/) avant l'appel et après un rapide contrôle de la qualité des données par le directeur 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 de l'outil de création d'expériences de la plateforme web EMOTIV (https://www.emotiv.com/emotivpro/build/). La plateforme EmotivLABS a guidé les participants à travers la ligne de base (assis tranquillement les yeux ouverts et les yeux fermés), quelques questionnaires pour établir s'il y avait quelque chose qui pourrait 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 sujets. Une présentation a été faite avec Mentimeter et l'autre avec Powerpoint. Les présentations avaient également un contenu différent ; l'une était "La série harmonique" et l'autre était "L'intelligence artificielle dans la musique". Nous avons contre-balancé ces conditions de présentation pour garantir qu'aucun effet ne soit attribué au contenu mais plutôt au logiciel utilisé (voir figure 4).

Figure 4. Conditions contrebalancées pour chaque groupe.

Après la deuxième présentation, les participants ont complété le questionnaire et nous avons ensuite collecté une dernière session de base EEG. Voir la figure 5 pour un aperçu du protocole.

Figure 5. Aperçu de l'expérience.

Métriques de performance Emotiv

Les métriques de performance EMOTIV (PM) sont des mesures neurophysiologiques des états cognitifs et affectifs. Ce sont des algorithmes d'apprentissage machine propriétaires fournissant des valeurs en temps réel des mesures d'électroencéphalographie (EEG) agrégées ; amplitudes de ondes cérébrales variantes, distributions spatiales, puissances et fréquences des neurones s'activant dans le cerveau.

Les données EEG de centaines d'individus dans des expériences psychologiques contrôlées et dans des contextes de la vie réelle ont été collectées et utilisées pour construire ces algorithmes. Chacune des métriques de performance est mise à l'échelle et adaptée à l'utilisateur individuel en fonction de sa propre "plage" d'activité cérébrale (voir la figure 6 pour un aperçu des PM utilisées dans cette étude).

Figure 6. Aperçu des métriques de performance EMOTIV

Résultats

Mentimeter vs Powerpoint : Modèles globaux de PM

Nous avons d'abord examiné l'activité cérébrale à l'échelle du groupe lors de chacune des présentations dans son ensemble. La figure 7 montre la moyenne de chaque PM pour les présentations Mentimeter et Powerpoint. Comparé à Powerpoint, les individus ont montré des niveaux statistiquement significatifs d'ennui plus bas, et des niveaux plus élevés d'engagement, d'attention, et de charge cognitive. Il n'y avait pas de différence statistique au niveau des niveaux d'intérêt ; cependant, la tendance numérique penchait vers plus d'intérêt pour la présentation Mentimeter.

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

Nous avons ensuite observé comment les individus ont réagi lors de chacune des présentations. À la figure 8, les formes "plus larges" indiquent plus d'observations PM individuelles à cette valeur et les formes "plus fines" indiquent moins d'observations PM à cette valeur. Ces modèles suggèrent que les présentations Mentimeter ont évoqué des réponses plus homogènes que Powerpoint. Autrement dit, les gens ont réagi de manière similaire à Mentimeter mais ont trouvé Powerpoint plus polarisant.

Figure 8. Distributions PM individuelles moyennes comparées par plateforme de présentation.

Mentimeter vs Powerpoint : PM à travers le 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 de groupe à travers chaque diapositive pour chacune des plateformes (Mentimeter vs Powerpoint) et chacun des contenus (IA vs Harmoniques). La figure 9 montre les modèles les plus notables.

Figure 9. Évolution des PM à travers les diapositives.

Pour le contenu IA, les niveaux d'ennui étaient plus bas sur l'ensemble de la présentation. Nous avons observé un modèle d'ennui intéressant dans le contenu des Harmoniques, où l'ennui a augmenté vers le milieu de la présentation puis a chuté par la suite. Cela suggérait que le caractère unique et engageant des "événements" de Mentimeter aidait à atténuer l'ennui croissant qui pourrait se produire au cours d'une présentation.

Nous avons observé des niveaux d'engagement plus élevés pour Mentimeter à travers les deux types de contenu pendant presque toute la présentation. Sur les 24 diapositives au total, il n'y a eu que deux instances où l'engagement de Mentimeter n'était pas supérieur à Powerpoint.

L'effet Mentimeter : Comparaison des événements Mentimeter aux diapositives Powerpoint

Bien que nous ayons constaté que les gens répondaient positivement à Mentimeter, nous voulions examiner plus en détail et voir comment les événements Mentimeter spécifiques se comparaient aux diapositives Powerpoint. Les événements Mentimeter sont des instances où le public est encouragé à interagir avec la présentation à l'aide de ses appareils mobiles. Par exemple, les participants pouvaient avoir été interrogés sur leur opinion individuelle sur un sujet ou ils étaient invités à répondre à une question quiz relative à la présentation. La figure 10 montre la moyenne des PM observées pour les événements Mentimeter et les diapositives Powerpoint.

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

Nous avons observé que, par rapport aux diapositives Powerpoint, les événements Mentimeter ont entraîné un ennui plus bas et un engagement, une attention, un intérêt et une charge cognitive plus élevés. Les effets les plus importants étaient pour l'ennui et les niveaux d'engagement, qui ont enregistré une réduction de 16 % et une augmentation de 13 %, respectivement.

L'effet Mentimeter : Comparaison des différents événements Mentimeter

Bien que les événements Mentimeter évoquent généralement des réponses positives dans le public, nous voulions savoir si certains événements étaient meilleurs que d'autres. Les présentations Mentimeter contenaient trois types d'événements : des événements d'opinion, où le public était interrogé sur son opinion sur un sujet ; des événements de quiz, où le public devait répondre à des questions concernant le contenu de la présentation ; et des événements vidéo, où les participants visionnaient une vidéo. La figure 11 montre les valeurs PM pour chacun des types d'événements. Nous avons également inclus les diapositives Powerpoint pour comparaison.

Figure 11. PM moyenne pour chaque type d'événement Mentimeter. PM moyenne pour la diapositive Powerpoint incluse pour comparaison.

Les événements d'opinion ont montré 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. Il est intéressant de noter que les événements vidéo ont souvent suscité le plus d'ennui et le moins d'engagement et d'attention.

L'effet Mentimeter : Un examen plus approfondi de l'engagement

Bien que toutes les PM s'orientent vers une réponse positive aux présentations Mentimeter, l'engagement semble avoir eu l'effet le plus constant. Pour une analyse plus approfondie, nous avons indexé le moment où chaque participant a démontré son PM d'engagement maximal. La figure 12 montre qu'un plus grand nombre de valeurs d'engagement maximum s'est produit lors de la présentation Mentimeter. De plus, 70 % des scores d'engagement maximum des participants ont eu lieu au cours d'un événement Mentimeter.

Figure 12. Distribution des PM d'engagement maximal.

L'effet Mentimeter : Comparaison des mesures objectives et subjectives

Bien que l'EEG puisse indexer des réponses objectives aux stimuli, les instances où ces mesures sont renforcées par des auto-rapports fournissent des preuves convaincantes des effets. La figure 13 montre les scores d'engagement subjectifs pour les cinq questions liées à l'engagement présentées à la fin de l'expérience.

Figure 13. Scores d'engagement subjectifs tels que rapportés par les participants sur une échelle de Likert de 1-5 "Pas du tout" à "Extrêmement".

Les réponses à toutes les questions soutenaient les résultats des données cérébrales. Par rapport aux présentations Powerpoint, les présentations Mentimeter ont conduit les participants à se sentir plus engagés dans les présentations, plus engagés avec le présentateur, plus intéressés par le contenu, ont ressenti plus de plaisir pendant la présentation, et avaient l'impression d'avoir appris un contenu plus novateur lors de la présentation.

Résumé

À la fin de l'étude, l'équipe de recherche EMOTIV a remis un rapport détaillé sur les résultats à Mentimeter. Cela a permis à Mentimeter de mieux comprendre leur produit et ce qui en faisait une expérience si positive pour leurs utilisateurs. Non seulement Mentimeter a reçu des données empiriques qui démontraient que leur produit suscitaient un engagement, une attention et une charge cognitive plus élevés tout en réduisant l'ennui, mais cela a également fourni des informations exploitables sur lesquelles de leurs caractéristiques spéciales étaient les plus engageantes pour les utilisateurs. Le compte rendu de Mentimeter sur les résultats de l'étude peut être trouvé sur https://www.mentimeter.com/campaigns/the-mentimeter-effect?

Des études comme l'effet Mentimeter ne représentent qu'une petite fraction des possibilités d'expériences EEG à distance, rationalisées et personnalisées. De l'évaluation des préférences des consommateurs à l'investigation des problèmes de santé mentale, la suite de recherche EMOTIV est la plateforme idéale pour la recherche EEG à grande échelle. En collaboration avec notre équipe de recherche, des individus, des entreprises et des institutions peuvent exploiter le pouvoir des neurosciences pour obtenir des informations sur la population humaine. Cette solution représente la réponse idéale à la neuroscience moderne qui est immunisée contre les crises de santé publique, résistante aux budgets réduits et largement inclusive d'une communauté mondiale.