研究情绪从来都不是一件容易的事。从心理学家到神经学家，情绪反应都是最难测量的行为之一。为什么呢？
情绪可以分为两个方面：一方面是我们在感受某种情绪时表现出的可感知的现象或行为，例如快乐时会微笑。另一方面是情绪的主观体验，例如我们在经历悲伤、快乐或愤怒时产生的“感觉”。
问题在于，虽然这两
个方面相互关联，但它们之间并非毫无关联。换句话说，大多数人在感到快乐时会微笑，但有些人在感到威胁或恐惧时会将微笑作为一种防 电话号码 御机制。有些人在感到痛苦时会笑，有些人在沉浸在幸福之中时会哭。你懂的。
研究人员有责任将可感知的行为与主观感受进行匹配。当然，我们可以直接询问受试者的感受。问题在于，自我报告存在偏见。有些人痛苦地意识不到自己的情绪，而另一些人则羞于分享情绪，倾向于淡化情绪或撒谎。
这并非新问题而且在
一定程度上已经得到了成功解决。神经营销学研究是研究情绪反应最可靠的方法之一。有些人在感到恐惧时可能会微笑，但边缘系统的反应却普遍存在。
幸运的是，面部表情虽然并非普遍 什么是STEM教育？ 存在，但足够常见，可以被视为一种普遍现象，正如保罗·艾克曼博士所指出的那样。他在全球范围内的研究中发现，某些面部表情与7种情绪状态相关：快乐、悲伤、恐惧、厌恶、愤怒、轻蔑和惊讶。
但是异常值呢？人们在感到恐惧时会微笑。虽然无法完全避免，但有一些方法可以最大限度地减少它们对我们的研究的影响，例如大数定律。简单来说，当你收集到足够的数据时，样本均值会趋近于理论均值，异常值的影响就会逐渐消失。
大数据与人脸识别
收集的数据越多，手动处理就越困难。不久之前，我们还得依靠自己的判断来探索人们的情绪。但由于计算能力的快速提升以及人们对人脸识别日益增长的兴趣，即使是基础开发人员也能用几行代码训练出一个人脸识别模型。
我们并没有夸大其词，实际上有数百个可免费使用的面部数据集，使用 OpenCV 和一些Python ，您只需大约 25 行代码即可开始创建自己的模型。
得益于机器学习和人工智能，我们可以从不同来源收集数据，并进行事后或实时处理。想象一下，你正在为你的一款产品播放一系列广告，并使用网络摄像头记录参与者的反应，记录他们在观看广告时的情绪。
有了这种技术，您可以实时检测营销产品中引发情绪反应的确切时刻，无论是计划内的还是意外的。
虽然实时情绪识别并不能完全否定事后调查，但它可以帮助我们精准识别那些我们和参与者都可能忽略的情绪。这是一种快速可靠地收集反馈的绝佳方法。
另一个优点是情绪研究可以远程进行，而神经 WhatsApp 数据库印度 营销学最大的问题之一是需要实验室和特殊设备。有了面部识别软件，我们只需要让参与者观看我们的营销材料，并配备一个摄像头来记录他们的情绪。
有了可靠的后端，您可以实时收集和处理数据，创建统计数据，并通过简单的客户端在全球任何地方访问。换句话说，以前可能需要数周甚至数月才能完成的研究，现在可以简化并全球化。
人脸识别不会很快取代定性研究或深入研究，但我们很难不看到它在多大程度上改变我们进行市场研究的方式以及它将如何影响我们的营销策略。