CC BY
58МЕТОДЫ ОЦЕНКИ КОММЕРЧЕСКИХ ТЕКСТОВ: НЕЙРОМАРКЕТИНГОВЫЙ ПОДХОД
Анисимов Виктор Николаевич,
кандидат биологических наук, ведущий научный сотрудник кафедры высшей нервной деятельности биологического факультета МГУ им. М.В.Ломоносова; 119234, г. Москва, Ленинские горы, д. 1, стр. 12 victor_anisimov@neurobiology.ru
Зинченко Екатерина Михайловна,
кандидат биологических наук, доцент кафедры консультативной психологии, Саратовский национальный исследовательский государственный университет им. Н.Г. Чернышевского; 410002, г. Саратов, ул. Астраханская, 83 Odonata1108@yandex.ru
Бойко Любовь Алексеевна,
аспирант, инженер кафедры высшей нервной деятельности биологического факультета МГУ
им. М.В.Ломоносова, 119234, г. Москва, Ленинские горы, д. 1, стр. 12.
lulu.boyko@yandex.ru
Кушнир Анастасия Борисовна,
младший научный сотрудник лаборатории физиологии сенсорных систем ИВНД и НФ РАН; 117485,
г. Москва, ул. Бутлерова, д. 5А
naya.kushnir@gmail.com
Латанов Александр Васильевич,
доктор биологических наук, профессор, заведующий кафедрой высшей нервной деятельности биологического факультета МГУ им. М.В. Ломоносова; 119234, г. Москва, Ленинские горы, д. 1, стр. 12 latanov.msu@gmail.com
Галкина Наталья Валентиновна,
генеральный директор АО «Нейротренд»; 121059, г. Москва, Можайский тупик, д. 8А, стр. 1 galkina@neurotrend.ru
Настоящая работа посвящена изучению чтения коммерческих текстов, используемых в печатной и интерактивной рекламе, которую отечественный потребитель видит каждый день на билбордах, в магазинах, в печатных буклетах, на экранах мониторов, а также на других носителях рекламного контента. Известно, что чаще всего оценка восприятия рекламы базируется на социологических опросных методах, имеющих ряд ограничений, которые особенно проявляют себя на этапе разработки рекламного контента, когда нет возможности опираться на статистику поведения потребителя на реальном рынке, количество продаж и т.д. Работа представляет собой исследование, результаты которого призваны расширить представления и предоставить возможность использования новых объективных методов в оценке эффективности рекламного контента, содержащего текстовую информацию. В статье приводится обзор методов автоматической оценки лингвистической сложности текста по его параметрам, а также работ, посвященных анализу психофизиологических показателей при чтении. Работа включала в себя две серии экспериментов: пилотный эксперимент и основной эксперимент, в котором проверялась повторяемость и воспроизводимость полученных результатов, а также их сопоставление на примере разных категорий рекламы. Респондентам предъявлялись коммерческие тексты, регистрировали глазодвигательную активность; также анализировали ответы на вопросы, уточняющие восприятие и понимание предложенных текстов. Результаты продемонстрировали, что показатель лингвистической сложности коррелирует с пониманием текста, а показатель когнитивной трудности комплексно его дополняет. Таким образом, опираясь на два этих критерия возможно объективно оценивать текстовый рекламный контент, а также численно сравнивать конкурирующие рекламные предложения, особенно те, которые содержат значительный объем текста, что важно, например, в области банковского кредитования, ипотечных программ, а также многих других категорий рекламы, содержащей текст.
Ключевые слова: текст в рекламе; лингвистическая сложность и когнитивная трудность текста; восприятие рекламной информации; нейромаркетинг.
ВВЕДЕНИЕ
В последнее время в мировой практике рекламы и маркетинговых исследований получают активное развитие методы нейромар-кетинга [1, 2, 3]. Основной задачей нейромаркетинговых исследований является изучение связи психических процессов человека, сопровождающих восприятие и выбор приобретаемых товаров или услуг, с объективными психофизиологическими показателями [4]. Объективные методы позволяют выявить истинные мотивы потребителя, оценить его эмоциональное состояние, спрогнозировать популярность товара или услуги (интереса к ним), оценить влияние цены [5]. В качестве инструмента в подобных исследованиях применяют психофизиологическое оборудование, использование которого призвано объективизировать и охарактеризовать численно текущее состояние респондента. Мотивом к применению такого оборудования является привлекательность психофизиологических методов с точки зрения их точности (выражаются в строгих цифрах) и непредвзятости: человек практически не способен произвольно контролировать свое функциональное состояние, но может изменять мнение о предложении при обсуждении, в разговоре, например, в формате фокус-группового исследования в силу разных причин, в том числе социальной конформности [6].
Текст является важнейшей и неотъемлемой частью рекламы, а история развития рекламы на основе текстовых сообщений гораздо богаче, чем любых других видов рекламы. Определение параметров движений глаз при чтении представляет большой интерес для задач рекламы и маркетинга, поскольку движения глаз
являются надежным физиологическим показателем распределения зрительного внимания [7]. Важность текста в рекламе обусловлена также тем, что именно текст, а не оформление рекламы, содержит в себе значительную часть принципиальной информации, которая должна быть донесена до потребителя. В этой ситуации крайне важна оценка того, в какой степени доступна для восприятия та информация, которая заключена в рекламном контенте. Очевидно, что реклама должна быть удобочитаемой и доступной для понимания целевой аудитории. Эффективность рекламного контента зависит в том числе от того, насколько трудно воспринимать текст, используемый в рекламе. Под когнитивной трудностью принято понимать субъективное отношение к тексту [8]. Так, на восприятие текста будет влиять ряд особенностей конкретных потребителей: уровень образования, возраст, психологические показатели личности, функциональное состояние, показатели внимания, а также целый ряд других показателей. Эти переменные находят свое отражение в психофизиологических реакциях, которые можно зарегистрировать с помощью современных численных методов с использованием точного оборудования. Отмеченный критерий — когнитивная трудность чтения — определяет эффективность понимания текста и его усвоение в реальных условиях чтения. Но нужно отметить, что важной характеристикой, которая обусловливает когнитивную трудность, является лингвистическая сложность текста, и она может быть вычислена независимо. Лингвистическая сложность текста представляет собой объективный и независимый от
особенностей конкретного читателя (потребителя) параметр. Лингвистическая сложность относится исключительно к лингвистическим особенностям самого текста и на современном уровне разработки автоматических методов вычисления этого показателя определяется без участия респондентов [8, 9]. Я.А. Микком еще несколько десятилетий назад была показана высокая корреляционная связь между уровнем усвоения материала и лингвистической сложностью текста [10] для английского языка. Помимо сложности к характеристикам текста также относятся понятность и читабельность [11]. Говоря о читабельности, подразумевают исключительно количественные показатели: количество слогов, слов, предложений и т.д. В случае «понятности» текста к количественным параметрам добавляются «знакомость» и «абстрактность» слов. В то время как лингвистическая сложность заключает в себе еще качественные параметры — анализ лексических единиц и анализ связей на уровне предложений и т.д. Таким образом, с позиций механической оценки восприятия и понимания текста лингвистическая сложность является наиболее комплексным и информативным показателем, что было проверено в настоящей работе на примере использования коммерческих текстов, встречающихся в актуальной на сегодняшний день рекламе.
В изучении сложности текста выделяют три этапа: на 1-м этапе используются только количественные параметры текста; 2-й этап включает в себя дополнительно качественные параметры; 3-й этап представляет собой глубокий анализ соотношения количественных
и качественных параметров, включение компьютерных программ и добавление новых параметров [12].
В настоящее время существует большое количество методик, формул и индексов, позволяющих вычислить коэффициент лингвистической сложности текста [8:87, 13] для разных языков мира. В основном все они основаны на количественных показателях, связанных со средней длиной предложения, числом слогов в слове, долей многосложности, и представляют собой линейную регрессионную модель [14, 15, 9:576]. Существуют компьютерные программы, позволяющие вычислить лингвистическую сложность текста. Однако практически нет данных об использовании методики оценки лингвистической сложности применительно к коммерческим текстам. Кроме того, нет данных о связи объективных физиологических показателей с механически вычисляемым показателем лингвистической сложности. А ведь именно реакции психики и организма на воспринимаемую информацию в режиме реального времени могут отразить реальное ее восприятие, что особенно важно в случае отличия конкретного респондента от среднестатистического для данной целевой аудитории, а также в случае каких-то особенностей текста, которые формальные математические алгоритмы могут не отражать. Можно говорить о том, что реакции конкретного читателя на воспринимаемый текст показывают то, насколько сложно именно ему воспринимать данный конкретный текст, а значит, можно говорить о том, что эти нативные показатели отражают когнитивную трудность чтения этого текста.
Настоящее исследование было призвано компенсировать пробел, связанный с недостаточным анализом коммерческих текстов, и оценить как применимость вычисления показателя лингвистической сложности для финансовых и фармакологических текстов, которые используются в актуальной рекламе, так и проанализировать физиологические показатели (параметры движений глаз) при чтении коммерческих текстов разной сложности.
Как было отмечено выше, для создания рекламы необходимо учитывать уровень лингвистической сложности текста, так как это непосредственно будет влиять на понимание и усвоение информации, что в свою очередь определяет эффективность рекламного контента. Однако не стоит забывать, что все индексы, используемые для оценки сложности текста, весьма ограничены, хотя и представляются удобными. Никто из разработчиков компьютерных программ не дает 100% гарантии и порой можно получить недостаточно точный результат [15:99]. Вопрос заключается в том, как найти вспомогательные инструменты, позволившие бы оценивать восприятие и понимание текстов в рекламе (а, следовательно, и самого рекламного контента), обращая внимание на индивидуальные особенности респондентов, особенности изучаемой целевой группы. Следует помнить, что сильное влияние на восприятие оказывает функциональное состояние организма. От функционального состояния зависит поведение человека, его реакции на различные стимулы, способность концентрировать внимание на каких-либо объектах. Известно, что, например, в состоянии стресса поведение человека меняется, что
в свою очередь будет влиять на качество восприятия информации. Важной является оценка функционального состояния и его изменения непосредственно в момент восприятия той или иной текстовой информации.
Эта проблема видится принципиальной в контексте исследования рекламы, поскольку зачастую именно коммерческие исследования направлены на выявление особенностей конкретных целевых групп, которые могут заметно отличаться именно по психологическому, социологическому, а также ряду других критериев. Объективные методы психофизиологии могут как нельзя лучше подойти для объективизации этого фактора, связанного именно с индивидуальными особенностями конкретных потребителей (а не только с независимыми свойствами предлагаемых текстов). За счет использования точных психофизиологических методов мы можем говорить о комплексной оценке, так как в данном случае будут учтены как субъективные, так и объективные факторы, связанные с восприятием текста. Из данных литературы известно, что показатели движений глаз могут служить критериями оценки восприятия информации при чтении текстов [16, 17, 18].
Целью настоящего исследования является комплексный анализ чтения текстов разной лингвистической сложности при использовании объективных психофизиологических и социологических методов на примере актуальных коммерческих текстов, используемых в современной рекламе.
Задачами исследования являются: а) изучение взаимосвязи лингвистической сложности коммерческих текстов на основе численных методов лингвистического
анализа текста, с субъективным восприятием (результаты анкетирования и индивидуальные отчеты); б) выявление психофизиологических коррелятов восприятия текстов разной лингвистической сложности в процессе их чтения (трудности чтения текстов); в) соотнесение показателей лингвистической сложности и психофизиологических коррелятов (показателя когнитивной трудности) для конкретных исследуемых текстов из разных категорий рекламы.
МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ
ИССЛЕДОВАНИЯ
Выборка включала в себя жителей столичного мегаполиса среднего достатка. В пилотном эксперименте участвовали 30 респондентов (15 мужчин, 15 женщин) от 25 до 35 лет, имеющих высшее образование и постоянное место работы, не связанное со спецификой исследования.
В основном эксперименте приняли участие респонденты с аналогичными социальными характеристиками в количестве 58 человек (29 мужчин, 29 женщин). Средний возраст по выборке составил 37.8 ± 1.5 лет; разброс — от 19 до 63 лет.
Все респонденты, как в пилотном, так и в основном эксперименте отбирались профессиональным рекрутингом, позволяющим создать выборку со сходными социальными показателями, не страдали психическими заболеваниями, имели среднестатистические показатели по критериям психологических тестов и имели близкую к средней скорость чтения. Для независимой оценки восприятия и понимания текста в работе использовали анкетные методы, снабжая каждый из слай-
дов, содержащих описание коммерческого продукта, тремя вопросами. Вопросы затрагивали разные смысловые аспекты прочитанного текста и подразумевали бинарный вариант ответа да или нет. По результатам ответов на вопросы вычисляли общую долю правильных ответов в группе, которая как раз характеризовала понимание прочитанного у изучаемой репрезентативной выборки.
Предъявляемые тексты анализировались автоматическим алгоритмом оценки сложности. Оценка сложности для каждого текста производилась с использованием сервиса P/a¡nRuss¡an.ru по готовому алгоритму, доработанному для русского языка*.
Показатель лингвистической сложности претендует на универсальность, однако очевидно, что его значения могут отличаться для текстов разного содержания. Например, восприятие художественных текстов, используемых в рекламе, и текстов, описывающих новинки в сфере цифровой техники, может существенно различаться, что, вероятно, не всегда найдет отражение в результатах вычисления по формулам. Лежащие в основе алгоритма критерии, описанные выше, разрабатывались для различных текстов, не разделяющихся по категориям. В настоящем исследовании предпринята попытка анализа применения данных алгоритмов к текстам коммерческого содержания с одновременной регистрацией психофизиологических показателей (параметров движений глаз), которые потенциально могут дополнить формальный математический подход.
Далее опишем детали предварительного пилотного экспери-
мента, а также основного эксперимента более подробно.
Пилотный эксперимент
Участникам предлагался текст финансового/банковского содержания трех уровней сложности. Для первого текста уровень лингвистической сложности составил 11.9, для второго — 10.9, для третьего — 5.9. Текст предъявлялся на белом фоне. Тексты, используемые в качестве экспериментальных материалов, были стандартизованы (содержали равное количество знаков).
После предъявления каждого из текстов демонстрировались вопросы к нему с двумя вариантами ответа (да и нет) для определения степени понимания и оценки восприятия этого текста. Предъявлялось по три вопроса, что, с учетом значительного количества респондентов, позволяло набрать массивы данных достаточного объема для получения репрезентативных данных по этому критерию. Вопросы были уравнены по сложности и проходили предварительное тестирование на контрольной группе.
Для объективизации показателей внимания респондентов в процессе чтения предлагаемых рекламных текстов использовали психофизиологическое оборудование, позволяющее производить регистрацию в режиме реального времени. С помощью айтрекера регистрировали глазодвигательную активность, отражающую процессы распределения внимания и когнитивного напряжения во время чтения. Известно, что движения глаз, связанные с реализацией языковых функций при чтении, представляют собой базу для формирования представлений о мозговых механизмах зрительного
* ЯеаёаЫНу - сервис для оценки читабельности текстов. иИ1.: http://readability.io/ (дата обращения 20.12.2018).
восприятия письменной речи при чтении. В связи с этим методы регистрации движений глаз широко используются в исследованиях взаимосвязи языка, мышления и сознания [19]. Учитывая, что для восприятия текста характерны определенные паттерны движений глаз, становится целесообразным использование этого метода, который позволяет выявить характеристики этих паттернов. На основе полученных параметров движений глаз (фиксаций, саккад и морганий) можно установить, насколько вдумчиво человек воспринимает информацию, является ли она для него ценной, вызывает ли она когнитивную нагрузку и т. д. Например, известно, что, когда потребитель заинтересован в данной информации, он тратит больше времени на прочтение текста и/или разглядывание изображения [20]. Также из работ известно, что возвратные саккадические движения глаз (регрессии) связаны с когнитивной нагрузкой и восприятием информации, содержащейся в тексте, при чтении. В работе применялся айтрекер SMI RED 250 Hz и программное обеспечение собственной разработки для анализа регистрируемых прибором данных. Определяли параметры движений глаз при чтении текстов разных уровней сложности.
На экране диагональю 2.1 метра предъявляли рекламные тексты. Респонденты сидели в креслах напротив экрана, а все пространство представляло собой шумоизоли-рованную комнату с приглушенным светом; условия были подобраны с целью возможности комфортного чтения предлагаемых текстов разной сложности. Тексты были нормированы по количеству символов. Время предъявления вычислялось на основе предвари-
тельного анализа с учетом показателей скорости чтения респондентов. Для этого здоровым добровольцам, скорость чтения которых была близкой к нормальным показателям в соответствии с ФГОС 2018**, предлагалось предварительно прочитать тексты, исходя из чего для эксперимента выбиралось время с некоторым запасом, чтобы его гарантированно хватило для небыстрого чтения текста про себя.
После прочтения каждого из текстов предъявлялись три уточняющих понимание текста вопроса. В дальнейшем этот социологический показатель использовался как контрольный метод, позволяющий оценить релевантность оценки уровня сложности текста и его последующее соотнесение с показателями движений глаз при чтении.
В эксперименте регистрировали понимание прочитанного рекламного текста с помощью статистики ответов на уточняющие вопросы.
Основной эксперимент
Эксперимент проводился с использованием того же оборудования, что и в пилотном эксперименте. В качестве стимульного материала использовались рекламные тексты лекарственных препаратов с разным уровнем читабельности. Было отобрано три текста разного уровня сложности. Для первого текста уровень лингвистической сложности составил 17.2, для второго — 15.9, для третьего— 13.1. Текст предъявлялся в виде баннеров, специально разработанных профессиональным дизайнером с целью максимального приближения экспериментального материала к реальным образцам рекламы.
Информация, содержащаяся в материалах, была стандартизована (содержала равное количество знаков) и унифицирована по критериям оформления фона, размера шрифта, расположения текста.
На стимулах, используемых в основном эксперименте, текст был интегрирован в общую структуру баннера. Помимо текста изображение содержало иллюстрации, логотипы фармакологической компании, а также специально оформленный фон. Дизайн баннеров был разработан таким образом, чтобы они содержали достаточное количество дополнительных элементов оформления, характерных для рекламной продукции, но при этом были унифицированы, чтобы не привносить внутригрупповые различия (рис. 1). Такой подход позволил оценить применимость метода и сравнение результатов, полученных для текста на белом фоне в пилотном эксперименте.
Для исключения влияния зависимости социологических и психофизиологических показателей от последовательности предъявления тексты показывались на экране в псевдослучайном порядке.
РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ
Для анализа результатов были использованы записи с наименьшим уровнем зашумленности артефактами, возникшими в процессе снятия нейрофизиологических показателей с испытуемых. Таким образом,в пилотном эксперименте анализировали 27 записей айт-рекера, в основном — 46 записей (каждая запись включала все записи движений глаз при чтении для одного конкретного респондента).
Была показана связь показателя лингвистической сложности
** Федеральные государственные образовательные стандарты. URL: https://fgos.ru/ (дата обращения 15.12.2018).
коммерческих текстов (банковские и финансовые тексты в пилотном эксперименте, фармакологические — в основном) и уровня понимания этих текстов, определяемого контрольными социологическими методами. Одновременно с этим была выявлена корреляция между пониманием и параметрами движений глаз во время чтения (коррелятом когнитивной трудности чтения текста).
Результаты пилотного
эксперимента
На основе предварительного анализа всех зарегистрированных данных был выбран показатель доли возвратных движений глаз от общего количества фиксаций взора (рис. 2).
Так, при чтении сложного текста доля возвратов от общего количества фиксаций составила 22.9%, для среднего — 21.7%, для легкого — 20.8%. Уравнение регрессии, в которое была заложена зависимость доли регрессий от уровня лингвистической сложности, продемонстрировало динамику с положительным коэффициентом (чем меньше сложность, тем меньше процент возвратов) на достоверном уровне р<0.05.
Динамика согласуется с долями правильных ответов на контрольные вопросы. Все это свидетельствует о том, что процентный показатель регрессий может применяться как один из ключевых объективных критериев оценки восприятия текстов в рекламе, служа дополнительным инструментом по отношению к механически вычисляемой лингвистической сложности, характеризуя данную группу или даже данного конкретного потребителя. Исходя из представлений о когнитивной трудности читаемого текста как о показателе субъективного восприятия
вербальной информации, можно говорить, что движения глаз отражают именно когнитивную трудность чтения и этот критерий может оказаться эффективным в случае, если особенности конкретных читателей (потребителей) будут входить в рассогласование с оцен-
кой на основе показателя лингвистической сложности.
Результаты ответов на уточняющие вопросы служили контрольным методом оценки понимания прочитанного текста. Было установлено, что, как показатель
Рис. 1. Текстовая реклама, используемая в качестве экспериментального материала в основном эксперименте Накван - нестероидный противовоспалительный препарат с бромфенаком, направленный на лечение неинфекционных воспалительных заболеваний переднего отрезка глаза. Противовоспалительное действие реализуется за счет блокирования синтеза простагландинов при ингибировании циклооксигеназы 1 и 2. Бромфенак эффективно проникает через роговицу пациентов, страдающих катарактой: при однократном введении средняя пиковая концентрация в водянистой влаге составляет 79±68 нг/мл через 150- 180 минут после применения. Данная концентрация сохраняется в основных тканях глаза до 24 часов. Уровень читабельности: 17.2 % регрессий: 44.5
Анальгин. Обладает обезболивающим, жаропонижающим и слабым противовоспалительным действием, является производным пиразолона. Анальгин неселективно блокирует циклооксигеназу и снижает образование проста-гландинов из арахидоновой кислоты, препятствует проведению болевых экстра-и проприоцептивных импульсов. Анальгин обладает слабо выраженным противовоспалительным эффектом, обусловливающим малое влияние на водно-солевой обмен (задержка натрия и воды) и слизистую ЖКТ. Оказывает спазмолитическое действие на гладкую мускулатуру мочевых и желчных путей. Уровень читабельности: 15.9 %регрессий: 44.2
Полудан - иммуностимулирующее средство с выраженным противовирусным и иммуномодулирующим действием. Показан при вирусных заболеваниях глаз. Обладает выраженной противовирусной и иммуномодулирующей активностью. Усиливает активность естественных киллерных клеток, исходно сниженных у больных офтальмогерпесом, а также других иммунокомпетентных клеток. Раствор готовят путем растворения содержимого флакона (200 мкг) в 2 мл дистиллированной воды. В терапевтических дозах Полудан не обладает пирогенностью. Уровень читабельности: 13.1 %регрессий: 42.5
24
£ >S
23
9
о * 22
Ь
>s 21
о to h
<|> 20
У
< 19
*
18
■f
22,90
1
1
20,80
Рис. 2. Доля возвратов от общего количества фиксаций при чтении текстов разной лингвистической сложности. ФТ - «финансовый текст». Лингвистическая сложность уменьшается слева направо
21,70
лингвистической сложности, так и показатели движений глаз (когнитивной трудности) коррелируют с долей правильных ответов (рис. 3).
Отметим, что разница показателя доли возвратных движений глаз от общего количества фиксаций составила всего несколько процентов, тем не менее, тренд демонстрирует выраженную нисходящую динамику в соответствии с изменением показателя сложности и показателя понимания на основе ответов на уточняющие вопросы.
РЕЗУЛЬТАТЫ ОСНОВНОГО
ЭКСПЕРИМЕНТА
Как и в пилотном эксперименте, было выявлено, что от лингвистической сложности зависит количество возвратов от общего количества фиксаций (рис. 4). Так, при чтении первого текста (сложного) характерно 44.5% регрессий, второго (среднего) — 44.2%, третьего (легкого) — 42.5%. Таким образом, можно говорить о тенденции снижения возвратных движений глаз при чтении текста с более высоким уровнем читабельности к тексту с более низким уровнем.
Результаты основного эксперимента также показывают определенную зависимость глазодвигательных показателей от лингвистической сложности текста. Так, оказалось, что для самого простого текста нормированный показатель регрессий достоверно ниже (р<0.02). Если построить регрессионное уравнение, то будет видно, что, как и в пилотном эксперименте, уравнение демонстрирует положительный коэффициент регрессии (т. е. чем сложнее текст, тем выше процент возвратных движений глаз при чтении), но уровень достоверности не достигается (р<0.17). Вероятно, это связано
со значительным количеством дополнительной информации на модельных рекламных изображениях (см. рис. 1) и спецификой фармакологическихтекстов, содержащих специальные названия и значительный объем цифр. Обратим внимание на процент правильных ответов на уточняющие вопросы (рис. 5).
При этом результаты контрольного социологического анкетирования показали, что процент правильных ответов изменяется вместе с усложнением текста. Это свидетельствует о возможности применения описанных подходов оценки в области коммерческих текстов. Одновременно с этим, изменения глазодвигательного показателя (доли возвратных дви-
жений глаз) хотя и не достигло уровня достоверности, продемонстрировало тенденцию, сходную с результатами пилотного эксперимента. Таким образом, этот показатель может являться дополнительной объективной характеристикой, по которой можно судить о когнитивной трудности чтения текста потребителем в режиме реального времени.
ВЫВОДЫ
В работе была продемонстрирована связь понимания коммерческого текста, которое определялось традиционными социологическими методами, с оценкой лингвистической сложности текста, которая вычислялась автоматическими алгоритмами,
100
60
20
I
51,30
ФТ1 ФТ2 ФТ3
Рис. 3. Доля правильных ответов для текстов разной лингвистической сложности. Слева направо уменьшение лингвистической сложности текста
80
95,70
40
о 46
>s
I S ^ 45
2 о
о 1- * S 44
о
>s то 43
о о ф to й а> 42
Ф ^ т < о 41
0 *
40
т
ЛТ1
ЛТ2
ЛТ3
Рис. 4. Доля возвратных движений глаз (регрессий) при чтении текстов с разным уровнем лингвистической сложности
Щ 100 -
ш
S 80 -
ш _
t
О U
3 | 603 ¡8
ш 40 -
(О О. С
an 20 -
ЛТ1 ЛТ2 ЛТ3
Рис. 5. Доля правильных ответов после прочтения текстов с разным уровнем лингвистической сложности
находящимися в свободном доступе, и эффективность которой была подтверждена рядом работ, в том числе для русского языка [9:578, 21]. Одновременно с этим было выявлено, что показатели субъективной когнитивной трудности восприятия текстового рекламного контента также могут быть измерены в процессе исследования при использовании численных психофизиологических методов (в первую очередь, параметров движений глаз). Глазодвигательные паттерны различались при чтении простых и сложных текстов. Лингвистическая сложность при этом подтверждалась как методами автоматизированной оценки, так и процентом правильных ответов, устанавливаемых методом анкетирования. Было показано, что в случае основного эксперимента, когда рекламный текст является очень специфическим (фармакологический текст, содержащий большое количество специальных терминов), формальный показатель лингвистической сложности, хотя и отражает общую динамику, может не точно согласоваться с реальным понимание текста, которое контролировалось в эксперименте количеством правильных ответов на вопросы. При этом дополнительный психофизиологический показатель — параметры движений глаз при чтении — предоставляет информацию, выявляющую особенности чтения данного конкретного рекламного текста конкретной группой респондентов.
Выводом и заключением из полученных результатов может быть утверждение о том, что определяемые объективными средствами показатели лингвистической сложности текста, а также параметры движений глаз при чтении
3* 111*1.: http://readability.io/.
этого текста а) комплексно дополняют друг друга и служат критерием оценки восприятия читаемого текста, а, следовательно, и эффективности рекламного контента; б) в случае, когда между автоматически вычисляемым показателем лингвистической сложности текста и также объективно вычисляемыми показателями движений глаз (когнитивной трудности) возникает существенное рассогласование, можно говорить об особенностях конкретной выборки или всей целевой группы потенциальных потребителей, или о неучтенных особенностях текста, что может существенно обогатить метод оценки восприятия конкретной рекламной продукции и выявить особенности построения формулировок, связи текста и изображения, а также ряда других особенностей, важных для повышения эффективности рекламного контента.
ДИСКУССИЯ
В работе были проанализированы коммерческие тексты, предлагаемые респондентам в качестве экспериментального материала. Была произведена оценка данных текстов с помощью открытого сервиса, позволяющего определить показатель лингвистической сложности текста3*, который впервые использовался для коммерческого контента в русском языке. Ответы на вопросы, задаваемые после предъявления слайдов с текстом, призванные выявить понимание прочитанного материала, продемонстрировали высокую корреляцию с показателем лингвистической сложности, что указывает на возможность применения этого показателя в сфере маркетинга и рекламы. Однако, важным замечанием, от-
раженным в литературе, является то, что данный автоматически вычисляемый показатель иногда демонстрирует рассогласование с реальными показателями восприятия текста [22]. Причиной этого может быть то, что оценка лингвистической сложности текста проводилась на разных выборках читателей, зачастую при оценке текстов образовательного характера [22, 23, 24] или художественной литературы [25]. При этом для задач маркетинга крайне важны бывают особенности данной конкретной категории потребителей, целевой аудитории. Известно, что социологические показатели представителей разных целевых аудиторий могут заметно различаться, вплоть до диаметрально противоположных их характеристик [26]. Именно поэтому так важен дополнительный инструмент, позволяющий оценить конкретных потребителей в момент чтения текста в рекламе. Методы нейромаркетинга предоставляют возможность использования объективных психофизиологических показателей, способных численно характеризовать особенности распределения внимания, поведенческой активности и других текущих показателей состояния потенциального потребителя в момент чтения текста, что может свидетельствовать о том, насколько легко воспринимается читаемый текст и как он будет впоследствии осознан и запомнен. Все эти показатели неминуемо окажутся связаны с дальнейшим предпочтением товаров или услуг потребителем и, в итоге, с формированием лояльности к данному товару или бренду. Из набора регистрируемых психофизиологических показателей был выбран один наиболее информативный
показатель, отражающий в большей степени именно когнитивную трудность чтения текста, причем непосредственно в момент прочтения этого текста. Идея о том, что возвратные движения глаз могут свидетельствовать о возникающих трудностях в процессе чтения, не нова и отражена в целом ряде работ [27, 28]. Тем не менее, очевидной новизной настоящего исследования является то, что данный критерий был впервые применен при чтении коммерческих рекламных текстов и показал свою взаимосвязь как с показателем лингвистической сложности читаемого текста, так и с объективной социологической оценкой восприятия и понимания текста на основе анкетных методов. Было выявлено, что параметры фиксаций могут служить дополнительным инструментом оценки восприятия текста, характеризуя реальное восприятие информации читателем в процессе чтения.
Здесь необходимо подчеркнуть важность того, что оценка производилась на основе объективного психофизиологического показателя, который современные методы регистрации (айтрекинг) позволяют оценивать численно. Физиологический подход комплексно дополняет формальные алгоритмы оценки и может формировать общую схему определения уровня понимания и восприятия текста в рекламе, всесторонне оценивая этот показатель, имеющий, как было отмечено выше, большую важность при создании и трансляции рекламы. Заметим при этом, что в литературе [29, 30] широко представлены результаты, показывающие, что возвратные движения глаз могут возникать как следствие разного рода затруднений при чтении, напри-
мер, особенностей шрифта или контраста символов. Это означает, что автоматически вычисляемая лингвистическойсложность текста не может быть полностью заменена физиологическими методами, оставаясь удобным инструментом оценки и неотъемлемым помощником в анализе в том числе текстовой рекламы.
С точки зрения нейромаркетин-гового подхода использование параметров движений глаз представляет большой интерес, так как является точно измеряемым показателем, который может быть определен непосредственно в момент чтения текста и представляет собой оценку процесса восприятия и понимания читаемого контента, что может свидетельствовать о целесообразности использования выбранных для описания слов, формулировок и оборотов, применяемых в рекламе. Этот подход может быть использован как на стадии тестирования новых рекламных продуктов, где, возможно, он наиболее эффективен, так и для анализа в рамках поведенческой экономики, когда от особенностей восприятия конкретных рекламных и маркетинговых решений может зависеть перенос внимания потребителя на конкурирующие товары или услуги, вероятность выбора данного или альтернативного предложения, формирование предпочтения, а также потенциально лояльности потребителя к товару или бренду. Основной идеей, отраженной в настоящем исследовании является утверждение о том, что в случае, когда особенности представителей данной целевой группы или просто особенности читателей (потребителей) в момент восприятия рекламного текста таковы, что они не согласуются в точности с предсказаниями,
выносимыми на основе критерия автоматически вычисляемой лингвистической сложности, существует объективный психофизиологический (глазодвигательный) критерий когнитивной трудности чтения текста, способный скорректировать представления о восприятии исследуемых текстов в рекламе и позволяющий реализовать перекрестную оценку рекламного контента, содержащего текст, с помощью этого дополнительного критерия.
Важным результатом проведенного исследования является также вывод о том,что глазодвигательные показатели оценки когнитивной трудности восприятия текста могут использоваться в некоторых случаях независимо от методов лингвистического анализа, хотя при этом они, вероятно, окажутся менее надежными, чем при их сочетанном использовании. Однако такой подход позволит экономить время на дополнительной программной обработке рекламных текстов, позволяющей вычислять сложность этих текстов. При этом важно также отметить, что программный лингвистический анализ текстов (вычисление лингвистической сложности) не подразумевает выполнения в режиме реального времени, а параметры движений глаз (когнитивная трудность) вычисляются непосредственно в процессе чтения.
Несомненно, методы и подходы, анализируемые в исследовании, могут существенно обогатить технологию разработки рекламного контента, содержащего тексты разного объема, и быть полезны как на стадии создания рекламы, так и на этапе ее применения на рынке.
Целью дальнейших исследований является расширенное изучение
чтения текстов дополнительных коммерческих категорий. Исследования планируется провести на репрезентативных выборках респондентов большего объема, чем в настоящем исследовании. Также планируется использовать
более сложные социологические методы, призванные выявить особые параметры изучаемых групп респондентов. Полученные данные можно будет включить в комплексную модель, предсказывающую расхождения в оценке восприятия
рекламного текста только по одному критерию лингвистической сложности для конкретной группы респондентов и по критерию когнитивной трудности, вычисляемому по параметрам движений глаз, в разных видах рекламы.
ИСТОЧНИКИ
1. Lee N, Broderick A.J., Chamberlain L. What is 'neuromarketing'? // A discussion and agenda for future research. International Journal of Psychophysiology. - 2007. - V. 63. - № 2. - P. 199-204.
2. Morin C. Neuromarketing: the new science of consumer behavior // Society. - 2011. - V. 48. - № 2. - P. 131-135.
3. Genco S.J., PohlmannAP, SteidlP. Neuromarketing for dummies. - Mississauga, ON: John Wiley & Sons, Ltd., 2013. - 408 p.
4. Анисимов В.Н. и др. Психофизиологические методы в маркетинге: возможности и ограничения // Международный научно-исследовательский журнал. - 2016. - №. 5 (47) Часть 1. - С. 16-24.
5. Ramsoy T.Z. Introduction to neuromarketing & consumer neuroscience. - Rorvig: Neurons Inc., 2015. - 204 p.
6. ArnoldH.J., Feldman D.C. Social desirability response bias in self-report choice situations // Academy of Management Journal. - 1981. - V. 24. - № 2. - Pp. 377-385.
7. Higgins E, Leinenger M, RaynerK. Eye movements when viewing advertisements // Frontiers in Psychology. - 2014. -V. 5. - P. 210.
8. Оборнева И.В. Автоматизация оценки качества восприятия текста // Вестник Московского городского педагогического университета. Серия «Информатика и информатизация образования». - 2005. - № 2 (5). - С. 86-92.
9. Мизернов И.Ю., ГращенкоЛ.А. Анализ методов оценки сложности текста // Новые информационные технологии в автоматизированных системах. - 2015. - С. 572- 581.
10. МиккЯ.А. Оптимизация сложности учебного текста. - М.: Просвещение, 1981. - 119 с.
11. КисельниковАС. К проблеме характеристик текста: читабельность, понятность, сложность, трудность // Филологические науки. Вопросы теории и практики. - 2015. - № 11 (53). - Ч. II. - C. 79-84.
12. Солнышкина С.И., КисельниковА.С. Сложность текста: этапы изучения в отечественном прикладном языкознании/ / Вестник Томского государственного университета. Филология. - 2015. - № 6 (38). - С. 86-99.
13. Криони Н.К., Никин А.Д., Филиппова А.В. Автоматизированная система анализа сложности учебных текстов // Вестник Уфимского государственного авиационного технического университета. - 2008. - T. 11. - № 1 (28). -C. 101-110.
14. Невдах М.М. Исследование информационных характеристик учебного текста методами многомерного статистического анализа // Прикладная информатика. - 2008. - №. 4 (16). - С. 117-130.
15. УстиноваЛ.В., ФазыловаЛ.С. Автоматизация оценки сложности учебных текстов на основе статистических параметров // Вестник Карагандинского университета. Серия «Математика». - 2014. - № 1 (73). - С. 96-102.
16. RaynerK., Reichle E.D., StroudM.J., etal. The effect of word frequency, word predictability, and font difficulty on the eye movements of young and older readers // Psychology and Aging. - 2006. - V. 21. - № 3. - Pp. 448-465.
17. Gygax P., Tapiero I., Carruzzo E. Emotion Inferences During Reading Comprehension: What Evidence Can the Self-Pace Reading Paradigm Provide? // Discourse Processes. - 2007. - V. 44. - № 1. - Pp. 33-50.
18. Herbert C, JunghoferM, Kissler J. Event related potentials to emotional adjectives during reading // Psychophysiology. -2008. - V. 45. - № 3. - Pp. 487-498.
19. Clifton Jr.C, Staub A, Clifton C. Syntactic influences on eye movements during reading // Oxford Handbook on Eye Movements, Chapter: Syntactic influences on eye. - 2011. - Vol. 3. - № 2. - Pp. 895-909.
20. Pieters R, WedelM. Goal Control of Attention to Advertising: The Yarbus implication // Journal of Consumer Research. -2007. - V. 34. - № 2. - Pp. 224-233.
21. Solovyev V., IvanovV., SolnyshkinaM. Assessment of reading difficulty levels in Russian academic texts: Approaches and metrics // Journal of Intelligent & Fuzzy Systems. - 2018. - Vol. 34. - № 5. - Pp. 3049-3058.
22. Филиппова А.В. Управление качеством учебных материалов на основе анализа трудности понимания учебных текстов: автореф. дисс. к. техн. н. - Уфа, 2010. - 20 с. - С. 5.
23. Шпаковский Ю.Ф. Объективная оценка трудности восприятия учебного текста по химии для высшей школы // Труды БГТУ. Серия 4: Принти медиатехнологии. - 2008. - № 9. - С. 91-94.
24. Запекина Н.М. Читабельность учебной литературы и продуктивность ее понимания школьниками // Известия высших учебных заведений. проблемы полиграфии и издательского дела. - 2003. - № 4. - С. 100-108.
25. Иванов К.В. Автоматизация оценки благозвучия текстов // Новые информационные технологии в автоматизированных системах. - 2013. - № 16. - С. 253-257.
26. Heeler R.M., Hung K. Store Price Perception: Hong Kong Versus North America: Researching Cultural Differences in Consumer Behavior //ACR Asia-Pacific Advances. - 1998.
27. Rayner K. Eye movements in reading and information processing: 20 years of research // Psychological Bulletin. -1998. - Vol. 124. - Pp. 372-422.
28. АнисимовВ.А., Федорова О.В., ЛатановА.В. Параметры движений глаз при чтении предложений с синтаксической неоднозначностью в русском языке // Физиология человека. — М.: Наука. — 2014. — Т. 40. — № 5. — С. 57—68.
29. Бельтикова Д.А., Тарасов Д.А., Тягунов АГ. Шрифтовая разборчивость электронных носителей с применением айтрекера // Информация: передача, обработка, восприятие: материалы международной научно-практической конференции (Екатеринбург, 12-13 января 2016 г.). - Екатеринбург: УрФУ, 2016. - С. 112-119.
30. МорозоваЛ.В., МуринИ.Н. Психофизиологическая специфика восприятия печатного шрифта // Arctic Evironmental Research. - 2013. - № 3. - С. 76-85.
Methods for Evaluating Commercial Texts: Neuromarketing Approach Anisimov Victor Nikolaevich,
Ph.D. in Biology, Leading research fellow, Department of Higher Nervous Activity, Faculty of Biology, M.V. Lomonosov Moscow State University; Leninskie gory 1/12, Moscow, 119234, Russian Federation (victor_anisimov@neurobiology.ru)
Zinchenko Ekaterina Mihailovna,
Ph.D. in Biology, Associate Professor at the Department of Consultative Psychology of Saratov State University; Astrakhanskaya street 83, Saratov, 410002, Russian Federation (Odonata1108@yandex.ru)
Boyko Lyubov Alexeevna,
Graduated student and Engineer, Department of Higher Nervous Activity, Faculty of Biology, M.V. Lomonosov Moscow State University; Leninskie gory 1/12, Moscow, 119234, Russian Federation (lulu.boyko@yandex.ru)
Kushnir Anastasia Borisovna,
Junior Researcher of the Physiology of sensory systems Lab, Institute of Higher Nervous Activity and Neurophysiology of RAS; Butlerova street 5A, Moscow, 117485, Russian Federation (naya.kushnir@gmail.com)
Latanov Alexander Vasilyevich,
D. Sc. in Biologу, Professor, Head of the Department of Higher Nervous Activity, Faculty of Biology, M.V. Lomonosov Moscow State University; Leninskie gory 1/12, Moscow, 119234, Russian Federation (latanov.msu@gmail.com)
Galkina Natalya Valentinovna,
Entrepreneur, General director of JSC «Neurotrend»; Mozhaisky tupik 8A, p. 1, Moscow, 121059, Russian Federation (galkina@neurotrend.ru)
The actual study is dedicated to the analysis of reading text common for printing and interactive advertisement that national consumer watches on billboards, in the shops, in printed booklets, in monitors and another advertising medium. It is well known that usually an assessment of ads perception based on sociological methods that are limited for many reasons. The most crucial limitations relate to the period of ads design when there is no possibility of building statistics on real consumer's behavior parameters, number of sales etc. The results of the study lead to the expansion of knowledge of text ads assessment based on new objective methods. Review of automatic algorithms for text complexity assessment presented in the article. Studies of psychophysiological parameters in reading are also reviewed. The actual study contains two series of experiments: the pilot experiment and the main experiment in which the repeatability and reproducibility of the results were checked as well as their comparison on different categories of ads. During the presentation of commercial texts oculomotor activity (parameters of eye movements) was recorded while respondents were reading texts and also answers to specifying questions were analyzed. The answers clarify the perception and understanding of the proposed texts. The results show that the indicator of complexity correlates with text understanding, and the indicator of constraint complements it comprehensively that is efficient in case of complexity mismatch. Thus basing on these two factors one may objectively evaluate text ads as well as compare alternative examples of advertisement. The method especially well applkable to ads with a significant volume of text which is very actual for example in the field of bank lending, mortgage programs, as well as in many other categories of advertising with text.
Keywords: text in ads; difficulty and constraint of the text; perception of ads; neuromarketing. REFERENCES
1. Lee, N.; Broderick, A.J.; Chamberlain, L. (2007) What is 'neuromarketing'? A discussion and agenda for future research. International Journal of Psychophysiology, 2007, Vol. 63, No. 2, pp. 199—204.
2. Morin, C. (2011) Neuromarketing: the new science of consumer behavior. Society, 2011, Vol. 48, No. 2, pp. 131 — 135.
3. Genco, S.J.; Pohlmann, A.P.; Steidl, P. (2013) Neuromarketing for dummies. Mississauga, ON: John Wiley & Sons, Ltd., 2013, 408 p.
4. Anisimov, V.N. et al. (2016) Psychophysiological methods in marketing: opportunities and limitations. International Scientific
Research Journal, 2016, No. 5, Part 1, pp. 16-24.
5. Ramsoy, T.Z. (2015) Introduction to neuromarketing & consumer neuroscience. Rorvig: Neurons Inc., 2015, 204 p.
6. Arnold, H.J.; Feldman, D.C. (1981) Social desirability response bias in self-report choice situations. AcademyofManagement Journal, 1981, Vol. 24, No. 2, pp. 377-385.
7. Higgins, E.; Leinenger, M.; Rayner, K. (2014) Eye movements when viewing advertisements. Frontiers in Psychology, 2014, Vol. 5, p. 210.
8. Oborneva, I.V. (2005) Automating the assessment of the quality of text perception. Bulletin of the Moscow City Pedagogical
University. Series «Informatics and informatization of education», 2005, No. 2, pp. 86-92.
9. Mizernov, I.Ju.; Grashhenko, L.A. (2015) Analysis of text complexity estimation methods. New information technologies in automated systems, 2015, pp. 572- 581.
10. Mikk, Ya.A. (1981) Optimize the complexity of the text. Moscow: Prosveshchenie Publ., 1981, 119 p.
11. Kiselnikov, A.S. (2015) On the problem of text characteristics: readability, clarity, complexity, difficulty. Philological sciences. Theory and practice, 2015, No. 11, Part II, pp. 79-84.
12. Solnyshkina, S.I.; Kiselnikov, A.S. (2015) Text complexity: stages of study in Russian applied linguistics. Bulletin of Tomsk State University. Philology, 2015, No. 6, pp. 86-99.
13. Krioni, N.K.; Nikin, A.D.; Filippova, A.V. (2008) Automated system for analyzing the complexity of educational texts. Bulletin of Ufa State Aviation Technical University, 2008, Vol. 11, No. 1, pp. 101-110.
14. Nevdah, M.M. (2008) Study of informational characteristics of an educational text by methods of multivariate statistical analysis. Applied Informatics, 2008, No. 4, pp. 117-130.
15. Ustinova, L.V.; Fazylova, L.S. (2014) Automating the assessment of the complexity of educational texts based on statistical parameters. Bulletin of Karaganda University. Series «Mathematics», 2014, No. 1, pp. 96-102.
16. Rayner, K.; Reichle, E.D.; Stroud, M.J., et al. (2006) The effect of word frequency, word predictability, and font difficulty on the eye movements of young and older readers. Psychology and Aging, 2006, Vol. 21, No. 3, pp. 448-465.
17. Gygax, P.; Tapiero, I.; Carruzzo, E. (2007) Emotion Inferences During Reading Comprehension: What evidence can the self-pace reading paradigm provide? Discourse Processes, 2007, Vol. 44, No. 1, pp. 33-50.
18. Herbert, C.; Junghofer, M.; Kissler, J. (2008) Event related potentials to emotional adjectives during reading. Psychophysiology, 2008, Vol. 45, No. 3, pp. 487-498.
19. Clifton, Jr.C.; Staub, A.; Clifton, C. (2011) Syntactic influences on eye movements during reading. Oxford Handbook on Eye Movements, Chapter: Syntactic influences on eye, 2011, Vol. 3, No. 2, pp. 895-909.
20. Pieters, R.; Wedel, M. (2007) Goal Control of Attention to Advertising: The Yarbus implication. Journal of Consumer Research, 2007, Vol. 34, No. 2, pp. 224-233.
21. Solovyev, V.; Ivanov, V.; Solnyshkina, M. (2018) Assessment of reading difficulty levels in Russian academic texts: Approaches and metrics. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 2018, Vol. 34, No. 5, pp. 3049-3058.
22. Filippova, A.V. (2010) Quality management ofeducational materials based on the analysis of the difficulty ofunderstanding educational texts: abstract diss. Ph.D. tech. Ufa, 2010, 20 p.
23. Shpakovsky, Yu.F. (2008) An objective assessment of the difficulty of perceiving academic text in chemistry for higher education. Publications ofBSTU. Series 4: Print and media technologies, 2008, No. 9, pp. 91-94.
24. Zapekina, N.M. (2003) Readability of educational literature and the productivity of its understanding of school pupils. News of higher educational institutions, polygraphy and publishing, 2003, No. 4, pp.100—108.
25. Ivanov, K.V. (2013) Automation of a text harmony evaluation. New information technologies in automated systems, 2013, No. 16, pp. 253-257.
26. Heeler, R.M.; Hung, K. (1998) Store Price Perception: Hong Kong Versus North America: Researching Cultural Differences in Consumer Behavior. ACR Asia-Pacific Advances, 1998.
27. Rayner, K. (1998) Eye movements in reading and information processing: 20 years of research. Psychological Bulletin, 1998, Vol. 124, pp. 372-422.
28. Anisimov, V.A.; Fedorova, O.V.; Latanov, A.V. (2014) Parameters of eye movements in reading sentences with syntactic ambiguity in Russian language. Human Physiology. Moscow: Science, 2014, Vol. 40, No. 5, pp. 57-68.
29. Beltikova, D.A.; Tarasov, D.A.; Tyagunov, A.G. (2016) Font legibility of electronic media with the use of an eytreker. Information: transmission, processing, perception: materials of the international scientific-practical conference (Ekaterinburg, January 12-13, 2016). Ekaterinburg: UrFU Publ., 2016, pp. 112-119.
30. Morozova, L.V.; Murin, I.N. (2013) Psychophysiological specifics of print font perception. Arctic Evironmental Research, 2013, No. 3, pp. 76-85.
