Evolutionary neuromarketing: darwinizing the neuroimaging paradigm for consumer behavior
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The current paper serves two purposes. First, it reviews the neuroimaging literature most relevant to the field of marketing (e.g., neuroeconomics, decision neuroscience, and neuromarketing). Second, it posits that evolutionary theory is a consilient and organizing meta‐theoretical framework for neuromarketing research. The great majority of neuroimaging studies suffer from the illusion of explanatory depth namely the sophistication of the neuroimaging technologies provides a semblance of profundity to the reaped knowledge, which is otherwise largely disjointed and atheoretical. Evolutionary theory resolves this conundrum by recognizing that the human mind has evolved via the processes of natural and sexual selection. Hence, in order to provide a complete understanding of any given neuromarketing phenomenon requires that it be tackled at both the proximate level (as is currently the case) and the ultimate level (i.e., understanding the adaptive reason that would generate a particular neural activation pattern). Evolutionary psychology posits that the human mind consists of a set of domain‐specific computational systems that have evolved to solve recurring adaptive problems. Accordingly, rather than viewing the human mind as a general‐purpose domain‐independent organ, evolutionary cognitive neuroscientists recognize that many neural activation patterns are instantiations of evolved computational systems in evolutionarily relevant domains such as survival, mating, kin selection, and reciprocity. As such, an evolutionary neuromarketing approach recognizes that the neural activation patterns associated with numerous marketing‐related phenomena can be mapped onto the latter Darwinian modules thus providing a unifying meta‐theory for this budding discipline. Copyright © 2008 John Wiley & Sons, Ltd.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».