Améliorez vos recherches comportementales grâce à l’accélérométrie pour optimiser l’analyse des données. Découvrez comment cette technologie apporte une nouvelle dimension à vos méthodologies de recherche, en vous fournissant des informations précieuses. Utilisez l’accélérométrie pour faire progresser vos conclusions et approfondir la compréhension des schémas comportementaux, afin d’obtenir des résultats de recherche complets.
Table of Contents
En bref :
L’algorithme du Carnet d’accélérométrie utilise les capteurs de l’appareil pour extraire des données relatives aux mouvements physiques et offre les avantages suivants :
- Extraire les données d'activité physique des appareils pris en charge
- Personnalisez les seuils de détection pour identifier les mouvements significatifs
- Générer un signal de données brutes pour le mouvement dans les axes X, Y et Z, l'amplitude du mouvement, la détection de mouvement et la détection des pics
- Obtenir des mesures d'accélérométrie telles que : nombre de mouvements, durée des mouvements (ms), pourcentage de mouvements (%), durée moyenne des mouvements (ms), amplitude moyenne de l'accélération (m/s²), accélération maximale moyenne (m/s²), seuil de mouvement (m/s²)
- Générer des marqueurs de mouvement pour le début, la fin et les pics du mouvement
- Générer des annotations à partir de marqueurs de mouvement pour simplifier l'analyse
Nous sommes ravis de vous présenter une nouvelle fonctionnalité très performante : le cahier d’accélérométrie. Cette fonctionnalité permet la détection des mouvements et s’intègre parfaitement à la plateforme iMotions Lab, améliorant ainsi votre flux de travail de recherche.
Pourquoi la détection de mouvement est-elle importante dans le domaine de la recherche ?
Les données de mouvement jouent un rôle essentiel dans divers types d’études, que ce soit pour le contrôle de la qualité des données, en tant qu’indicateur d’événements clés, ou même en tant que réponse physiologique à part entière.
1. Contrôle de la qualité des données
Dans de nombreux cas, les mouvements peuvent nuire à la qualité des données. Par exemple, les mesures de la réponse galvanique de la peau (GSR) sont très sensibles aux artefacts liés aux mouvements, qui peuvent fausser les résultats. En détectant les mouvements, les chercheurs peuvent identifier et exclure les segments de données affectés par ceux-ci, garantissant ainsi des résultats plus fiables et plus précis.
2. Le déplacement comme indicateur d’événements marquants
Le mouvement permet souvent d’identifier les moments critiques d’une expérience, aidant ainsi les chercheurs à déterminer avec précision quand se produisent les interactions clés ou les réactions physiologiques.
Lors des tests de produits, la détection des mouvements aide les chercheurs à identifier les moments clés de l’interaction, par exemple lorsqu’un participant applique un produit. Cela permet une analyse plus précise des réactions physiologiques qui s’ensuivent.
De même, dans le domaine des sciences du sport, l’analyse des mouvements permet de saisir la réaction physiologique immédiate du corps après un swing au baseball ou au golf, ce qui fournit des informations précieuses.
3. Le mouvement en tant que réaction physiologique
Dans certains cas, le mouvement lui-même est un indicateur direct de l’intérêt. En ergonomie, le fait de bouger sans cesse lorsqu’on utilise une chaise ou un bureau nouvellement conçu peut être le signe d’un manque de confort, ce qui permet d’orienter les améliorations à apporter à la conception du produit.
De même, dans le domaine de la recherche comportementale, la façon dont une personne bouge – ou l’intensité de ses mouvements – peut révéler son niveau de stress, d’implication ou de détente dans différents environnements.
Les données d’accélérométrie sont aussi polyvalentes que puissantes. Qu’elles servent à nettoyer les données en filtrant les artefacts liés aux mouvements ou à fournir des indications sur les schémas comportementaux, leur potentiel n’a pour seule limite que la créativité. En intégrant la détection des mouvements à vos études, vous pouvez améliorer la précision des données, mettre en lumière des informations comportementales pertinentes et acquérir une meilleure compréhension des réponses des participants.
Comment ça marche ?
Comme indiqué précédemment, notre nouvelle fonctionnalité d’accélérométrie exploite les capacités intégrées des appareils compatibles pour collecter des données de mouvement, notamment celles provenant de capteurs GSR et de lunettes de suivi oculaire. Si vous ne savez pas si votre appareil est équipé d’un capteur d’accélération, il est préférable de vous renseigner auprès du fabricant.
Une fois la collecte des données terminée, vous trouverez l’algorithme de traitement de l’accélérométrie dans l’onglet « Traitement du signal », aux côtés d’autres outils de traitement du R-notebook. Vous pouvez y définir un seuil de détection des mouvements, ce qui permettra au logiciel de générer des données de signal d’accélérométrie sur votre chronologie.
Ces données de signal comprennent les données brutes correspondant aux coordonnées X, Y et Z ainsi qu’à l’amplitude de l’accélération. De plus, le logiciel iMotions fournit un signal pour la détection de mouvement et la détection de pics.
Vous obtenez également un récapitulatif concernant :
- Nombre de mouvements,
- Temps écoulé (ms),
- Variation en pourcentage (%),
- Durée moyenne du mouvement (ms),
- Accélération moyenne (m/s²),
- Accélération maximale moyenne (m/s²),
- Seuil de mouvement (m/s²)
À partir de toutes ces données, le logiciel génère automatiquement des repères indiquant le début, la fin et le point culminant du mouvement. Ces repères peuvent ensuite servir à créer des annotations automatiques, que vous pouvez personnaliser en fonction de vos besoins de recherche.
Que vous annotiez des périodes de mouvement ou que vous vous concentriez sur les données avant ou après le mouvement, ces annotations permettent de rationaliser la segmentation, rendant ainsi votre analyse plus structurée et plus pertinente.
Grâce au cahier d’accélérométrie d’iMotions, la détection des mouvements n’est plus une fonctionnalité secondaire : elle fait désormais partie intégrante de votre processus de recherche. Que vous ayez besoin de nettoyer vos données, de marquer des événements clés ou d’analyser les mouvements en tant que réponse comportementale, cette fonctionnalité vous permet de travailler plus efficacement et d’obtenir des informations plus approfondies.