論文の概要: Data Fusion in Neuromarketing: Multimodal Analysis of Biosignals,
Lifecycle Stages, Current Advances, Datasets, Trends, and Challenges
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.00993v2
- Date: Mon, 21 Aug 2023 10:04:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-23 02:44:19.816931
- Title: Data Fusion in Neuromarketing: Multimodal Analysis of Biosignals,
Lifecycle Stages, Current Advances, Datasets, Trends, and Challenges
- Title（参考訳）: 神経マーケティングにおけるデータ融合: 生体信号, ライフサイクルステージ, 最新の進歩, データセット, トレンド, 課題のマルチモーダル分析
- Authors: Mario Quiles P\'erez, Enrique Tom\'as Mart\'inez Beltr\'an, Sergio
L\'opez Bernal, Eduardo Horna Prat, Luis Montesano Del Campo, Lorenzo
Fern\'andez Maim\'o, Alberto Huertas Celdr\'an
- Abstract要約: 伝統的に、神経マーケティングの研究は提示された刺激からのフィードバックを得るために単一の生体信号に頼っている。
新しいデバイスと技術進歩のおかげで、最近のトレンドは多様なバイオシグナーの融合へのシフトを示している。
本稿では,神経マーケティング研究における目的,バイオシグナー,データ処理技術について包括的に分析する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The primary goal of any company is to increase its profits by improving both
the quality of its products and how they are advertised. In this context,
neuromarketing seeks to enhance the promotion of products and generate a
greater acceptance on potential buyers. Traditionally, neuromarketing studies
have relied on a single biosignal to obtain feedback from presented stimuli.
However, thanks to new devices and technological advances studying this area of
knowledge, recent trends indicate a shift towards the fusion of diverse
biosignals. An example is the usage of electroencephalography for understanding
the impact of an advertisement at the neural level and visual tracking to
identify the stimuli that induce such impacts. This emerging pattern determines
which biosignals to employ for achieving specific neuromarketing objectives.
Furthermore, the fusion of data from multiple sources demands advanced
processing methodologies. Despite these complexities, there is a lack of
literature that adequately collates and organizes the various data sources and
the applied processing techniques for the research objectives pursued. To
address these challenges, the current paper conducts a comprehensive analysis
of the objectives, biosignals, and data processing techniques employed in
neuromarketing research. This study provides both the technical definition and
a graphical distribution of the elements under revision. Additionally, it
presents a categorization based on research objectives and provides an overview
of the combinatory methodologies employed. After this, the paper examines
primary public datasets designed for neuromarketing research together with
others whose main purpose is not neuromarketing, but can be used for this
matter. Ultimately, this work provides a historical perspective on the
evolution of techniques across various phases over recent years and enumerates
key lessons learned.
- Abstract（参考訳）: どの企業も、製品の品質と広告方法の両方を改善して利益を上げることが第一の目標だ。
この文脈では、ニューロマーケティングは製品の促進と、潜在的な買い手に対するより大きな受容を生み出すことを目指している。
伝統的に、神経マーケティング研究は提示された刺激からのフィードバックを得るために単一の生体信号に依存する。
しかし、この知識分野を研究する新しいデバイスや技術進歩のおかげで、最近の傾向は多様な生体信号の融合へのシフトを示している。
例えば、神経レベルでの広告の影響を理解するための脳波法や、そのような影響を誘発する刺激を特定するための視覚的追跡法がある。
この出現パターンは、特定の神経マーケティング目的を達成するためにどのバイオシグナルを使うかを決定する。
さらに、複数のソースからのデータの融合は高度な処理手法を必要とする。
これらの複雑さにもかかわらず、研究目的のために様々なデータソースと応用処理技術を適切に照合し整理する文献が不足している。
これらの課題に対処するため,本研究では,神経マーケティング研究における目的,生体信号,データ処理技術の包括的分析を行っている。
本研究は、リビジョン中の要素の技術的定義とグラフィカルな分布の両方を提供する。
さらに、研究目的に基づく分類を行い、採用する組合せ方法論の概要を提供する。
本稿は,神経マーケティングを主目的とせず,その目的に利用できる神経マーケティング研究のための一次データセットについて検討する。
最終的に、この研究は、近年の様々な段階にわたるテクニックの進化に関する歴史的視点を提供し、学んだ重要な教訓を列挙している。
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