情報処理学会 第73回全国大会講演要旨

本研究では、マーケティング分野での実用化を視野に入れて、
商品選好に関する脳情報のデコーディング精度の向上を試みる。
具体的には、複数人を同時計測し、選好判別モデルをリアルタイムに学習、
さらにモデルファクターとして商品属性も加味することによって、
選好判別精度がどの程度向上するのかを報告する。
選好の予測器としてはベイジアン3層パーセプトロンやSVMを用い、
酸化ヘモグロビン濃度変化や脳波を脳情報として採用する。
さらに、その応用例として、インターネットを通じ、
ユーザーの脳反応から推奨商品を提示・マーケティングデータを
収集するようなシステムを紹介する。