L’une des fonctionnalités phares de la suite logicielle iMotions réside dans sa capacité à visualiser les données provenant de la vaste gamme de composants matériels que nos clients choisissent d’utiliser dans le cadre de leurs recherches. Sans l’aide des R Notebooks, il serait très difficile et fastidieux de déchiffrer et d’analyser les signaux émis par le matériel. Le nom « R Notebook » est un peu vague pour désigner un composant aussi essentiel ; c’est pourquoi, dans cet article, nous expliquons ce qu’il est et ce qu’il fait :
Table des matières
Comment visualiser des données avec les R Notebooks
Le principe des R Notebooks repose essentiellement sur le fait qu’il s’agit de scripts programmés sur mesure, capables de traiter les signaux provenant du matériel que vous utilisez pour mener vos recherches biométriques et de les transformer en représentations de données exploitables. Ces données correspondent aux visualisations présentables et publiables que vous voyez sur la plateforme logicielle iMotions. Au lieu de voir des chaînes de grands ensembles de données, qui représentent les signaux bruts des capteurs, grâce aux R Notebooks, vous pouvez visualiser, ajuster et exporter des graphiques et des indicateurs interprétables en fonction des paramètres de votre étude.
« R » (dans R Notebook) est un langage de programmation qui constitue une implémentation du langage « S ». S étant un langage de calcul statistique, « R » a été créé pour permettre la visualisation et la modélisation des données. Nos R Notebooks sont spécialement programmés pour notre plateforme, ce qui explique pourquoi nos clients ont accès à des rapports et des visualisations qui ne sont pas disponibles ailleurs sur le marché.
Depuis le lancement de la version 8.0 du logiciel iMotions, nous utilisons des R Notebooks pour nos algorithmes de traitement du signal. Avant d’intégrer les R Notebooks à notre logiciel, tout le traitement du signal était codé en dur, ce qui le rendait bien plus rigide qu’aujourd’hui.
Notre objectif en intégrant les R-Notebooks à notre logiciel est double. Tout d’abord, la philosophie qui guide iMotions a toujours été de rendre la collecte et l’analyse des données aussi fluides que possible, tout en conservant une grande flexibilité pour répondre aux besoins variés de nos clients.
D’autre part, nous sommes conscients que nos clients doivent très souvent présenter leurs résultats et leurs conclusions à des personnes qui n’ont pas participé au processus de collecte des données. Ils ont donc besoin de représentations visuelles précises et d’indicateurs faciles à comprendre pour communiquer leurs résultats.
Quelles données biométriques peuvent être visualisées dans la plateforme logicielle iMotions ?
Nos carnets R couvrent l’ensemble de nos modules disponibles et présentent les indicateurs les plus couramment utilisés par nos utilisateurs au quotidien dans le cadre de leurs recherches. Nous mettons constamment à jour notre offre de carnets R, et plusieurs nouveautés sont prévues pour 2022. Découvrez ci-dessous une sélection de carnets R, ou consultez la liste complète sur le Centre d’aide d’iMotions.
Réponse galvanique de la peau (GSR) :
En savoir plus sur : Qu’est-ce que la détection des pics EDA et comment fonctionne-t-elle ?
Analyse de la réponse galvanique de la peau
(GSR) : détection des pics, agrégation des pics par intervalles, qualité du signal et époquage.
Fonctionnalité phare :
regroupement des pics GSR (époquage) – Les chercheurs ont désormais la possibilité de choisir d’analyser la GSR par événement ou par intervalle de temps. Ce notebook permet de transformer un signal brut en données vérifiables et publiables sans nécessiter d’expérience en traitement du signal. Il élimine la question épineuse suivante : « Quel seuil dois-je utiliser pour la détection des pics ? »
Analyse des expressions faciales (FEA) :
Analyse des expressions faciales (FEA) : seuil et agrégation AFFDEX, détection des clignements AFFDEX, seuil et agrégation RealEyes.
Fonctionnalité phare : la modularité d’iMotions en matière d’expressions faciales vous permet d’enregistrer et de traiter a posteriori plusieurs visages à des fins d’analyse. Notre toute dernière nouveauté, la possibilité de collecter des données à distance, vous permet d’étendre l’étude à un panel plus large de participants.
Électroencéphalographie (EEG) :
Pour en savoir plus : Qu’est-ce que l’EEG (électroencéphalographie) et comment fonctionne-t-il ?
Analyses en électroencéphalographie (EEG) : densité spectrale de puissance, asymétrie frontale, agrégation de l’asymétrie frontale.
Fonctionnalité phare : le notebook « Frontal Alpha Asymmetry (FAA) R » exécute un protocole complet de traitement du signal permettant d’obtenir des scores FAA. Il s’agit d’un indicateur basé sur l’EEG qui mesure la « motivation liée à l’approche et au retrait », ou, en d’autres termes, le « goût et l’aversion ». Dans ce notebook FAA, nous avons également intégré un outil vous permettant de calculer la charge mentale.
Électrocardiographie (ECG) :
Analyse de l’électrocardiogramme (ECG) : fréquence cardiaque et variabilité de la fréquence cardiaque.
Point fort : le calcul de la variabilité de la fréquence cardiaque (VFC) peut s’avérer complexe. Les différentes méthodes fonctionnent de manière distincte, et leurs résultats ne sont pas toujours directement comparables ; il est donc essentiel d’adopter la bonne approche pour votre travail ou vos recherches. Le cahier « HR & HRV Notebook » calcule le pic de fréquence cardiaque de chaque participant ainsi que la VFC pour chaque stimulus, vous fournissant ainsi des données relatives à la régulation émotionnelle, aux compétences sociales et aux processus cognitifs.
Pour en savoir plus : Variabilité de la fréquence cardiaque – Comment analyser les données ECG
Électromyographie (EMG) :
Analyse des données d’électromyographie (EMG) : lissage et normalisation.
Fonctionnalité phare : le R Notebook permet de normaliser un signal lissé par rapport à un stimulus de contraction volontaire maximale, afin de comparer l’activité EMG entre différents sujets ou dans différentes conditions.
Pour en savoir plus : Qu’est-ce que l’EMG (électromyographie) et comment fonctionne-t-elle ?
Suivi oculaire :
Analyse pour l’oculométrie : détection des clignements
Fonctionnalité mise en avant : l’algorithme de détection des clignements dans le R Notebook identifie dans un premier temps comme des clignements toutes les occurrences de « valeurs manquantes » pour lesquelles il n’existe aucune donnée d’oculométrie. Ensuite, l’algorithme ne prend en compte que les occurrences présentant des « valeurs manquantes » cohérentes pour l’œil gauche et l’œil droit. Par la suite, l’algorithme réévalue les clignements identifiés, en ne conservant que les identifications susceptibles de correspondre à de véritables clignements.
Si vous êtes déjà client chez iMotions et que vous souhaitez en savoir plus sur le fonctionnement de notre gamme de R-Notebooks, rendez-vous sur notre Centre d’aide (connexion requise).
En conclusion, il convient de préciser que, comme indiqué ci-dessus, nous avons développé sur mesure tous nos R Notebooks pour qu’ils puissent être utilisés avec le logiciel iMotions. Chacun d’entre eux remplit des tâches spécifiques et traite des indicateurs particuliers. Toutefois, si vous avez besoin de traiter d’autres indicateurs, il est tout à fait possible de modifier nos R Notebooks afin de les adapter au cadre de votre étude ou de vos recherches. Nous vous déconseillons fortement de modifier nos notebooks R à moins que vous ne soyez déjà familiarisé avec le codage en R, car cela pourrait nuire à votre expérience avec la plateforme iMotions.
Si vous pensez que vos travaux de recherche pourraient bénéficier des possibilités de visualisation qu’iMotions peut vous aider à créer grâce à nos R-Notebooks, n’hésitez pas à nous contacter pour bénéficier d’une consultation gratuite ou d’une démonstration en ligne gratuite de ce que vous pouvez attendre de nos R-Notebooks ainsi que de notre plateforme logicielle iMotions.