Bedrijven en overheden zijn constant op zoek naar de juiste prikkels om mensen iets te laten kopen of te laten doen. Ze maken reclames en overheidsspotjes in de hoop dat het gewenste effect wordt bereikt. Maar hoe meet je of daarin wel de juiste toon wordt aangeslagen?

De meest gangbare methode is mensen gewoon vragen naar wat ze ervan vinden. Maar de praktijk wijst uit dat dit niet altijd accurate antwoorden oplevert omdat mensen geneigd zijn alleen wenselijke antwoorden te geven en ze hun gevoelens vaak niet zo goed onder woorden kunnen brengen.

EEG

Esther Eijlers, Maarten Boksem en Ale Smidts van de Rotterdam School of Management, Erasmus Universiteit (RSM) zeggen nu een nieuwe methode te hebben ontwikkeld om dit probleem te ondervangen. Bij deze methode worden de emoties in de hersenen in real-time gemeten en gevolgd met behulp van elektro-encefalografie (EEG). Dat heeft de Erasmus Universiteit dinsdag bekendgemaakt in een persbericht.

De methode kan volgens de onderzoekers van grote waarde zijn, niet alleen voor bedrijven en overheden, maar bijvoorbeeld ook voor therapeutische behandelingen. De onderzoeksresultaten zijn beschreven in de research paper Implicit measurement of emotional experience and its dynamics.

Voor het onderzoek werden de EEG-gegevens van 40 studenten verzameld die met een muts met 62 elektroden naar korte video’s keken die een bepaalde emotie moesten oproepen. Blijdschap, verdriet, angst en afkeer werden elk in vijf korte video’s door de deelnemers ervaren. Met machine learning technologie werden aan elke van die vier emoties een bepaalde frequentie en topografie van het EEG-signaal toegeschreven, een algoritme dus.

Neuro-imaging

Esther Eijlers: “Uit onze resultaten is gebleken dat dit algoritme dat we hebben ontwikkeld kan classificeren welke emoties worden ervaren tijdens het kijken naar bepaalde video’s. Een mooie illustratie dat het ontwikkelde classificatie-algoritme inderdaad werkt, zagen we toen we deelnemers een stukje van de Pixar-animatiefilm ‘Up’ lieten zien. Aan het begin van de film wordt het verhaal verteld van een man en vrouw die veel ups en downs meemaken, trouwen en samen oud worden. We hadden een classificatie gemaakt in welke seconden deelnemers zich blij of verdrietig zouden voelen tijdens het bekijken van de video. Het bleek dat de emotionele reactie die we hadden voorspeld op basis van het algoritme van onze EEG-gegevens, overeenkwam met de positieve en negatieve stukken uit de verhaallijn.”

Het onderzoek van RSM is niet het enige in deze richting. Een andere methode die in de wetenschap wordt toegepast, is het zogenoemde neuro-imaging waarbij hersenactiviteiten worden opgenomen met gebruik van een functionele kernspintomografie (fMRI).
Deze techniek is met succes gebruikt om neurale netwerken die betrokken zijn bij veel psychologische en emotionele processen in het brein te lokaliseren.

Het probleem is alleen dat het minder nauwkeurig laat zien hoe de neurale processen zich real-time ontwikkelen. Volgens Eijlers en haar collega’s is hun algoritme wat dat betreft een vooruitgang.