Нейромаркетинг як інструмент вивчення реакції глядачів на твори мистецтва: висновки для картинних галерей

Автор(и)

  • Nina Chala Національний університет «Києво-Могилянська академія», Ukraine https://orcid.org/0000-0002-0356-9003
  • Kateryna Pichyk Національний університет «Києво-Могилянська академія», Ukraine
  • Olga Voropai Національний університет «Києво-Могилянська академія», Ukraine

DOI:

https://doi.org/10.18523/2519-4739.2021.6.1.122-129

Ключові слова:

ай-трекінг, спостереження за емоціями, нейромаркетинг, маркетинг галерей, твори мистецтва

Анотація

Нейромаркетинг як інструмент дослідження поведінки споживачів активно використовується для аналізу споживчої реакції на візуальні маркетингові стимули (друковану та відеорекламу, зображення на упаковці тощо). Це дослідження спрямоване на з’ясування можливостей інструментів нейро-маркетингу в ситуації, коли зображення є не допоміжним елементом комплексу маркетингу, а основним товаром. Ай-трекінг і відстеження емоцій використано для аналізу поведінки споживачів під час перегляду ними творів візуального мистецтва. На підставі отриманих результатів сформульовано маркетингові рекомендації для менеджерів та власників картинних галерей.
У роботі подано результати спостереження за 31 учасником – непрофесійними поціновувачами творів мистецтва, яким було представлено 9 маловідомих картин визнаних світом художників. Характер уваги, тривалість погляду, тип та рівень емоцій учасників експерименту фіксували за допомогою ай-трекінгових окулярів.
Мета дослідження – визначити, (1) чи довше глядачі дивляться на реалістичні картини порівняно з абстрактними, (2) чи пов’язаний час перегляду картини з емоціями, які вона викликає, і (3) чи є різниця між емоціями, зафіксованими технічними засобами, і тими, які озвучують самі глядачі. Результати вказують на незначний рівень преференцій (тривалості перегляду) реалістичних сюжетів. Нам не вдалося зафіксувати кореляцію між часом перегляду та рівнем уподобань глядачів. Водночас виявлено суттєву різницю між характером та рівнем емоцій, зафіксованих апаратно та висловлених респондентами під час інтерв’ю.
На основі отриманих результатів зроблено висновок про те, що інструменти нейромаркетингу можуть забезпечити галереям об’єктивні та неупереджені дані для обґрунтованого ухвалення управлінських рішень. Утім, потрібні подальші дослідження для визначення економічної доцільності нейромаркетингових досліджень на ринку творів мистецтва.

JEL сlassification: M31, Z11

Біографії авторів

Nina Chala, Національний університет «Києво-Могилянська академія»

Чала Ніна Дмитрівна – доктор наук з державного управління, професор кафедри маркетингу та управління бізнесом Національного університету «Києво-Могилянська академія»

n.chala@ukma.edu.ua

Kateryna Pichyk, Національний університет «Києво-Могилянська академія»

Пічик Катерина Валеріївна – кандидат економічних наук, доцент, завідувач кафедри маркетингу та управління бізнесом Національного університету «Києво-Могилянська академія»

pichykkv@ukma.edu.ua

Olga Voropai, Національний університет «Києво-Могилянська академія»

Воропай Ольга Костянтинівна – кандидат економічних наук, доцент кафедри маркетингу та управління бізнесом Національного університету «Києво-Могилянська академія»

olga.voropai@ukma.edu.ua

Посилання

  1. Ahola, E.-K., & Uusitalo, L. (2008). Can We Segment Art Museum Visitors? A Study of Segmentation Based on Consumer Motives and Preferences. In Museum and Visual Art Markets (pp. 157–168). Helsinki: Helsinki School of Economics. http://epub.lib.aalto.fi/pdf/hseother/b96.pdf
  2. Art Basel. (2020). The art market 2020. Highlights. Art Basel Report. https://theartmarket.foleon.com/2020/artbasel/the-art-market-2020-highlights/
  3. Artslooker. (2018). 10 naidorozhchykh kartyn Anatoliia Kryvolapa, yaki bulo prodano na auktsionakh [10 most expensive A. Kryvolap’s paintings sold at the auctions]. https://artslooker.com/10-naydorozhchikh-kartin-anatoliya-krivola-yaki-buloprodano-na-auctionakh/ [in Ukrainian].
  4. Bauer, D., & Schwan, S. (2018). Expertise influences meaning-making with renaissance portraits: Evidence from gaze and thinking-aloud. Psychology of Aesthetics, Creativity, and the Arts, 12(2), 193–204.
  5. Bauman, B., Gunhouse, R., Jones, A., Silva, W., Sharar, S., Rajanna, V., & Hammond, T. (2018). VisualEYEze: A Web-based Solution for Receiving Feedback on Artworks Through Eye-Tracking. IUI Workshops. http://ceur-ws.org/Vol-2068/wii4.pdf
  6. Bourdieu, P. (1984). Distinction: A Social Critique of the Judgement of Taste. Cambridge, MA: Harvard University Press.
  7. Bubić, A., Sušac, A., & Palmović, M. (2017). Observing individuals viewing art: The effects of titles on viewers’ eye-movement profiles. Empirical Studies of the Arts, 35(2), 194–213.
  8. Cowen, A., & Keltner, D. (2017). Self-report captures 27 distinct categories of emotion bridged by continuous gradients. PNAS, 114(38), 7900–7909.
  9. Ding, Y., Hu, X., Xia, Z., Liu, Y.-J., & Zhang, D. (2018). Inter-brain EEG feature extraction and analysis for continuous implicit emotion tagging during video watching. IEEE Transactions on Affective Computing, 1.
  10. Eckman, P. (2007). Emotions revealed: Recognizing faces and feelings to improve communication and emotional life (2nd ed.). NY: Henry Holt and Company LLC.
  11. Goller, J., Mitrovic, A., & Leder, H. (2019). Effects of liking on visual attention in faces and paintings. Acta Psychologica, 197, 115–123.
  12. Goodman, L. (1961). Snowball sampling. Annals of Mathematical Statistics, 32(1), 148–170.
  13. Heidenreich, S., & Turano, K. (2003). What predicts where one will look when viewing artwork? Journal of Vision, 3(9).
  14. Kahneman, D. (2011). Thinking, fast and slow. New York: Farrar, Straus and Giroux.
  15. Koelstra, S., & Patras, I. (2013). Fusion of facial expressions and EEG for implicit affective tagging. Image and Vision Computing, 31(2), 164–174.
  16. Leder, H., Carbon, C.-C., & Ripsas, A.-L. (2006). Entitling Art: Influence of Title Information on Understanding and Appreciation of Paintings. Acta Psychologica, 121, 176–198.
  17. Locher, P., Krupinski, E., Mello-Thoms, C., & Nodine, C. (2007). Visual interest in pictorial art during an aesthetic experience. Spatial Vission, 21, 55–77.
  18. Mitrovic, A., Hegelmaier, L., Leder, H., & Pelowski, M. (2020). Does beauty capture the eye, even if it’s not (overtly) adaptive? A comparative eye-tracking study of spontaneous attention and visual preference with VAST abstract art. Acta Psychologica, 209.
  19. Mitschke, V., Goller, J., & Leder, H. (2017). Exploring everyday encounters with street art using a multimethod design. Psychology of Aesthetics Creativity and the Arts, 11(3), 276–283.
  20. Pelowski, M., Leder, H., Mitschke, V., Specker, E., Gerger, G., Tinio, P., & Husslein-Arco, A. (2018). Capturing Aesthetic Experiences With Installation Art: An Empirical Assessment of Emotion, Evaluations, and Mobile Eye Tracking in Olafur Eliasson’s “Baroque, Baroque!”. Frontiers in Psychology, 9.
  21. Sartori, A., Yanulevskaya, V., Akdag Salah, A., Uijlings, J., Bruni, E., & Sebe, N. (2015). Affective Analysis of Professional and Amateur Abstract Paintings Using Statistical Analysis and Art Theory. ACM Transactions on Interactive Intelligent Systems, 5, 1–27.
  22. Schulz, K., & Hayn-Leichsenring, G. (2017). Face Attractiveness versus Artistic Beauty in Art Portraits: A Behavioral Study. Frontiers in Psychology, 8.
  23. State Statistics Committee of Ukraine. (2017, April 11). Merezha ta diialnist muzeiv u 2016 rotsi [Network and activities of museums in 2016]. http://www.ukrstat.gov.ua/express/expr2017/expres_u.html
  24. Tarnowski, P., Kołodziej, M., Majkowski, A., & Rak, R. (2020). Eye-Tracking Analysis for Emotion Recognition. Computational Intelligence and Neuroscience, 1–13.
  25. Uusitalo, L., Simola, J., & Kuisma, J. (2012). Consumer Perception of Abstract and Representational Visual Art. International Journal of Arts Management, 15(1), 30–41.

##submission.downloads##

Опубліковано

2021-07-30

Як цитувати

Chala, N., Pichyk, K., & Voropai, O. (2021). Нейромаркетинг як інструмент вивчення реакції глядачів на твори мистецтва: висновки для картинних галерей. Наукові записки НаУКМА. Економічні науки, 6(1), 122–129. https://doi.org/10.18523/2519-4739.2021.6.1.122-129

Номер

Том 6 № 1 (2021): Наукові записки НаУКМА. Економічні науки

Розділ

Статті

Ліцензія

Авторське право (c) 2021 Nina Chala, Kateryna Pichyk, Olga Voropai

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:

a) Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.

b) Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.

с) Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).