神经营销研究消费者对商品和服务的生理与心理反应，利用脑机接口（BCI）技术收集客户偏好信息，从而将神经科学与营销结合。每年全球在营销、广告和促销上的支出高达7500亿美元，其中大部分用于营销研究。传统的营销方法如访谈和问卷调查费时且成本高，且不能准确反映消费者的真实心理。神经营销通过分析大脑反应，更精确地评估产品和营销刺激效果，解决了这些问题。
在神经营销中，BCI 技术用于分析消费者对营销刺激的反应。传统的调查方法如问卷和访谈虽然有效，但容易受到人为因素的影响，因此神经营销采用了更先进、自动化的 EEG 设备。大部分研究使用的是研究级 EEG 设备，但消费级设备的效果尚不清楚。本研究比较了两种设备在预测消费者偏好（情感态度和购买意向）方面的表现。实验中，参与者观看不同产品图片并采集 EEG 信号，之后使用特征提取和信号处理技术对数据进行分析。结果表明，研究级 EEG 设备在预测消费者情感和购买意向上的准确率分别为 82.4% 和 85.23%，而消费级设备分别为 75.43% 和 79.5%。在另一设置中，研究级设备的准确率分别为 83.75% 和 78.75%，消费级设备则为 82.97% 和 75%。
方法
下图为研究流程图。首先，研究人员们对从 Fpz 通道收集的原始 EEG 数据进行预处理。而后使用 SVM-RFE 提取几个特征并选择相关特征，使用 SMOTE 平衡数据集。最后使用 SVM 对数据集进行分类。
参与者
本研究共招募了 25 名年龄为 24 ± 2 岁的男女参与者，所有参与者身体健康且无神经系统疾病史。根据赫尔辛基宣言和神经营销科学与商业协会的道德规范，数据收集前已获得参与者的书面同意。
实验设置和数据收集
本研究中共使用了八种不同的产品，每种产品都有自己独特的促销方式和代言人。当顾客看到产品的促销信息或代言人时，他们往往更倾向于购买该产品。为了避免可能的偏见影响参与者的决策，研究中使用了中立的代言人。图3展示了本实验所使用的刺激材料。
数据收集程序包括三部分。首先，参与者坐在显示器前，将脑电图设备连接到头部。其次，使用PsychoPy v3.0 展示产品和促销图像，每幅图像显示 5 秒，休息 3 秒。分别设置两组实验进行数据收集：实验 1，使用两个设备同时展示所有 8 种产品；实验 2，将刺激分成两组，分别展示。数据采集频率为 256 Hz。最后，参与者填写问卷，评估他们对产品的情感态度和购买意向，答案按 1-7的量表评分，并转换为负面、中性和正面三类。
数据预处理：
数据预处理使用 EEGLAB工具，首先用带通滤波器去除噪声，再用陷波滤波器消除电力线噪声，最后进行标准化处理。在实验1 中，收集到的 19 个数据中，只有5 个被选中继续处理，其他数据因损坏被丢弃。预处理后的 EEG 数据如 图4所示。
图4 Focus Calm 和 Emotiv 的 PAA 与 NAA（a、c）以及 Focus Calm 和 Emotiv 的 PPI 与 NPI（b、d）的时间域中 5 秒 EEG 数据的总平均值。该图显示了两种结果的 EEG 模式差异，包括 N200 和P300 成分的差异。
特征提取、选择和分类
从数据中提取了多种时间、频率和时频特征。首先提取了时间域和频域特征，然后通过小波包变换（WPT）将信号分解为六个频带，并从每个频带中提取相同的特征。同时计算了各频带的平均功率与相对功率之比，共提取了470个特征。接着，采用递归特征消除（RFE）和支持向量机的10倍交叉验证，选取了50个特征用于最终分类。为进行二元分类，去除了中性类。由于数据集不平衡，应用了合成少数过采样技术（SMOTE）以平衡数据。最后，通过5倍交叉验证训练支持向量机（SVM）模型，并评估其性能。
结果与讨论
在研究中，70%的参与者对产品表现出积极反应，25%为消极反应，5%为中性反应，导致数据集不平衡。为解决这个问题，使用了SMOTE技术进行过采样。然而，应用SMOTE后，模型在5倍交叉验证中的表现较差，表明平衡数据集对模型性能至关重要。
图4中展示了不同设备在积极与消极情感反应及购买意向的EEG数据，显示了正负情绪反应之间的差异。在所有特征中，时频特征最为相关，特别是θ波段特征最能预测消费者偏好与购买意图，其次是δ波段特征。研究证明了消费级EEG设备在神经营销中的可行性，其性能与研究级设备相当，为神经营销的应用提供了更便捷的选择。
结论与未来工作
本研究比较了消费级和研究级EEG设备在神经营销中的表现。通过两组实验，从25名参与者收集数据。结果显示，两种设备表现相似，Emotiv（研究级）稍好。但在资源有限的情况下，Focus Calm（消费级）表现更佳。这表明消费级EEG设备在神经营销中的应用是可行的。未来，研究人员计划扩大实验规模，以推动其在日常场景中的应用。
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