Tag Archives: нейромаркетинг

Какую пиццу заказывают марсиане

знаки зодиака

Недавно я показывал участникам ай-трекингового исследования слайдшоу, и там была картинка со знаками гороскопа, именно такая как в начале статьи.
Картинка показывалась на 5 секунд, с инструкцией простого рассматривания. Гипотеза простая: люди будут искать свой знак, и смотреть на него дольше, чем на другие знаки.

После просмотра, проводя дебрифинг с каждым участником, от каждого слышал слова вроде «ну, конечно, люди будут смотреть на свой знак. Это очевидно!» Чувствовал себя просто последним человеком на Земле, который этого еще не понял.

распределение участников по знакам зодиакаВ исследовании приняло участие 40 человек: 22 женщины и 18 мужчин, возрастом от 19 до 49 лет, средний возраст 29,5 лет. Все, кроме одного, знали свой знак гороскопа. Кстати, мужчина, отрицавший знание своего знака, делал это, видимо, из эпатажа, потому что первым делом посмотрел (и продолжал смотреть) именно на свой знак. Слева — как распределились участники по знакам.

Мы произвели тепловые и другие карты внимания каждого участника, и два приглашенных человека, не участвовавших в исследовании, независимо друг от друга, пытались по этим картам выявить знак Зодиака каждого участника.

Вы тоже можете попробовать сделать это. Например, кто эта женщина:

тепловая карта просмотра, ай-трекинг

Вы сказали «Козерог»? Так и есть.

Как насчет молодого мужчины:
тепловая карта просмотра знаков ЗодиакаУже не так просто? Он — Дева.

Что насчет девушки:
кто эта девушка по гороскопу?

Она — Близнецы.

Кстати выяснилось, что некоторые, но не все, посмотрев на свой знак, переключались на знаки своих близких. Эта девушка, впрочем, не имела никого близкого или знакомого со знаком Девы.

Но попробуйте догадаться, кто по знаку эта девушка:
девушка смотрит на свой знак Зодиака, но не только на свой

Правильный ответ – Стрелец.

Ну, и последний пример молодого человека:
на какой знак смотрит мужчина?

Он – Близнецы, кто бы мог подумать!

Анализ саккад и фиксаций показал, что чаще всего люди смотрят на свой знак на третьей фиксации, но отнюдь не всегда. Время с начала просмотра до начала фиксации на свой знак также существенно разнится. Так что тепловая карта внимания — вполне хорошая репрезентация просмотра, в данном случае.

В общем, независимые судьи смогли определить знак гороскопа ровно в 50% случаях. Кажется, словно это уровень случайного выбора. Но вспомним, что вероятность случайного угадывания – 1 из 12. Таким образом, фиксации взгляда человека на таблицу знаков Зодиака позволяют определить его знак с вероятностью в 6 раз выше случайности.

Очевидно, что само расположение элементов, знаков Зодиака, влияет на то, как мы на них смотрим. Например, вот тепловая карта фиксаций всех участников:

тепловая карта просмотра знаков Зодиака
Если мы сравним активность с распределением людей по знакам, то в некоторых случаях мы не найдем корреляции. «Бедные» Весы оказываются в самом «плохом» месте на картинке.

Не найдем мы корреляции и с суммарным количеством фиксаций в трех секторах картинки. Красные числа — количество участников, имеющих один из знаков в секторе.

суммарное количество фиксаций

Мы могли бы достичь 100% предсказания знака Зодиака у почти любого смотрящего, если бы смогли расположить все знаки так, чтобы они были все равны в благоприятности своего места. Но возможно ли такое? Хотел бы я посмотреть на такую композицию. Решить задачу, впрочем, можно проще: написать сверху «Посмотрите на свой знак!», или «Посмотрите, что не так с вашим знаком».

Есть концепция «идеальной картинки» — это такая картинка (рекламу, сообщение), которую все люди рассматривают в одинаковой последовательности, смотрят на все её элементы, извлекают из нее один и тот же смысл, и производят требуемое поведение. К этой концепции я вернусь в продолжении.

А это маленькое исследование – пример работы иной концепции, когда одну и ту же картинку все люди должны рассматривать по разному. Показывая человеку ряд картинок, анализируя, как он на них смотрит, и, не задавая никаких вопросов, мы поймем или узнаем что-то весьма определенное о нем.

Так, например, Pizza Hut совместно со шведской компанией Tobii, производителем ай-трекингового оборудования и программного обеспечения для него, придумали маркетинговый шаг (Hyslop, 2014; Mack, 2014): посетителям, если они не уверены, какую именно пиццу им хочется, дают планшет со встроенным ай-трекером. Посетитель должен посмотреть на логотип Pizza Hut, пройдя таким образом калибровку (машина «поняла», куда смотрят его глаза). Далее ему представляются топпинги для пиццы:
топпинги для пиццыЧерез 2,5 секунды просмотра программа уже знает, на какие топпинги клиент смотрел дольше всего. Далее некий алгоритм определяет, что именно предложить, и показывает вариант клиенту. Если тому выбор не по душе, он может попробовать снова. Pizza Hut утверждает, что клиентам нравится выбор программы в 98% случаях.
предложенная пиццаРекламное видео, как это происходит:

Как мы видели на примере гороскопа, расположение топпингов должно играть роль в выборе, и топпинги ближе к центру будут выбираться чаще. Pizza Hut окрестила такой выбор неосознаваемым, и в этом нет противоречия: для человека будет значительно труднее выбрать то, что находится на периферии. Для этого придется прилагать сознательные усилия. Что мешает компании помещать в лучшие места высокомаржинальные топпинги, если таковые есть? Ничего, и даже в таком случае это будет неосознаваемый выбор, который люди одобрят. Ведь они сами его сделают.

Но как сделать выбор действительно «справедливым» по отношению к каждому элементу? Допустим, мы решим проблему расположения серией картинок, случайным образом представляемых пользователю, так, что каждый элемент побывает на разных местах равное количество раз. Возникнет следующая проблема, например, контраста и цвета.

Люди неизбежно будут чаще и дольше смотреть на некоторые топпинги, чем другие, из-за цвета. Если смотреть на это с точки зрения организаций, защищающих права растений, тут очевидная дискриминация некоторых овощей и фруктов по цвету кожицы. Брокколи может вполне засудить супермаркет за клубнику, дайкон – за редиску, а Гремми Смит из-за Золотого превосходного.

Мы можем сделать топпинги черно-белыми и привести характеристики освещенности каждого элемента к одинаковым значениям. Мы придем, в идеале, к набору странных элементов, максимально похожих друга на друга, но утративших свою индивидуальность (для сбалансированности выбора), что они потребуют подписей. Вот эта серая кучка – грибы, а эта серая кучка – сыры.

Но с таким же успехом мы можем и начать со слов – вместо картинок поставить названия топпингов: все одним шрифтом, одним цветом. Конечно, длина слов, число и виды гласных и согласных и их расположение в слове – те еще факторы для неравноправия (Красавица, как тебя зовут?), но давайте пока туда не лезть.
Без шуток, я уверен, основываясь на своем опыте, что названия топпингов, на экране выбора сработали бы лучше в плане «справедливости» выбора.

Так что эту идею с выбором топпингов помощью ай-трекера можно парой легких пинков погнать назад, в лаборатории на эксперименты, за лучшими решениями. С одной стороны, выбор топпинга для пиццы – не такая уж важная задача, и все это вроде как несерьезно, но тогда зачем ее делать вообще? С другой стороны, если мы хотим узнать, как мы выбираем серьезные вещи, то..

Посмотрите на планеты:

планеты Солнечной системыЕсли мы проследим за вашими глазами, что это нам скажет? Готовы ли вы к такому тесту для выявления инопланетян и депортации их домой?

Hyslop, L. (2014). Pizza Hut’s crazy new menu lets you order with your mind. The Telegraph. 28 Nov 2014. Ссылка.

Mack, E. (2014). Pizza Hut reads your mind, knows your order before you do. Cnet.com December 5, 2014. Ссылка.

Предпоследнее фото из статьи Hyslop, 2014.


Пока боги еще молодые

богиСейчас на coursera идет курс по нейромаркетингу, который меня естественным образом заинтересовал. Томас Рамсой (Thomas Zoëga Ramsøy), ведущий курса, прошелся по вычислительной нейробиологии (computational neuroscience). В частности, по программе, которая определяет салиентность (saliency – заметность) элементов визуального стимула. Салиентность объекта – это целый ряд его характеристик, которые делают его выделяющимся на фоне других. То может быть плотность, контраст, размер и прочее. Можно сделать объект салиентным и гарантировать, что на него обратят внимание. И вот такие программы эмулируют внимание человека, и создают saliency maps -тепловые карты внимания, аналогичные тем, что получаются методом ай-трекинга. Программа NeuroVision, про которую он говорил, сделана компанией, к которой он имеет прямое отношение. К слову сказать, таких программ сейчас уже довольно много, и я изучал несколько таких еще пару лет назад.

Например, ниже две карты одной рекламы – одна, сделанная программой (слева), и другая, сотворенную вниманием 15 людей (справа). Я сделал это еще в 2012 году:
сравнение карт внимания программы и людейСчитается, что точность их соответствия – около 80-85%. Анализ одной картинки может стоить, в зависимости от программы – от нескольких долларов до вполне приличных сотен. С одной стороны, теоретической, это круто и неплохо, а с другой стороны, практической, давайте посмотрим, как далеко ушел прогресс.

Вот одна из картинок, которая была проанализирована:упаковка кока-колы

Вот как программа сначала оценивает характеристики картинки:
начало анализаА вот как программа обрабатывает картинку:
карта салиентностиМне сразу показалось это неправильным, потому что, проанализировав сотни картинок, «пропущенных через глаза» реальных людей, у меня тоже, видимо, образовалось интуитивное представление о салиентности. Оно, в большинстве случаев, ошибочное, но не настолько же! На днях представился случай поставить эту картинку в исследование, и вот как увидели эту же картинку 10 человек, 5 мужчин и 5 женщин:
тепловая карта вниманияРазница существенная. С практической точки зрения, сегодня полагаться на такую программу я бы не стал. Если на кону стоит важная задача – дизайн упаковки, которую напечатают миллионным тиражом, или реклама, которую развесят на несколько месяцев тысячами плакатов, или дизайн помещения, то верить результатам программы было бы неразумно. А зачем тогда вообще? Если анализу нельзя особо доверять, то и задачу, которую он решает, не стоит анализировать.

Интересно, что математические модели, которые анализируют изображения можно учить, учить и учить, скармливая им реальные результаты и давая обратную связь попыток, и делать это пока точность не достигнет результатов, схожих с результатами людей. Вопрос, на мой взгляд, исключительно организационный – потребуется множество ресурсов, чтобы это осуществить. Но главное – это можно сделать, и не видно каких-то неосуществимых задач.

Давайте пофантазируем, что это сделано – после нескольких лет работы большой команды, которая делала по сотне исследований с ай-трекером каждый день и кормила ненасытную модель, мы получили алгоритм, который с 99% точностью имитирует зрительное внимание человека.

Теперь компьютер может создавать дизайны всего – квартиры, рекламы, гаджета, одежды – так, чтобы добиться поставленной цели. И это лишь ничтожный пустяк. Компьютер теперь понимает эволюционные программы, вшитые в нас, которые и управляют нашим вниманием. Через понимание зрительного внимания он может предполагать о нас невероятно много: насколько мы голодны, и чего именно нам не хватает, когда у нас был секс, и на какой стадии менструального цикла мы находимся, есть ли у нс дети и сколько им лет, каковы шансы принятия практически любого нашего решения в любой ситуации. Посредством кроссмодальности машина будет знать, нравится ли нам запах чего-то, или музыка, которую мы слышим, ткань пальто, которое мы трогаем, и массу чего еще. «Понимание» зрительного внимания – один из ключей к пониманию работы нашего мозга. Без преувеличения можно сказать, что компьютер будет знать о нас на порядки больше, чем мы сами. Фактически, еще до того, как мы захотели совершить какой-то поведенческий акт, машина уже, с большой вероятностью, понимает, что это будет, то есть раньше, чем это станет сознательной мыслью в нашем мозге. Выбор поведения, будь то покупка товара или выбор партнера для совместной жизни будет в виде альтернатив с подсчитанным вероятностным исходом, представленных машиной. Но для каких целей и кем именно будут считаться эти вероятности?

Если это будет опираться на древние эволюционные программы, то грубо говоря, целями станут выживание и размножение, причем не обязательно индивидуального организма. Если программа говорит «сделай так», то у нас нет ни малейшего шанса проверить, во благо лично нам она это советует, либо во благо вида: ведь программа должна быть связана с другими людьми (в идеале, со всеми) и должна корректировать свои вычисления. Все наши неосознаваемые процессы программа отслеживает, а то, что приходит к нам в сознание, она видит заранее.

Компьютер станет нашим богом, которому ведомы наши чаяния и предположения, а его мотивы и алгоритмы будут так же скрыты от нас, как неизвестны нам причины наших поступков сегодня. Религия, с этой точки зрения, выглядит как интуитивное предвосхищение полного и безусловного рабства и покорности перед кем-то, кто знает, что нам следует делать. Делать без объяснений и сопротивления, без надежды на понимание, соглашаясь на выбор, который сделан ради неведомых нам целей. Смартфон, который мы держим в руках уже сегодня — наш маленький, но быстро взрослеющий растущий божок, которого мы сами создали.

Объем сознания – ничтожная лужа, в сравнении с морем неосознаваемых процессов, происходящих в нашем мозге. Если бы у нас не было сознания, мы бы не парились по всем этим вопросам, а мирно кушали бы, спаривались и спали. Зачем оно появилось и что нам с ним делать – вот вопрос, на который мы должны ответить, пока компьютеры могут моделировать наше поведение лишь на 80%, и наш молодой бог не подрос…


Чем мы отличаемся от обезьян

планета обезьянЧто не так с обезьяной на снимке слева? Одно из отличий человека от других гоминоидов не так бросается в глаза, как ни странно. Это отличие, с большой вероятностью, определило социальное устройство нашего общества, и выдающуюся, в сравнении с другими приматами, разумность.

Это отличие – глаза. В свое время японские ученые (Kobayashi & Kohshima 1997) проделали большую работу, сравнивая глаза обезьян и человека. Среди прочего, они делали и такой анализ, как на картинке. A – максимальное расстояние между уголками глаз. B – максимально длинная перпендикулярная линия по между верхним и нижнем веками. С – ширина открытого глаза, и D – диаметр радужной оболочки. A/B дает коэффициент WHR (отношение ширины к высоте), а С/D дает коэффициент SSI (размер склеры). измерения глаз

И вот что получилось: WHR-eyes

Как вы видите, склера человека более открыта, и, что важнее, белее чем у других (как показали другие замеры). Кроме того, у людей – высокий контраст между цветом склеры и радужкой. Все вместе это позволяет людям гораздо легче определять направление взгляда другого человека. Это означает, что наблюдая за взглядом другого человека, мы с больше вероятностью можем понять его цели и намерения.

планета обезьян фотоСлева: обезьяна из серии фильмов про планету обезьян выглядит похожей на человека потому, что у ее глаз есть белки.

У нас есть даже врожденная склонность смотреть туда, куда смотрит другой человек. Это позволяет нам разделять понимание с другими, то, что лежит в основе социального научения человека, что описывает так называемая теория разума (Theory of Mind).

Вы все, наверное, видели рекламу ниже, как пример классного трюка изменения внимания. Слева – реклама до изменения, справа – после, когда глаза девушки повернули на товар. Мы видим, как внимание зрителя, следуя за глазами девушки, обращается на то, что нужно рекламодателю.

Есть, впрочем, и проблема с картинкой — я не знаю особенностей дизайна исследования это рекламы, начиная с того, как долго, сколько человек, когда и как смотрели на нее, и заканчивая уж совсем техническими (но не мене важными) деталями обработки результатов.

реклама Sunsilk

Я решил посмотреть, так ли это и если так, то как это происходит, нашел подходящую фотографию и показал ее 15 участникам. Вот на что они смотрели:
взгляд налевоУчастники: 15 человек, от 23 до 49 лет (средний возраст 33 года), 5 мужчин и 10 женщин, все правши.
Смотрели в течение 5 секунд, без инструкций. центральная направленность первых фиксаций была устранена.
Вот что показывает тепловая карта:
тепловая карта вниманияЭта карта показывает нам далеко не всю картину того, что происходило. Но мы видим противоречие между тем, что мы наблюдали выше. Это пример того, как тепловая карта не может дать ответы на все вопросы, но очень даже может увести нас в неправильном направлении.

А вот что происходит, если мы, удалив центральные фиксации глаз (мы склонны сначала посмотреть в центр, чтобы сориентироваться, ибо это самый экономный способ понять,  с чем мы имеем дело), посмотрим на временные промежутки:
последовательность фиксацийКак видите, люди первым делом помотрели туда, куда напрвлен взгляд девушки, а уже потом, значительно позже стали смотреть ей в глаз. Картинка на самом деле непростая — мы видим периферийным зрением, что там, куда смотрит деаушка — ничего нет. Но она туда все же смотрит, и мы невольно вынуждены туда помотреть, чтобы убедиться хотя бы, что там действительно ничего нет! А вот если бы она была мартышкой, мы бы, наверное, и не стали обращать внимание куда она косится :)

Kobayashi, H., & Kohshima, S. (1997). Unique morphology of the human eye. Nature, 387, 767–768.


Кто знает, что вы купите?

вино глазами покупателейНа недавней выставке технологических новинок Азии CEATEC 2014 японская компания Fujitsu представила ай-трекер для ритейлеров.

Ай-трекер весьма простой и недорогой — с частотой 10-15 Гц (для сравнения обычная модель работает в 50-60 Гц, а для научных исследований есть трекеры и с частотой в 2500 Гц).
eye-tracker FujitsuНо функции этого устройства не только в собирании информации о том, куда смотрят клиенты, но и в возможности управлении с помощью взглядов клиентов. Так, рассматривание какого-то элемента может навести фокус на этот элемент и приблизить его для рассматривания на мониторе. Взгляд на определенное место на экране может вывести на монитор подробное меню напитков. Впрочем, способы применения могут ограничиться только фантазией, на мой взгляд.

Fujitsu надеется на начало продаж этой системы уже в марте 2015 года.

Кстати, на видео прекрасно показано хотя бы то, что быть ближе к центру — всегда хорошо. Но это ладно – ай-трекинг может показать еще много чего интересного про самого покупателя, например: как сильно он любит пить алкоголь, какую марку, его бюджет, и вероятность покупки.

Приобретение товаров в магазине все больше начинает становиться борьбой за процессы восприятия мозга.

Больше о технологии на сайте Fujitsu.

Nagata, K. (2014). Looking for something special? Gaze-tracking tech knows the answer. The Japan Times, Oct. 8, 2014. Link.


Нейромаркетинг парфюмерии и косметики

конференция по нейромаркетингу в косметике и парфюмерииС 20 по 23 октября 2014 года в Москве состоится XIX международная научно-практическая конференция «Косметическая индустрия: взгляд в будущее».
В рамках этой конференции 23 октября — специальная программа «Нейромаркетинг: как это работает на рынке косметики», которая пройдет в МВЦ «Крокус Экспо», г. Москва, в рамках выставки InterCHARM. Я там буду, есть желание пообщаться — пишите, встретимся.

Предварительная программа мероприятия (11.00 –  16.00):

  1. Мультисенсорный подход в дизайне продукта: воспринимаем реальность ярче.
    Charles Spence, Professor of Experimental Psychology, University of Oxford.
  2. Нейромаркетинг и продвижение косметического продукта. Международный опыт.
    Bert Martin Ohnemuller, Professor of Psychology, theneuromerchandising group Gmbh & co. kg.
  3. Мультисенсорное восприятие продукта и дизайн упаковки в пищевой промышленности.
    Fransis McGlone, Liverpool John Moores University.
  4. Электроэнцефалография как метод оценки эмоционального восприятия.
    Антон Варламов, зав. кафедры когнитивной нейробиологии МГГУ им. М.А. Шолохова.
  5. Трекинг глаз как один из основных инструментов в нейромаркетинге. Восприятие этикетки и упаковки.
    Александра Пучкова, зав. лаб. психофизиологии внимания и восприятия ИНКИ МГГУ им. М.А. Шолохова.
  6. Биологические основы восприятия запахов.
    Ярослав Слободской-Плюснин, доцент кафедры когнитивной нейробиологии МГГУ им. М.А. Шолохова.
  7. Запросы парфюмерно-косметической  отрасли и возможности нейронауки.
    Анна Дычева-Смирнова, заместитель генерального директора ООО «РИД-СК».
  8. Нейробиология и usability: оценка эффективности размещения материала на сайте.
  9. Дискуссия. Что может ожидать парфюмерно-косметическая отрасль от нейронаук в ближайшем будущем? 
Цели мероприятия:
  • Освещение современных достижений нейробиологии и когнитивных наук в сфере нейромаркетинга;
  • Демонстрация возможностей, которые открывает приложение новых технологий в самых различных направлениях развития парфюмерно-косметической индустрии:
  • Повышение эффективности рекламы и привлекательности упаковки продукта;
  • Оценка эффективности размещения информации на сайте;
  • Преимущества нового мультисенсорного подхода к дизайну продукта;
  • Новые высокоинформативные способы тестирования продуктов с использованием психофизиологических и психосемантических методов;
  • Психофизиология внимания и восприятия: использование методов электроэнцефалографии и трекинга глаз в нейромаркетинге.
  • Обсуждение перспектив развития рынка нейромаркетинговых услуг в России, сотрудничество и налаживание партнерских отношений между предприятиями и исследовательскими лабораториями.

Программный комитет мероприятия:

Антон Варламов, МГГУ им. М.А. Шолохова,
Александра Скоробогатова, РПКА.

Организатор специальной программы:
Институт нейронаук и когнитивных исследований (ИНКИ) МГГУ им. М.А. Шолохова.

Организатор конференции:
Российская парфюмерно-косметическая ассоциация (РПКА).

Условия участия в конференции:

К участию в конференции приглашаются специалисты в области парфюмерно-косметической промышленности, нейробиологии, маркетинга, дизайна, информационных технологий, общественных и гуманитарных наук.

Стоимость участия в конференции:

По вопросам участия в программе обращаться:
Тараканова Елена
Email: Elena@pcar.ru
+7-495-980-82-42


На том месте все равно могла быть ваша реклама

девушка с эскимоПродолжение. Начало здесь.
Я хотел проверить, не повлияла ли крохотулечка шоколада на зубах девушки на зрительное внимание, и такая возможность представилась.

Если картинка в начале статьи кажется вам такой же, как и в первой статье, это не так. Я удалил фотошопом шоколад с зубов (с моделью не удалось связаться, чтобы сделать это в реальности), как видно на сравнении ниже:

до и послеИтак, что мы имеем – 2 картинки высокого разрешения, чуть-чуть отличающиеся друг от друга. На них смотрели в течение 5 секунд по 15 человек, люди разные, но смотрели на одном и том же 32-х дюймовом мониторе, в том же самом месте, с помощью одной и той же программы, освещения и ай-трекера. В исследовании с шоколадным пятнышком — 5 мужчин и 10 женщин, возрастом от 23 до 49 лет (средний возраст 33 года), все правши. В исследовании без пятнышка – 4 мужчин и 11 женщин, возрастом от 24 до 40 лет (средний возраст 30,4 года), одна женщина – левша.

И вот результаты сравнения. Слева — оригинальная, с крошкой шоколада, справа — отредактированная:

сравнение тепловых карт

сравнение движений глаз

Если и есть отличия, то они довольно спорные, и не особо существенные: они не изменили характер просмотра. Пятнышко, вероятно, — недостаточно большое, а регион вхождения мороженого в рот (!) привлекает внимание и без дополнительной помощи. Но, безусловно, если у девушки застрял кусочек шпината между зубами, то это будет притягивать наш взгляд.

Но чтобы закрыть тему, я рассмотрел первые фиксации и каждые по отдельности, и регионы фиксаций в первые 500 мс, и ничего значимого не обнаружил. Например, вот сравнение третьих фиксаций, это в районе от 450 до 600 мс после начала показа:

сравнение первых фиксаций

Чему это нас учит – стабильности результатов, прежде всего. Я слышал, некоторые полагают, что ай-трекинг будет показывать каждый раз разные показания. Это совсем не так: наоборот, иногда, визуальные объекты притягивают наше внимание в очень предсказуемой манере. Так что можно создавать изображения, которое зрители будут смотреть одинаковым образом, так, как мы это хотим.

Вторая интересная штука: такого рода дизайн изображения задает направление, и образуются регионы повышенного внимания. Меня этот вопрос заинтересовал, и лежат уже исследованные картинки с дорогами, которые надо разобрать. Дорога – это и реальный и метафорический путь, и, путешествуя по ней ногами, или глазами на картинке, мы ведем себя похожим образом. Есть совершенно никчемные дороги, как в прямом, так и метафорическом смысле, а есть очень сильные, которые «уводят» — и наши глаза и наши ноги. Но об этом позже, с иллюстрациями.


Кто хочет стать нейромаркетологом

исследование упаковок с помощью ай-трекингаДля этого сейчас есть прекрасная возможность. Факультет экологии и естественных наук МГГУ им. Шолохова приглашает на двухлетнюю магистерскую программу по нейробиологии. Специалист будет способен проводить фундаментальные и прикладные исследования в области нейробиологии, например, такие как: исследованиях способностей, внимания и восприятия, нейромаркетинга, нейродефектологии, подбора кадров и профориентации, биомедицинских технологий.

исследование образов с помощью ЭЭГОсновной упор в обучении будет сделан на формирование практических навыков в области прикладных нейронаук, основные методы – ЭЭГ, айтрекинг, полиграфия, молекулярно-генетические и биохимические методы. Вы научитесь эффективно искать и правильно читать научную литературу, самостоятельно планировать научные исследования, готовить заявки на гранты, и работать с оборудованием и психометрическими инструментами.

Подробнее о программе на сайте Университета и в Живом Журнале.

Иллюстрации из Bojko, 2013 и Vecchiato, 2013.

Bojko, A. (2013). Eye tracking the user experience: a practical guide to research. Brooklyn, New York: Rosenfeld Media.

Vecchiato, G. (2013). Neuroelectrical brain imaging tools for the study of the efficacy of TV advertising stimuli and their application to neuromarketing (1st ed.). New York: Springer.