Nöropazarlama uygulamaları için EEG sinyallerinin analizi ile beğeni durum tespiti
Recognition of preferences with analysis of EEG signals for neuromarketing applications
Yazar: BURAK CEYLAN
Danışman: PROF. DR. FIRAT KAÇAR ; PROF. DR. AYDIN AKAN
İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Biyomedikal Mühendisliği Anabilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Biyomühendislik = Bioengineering
Dizin: Elektroensefalografi = Electroencephalography ; Nöropazarlama = Neuromarketing

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.

Abstract:
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.