Professor Ming Hsu 的研究領域，是結合基因、腦神經、及行為實驗等數據，使用Computational Modeling分析的方式(例如：機器學習、深度學習、人工智慧等)，來了解人類決策的生理機制，並把模型分析得到的結果應用到真實世界中，期望能夠對廠商在品牌及行銷等方面有所幫助。在這場聚集了上百位師生的演講中，Professor Ming Hsu分享了他最近關於腦神經行銷學的研究。他應用了神經科學的人腦記憶迴路模型，結合消費者的選擇及記憶資料，預測品牌的市佔率。

　　首先，講者利用傳統消費者心理學的知曉集合、考慮集合以及決策選擇的概念，分別發展出兩套截然不同的機制運算模型，分別是記憶存取以及偏好選擇。講者特別強調，大腦在運行這兩套機制時，是分別由不同的腦區所負責的。因此我們曾聽說，有的人雖然記憶力超凡，但卻常常在日常生活中，面臨選擇上的障礙，其實就是因為兩個腦區是獨立運作的。而過去的研究，常常為了簡化實驗過程，而將這兩種截然不同的運作機制混為一談，而根據這樣的做法，預測結果也相對不夠準確。因此講者在他的研究中強調，兩個機制必須先分開探討後，再行合流，才能真正提高模型的預測能力。最終，經過一連串的實驗證實，並以消費者的真實行為資料來進行比對，發現其模型的預測準確率高達為99%，實為驚人！

　　其次，講者在演講中也提到，Word embedding是近年來文字探勘非常熱門的技術，主要是用來將文字轉換成向量，透過向量化可進行大量運算。好的Word embedding，是可以將「類似的」字詞在向量空間上是靠近彼此的，實務上，可以使用神經網路學習權重，以得到量化這些文字的方法。因此，類神經網路便是透過這樣的技術，提出一套新的演算方法，使每個字詞與前後字詞的向量相近，來訓練出含有每個字詞語義的字詞向量。最後，透過消費者問卷的填寫內容，可以將填答者記憶中的品牌，轉化為可以分析的數量資料，供後續的量化分析處理使用。

　　講演內容雖然短暫，只有一個小時，但此講座帶給我們一個啟發，那就是透過更新穎的科學方法來對舊的理論進行重新考證，讓真理可以禁得起考驗，這則完全符合我們的科學研究精神。

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               撰文者／國際企業學系暨研究所博士生