Результат интеллектуальной деятельности: Способ удаленного сбора и групповой обработки психофизиологических реакций при предъявлении различной информации

Изобретение относится к устройствам или способам цифровых вычислений или обработки данных для специальных применений.

Известны способы регистрации индивидуальных характеристик пользователя компьютера на основании измерения физиологически обусловленных особенностей его работы с компьютерной клавиатурой, например путем вычисления временных интервалов между надавливаниями клавиш. Так, например, из документа US 20080214903 А1 (опублик. 04.09.2008) известны система и способ для мониторинга одного или нескольких физиологических параметров пользователя. Система по изобретению включает в себя один или несколько носимых сенсорных модулей, определяющих один или несколько физиологических параметров.

Решаемая техническая задача заключается в получении групповых статистических данных о характере реагирования на предъявляемую информацию в виде изображений, текста, видео и др. При этом оцениваются объективно регистрируемые реакции - электроэнцефалограмма, показатели моторной активности.

Техническим результатом заявленного изобретения является автоматизированная статистическая обработка индивидуальных психофизиологических реакций пользователей связанных с предъявлением информации и формирование групповых статистических оценок, характеризующих предъявляемую информацию.

Заявленная техническая задача решается, а технический результат достигается посредством заявленного способа получения и обработки данных о моторной активности и нейрофизиологических показателях работы мозга человека при предъявлении информации в текстовой, аудио, видео и другой форме, позволяющего собирать и анализировать эти данные удаленно на больших группах пользователей и на основании регистрации индивидуальных реакций формировать массивы групповых пользовательских данных, которые после обработки, за счет своего объема позволяют получать групповые показатели отношения к информации, связанной с регистрируемыми реакциями, и заключающегося в том, что

на первом этапе в каждом индивидуальном наборе показателей вычисляют различия между стимулами эталонных категорий (с использованием соответствующего статистического критерия различий) по каждому из анализируемых первичных показателей, далее полученные значения, отражающие дискриминирующую способность каждого первичного показателя, подвергают факторному анализу отдельно для амплитудных и временных показателей по каждому сенсору и вычисляют значения полученных факторов, после этого респондентов объединяют в группы на основании того, какой из факторов имел максимальное значение, причем второй этап обработки заключается в получении оценок стимулов с помощью системы критериев, полученных на предыдущем этапе, при этом алгоритм обработки отдельной процедуры включает этапы, на которых:

1/ вычисляют различия между стимулами разных категорий по каждому первичному показателю,

2/ далее по этим значениям и факторным коэффициентам, полученным на первом этапе, вычисляют значения факторов, группирующих первичные показатели,

3/ для каждого стимула в пространстве первичных признаков с помощью дискриминантных функций вычисляют степень принадлежности к классу одной из эталонных оценок в каждой группе, сформированной на первом этапе,

4/ полученные результаты классификации взвешивают с помощью значения фактора, по которому строилась данная группа, на основании результатов пункта 2,

5/ взвешенные результаты классификации по каждой группе показателей складывают.

Индивидуальные психофизиологические реакции регистрируются с помощью индивидуальных устройств класса смартфона или планшетного компьютера, а также индивидуального устройства для регистрации биопотенциалов головного мозга (ЭЭГ). Предъявление информации в процессе регистрации осуществляется на индивидуальных устройствах класса мобильного телефона, планшетного, настольного компьютера или ноутбука, а также другими средствами, обеспечивающими предъявление пользователю информации по различным сенсорным каналам - визуальному, слуховому, тактильному и др.

Информация (контент) в виде изображений, текста, видео и т.п. загружается на сервер. На сервере осуществляется предварительная подготовка предъявления контента в виде сценария из набора форагментов, с учетом их количества и времени экспозиции. Подготовленный сценарий пересылается на индивидуальное устройство. Пользователь запускает программу предъявления сценария, которая, в ходе предъявления регистрирует показатели его моторной (двигательной) активности. По окончании предъявления сценария данные о моторной активности отправляются на сервер. Сервер обрабатывает эти данные пользователей и формирует групповые статистические оценки, характеризующие предъявляемую информацию (контент).

Получаемый технический результат содержит сочетание двух направлений:

- для получения групповых статистических оценок используются результаты дистанционного обследования больших групп пользователей;

- групповые статистические оценки основаны на регистрации физиологических показателей.

Блок-схема структурных составляющих и взаимодействия их при реализации способа изображена на фиг. 1

Блок-схема реализации работы модуля предъявления информации и регистрации показателей на индивидуальном устройстве показана на фиг. 2.

Обработка реакций, зарегистрированных индивидуальным устройством каждого респондента, осуществляется следующим образом. На первом этапе в каждом индивидуальном наборе показателей вычисляются различия между стимулами эталонных категорий (с использованием соответствующего статистического критерия различий) по каждому из анализируемых первичных показателей. Далее полученные значения, отражающие дискриминирующую способность каждого первичного показателя, подвергаются факторному анализу отдельно для амплитудных и временных показателей (метод главных компонент, варимаксное вращение) по каждому сенсору и вычисляются значения полученных факторов. После этого респонденты объединяются в группы на основании того, какой из факторов имел максимальное значение.

Второй этап обработки заключается в получении оценок стимулов с помощью системы критериев, полученных на предыдущем этапе. Алгоритм обработки отдельной процедуры можно представить следующим образом.

1. Аналогично тому, как это происходило на первом этапе, вычисляются различия между стимулами разных категорий по каждому первичному показателю.

2. Далее по этим значениям и факторным коэффициентам, полученным на первом этапе, вычисляются значения факторов, группирующих первичные показатели.

3. Для каждого стимула в пространстве первичных признаков с помощью дискриминантных функций вычисляется степень принадлежности к классу одной из эталонных оценок в каждой группе, сформированной на первом этапе.

4. Полученные результаты классификации взвешиваются с помощью значения фактора, по которому строилась данная группа, на основании результатов пункта 2.

5. Взвешенные результаты классификации по каждой группе показателей складываются.

Схема обработки индивидуальных ЭЭГ реакций приведена на фиг. 3.

Приведена схема обработки одиночного вызванного потенциала на примере правого лобного отведения (F4). Р1, Р2, N2 - компоненты вызванного потенциала, Ампл - амплитудные значения, Лат - значения латентности.

Этот же алгоритм обработки используется для всех остальных ЭЭГ отведений для всех респондентов.

Обработка накопленных таким образом данных производится на сервере путем многомерного анализа показателей, полученных с различных сенсоров индивидуального устройства, отражающих особенности физиологической реакции, возникающей в ответ на предъявление информации.

Вариативность физиологических ответов на примере регистрации моторных реакций при предъявлении информации различного содержания приведена на фиг. 4.

Вариативность физиологических ответов определяется содержанием предъявляемой информации. Анализ вариативности по группе респондентов позволяет оценить информацию с точки зрения ее значимости в отношении выбранных оценочных критериев.