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저자정보
Min Gyeong Kim (Sungkyunkwan University) Francis Joseph Costello (Sungkyunkwan University) Kun Chang Lee (Sungkyunkwan University)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 2022년 한국컴퓨터정보학회 하계학술대회 논문집 제30권 2호
발행연도
2022.7
수록면
19 - 22 (4page)

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In this work, we studied consumers’ attractiveness/usefulness perceptions (CAUP) of online commerce product photos when exposed to alternative dark/light user interface (UI) modes. We analyzed time-series EEG data from 31 individuals and performed neuroscience mining (NSM) to ascertain (a) how the CAUP of products differs among UI modes; and (b) which deep learning model provides the most accurate assessment of such neuroscience mining (NSM) business difficulties. The dark UI style increased the CAUP of the products displayed and was predicted with the greatest accuracy using a unique EEG power spectra separated wave brainwave 2D-ConvLSTM model. Then, using relative importance analysis, we used this model to determine the most relevant power spectra. Our findings are considered to contribute to the discovery of objective truths about online customers’ reactions to various user interface modes used by various online marketplaces that cannot be uncovered through more traditional research approaches like as surveys.
#Neuroscience mining #Electroencephalogram #Consumer's attractiveness/usefulness perception #2D-ConvLSTM #User Interface Mode

목차

요약
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Methodology
Ⅲ. Result
Ⅳ. Conclusions
REFERENCES

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