Messung von Emotionen durch Eye-Tracking – Eine kurze Einführung

Die Bedeutung der Emotionen im Wirtschaftsleben

Während die Erforschung der Emotionen in der Psychologie einen zentralen Platz einnimmt, werden sie in der mikroökonomischen Analyse der Konsumenten weitgehend unberücksichtigt gelassen. Dies hängt auch damit zusammen, dass in der Mikroökonomie nicht ganz unberechtigt all das von der Analyse ausgeschlossen wird, was man gar nicht oder nur sehr schwer objektiv messen kann. Und Emotionen konnte man in der Vergangenheit allenfalls über EEGs messen. Durch Eye-Tracking ist diese Restriktion aber weggefallen.

Dieses Wahrnehmungsproblem für die allgegenwärtige Bedeutung der Emotionen gilt auch für sehr viele Unternehmensentscheidungen und betriebsinterne Diskussionen. Viele wichtige ökonomische Entscheidungen werden stark durch Emotionen beeinflusst. Vertrauen ist die Grundlage bei den meisten Kaufentscheidungen, und in den Vertrauensgüterindustrien ist es sogar die Grundlage überhaupt für jeden Vertragsabschluss. Für die Entstehung von Vertrauen spielen Emotionen aber nun einmal eine sehr große Rolle.

Auch für den Aufbau der größten Assetklasse einer jeden Volkswirtschaft – das Humankapital – sind Emotionen zentral, denn eine notwendige Bedingung für eine hohe Produktivität von Humankapitalinvestitionen sind positive Emotionen: Man lernt nur wirkungsvoll, wenn man sich in einer guten und nicht in einer deprimierten Stimmung befindet.

Diese selektive Wahrnehmung der Wirtschaftswissenschaften hat mit dazu beigetragen, dass viele Geschäftsmöglichkeiten systematisch übersehen wurden, die sich aus einer verbesserten Berücksichtigung der Emotionen für wirtschaftliche Entscheidungen ergeben. Für unternehmerisch denkende Menschen ergeben sich hierdurch viele innovative Geschäftsmodelle ganz jenseits der Digitalisierung. Emotionen systematisch und objektiv messen und aufzeichnen zu können, ist daher für eine Vielzahl von Branchen und Anwendungen die unabdingbare Voraussetzung. Für diese Unternehmer lohnt es sicherlich, einen Blick auf die Bücher von Chaudhuri [2006], Hill [2009] und Konar und Chakraborty [2015] zu werfen.

Aber auch innerhalb von Economics erfahren Emotion mehr und mehr wissenschaftliche Aufmerksamkeit und Berücksichtigung, wie auch eine ganze Reihe von Vorträgen zeigt, von denen wir hier einige nennen.


„https://www.youtube.com/watch?v=dqxQ3E1bubI“
„Behavioral Economics: Crash Course Economics #27“


„https://www.youtube.com/watch?v=kUt_CHlrUgg“
„Can emotions influence our economic decision making? | Ágnes Virlics | TEDxTârguMureș
5.278 Aufrufe“


„https://www.youtube.com/watch?v=0rLb0pGZzOw“
„Applying behavioral economics to real-world challenges: Kelly Peters at TEDxUtrecht“


„https://www.youtube.com/watch?v=1wup_K2WN0I“
„When Emotions Make Better Decisions – Antonio Damasio“

Messung der Veränderung der wahren Gemütslage durch Veränderungen der Pupillengröße

Pupille Auge
Bildnachweis: https://pxhere.com/en/photo/941885

Dass Eye-Tracking auch dazu eingesetzt wird, die Veränderung der Emotionen des Menschen zu messen und aufzuzeichnen, hatten wir bereits in der Rubrik „Funktionen des Eye-Tracking“ erwähnt. Die Möglichkeit, mit Hilfe von Eye-Tracking die Emotionen einer Person mit einer hohen Treffsicherheit zu identifizieren, ist eine weitere Funktion jenseits des Blickverlaufs. Die Pupillengröße des Menschen ist ebenfalls abhängig von den Emotionen des Menschen, kann von ihnen aber nicht kontrolliert werden. Es gibt zwar „fake smiles“ (falsches Lächeln) aber eben keine „fake dilation“ (vorgetäuschte Pupillenerweiterung).

Die übersehene Funktion der Emotionsmessung durch Eye-Tracking

Aber auch bei den Wissenschaftlern, die sich schwerpunktmäßig mit Eye-Tracking beschäftigen, ist die Möglichkeit noch weniger bekannt, hierdurch auch Emotionen objektiv und ehrlich in Erfahrung bringen zu können. Auf diese Tatsache haben Oliveira, Aula und Russell [2009, S. 2209] hingewiesen:

“Despite the increasing popularity of eye-tracking in Human-Computer Interaction (HCI) research, pupil size — which is recorded by most eye-tracking devices — has received considerably less attention. It is commonly known that pupil size varies to control the amount of light that enters the eye. A less known phenomenon is that pupil size also varies in response to different levels of cognitive engagement and effort and in response to the interest value of stimuli. In addition, recent studies have suggested that pupil size can be used to measure the effects of emotional feedback and as an input modality used to control computer games.”


„A Model Relating Pupil Diameter to Mental Workload and Lighting Conditions“
„https://www.youtube.com/watch?v=JkCfRN0YoUE&t=20s“
Zunächst einmal sind hier die grundlegenden Arbeiten von Alghowinem, et al. [2013], Aracena, et al. [2015], Bradley, et al. [2008], Cavanagh, et al. [2014], Lanatà, et al. [2011], Kaspar, Krapp und König [2015] und Partala und Surakka [2003] zur Pupillometrie und ihren Anwendungen zur Messung der Emotionen mit Hilfe von Eye-Tracking zu nennen, die aufgezeigt haben, dass Eye-Tracking zur Identifikation von Emotionsänderungen bei Menschen sozusagen „in real time“ – also ohne zeitliche Verzögerungen – eingesetzt werden kann. Auch Maskeliunas und Raudonis [2016] sind in ihrer Eye-Tracking Studie der Messung von unterschiedlichen Emotionen nachgegangen und konnten die Emotionen (neutral, angeekelt, beschämt, sinnesfreudig) mit einer 90%igen Präzision identifizieren. An dieser Stelle wollen wir allerdings vorwiegend auf einige derjenigen Eye-Tracking Studien eingehen, die uns erlauben, direkt die Anwendungen aufzeigen, die sich daraus ergeben können.

Bei den wissenschaftlichen Anwendungen zur Messung der Emotionen mit Hilfe von Eye-Tracking sind es z. B. die Wissenschaftsdisziplinen der Positive Psychology und der Cognitive Science. Die Unterscheidung zwischen momentanem Glücksempfinden und der eher langanhaltenden subjektiven Zufriedenheit mit den eigenen Lebensumständen ist für das Fachgebiet Positive Psychology fundamental. Dieser Frage widmet sich die Eye-Tracking Studie von Sanchez und Vazquez [2014]. Für das soziale Zusammenleben sind die Fähigkeiten, menschliche Emotionen anhand des Gesichtsausdruckes zu identifizieren und die Vertrauenswürdigkeit einer Person zutreffend einzuschätzen, von großer Bedeutung. Eine Vielzahl von Studien haben gezeigt, dass das Neuropeptid Oxytocin einen Einfluss auf diese Fähigkeiten ausübt. Saraçaydin [2015] hat in ihrer Masterarbeit den Einfluss von Oxytocin auf diese Fähigkeiten experimentell durch die Messung der Pupillenveränderung mit Hilfe eines Eye-Trackers nachgewiesen.

Personalabteilungen sind zunehmend mit dem Problem des sogenannten “Burn-out” konfrontiert. Gerade in emotional herausfordernden Branchen wie der Bildung, dem Gesundheitswesen, der Polizei und dem Rettungswesen aber auch bei Tätigkeiten wie dem Verkauf oder dem Beschwerdemanagement sind die emotionalen Belastungen besonders hoch. In diesem Zusammenhang ist die Eye-Tracking Studie von Bianchi und Laurent [2015] interessant, die die Besonderheiten von Burn-out im Gegensatz zu Depressionen untersucht haben.

Die mentale Beanspruchung und intellektuelle Neugier von Konsumenten durch rationale und emotionale Elemente in Anzeigen wurde von Hahn, Lee, und Chae [2015] mit Hilfe von Eye-Tracking untersucht. Insbesondere sind sie auch der Frage nachgegangen, in wie weit sich hier bei Werbeanzeigen Unterschiede für Konsumenten ergeben, die nur rationale, oder nur emotionale Elemente, oder beides enthalten.

Menschen sind durchaus in der Lage, zwischen einem falschen, aufgesetzten Lächeln und einem ehrlichen Lächeln zu unterscheiden.  Bei der Auswahl von Photographien von Menschen für Werbematerialien, Internetseiten oder den Geschäftsbericht, die bei wichtigen Stakeholdergruppen wie den Kunden, neuen Mitarbeitern oder den Kapitaleigentümern des Unternehmens Vertrauen hervorrufen oder stärken sollen, muss deshalb unbedingt darauf geachtet werden, dass sich auf solchen Bildern keine Gesichter mit einem falschen Lächeln befinden.

Sowohl Eisenbarth und Alpers [2011] als auch Schurgin, et al. [2014] haben in ihren Studien die Gesichtsbereiche identifiziert, auf die sich Menschen bei der Beurteilung der Emotionen konzentrieren. Bemerkenswerterweise ist es nicht nur der Mund, der hierfür die größte Aufmerksamkeit erhält, sondern sowohl die Augen als auch der Mund erfahren das stärkste Interesse. Anhand der Pupillenveränderung von Probanden beim Betrachten von Photographien mit Menschen mit ehrlichem und falschen Lächeln haben Hossain, et al. [2016] in ihrer Eye-Tracking Studie nachgewiesen, dass Männer auf falsches Lächeln mit positiven, Frauen aber mit negativen Emotionen reagieren. Die Fähigkeiten von jungen und alten Menschen die Emotionen auf jungen und alten Gesichtern korrekt zu identifizieren, haben Ebner, He und Johnson [2011] in ihrer Eye-Tracking Studie untersucht. Dabei hat sich gezeigt, dass die emotionale Verfassung auf jüngeren Gesichtern zutreffender erkannt wurde als bei älteren Gesichtern. Das gilt sowohl für jüngere als auch für ältere Betrachter. Darüber hinaus stellte sich heraus, dass die Betrachter lieber und länger auf Gesichter ihrer Altersklasse schauten.


„https://www.youtube.com/watch?v=7SqlilB1w3g“
„Can you spot a fake smile?“
Bei der Wahl von Photographien von Menschen mit bestimmten Gesichtsausdrücken z. B. in der Werbung ist es wichtig, dass die Betrachter die Emotionen der abgebildeten Personen auch entsprechend der Absicht interpretieren. Das Problem kompliziert sich noch weiter dadurch, dass in unserer ethnisch zunehmend heterogener werdenden Welt die Interpretation bei den Betrachtern durchaus unterschiedlich sein kann. Masuda, et al. [2008] haben in ihrer Eye-Tracking Studie die kulturellen Unterschiede bei der Interpretation von Gesichtsausdrücken zwischen Japanern und europäisch-stämmigen Personen untersucht. Dabei hat sich gezeigt, dass Japaner größeres Gewicht bei der Interpretation der Emotionen einer Person den sie umgebenden Personen geben als europäisch-stämmige Personen.

Die Eye-Tracking Studie von Cowan, Vanman und Nielsen [2014] hat den Zusammenhang zwischen der Empathie eines Menschen und seinem Blickverlauf bei der Wahrnehmung von Gesichtern gezeigt.[3] Philanthropische Stiftungen und Institutionen sind häufig bei ihrem Fundraising auf die fortgesetzte Spendentätigkeit einer größeren Anzahl von Spendern angewiesen. Die Spendentätigkeit des Menschen ist sehr stark durch Emotionen determiniert, und dementsprechend wichtig ist es für das Fundraising potentielle Spender wirkungsvoll anzusprechen. Bergerud [2013] ist in ihrer Masterarbeit der Frage nachgegangen, ob Menschen Geld spenden, weil sie vom Leid der Menschen berührt werden, die durch die Stiftung unterstützt werden, oder weil sie von der Effektivität der Arbeit der Stiftung überzeugt werden. Ihre Eye-Tracking Arbeit hat ergeben, dass das in Bildern sichtbare Leiden die stärksten Emotionen und schließlich auch die Spendenüberweisung auslöst.


„https://www.youtube.com/watch?v=NOU0f3EL428“
„InfoScope _ How Pupils Shrink or Dilate Based on Emotion“
Offenbar beeinflusst die Gefühlslage von Konsumenten deren Verhalten beim Besuch eines Online Shops in ähnlicher Weise, wie es Verkäufer im Offline Shop sicher immer wieder erlebt haben: Eher negativ gestimmte Konsumenten widmen den Garantie- und Umtauschbedingungen besonders große Aufmerksamkeit. Diese Erkenntnis hat die Eye-Tracking Studie von Hwang und Lee [2015] ergeben.

Werbung spricht vor allem die Emotionen des Menschen an. Das gilt insbesondere auch für Werbung durch Videos. Teixeira, Wedel und Pieters [2011] haben in ihrer Studie die emotionalen Reaktionen der Betrachter von Video-Werbung, ihre Aufmerksamkeit und ihre Vermeidungsstrategien analysiert. Hierzu wurde der jeweilige Gesichtsausdruck wurde durch eine MiniDV Kamera aufgezeichnet, und mit Hilfe einer entsprechenden Software identifiziert, und die Aufmerksamkeit wurde mit einem Eye-tracker gemessen. Die Studie enthält eine Fülle von direkt umsetzbaren Ergebnissen für die Werbewirtschaft und die Medien. Für die Online-Ausgaben von Zeitungen sind insbesondere die Ergebnisse zur Aufmerksamkeit und den Vermeidungsstrategien im Zusammenhang mit der Banner Blindness und den Ad-Blockern relevant.

Auch Verpackungen können Emotionen auslösen. Nikolaus und Lipfert [2012] haben in ihrer Eye-Tracking Studie die Emotionen untersucht, die Packungsdesign auf Käufer ausüben können.

Wie reagieren Leser emotional auf bestimmte Textpassagen während des Lesens?

Emotional tracking
Bildnachweis: https://upload.wikimedia.org/wikipedia

Die Antwort auf diese Frage ist sicher nicht nur für Schriftsteller interessant, sondern auch für Zeitungen und Zeitschriften, die auch die Emotionen ihrer Leser ansprechen wollen. Ismail, et al. [2011] haben ein System entwickelt, das mit Hilfe von biometrischen Messgeräten für EEG Messungen (Emotiv neuroheadset) und einem Eye-tracker die entsprechenden Daten während des Lesens aufzeichnet und dann die jeweils vorherrschende Emotion im Text durch farblich wechselnde Fonts hervorhebt.

Ein großer Nachteil von E-learning im Vergleich zum traditionellen Lernen und Unterrichten besteht bisher in den fehlenden Möglichkeiten der emotionalen Kommunikation zwischen Lehrenden und Lernern und auch zwischen den Lernern untereinander. Durch die Nutzung von Eye-Tracking beim E-learning lassen sich aber Emotionen der Lerner simultan während des Lernens identifizieren und dementsprechend zur Erhöhung der Produktivität bis hin zum personalisierten Lernen nutzen. Charoenpit and Ohkura [2013], Porta, Ricotti und Perez [2015] und Wang, Chignell und Ishizuka [2015] haben sich mit der Integration von Eye-Tracking in Learning Management Systems für E-learning beschäftigt.

Studententeams beim E-learning sind virtuelle Teams. Auch in solchen Teams sind die Emotionen der Teammitglieder entscheidend für die Produktivität der Zusammenarbeit. Cereghetti, et al. [2015] haben für virtuelle Gruppenarbeiten ein Werkzeug für die Bewusstmachung und Kommunikation der Emotionen der Gruppenmitglieder entwickelt, und seine Nutzung mit Hilfe von Eye-Tracking beobachtet. Die Erkenntnisse, die hierfür gewonnen werden und anwendungsreif entwickelt werden, sind nicht nur für E-learning Programme relevant, sondern für das ungleich größere Anwendungsfeld der virtuellen Teams in Unternehmen.


„https://www.youtube.com/watch?v=P_6vDLq64gE“
„How to spot a liar | Pamela Meyer“

Die Arbeit von Wang, Spezio, und Camerer [2009] hat mit Hilfe von Spieltheorie und Eye-Tracking die zeitlose Logik aufgezeigt, die zu eigennützigen Übertreibungen führen. Die Studie ist ein gutes Beispiel dafür, weshalb Volkswirte den Äußerungen von Vorstandsvorsitzenden, Finanzanalysten, Investmentbankern, aber auch von Konsumenten und Wählern wenig Glauben schenken, und welche Logik dahintersteckt. Diese Eye-Tracking Studie möge allen Investoren eine Warnung sein, die sich von den eigennützigen Übertreibungen zu leicht leiten lassen.

Women shopping bags
Bildnachweis: https://i0.wp.com/japandaily.co.

Zum Problem der Entlarvung von Unwahrheiten mit Hilfe von Eye-Tracking hat sich mittlerweile eine umfangreiche wissenschaftliche Literatur entwickelt. Zu nennen sind hier z. B. die Arbeiten von Proudfoot [2013], Rybar und Bielikova [2016], Schuetzler [2012], Schwedes und Wentura [2012] und Walczyk, et al. [2012]. Insbesondere die Studie von Rybar und Bielikova [2016] ist für all jene interessant, die sich mit Usability Studien und Umfrageergebnissen beschäftigen und die nach Lösungen suchen, ehrlichere und objektivere Antworten auf ihre Fragen zu erhalten als Befragungen und „Think Aloud“ Techniken. Dass zwanghafte Kaufsucht eine Suchterkrankung und nicht nur eine leichte Übertreibung normalen Verhaltens ist, wird sicher nicht allzu gerne von denen zur Kenntnis genommen, die diese Sucht bedienen. Zuraigat [2012] hat sich in ihrer Masterarbeit an der Copenhagen Business School bemerkenswerterweise mit dieser Suchtkrankheit am Department of Marketing (Decision Neuroscience Research Group) und nicht am Department of Psychiatry auseinandersetzen dürfen.


„https://www.youtube.com/watch?v=LHuwJdyqpzk“
„Meet The Experts- Compulsive Buying Disorder With Dr. April Benson PhD“

Literatur

Aracena, Claudio, Basterrech, Sebastián, Snášel, Václav and Velásquez, Juan, [2015], “Neural Networks for Emotion Recognition Based on Eye Tracking Data”, 2015 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics, Kowloon Tong, Hong Kong, October 9-12, 2015. pages 2632-2637, IEEE, DOI: 10.1109/SMC.2015.460.

 

Bergerud, Thea, [2013], ”How Neuromarketing can Help Strengthen the Non-­profit Sector: An Eye-­‐tracking Study of Emotional Appeals in Fundraising Communications”, Copenhagen Business School, Department of Marketing, Master Thesis, 2013.

 

Bianchi, Renzo and Laurent, Eric, [2015], “Emotional information processing in depression and burnout: an eye-tracking study, European Archive of Psychiatry Clinical Neuroscience, Feb., No. 265, pp. 27-34, 2015.

 

Blais, Caroline, Fiset, Daniel, Roy, Cynthia, Régimbald, Camille Saumure and Gosselin, Frédéric, [2010], “Eye Fixation Patterns for Categorizing Static and Dynamic Facial Expressions”, Journal of Vision, Vol. 10, No. 7, pp. 531-531, August 2010.

 

Cereghetti, Donato, Molinari, Gaëlle, Chanel, Guillaume, Pun, Thierry and Betrancourt, Mireille, [2015], “Sharing emotions during a computer-mediated collaborative task: a dual eye-tracking study”, 16th Biennial EARLI Conference for Research on Learning and Instruction. Limassol, Cyprus – 25-29 August 2015.

 

Charoenpit, Saromporn and Ohkura, Michiko, [2013], “E-learning System Design by Learning Management System (LMS) focusing on Emotional Aspects using Biological Signals”, Discussion Paper, Graduate School of Engineering, Shibaura Institute of Technology, Japan, July 2013.

 

Cowan, David G., Vanman, Eric J. and Nielsen, Mark, [2014], “Motivated empathy: the mechanics of the empathic gaze”, Cognition and Emotion, Volume 28, Issue 8, 2014.

 

Cowan, David Gary, [2015], The Empathic Gaze and How to Find it:  Eye-gaze Behaviour to Expressions of Emotion, Doctoral Thesis, School of Psychology, The University of Queensland, Australia, 2015.

 

Drozdova, Natalia, [2014], Measuring Emotions in Marketing and Consumer Behavior: Is Face Reader an applicable tool?, Master Thesis, Norwegian School of Economics, Bergen, Spring 2014.

 

Duque, Almudena and Vázquez, Carmelo, [2015], “Double attention bias for positive and negative emotional faces in clinical depression: Evidence from an eye-tracking study”, Journal of Behavior Therapy and Experimental Psychiatry, Volume 46, pp. 107-114, March 2015.

 

Ebner, Natalie C., He, Yi, and Johnson, Marcia K., [2011], “Age and Emotion Affect How We Look at a Face: Visual Scan Patterns Differ for Own-Age versus Other-Age Emotional Faces”, Cognition & Emotion, Volume 25, No. 6, 2011.

 

Eisenbarth, Hedwig and Alpers, Georg W., [2011], “Happy Mouth and Sad Eyes: Scanning Emotional Facial Expressions”, Emotion, Vol. 11, No. 4, pp. 860–865, 2011.

 

Gomez-Ibañez, Asier, Urrestarazu, Elena and Viteri, Cesar, [2014], “Recognition of facial emotions and identity in patients with mesial temporal lobe and idiopathic generalized epilepsy: An eye-tracking study”, Seizure, Volume 23, Issue 10, pp. 892-898, November 2014.

 

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Hossain, M. Z., Gedeon, T. D., Sankaranarayana, R., Apthorp, D. and Dawel, A., [2016], “Pupillary Responses of Asian Observers in Discriminating Real from Fake Smiles: A Preliminary Study”, Research School of Computer Science and Research School of Psychology, Australian National University, Canberra, Australia, Proceedings of Measuring Behavior 2016, (Dublin, Ireland, 25-27 May 2016). Editors: A.J. Spink et al.   www.measuringbehavior.org.

 

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Lemos, Jakob de, Sadeghnia, Golam Reza, Ólafsdóttir, Íris and Jensen, Ole, [2008], “Measuring emotions using eye tracking”, p. 226 in: Spink, Andrew, Ballintijn, Mechteld, Bogers, Natasja, Grieco, Fabrizio, Loijens, Leanne, Noldus, Lucas, Smit, Gonny and Zimmerman, Patrick, (eds.), [2008], Proceedings of Measuring Behavior 2008 6th International Conference on Methods and Techniques in Behavioral Research, Maastricht, The Netherlands August 26-29, 2008.

 

Maskeliunas, Rytis and Raudonis, Vidas, [2016], “Are you ashamed? Can a gaze tracker tell?”, PeerJ Computer Scioience, Seite 1-22, 2016.

 

Masuda, Takahiko, Ellsworth, Phoebe C., Mesquita, Batja, Leu, Janxin, Tanida, Shigehito and Van de Veerdonk, Ellen, [2008], “Cultural Differences in the Perception of Facial Emotion – Placing the Face in Context: Cultural Differences in the Perception of Facial Emotion”, Journal of Personality and Social Psychology, Vol. 94, No. 3, pp. 365–381, 2008.

 

Nemeth, Viola L., Csete, Gergo, Drotos, Gergely, Greminger, Nora and Janka, Zoltan, Vecsei, Laszlo and Must, Anita, [2016], “The Effect of Emotion and Reward Contingencies on Relational Memory in Major Depression: An Eye-Movement Study with Follow-Up” Frontiers in Psychology, Volume 7, Article 1849, November 2016.

 

Nikolaus, Ulrich and Lipfert, Denise, [2012], “The emotional impact of packaging design – An eye tracking analysis”, Advances in Printing and Media Technology, Vol. XXXIX, Proceedings of the 39th International Research Conference of Iarigai, Ljubljana 2012.

 

Porta, Marco, Ricotti, Stefania and Perez, Calet Jimenez, [2015], “Emotional E-Learning through Eye Tracking”, Discussion Paper, Dipartimento di Informatica e Sistemistica – Università di Pavia, Via Ferrata 1 – 27100 – Pavia – Italy, August 2015.

 

Sanchez, Alvaro and Vazquez, Carmelo, [2014], “Looking at the eyes of happiness: Positive emotions mediate the influence of life satisfaction on attention to happy faces”, Journal of Positive Psychology, pp. 1-22, 2014.

 

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Sassenrath, Claudia, Sassenberg, Kai, Ray, Devin G., Scheiter, Katharina, and Jarodzka, Halszka, [2014], “A Motivational Determinant of Facial Emotion Recognition: Regulatory Focus Affects”, Recognition of Emotions in Faces. PLoS ONE 9(11), November 7, 2014.

 

Schofield, Casey A., Johnson, Ashley L., Inhoff, Albrecht W. and Coles, Meredith E., [2012], “Social anxiety and difficulty disengaging threat: Evidence from eye-tracking”, Cognition and Emotion, Vol. 26, No. 2, pp. 300–311, 2012.

 

Schurgin, M. W., Nelson, J., Iida, S., Ohira, H., Chiao, J. Y. and Franconeri, S. L., [2014], “Eye movements during emotion recognition in faces”, Journal of Vision, Vol.  14, No. 13, pp. 1–16, 2014.

 

Szymanska, Monika, Chateau Smith, Carmela, Monnin, Julie, Andrieu, Patrice, Girard, Frédérique, Galdon, Lucie, Schneider, Marie, Pazart, Lionel, Nezelof, Sylvie and Vulliez-Coady, Lauriane, [2016], “Effects of Intranasal Oxytocin on Emotion Regulation in Insecure Adolescents: Study Protocol for a Double-Blind, Randomized Controlled Trial”, JMIR Research Protocols, 2016.

 

Teixeira, Thales, Wedel, Michel and Pieters, Rik, [2011], “Emotion-Induced Engagement in Internet Video Advertisements”, Journal of Marketing Research, 2011.

 

Tzedakis, Charalampos, [2014], Exploring Eye Activity as an Indication of Emotional State, Department of Informatics, Master Thesis, Engineering School of Engineering, Technological Educational Institute of Crete, 2014.

 

Wang, Hua, Chignell, Mark and Ishizuka, Mitsuru, [2015], “Empathic Tutoring Software Agents Using Real-time Eye Tracking”, Discussion Paper, University of Toronto/Tokyo, University of Toronto and University of Tokyo, August 2015.

 

Wang, J. T.-y., Spezio, M. and Camerer, C. F., [2009], „Pinocchio’s Pupil: Using Eye tracking and Pupil Dilation to Understand Truth-telling and Deception in Sender-Receiver Games”, American Economic Review, Vol. 100, No. 3, pp. 984-1007, 2009.

 

Zuraigat, Farah Qureshi, [2012], Investigating the cause to shop excessively is due to impulses or lack of self-control, Master Thesis – Cand.ling.merc – Intercultural market studies, Copenhagen Business School, Decision Neuroscience Research Group, Department of Marketing, September 3, 2012.

 

Pupillometrie

 

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Sirois, Sylvain and Brisson, Julie, [2014], “Pupillometry”, Wiley Interdisciplinary Reviews: Cognitive Science, Volume 5, Issue 6, pp. 679-692, 2014.

 

Wang, Joseph Tao-yi, [2011], “Pupil Dilation and Eye-tracking”, in: Schulte-Mecklenbeck, Michael, Kuehberger, Anton and Johnson, Joseph G., [2011], A Handbook of Process Tracing Methods for Decision Research: A Critical Review and User’s Guide, Chapter 8, pp. 185-204, Psychology Press, 20 May, 2011.

 

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Bradley, Margaret M., Miccoli, Laura, Escrig, Miguel A. and Lang, Peter J., [2008], “The pupil as a measure of emotional arousal and autonomic activation”, Psychophysiology. 2008 Jul; 45(4): 602–607.

 

Cavanagh, James F., Wiecki, Thomas V., Kochar, Angad, and Frank, Michael J., [2014], “Eye Tracking and Pupillometry are Indicators of Dissociable Latent Decision Processes”, Journal of Experimental Psychology Gen; Vol. 143, No. 4, pp. 1476–1488, August 2014.

 

Cernea, Daniel and Kerren, Andreas, [2015], “A survey of technologies on the rise for emotion-enhanced interaction”, Journal of Visual Languages & Computing, Vol. 31, pp. 70-86, December, 2015.

 

Kaspar, Kai, Krapp, Vanessa and König, Peter, [2015], “Hand Washing Induces a Clean Slate Effect in Moral Judgments: A Pupillometry and Eye-Tracking Study”, Nature: Scientific Reports, 5, Article number: 10471, 2015.

 

Lanatà, Antonio, Armato, Antonino, Valenza, Gaetano and Pasquale, Enzo, [2011],  “Eye tracking and pupil size variation as response to affective stimuli: a preliminary study”, Conference Paper, Scilingo Interdepartimental Research Centre, „E.Piaggio“ Faculty of Engineering, University of Pisa, Pisa, Italy, January 2011.

 

Partala, Timo, and Surakka, Veikko, [2003], “Pupil size variation as an indication of affective processing”, International Journal of Human-Computer Studies, Vol. 59, pp. 185–198, 2003.

 

Pupillometry for Measuring Cognitive Load

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[3] Die Dissertation von Cowan [2015] konnte dann allerdings keine verstärkende Wirkung von Tränen in Gesichtern auf die die empathischen Reaktionen nachweisen

PCEtLSBOYWNoIEFydGlrZWwgLS0+CgkJPGlucyBjbGFzcz0iYWRzYnlnb29nbGUiCgkJCSBzdHlsZT0iZGlzcGxheTppbmxpbmUtYmxvY2s7d2lkdGg6OTcwcHg7aGVpZ2h0OjI1MHB4IgoJCQkgZGF0YS1hZC1jbGllbnQ9ImNhLXB1Yi0xMTA4OTE0MjkyMzYyMTY0IgoJCQkgZGF0YS1hZC1zbG90PSIyNDY5Mjk5ODM2Ij48L2lucz4KCQk8c2NyaXB0PgoJCShhZHNieWdvb2dsZSA9IHdpbmRvdy5hZHNieWdvb2dsZSB8fCBbXSkucHVzaCh7fSk7CgkJPC9zY3JpcHQ+
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