通過FaceReader,研究者可獲得關于面部表情的可量化數據,這有助于檢測甚至是最微小的反應,這些反應在傳統調查或口頭反饋中可能會被忽視。與自我報告方法不同,人們可能不誠實或意識到自己的感受,FaceReader捕捉的是實時、無意識的反應,這讓結果十分有意義。
同時,對于多模態研究而言,管理大量的數據并非易事。但NoldusHub的集成設置使過程更加順暢。研究者無需同時操作多個系統并手動同步數據,而是擁有了一個滿足所有需求的一站式平臺。系統支持實時查看數據,以及時排查問題,這有助于數據質量,此外,相較于過去使用單獨的軟件和設備進行每種類型的測量,NoldusHub讓一切都集成化了,可以實時預覽錄音、檢查信號質量,并在出現問題時立即采取行動,這讓研究過程更加高效。
對于希望捕捉消費者真實情感體驗的行為研究者來說,本項目使用集成式NoldusHub等工具到實驗設計中的一個很好的案例,以客觀測量食物消費者的體驗。
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