توصيفگر ها :
بازاريابي عصبي , رابط مغز و رايانه , الكتروانسفالوگرام , پيشبيني احساسات , يادگيري ماشين
چكيده فارسي :
بازاريابي عصبي يك حوزه تحقيقاتي نوظهور است كه هدف آن درك فرآيندهاي تصميمگيري مصرفكنندگان هنگام انتخاب محصول براي خريد است. اين اطلاعات به شدت مورد توجه كسب وكارهايي است كه با درك آنچه كه تأثير مثبت يا منفي بر مصرفكنندگان ميگذارد، به دنبال بهبود استراتژيهاي بازاريابي خود هستند. تا كنون از روشهاي مختلفي براي ثبت فعاليتهاي مغزي در بازاريابي عصبي استفاده شده است. در ميان آنها الكتروانسفالوگرام به عنوان مقرون به صرفهترين و غير تهاجميترين روش مورد استفاده فراوان قرار گرفته است. امروزه بازاريابي عصبي براي پر كردن شكاف بين روشهاي بازاريابي قديمي و تكنيكهاي بازاريابي جديد مبتني بر رابط مغز و رايانه مورد توجه زيادي قرار گرفته است و ميتواند از طريق پيشبيني احساسات مشخص كند كه مشتريان واقعا چه چيزي را ميخواهند. در اين مطالعه نيز بر تشخيص ترجيح دادههاي محلي ثبت شده بر اساس EEG تمركز شده است. تحقيقات اخير نشان داده است كه قشر پيش پيشاني كه در قسمت جلوي لوب پيشاني مغز قرار دارد، نقش كليدي در فرآيندهاي تصميمگيري انسان ايفا ميكند. ما نيز به همين منظور براي ثبت داده از 5 الكترود AF3، F3، Fz، AF4 و F4 ،كه در قسمت جلوي پيشاني قرار گرفتهاند، براي ثبت سيگنال EEG استفاده كرديم. اخيرا تجزيه و تحليل تصميم گيري جنسيت هاي مختلف در حين خريد در صنعت بازاريابي عصبي مورد توجه قرار گرفته است. در همين راستا سيگنال EEG 10 مرد و 10 زن را در واكنش به مشاهده تصاوير 15 غذاي مختلف ثبت كرديم تا براي هر گروه به صورت مجزا و تفكيك جنسيت شده، تجزيه و تحليل انجام شود. در نهايت عملكرد الگوريتمهاي يادگيري ماشين در طبقهبندي علايق افراد در سه كلاس علاقه، خنثي و عدم علاقه ارزيابي ميشوند. نتايج حاكي از آن است كه براي تركيب گروه زنان و مردان الگوريتم KNN با صحت 98/33 %، براي گروه زنان الگوريتم SVM با كرنل RBF با صحت 98/67 % و براي گروه مردان الگوريتم KNNبا صحت 97 % تحت اعتبارسنجي K-fold عملكرد مطلوبتري داشت. همچنين پارامتر كالري غذاها نيز در اين مطالعه سنجيده شد كه نتايج نشان داد كالري تاثير كمي در تغيير نظر افراد ايجاد ميكند.
چكيده انگليسي :
Neuromarketing is an emerging research field that aims to understand the decision-making processes of consumers when choosing a product to purchase. This information is of great interest to businesses that seek to improve their marketing strategies by understanding what positively or negatively affects consumers. So far, various methods have been used to record brain activity in neuromarketing. Among them, electroencephalography has been widely used as the most cost-effective and non-invasive method. Today, neuromarketing has received much attention as a way to bridge the gap between old marketing methods and new marketing techniques based on brain–computer interfaces, and it can determine what customers really want through emotion prediction. This study also focused on recognizing local preference data recorded using EEG. Recent research has shown that the prefrontal cortex, which is located in the frontal lobe of the brain, plays a key role in human decision-making processes. For this purpose, we used five electrodes—AF3, F3, Fz, AF4, and F4—which are located at the front of the forehead, to record the EEG signal. Recently, the analysis of decision-making in different genders during shopping has been considered in the neuromarketing industry. In this regard, we recorded the EEG signals of 10 men and 10 women in response to viewing images of 15 different foods to analyze them separately for each group and by gender. Finally, the performance of machine learning algorithms in classifying peopleʹs interests into three classes—like, neutral, and dislike—was evaluated. The results indicate that for the combined women and men groups, the KNN algorithm performed better with an accuracy of 98.33%; for the women group, the SVM algorithm with the RBF kernel performed better with an accuracy of 98.67%; and for the men group, the KNN algorithm performed better with an accuracy of 97% under K-fold validation. The calorie parameter of foods was also measured in this study, and the results showed that calories have little effect on changing peopleʹs opinions.