Nöropazarlama araştırmalarında kullanılan tekniklerden biri de yüz okuma (facial coding) tekniğidir. Bu teknik yüz hareketlerini ölçerek kişinin o anki duygusal tepkileri konusunda sağlıklı bilgi verebilmektedir. Önde gelen duygusal tepkiler arasında kızgınlık, mutluluk, endişe yer almaktadır. Bir filmi izlerken kişinin hangi anlarda ne kadar etkilendiğini saptamak bu metot sayesinde mümkün olabilmektedir. Bu sistemin temel dayanağı insanların evrimsel süreçte çok benzer yüz ifadelerini geliştirmiş olmaları ve duygusal tepkileri için doğal olarak kullanmalarıdır. Bu yaklaşıma göre kültürel farklılıkların etkisi ihmal edilecek kadar azdır. Ve evrensel olarak kabul edebileceğimiz bu ifadelerden yola çıkarak çeşitli pazarlama araştırmalarında daha sağlıklı analiz yapmak mümkün olabilmektedir. Bu yazıda yüz ifadesi kodlama tekniğinden, kullanım alanlarından bahsedeceğim.

Yüz ifadesi kodlama sistemi, Ekman-Friesen-Davidson tarafından 1978 yılında geliştirilen yüz ifadelerini birbirinden ayırt etmeye yarayan bir sistemdir. Bu sistemin temel olarak dayandığı nokta Darwin’in Türlerin kökeni kitabında vurguladığı insan yüz ifadelerinin evrimsel süreçte benzerlik göstermesidir. Evrimsel süreçte taşınan bu özellik doğru şekilde anlaşılabilirse insanların yaşadığı duygu durumları hakkında bilgi verebilecektir. Ekman-Friesen-Davidson tarafından geliştirilen sistem sayesinde (FACS) çeşitli videolarda yer alan insanların yüz ifadelerinden yola çıkarak deneyimlediği duyguları saptamak mümkündür. Geliştirdikleri sistem 43 ayrı yüz kasının pozisyonuna/lokasyonuna dayanmaktadır ki bunlarn bileşik hareketleri sonucunda binlerce farklı yüz ifadesinin oluşması mümkün olmaktadır. Buradaki önemli noktalardan biri birçok durumda duyguların (veya duygusal ifadelerin) gözle görülmeyecek kadar hızlı şekilde akıp gitmesidir. Bu nedenle reklam filmini izlerken baktığımız birini gözle izlersek deneyimlediği duyguların birçoğunu fark edemeyiz. İşin daha ilginç yanı Ekman tarafından “mikroifadeler” olarak adlandırılan birçok “minik” duygumuzun kendimiz bile farkına varamayız. Bunların beyin üzerindeki etkisi farkında olduğumuz büyük etkili duygulara nazaran az olmasına karşın bunların anlamlandırabilmek ve ortaya koyabilmek oldukça önemlidir.
Ekman ve ekibinin bu çalışmalarından sonra yüz ifadelerini okuyabilme konusu akademik olarak ilgi çeken araştırma konularından biri olmuştur. Bu konuda verilebilecek somut örneklerden biri California Üniversitesi San Diego’da geliştirilen “The Computer Expression Recognition Toolbox’tır. Sistem, 40 boyut üzerinde çalışarak yüz ifadesi bilgilerini alıp kayıt tutabilmektedir. Böylelikle temel duygusal durumların (kızgınlık, şaşkınlık, iğrenme, üzüntü gibi) yanı sıra daha ara ifadelerin de saptanması mümkün olmaktadır. Bu sistemi Millward Brown gibi önemli araştırma kuruluşları da kullanmaktadır. Geçen hafta içinde katıldığım bir toplantılarında yüz ifadelerini reklam filmi izletirken nasıl kodladıkları üzerine bir sunumlarını izledim. Sunumda en ilgimi çeken örnekler AVEA’nın reklam filmi oldu:
http://www.youtube.com/watch?v=hb2KD1K72tE
Yaptıkları yüz kodlama analizinin sonucunda neredeyse tüm katılımcıların reklam filmini gülen yüz ifadesiyle izlediklerini, özellikle Ata Demirer’in konuşmasına paralel olarak bazı sahnelerde gülme/gülümseme derecelerinin arttığını ortaya koydular. Aslında reklam filmini izledikten sonra sonucu açısından çok şaşırtıcı olmasa da bu tür bilgileri/araştırmaları daha sağlam bir zeminde incelemesi, pozitif bilimden faydalanması açısından oldukça önemli çalışmalar. Bu sayede birçok reklamın daha doğru bir şekilde değerlendirilmesi söz konusu olmaktadır. Kanım bu tekniğin kullanımının önümüzdeki süreçte özellikle pazarlama araştırmalarında daha da artacağı yönündedir.

Kaynaklar:
[1] http://www.neurosciencemarketing.com/blog/articles/facial-coding.htm
[2] http://en.wikipedia.org/wiki/Facial_Action_Coding_System
[3] http://mplab.ucsd.edu/~marni/Projects/CERT.htm