Geri Dön

Nöropazarlama uygulamaları için EEG sinyallerinin analizi ile beğeni durum tespiti

Recognition of preferences with analysis of EEG signals for neuromarketing applications

PDF İndir

  1. Tez No: 873301
  2. Yazar: BURAK CEYLAN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. FIRAT KAÇAR, PROF. DR. AYDIN AKAN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Biyomühendislik, Bioengineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Anabilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 103

Özet

Nöropazarlama, nörobilim ve pazarlamanın bir karışımıdır. Beynin pazarlama uyaranlarına nasıl tepki verdiğini analiz ederek tüketici davranışına ilişkin daha derin bilgiler sağlaması açısından önemlidir. Bu yaklaşım, bilinçaltı tercihleri ve duyguları ortaya çıkararak anket gibi geleneksel yöntemlerin ötesine geçiyor. Nöropazarlama, daha etkili pazarlama stratejileri oluşturmaya, ürün tasarımını geliştirmeye, müşteri deneyimlerini geliştirmeye ve rekabet avantajı sunmaya yardımcı olabilir. Tüketici kararlarını gerçekten neyin etkilediğinin daha doğru anlaşılması açısından oldukça değerlidir. Bu tez çalışmasında nöropazarlama uygulamalarında kullanılmak üzere elektroensefalogram (EEG) sinyallerine dayanan bir beğeni kestirim sistemi geliştirilmesi amaçlanmıştır. Katılımcılara 2 farklı ürüne ait reklam videosu izletilmiştir, video izlendiği sırada kaydedilen EEG verileri işlenerek, tüketicinin bir ürünü beğenip beğenmediği tespit edilecektir. Nöropazarlama, pazarlama ve reklam sektöründe oldukça güncel ve önemli bir araştırma konusu haline gelmiştir. Çalışmamızda video ve görüntüler izletilen katılımcılardan, 32 kanallı EEG sinyalleri, EEG kepi yardımıyla, kafa derisi üzerine yerleştirilen elektrotlar ile beğeni durumu tespit edilmiştir. Reklam videolarının izlenmesi sonrasında katılımcılara anket uygulanarak, ürünlere ait farklı görüntülerin (Örneğin; arabanın önden görünümü, ön konsolu, yandan görünümü, arkadan görünümü, arka far, logo ve ön ızgara gibi) beğeni derecesine oy vermeleri istenmiştir. 1)Kaydedilen EEG sinyallerinden, farklı video bölgelerine karşı gelen sinyaller bölütlenmiştir. a)GKA (Görgül Kip Ayrışımı), GGKA (Grup Görgül Kip Ayrışımı), ÇDGKA (Çok Değişkenli Görgül Kip Ayrışımı) gibi sinyal analiz yöntemleri ile kip fonksiyonlarına (ÖKF) ayrıştırılmıştır. b)Bu ÖKF'lerden çeşitli öznitelikler elde edilmiştir[1], [2], [3], [4], [5]. c)Elde edilen öznitelikler Makine Öğrenmesi yöntemleriyle sınıflandırılmıştır. 2)Kaydedilen bu EEG sinyalleri zaman-frekans (ZF) analiz yöntemleri (dalgacık dönüşümü, kısa süreli Fourier dönüşümü) ile analiz edilerek ZF enerji dağılımları renkli resim olarak elde edilmiştir. Bu resimler evrişimsel sinir ağı (CNN) gibi derin öğrenme ağlarının eğitilmesi ve sınıflandırılması yapılarak beğeni kestirim sonuçları geliştirilmiştir.

Özet (Çeviri)

Neuromarketing is a blend of neuroscience and marketing. It is important because it provides deeper insights into consumer behavior by analyzing how the brain responds to marketing stimuli. This approach goes beyond traditional methods such as surveys by uncovering subconscious preferences and emotions. Neuromarketing can help create more effective marketing strategies, improve product design, improve customer experiences and deliver a competitive advantage. It is very valuable for gaining a more accurate understanding of what really influences consumer decisions. In this thesis study, it is aimed to develop a liking estimation system based on electroencephalogram (EEG) signals to be used in neuromarketing applications. The subjects were shown advertising videos for 2 different products. The EEG data recorded while watching the video will be processed to determine whether the consumer liked a product or not. Neuromarketing has become a very current and important research topic in the marketing and advertising industry. In our study, the liking status of the subjects who were shown videos and images was determined by using 32-channel EEG signals and electrodes placed on the scalp with the help of an EEG cap. After watching the advertising videos, a survey was administered to the subjects and they were asked to vote on the degree of liking of different images of the products (for example, the front view of the car, the front console, the side view, the rear view, the taillight, the logo and the front grille). 1) From the recorded EEG signals, signals corresponding to different video regions were segmented. a) It is decomposed into intrinsic mode functions (IMF) by signal analysis methods such as EMD (Empirical Mode Decomposition), EEMD (Ensemble Empirical Mode Decomposition), MEMD (Multivariate Empirical Mode Decomposition). b) Various attributes were obtained from these IMFs. [1-5]. c) The obtained features were classified with Machine Learning methods. 2) These recorded EEG signals were analyzed with time-frequency (TF) analysis methods (wavelet transform, short-term Fourier transform) and TF energy distributions were obtained as color images. These images were trained and classified by deep learning networks such as convolutional neural network (CNN) and liking estimation results were developed.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    546544

    Emotion aware artificial intelligence for cognitive systems

    Bilişsel sistemler için duygu farkındalıklı yapay zeka

    DEĞER AYATA

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YUSUF YASLAN

    PROF. DR. MUSTAFA ERSEL KAMAŞAK

  2. Tez No

    717581

    Neuroscience applications in the area of sustainability

    Sürdürülebilirlik alanında nörobilim uygulamaları

    TAMARA HUMMADI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    NörolojiBahçeşehir Üniversitesi

    Sağlık Bilimleri Ana Bilim Dalı

    Dr. TİMUÇİN AVŞAR

  3. Tez No

    683414

    Nöropazarlamayla reklamın etkilerinin belirlenmesine yönelik bir araştırma

    A research on determining the effects of advertising through neuromarketing

    HASAN SERHAT ÇERÇİ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    ReklamcılıkSelçuk Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MAHMUT TEKİN

  4. Tez No

    437166

    Pazarlama mesajlarının etkinliği açısından geleneksel pazarlama araştırmaları ile nöropazarlama araştırmalarının karşılaştırılması; 'Sigara paketleri üzerindeki caydırıcı mesajların, sigara kullanma alışkanlıkları üzerindeki etkisi'

    Comparison of conventional marketing researches and neuromarketing researches in regard to the efficiency of marketing messages: 'The effects of dissuasive messages on the cigarette packages to smoking habits'

    SEVGİ NUR KURUŞ SADEDİL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    ReklamcılıkMarmara Üniversitesi

    Halkla İlişkiler ve Tanıtım Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. KIVANÇ NAZLIM TÜZEL URALTAŞ

  5. Tez No

    866158

    Geleneksel veri toplama yöntemleri ve nöropazarlama teknikleri karşılaştırması: Tüketicilerin çevrimiçi satın alma davranışlarını inceleyen çalışmalar üzerine bir araştırma

    Comparison of traditional data collection methods and neuromarketing techniques: A research on studies examining consumers' online buying behavior

    GAYE ERDEK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    İşletmeÇanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FİLİZ EROĞLU

Geri Dön