文献

J-GLOBAL ID：202202257640410338   整理番号：22A1037883

電気自動車の選好解析のためのEEGベースニューロマーケティングアプローチ【JST・京大機械翻訳】

An EEG-Based Neuromarketing Approach for Analyzing the Preference of an Electric Car

著者 (2件)： Raiesdana Somayeh (Faculty of Electrical, Biomedical and Mechatronics Engineering, Qazvin Branch, Islamic Azad University, Qazvin, Iran) ,  Mousakhani Morteza (Department of Public Administration, Science and Research Branch, Azad University, Tehran, Iran)
資料名： Computational Intelligence and Neuroscience (Web)  (Computational Intelligence and Neuroscience (Web))
巻： 2022  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： U7694A  ISSN： 1687-5265  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究は,選択が電気自動車の1つである,いくつかの自動車の間で選択される場合,神経科学の展望から消費者選好を評価した。消費者神経科学は,製品の選択または選択に関与する根底にある情報処理および認知の系統的理解に寄与する。本研究は,脳活動から暗黙的に抽出された神経測定が,好みまたは好みのような自己申告測度と信頼性または一貫性があるかどうかを評価することを目的とした。EEGベースの実験では,参加者は自動車の画像とそれらの仕様を見た。感情的および注意的刺激と参加者の回答を,決定の形式で,信号処理技術,統計的検定,および脳マッピングツールによって詳細に区別し,分析した。長範囲時間相関(LRTC)も計算し,製品の嗜好性がニューロン変動の動的に影響するかどうかを検討した。統計的に有意な時空間動的差異を,次に,電気自動車を選択(特定の記憶と長期注意を必要とする)と,他の自動車を選択する参加者の間で評価した。結果は,電気自動車を選択したものに対して,α周波数帯におけるPSDと中心-頭頂および中心-前面コヒーレンスの増加を示した。さらに,この知見は,LRTCの出現またはこの群の拡張期間にわたる情報を統合する能力を明らかにした。さらに,統計的に有意な識別EEG尺度を用いて,2つのグループへのクラスタ化被験者の結果は自己報告データと関連していた。得られた結果は,消費者の購入行動に対する本質的に抽出された手段の有望な役割を強調した。Copyright 2022 Somayeh Raiesdana and Morteza Mousakhani. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： コヒーレンス ,  測度 ,  *自動車 ,  消費者 ,  情報処理 ,  信頼性 ,  ニューロン ,  *電気自動車 ,  信号処理 ,  クラスタ化 ,  神経生理 ,  神経科学 ,  周波数帯 ,  注意
準シソーラス用語： 被験者 ,  脳活動 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 生体計測  (EL03020C) ,  脳・神経系モデル  (EL02050C)

引用文献 (45件)：

• I. Wolf, T. Schroder, J. Neumann, G. Haan, "Changing minds about electric cars: an empirically grounded agent-based modeling approach," Technological Forecasting and Social Change, vol. 94, pp. 269-285, 2015.
• Z. Rezvani, J. Jansson, J. Bodin, "Advances in consumer electric vehicle adoption research: a review and research agenda," Transportation Research Part D: Transport and Environment, vol. 34, pp. 122-136, 2015.
• A. Telpaz, R. Webb, D. J. Levy, "Using EEG to predict consumers' future choices," Journal of Marketing Research, vol. 52, no. 4, pp. 511-529, 2015.
• H. Plassmann, V. Venkatraman, S. Huettel, C. Yoon, "Consumer neuroscience: applications, challenges, and possible solutions," Journal of Marketing Research, vol. 52, no. 4, pp. 427-435, 2015.
• V. Venkatraman, A. Dimoka, P. A. Pavlou, K. Vo, W. Hampton, B. Bollinger, H. E. Hershfield, M. Ishihara, R. S. Winer, "Predicting advertising success beyond traditional measures: new insights from neurophysiological methods and market response modeling," Journal of Marketing Research, vol. 52, no. 4, pp. 436-452, 2015.

タイトルに関連する用語 (4件)： 電気自動車 ,  選好 ,  解析 ,  EEG