Phyliss Jia Gai 盖嘉2015-01-28 6:53 PM

科学新范式

小编所工作的荷兰Erasmus University的市场营销系最近有两篇热乎的文章,都非常有启发性。一篇是关于神经科学在市场营销中的应用,另一篇则在传统的消费者行为研究上采用了更严谨的统计方法。

1. 脑科学用几十个人的数据告诉你一部电影的热度

Brain responses to movie-trailers predict individual preferences for movies and their population-wide commercial success.

EEG是心理学和生理学上常用的实验工具。心理上多用它记录脑区的活动。相比于其他的医疗扫描工具,EEG并不能帮我们看到脑内的图像,而只能呈现实时的电波。它的优点在于延迟性小,时间较为精确,而且比起其他扫描工具要便宜的多。但它和其他实验工具一样,鲜少为商业所用。Erasmus University Rotterdam的Maarten Boksem和Ale Smidts教授发现,EEG可以帮我们更为精确地预测人的喜好。他们让32个大学生观看电影预告片(movietrailers),同时用EEG记录他们的脑电。这些影片都是上映过的,北美票房早已有现成的数据。但是被试们从来没看过。结果发现,gamma波可以预测影片的票房收入。更重要的是,这32个学生自己的个人喜好并不能预测票房(1%),但EEG结果却可以(3%)。这3%的预测能力看起来微不足道,但比起1%已经翻了200%。而且这个实验只有32个学生参与者,却预测了几千万人甚至是上亿人看过的影片票房,若是增加样本数量,潜力不可小觑。更何况,电影投资动辄上亿美元,EEG的预测成本却最多只要几千美元。在预告片投入市场之前,发行商不妨考虑用EEG这样的工具测量一下哪种预告片更好。

这篇文章为EEG的市场应用迈出了第一步。作者的下一步计划是详细分析,到底哪些元素构成一个成功的预告片。另外作者们也打算结合核磁共振MRI和EEG共同预测预告片的成功度。之前有研究发现,结合MRI和EEG的数据, 小样本被试之间脑活动的相关性可以很大程度地预测(~50%)剧集在推特上的讨论度。几个人在看一个广告时脑活动的关联越高,就意味着这个广告营销的商品就越有可能被大众接受。小编也正在参与这个项目,目前数据收集已经接近尾声,希望不久的将来可以跟大家分享更激动人心的发现。

顺便一说,对EEG不熟悉的同学,它是下面这个样子的:



2. 如何摆脱显著性的魔咒?

对统计有所了解的同学应该都对p不陌生。事实上,p值(特别是p <.05)几乎一直被心理学家视为研究是否能成功发表的圭臬,仿佛只要p足够小,我的发现就越可靠。其实,置信区间(confidential interval)的信息比p更为丰富。美国心理学会(american psychology association)一直在号召心理学家们使用更丰富的统计指标来取代对p值的过分依赖,但到底要怎么做?置信区间无疑是一个重要参考,但它不像p值有传统的清晰界定。还有其他的方法么?

其实方法并不难,就是很多人熟悉的元分析(meta-analysis)。meta-analysis多见于文献综述。当一个领域积累了一定数量的publication时,不少研究者会把这些研究放在一起来看到底所谓的结论是否可靠。其实在一篇质量极高的心理论文里,发表的四五个实验背后可能是十几个甚至是二十几个实验。特别是在行为科学的实验中,为了验证结论的可靠性,作者们通常会通过不断尝试改变实验方法和环境来验证他们的预测。这些实验通常都不会被发表,为什么?当然是因为p值不够小!但问题在于,p不够小不代表这个发现就是假的,可能是他们的量表不够准确,实验者的人为干扰,个体区别过大,等等太多的原因。有太多的可能性解释为什么p不够小,这些可能性可以帮助作者不断改进他们的实验,却很难被写进论文里。这就导致了发表偏差(publication bias)的存在。在有些问题上,不同的研究者可能得出了截然相反的结论,但通常只有一种结论更容易被发表,因为大家都想看something makes a difference,而不是something doesn’t matter. 为了解决这个问题,其实作者们可以公开所有的实验,给他们做一个meta-analysis,来验证他们的假设是否成立。在一个research project内部做meta-analysis的好处是,很多实验的方法结构高度相似,避免了因为实验步骤差别太大导致meta-analysis的结果不显著的可能性。另外,相对于社会学和经济学,很多心理学实验的样本数较小,一个实验可能只有一百人左右。meta-analysis将所有的实验参与者算在一起,加大了样本的同时统计功效(statistical power)也能增加。

这件事看起来简单,如今的心理学或行为学杂志却鲜少有这样的论文发表(准确的说,小编和小编身边的人基本还没见过)。一来很多研究者可能不习惯公开所有实验的数据和实验步骤,二来业内也缺少一篇”标杆式“的论文来带头。Erasmus University Rotterdam大学市场营销系的教授Steven Sweldens和他的合作者却真正迈出了这一步。他们研究的问题是,在一件事情上的self-control,是否能转移到同时在做的另一件事情上? 通常人们认为,self-control是很有限的资源,用完之后需要一段时间才能补偿回来。比如我自习一整天第二天一定想放松一下。但是self-control对于同时在做的两件事的影响却没怎么被研究过。他们发现,比如,当人们在忍着不吃巧克力的时候,也能更好地focus在其他一些需要cognitive resource的任务上。像很多心理research project一样,他们做了三四年,做了19个实验,选了其中p<.05能够自圆其说的实验投到消费者研究(journal of consumer research)求发表,结果被狠狠地泼了冷水。他们又尝试转投心理的top journal,journal of experimental psychology: general。编辑的意见很友好,觉得他们的发现很重要,但问题是“我不信你们的发现是真的“。怎么说服编辑呢?这个project已经做了这么久,总是要有个结果吧,虽然他们很多实验都不符合p<.05的标准,但至少他们还是发现了他们预期的效果。steven教授于是和他的合作者决定把他们做过的的所有实验都公开,给这19个实验做一个meta-analysis,来证明他们的发现确实存在。结果是正面的,而且从结果可以推断在他们研究的这个领域,有着严重的publication bias。最后论文被JEP general接受,编辑高度赞扬了这篇论文,称其为所有从事心理学相关研究的博士生必读的论文。据小编所知,这篇论文目前处于最后的编辑收尾阶段,预计不久即有正式的发表日期。

data的开放性是科学存在的根本。只有一个实验彻底地公开,其他人才可以进行重复验证,来保证发现的可靠性。这在“硬”科学领域,比如生物化学,是一直以来的实践。而对于心理这种实验性的社会科学,却刚刚开始。心理为了捕捉人类那些微妙的心理过程,为了证明他们的“存在”,倾向于忽视了他们是否真的是可靠的发现。既然一个实验的样本数量很难大幅增加,那把所有实验综合在一起做meta-analysis不失为一个很好的方法。

最后献上干货,去年aps年会上Geoff Cumming教授的统计教学视频http://www.psychologicalscience.org/index.php/members/new-statistics


论文原文

Maarten A. S. Boksem and Ale Smidts. Brain responses to movie-trailers predict individual preferences for movies and their population-wide commercial success. Journal of Marketing Research In-Press.

Tuk, Mirjam, Kuangjie Zhang, and Steven Sweldens.The Propagation of Self-Control: Self-Control in One Domain Simultaneously Improves Self-Control in Other Domains. Forthcoming on Journal of Experimental Psychology: General. 


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Psychology ('13 CUHK) - Social Science ('14 UChicago) - Marketing ('19 EUR) 曾学心理为自诊 现研究消费者行为

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