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Enregistrement W1538318010 · doi:10.29173/eureka7786

Neuromarketing: the next step in market research?

2010· article· en· W1538318010 sur OpenAlexvenueno aff
Christopher R. Madan

Notice bibliographique

RevueEureka · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural and Behavioral Psychology Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuromarketingPreferenceProduct (mathematics)NeuroimagingPsychologyConsumer neuroscienceElectroencephalographyCognitive neuroscienceFunctional magnetic resonance imagingMarketingNeural correlates of consciousnessConsumer behaviourBrand preferenceAdvertisingCognitive psychologyCognitionNeuroscienceBusinessSocial psychologyBrand awarenessEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Neuromarketing is an emerging interdisciplinary field connecting psychology and neuroscience with economics. The goal of neuromarketing is to study how the brain is physiologically affected by advertising and marketing strategies. In order to evaluate the effectiveness of these strategies, brain activity resulting from viewing an advertisement is monitored and measured using neuroimaging techniques such as functional magnetic resonance imaging (fMRI) and electroencephalography (EEG). Neuromarketing studies usually measure preference between products in terms of brand familiarity or product preference. In traditional marketing studies, measures such as the product preference for a particular advertisement is sometimes difficult to measure, as a viewer may hold a cognitive bias. However, brand familiarity and product preference have been correlated with neural activity. The field of neuromarketing is still viewed with caution from consumer protection groups as well as many academics due to the possible ethical implications of designing advertisements to intentionally cause specific neurological effects.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,028
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,149

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0280,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0020,011
Communication savante0,0130,041
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0160,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0350,010

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,356
Tête enseignante GPT0,445
Écart entre enseignants0,089 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations114
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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