愿意支付相关的右前额叶激活一个真正使用唇膏作为评估使用功能性近红外光谱
卡组Hirabayashi
达德田
Tomomi Nishinuma2,
基斯川端康成邓肯
Keiko Tagai
Ippeita丹- 1资生堂MIRAI技术研究所有限公司,日本横滨
- 2应用认知神经科学实验室,日本中央大学,东京,日本
了解消费者的偏好和行为是一个主要的目标是面向消费者的公司。神经科学的应用为企业这一目标是一个有前途的大道。以前,我们观察之间的正相关关系在实际的化妆品使用正确的背外侧前额叶皮层(dlPFC)活动,以功能性近红外光谱(fNIRS)和相关的支付意愿(WTP)值。然而,我们无法找到任何一致的团体之间的差异对dlPFC粉状基础不同。因此,本研究的主要目的是复制先前的研究,此外,我们旨在精炼方法之前的学习提高的机会,不同产品之间的估值差异可以被检测出来。25频繁唇膏使用女性被要求应用六种不同的口红嘴唇和记录他们愿意支付多少。最大化产品的主观经验的变化和相关的大脑活动,最喜欢的颜色的唇膏和一个不太喜好色口红被选为每个参与者,并且每个口红的颜色有三个不同的纹理(瞧,中期,嗨)。时间序列分析与一般线性模型(GLM)和合适的dlPFC测试成绩之间的相关性口红和各自的WTP值为每个参与者进行的。这显示显著正相关和复制我们的先前的研究。令人惊讶的是,口红的颜色和纹理处理没有导致任何一致的WTP的差异,同样没有一致的组大脑激活的差异。本研究复制我们的先前的研究扩展到不同类型的化妆品。dlPFC活动期间使用的化妆品可能是一个潜在的个性化技术或产品选择过程生物标志物。
介绍
任何面向消费者的公司的主要目标是了解消费者的偏好和行为。为了实现这一目标迈出的重要一步是由心理知识的应用经济人类决策(卡尼曼和特沃斯基,1979年)。此外,神经科学的应用方法,最好的例子就是通过神经成像方法,应用商业补充消费者研究的传统方法。前额叶皮层(PFC)的几个地区可能发挥作用在消费者评估产品基于感知的好处和成本(Solnais et al ., 2013)。
期望是大脑活动的差异可以揭示更多的信息消费者对产品的反应。这是因为脑源性测量消费者态度并不总是一样的主观选择偏好(Ramsøy et al ., 2019),一个可能的原因是,大脑活动更可能是免费的偏见。这反过来可能会允许更精确的测试产品和原型即使较小的样本量相对传统的自我报告。因此,消费者神经科学应用到现有的产品开发、市场营销或销售策略将帮助企业更深入地了解客户的决策(Berčik et al ., 2016),因此,为他们提供优质的产品和服务。
功能近红外光谱(fNIRS)是一种很有前途的消费者神经科学神经影像学方法,因为它可以用来研究大脑活动与低成本自然和现实环境。许多研究已经使用fNIRS测量大脑活动在消费者行为。例如,fNIRS被用来评估消费者的决策行为当他们想象购物(Krampe et al ., 2018),当他们评估特定的品牌食品标签使用移动fNIRS (Meyerding Mehlhose, 2020)。测量消费者的大脑反应的产品使用fNIRS,一个前景看好的领域是正确的背外侧前额叶皮层(dlPFC) (Plassmann et al ., 2007)。在功能磁共振成像(fMRI)的一项研究中,Plassmann et al。(2007)除了内侧occipitotemporal皮层(mOFC),活动在正确的dlPFC被发现与支付意愿(WTP),最大数量的钱一个人愿意获得一个产品的一部分。不同于mOFC,活动dlPFC使用fNIRS很容易测量。
作为第一步在发展中使用dlPFC活动的潜在生物标志物消费者偏好和未来的行为,我们一直在调查测量大脑活动是否在一个单一的、真正的使用化妆品包含有意义的信息。第一步很重要,因为fNIRS的大脑活动记录是嘈杂的特别是在一个真实的活动,如使用化妆品。我们以前观察到的激活intrasubject相关性对dlPFC WTP的积极参与者相关化妆品(川端康成邓肯et al ., 2019)。特别的,参与者应用六粉状基础质量不同的脸上,而大脑活动用fNIRS测量。右边dlPFC是一个大型的大脑区域,目前尚不清楚这fNIRS频道对应于该地区。因此,虚拟注册允许fNIRS登记数据到蒙特利尔神经学研究所(MNI)标准大脑空间(Tsuzuki et al ., 2007)。一旦注册MNI空间,可以识别接近峰值被英吉利海峡Plassmann et al。(2007)。活动的参与者在这个渠道不同的基础与WTP。有趣的是,这种关系只是发现在更高的频率粉状的用户基础上,建议一个角色在评估产品的经验。
正确的dlPFC有不同的角色,包括认知控制,工作记忆和情绪调节(邓肯和欧文,2000年;柯蒂斯和D 'Esposito, 2003年;专业集团党et al ., 2012)。这种高阶认知处理可以集成与奖赏信号在其他领域,如mOFC,改善决策(兔子et al ., 2009)。要理解为什么这种关联可能发生,它有助于理解使用化妆品的经验,如基础或口红。化妆品的主要感觉是经验丰富的在应用程序更改在此期间的应用程序(Boinbaser et al ., 2015)。口红作为一个例子,首先,用户可能会注意到口红的颜色,那么它的香味,柔软,最后完成的整体视觉印象的嘴唇。这意味着化妆品产品的评价,如口红、由消费者不是瞬时而是依靠监测使用的视觉效果和情感变化动态应用程序期间和整合这些信息来形成一个最终的统一评价。如果唇膏的颜色很穷,没什么需要继续评估,导致更少的认知过程,因此更少的活动在正确的dlPFC口红的应用程序。换句话说,我们预计大型激活发生在评价的首选产品涉及复杂的主题和分析决策过程在时间知觉在使用化妆品。
然而,由于面对的次数的限制可以被净化的化妆品,对dlPFC之间的正相关活动和WTP观察在我们之前的研究是基于六个试验(川端康成邓肯et al ., 2019)。因此,本研究的主要目的是复制之前的研究排除这样一种可能性,即以前的结果是通过的机会。此外,我们旨在完善前面研究的方法来增加机会,不同产品之间的产品估值差异可以被检测出来。这很重要,因为消费者偏好的有效生物标志物,等等,正确的dlPFC活动需要区分不同的产品。这个改进涉及到以下内容:首先,下巴休息被用来减少头motion-associated噪音。其次,我们使用口红作为测试产品,因为这允许我们操纵颜色和质量,最大化的区别最优先、最首选的产品。
方法
参与者
25右撇子女性参与者(SD平均年龄:29.6:2.9,范围:25 - 35)给他们的知情同意后参加。所有参与者报告说,他们能够在日本和/或英语交流和阅读。此外,他们使用口红每周至少5次。实验是在应用进行中央大学认知神经科学实验室Bunkyo-ku,东京当地伦理委员会的批准下日本中央大学和资生堂有限公司有限公司
口红
三个级别的品质(高、中,罗)六种颜色的唇膏是准备这个测试。口红的质量水平测定结果的基础上的产品评估测试美利坚合众国由资生堂有限公司有限公司高和中期口红质量是品牌的产品美容品。的罗口红质量样品,这是困难的,马特纹理(见表1)。六种不同的颜色从内部选择偏好的向导。在开始测试之前,参与者被要求六个颜色的口红订货的偏好。对于每一个主题,他们最喜欢颜色被选为具体科目”就像“颜色,第三个最喜欢口红被选为他们的“不太像“颜色。这是为了避免参与者的可能性可以给零的WTP口红的颜色他们不喜欢。注意,条件并不意味着一个特定的颜色,因此颜色喜欢不喜欢根据不同的参与者。因此,在测试中,参与者测试六个样品;两种颜色(就像和不太像)在三个品质(高、中,罗)(见表1)。平均反应”喜欢“因此代表了大脑和主观反应”喜欢“口红,无论颜色。同样,平均反应”不那么喜欢“代表大脑和主观反应”不那么喜欢“口红。主观经验的目标是创建一个范围,这是有意义的,当在参与者平均,目的是最大化的机会找到一个区别大脑反应的口红和/或WTP和大脑反应之间的相关性。
表1。口红样品。(一)唇膏产品细节。(B)口红ID。
fNIRS实验设计
在实验开始之前,参与者收到了书面和口头解释的实验和实验条件是他们的知情同意,哪里就没有缺点赋予他们应该选择不参与。参与者被告知他们需要唇膏,然后输入他们愿意支付产品使用键盘。我们解释说,WTP并不意味着你认为多少价格应该或你想要多少,而是最大数量的钱你愿意花的口红。另外,我们要求他们考虑质量和颜色。如果质量和颜色,这样就不会有购买的可能性,他们可能对WTP 0回应。没有上限的WTP。此外,他们被要求使用相同的货币在整个实验过程。每个口红是应用于只有一半的嘴唇(左或右)减少的次数口红的嘴唇需要洁净的娇嫩的肌肤的负担降到最低的嘴唇。参与者坐在镜子前,一个电脑显示器显示的视觉信息。运动可以导致fNIRS的信噪比恶化数据。 Since it can be challenging to hold one's head still while at the same time applying cosmetics to the face, a chin rest was used. This stabilized the head and reduced the amount of movement the participant could make with their head without undue restraint (图1)。
图1。实验图像。参与者坐在镜子前,电脑显示器显示视觉信息。运动可以导致fNIRS的信噪比恶化数据,因此下巴休息被用来减少头部运动期间使用口红。fNIRS,功能性近红外光谱。
在fNIRS的实验设计,一块是由四个时期;休息,洗,试验1,试验2。在第一次审判之前,参与者经历了单块没有应用任何唇膏作为练习来适应这个过程。在休息期间,他们仍然保持了30年代(图2)。在洗期间,他们删除了口红的嘴唇使用化妆棉。一个面部乳液(灵丹妙药特级提升滋润乳液)被选为低皮肤过敏化妆品把口红。一旦参与者完成清理自己的嘴唇,第一组的指令都显示在电脑显示器通知参与者口红样品(SJ, SC, SG, KJ, KC,或公斤;看到表1 b)下,他们会用的哪一边唇(左或右)他们将应用这个会话的口红(说明1在图2)。是不实际的完全平衡口红样品和唇边(六个口红,唇膏的双方),唇膏的顺序和口红样品和唇边的结合为每个参与者被随机分配。参与者收到了唇膏和准备后开始,10 s基线记录大脑活动(基线在图2)。然后,听觉线索告诉参与者,他们应该开始应用口红唇膏和保持申请30年代(应用在图2),直到另一个听觉线索通知他们停止。第二组指令(指令2在图2),然后显示在电脑屏幕上按Enter键的参与者准备好后和监视器显示一个空白屏幕5 s和参与者应该考虑他们愿意支付多少口红他们刚刚使用(评价在图2)。5 s运行之后,在电脑屏幕上,下面的文本出现的时候,“请输入你愿意支付多少。“然后他们输入WTP键盘和按下Enter键(WTP类型在图2)。参与者能够纠正打字错误他们使用退格键。WTP终止了参与者的条目按Enter键。因此,一个试验包括口红应用程序的一半一边上下嘴唇,WTP的评估,并输入一个口红。在接下来的试验中,这个过程开始说明1。显示器显示不同的口红从第一个试验样品和另一侧的上下嘴唇应用口红。然后审判继续以同样的方式作为第一个审判。视觉和听觉信息提出了使用E-Prime (E-Prime、心理学软件工具,Inc .夏普斯堡,宾夕法尼亚州,美国)。
图2。一个块的实验设计。每一块包括两个试验。口红的顺序和他们应用随机的一面。
功能近红外光谱
在实验中,测量大脑的血流动力学反应与多通道fNIRS光学地形系统etg - 4000(日本日立医疗公司,Kashiwa)使用双波长的近红外光(695和830海里)10 Hz采样率。分析了光学数据基于修改的比尔-朗伯定律(应对et al ., 1988)。因此,信号反映了氧合血红蛋白浓度的变化(oxy-Hb)和缺氧血红蛋白(deoxy-Hb)得到单位的毫克分子·毫米(mM·mM) (Maki et al ., 1995)。对于我们的分析,我们专注于oxy-Hb信号,因为它比deoxy-Hb证明是更可靠的信号(Dravida et al ., 2018),只有oxy-Hb与行为在我们以前的研究显示相关性(川端康成邓肯et al ., 2019)。
空间注册
毕竟测试块,每个探测器的位置被记录使用3 d数字化仪(POLHEMUS,爱国者)。我们使用了一个3×11多通道探测器支架组成的17个照明和16个检测探头交替排列的interprobe距离3厘米(图3一)。我们设置Fpz中间点最低的排探测器持有人。通道位置注册MNI标准大脑空间(布雷特et al ., 2002基于虚拟注册方法()Okamoto et al ., 2004;Tsuzuki et al ., 2007)。模拟52频道头寸可视化的参考头皮探测器记录所示图3 b。最低的探针放置在水平的参考曲线,其中包括T4, Fpz, T3,我们将调查持有者放置的位置Fpz, T3和T4图3 b(Tsuzuki et al ., 2007)。我们定义的中点一双照明和探测探测通道的位置。估计位置使用MATLAB函数读取解剖解剖标记标签信息编码在macroanatomical脑图谱,自动化的解剖标记(AAL) (Tzourio-Mazoyer et al ., 2002),LBPA40 (Shattuck et al ., 2008),的阿特拉斯(Rorden和布雷特,2000年)。
图3。虚拟估计通道的位置。(一)空间的功能性近红外光谱(fNIRS)通道。上面板显示探测器的左、右视图安排与fNIRS通道方向所示。探测器与黑眼圈表示,照明与光圆,和渠道与白色方块。相应通道数字显示在黑色的。(B)估计通道位置对大脑左和右视图所示。圆圈表示的空间变异性与估计在MNI空间展出。
正确的dlPFC对应于主要Brodmann地区9和46 (Rajkowska Goldman-Rakic, 1995),与几个渠道可能给予报道。感兴趣的频道设置为相同的频道确认在我们之前的研究(39)频道实际上可能导致分析数据来自大脑的不同区域,因为覆盖的渠道可能不同,这取决于各种因素,如头部形状的参与者。在之前的测试中,参与者被日本而在目前的实验中,参与者认同白人,两组之间有显著的头部形状差异(球et al ., 2010)。因此,我们使用相同的方法来识别感兴趣的频道像之前那样,我们在目前的实验中。具体来说,通道最接近峰值(x= 44岁y= 44,z= 18)之前报道与WTP的关联Plassmann et al。(2007)确定了计算欧几里得距离每个通道峰MNI坐标表示。最接近正确的通道dlPFC通道38 (表2)。
表2。MNI坐标。
fNIRS数据的分析
首先,通道数据包含不变的时间超过10%或更多的时间被排除在外。使用小波最小描述长度(MDL)趋势分离算法(张成泽et al ., 2009),我们将全球趋势由于呼吸,心脏运动,vasomotion和其他实验工件。然后我们预处理oxy-Hb时间序列数据对每个通道的每个参与者使用MATLAB 2007 b (MathWorks公司纳蒂克,妈,美国)的工具佐治亚大学et al。(2014)使用自适应的漠视。相对于平均fNIRS感兴趣的数据在一个时间间隔,自适应全球语言监测机构增加统计力量通过合并可变性利用氧- deoxy-Hb信号的时间信息(佐治亚大学et al ., 2014)。数据与解释变量的线性组合退化。解释变量是由卷积血流动力学响应函数(HRF)与方脉冲函数方程1中所示N(τp,t)(2)方程(Friston et al ., 1998)。我们将6 s第一高峰延迟τp,一般是和16 s第二高峰延迟,τd,将16 s一个之间的振幅比第一和第二高峰,将6 s。第一和第二衍生品包括消除噪声的影响进一步的个人数据。
方程1:HRF
方程2:模型波形由卷积HRF和方脉冲函数。
的解释变量包含在GLM分析30年代应用,5 s评估,WTP类型为每个审判。列1 - 3在图4分别代表的HRF应用时期和第一和第二衍生品。列4 - 6分别代表的HRF评估时期和第一和第二衍生品。列7号到9号,分别代表的HRFWTP类型时期和第一和第二衍生品。列10代表了常数。β值作为估计oxy-Hb HRF预测的信号。总共六个β值的计算应用时期(β一个1,β一个2,β一个3,β一个4,β一个5,β一个6)和评估时期(βE1,βE2,βE3,βE4,βE5,βE6)和一个单独的β值WTP类型时期(β类型),共13个β值。β一个1的β应用第一期口红、βE1的β评估第一个口红,等等。
图4。全球语言监测机构模型设计矩阵的一个例子。这是一个设计矩阵的参与者。设计矩阵不同的参与者将不同的随机样本,由于这一事实的某些部分实验的持续时间不同主题之间(因为持续时间取决于参与者进入他们花了多久WTP然后按回车,然后用了多长时间来清理自己的嘴唇)。第一个峰值延迟是设置为τp= 6 s和行号代表了时间序列与时间零顶部。指定的列与1,2,3表示规范化血流动力学响应函数(HRF)f(τp,t)、衍生品和二阶导数,分别应用时期。有六个三胞胎解释变量的应用程序中,代表六种不同的样品。指定的列有4、5、6显示的评价时期。有六个三胞胎解释变量的评价,代表六种不同的样品。列指定7,8,9表示的WTP类型时期。列表示10表示常数。全球语言监测机构,一般线性模型;WTP,愿意支付。
调查每个主题的大脑活动之间的关系和他们的wtp,一组平均intrasubject相关性得到如下。之间的斯皮尔曼相关系数应用时期的β值的每个通道与WTP值计算每个参与者。接下来,每个参与者都转换成Z得分系数使用费舍尔r-to-z转换。然后,所有参与者的平均Z分数计算和一个示例t以及进行,以确定每个通道的意思是Z得分显著不同于0。集团集团R计算Z分数使用逆费舍尔转换。上述过程重复的预处理deoxy-Hb时间序列数据,然而,只有结果oxy-Hb时间序列数据对我们感兴趣的频道,频道38,如下所述。
结果
行为表现
平均每个口红中可以看到WTP图5。WTP数据受到2×3重复测量方差分析与颜色(就像和不太像)和质量(嗨,中期,罗)作为受试的因素。没有色彩的主要作用[F(24)= 0.019,p= 0.809,ηp2= 0.001),没有质量的主要作用F(1.612,38.680*)= 0.696,p= 0.475,ηp2(= 0.028),没有互动F(48)= 0.047,p= 0.954,ηp2= 0.002)。换句话说,出乎意料的,没有证据表明参与者愿意支付的金额的口红颜色或质量的影响。*球形Mauchly的测试显示,球形的假设是违反,Greenhouse-Geisser校正的应用。
图5。平均WTP(日元)六口红。图显示组平均WTP分数两个颜色的三个素质条件(不太像和就像)。误差线代表平均数标准误差。WTP,愿意支付。
fNIRS数据
fNIRS的时间序列的信道38中可以看到图6。首先,我们调查是否有任何影响不同的口红在通道激活38(对应右dlPFC)用2×3重复测量方差分析与颜色(就像和不太像)和质量(嗨,中期,罗在主题的因素)。我们可以看到图7,没有色彩的主要作用F(24)= 2.117,p= 0.159,ηp2= 0.081),没有质量的主要作用F(48)= 0.180,p= 0.836,ηp2(= 0.007),没有互动F(48)= 0.288,p= 0.751,ηp2= 0.012)。由于缺乏差异可能反映了缺乏统计力量,我们还测试了是否的大脑活动不像,罗质量是不同的像,嗨质量。然而,没有证据表明任何差异(像,嗨质量:−0.013,不像,罗质量测试:−0.039;t(24)= 1.016,p= 0.320,d= 0.203)。
图6。fNIRS通道38在口红的时间序列数据的应用程序。图的观察时间序列数据fNIRS的右半球背外侧前额叶皮层(dlPFC)六个唇膏,平均在所有科目。红线显示观察到含氧血红蛋白(oxy-Hb)信号和蓝线显示缺氧血红蛋白(deoxy-Hb)信号。标准错误显示为浅红色(oxy-Hb)和蓝色(deoxy-Hb)地区。黄色区域是突出显示应用时期。fNIRS,功能性近红外光谱。
图7。大脑活动在通道38 6口红。图显示通道的组平均Oxy-Hb 38 3品质的2色条件(不太像和就像)。误差线代表平均数标准误差。Oxy-Hb,氧合血红蛋白。
如上所述,每个主题之间的系数修正应用期β值和每个WTP分数计算,然后使用费舍尔的Z变换变成一个Z分数,允许组织这些intrasubject相关性的分析。接下来,Shapiro-Wilk测试用于检查违反常态的Z分数数据(夏皮罗et al ., 1968)。结果在统计学上并不显著(p= 0.879),这表明,没有证据表明违反常态的假设。因此,一个示例t -进行了测试,并指出集团Z分数通道38显著不同从0 (Z = 0.239, SEM = 0.091), (t(24)= 2.62,p= 0.015,d= 0.523,看补充信息]。计算R组,使用逆费舍尔转换,是0.235。相当于相关性oxy-Hb和deoxy-Hb其余渠道并不显著(见补充信息详情)。
讨论
将神经科学措施纳入产品测试可能会增加化妆品产品测试的能力来预测消费者对产品的反应。这一目标的第一步,它是确定的关键意义的大脑活动可以使用fNIRS记录在一个单一的、真正的使用化妆品。因此,当前研究的首要目标是复制之前的研究的结果而使用不同的化妆品产品为例。通过修改之前的设计研究中,第二个目标是识别一致的口红之间的学科之间的差异。
对于第一个目标,我们发现一个重要intrasubject dlPFC活动的参与者之间的相关性及其WTP。换句话说,我们可以复制之前的研究。这是很重要的,因为对神经影像存在担忧,再现性(波特拉克et al ., 2020)尤其是当样本量很小(埃文斯,2017)。复制在目前的设计尤为重要,因为限制在多少次面对可以在单个会话被净化的化妆品。这种限制意味着每个化妆品只有一个试验,总共6个试验是可能的。我们复制的结果,在不同的人口,不同的产品强烈支持研究结果的有效性。相比之下,尽管优化之前的设计,没有一致的集团产品在正确的dlPFC活动之间的区别。这不是意外,不过,鉴于我们是无法找到一致的群体差异WTP为不同的口红尽管操纵口红的颜色和质量最大化他们的分歧。目前还不清楚为什么这个操作没有预期的效果。
当我们重复我们之前的发现(川端康成邓肯et al ., 2019),我们无法发现任何一致的群体差异的大脑激活在6个不同的产品。这个复制我们之前研究的结果。考虑观测变量的比例,这可能反映了参与者的数量不足,然而,大脑活动也没有区别的像,嗨质量和不像,罗样品质量。此外,尽管我们预期,颜色和质量的操作没有导致wtp一致的群体差异。目前尚不清楚为什么就像和不太像自然条件下不会导致就像有更高的平均WTP。一种可能性是,颜色和质量结果的操作在一个复杂的交互和个人偏好。换句话说,一个不那么喜欢口红的颜色可能会增加在喜欢取决于质量,因为质量决定了颜色会出现在嘴唇上。限制只口红颜色的操作可能会解决这个问题。
试验的数量限制到六是必要的,由于需要减少的负担把化妆品从脸和嘴唇的娇嫩的肌肤。清洗仅限于3乘以每个会话。增加数量的唇膏,可以测试,嘴唇的应用领域分为左右。组合的总数的口红、唇边,唇秩序意味着完全平衡是不实际的。的可能性仍然存在,因此,对dlPFC相关性是一侧的工件。然而,有两个原因,我们认为这是不可能的。首先,PFC功能不对称的左半球的参与被认为反映了语言处理和合适的半球的参与非语言处理(Opitz et al ., 2000;Rothmayr et al ., 2007),超过一个位置的视觉/触觉障碍。在我们的研究中,非制导的口红的评估可能会严重依赖非语言的过程。第二,当前的研究结果我们发现复制在先前的研究中,这似乎不太可能,如果当前的结果是一个工件。
然而,背后的原因是一个正确的dlPFC活动之间的相关性和WTP仍不清楚。没有深入了解,很难预测在什么条件下我们可能期望找到相关,当我们不可能找到它。因此,调查之前,这是一个关键的步骤相关可以可靠地实现商业化。进一步实现之前确定大脑活动优越测量消费者的偏好和预测行为相比,传统的自我报告。
总之,我们发现了一个intrasubject相关性,在一个实际使用的口红,dlPFC活动的参与者和他们的wtp之间,复制和扩展我们之前发现。然而,正如在之前的研究中,我们无法找到任何一致的大脑激活的差异不同的产品组。这可能表明,在这种情况下使用正确的dlPFC可能最适合个性化技术或产品选择的过程,而不是所有消费者偏好的生物标志物。
数据可用性声明
最初的贡献提出了研究中都包含在这篇文章/补充材料,进一步的调查可以针对相应的作者。
道德声明
这些研究涉及人类受试者进行审核和批准由资生堂有限公司有限公司和中央大学。患者/参与者提供了他们的书面知情同意参与这项研究。书面知情同意了个人(s)的出版的任何潜在的可识别的图像或数据包含在本文中。
作者的贡献
KH、乐、KT和ID设计研究。KH、乐、TN和TT进行实验。KH、TT、TN、KK和ID分析数据。KH起草工作。KK和ID修改了手稿。所有作者的文章和批准提交的版本。
的利益冲突
KH、KK和KT是受雇于资生堂全球创新中心,资生堂有限公司有限公司生产化妆品的公司。KH、TT、乐、KT和ID叫发明家在一个覆盖方法的专利申请公布在这个研究。本研究获得资助资生堂全球创新中心。资助者参与研究设计、收集、分析、解释数据,本文的写作和提交出版的决定。
其余作者宣称,这项研究是在没有进行任何商业或财务关系可能被视为一个潜在的利益冲突。
出版商的注意
本文表达的所有索赔仅代表作者,不一定代表的附属组织,或出版商、编辑和审稿人。任何产品,可以评估在这篇文章中,或声称,可能是由其制造商,不保证或认可的出版商。
确认
我们要感谢参加本研究。目前的工作是完全由资生堂有限公司有限公司和中央大学。我们可以分享的数据只有在被剥夺了任何个人信息,然而,由于保密协议的参与者,本研究中的数据只会出现在资生堂有限公司有限公司和中央大学。
补充材料
本文的补充材料在网上可以找到:https://www.雷竞技rebatfrontiersin.org/articles/10.3389/fnrgo.2021.731160/full补充材料
引用
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关键词:功能性近红外光谱(fNIRS)、唇膏、消费者神经科学,背外侧前额叶皮层(dlPFC),前额叶皮层,支付意愿(WTP),化妆品
引用:Hirabayashi K,德田T, Nishinuma T,川端康成邓肯•K Tagai K和丹我(2021)愿意支付相关的右前额叶激活一个真正使用唇膏作为评估使用功能性近红外光谱。前面。Neuroergon。2:731160。doi: 10.3389 / fnrgo.2021.731160
收到:2021年6月26日;接受:2021年10月27日;
发表:2021年11月26日。
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