Brain activity explains message effectiveness: A mega-analysis of 16 neuroimaging studies
Notice bibliographique
Résumé
Persuasive communication in marketing, political, and health domains influences sales, elections, and public health. We present a mega-analysis (a pooled analysis of raw data) of 16 functional MRI datasets (572 participants, 739 messages, and 21,688 experimental trials) assessing the neural correlates of the effectiveness of messages in individual message receivers and at scale (in large groups of message receivers who did not undergo neuroimaging). Existing theories suggest that decision-making is driven by expected rewards and perceived social relevance associated with the expected outcomes of a given choice. Consistent with these theories, we find that (i) brain activity implicated in reward and social processing is associated with message effectiveness in individuals and at scale across diverse domains (e.g. marketing and health campaigns); (ii) exploratory analysis further suggests language, emotion, and sensorimotor processes as pertinent to message effectiveness; and (iii) brain activity provides complementary information on message effectiveness at scale beyond self-reports provided by the same neuroimaging participants. This study offers novel insights into the neurocognitive mechanisms underlying effective messaging, highlights a path toward greater unity and efficiency in persuasion research, and suggests practical intervention targets for message design.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».