利用机器学习从 EEG 理解消费者对电影预告片的偏好
机器学习
2020-07-22 v1 机器学习
摘要
神经营销学旨在利用神经科学理解消费者行为。诸如 EEG 等脑成像工具已被用于更好地理解超越自我报告测量的消费者行为，后者可成为理解消费者为何及如何偏好某一产品而非另一产品的更准确度量。先前研究表明，通过理解 EEG 捕获的诱发响应变化可有效预测消费者偏好。然而，对选择的有序偏好此前未被研究。在本研究中，我们在参与者观看自然刺激即电影预告片时，尝试解码其 EEG 诱发的响应。利用机器学习技术挖掘 EEG 信号中的模式，我们以高于随机水平、72% 的准确率预测了电影评分。我们的研究表明神经相关物可作为消费者选择的有效预测因子，并能显著增强我们对消费者行为的理解。
引用
@article{arxiv.2007.10756,
title = {Understanding Consumer Preferences for Movie Trailers from EEG using Machine Learning},
author = {Pankaj Pandey and Raunak Swarnkar and Shobhit Kakaria and Krishna Prasad Miyapuram},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.10756},
year = {2020}
}
备注
This paper presented at "The 6th Annual Conference of Cognitive Science", 10-12 December, 2019 Link: https://drive.google.com/file/d/13gcTFUNg_2jA3sokOXv2f0U1D8xd-hkS/view