Tiến sĩ Nikolas Williams,

Nhà nghiên cứu EMOTIV.

Khi bạn nghĩ về nghiên cứu thần kinh học, bạn có thể hình dung hình ảnh của những nhà khoa học mặc áo trắng đang vận hành những máy móc y tế lớn và đắt tiền tại một trường đại học hoặc bệnh viện. Chắc chắn rằng một số phương pháp thần kinh học, chẳng hạn như chụp cắt lớp phát xạ positron (PET), hình ảnh cộng hưởng từ chức năng (fMRI) và điện não đồ (MEG), yêu cầu những hệ thống lớn, phức tạp kèm theo những mức giá lớn tương ứng. Tuy nhiên, các hệ thống điện não đồ (EEG) thường nhỏ hơn và ít tốn kém hơn. Công nghệ này đã phát triển từ việc ghi chép trên giấy và máy tính lớn đến các hệ thống không dây, di động, dễ thiết lập và có giá tương đối rẻ. Ngoài diện tích nhỏ hơn và chi phí tài chính thấp hơn, EEG đã nổi lên như một công cụ hàng đầu để giải mã hoạt động não do độ phân giải tạm thời cao của nó. Trong khi PET và fMRI đo lường sự biến đổi trong hoạt động não diễn ra trong vài giây, EEG có khả năng phát hiện những thay đổi trong hoạt động diễn ra trong mili giây, khiến nó có khả năng chỉ số hóa các quá trình có thể bị bỏ qua.

EEG đo lường điều gì?

Khi các nơ-ron của bạn phát điện, chúng giải phóng một lượng nhỏ điện. Khi nhiều nơ-ron phát điện cùng một khu vực, chẳng hạn như khi bạn nghĩ về điều gì đó, trường điện sinh ra có thể được phát hiện bên ngoài hộp sọ. Các hệ thống EEG tận dụng hiện tượng này bằng cách đơn giản là đo lường sự thay đổi điện áp theo thời gian bằng cách sử dụng các mảng cảm biến được đặt trên da đầu. Bạn có thể nghĩ rằng các cảm biến này giống như những chiếc micrô nhỏ đo lường âm thanh điện từ não của bạn. Chúng tôi sau đó có thể chuyển đổi các tín hiệu này sang dạng số, thu thập chúng trên máy tính và xử lý và phân tích chúng để suy đoán các mẫu có ý nghĩa.

Tại sao EEG lại quan trọng?

Thông thường, chúng ta không thể đo lường mọi thứ chỉ đơn giản bằng cách hỏi mọi người hoặc quan sát hành vi của họ. Ngay cả khi chúng ta có thể hỏi họ, mọi người không luôn báo cáo chính xác. EEG cho phép chúng ta có một cái nhìn vào não; một cái nhìn không bị ảnh hưởng bởi thiên kiến, thái độ hoặc niềm tin. Ví dụ, nếu bạn hỏi ai đó liệu họ có cảm thấy thư giãn hay không, ngay cả khi họ không, họ có thể nghiêng về câu trả lời có bởi vì mọi người thường không thích thừa nhận khi họ lo lắng.

Bằng cách quan sát EEG của họ, một nhà nghiên cứu có thể xác định rằng người đó, trái với lời khẳng định của họ, thực sự đang trải qua hoạt động kích thích cao cho thấy trạng thái không thư giãn. Trong phòng thí nghiệm, EEG thường được sử dụng để đo lường các quá trình nhận thức ở mức độ thấp như nhận thức thính giác hoặc thị giác, điều này có thể giúp các nhà nghiên cứu hiểu rõ hơn về những quá trình này hoặc hiểu cách mà các bệnh tật ảnh hưởng đến não. Loại công nghệ này rất quan trọng để hiểu các hiện tượng không thể được báo cáo hoặc có khả năng bị báo cáo sai.

Tại sao chúng ta lại thực hiện EEG ngoài phòng thí nghiệm?

Công nghệ EEG là một công nghệ xuất sắc để hiểu các quá trình não. Phần lớn các nghiên cứu EEG trong phòng thí nghiệm nhằm điều tra các chức năng ở mức độ thấp như nhận thức và cảm giác. Các phòng thí nghiệm là môi trường lý tưởng cho điều này vì chúng là những nơi rất kiểm soát mà các nhà nghiên cứu có thể tính đến và loại bỏ các biến thể bên ngoài. Tuy nhiên, chúng ta không sống cuộc đời trong một phòng thí nghiệm. Chúng ta là những sinh linh biết đi, biết nói, tương tác sống động với cuộc sống phong phú và đa dạng. Sự thật này khiến việc tổng quát các nghiên cứu trong phòng thí nghiệm sang các môi trường không kiểm soát trở nên khó khăn. Bằng cách đưa công nghệ ra khỏi phòng thí nghiệm, chúng ta có thể xem xét mọi người và hoạt động não của họ trong các môi trường thực tế gần gũi hơn với cách mà chúng ta thực sự sống cuộc sống của mình.

Không lâu trước đây, việc thực hiện các thí nghiệm EEG bên ngoài phòng thí nghiệm là điều không thể tưởng tượng nổi. Các hệ thống lớn và phải được kết nối với các bộ khuếch đại, nguồn điện và đơn vị truyền dẫn dữ liệu. Hơn nữa, việc thiết lập các hệ thống này tốn nhiều thời gian và thường không thoải mái cho người tham gia. Những tiến bộ lớn trong công nghệ đã có nghĩa là các hệ thống có thể được xây dựng nhỏ hơn, với chi phí thấp hơn và không dây. Thông qua tính di động tăng cường và mức giá giảm, các hệ thống EEG tiết kiệm chi phí và dễ sử dụng đã gia tăng đáng kể. EMOTIV đã là người lãnh đạo trong lĩnh vực này trong hơn một thập kỷ, khi mang đến thị trường hệ thống EEG có sẵn thương mại đầu tiên. Trong suốt thời gian này, EMOTIV đã phát hành sáu hệ thống khác nhau từ tai nghe hai kênh đến mũ nghiên cứu 32 kênh.

Sự phát triển của các hệ thống thương mại này đã có một tác động khác: Tăng cường đáng kể khả năng tiếp cận các phương pháp thần kinh học. Không còn nữa thần kinh học chỉ dành cho các học giả hoặc lâm sàng. Tất cả mọi người giờ đây đều có cách để mua những hệ thống này để sử dụng tại nhà. Động lực để làm như vậy rất đa dạng giữa các nhân khẩu học và bao gồm những người giải trí, những người mê hoặc, và các nhà khoa học công dân. Hơn nữa, các doanh nghiệp thương mại đang nhanh chóng nhận ra khả năng tận dụng những hệ thống này để triển khai trong các ngành công nghiệp của họ mà không cần các phòng nghiên cứu thần kinh nội bộ chuyên nghiệp.

Các ứng dụng thực tế của EEG là gì?

Các ứng dụng EEG bên ngoài phòng thí nghiệm là rất nhiều và đa dạng. Như một công cụ lâm sàng, EEG có thể được sử dụng để theo dõi chức năng nhận thức của mọi người một cách lâu dài mà không yêu cầu họ phải đến một cơ sở. Ví dụ, nghiên cứu đã hỗ trợ EEG như một chỉ báo sinh học cho chứng mất trí nhớ (Chatzikonstantinou et al., 2021). Hơn nữa, nó thậm chí có thể được sử dụng để dự đoán sự chuyển tiếp từ suy giảm nhận thức nhẹ đến chứng mất trí nhớ (Engedal et al., 2020). EEG tại nhà nhất quán sẽ đặc biệt hữu ích trong các cộng đồng chủ yếu là người cao tuổi, đối với họ, việc đi lại thường xuyên đến cơ sở nghiên cứu có thể không khả thi.

Một ví dụ thời sự khác về ứng dụng EEG trong thực tế là sự chú ý gần đây về chấn thương não do tai nạn trong thể thao. Trong các môn thể thao tác động cao, chẳng hạn như bóng đá chuyên nghiệp, chấn động là một chấn thương phổ biến. Chấn động là điều đáng lo ngại vì chúng thường thoát khỏi sự phát hiện lâm sàng và có thể có ảnh hưởng xấu đến chức năng nhận thức của một cá nhân. Bằng chứng cho thấy việc sử dụng EEG để hỗ trợ chẩn đoán chấn động và hỗ trợ quản lý lâm sàng sau chấn thương (Corbin-Berrigan et al., 2020). Chắc chắn rằng sự hiện diện của EEG di động bên lề sẽ là một công cụ mạnh mẽ để hỗ trợ các đội trong việc đưa ra những quyết định tốt về phúc lợi của cầu thủ.

Các doanh nghiệp thương mại cũng có thể thu được nhiều lợi ích từ EEG thực tế. Tiếp thị thần kinh là một thuật ngữ rộng nhưng thường liên quan đến việc thu thập thông tin về sở thích của người tiêu dùng và dự đoán hành vi bằng cách đo lường các tín hiệu thần kinh hoặc sinh lý khác. Giá trị của việc sử dụng EEG để điều tra mong muốn của người tiêu dùng nằm ở khả năng chỉ số hóa các phản ứng khách quan. Đôi khi, những gì mọi người báo cáo không thực sự là cách họ cảm thấy vì mọi người chịu tác động của một loạt thiên kiến. Họ cũng có thể có một mong muốn mạnh mẽ để làm hài lòng người khác hoặc tránh sự xấu hổ. Ngay cả cách thức mà một câu hỏi được đặt ra cũng có thể ảnh hưởng đến cách mà một người cảm nhận một sản phẩm. EEG cho phép các nhà nghiên cứu vượt qua những đặc điểm này và cung cấp một cái nhìn không lọc vào cách mà một cá nhân đang xử lý thông tin. Bằng cách tận dụng các dữ liệu này, các công ty có thể tăng cường hoặc thay thế các công cụ tiếp thị truyền thống.

Các trở ngại nào tồn tại đối với EEG thực tế?

Chi phí có lẽ là rào cản lớn nhất đối với việc tiến hành các thí nghiệm EEG thực tế. Mặc dù ít tốn kém hơn so với các công cụ hình ảnh não khác, nhưng các hệ thống EEG vẫn có thể lớn và tốn kém. Để hiểu dữ liệu khối lượng lớn cần có các quy trình xử lý và phân tích. Các bộ dữ liệu cũng phải được lưu trữ một cách an toàn. Điều này khiến nghiên cứu thần kinh nội bộ ngoài tầm với của nhiều công ty nhỏ hơn.

Chi phí thực hiện EEG thực tế càng được làm trầm trọng hơn khi xem xét một trong những thiếu sót quan trọng của nghiên cứu khoa học nhân văn: Vấn đề mẫu đại diện. Nhiều nghiên cứu bị giới hạn bởi thực tế tuyển dụng người tham gia, mà thường chọn theo sự thuận tiện (ví dụ: sinh viên đại học). Điều này dẫn đến nhiều nghiên cứu bị mắc phải vấn đề "WEIRD" khi mà hầu hết các người tham gia đều là người da trắng, được giáo dục, từ các khu vực công nghiệp, giàu có và sống trong các nền dân chủ. Chỉ đơn giản chuyển EEG ra ngoài phòng thí nghiệm không giải quyết được vấn đề này và gánh nặng tuyển dụng mẫu bao gồm những người có văn hóa, trình độ học vấn, sở thích và kinh nghiệm khác nhau có thể rất tốn kém về mặt tài chính và hậu cần.

Làm thế nào để tôi thực hiện EEG thực tế trên quy mô lớn?

Với chi phí thực hiện EEG thực tế, nhiều người sẽ giả định rằng các nghiên cứu thần kinh học sẽ vẫn là lĩnh vực của các tổ chức học thuật và tập đoàn tài trợ tốt. Tuy nhiên, không chỉ cách mạng hóa lĩnh vực với các hệ thống EEG di động, giá thấp, EMOTIV đã ra mắt các nền tảng EmotivPRO Builder và EmotivLABS cho phép các công ty thiết kế và thực hiện các thí nghiệm thần kinh học quy mô lớn. EmotivPRO Builder là một giao diện đồ họa trực quan cho phép người dùng kiểm soát hoàn toàn một thí nghiệm và giúp các người dùng của mọi khả năng trong việc thiết kế các nghiên cứu EEG. Người dùng có kỹ thuật hơn cũng có thể nhập các thí nghiệm PsychoPy viết bằng ngôn ngữ Python.

Sau khi xây dựng một thí nghiệm, người dùng có thể triển khai chúng trên EmotivLABS. Đây không chỉ là một nền tảng trình bày mà còn giúp đơn giản hóa việc tuyển dụng người tham gia thông qua các bảng điều khiển của nó và cung cấp cho các nhà nghiên cứu quyền truy cập vào một cộng đồng đóng góp EMOTIV rộng lớn. Thanh toán cho người tham gia cũng có thể được xử lý thông qua nền tảng này. Cộng đồng đóng góp EMOTIV hiện đến từ 84 quốc gia. Gần một nửa trong số họ là hai ngôn ngữ và bao gồm những người có nhiều bối cảnh giáo dục khác nhau.

Đối với những công ty không chắc chắn làm thế nào để tận dụng sức mạnh của khoa học thần kinh, đội ngũ EMOTIV Research as a Service có thể được tham gia để tư vấn. Đội nghiên cứu sẽ xác định các câu hỏi chính, thiết kế một thí nghiệm, tuyển dụng người tham gia, thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu và tạo ra các báo cáo cá nhân về các phát hiện. Đầu vào của bạn sẽ được hoan nghênh trong mọi bước. Sự hợp tác của bạn với đội ngũ nghiên cứu EMOTIV đại diện cho một giải pháp hoàn toàn từ đầu đến cuối để tham gia vào cuộc cách mạng khoa học thần kinh.

Để minh họa một trường hợp sử dụng cụ thể, chúng tôi trình bày một nghiên cứu trường hợp về một đối tác gần đây bên dưới.

Hiệu ứng Mentimeter: Một nghiên cứu trường hợp về EEG thực tế sử dụng EmotivLABS

Mentimeter là một nền tảng phần mềm trình bày đa phương tiện. Hầu hết mọi người đều quen thuộc với Microsoft Powerpoint. Vô số giờ đã được dành để thực hiện các bài thuyết trình Powerpoint mà khán giả đóng vai trò thụ động. Mentimeter cũng cho phép người dùng truyền đạt thông tin bằng văn bản, hình ảnh, âm thanh và video, nhưng với một điều thú vị. Nơi mà Mentimeter khác biệt là thông qua các tính năng cho phép sự tương tác trực tiếp của khán giả. Ngoài các slide tiêu chuẩn, người thuyết trình có thể bao gồm các sự kiện mà khán giả có thể tương tác bằng thiết bị cá nhân của họ. Ví dụ, các thành viên của khán giả có thể bỏ phiếu về nội dung mà họ muốn tập trung vào trong bài thuyết trình. Hoặc có thể họ có thể cho ý kiến về một chủ đề cụ thể hoặc trả lời các câu hỏi quiz về những gì họ vừa xem. Bằng cách này, Mentimeter cho phép các bài thuyết trình trở nên động hơn và sinh động hơn so với Powerpoint.

Mentimeter biết rằng họ có một sản phẩm đặc biệt và rằng mọi người có khả năng thấy nó thú vị hơn. Tuy nhiên, họ không muốn chỉ dựa vào các báo cáo chủ quan từ người dùng của họ. Họ muốn có một số dữ liệu khách quan, chi tiết để trình bày chính xác những gì làm cho Mentimeter đặc biệt. Họ đã tiếp cận EMOTIV để thực hiện một dự án nghiên cứu để tìm ra câu trả lời cho điều này. Kết hợp với đội ngũ nghiên cứu của chúng tôi, chúng tôi đã xác định các câu hỏi chính để tiếp cận được chính xác "linh hồn" của Mentimeter.

Các câu hỏi chính:

• Trình bày trên Mentimeter hấp dẫn hơn nhiều so với một bài thuyết trình Powerpoint truyền thống?

• Các tính năng đặc biệt nào của Mentimeter thu hút sự chú ý của khán giả nhiều nhất?

• Chủ đề ảnh hưởng như thế nào đến sự chú ý qua từng bài thuyết trình? Có giảm dần như mong đợi trong một bài thuyết trình dài với Powerpoint không?

• Mối quan hệ giữa sự tương tác và sự chú ý là gì? Mọi người có chú ý nhiều hơn khi họ được tham gia không?

• Các bài giảng và thuyết trình thường liên quan đến việc học thông tin mới và ghi nhớ nó. Liệu Mentimeter có giúp chúng ta học tốt hơn không?

Để trả lời những câu hỏi này, đội ngũ nghiên cứu EMOTIV đã thiết kế một thí nghiệm riêng biệt. Thông thường, loại nghiên cứu này sẽ được thực hiện bằng cách tập hợp những người vào một phòng và thu thập dữ liệu EEG lên một máy tính địa phương trong khi người tham gia xem một bài thuyết trình truyền thống so với một bài thuyết trình Mentimeter. Tuy nhiên, tập hợp những người tham gia từ một khu vực duy nhất và đưa họ vào một không gian kín không phải là điều được ưa thích vì nhiều lý do.

Lý do đầu tiên rất đơn giản về mặt hậu cần. Để đến được vị trí của chúng tôi, người tham gia sẽ phải di chuyển, điều này có thể giới hạn số lượng tình nguyện viên. Tương tự, việc tuyển dụng người tham gia từ một khu vực duy nhất có thể dẫn đến một mẫu không đại diện. Vấn đề thứ hai là sức khỏe cộng đồng. Trong bối cảnh của một đại dịch, nghiên cứu EEG bị hạn chế nghiêm trọng do việc yêu cầu tiếp xúc gần gũi để thiết lập hệ thống. Bằng cách tổ chức một nghiên cứu từ xa tận dụng cơ sở người dùng EMOTIV và triển khai nó trên nền tảng EmotivLABS, chúng tôi đã có thể vượt qua những vấn đề này. Điều này cho phép chúng tôi tiến hành một nghiên cứu an toàn để thu thập dữ liệu từ người dùng trên khắp thế giới và tận dụng các thuật toán máy học tinh vi của EMOTIV để đánh giá sự tương tác, sự chú ý, sự quan tâm và căng thẳng nhận thức trong thời gian thực.

Nghiên cứu

Để đánh giá hiệu ứng Mentimeter, chúng tôi đã thiết kế một thí nghiệm mà trong đó mọi người xem hai bài thuyết trình; một bài được thực hiện bằng Mentimeter và bài còn lại được thực hiện bằng Powerpoint. Trong khi họ xem các bài thuyết trình, chúng tôi thu thập dữ liệu EEG từ xa và đánh giá hoạt động não của họ trong các lĩnh vực sự tương tác, sự chú ý, sự quan tâm và căng thẳng nhận thức. Chúng tôi cũng đã thu thập dữ liệu nhân khẩu học và dữ liệu khảo sát tự báo cáo.

Người tham gia

Hai mươi tám người tham gia đã được tuyển dụng cho nghiên cứu từ cơ sở khách hàng EMOTIV, qua email và các biểu mẫu trực tuyến. Kích thước mẫu này thấp hơn mức mà chúng tôi mong muốn. Tuy nhiên, chúng tôi bị hạn chế bởi một thời gian biểu nghiêm ngặt cho dự án và vì vậy điều đáng chú ý là chúng tôi đã có thể tuyển dụng số lượng này trong một khung thời gian ngắn và phản ánh hiệu quả tuyển dụng người tham gia bằng cách sử dụng EmotivLABS. Với sự đồng ý, dữ liệu nhân khẩu học đã được thu thập để Mentimeter hiểu cách mà những hiệu ứng này sẽ ảnh hưởng đến một loạt người khác nhau.

Người tham gia đến từ hơn 15 quốc gia khác nhau, với độ tuổi từ 21 đến 64. Việc tuyển dụng trực tuyến toàn cầu cũng cho phép chúng tôi thu thập một loạt đa dạng về trình độ học vấn, nghề nghiệp, khả năng âm nhạc và chuyên môn trong các chủ đề liên quan. Xem Hình 1 -3 để biết đặc điểm của người tham gia.

Hình 1. Dữ liệu nhân khẩu học của người tham gia.

Hình 2. Trình độ giáo dục và khả năng âm nhạc của người tham gia.

Hình 3. Đánh giá tự báo cáo về kiến thức về các chủ đề.

Phương pháp

Một khảo sát tuyển dụng đã được gửi qua email đến cơ sở khách hàng EMOTIV với bất kỳ ai có thể quan tâm tham gia vào một nghiên cứu trực tuyến. Sử dụng phần mềm hội nghị truyền hình, chúng tôi đã bắt đầu bằng một buổi định hướng trong đó chúng tôi giải thích cho người tham gia những điều cơ bản về cách thí nghiệm sẽ được thực hiện. Tất cả người tham gia đã thiết lập EMOTIV EPOC, EPOC+ hoặc EPOCX (https://www.emotiv.com/epoc-x/) trước cuộc gọi và sau đó một cuộc kiểm tra nhanh về chất lượng dữ liệu bởi Giám đốc Nghiên cứu của Emotiv, phần mềm EmotivLABS đã tự động theo dõi chất lượng tín hiệu của họ trong suốt ghi âm.

Tất cả thí nghiệm đã được xây dựng bằng cách sử dụng công cụ tạo thí nghiệm trên nền tảng web EMOTIV (https://www.emotiv.com/emotivpro/build/). Nền tảng EmotivLABS đã hướng dẫn người tham gia vượt qua các quá trình cơ bản (ngồi yên với mắt mở và mắt nhắm), một số bảng hỏi để xác định xem có gì có thể ảnh hưởng đến EEG trong ngày không, và sau đó đã nhắc nhở họ bắt đầu bài thuyết trình đầu tiên của mình. Một đại diện của Mentimeter, Oscar, đã trình bày một hội thảo trực tuyến về một trong hai chủ đề. Một bài thuyết trình được thực hiện bằng Mentimeter và bài còn lại được thực hiện bằng Powerpoint. Các bài thuyết trình cũng đã có nội dung khác nhau; một là “Chuỗi Hợp âm” và một khác là “Trí tuệ nhân tạo trong Âm nhạc”. Chúng tôi đã cân bằng các điều kiện trình bày này để đảm bảo rằng bất kỳ hiệu ứng nào không bị quy cho nội dung, mà thay vào đó là phần mềm đã sử dụng (xem Hình 4).

Hình 4. Các điều kiện được cân bằng cho từng nhóm.

Sau bài thuyết trình thứ hai, người tham gia đã hoàn thành bảng hỏi và sau đó chúng tôi đã thu thập một phiên EEG cơ bản cuối cùng. Xem Hình 5 để biết tổng quan về quy trình.

Hình 5. Tổng quan về thí nghiệm.

Các chỉ số hiệu suất của Emotiv

Các chỉ số hiệu suất EMOTIV (PM) là các chỉ số sinh lý thần kinh đo lường trạng thái nhận thức và tình cảm. Chúng là các thuật toán máy học độc quyền cung cấp giá trị thực thời gian của các chỉ số điện não (EEG); biên độ sóng não biến thể, phân bố không gian, năng lượng và tần số của các nơ-ron phát điện trong não.

Dữ liệu EEG từ hàng trăm cá nhân trong các thí nghiệm tâm lý học kiểm soát và các bối cảnh thực tế đã được thu thập và sử dụng để xây dựng các thuật toán này. Mỗi chỉ số hiệu suất được quy mô và điều chỉnh theo người dùng cá nhân dựa trên "phạm vi" hoạt động não của chính họ (xem Hình 6 để biết tổng quan về các PM được sử dụng trong nghiên cứu này).

Hình 6. Tổng quan về các chỉ số hiệu suất EMOTIV

Kết quả

Mentimeter vs Powerpoint: Mô hình PM tổng thể

Đầu tiên, chúng tôi đã xem xét hoạt động não theo nhóm ở mỗi bài thuyết trình như một tổng thể. Hình 7 cho thấy mức trung bình của mỗi PM cho các bài thuyết trình Mentimeter và Powerpoint. So với Powerpoint, các cá nhân cho thấy mức độ buồn chán thấp hơn đáng kể và mức độ tương tác, sự chú ý và tải nhận thức cao hơn. Không có sự khác biệt thống kê về mức độ quan tâm; tuy nhiên xu hướng số liệu có vẻ nghiêng về nhiều sự quan tâm hơn trong bài thuyết trình Mentimeter.

Hình 7. PM trung bình trong toàn bộ bài thuyết trình so sánh theo nền tảng trình bày.

Chúng tôi sau đó xem xét cách mà các cá nhân phản ứng trong từng bài thuyết trình. Trong Hình 8, các hình dạng "rộng" chỉ ra nhiều quan sát PM cá nhân hơn ở giá trị đó và các hình dạng "nhỏ" chỉ ra ít quan sát PM cá nhân hơn tại giá trị đó. Các mô hình này gợi ý rằng các bài thuyết trình Mentimeter gợi lên những phản ứng đồng nhất hơn so với Powerpoint. Nói cách khác, mọi người đã phản ứng tương tự đối với Mentimeter nhưng thấy Powerpoint có tính phân cực hơn.

Hình 8. Phân bố PM trung bình cá nhân so sánh theo nền tảng trình bày.

Mentimeter vs Powerpoint: PMs theo thời gian

Để có được cảm nhận về cách mà mọi người phản ứng trong suốt bài thuyết trình, chúng tôi đã tính toán giá trị PM trung bình theo nhóm trong từng slide cho mỗi nền tảng (Mentimeter so với Powerpoint) và từng loại nội dung (AI so với Hợp âm). Hình 9 cho thấy các mô hình đáng chú ý nhất.

Hình 9. Thời gian PM qua các slide.

Đối với nội dung AI, mức độ buồn chán thấp hơn trong toàn bộ bài thuyết trình. Chúng tôi đã quan sát một mẫu Buồn chán thú vị trong nội dung Hợp âm, nơi mà mức độ buồn chán tăng lên vào giữa bài thuyết trình và sau đó giảm xuống. Điều này cho thấy rằng tính chất hấp dẫn, độc đáo của các “sự kiện” Mentimeter đã giúp giảm bớt sự buồn chán tăng dần có thể xảy ra trong suốt quá trình của một bài thuyết trình.

Chúng tôi đã quan sát mức độ tương tác cao hơn đối với Mentimeter trong cả hai loại nội dung trong suốt phần lớn bài thuyết trình. Trong tổng số 24 slide, chỉ có hai lần mà sự tương tác của Mentimeter không cao hơn Powerpoint.

Hiệu ứng Mentimeter: So sánh các sự kiện Mentimeter với các slide Powerpoint

Trong khi về tổng thể chúng tôi thấy rằng mọi người đáp ứng tích cực với Mentimeter, chúng tôi muốn đi sâu hơn và xem cách mà các sự kiện Mentimeter cụ thể so với các slide Powerpoint. Các sự kiện Mentimeter là những trường hợp mà khán giả được khuyến khích tương tác với bài thuyết trình bằng thiết bị di động của họ. Ví dụ, người tham gia có thể đã được hỏi về ý kiến cá nhân của họ về một chủ đề hoặc họ đã được yêu cầu trả lời một câu hỏi quiz liên quan đến bài thuyết trình. Hình 10 cho thấy PM trung bình quan sát được cho các sự kiện Mentimeter và các slide Powerpoint.

Hình 10. So sánh giá trị PM cho các sự kiện Mentimeter và các slide Powerpoint.

Chúng tôi đã quan sát rằng, so với các slide Powerpoint, các sự kiện Mentimeter dẫn đến sự buồn chán thấp hơn và mức độ tương tác, sự chú ý, sự quan tâm và tải nhận thức cao hơn. Các hiệu ứng lớn nhất là đối với mức độ buồn chán và mức độ tương tác, đã giảm 16% và tăng 13%, tương ứng.

Hiệu ứng Mentimeter: Các sự kiện Mentimeter khác nhau so sánh như thế nào?

Trong khi các sự kiện Mentimeter chung đã gợi lên những phản ứng tích cực trong khán giả, chúng tôi muốn biết liệu một số sự kiện có tốt hơn những sự kiện khác không. Các bài thuyết trình Mentimeter chứa ba loại sự kiện: Sự kiện Ý kiến, trong đó khán giả được hỏi ý kiến của họ về một chủ đề; Sự kiện Quizz, trong đó khán giả được hỏi các câu hỏi liên quan đến nội dung của bài thuyết trình; và sự kiện video, trong đó các người tham gia xem một video. Hình 11 cho thấy giá trị PM cho từng loại sự kiện. Chúng tôi cũng đã bao gồm các slide Powerpoint như một sự so sánh.

Hình 11. Giá trị PM trung bình cho từng loại sự kiện Mentimeter. Giá trị PM trung bình cho slide Powerpoint đã được đưa vào để so sánh.

Các sự kiện Ý kiến đã cho thấy hiệu ứng nhất quán nhất bằng cách gợi lên ít sự buồn chán nhất và nhiều sự tương tác, sự chú ý, sự quan tâm và tải nhận thức hơn so với các sự kiện khác. Thú vị là, các sự kiện video có xu hướng gợi lên sự buồn chán nhiều nhất và ít sự tương tác và sự chú ý nhất.

Hiệu ứng Mentimeter: Xem xét sự tương tác

Mặc dù tất cả các PM có xu hướng hướng đến các phản ứng tích cực đối với các bài thuyết trình Mentimeter, sự tương tác dường như có hiệu ứng nhất quán. Để tìm hiểu sâu hơn, chúng tôi đã chỉ số hóa điểm mà mỗi người tham gia thể hiện mức tối đa PM tương ứng. Hình 12 cho thấy rằng một số điểm tối đa về sự tương tác nhiều hơn xảy ra trong bài thuyết trình Mentimeter. Ngoài ra, 70% số điểm tối đa về sự tương tác của người tham gia diễn ra trong một sự kiện Mentimeter.

Hình 12. Phân bố tối đa về PM sự tương tác.

Hiệu ứng Mentimeter: So sánh giữa các chỉ số khách quan và chủ quan

Khi EEG có thể chỉ số hóa các phản ứng khách quan đối với các tác động, những trường hợp mà các chỉ số này được củng cố bằng các báo cáo tự báo cáo cung cấp bằng chứng thuyết phục cho các hiệu ứng. Hình 13 cho thấy điểm số sự tương tác tự báo cáo cho năm câu hỏi liên quan đến sự tương tác được trình bày vào cuối thí nghiệm.

Hình 13. Điểm số sự tương tác tự báo cáo của các người tham gia trên thang điểm Likert 1-5 từ “Hoàn toàn không” đến “Rất cao”.

Các phản hồi cho tất cả các câu hỏi hỗ trợ những phát hiện từ dữ liệu não. So với các bài thuyết trình Powerpoint, các bài thuyết trình Mentimeter đã khiến người tham gia cảm thấy tương tác nhiều hơn với bài thuyết trình, nhiều hơn với người trình bày, quan tâm nhiều hơn đến nội dung, trải nghiệm nhiều hơn sự vui thích từ bài thuyết trình, và cảm thấy như họ đã học được nội dung mới trong bài thuyết trình.

Tóm tắt

Vào cuối nghiên cứu, đội ngũ nghiên cứu EMOTIV đã cung cấp một báo cáo chi tiết về các phát hiện cho Mentimeter. Điều này giúp Mentimeter hiểu rõ hơn về sản phẩm của họ và điều gì làm cho nó trở thành một trải nghiệm tích cực cho người dùng. Không chỉ Mentimeter nhận được dữ liệu thực chứng cho thấy sản phẩm của họ tạo ra sự tương tác cao hơn, sự chú ý, tải nhận thức trong khi cũng giảm bớt sự buồn chán, mà nó còn cung cấp những thông tin có thể hành động về những tính năng đặc biệt nào của họ tạo được sự tương tác nhiều nhất với người dùng. Bài viết của Mentimeter về các phát hiện nghiên cứu có thể được tìm thấy tại https://www.mentimeter.com/campaigns/the-mentimeter-effect?

Các nghiên cứu như Hiệu ứng Mentimeter chỉ là một phần nhỏ trong những khả năng cho các thí nghiệm EEG từ xa, hợp lý hóa và cá nhân hóa. Từ việc đánh giá sở thích người tiêu dùng đến điều tra các vấn đề sức khỏe tâm thần, bộ nghiên cứu EMOTIV là nền tảng lý tưởng cho nghiên cứu EEG quy mô lớn. Cùng với đội ngũ nghiên cứu của chúng tôi, các cá nhân, công ty và tổ chức có thể tận dụng sức mạnh của khoa học thần kinh để hiểu rõ hơn về dân số nhân loại. Giải pháp này đại diện cho câu trả lời lý tưởng cho khoa học thần kinh hiện đại, miễn dịch với các khủng hoảng sức khỏe cộng đồng, kháng lại ngân sách đang thu hẹp, và bao gồm rộng rãi một cộng đồng toàn cầu.