EEG（脳波）と前頭葉の非対称性を活用して、消費者の動機に関する「フィルターのかかっていない」インサイトを明らかにする方法をご紹介します。左右の前頭葉の脳活動の違いを測定することで、人々があなたの製品、広告、または体験に「惹きつけられているか」、あるいは「遠ざかっているか」を把握することができます。このアプローチは、アンケートやフォーカスグループに見られるバイアスを排除し、接近または回避の傾向を反映した、リアルタイムで客観的な反応を捉えることができます。 新製品のコンセプト、広告、体験のいずれをテストする場合でも、前頭部の非対称性を活用することで、オンライン、実店舗、実験室のいずれの環境においても、エンゲージメント、感情的価値、動機付けを正確に測定することができます。
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あなたが「これは素晴らしい」と思える新しい製品やサービスを開発していると想像してみてください。まだ構想段階にあるかもしれませんし、あるいはすでに詳細なマーケティングプランを策定し、周囲にその存在をアピールしている段階かもしれません。しかし、人々は実際にあなたの製品やサービスに魅力を感じてくれるでしょうか？彼らの心からの関心や好奇心を惹きつけることができるでしょうか？そして、発売時に進んでお金を払ってくれるでしょうか？
これらの疑問すべてに答える方法があります。それは、脳が新製品（あるいはその他の刺激）に対して根本的にどのように反応するかを測定することです。具体的には、「前頭葉の非対称性」と呼ばれるものを測定することで行われます。
動機付けに関する消費者インサイト ― 行動科学の視点から
まずは、街頭で直接人々に尋ねたり、特定のフォーカスグループにアンケートを配布したり、シミュレーションやテスト環境での行動を観察したりする方法があります。しかし、自己申告には偏りが生じる可能性があり、フォーカスグループはターゲット層を代表していない場合があり、また、専門のコーダーによる行動観察はコストがかかり、時間がかかり、さらに誤りの生じやすいものです。
モチベーション ― 神経科学の視点から
もしあなたの目標が、人々の「頭の中をのぞき見」て、自社製品に対する態度を確認し、彼らがその製品に飛びつくかどうかを見極めることなら、神経科学の研究によって、感情や動機付けに関連する「フィルタリングされていない偏りのない現象」が特定されたというニュースを聞いて、きっとワクワクするでしょう。これは一般に「前頭葉の非対称性」と呼ばれています。 神経心理学者の研究では、右前頭葉に比べて左前頭葉の活動が活発であるほど、肯定的な感情や高い関与度と関連していることが一貫して示されています（Coan et al., 2003）。
前頭非対称性指数 ― 接近・回避行動の指標
この場合の「エンゲージメント」は、左右の前頭葉領域における周波数パワーとして表される（国際10-20システムでは、電極F3/F4およびF7/F8が最も感度が高いと考えられている）。多くの研究では（13～25 Hz）のベータ帯域や（30 Hz超）のガンマ帯域が用いられているが、（8～12 Hz）のアルファ帯域を用いる研究もある。
（8～12 Hz）のアルファ波パワーと皮質活動には逆相関関係があるため（つまり、アルファ波帯域の活動が少ないほど、脳活動は活発になる）、アルファ波パワーの低下は、課題への没入度の高まりを反映しています。要するに、脳活動が活発であればアルファ波パワーは低下し、脳活動が低ければアルファ波パワーは高くなるということです。
前頭部のアルファ波パワーにおける非対称性の特異な影響は、当初、性格のバイオマーカーを調査した研究において初めて確認された（Hagemann, Naumann, Thayer, & Bartussek, 2002）。そこでは、左前頭部のアルファ波パワーが高い人は情報を比較的肯定的な方法で処理する傾向があるのに対し、右側優位の場合はより否定的な処理モードを示すことが明らかになった。
州と性格特性
この「感情的」効果は、ある性格特性（生涯を通じて非常に安定していると考えられている）を示すものとされてきたが、最近の研究結果によれば、この効果は感情的な刺激によって変化し、その人が何かや誰かに惹かれるか、あるいは遠ざかるかを反映していることが示唆されている。要するに、この「接近・回避効果」は、その人の動機付けを反映しているのだ（Harmon-Jones et al., 2010）。
左前頭葉の活動が相対的に高まることは、接近動機やそれに関連する感情（例えば、怒りや喜び）の指標となり得る。対照的に、右前頭葉の活動が相対的に高まることは、回避動機やそれに関連する感情（例えば、嫌悪、恐怖、悲しみ）の指標となり得る。
前頭部の非対称性を算出する方法
前頭部の非対称性指数は、生の前頭部EEGデータから比較的簡単に算出でき、iMotionsを使用すればさらに簡単です。 必要な電極はF3/F4とF7/F8の2つです（ほぼすべての10-20配置のヘッドセットにはこれらの位置が含まれています。お使いのEEGシステムにF3電極がない場合は、元のF3/F4およびF7/F8の位置付近の電極を使用することも可能です）。 iMotionsでこの手順を完了するには、簡単な方法があります。対象とする前頭部電極を指定し、以下に示すように集計結果をグラフ形式で表示することができます。
このデータをエクスポートするために、iMotionsが必要なアルゴリズム処理を代行します。これにより、手動で作業を行う手間が省けるだけでなく、データをより迅速に理解できるようになります。さらに、どの参加者のデータを取得するかを選択することも可能です。最終的に、以下に示すようにエクスポートされたデータを確認することができます。
iMotionsではこれだけで完了ですが、前頭非対称指数を手動で計算したい場合は、以下の手順に従ってください：
- データの前処理を行い、アーチファクトを低減し、信号対雑音比を向上させます。手順は研究ごとに異なるため、一般的な推奨事項を示すことはできません。ただし、データの前処理やフィルタリングについてより詳細に解説した優れた資料が存在します（Steve Luck氏およびMike X. Cohen氏の著書へのリンク）。
- データをエポックに分割します。この信号処理ステップでは、連続データをより小さな単位に分割します。科学的な研究では、各エポックの長さを1～2秒に制限し、エポック同士を重なり合わせるようにすることが推奨されています。各エポックについて、高速フーリエ変換（FFT）を実行します。FFTにより、実際のデータに含まれる周波数が特定され、特定の周波数帯域のパワーを抽出することが可能になります。
- 正面非対称指数を算出する：
この手順では、1エポックにつき1つの値が生成されます。これにより、これらの値の経時変化をプロットし、刺激の持続時間における動機付けの変化を可視化することができます。さらに、すべてのエポックの値を平均化することで、全体的な前頭葉の非対称性スコアを求めることができます。
スコアの自然対数を用いることは、前頭部非対称性指数の算出の基礎となるだけでなく、（時にかなり変動の激しい）データを平滑化することで、アルファ波のパワーに対してある程度の補正効果をもたらす。
概要 – EEGを利用するメリット
これらを総合すると、アルファ、ベータ、またはガンマ周波数帯における前頭部の非対称性は、何かまたは誰かに対する動機付けの度合い（接近）あるいは遠ざかり（回避）の観点から解釈することができる。 前頭部の非対称性は、前頭部の頭皮領域（理想的にはF3およびF4）に電極を配置したEEGヘッドセットから抽出することができる。EEGの優れた時間分解能により、刺激提示（例：画像や動画を用いた広告、予告編、動画、番組）の過程における動機付けの短期的な変化を分析することが可能であり、固定された実験室環境を超えたモバイルアプリケーション（フィールド調査や店舗内調査）においても同様の分析が可能である。
前頭部の非対称性や、動機付けやその他の脳波指標の測定方法について詳しく知りたい方は、以下の無料脳波ガイドをダウンロードしてください。
