메뉴 바로가기 본문 바로가기
Doopedia Pick!똑똑한 콘텐츠
신경과학기술이 적용된 마케팅,
경제·경영
신경과학기술이 적용된 마케팅, 뉴로마케팅
신경과학기술이 적용된 마케팅 분야. 신경과 연관되어 있음을 나타내는 접두어 '뉴로(neuro-)'와 '마케팅(marketing)'을 결합한 용어로, 최신 신경과학기술이 적용된 마케팅 분야를 지칭한다. 즉, 뇌신경 반응을 측정하여 소비자의 무의식에 존재하는 상품에 대한 감정이나 선호도를 파악하고 이를 통해 소비자의 행동과 의사결정을 예측하고 더욱 효과적인 마케팅 전략으로 활용하는 방식을 일컫는다. 이 용어는 네덜란드 로테르담 경영대학원의 교수였던 에일 스미츠(Ale Smidts)가 2002년 자신의 논문에서 처음 사용하였으나, 이와 관련된 연구는 이미 1990년대부터 존재했으며 2000년대 이후 본격적으로 진행되었다. 뉴로마케팅에서 주로 사용되는 기법에는 fMRI(기능적 자기공명영상), EEG(뇌파검사), Eye tracking(시선추적) 등이 있다. fMRI는 강한 자기장을 사용하여 시간의 경과에 따른 혈류의 변화를 지속적으로 측정함으로써 특정 자극에 반응하여 활성화되는 뇌활동을 시각적으로 보여준다. EEG는 두피에 전극을 부착해 뇌파를 측정하여 시간이나 상황에 따라 변하는 뇌의 활동 상태를 기록한다. Eye tracking은 사람의 시선이 이동하는 패턴과 고정된 시간 등을 측정함으로써 소비자의 시각적 관심 영역과 주의 수준을 평가한다. 뉴로마케팅과 관련된 대표적인 연구 사례로 코카콜라와 펩시콜라 브랜드 선호에 대한 뇌반응을 측정한 연구가 있다. 2003년 미국 휴스턴
지금, 이런 지식 어때요? 최신 지식 콘텐츠
인공지능의 연구 분야,
IT
인공지능의 연구 분야, 머신 러닝
인공지능의 연구 분야 중 하나로, 인간의 학습 능력과 같은 기능을 컴퓨터에서 실현하고자 하는 기술 및 기법이다.
머신 러닝 또는 기계 학습은 컴퓨터 과학 중 인공지능의 한 분야로, 패턴인식과 컴퓨터 학습 이론의 연구로부터 진화한 분야이다. 머신 러닝은 경험적 데이터를 기반으로 학습을 하고 예측을 수행하고 스스로의 성능을 향상시키는 시스템과 이를 위한 알고리즘을 연구하고 구축하는 기술이라 할 수 있다. 머신 러닝의 알고리즘들은 엄격하게 정해진 정적인 프로그램 명령들을 수행하는 것이라기보다, 입력 데이터를 기반으로 예측이나 결정을 이끌어내기 위해 특정한 모델을 구축하는 방식을 취한다. 머신 러닝의 역사머신 러닝이라는 용어는 1959년 아서 사무엘(Arthur Samuel)의 논문에서 “명시적으로 프로그램을 작성하지 않고 컴퓨터에 학습할 수 있는 능력을 부여하기 위한 연구 분야”라고 최초 정의된 바 있다. 그 후 톰 미첼(Tom M. Mitchell)은 “컴퓨터 프로그램이 어떤 작업 T와 평가 척도 P에 대해서 경험 E로부터 학습한다는 것은, P에 의해 평가되는 작업 T에 있어서의 성능이 경험 E에 의해 개선되는 경우를 말한다”라고 더욱 형식적인 정의를 내린 바 있다. 머신 러닝은 명시적인 알고리즘을 설계하기 어렵거나 프로그래밍하기 어려운 작업들을 해결하기 위해 주로 사용된다. 대부분의 머신 러닝 알고리즘은 먼저 데이터가 생성한 잠재적인 메커니즘의 특징을 파악하여 복잡한 관계를 정량화한 후, 이 식별된 패턴
길 위에서 만난 세상지구촌 이야기