211service.com
Consumentenkeuzes voorspellen met neuro-economie
Vermoeide kerstkopers die door de winkelcentra dwalen, zouden waarschijnlijk graag een betere manier hebben om erachter te komen welk boek of speelgoed ze deze kerst aan een vriend of familielid moeten geven. Nu werken neurowetenschappers aan precies dat probleem, met behulp van hersenbeeldvormingstechnologie om te proberen te voorspellen welke van een reeks producten een persoon de voorkeur zal geven. Hoewel de bevindingen dit seizoen geen informatie zullen geven over het winkelen voor de feestdagen, zeggen wetenschappers dat het onderzoek kan helpen bij productontwikkeling en een nieuw begrip kan opleveren van hoe dergelijke keuzes worden gemaakt.
We willen weten of er iets in de hersenen van mensen aan de hand is dat voorspelt of ze een artikel wel of niet zullen kopen, vooral voor dingen waar mensen naar zeggen enthousiast over te zijn, maar die ze niet kopen als ze in de winkel zijn, zegt Colin Camer, hoogleraar gedragseconomie aan Caltech.
Camerer is een van een aantal experts die hersenbeeldvorming en economische modellering hebben samengebracht om de discipline neuro-economie vast te stellen, die al licht begint te werpen op de fijne kneepjes van hoe mensen over veel dingen beslissen, inclusief wat ze moeten kopen. Ik denk dat het de biologie van de menselijke keuze echt zal openen, zegt Lees Montague , een neurowetenschapper aan Virginia Tech en University College London.
Hersenbeeldstudies die zijn uitgevoerd terwijl mensen gokken en andere soorten games spelen, hebben wetenschappers geholpen bij het identificeren van de regio's die bij deze taken zijn betrokken. Ze omvatten delen van de prefrontale cortex, een gebied dat betrokken is bij het plannen van complex cognitief gedrag, en het striatum, een gebied diep in de hersenen dat informatie ontvangt van vele andere regio's. De vraag is, hoe ga je van [weten naar welke hersengebieden je moet kijken] naar het voorspellen van gedrag? zegt Kenway Louie , een postdoctoraal onderzoeker aan de New York University.
Louie en anderen in Het laboratorium van Paul Glimcher aan de New York University pakken die vraag aan. In een experiment dat binnenkort in de Journal of Neuroscience , lieten onderzoekers vrijwilligers in een MRI-scanner (magnetic resonance imaging) een selectie boeken, dvd's en posters zien en vroegen hen om te beoordelen hoeveel de items voor hen waard zouden zijn. De wetenschappers registreerden de hersenactiviteit van de proefpersonen terwijl ze over deze waarden nadachten. Dezelfde onderwerpen rangschikten vervolgens de hele lijst met items.
De onderzoekers ontdekten dat de delen van de prefrontale cortex en het striatum die betrokken zijn bij het spelen van games, het meest actief waren wanneer mensen keken naar items die ze het meest waardeerden. Om te zien of ze daadwerkelijk konden voorspellen welke van de twee items een persoon de voorkeur gaf, vergeleken onderzoekers hersenactiviteit voor paren objecten. Ze ontdekten dat voor items met grote verschillen in gerangschikte waarde, ze door naar de hersenscans te kijken, konden voorspellen welk item een persoon zou kiezen met een nauwkeurigheid van ongeveer 80 procent.
Onderzoekers hopen uiteindelijk het verschil te ontdekken tussen wat mensen zeggen en wat hun hersenactiviteit laat zien. Voor nieuwe producten waar mensen niet veel ervaring mee hebben, hebben de hersenen misschien meer intuïtie over of ze het zouden proberen dan wat er uit hun mond komt, voegt Camerer toe. Deze discrepantie kan helpen verklaren waarom veel nieuwe producten falen, zelfs als focusgroepen er enthousiast over zijn.
Dit soort inzichten kan met name gunstig zijn voor producten zoals sportschoollidmaatschappen of dieetregimes, waar mensen hun interesse in waarschijnlijk overschatten. Mensen zeggen vaak dat ze van plan zijn meer of minder te sporten, maar of ze dat zullen doen, is een andere kwestie . Er is waarschijnlijk iets aan de hand in de hersenen dat voorspelt of ze dat ook echt zullen doen, zegt Camerer.
Toch hebben neuro-economen nog een lange weg te gaan voordat ze deze technieken kunnen gebruiken om retailers en productontwikkelaars te helpen. Het is me niet duidelijk dat die killer-app er nog is, zegt Russell Poldrack , directeur van het Imaging Research Center aan de Universiteit van Texas in Austin. De voorspellingen die u kunt doen, liggen aanzienlijk boven het toeval, maar in de meeste domeinen kunt u niet 100 procent voorspellen van wat mensen zullen doen.
Tot dusver was het meeste neuro-economisch onderzoek gericht op het begrijpen van de keuze tussen een potentieel meer lonende maar riskante optie en een minder lonende maar conservatievere. Volgens Louie hebben de hersenen drie basismodules nodig om keuzes te berekenen: een gebied dat waarde leert op basis van ervaringen uit het verleden, een gebied dat waarden opslaat en een systeem dat de beste optie vergelijkt en selecteert.
Onderzoekers proberen ook beter te begrijpen hoe het gedrag van iemand anders de beslissingen die een persoon neemt beïnvloedt, een factor die van invloed kan zijn op beslissingen op commerciële markten. Mensen lijken instinctief te worden gedreven door de beslissingen van anderen, misschien als vervanging voor adequate informatie of hun eigen vertrouwen. Denk aan de persoon in het volgende hokje die in Oracle heeft geïnvesteerd, zegt Montague. Je hebt misschien besloten dat beleggen te riskant was, maar je begint twee keer na te denken nadat je zijn keuze hebt gehoord.
In een lopend onderzoek in het laboratorium van Montague vragen onderzoekers vrijwilligers om een hypothetische investering te doen op basis van een bepaalde set marktinformatie. Vervolgens wordt hen verteld wat een tweede vrijwilliger heeft gekozen nadat hij dezelfde informatie had gekregen. De onderzoekers observeren hoe dit zowel de beslissingen die mensen nemen als het gedrag van hun hersenen beïnvloedt. Wat koppelt twee hersenen aan elkaar? Zijn er verschillende soorten mensen - zij die gevoelig zijn voor deze invloeden en zij die dat niet zijn? vraagt Montague. Met hersenbeeldvorming kunt u afluisteren en variabelen vinden die u anders niet zou hebben gevonden.