فصلنامه علمی مطالعات میان‌رشته‌ای ارتباطات و رسانه

فصلنامه علمی مطالعات میان‌رشته‌ای ارتباطات و رسانه

بهینه سازی محتوای رسانه ای با هوش مصنوعی در صنعت رسانه و تبلیغات

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 دکتری مدیریت صنعتی- مالی، دانشگاه آزاد اسلامی واحد علوم و تحقیقات تهران، تهران، ایران(نویسنده مسئوول)
2 دانشجو دکتری آمار-علم داده ها،گروه آمار، دانشکده علوم ریاضی، دانشگاه الزهرا،تهران، ایرانا
3 دکتری علوم ارتباطات اجتماعی، واحد میبد، دانشگاه آزاد اسلامی، یزد، ایران
چکیده
در عصر حاضر ادغام علوم اعصاب و هوش مصنوعی تحولی بنیادین در تحلیل رفتار مخاطبان و بهینه‌سازی محتوای رسانه‌ای ایجاد نموده است. به لحاظ هدف، این مطالعه به بررسی کاربردهای هوش مصنوعی در پردازش داده‌های عصبی و ارتقای شخصی‌سازی محتوای رسانه‌ای می‌پردازد. در بحث روش شناسی پژوهش حاضر با بهره‌گیری از روش سنتز پژوهشی، پژوهشات معتبر در حوزه‌های نورومارکتینگ، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را مورد تحلیل قرار داده است. یافته‌های اساسی الگوریتم‌های هوش مصنوعی توانایی پردازش مؤثر داده‌های عصبی شامل EEG و fMRI را دارا می‌باشند. این فناوری‌ها قادر به استخراج الگوهای شناختی و عاطفی مخاطبان بوده و امکان شناسایی مؤثرترین بخش‌های محتوا و شخصی‌سازی تبلیغات را فراهم می‌سازند. مطالعه حاضر موفق به ارائه مدلی نظام‌مند برای تلفیق این فناوری‌ها شده است.ردر نتیجه تلفیق علوم اعصاب و هوش مصنوعی درک عمیق‌تری از رفتار مخاطبان ارائه داده و راهکارهای نوینی برای تولید محتوای مؤثر پیشنهاد می‌نماید، اگرچه چالش‌های اجرایی و اخلاقی این حوزه نیازمند توجه ویژه می‌باشند.
کلیدواژه‌ها

عنوان مقاله English

Media Content Optimization With Artificial Intelligence in the Media and Advertising Industry

نویسندگان English

Mohammad Amiri 1
Fatemeh Sanatiyan 2
Amir Mohammadi 3
Maryam Amiri 3
1 PhD in Industrial-Financial Management, Islamic Azad University, Tehran Science and Research Branch, Tehran, Iran (Corresponding Author).
2 Ph.D. Candidate in Statistics – Data Science, Department of Statistics, Faculty of Mathematical Sciences, Alzahra University, Tehran, Iran
3 Ph.D. in Social Communication, Meybod Branch, Islamic Azad University, Yazd, Iran
چکیده English

The integration of neuroscience and artificial intelligence has brought about a fundamental transformation in audience behavior analysis and media content optimization in the current era. In terms of objectives, this study examines the applications of artificial intelligence in processing neural data and enhancing personalized media content. Methodologically, the present research employs a synthesis research approach to analyze credible studies in the fields of neuromarketing, machine learning, and deep learning. Key findings indicate that AI algorithms possess the capability to effectively process neural data including EEG and fMRI. These technologies can extract cognitive and emotional patterns from audiences, enabling the identification of the most effective content segments and facilitating advertisement personalization. The study has successfully developed a systematic model for integrating these technologies. Consequently, the fusion of neuroscience and artificial intelligence provides deeper insights into audience behavior and proposes innovative solutions for producing effective content, although the implementation challenges and ethical considerations in this field require special attention.

کلیدواژه‌ها English

Neuroscience
Artificial Intelligence
Machine Learning
Deep Learning
Neuromarketing
Media Content Optimization
Ariely, D., & Berns, G. S. (2010). “Neuromarketing: The Hope and Hype of Neuroimaging in Business”. Nature Reviews Neuroscience, 11(4), 284-292.
Bashashati, A., Fatourechi, M., Ward, R. K., & Birch, G. E. (2007). “A Survey of Signal Processing Algorithms in Brain-Computer Interfaces Based on Electrical Brain Signals”. Journal of Neural Engineering, 4(2), R32-R57.
Benedek, M., & Kaernbach, C. (2010). “A continuous measure of phasic electrodermal activity”. Journal of Neuroscience Methods, 190(1), 80-91.
Boucsein, W. (2012). Electrodermal Activity (2nd ed.). Springer.
Duchowski, A. T. (2017). Eye Tracking Methodology: Theory and Practice (3rd ed.). Springer.
Gazzaniga, M. S., Ivry, R. B., & Mangun, G. R. (2018). Cognitive Neuroscience: The Biology of the Mind (5th ed.). W. W. Norton & Company.
Goodfellow, I., et al. (2014). “Generative Adversarial Nets”. Advances in Neural Information Processing Systems, 27, 2672-2680.
Hassabis, D., Kumaran, D., Summerfield, C., & Botvinick, M. (2017). “Neuroscience-Inspired Artificial Intelligence”. Neuron, 95(2), 245-258.
Haxby, J. V., et al. (2001). “Distributed and Overlapping Representations of Faces and Objects in Ventral Temporal Cortex”. Science, 293(5539), 2425-2430.
Haynes, J. D., & Rees, G. (2006). “Decoding Mental States from Brain Activity in Humans”. Nature Reviews Neuroscience, 7(7), 523-534.
Holmqvist, K., et al. (2011). Eye Tracking: A Comprehensive Guide to Methods and Measures. Oxford University Press.
Huettel, S. A., Song, A. W., & McCarthy, G. (2014). Functional Magnetic Resonance Imaging (3rd ed.). Sinauer Associates.
Kamitani, Y., & Tong, F. (2005). “Decoding the Visual and Subjective Contents of the Human Brain”. Nature Neuroscience, 8(5), 679-685.
Koelstra, S., et al. (2012). “DEAP: A Database for Emotion Analysis Using Physiological Signals”. IEEE Transactions on Affective Computing, 3(1), 18-31.
Kragel, P. A., & LaBar, K. S. (2016). “Decoding the Nature of Emotion in the Brain”. Trends in Cognitive Sciences, 20(6), 444-455.
Kunaver, M., & Požrl, T. (2017). “Diversity in Recommender Systems – A Survey”. Knowledge-Based Systems, 123, 154-162.
Lake, B. M., Ullman, T. D., Tenenbaum, J. B., & Gershman, S. J. (2017). “Building Machines That Learn and Think Like People”. Behavioral and Brain Sciences, 40, 253.
LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). “Deep Learning”. Nature, 521(7553), 436-444.
Lee, N., Broderick, A. J., & Chamberlain, L. (2007). “What is 'Neuromarketing'? A Discussion and Agenda for Future Research”. International Journal of Psychophysiology, 63(2), 199-204.
Lotte, F., et al. (2018). “A Review of Classification Algorithms for EEG-Based Brain-Computer Interfaces: A 10-Year Update”. Journal of Neural Engineering, 15(3), 031005.
Luck, S. J. (2014). An Introduction to the Event-Related Potential Technique (2nd ed.). MIT Press.
Marcus, G. (2018). “Deep Learning: A Critical Appraisal”. arXiv preprint arXiv:1801.00631.
Morin, C. (2011). “Neuromarketing: The New Science of Consumer Behavior”. Society, 48(2), 131-135.
Nichols, T. E., & Holmes, A. P. (2002). “Nonparametric Permutation Tests for Functional Neuroimaging: A Primer with Examples”. Human Brain Mapping, 15(1), 1-25.
Panksepp, J., & Biven, L. (2012). The Archaeology of Mind: Neuroevolutionary Origins of Human Emotions. W. W. Norton & Company.
Poldrack, R. A. (2006). “Can Cognitive Processes Be Inferred from Neuroimaging Data?”. Trends in Cognitive Sciences, 10(2), 59-63.
Ricci, F., Rokach, L., & Shapira, B. (2011). Introduction to Recommender Systems Handbook. Springer.
Smith, J., et al. (2020). “Cognitive Responses to Emotional Content in Digital Media”. Journal of Neuroscience and Marketing, 15(3), 45-60.
Vecchiato, G., et al. (2014). “Neurophysiological Tools to Investigate Consumer's Gender Differences during the Observation of TV Commercials”. Computational and Mathematical Methods in Medicine, 2014, 1-12.
Yadava, M., et al. (2017). “Personalized Content Recommendation System Based on Neurophysiological Responses”. Journal of Medical Systems, 41(12), 1-10.