原始研究的文章

前面。Neuroergonomics, 2023年4月17日
消费者Neuroergonomics秒。
卷4 - 2023 | https://doi.org/10.3389/fnrgo.2023.1129582

可视化的宜家效应:体验消费与fNIRS-based神经影像评估

Hiroki Oishi,

健Nakazawa,

名叫Tomoki高桥,

靖Kyutoku和

Ippeita丹 ^*

应用认知神经科学实验室,科学和工程学院,中央大学,Bunkyo、日本

作品简介:近年来,体验消费,指购买涉及享乐经验,一直在收集关注营销研究。体验消费认知偏见密切相关,其中,我们关注的是宜家的效果,这是一个认知偏见的最大支付意愿(WTP)的产品高是因为组装产品的经验是很有价值的。因为没有研究已经检查了宜家效应背后的神经机制,我们现在研究首次探索宜家效应的神经基质使用功能性近红外光谱(fNIRS)。WTP评估期间,我们希望附件和记忆检索DIY产品宜家效应的认知机制。

方法:三十个健康的学生,其中24例证实了宜家效应,被要求执行一个WTP评估任务后组装三种类型的DIY (DIY)产品和处理三种类型的Non-DIY产品。在评价脑血流动力学反应使用fNIRS测量。为了调整颞可变性皮层响应的参与者,一个个性化的自适应一般线性模型(GLM)分析。然后,一个示例t测试进行了对于每一个DIY和Non-DIY条件获得的β值,和配对t以及进行DIY和Non-DIY条件之间的关系。

结果:我们确定了大脑区域,包括left-inferior额下回(L-IFG)和左中额叶脑回(L-MFG),这可能是与认知过程与宜家效应有关。其中,L-MFG DIY期间表现出更多的激活条件比在Non-DIY条件。

结论:据我们所知,目前的研究第一次揭示了宜家效应的神经基础。WTP的皮质激活期间评价DIY和Non-DIY产品表现出显著的差异。除了R-IFG激活经常报道WTP评估,我们发现其他地区,尤其是L-IFG L-MFG,在DIY条件下被激活。这些区域被认为是有关记忆和附件,这将成为宜家效应的合理认知成分。总之,这项研究表明,体验消费的价值可以使用fNIRS-based神经影像和评估提供了一种新方法来消费neuroergonomics。据预测,可视化的价值体验消费将为越来越多的公司创造市场机会和可视化在未来将成为不可或缺的方法。

介绍

近年来,体验消费,指购买享乐经验,一直在收集关注营销研究(王et al ., 2020)。体验消费了霍尔布鲁克和赫希曼(1982)不同于功利主义的消费,它被认为是享乐主义消费追求乐趣,幻想,和感受。许多研究表明产品的体验性消费产生更高层次的幸福比物质消费(Van Boven和Gilovich, 2004年;Bigne et al ., 2008;卡特和Gilovich, 2010年;Kumar et al ., 2014;Zhang et al ., 2014;Gilovich et al ., 2015;沃克et al ., 2016)。此外,李和李(2016)在度假酒店进行了一项研究,发现客户满意度呈正相关的感知体验消费框架开发的施密特(1999)由五个元素(感觉,感觉,思考,联系和act)。因此,体验消费成为主要趋势作为一个营销策略来吸引消费者以及市场的新类型。

有趣的是,另一种类型的营销策略称为“感官营销,”,这是类似于体验式消费,也引起了人们的注意(Bhatia et al ., 2021)。感官营销指的是营销,关注消费者的五种感官和影响他们的看法、决策和行为(克里希纳和Morrin, 2007)。然而,这样的过程是大大受认知偏差的影响。例如,当消费者购买一些东西,他们期望的区别基于视觉信息和产品的实际内容大大影响他们的评价。满意度可能不同,例如,不同的产品消费者法官将包含基于包形状和所包含的实际金额(Raghubir和克里希纳,1999年)。此外,还有其他作用,如在最后一刻获得触觉信息,这可能会影响消费者的判断和评价。例如,改变饮料的容器的材料消耗饮料可以改变消费者的评价(克里希纳和Morrin, 2007)。

最近,新类型的认知偏见,涉及一系列产品相关的事件,因此需要多个认知偏见在复合方式,也被提出了。其中之一是宜家效应,被发现时创建或装配对象的经验导致更高的产品价值的升值。具体来说,宜家效应是指认知偏见的支付意愿(WTP)高因为自行组装离散产品高度重视(诺顿et al ., 2012)和体验性消费密切相关。WTP的最高价格是消费者愿意购买某种产品。的一项研究诺顿et al。(2012),证明了宜家效应通过比较WTP的分数有或没有组装宜家产品和折叠折纸。实验显示三个特点导致宜家效应。首先,宜家效应是由组装宜家产品和折纸的产品。第二,仅仅是拆卸产品不会导致宜家效应。第三,宜家效应只发生一次产品组装完成。诺顿et al。(2012)表示,宜家效应是一个复合的效果从而增加WTP由于附件和记忆的装配经验,DIY产品而引起的努力。也有可能组装产品的经验在宜家效应可以激活记忆检索相关领域。同样的,Atakan (2011)研究还描述了附件,通过DIY活动发生。然而,宜家效应背后的认知机制,特别是其神经基质,尚未阐明。因此,我们旨在探索认知机制造成的宜家效应从大脑功能的角度来看。

在澄清宜家效应的认知机制,我们关注在WTP评估脑功能和脑功能相关的附件和记忆检索。Plassmann et al。(2007)使用功能性磁共振成像(fMRI)检查大脑活动在WTP评价和报道,右眶额皮层(R-mOFC)和背外侧前额叶皮层(R-DLPFC)被激活。他们也证实R-DLPFC之间的正相关和WTP。Votinov et al。(2010)禀赋效应的研究大脑活动以及WTP评估使用fMRI,发现六个地区,包括两国前扣带皮层和双边内侧额叶皮质(bilateral-MFC)被激活在WTP评估。货币数量和皮质激活表现出积极的相关性在右额下回(R-IFG)。此外,研究川端康成邓肯et al。(2019)和Hirabayashi et al。(2021)fNIRS检查大脑活动在WTP评估用于化妆品,发现之间的正相关R-DLPFC粉底和口红期间激活应用程序和WTP得分为每个参与者。在这些地区中,R-IFG在注意力控制和经济决策中发挥作用Dehaene et al ., 1998;邓肯,2001),在评估WTP,注意力控制和决策发生。另一方面,据说bilateral-MFC已经激活当考虑WTP评价一个产品,当它被发现与损失规避行为显著相关(汤姆et al ., 2007)和意志冲突(Nachev et al ., 2005)。此外,R-DLPFC是一个激活的大脑区域在评估非语言信息(凯利et al ., 1998;Opitz et al ., 2000;Rothmayr et al ., 2007;睡衣et al ., 2010;Okamoto et al ., 2011;Savini et al ., 2012),来判断产品的价值时被激活(渡边,1996;沃利斯和米勒,2003年)。因此,R-DLPFC激活在WTP评估被认为是相关的。总之,基于这些先前的研究,我们预期,R-IFG, R-DLPFC WTP评估期间将被激活。

接下来,我们将考虑皮质激活相关附件,一个重要的认知成分的宜家效应预计会在消费者的组装产品的开发。两种类型的附件已经在先前的研究显示:附件产品和人。此外,许多研究表明,附件是常见的潜在机制,即使目标是不同的(贝尔克,1988;Wallendorf阿诺德),1988年;舒尔茨et al ., 1989;德维恩球和Tasaki, 1992年;Kleine三世et al ., 1993)。出于这个原因,我们将两种类型的先前的研究。菊池et al。(2021)使用功能磁共振成像来测量大脑区域与依恋有关化妆品和报道,左腹侧苍白球(L-VP)和正确的后扣带皮层(R-PCC)被激活。Minagawa-Kawai et al。(2008)使用fNIRS测量大脑功能与母亲和婴儿之间的依恋和报道,前眼窝前额皮质(OFC)激活。注意,前OFC是连续的额极皮层(FPC),和信号分离这两个地区使用fNIRS是很困难的。农业部长et al。(2017)使用功能磁共振成像检查大脑区域相关的附件,发现三个区域,包括L-DLPFC与附件相关联。腹侧PCC是自我参照加工系统的核心区域(史密斯et al ., 2009)。离岸金融中心是一个至关重要的大脑区域对情绪调节(布莱尔et al ., 1999)。考虑这些研究,如果发生对人们和附件产品都通过类似的机制,我们可以预测,前离岸金融中心(FPC)和L-DLPFC fNIRS检查的地区,由于宜家效应,将激活诺顿et al。(2012)建议与依恋有关。

最后,我们讨论与记忆相关的脑区,宜家的一个重要认知成分的影响,预计需要的内存检索在WTP评估任务。Ranganath et al。(2004)发现FPC使用fMRI参与联想记忆检索。几项研究已经报道,FPC与记忆有关(理et al ., 2000;自己et al ., 2003),它是记忆检索有关。Miyashita (2004)在他们的记忆功能磁共振成像研究,表明区域如bilateral-IFG和L-MFG (DLPFC的主要部分)被激活。因此,激活FPC,双边IFG, L-DLPFC可以预测目前的研究。

由于宜家效应已被证明发生在日常生活中,我们必须在宜家效应测量大脑活动在日常情况。fNIRS非侵入性,对身体无害(Strangman et al ., 2002;法拉利和Quaresima, 2012年少),据报道敏感运动构件(Scholkmann et al ., 2010;黄et al ., 2022)。fNIRS由于这些特点,特别适用于研究日常生活的环境中(他et al ., 2021年),这可能与高精度测量大脑功能在日常环境中。此外,各种各样的研究已经进行了使用fNIRS测量大脑活动与消费者行为相关。例如,fNIRS已被用于WTP评价化妆品(川端康成邓肯et al ., 2019;Hirabayashi et al ., 2021)和消费者的决策行为时想象购物(Krampe et al ., 2018)。由于这些原因,我们决定使用fNIRS是适合学习的神经基质宜家效应在日常情况。

本研究的目的是确认宜家效应发生在当前的实验设计和研究宜家效应背后的认知机制从大脑功能的角度来看。具体来说,我们假设基于之前的研究,WTP分数对于DIY条件高于Non-DIY条件。对于大脑功能,我们预计FPC,双边DLPFC(包括公司),和/或bilateral-IFG可以激活与WTP和附件和记忆检索的评价被认为是发达国家通过DIY-style产品装配的消费者。

方法和材料

参与者

这个实验开始于三十参与者(所有学生,平均年龄为21.17±1.93年,范围18-26 15男性和15个女性)。所有的参与者都是右撇子,母语的日语。四个参与者来说,基于他们的意思是WTP分数,宜家效应没有发生(WTP三DIY产品并不高于或一样的意思是WTP三Non-DIY产品),和两个参与者报告打印错误被排除在后续分析。因此,24参与者的数据进行了分析。其余24参与者创意人恭谨有加的问卷调查证实,他们从来没有购买或组装任何的六个产品用于实验。此外,23日参与者从未见过任何的六个产品。一位与会者表示,他看到六个产品,但不是组装它们。然而,因为有差异的实际价格和市场价格预测创意人恭谨有加问卷调查,确定,这并不影响他的WTP的回应。在实验之前,从所有参与者获得知情同意。参与是自愿的,酬金以及六个宜家产品用于实验的参与者在实验。 This study was conducted after obtaining permission based on the Declaration of Helsinki from the Ethics Committee at Chuo University.

过程

在下单之前,参与者被告知他们不应该吃或者摄取咖啡因实验前2 h。fNIRS的测量之前,参与者回应两个问卷。我们进行了爱丁堡的优势手测试并证实参与者右撇子(奥德菲尔德,1971年)。迷你国际神经精神病学的采访(M.I.N.I.)被用来屏蔽参与者与精神疾病(希恩et al ., 1998),因为布隆伯格et al . (2003)和Aupperle et al。(2012)报道称,大脑活动在精神病患者创伤后应激障碍和双相情感障碍过滤比健康的人。研究完成后,我们告诉参与者,他们将获得这六个产品。

为了确定这6个产品适合于当前的研究中,我们进行了一次初步问卷调查2020年6月,13在宜家商店超过1500的宜家产品在日本和售价999日圆。初步调查问卷包括WTP,自由进入的调查预计市场价格,和产品评估使用five-item方法。三个DIY产品类似的难度水平根据问卷调查结果和选择各自的汇编指令,和三个Non-DIY选择产品是基于问卷调查的结果。初步的问卷调查的结果证实了WTP的得分没有显著差异之间的六个宜家产品(F₍₅₁₃₅₎= 0.727,p= 0.61)。

实验设计

实验程序中描述图1。fNIRS的测量之前,参与者被要求组装三个DIY产品,检查三个Non-DIY至少1分钟。我们随机和交替的DIY条件和Non-DIY条件消除顺序效应。参与者然后给休息10分钟紧随其后的WTP评估六个产品,但随着fNIRS的测量。整个实验过程持续了约一个小时。WTP评估任务进行的六个产品(三个产品在DIY Non-DIY条件条件和三个产品)为每一个参与者在一个与事件相关的设计。产品在WTP评价任务的顺序是随机的参与者之一。WTP评价任务,创建一个实验性项目使用E-prime 2.0(美国心理学软件工具、匹兹堡、PA)。所有的方向显示在任务都是在日本写的。在实验中,参与者被要求遵循的方向显示在监视器上。为教学目的,屏幕显示“之后我们将问你多少你愿意支付这个项目。“3 s,然后六个产品的图像被随机显示每个15秒。 Then, “How much would you be willing to pay for the product?” was displayed for 6 s and the participants entered their WTP amount. In addition, a gazing point was shown on the screen for 16–20 s at random. This process was repeated six times to evaluate each participant's WTP for the three Non-DIY products and the three DIY products. The WTP evaluation task took about 42 s per trial, so it took about 4.2 min total to measure the six products. Before the measurements were taken, the WTP evaluation task was practiced on three products unrelated to the experiment.

图1

图1。(一)示意图显示实验。组装和处理的顺序是随机的。(B)试验过程。产品图片的顺序是随机的。

fNIRS数据采集

我们使用了日立etg - 4000测量脑血流量响应使用两个近红外光源(695和830海里)。我们分析了fNIRS的数据使用修改后的比尔-朗伯定律(应对et al ., 1988)。这种方法被用来计算氧合血红蛋白的变化(oxy-Hb)和缺氧血红蛋白(deoxy-Hb)信号在单位毫克分子×毫米(mM×毫米)基于近红外光线的强度变化(Maki et al ., 1995)。采样率设定为10赫兹。在这个实验中,我们使用3×11多通道持有者(图2)。实验中使用的探针由17个照明器和16交替探测器间距为3厘米,总共52-channel站点测量。探测器安装根据国际10 - 20系统作为一个参考点。首先,多通道探测器持有人被这样的探测器在中间行对应于Fpz最低。然后,照明系统和探测器匹配水平最低的排参考曲线,这是由一条直线连接T3-Fpz-T4 (Klem 1999;Jurcak et al ., 2007)。

图2

图2。空间的功能性近红外光谱(fNIRS)通道。左和右视图调查安排与fNIRS通道方向所示。探测器与蓝色的圆圈表示,与红圈照明系统,渠道与白色方块。相应通道数字显示在黑色的。

登记fNIRS渠道MNI空间

测量脑血流量后,所有的装置和地标的位置如鼻根、枕骨隆突,CZ,双边Preauricular参考点是获得使用Polhemus爱国者数字化仪(美国科尔切斯特,Polhemus VT)。我们采用概率fNIRS注册登记数据(MNI)标准蒙特利尔神经学研究所的大脑空间(Tsuzuki et al ., 2007;Tsuzuki和丹,2014年)。计划上的空间数据映射到解剖标签(Okamoto et al ., 2004;冈本和丹,2005年)。空间有注册登记数据macro-anatomical标签(Okamoto et al ., 2004;冈本和丹,2005年)主要参考的阿特拉斯(BA) (Rorden和布雷特,2000年),其次在LPBA40 macro-anatomical标签(Shattuck et al ., 2008)。

GLM分析做准备

oxy-Hb一级的分析,时间序列数据,分析了deoxy-Hb使用内部MATLAB分析工具开发的应用中央大学认知神经科学实验室(根据客户要求提供)。Oxy-Hb主要是用于分析,因为据说有更高的血流动力学反应比其他信号(于佩尔et al ., 2006)。首先,每个通道是oxy-Hb时间序列数据的预处理。通道信号波动的10%或更少被认为是测量质量差,被排除在分析之外。排除后,小波最小描述长度(Wavelet-MDL)应用于剩余通道(张成泽et al ., 2009)。Wavelet-MDL方法消除全球趋势是由于呼吸、心跳,和血管运动,不需要赫兹的定义为可选的漂移。

基函数用于GLM分析产生的血流动力学响应函数(HRFs)h(τ_p,t如方程1(创建)Friston et al ., 1998)。

\begin{array}{l} h (τ_{p}, t) = \frac{t^{τ_{p}} e^{- - - - - - t}}{(τ_{p})!} - - - - - - \frac{t^{τ_{p} + τ_{d}} e^{- - - - - - t}}{一个 (τ_{p} + τ_{d})!}, & (1) \end{array}

t代表一个点的时间序列,τ吗_p代表第一高峰延迟和τ_d代表第二高峰延迟。是振幅比率之间的第一和第二高峰和设置为6,在典型的功能磁共振成像研究。τ_p根据自适应调整如下所述的漠视(佐治亚大学et al ., 2014),τ_dτ后被设为10年代吗_p在典型的功能磁共振成像研究。基函数f(τ_p,t)是通过卷积HRF生成h(τ_p,t方脉冲函数)u(t),

\begin{array}{l} f (τ_{p}, t) = h (τ_{p}, t) \otimes u (t), & (2) \end{array}

在象征⊗表示卷积积分。基函数被用来组成每个回归量如下所述。

对于每个通道,GLM分析与回归后的基函数进行预处理。GLM分析通常是在方程3,

\begin{array}{l} Y = Xβ + ε, β = {(β_{1}, β_{2}, \dots, β_{N}]}^{T}, & (3) \end{array}

Y是一个向量与M元素代表血流动力学响应信号强度oxy-Hb对应参数。X是一个米×N设计矩阵N被解释变量的数量。β系数向量和N个元素。在当前的研究中,β₁对应的回归量产品形象展示、β₂,因为打字WTP和β₃是一个常数。

最后,给出了β在方程的最小二乘估计4。

\begin{array}{l} β = {(X^{T} X)}^{- - - - - - 1} X^{T} Y, & (4) \end{array}

X^T表示X的转置矩阵。

应用个性化的自适应的漠视,这将在稍后描述,t值(t_价值)获得确定优化的τ_p为每一个参与者,这样t_价值达到最大。t_价值从回归系数计算β和剩余ε方程5

\begin{array}{l} t_{价值} = \frac{c^{T} β}{\sqrt{ε^{2} c^{T} c {(XX)}^{- - - - - - 1} c}}, & (5) \end{array}

c是对比向量((1,0,0)在这种情况下),并确定回归系数β的组件。注意,取得t_价值不是用于零假设测试但作为τ的指标吗_p优化。

个性化的自适应GLM分析

HRF用于模型血氧水平依赖(BOLD)的变化信号在fMRI研究是一个回归函数,模拟实际的被测血流动力学响应。如今,在fNIRS HRF也经常使用。博因顿et al。(1996)显示一个γ函数有两个自由参数,τ_p和τ_d,充分代表血流动力学响应。

佐治亚大学et al。(2014)报道一种自适应的漠视,收益率最有效HRF通过选择最优τ_p。据报道,WTP评价时间:反应时间(RTs)是影响个体与个体WTP (Dezwaef et al ., 2020)。它可以预测不同RTs将影响τ_p。因此,我们比较了R²传统的漠视和个性化自适应值在这项研究中,发现总体中位数R²全球语言监测机构固定τ是0.323吗_p6、0.800的个性化的自适应GLM DIY个性化的自适应GLM的条件和0.821 Non-DIY条件。因此,在这项研究中,我们优化HRF每个(个性化的自适应GLM)的细节是“准备GLM分析”一节中描述如上文所述。该方法识别HRF代表大脑功能通过选择最优τ_p为每个单独的。

在这项研究中,我们有六个解释变量对应于六个产品。最优τ_p为每个参与者的血流动力学响应数据计算这六个产品。τ的价值_p不同个体间从2到21岁,其中包括产品图像显示和WTP打字。减少并发症,第二个高峰延迟τ_d和振幅比一个典型的值(τ_d= 10 s, A = 6)。适当的τ_p指定基于t值。由此产生的τ_p为每个所示图3。

图3

图3。τ的分布_p。

然后,血流动力学响应数据的六个产品分成两个条件(DIY, Non-DIY)。大脑活动获得了作为β值通过应用τ的价值_p计算阻塞数据(早些时候Plichta et al ., 2006,2007年)。图4显示了观察血流动力学反应和预测的反应,这是由结合解释变量为每个参与者的漠视与个性化的自适应调整。因此,四个β值两个条件(DIY和Non-DIY)和两个常数计算。β₁(DIY条件)和β₄(Non-DIY条件)受到二级分析。

图4

图4。fNIRS时间序列数据对所有52频道在审判过程。图表显示fNIRS的观察和预测时间序列数据从所有三个产品渠道(一)DIY条件和(B)在所有参与者Non-DIY条件下,平均。浅蓝色区域代表产品形象展示,蓝色区域代表WTP打字,灰色区域表示标准偏差(SD),虚线红线代表观察血流动力学响应和固体黑线代表血流动力学响应反映预测的综合贡献的所有解释变量后个人的适应。

统计分析

对于二级分析,我们确定与宜家效应相关的大脑区域。具体地说,两个β值两个条件(DIY和Non-DIY)受到二级分析。一个示例t测试对零进行在参与者的零假设,没有改变血流动力学响应在一个给定的通道。我们使用IBM SPSS统计版本25(美国纽约阿蒙克的IBM Inc .)和MATLAB2021 (Mathworks Inc .,纳蒂克,妈,美国)来分析行为和血流动力学响应数据。

为刺激检查行为数据

WTP分数输入WTP评估任务受到一个配对t以及两个条件。这是为了确认宜家效应发生在所有参与者随后接受了fNIRS数据分析。

fNIRS数据

在第二级analysis-1,一个示例t测试对零(两个反面)进行DIY和Non-DIY条件以可视化皮质激活两种条件下。在这个分析中,我们证实了推定地激活渠道基于尺度效应。有必要考虑24参与者的数据合理的效果,为此G^*权力(释放3.1.9.7)使用(福尔et al ., 2007)。动力分析的条件下进行了样本大小= 24和一个示例t以及α= 0.05和权力= 0.8和0.60一个合理的规模效应研究的基础上得出的科恩(1992)。出于这个原因,我们定义一个合理的效应值0.60或更高版本的激活大脑功能的分析。传统上,p值被用作索引在大脑功能分析。然而,p价值观是一个指数来判断拒绝零假设而不是法官接受备择假设(科恩,1994)。这是第一个研究测量宜家效应的皮质激活。考虑到我们的研究的探索性质,我们想减少β(II型错误)尽可能。因此,我们认为这是合理的使用尺度效应进行分析。

随后,在第二级analysis-2,我们比较了皮质激活DIY和Non-DIY条件之间的关系。通道的影响大小为0.60或更大的一个示例t以及在两个条件被定义为渠道的利益,和配对t以及。与第二级analysis-1一样,0.60或更大的效果被定义为激活。

结果

为刺激检查行为分析

我们进行了配对t以及在WTP分数之间的条件。结果显示所示条件之间有着显著的不同图5(t₍₂₃₎= 3.018,p= 0.007,d= 0.64)。因此,我们证实了宜家效应发生24参与者。

图5

图5。WTP分数为每个条件。N= 24,误差表示SE,^{* *}表明p< 0.01。

fNIRS的结果

我们进行一次采样t测试对零(两个反面)检查大脑活动在每个条件二级analysis-1 (图6)。46个频道被激活在DIY和Non-DIY条件:x= 40,y= 64,z=−3 MNI坐标;R-IFG LBPA40;和右FPC在英航DIY条件:t₍₂₃₎= 3.11,p< 0.01,d= 0.65;Non-DIY条件:t₍₂₃₎= 2.94,p< 0.01,d= 0.61)。渠道激活只在DIY条件通道39:x=−48岁y= 49,z= 10 MNI坐标;L-IFG LBPA40;和L-DLPFC BA (t₍₂₃₎= 2.95,p< 0.01,d= 0.62)和49个频道:x=−38岁y= 63,z=−2 MNI坐标;在LBPA40左额中回(L-MFG);和左FPC MRIcro [t₍₂₃₎= 3.77,p< 0.01,d= 0.79)。

图6

图6。(一)为每个条件皮质激活。DIY条件之上,底部Non-DIY条件。(B)DIY - Non-DIY对比。根据颜色栏激活区域所示。地区环绕在白色代表0.6或更高版本的大小产生影响。

随后,配对t测试进行比较作为第二级analysis-2(两个条件之间的大脑活动图6 b)。通道49活性更高的DIY条件比Non-DIY条件(t₍₂₃₎= 2.88,p< 0.01,d= 0.60)。

讨论

概述

本研究的目的是检查宜家效应的认知机制。结果证实R-IFG的激活,L-IFG, L-MFG的DIY条件和R-IFG Non-DIY条件。这些结果表明,两个地区,L-IFG L-MFG,与宜家效应有关。这些区域对应于FPC L-DLPFC,分别由Brodmann区域分类。下面,我们将讨论发现的脑区激活在当前的研究中,考虑可能的认知机制宜家效应。

皮质激活与宜家效应有关

首先,R-IFG激活在这两个条件考虑WTP评估所有相关产品。R-IFG已被证明是与经济决策在多个研究使用功能磁共振成像(Plassmann et al ., 2007;克努森et al ., 2008;Christopoulos et al ., 2009;兔子et al ., 2010)。此外,目前的结果与先前的功能磁共振成像研究表明R-IFG激活与禀赋效应(Votinov et al ., 2010)。许多先前的研究提到了WTP的PFC显著激活测量。然而,在目前的研究中,适合宜家的PFC激活效应,在DIY - Non-DIY之下,WTP并不显著,而激活。因此,它是可能的,左PFC激活可能反映出复合WTP的认知反应结合宜家效应。

接下来,可能的角色L-IFG L-MFG,只激活DIY产品,将讨论。L-IFG已经与过去的记忆(克拉克et al ., 2015)。在这个实验中,DIY记忆的回忆将发生在参与者观看产品的照片在WTP评估。从这个意义上讲,L-IFG激活有关,可能反映了记忆功能发生在WTP DIY产品的评价。据说L-MFG记忆提取与编码模式(韦伯et al ., 2016)。从这个意义上说,它是合理的推断,L-MFG激活可能召回DIY的经验并将其编码为货币值。

此外,激活在FPC和L-DLPFC DIY的条件从先前的研究与测量大脑功能相关附件(Yargicoglu 2022)。考虑到报告Atakan (2011)描述,附件通过DIY活动发生,这些激活说明,附件是相关的大脑区域招募DIY的条件,可能诱发对每个参与者的DIY产品组装。基于这些结果,我们建议附件在DIY产品生成的经验和DIY的记忆经验通过观察图片的DIY产品被召回在WTP测量。另一方面,菊池et al。(2021)描述与内存有关的大脑区域之间的正相关关系(PCC-anterior海马连接)和评估附件,显示更大的产品附件诱发与内存相关区域的连接增加了。不幸的是,目前的研究不能检查激活这些区域,因为他们所在的近红外光。因此,我们必须注意到,目前的研究仅提供部分的神经基质的宜家效应,可能涉及一个附件和记忆之间的联系。

未来的视角和局限性

我们必须注意,宜家效应被认为是一个复合效应,各种认知偏差的混合物。首先,禀赋效应被认为是类似于宜家效应(卡尼曼et al ., 1990)。诺顿et al。(2012)然而,确定两者之间的差异的影响,认识到宜家效应导致增加WTP分数比简单的禀赋效应。第二,·史慕丽et al。(2012)发现宜家效应增加产品估值取决于装配过程的难度。第三,凌et al . (2020)表明,宜家效应放大通过增加消费者的选择机会在产品完成。吉布斯和Drolet (2003)发现消费者的能量水平增加的可能性选择DIY产品。换句话说,宜家效应可能会增加参与者的能级。我们相信,调整这些因素,进行神经影像学实验会对宜家效应背后的神经机制。

此外,这两个因素,记忆和附件,这被认为是重要的认知宜家效应的组件,也可能与其他体验消费,比如吃的经验。在未来,我们相信,目前的实验设计将fNIRS可以用作参考检查神经基质为其他类型的体验式消费。建设,进一步量化研究体验式消费的价值,利用fNIRS的许多优势,需要进一步调查宜家效应的机制。我们相信,这样的研究可以从两个有前途的角度进行。首先是进行研究的情况下,更适合日常生活。第二个是使用同步测量进行研究。事实上,近年来,已经有越来越多的研究同时测量使用fNIRS和其他设备,以及研究使用fNIRS测量条件下类似于日常生活(Pinti et al ., 2015;Bhatt et al ., 2019;萨金特et al ., 2020)。建立在这样的研究将有可能探索宜家效应的机制和量化的价值体验消费fNIRS利用这些优势。

意义neuroergonomics

近年来,体验消费,指购买涉及享乐经验,一直在收集关注营销研究。体验消费认知偏见密切相关,其中,有一个有趣的现象称为宜家效应,这是一个认知偏见的产品高度重视是由于装配的经验。这里我们提出第一项研究中,据我们所知,探索神经基质使用fNIRS的宜家效应,发现大脑区域包括L-IFG和L-MFG可能参与认知过程与宜家效应有关。特别是L-MFG更高度激活在DIY条件比在Non-DIY条件,可能代表一个宜家效应的核心功能。当前的研究,首次揭示了宜家效应的神经基础。总之,这项研究表明,体验消费的价值可以评估使用fNIRS-based神经影像学和提供了一个新颖的方法来消费neuroergonomics。

数据可用性声明

原始数据支持了本文的结论将由作者提供,没有过度的预订。

道德声明

涉及人类受试者的研究由人类研究伦理委员会审查和批准中央大学。患者/参与者提供了他们的书面知情同意参与这项研究。

作者的贡献

何鸿燊和TT的概念和设计研究。何执行实验,分析数据,并进行统计分析。YK和KN发达统计分析计划。何鸿燊和ID写的手稿。ID监督这项研究。所有作者回顾了出版的手稿和批准最终版本。

资金

本研究使用机构研究基金执行中央大学提供的ID,这部分工作是由jsp KAKENHI格兰特22 h00681数量。

确认

我们要感谢裕子Arakaki女士,女士教授大卫后,梅丽莎野口勇与本文的语言编辑他们的帮助。同时,我们要感谢女士宽子石田行政援助。

的利益冲突

作者声明,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。

引用

Atakan, s s (2011)。如何以及为什么所影响产品评价:过程价和参与的角色塑造的评估,附件,和识别与白手起家的产品吗。(论文)。MI安阿伯:密歇根大学。

谷歌学术搜索

Aupperle, r . L。,米elrose, A. J., Stein, M. B., and Paulus, M. P. (2012). Executive function and PTSD: disengaging from trauma.Neuropharmacol62年,686 - 694。doi: 10.1016 / j.neuropharm.2011.02.008