[发明专利]基于观众特征、LPP和θ波的影视剧演员选取方法

说明书

本发明公开了一种基于观众特征、LPP和θ波的影视剧演员选取方法，包含：S1：招募被试者；S2：使被试者浏览影视剧标题与演员姓名的配对组合；S3：收集被试者进行观影决策时的行为数据，并且采集单个被试者的原始脑电信号；S4：发放问卷收集被试者的观影习惯；S5：对原始脑电数据进行预处理并提取特征；S6：根据采集到的行为数据、问卷数据和脑电数据构建观众特征、LPP、θ波与观影意愿之间的关系式。本发明提供的基于观众特征、LPP和θ波的影视剧演员选取方法，通过行为与脑电数据分析，得到观众特征、LPP、θ波与观影意愿提升程度之间的关系，影视制作方能够快速根据观众特征和脑电特征确定一个比较合适的明星类型选取。

技术领域

本发明涉及影视剧观影意愿提升计算技术领域，尤其是涉及一种基于观众特征、LPP和θ波的影视剧演员选取方法。

背景技术

影视剧制作具有成本高、投入大的特点。制作叫好又叫座的作品，是每个制片方的愿景。通常在制作前期选择合适的演员能达到事半功倍的效果，因此备受观众青睐、流量实力兼具的演员往往是最佳选择。然而多数情况下，受限于制作成本、演员档期等客观因素，制片方需要在流量与实力间进行抉择。如何为作品选择最合适、最被大众认可的演员一直是学界与业界关心的问题。

目前的影视领域主流的受众研究手段仍然是问卷调查法、内容分析法、自报告等研究方法，虽然也能够知道影视受众的偏好，但是在更深层次上，比如受众在观影过程中情感的变化等这些内隐变量，仅仅依靠思辨分析、访谈等受众自报告方法无法直达根本，缺乏客观的、过程化的受众意愿计算方法。因此急需新方法突破研究阈限，而认知神经技术则可以确认影视受众浏览影视剧-演员搭配的内隐过程、准确测量记录受众对于影视剧-演员搭配的偏好。在认知神经科学领域，LPP成分与θ脑电波活动被证明是衡量情绪唤醒度的重要指标。

发明内容

本发明提供了一种基于观众特征、LPP和θ波的影视剧演员选取方法，采用如下的技术方案：

一种基于观众特征、LPP和θ波的影视剧演员选取方法，包含以下步骤：

S1：招募若干与影视剧目标受众背景特征一致的被试者；

S2：使被试者浏览影视剧标题与演员姓名的配对组合；

S3：收集被试者进行观影决策时的行为数据，并且采集单个被试者的原始脑电信号；

S4：发放问卷收集被试者的观影习惯；

S5：对原始脑电数据进行预处理并提取特征；

S6：根据采集到的行为数据、问卷数据和脑电数据构建观众特征、LPP、θ波与观影意愿之间的关系式。

进一步地，在步骤S2中，使被试者浏览影视剧标题与演员姓名的配对组合的具体方法为：

设置若干标题字数介于3至5个中文字符之间的影视剧标题；

设置实力与流量两种明星类型，并分别设置若干两种类型的演员；

筛选出两种类型下最具代表性且在目标受众内具有中等熟悉度的演员；

使影视剧标题与筛选后实力演员姓名两两组成实力演员出演组；

使影视剧标题与筛选后流量演员姓名两两组成流量演员出演组。

进一步地，所设置演员年龄差限制在10岁以内。

进一步地，的筛选出两种类型下最具代表性且在目标受众内具有中等熟悉度的演员的具体方法为：

征集若干与影视剧目标受众背景特征一致，且独立于实验被试者的志愿者进行调查问卷；

志愿者分别对演员的实力程度、流量程度、熟悉程度进行1至5分打分；