2018年6月21日上午，中国营销工程与创新研究中心(以下简称“MEI”)2017-2018年第二学期第14次研讨会(以下简称“seminar”)在MEI如期举行，参与本次研讨会的有黄敏学老师及MEI各位成员。

　　本次Seminar由费卓颖研读文章“Cracking the social code of speech prosody using reverse correlation”。在与陌生人的社会互动中，人们可以从很小的行为中形成高层次的社会表现，并且很快判断对方是朋友还是敌人，以及他们是否有能力实施好的或坏的意图。本研究探讨了声音的音高轮廓维度在社会判断(感知说话人的支配性与可信性)中的作用。

　　结果发现，较低(高)的平均音高和一个下降(上升)的音高轮廓模式会让人感觉更有支配性(可信性)。听者可以在不考虑说话人的生理特征(比如性别和平均音高)的情况下推断出说话人的社会特征。

　　提问环节，大家就其中的理论和方法进行了讨论。Reverse-correlation technique具体指的是：被试听到的每个刺激都是由一个信号加上一个噪音形成的。在做判断时，被试有可能会判断正确，也有可能会判断错误，这是由于噪声的影响。比如在下图中，第一行task1中，被试的听到的刺激是由原始的信号1加上噪声形成的，但是被试将这个刺激判断为信号2，那么我们认为task1中的噪声与信号2有相似的特征。同样的，在第三行task3中，刺激有原始信号2加上噪声组成，但是被试将刺激判断为信号1，那么我们认为task3中的噪声与信号1有相似的特征。N12表示原始信号1，被试将该刺激判断为信号2，其余的以此类推。在该方法中，我们认为信号1和信号2是相反的。如果我们想要知道图像中的什么特征特性使得被试将其判断为信号2，我们就将N12与N22相加，再加上(N11+N21)的负向。c表示了让被试做出该刺激为信号2的图像的特征。

　　这篇文章有趣的地方在于以前的研究比较多地研究音高均值这一个指标，但实际上，音高均值所包含的信息音高轮廓也有，甚至会更详细。那么本文就通过音高轮廓这一指标去研究，并且具体描绘了使得人们感知支配性和可信度的音高轮廓。

　　随后，费卓颖进行了研究设计汇报，老师和小伙伴们进行了提问并给出建议。

　　最后，黄老师就营销研究前沿方向下的响应式决策发表了独到的见解。现在的研究多结合用户元素、场景元素、个性化元素的响应性的策略。我们做研究的视角(用户层面、场景层面、企业产品层面)和数据资源要结合在一起。要有连接的思维，即我们要结合产品、场景和用户的关联，从而获取企业的组合性策略。而用户、场景、产品都要网络化，要有一种交互思维和网络化思维。具体到研究，我们要了解对应的行业，研究即策划，策划即实验，实验即研究，所以做研究一定要深入具体的业务。

　　本学期第14次seminar结束。

　　文字/高蕾 许传哲  供图/严燚

　　审核/郑仕勇

　　网站编辑/严燚