Data Fusion in Neuromarketing: Multimodal Analysis of Biosignals, Lifecycle Stages, Current Advances, Datasets, Trends, and Challenges

要約

あらゆる企業の主な目標は、製品の品質と宣伝方法の両方を改善することで利益を増やすことです。
これに関連して、ニューロマーケティングは製品のプロモーションを強化し、潜在的な購入者にさらに受け入れられるよう努めます。
従来、ニューロマーケティング研究は、提示された刺激からフィードバックを得るために単一の生体信号に依存してきました。
しかし、この分野の知識を研究する新しいデバイスと技術の進歩のおかげで、最近の傾向は、多様な生体信号の融合への移行を示しています。
一例としては、広告の影響を神経レベルで理解するための脳波検査と、そのような影響を引き起こす刺激を特定するための視覚追跡の使用が挙げられます。
この新たなパターンは、特定のニューロマーケティング目標を達成するためにどの生体信号を採用するかを決定します。
さらに、複数のソースからのデータを融合するには、高度な処理方法が必要です。
このような複雑さにもかかわらず、さまざまなデータソースと追求する研究目的に適用される処理技術を適切に照合して整理する文献が不足しています。
これらの課題に対処するために、今回の論文では、ニューロマーケティング研究で使用される目的、生体信号、およびデータ処理技術の包括的な分析を実施します。
この調査では、改訂中の要素の技術的定義とグラフィック分布の両方が提供されます。
さらに、研究目的に基づいた分類を示し、使用される組み合わせ方法論の概要を示します。
この後、この論文では、ニューロマーケティング研究用に設計された主要な公開データセットと、主な目的がニューロマーケティングではないがこの問題に使用できる他のデータセットを検討します。
最終的に、この研究は、近年のさまざまな段階にわたる技術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ます。

要約(オリジナル)

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.

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