
L’Approach-Withdrawal è un modello legato al grado di apprezzamento che media la reazione personale manifesta nei confronti di un determinato “stimolo”. Esso può essere motivato da un equilibrio tra l’andare verso (approach) o l’allontanarsi da (avoid o withdraw) qualcosa.
Per questo motivo, tale concetto può risultare molto utile per valutare l’apprezzamento e la conseguente motivazione nei confronti di uno stimolo specifico (Harmon-Jones et al., 2013).
Dal punto di vista neurofisiologico, il modello Approach-Withdrawal è stato collegato all’equilibrio tra il Behavioural Approach System (BAS) e il Behavioural Inhibition System (BIS) (Sutton e Davidson, 1997). Già nel 1984, Davidson propose evidenze neurofisiologiche del comportamento Approach-Withdrawal in termini di asimmetria dell’attività cerebrale frontale, misurata tramite elettroencefalografia (EEG) durante stati emotivi (Davidson et al., 1990).
Pertanto, è possibile ricavare un indice neurofisiologico di Approach-Withdrawal elaborando il segnale EEG sulla corteccia prefrontale, come dimostrato in una varietà di contesti e condizioni, tra cui: condizioni sperimentali caratterizzate da mindset positivo basso, neutro o alto (Gable e Jones, 2008), in contesti clinici (Kimura, 1972), ma anche in applicazioni della vita quotidiana come la valutazione delle campagne di pubblica utilità (Cartocci et al., 2018).
In accordo con le best practices della letteratura, BrainSigns valuta la motivazione e il grado di apprezzamento dell’utente calcolando l’asimmetria dei ritmi alfa frontali, fornendo evidenze dell’importanza di tale indicatore in diversi ambiti, come la valutazione di contenuti video (Vecchiato et al., 2011), odori (Vozzi et al., 2023), cibi e sapori (Di Flumeri et al., 2017), ma anche nell’interazione con nuovi prodotti, dispositivi e interfacce (Modica et al., 2018).
L’Approach-Withdrawal diventa quindi un indicatore potente che BrainSigns impiega in una vasta gamma di applicazioni:
- in neuromarketing, come misura di interesse per individuare i punti di forza e di debolezza di uno stimolo di marketing, ad esempio le scene più coinvolgenti e quelle meno efficaci di un video, il packaging più attraente di un prodotto o il layout più accattivante di un negozio o di uno spazio espositivo (Mancini et al., 2022; Babiloni e Cherubino, 2022);
- in neuroestetica, per misurare la percezione di bellezza durante performance o spettacoli artistici (Cartocci et al., 2021);
- nel campo della valutazione di human factor, ad esempio per valutare l’impatto di una nuova configurazione di cockpit o il livello di attrattiva e accettabilità di una nuova soluzione di Human-Machine Interaction (Borghini et al., 2023).
RIFERIMENTI BIBLIOGRAFICI
- Babiloni, F., Cherubino, P. (2022). Consumer Neuroscience: A Neural Engineering Approach. In: Thakor, N.V. (eds) Handbook of Neuroengineering. Springer, Singapore.
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- Cartocci, Giulia et al. “NeuroDante: Poetry Mentally Engages More Experts but Moves More Non-Experts, and for Both the Cerebral Approach Tendency Goes Hand in Hand with the Cerebral Effort.” Brain sciences vol. 11,3 281. 25 Feb. 2021, doi:10.3390/brainsci11030281
- Cartocci et al., “Neurophysiological Measures of the Perception of Antismoking Public Service Announcements Among Young Population,” Front. Hum. Neurosci., vol. 12, Aug. 2018.
- Davidson, Richard J., et al. "Approach-withdrawal and cerebral asymmetry: emotional expression and brain physiology: I." Journal of personality and social psychology 58.2 (1990): 330.
- Di Flumeri, Gianluca, et al. "EEG-based approach-withdrawal index for the pleasantness evaluation during taste experience in realistic settings." 2017 39th annual international conference of the IEEE engineering in medicine and biology society (EMBC). IEEE, 2017.
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- Mancini, Marco, et al. "Neuroscientific methods for exploring user perceptions while dealing with Mobile Advertising: A novel and integrated approach." Frontiers in Neuroergonomics 3 (2022): 835648.
- Modica, Enrica, et al. "Neurophysiological responses to different product experiences." Computational Intelligence and Neuroscience 2018 (2018).
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