专利名称：基于生理数据来评价媒体和媒体中的事件的方法和系统的制作方法
技术领域：
本发明涉及基于观众的生理反应的媒体和事件评价领域。
背景技术：
现有的分析观众对媒体的反应的方法集中于自顶向下的观察，这种观察基于对调 查的平均反应、观众"旋钮"(viewer knob)、生理数据或其他评价方案。这种观察限制了分 析的准确性，这归因于每个单独的观众的认知偏差，因为观众通常只记住了少量关键事件 而忘记了其他事件。因此，即使在观众对媒体的体验过程中发生了其他积极的事件，后来媒 体中一两个消极的事件也可以主导观众对媒体的看法。 生理数据，包括但不限于心率、脑波、动作、肌肉运动、皮肤电反应和观众对媒体的 其他反应，可以给出当观众观看媒体时他/她的情绪变化的痕迹。但是，这些数据本身并不 产生使媒体或其事件成为基准和/或与媒体或事件的其他实例进行客观比较的媒体的客 观量度。
发明内容
本发明的各个实施例提供了一种自底向上的分析方法，该方法从所测量的媒体的 观众的生理数据中得到生理反应，并且根据所述生理反应计算事件类型的实例的得分。除 了对单个事件实例打分外，还合计得分以对该事件类型进行评价。这种方法还可以通过合 计媒体内的事件类型组的评价来形成媒体的整体评价。
图1是根据本发明的一个实施例的支持媒体和事件评价的示例系统的图示。
图2(a)-(b)是图示根据本发明的一个实施例的支持媒体和事件评价的示例过程 的流程图。 图3示出了本发明的一个实施例中采用的示例一体式头戴装置(headset)。
图4(a)-(c)示出了根据本发明的一个实施例所测量的生理反应的示例迹线和媒 体的示例分割线。 图5示出了根据本发明的一个实施例所产生的广告中的笑话的示例概图。 图6示出了根据本发明的一个实施例计算出的两部电影中的三种示例事件类型
的整体事件评价。
具体实施例方式
本发明通过示例来说明，而不是通过附图的各图中的限制来说明，在附图中，相同
的参考符号表示相似的元素。应该注意，本公开中对"一"或"一个"或"一些"实施例的引 用不一定指同一实施例，这些引用意味着至少一个实施例。 与其听众/观众有关的给人深刻印象的媒体能够引起期望的情绪反应，而生理反
6应是观众情绪变化的有效度量是广为大家接受的。本发明的各个实施例提供了一种自底向 上的分析方法，该方法从所测量的媒体的观众的生理数据中得到生理反应，并且根据该生 理反应计算事件类型的实例的得分。除了对单个事件实例打分外，还合计得分以对该事件 类型进行评价。这种方法还可以通过合计媒体内的事件类型组的评价来形成对体的整体评 价。这种方法使得对照媒体中同一事件类型的在先实例来客观地度量该事件类型的实例， 且使得对照另一媒体来客观地度量当前媒体。此外，可以采用划分和组合方法，根据所测 量的生理数据将媒体定义为一个或更多个关键的可重复的事件类型，每一个事件类型具有 多个事件实例，并合计每个事件实例和每个事件类型的得分以度量观众对该媒体的整体反 应。由于方法的各个步骤可以通过计算装置处理，因此整个方法也可以实现自动化，实现没 有许多人为输入或干涉的媒体的客观量度。 本发明的关键原则是不能只考虑对媒体的个别反应而对该媒体作出判断。作为非 限定的示例，具有多个关键场景(事件)的电影只能通过观众对每一个场景的反应的全面 分析来正确地分等级。这种分析包括但不限于激烈的场景是否实际是激烈的，爱情场景是 让观众厌烦还是吸引他们，观众是否认为笑话有趣等。只有当合计了这些单独的场景类型 并作为一个整体评价时，才能将该电影与相同类型的其他电影客观地且自动地比较。此外， 只有通过知道对特定场景(事件类型)的预期典型反应，才能客观地对该场景的新实例进 行评价。 图1是根据本发明的一个实施例的支持媒体和事件评价的示例系统的说明。虽然 此图将各部件描述为功能上分离，但是这种描述只是为了说明的目的。图中描绘的部件可 以任意组合或划分成单独的软件、固件和/或硬件部件，这对本领域的技术人员来说是明 显的。此外，不管这些部件如何组合或划分，它们都可以在同一计算装置或多个计算装置上 执行，且其中多个计算装置可以通过一个或更多个网络相连，这对本领域的技术人员来说 也是明显的。 参照图l，利用一个或更多个传感器103测量和记录正在观看媒体101的多个观众 102中每一个观众的生理数据。或者，可以采用后面详细讨论的一体式传感器头戴装置。这 里，媒体可以是电影、视频、电视节目、电视宣传片、广告、视频游戏、交互式在线媒体、印刷 品和观众能够从中获得信息或情绪上受到影响的任何其他媒体中的一个或更多个。所测量 的生理数据可以包括但不限于心率、脑波、脑电图(EEG)信号、眨眼速率、呼吸、动作、肌肉 运动、皮肤电反应和与情绪变化相关的任何其他反应。 一个或更多个传感器中的每一个可 以是以下之一 脑电图、加速度计、血氧传感器、检流计、肌电图和任何其他生理传感器。已 经表明身体的生理数据与人的情绪变化相关。通过感知这些确切的变化而不是采用调查、 旋钮或其他容易产生偏见的反应量度，本发明既改进了记录的数据，又改进了这些数据的 粒度，因为生理反应可以每秒被记录多次。 在一些实施例中，接收模块104可操作用于接收和/或记录观看媒体的多个观众 中每一个观众的生理数据，其中所述生理数据可以通过其他装置测量和/或从存储器中检 索。在一些实施例中，定义模块105可操作用于定义和标记一个或更多个事件类型的发生 和持续时间，每一个事件类型具有在媒体中发生的多个事件实例。媒体中的每一个事件实 例的持续时间在时间上可以是恒定的、非线性的或半线性的。在一些实施例中，这种事件定 义可以发生在测量了观众的生理数据之后，定义模块105可以根据从多个观众测量的生理数据将媒体定义为一个或更多个事件类型，每一个事件类型在媒体中具有多个事件实例。
在一些实施例中，评价模块106可操作用于根据从多个观众测量的生理数据得到 多个生理反应，并且根据所述多个生理反应计算媒体中的事件类型之一的多个事件实例中 的每一个事件实例的得分。这里，生理反应可以是以下中的一个或更多个思考、喜爱、吸 引、沉浸、身体参与、效价(valence)和精力，其中思考和喜爱可以从EEG中计算。 一旦计算 了这些得分，评价模块还可操作用于通过合计该事件类型的实例的得分来对该特定事件类 型进行评价。此外，评价模块可以可选地通过合计媒体中的事件类型的评价来对媒体进行 评价。 图2(a)-(b)是说明根据本发明的一个实施例的支持媒体和事件评价的示例过程 的流程图。虽然为了说明的目的，该图以特定顺序描述功能步骤，然而所述过程不受限于步 骤的任何特定顺序或排列。本领域中的技术人员将认识到，该图中所描绘的各个步骤可以 以多种方式省略、重新排列、组合和/或改变。 参照图2(a)，在步骤201中接收或测量观看媒体的多个观众的每一个的生理数 据。然后在步骤202中可以根据从多个观众测量的生理数据将该媒体定义为多个事件类 型，每一个事件类型在媒体中具有多个事件实例。在步骤203中可以从生理数据得到多个 生理反应。在步骤204中，根据所述多个生理反应计算特定事件类型的多个事件实例中的 每一个事件实例的得分，步骤205通过合计该特定事件类型的多个事件实例的得分来对该 特定事件类型进行评价。可以对媒体中的各个类型重复步骤204和205，并且在步骤206中 可以根据媒体中的事件类型的合计评价来对媒体本身进行评价。 在一些实施例中，生理数据可用于将媒体定义为可对相同类型的其他媒体进行比 较的关键的重复的事件实例/类型。参照图2(b)，在步骤202中接收或测量观看媒体的多 个观众中的每一个观众的生理数据之前，可以在步骤201中定义和/或标记每一个在媒体 中具有多个事件实例的多个事件类型的发生和持续时间。步骤203-206与图2(a)中所示 的那些步骤是相同的。 在一些实施例中，当观众观看媒体的事件时，可以在观众的头上放置能够感测多 个生理反应的量度的一体式生理感测头戴装置以测量他的/她的生理数据。所述数据可以 记录在计算机上的程序中，当观众佩戴头戴装置时该程序允许观众与媒体交互。图3示出 了本发明的一个实施例采用的示例一体式头戴装置。处理单元301是微处理器，它将生理 数据数字化，然后将数据处理成为包括但不限于思考、吸引、沉浸、身体参与、效价、精力以 及其他的生理反应。三轴加速度计302感知头部的运动。硅稳定带303通过使运动最小化 的头戴装置的稳定来实现更鲁棒的感测。右EEG电极304和左EEG电极306是不需要准备 即可使用的前额干电极。电极和皮肤之间需要无过多压力的接触。心率传感器305是位于 前额中心附近的鲁棒的血量脉冲传感器，且可再充电的或可替换的电池模块307被放置在 一个耳朵之上。后部的调整带308用于将头戴装置调整到为许多不同头部尺寸设定的舒适 紧度。 在一些实施例中，一体式头戴装置可以用按钮接通并且观众的生理数据立即被测 量和记录。数据发送可以通过头戴装置连接到的计算机接口而无线地处理。不需要为获得 精确测量而对观众作皮肤准备或应用凝胶，且头戴装置可以容易地从观众身上移除并立刻 被另一个观众使用，允许在少量时间内低成本地对多个参与者进行测量。在使用中头戴装
8置不产生降级，可以重复使用上千次。 在一些实施例中，观众的生理反应可以通过采用观众的生理数据作为输入的多个 公式得到。面部表情识别、"旋钮"和其他情绪量度也可以用作具有可比较的有效性的输入。 所得到的可以包括但不限于"吸引"、"兴奋"、"思考"和"效价"的生理反应中的每一个将来 自多个传感器的生理数据组合为多维的、易于理解的观众情绪反应的表示。图4(a)示出了 根据本发明的一个实施例所测量的在Xbox360上玩使命的召唤3的参与者的"吸引"的示 例迹线。该迹线是基于时间的图，左边是一段时间的开始，右边是结束。圈出两个部分(事 件实例)401和402，其中左边的401表示在玩游戏期间的低"吸引"，其发生在枯燥的指南 部分。402表示当参与者经历游戏的第一场搏斗时记录的高"吸引"部分。
在一些实施例中，观众对每个事件类型的大量实例的生理反应(例如，强烈的、枯 燥的、有趣的、吸引人的等)可以被计算、分析并且与对各个个事件类型(例如，印象深刻 的时刻、产品介绍、视频游戏截图、搏斗、级别重启等)的这些反应的量度相关联，以便为每 个事件类型产生特定上下文的事件概图。然后这些概图可以用于对在一段新媒体中发生 的各个事件实例进行评价，在一些情况下对达成百上千的参与观众产生媒体的上千到上 百万的单独的自底向上的量度。与提问调查问题并得到1至10个方面的主观量度的一百 个反应相比，将这么多的单独的分数组合极大地提高了对整个媒体的度量的准确性。作为 非限定性的示例，100个观众观看具有1000个关键事件实例的电影，对每个观众计算5个 方面的生理反应(例如，思考、吸引、效价、沉浸、身体参与)，并且根据观众的生理反应对每 个事件实例计算6种数学置换(math permutation)(例如，平均值、与均值的偏差、一阶趋 势、二阶趋势、积极反应、消极反应等)。因此，相对于来自调查的100-1000个量度，可得到 3， 000， 000 (100 X 1000 X 5 X 6)份得分以对该电影进行评价。然后组合这些得分以产生该电 影的整体评价，这种评价包括但不限于单个事件(场景)激烈度-参与者是否喜欢截图、 笑话是否有趣、事件的整体质量、事件的强烈和平淡类型、电影的强烈和平淡事件_中间的 事件具有强烈的反应但是开始的事件没有。 在一些实施例中，可以定义和记录事件实例或类型的发生和持续时间。作为非限 定性的示例，视频游戏中的事件类型可以定义为每次"坦克"出现在参与者的屏幕上时发 生，并且只要它保持在屏幕上就持续。作为另一个非限定性的例子，电影中的事件可以定义 为每次产生笑话时发生。事件类型可以以该事件类型的实例在每段媒体中只发生一次的方 式定义。或者，事件类型也可以以在媒体中发生该事件类型的多个实例的方式定义。
在一些实施例中，可以为每段记录的媒体对事件实例加标签，使得能够作出有效 的且准确的结论。作为非限定性的示例，图4(b)示出了根据本发明的一个实施例所测量的 视频游戏参与者的"吸引"数据的两组示例迹线。图中的方框403、404和405对应于加了 标签的特定"武器使用"事件类型。在所述事件实例出现的每个点上，"吸引"急剧上升。图 4(b)中的图片示出了加标签的一种事件类型，但是此方法可以扩展到用不同事件类型加标 签的多个事件实例，从而允许将媒体划分为段。作为另一个非限定性的例子，图4(c)示出 了根据本发明的一个实施例的将一段媒体划分为事件实例的示例竖直线。关键事件类型定 义视频游戏或其他媒体的参与者可能碰到和/或与之交互的每件重要事情。这里，生理数 据/反应上覆盖有事件实例的标签，并且两者均可被切换为打开和关闭。
在一些实施例中，可以利用公式或规则，根据在事件实例期间观众的生理数据或
9生理反应为该事件实例产生得分。在一个实施例中，公式可以是基于对所述实例的事件类 型的期望反应的专业知识，且公式可以采取得到的对事件实例的每一个生理反应的变化的 加权和的形式。作为非限定性的示例，公式可以由来自随着时间的每一个生理反应的多个 输入(向量)的加权和来定义，其中每个向量可能上升、下降、达到峰值、变高、变低或具有 独特的概图。作为非限定性的示例，根据对很多广告的分析，可以有与笑话有多好相关的对 笑话中的妙语的生理反应的概图。概图可以有两个方面第一是生理反应的"思考"向量必 须增强，表示观众正好在妙语之前和妙语的第一部分期间思考了发生了什么；第二是一旦 给出了妙语，观众的"效价"或值得的感觉必须增大，表示观众在参与思考妙语之后喜爱此 妙语。因此，对笑话的事件类型产生在特定时刻的思考和效价的上升的数学概图。然后，此 概图可以应用于笑话的每个实例以评定笑话的妙语的效力。不符合此反应概图的妙语将不 能产生好的观众体验。 图5示出了根据本发明的一个实施例产生的广告中的笑话妙语的示例概图。所述 概图可以通过该主题的专业知识或者通过数学公式来产生。如果此事件类型的实例的生理 反应与此概图匹配，则认为所述事件实例是成功的。作为非限定性的示例，可以使用下面的 公式来计算笑话的实例的得分 得分=.25X (妙语期间的思考上升)+ 75X (妙语后的效价上升) 其中结果的权重是25%基于妙语期间的思考上升而75%基于妙语后的效价上升的。 在一些实施例中，媒体中的事件实例的得分可以用于根据观众的生理反应来精确 确定事件实例是否需要改进或改变或其中哪些事件实例需要改进或改变，以及哪些事件实 例应该保持原样。在上述非限定性的示例中，不符合其反应概图并且因而没有产生好的观 众体验的妙语应该被改进。 在一些实施例中，用在打分公式中的变量的数目可以非常大，如果需要，公式也可 以是较高阶的多项式以考虑非线性打分。作为非限定性的示例，上述公式的更复杂形式将 根据笑话中每个点上有多少思考和多少积极效价来计算得分。这将不利于人们不专著投入 笑话中时的思考和效价的小的增长，而有利于对应于对笑话的专著投入的具有思考和效价 的很大上升的妙语。 在一些实施例中，可以采用一组逻辑规则，所述规则将具有预定数以上的得分的 事件实例定义为"好"或"成功"，由此公式输出反应该事件实例多吸引人的得分。其他实施 例也可能采用得分进行分等或评价。回顾参照图4(b)中所示的对武器事件类型加标签的 非限定性示例，此事件类型的概图的简单解释是如果吸引强烈上升，则该类型的事件实例 是好的。在这个示例中，所有的事件实例都是好的，这将导致该事件类型的高得分。此计算 方案可以对多个关键事件类型的几百个实例实行。 在一些实施例中，公式可以利用当前和/或其他媒体段中的相似事件类型的在先 实例来计算实例的得分。可以利用观众对那些其他相似事件的生理反应作为输入产生一组 规则。作为非限定性的示例，如果一种事件类型的一个实例的吸引的斜率超过了其他媒体 段中的相似事件类型的其他事件实例的吸引的平均斜率，则可以将得分l(表示"好"或"成 功") 给予该事件实例。此方法的准确实施可以通过多种方式进行，以下过程是这种实施的非限定性示例 1.对媒体中的一种事件类型的一大组实例连同这些实例的观众的生理反应加标 签。
2.选择评价机制以使得该事件类型的每个实例能够被评价。 3.计算观众对事件实例的生理反应的各种不同的数学量度。这些量度可以包括 但不限于平均数、一阶导数、二阶导数、多项式近似、与均值的(标准)偏差、导数与均值的 (标准)偏差以及生理反应的概图，所述量度可以采用考虑到以下一个或更多个情况的巻 积或其他方法来实现在中间到达峰值，在开始处形成尖峰，平坦等。
4.对所有的生理反应重复步骤3中的计算。 5.将大量量度变换为事件实例的已定义的输出(得分)。这些变换可以通过以下 中的一个或更多个来完成巻积、加权和、正或负斜率、多项式公式、最小平方、支撑向量机、 神经网络和其他机器学习方法。 6.对该事件类型的所有实例重复步骤5的变换。 通过该方法或任何其他类似方法可以计算对每个单独事件实例的分等、评价或打 分，允许客观地比较事件类型的实例。 在一些实施例中，可以合计整个观众群中的子集以区分该子集的反应，通过以下 中的一个或更多个项对观众分组种族、性别、年龄、购买习惯、人口统计状况和收入。事件 类型的平均评价可以与这种观众分组相联系和/或比较。 在一些实施例中，可以合计一种事件类型的事件实例的得分作为用于该事件类型 的评价的公式的输入，所述公式可以是数学的或者逻辑的；所述公式也可以通过专业知识 或相似事件类型的先前评价来设计。这种合计可以通过以下方式中的一个或更多个来完 成 參对每个事件类型求平均。这种方法对事件类型在媒体中的所有事件实例在很多
观众范围内的得分进行平均。 參表现。简单的平均可能无法总是给出媒体的整体表现的准确呈现。作为非限定 性的示例，如果事件实例的75%的评价很高，而其余的是中等的，则该事件类型的整体评价 可能在75-80%附近，这可能看起来是好的。但是实际上，观看该媒体的观众将不喜欢该媒 体的四分之一，这导致很低的得分。表现量度考虑了事件类型的实例的得分的分布。采用 实例的在先分布作为参考，表现量度可以定义实例的整体分布有多好以及观众是否喜欢该 事件类型/媒体。表现量度的一种非限定性实施可以通过事件类型的柱状图匹配来进行。
參"成功"比率。公式针对每个事件类型输出以百分点形式的"成功"比率或另一 个得分。更具体地，事件类型的"成功"比率可以通过该事件类型/媒体在由该事件类型的 定义表征的特定方面的表现的合计呈现来定义，在预定数以上的"成功"比率被定义为成功 的事件类型。 在一些实施例中，可以对相同媒体内的不同事件类型重复上述评价过程。此外，可 以将不同事件类型的评价作为评价公式的输入来对媒体本身进行评价。如上所述，评价公 式或规则也可以基于专业知识或对媒体的先前生理反应。作为非限定性的示例，如果媒体 的事件类型的大部分被评价为"成功"，则该媒体可以被评价为"成功"。或者，如果媒体的 事件类型比其他可比较媒体更多地被评价为"成功"，则该媒体可以被评价为"成功"。也可以采用其他规则、线性或其他评价标准。图6示出了根据本发明的一个实施例计算出的两 部电影中的三种示例事件类型的整体事件评价。第一部电影是动作电影，对"充满动作"和 "情节紧张"事件类型的反应很强烈，而诸如笑话之类的"趣味"事件类型没有产生强烈的反 应。第二部电影是喜剧，与动作电影相比其产生了相反的反应。两部电影均被给予了高的 评价，因为事件类型具有它们的类型中的成功电影的正确概图。 —个实施例可以采用根据本公开的教导而被编程的传统通用或专用数字计算机 或微处理器来实现，这对计算机技术领域的技术人员是明显的。适当的软件编码可以由熟 练的程序员根据本公开的教导容易地完成，这对软件技术领域的技术人员是明显的。本发 明也可以通过定制集成电路或者将传统部件电路的适当网络互连而实现，这对本领域的技 术人员是容易明白的。 —个实施例包括计算机程序产品，该计算机程序产品是其上/其中存储了指令的 机器可读介质，所述指令可用于对一个或更多个计算装置编程以执行这里提出的任何特 征。机器可读介质可以包括但不限于包括软盘、光盘、DVD、CD-ROM、微驱动器和磁光盘的一 种或更多种盘，ROM、 RAM、 EPROM、 EEPR0M、 DRAM、 VRAM、闪存装置、磁卡或光卡、纳米系统(包 括分子存储器IC)或者适合存储指令和/或数据的任意类型的介质或装置。本发明包括软 件，所述存储在任意一种计算机可读介质上，既用于控制通用/专用计算机或微处理器的 硬件，又用于使得计算机或微处理器能够利用本发明的结果与观众或其他机构交互。这种 软件可以包括但不限于设备驱动、操作系统、执行环境/容器和应用程序。
为了说明和描述的目的提供了本发明的优选实施例的前述描述。不是意欲穷尽或 将本发明限制于所公开的具体形式。许多修改或变型对本领域的技术人员而言将是明显 的。特别地，虽然在上述系统和方法的实施例中使用了概念"模块"，但是显然此概念可以与 诸如种类、方法、类型、接口、bean、部件、对象模型之类的等同概念以及其他合适的概念互 换使用。选择和描述实施例以便最好地描述本发明的原理及其实际应用，从而使得本领域 的其他技术人员能够理解本发明、各种实施例和适合于预期的特殊用途的各种变型。本发 明的范围意图由权利要求及其等同内容限定。
1权利要求
一种支持媒体和事件评价的系统，包括一个或更多个传感器，用于测量观看媒体的多个观众中的每一个观众的生理数据；定义模块，用于根据所测量的所述多个观众的生理数据将所述媒体定义为一个或更多个事件类型，每一个事件类型在所述媒体中具有多个事件实例；以及评价模块，用于从所测量的所述多个观众的生理数据中得到多个生理反应；根据所述多个生理反应计算所述媒体中的一个或更多个事件类型中的特定一个事件类型的多个事件实例中的每一个事件实例的得分；以及通过合计所述特定一个事件类型的多个事件实例的得分来评价所述特定一个事件类型。
2. —种支持媒体和事件评价的系统，包括定义模块，用于定义和标记一个或更多个事件类型的发生和持续时间，每一个事件类型在媒体中具有多个事件实例；以及接收模块，用于接收观看所述媒体的多个观众中的每一个观众的生理数据；评价模块，用于从所述生理数据中得到多个生理反应；根据所述多个生理反应计算所述媒体中的一个或更多个事件类型中的特定一个事件类型的多个事件实例中的每一个事件实例的得分；以及通过合计所述特定一个事件类型的多个事件实例的得分来评价所述特定一个事件类型。
3. 根据权利要求2所述的系统，其中所述接收模块还用于记录所测量的观看所述媒体的多个观众中的每一个观众的生理数据。
4. 根据权利要求1所述的系统，其中所述媒体是以下类型之一 电影、视频、电视节目、电视宣传片、广告、视频游戏、交互式在线媒体、印刷品以及观众能从中获得信息或情绪上受到影响的任何其他媒体。
5. 根据权利要求1所述的系统，其中所述媒体中的一个或更多个事件类型中的每一个事件类型的持续时间在时间上是恒定的、非线性的或半线性的。
6. 根据权利要求1所述的系统，其中所述一个或更多个传感器中的每一个是以下类型之一脑电图、加速度计、血氧传感器、检流计、肌电图以及任何其他生理传感器。
7. 根据权利要求1所述的系统，其中所述一个或更多个传感器包括一体式传感器头戴装置，所述一体式传感器头戴装置包括以下中的一个或更多个一个或更多个轴加速度计；一个或更多个脑电图电极；一个或更多个心率传感器；以及处理单元。
8. 根据权利要求1所述的系统，其中所述生理数据是以下中的一个或更多个心率、脑波、脑电图信号、眨眼速率、呼吸、动作、肌肉运动、皮肤电反应以及与情绪变化相关的任何其他反应。
9. 根据权利要求1所述的系统，其中所述生理反应是以下中的一个或更多个在所述媒体中的思考、喜爱、吸引、沉浸、身体参与、效价和精力。
10. 根据权利要求1所述的系统，其中所述估计模块还用于计算所述多个生理反应的以下数学量度中的一个或更多个平均值、导数、多项式近似、与均值的偏差以及导数与均值的偏差；以及通过以下中的一项或更多项来将所述数学量度变换为所述特定一个事件类型的多个事件实例中的每一个事件实例的得分巻积、加权和、正或负斜率、多项式公式、最小平方公式、支撑向量机以及神经网络。
11. 根据权利要求1所述的系统，其中所述评价模块还用于采用以下中的一项或更多项来计算所述特定一个事件类型的多个事件实例中的每一个事件类型的得分公式、规则、在所述媒体或其他相同类型的媒体中的所述特定一个事件类型的在先实例、或者对所述特定一个事件类型的多个生理反应中的一个或更多个生理反应的概图。
12. 根据权利要求11所述的系统，其中所述评价模块还用于当对所述特定一个事件类型的事件实例的生理反应匹配所述概图时，计算所述特定一个事件类型的所述事件实例的好的得分。
13. 根据权利要求11所述的系统，其中所述评价模块还用于根据所述特定一个事件类型的多个事件实例的得分来精确确定需要改进或改变的所述特定一个事件类型的多个事件实例中的一个或更多个事件实例。
14. 根据权利要求11所述的系统，其中所述评价模块还用于根据以下中的一项或更多项来定义所述概图专业知识、对相似事件类型的生理反应以及来自其他媒体的数据。
15. 根据权利要求1所述的系统，其中所述评价模块还用于通过以下中的一项或更多项来评价所述特定一个事件类型平均值、表现、数学公式以及逻辑公式。
16. 根据权利要求1所述的系统，其中所述评价模块还用于通过合计所述媒体中一个或更多个事件类型的评价来对所述媒体进行评价。
17. 根据权利要求1所述的系统，其中所述评价模块还用于显示以下中的一项或更多项的得分/评价所述媒体、所述特定一个事件类型以及所述特定一个事件类型的多个事件实例。
18. 根据权利要求1所述的系统，其中所述评价模块还用于通过种族、性别、年龄、人口统计状况、收入、习惯以及兴趣中的一个或更多个而将所述多个观众分组；以及根据对所述多个观众的这种分组对所述媒体、所述特定一个事件类型以及所述特定一个事件类型的多个事件实例中的一项或更多项的得分/评价进行关联和/或比较。
19. 一种支持媒体和事件评价的方法，包括接收和/或测量观看媒体的多个观众中的每一个观众的生理数据；根据所测量的所述多个观众的生理数据将所述媒体定义为一个或更多个事件类型，每一个事件类型在所述媒体中具有多个事件实例；从所述生理数据中得到多个生理反应；根据所述多个生理反应计算所述媒体中的一个或更多个事件类型中的特定一个事件类型的多个事件实例中的每一个事件类型的得分；以及通过合计所述特定一个事件类型的多个事件实例的得分来评价所述特定一个事件类型。
20. —种支持媒体和事件评价的方法，包括定义和标记一个或更多个事件类型的发生和持续时间，每一个事件类型在媒体中具有多个事件实例；接收和/或测量观看所述媒体的多个观众中的每一个观众的生理数据；从所述生理数据中得到多个生理反应；根据所述多个生理反应计算所述媒体中的一个或更多个事件类型中的特定一个事件类型的多个事件实例中的每一个事件实例的得分；以及通过合计所述特定一个事件类型的多个事件实例的得分来评价所述特定一个事件类型。
21. 根据权利要求19所述的方法，还包括计算所述多个生理数据的以下数学量度中的一个或更多个平均值、导数、多项式近似、与均值的偏差以及导数与均值的偏差；以及通过以下中的一项或更多项来将所述数学量度变换为所述特定一个事件类型的多个事件实例中的每一个事件类型的得分巻积、加权和、正或负斜率、多项式公式、最小平方公式、支撑向量机以及神经网络。
22. 根据权利要求19所述的方法，还包括采用以下中的一项或更多项来计算所述特定一个事件类型的多个事件实例中的每一个事件实例的得分公式、规则、在所述媒体或其他相同类型的媒体中的所述特定一个事件类型的在先实例、或者对所述特定一个事件类型的多个生理反应中的一个或更多个生理反应的概图。
23. 根据权利要求22所述的方法，还包括当对所述特定一个事件类型的事件实例的生理反应匹配所述概图时，计算所述特定一个事件类型的所述事件实例的好的得分。
24. 根据权利要求22所述的方法，还包括根据所述多个事件实例的得分来精确确定需要改进或改变的所述多个事件实例中的一个或更多个事件实例。
25. 根据权利要求22所述的方法，还包括根据以下中的一项或更多项来定义所述概图专业知识、对相似事件类型的生理反应 以及来自其他媒体的数据。
26. 根据权利要求19所述的方法，还包括通过以下中的一项或更多项来对所述特定一个事件类型进行评价平均值、表现、数学 公式以及逻辑公式。
27. 根据权利要求19所述的方法，还包括通过合计所述媒体中的一个或更多个事件类型的评价来对所述媒体进行评价。
28. 根据权利要求19所述的方法，还包括记录所测量的观看所述媒体的多个观众中的每一个观众的生理数据。
29. 根据权利要求19所述的方法，还包括显示以下中的一项或更多项的得分/评价所述媒体、所述特定一个事件类型以及所述特定一个事件类型的多个事件实例。
30. 根据权利要求19所述的方法，还包括通过种族、性别、年龄、人口统计状况、收入、习惯以及兴趣中的一个或更多个来将所述 多个观众分组；以及根据对所述多个观众的这种分组来将所述媒体、所述特定一个事件类型以及所述特定 一个事件类型的多个事件实例中的一项或更多项的得分/评价相关联和/或进行比较。
31. —种其上存储有指令的机器可读介质，所述指令当被执行时使得系统 接收和/或测量观看媒体的多个观众中的每一个观众的生理数据； 根据所测量的所述多个观众的生理数据将所述媒体定义为一个或更多个事件类型，每一个事件类型在所述媒体中具有多个事件实例； 从所述生理数据中得到多个生理反应；根据所述多个生理反应计算所述媒体中的一个或更多个事件类型中的特定一个事件 类型的多个事件实例中的每一个事件实例的得分；以及通过合计所述特定一个事件类型的多个事件实例的得分来评价所述特定一个事件类型。
32. —种支持媒体和事件评价的系统，包括用于定义和标记一个或更多个事件类型的发生和持续时间的装置，每一个事件类型在 媒体中具有多个事件实例；用于接收和/或测量观看所述媒体的多个观众中的每一个观众的生理数据的装置； 用于从所述生理数据中得到多个生理反应的装置；用于根据所述多个生理反应计算所述媒体中的一个或更多个事件类型中的特定一个 事件类型的多个事件实例中的每一个事件实例的得分的装置；以及用于通过合计所述特定一个事件类型的多个事件实例的得分来评价所述特定一个事 件类型的装置。
全文摘要
本发明的各个实施例提供了一种自底向上的分析方法，该方法从所测量的媒体的观众的生理数据中得到生理反应，并且根据所述生理反应计算事件类型的实例的得分。除了对单独的事件实例打分外，合计所述得分以评价所述事件类型。所述方法也可以通过合计媒体中的事件类型组的事件评价来形成对媒体的整体评价。
文档编号H04N7/173GK101755406SQ200780052879
公开日2010年6月23日 申请日期2007年6月27日 优先权日2007年3月8日
发明者威廉·威廉斯, 汉斯·李, 蒂姆耶·洪, 迈克尔·费蒂普莱斯 申请人:埃姆申塞公司