Comprendere i pensieri dei consumatori tramite il linguaggio

Quando guardiamo le immagini di prodotti, come un telefono o una macchina, pensiamo a varie caratteristiche e qualità. Queste caratteristiche possono essere semplici, tipo il colore, o più complesse, come quanto bene funziona la batteria. Il modo in cui descriviamo queste caratteristiche mostra come funziona il nostro cervello e può addirittura prevedere cosa potremmo comprare dopo. Questo articolo esplora come possiamo misurare e capire questo processo di pensiero, soprattutto quando mettiamo a confronto i pensieri umani con quelli generati dai computer.

#L'importanza del linguaggio nella comprensione dei prodotti

Il linguaggio è uno strumento chiave per esprimere come ci sentiamo riguardo ai prodotti. Le parole che usiamo danno indizi sui nostri pensieri e sentimenti. Per esempio, quando qualcuno vede un'auto, potrebbe focalizzarsi sul colore, mentre un'altra persona potrebbe pensare alla sua potenza o efficienza. Entrambe le descrizioni sono valide, ma provengono da livelli diversi di comprensione ed esperienza.

Misurando la Complessità Cognitiva, possiamo imparare di più su come pensano le persone diverse. Ad esempio, se due persone guardano la stessa immagine di un'auto e la descrivono in modo diverso, le loro descrizioni potrebbero entrambe mostrare alta complessità a causa dei diversi ricordi o emozioni che evocano. Questa misura aiuta a prevedere cosa potrebbero scegliere di comprare in seguito basandosi sulle loro descrizioni.

#Creare un dataset per la complessità cognitiva

Per studiare la complessità cognitiva, i ricercatori hanno raccolto un grande set di immagini di prodotti e hanno chiesto alle persone di descrivere cosa vedevano. Questo processo si è svolto in tre fasi principali. Prima, hanno raccolto immagini di vari prodotti. Poi, un gruppo di persone è stato invitato a pensare a parole che venivano in mente quando vedevano ciascuna immagine. Infine, un altro gruppo ha valutato la complessità di queste parole, aiutando a creare una chiara comprensione di quanto contesto fosse necessario per afferrare il significato dietro ciascuna descrizione.

Questo dataset, contenente migliaia di immagini e descrizioni, fornisce una solida base per studiare come le persone esprimono i loro pensieri sui prodotti.

#Esaminare come funziona la complessità

La complessità cognitiva coinvolge diversi aspetti del pensiero. I ricercatori si sono concentrati su vari fattori per misurare questa complessità:

1. Visibilità: Alcune caratteristiche di un prodotto sono più facili da vedere e capire rispetto ad altre. Ad esempio, il colore di un'auto è immediatamente riconoscibile, mentre dettagli come le prestazioni del motore potrebbero richiedere più riflessione.

2. Semantica: Questo riguarda la comprensione di come le parole si relazionano all'immagine. Se qualcuno descrive un'auto come "veloce", quella parola potrebbe essere meno collegata a ciò che vede rispetto a descriverla come "rossa", che è più immediato.

3. Unicità: Alcune parole vengono usate più spesso di altre. Una parola comune come "telefono" potrebbe avere una complessità inferiore rispetto a un termine più insolito che si riferisce a una caratteristica specifica di un nuovo prodotto.

4. Concretezza: Questo guarda a quanto una parola sia tangibile o astratta. Le parole che descrivono caratteristiche fisiche tendono a essere più concrete, mentre i termini astratti possono essere visti come più complessi.

#Trovare connessioni tra modelli e giudizi umani

Una volta che i ricercatori hanno stabilito queste misure, hanno confrontato le valutazioni di complessità fornite dai loro modelli con i giudizi umani. Hanno scoperto che alcuni modelli si allineavano meglio con i pensieri umani rispetto ad altri. Ad esempio, i modelli di visibilità e semantica funzionavano bene perché consideravano sia l'immagine che le parole usate per descriverla.

Diverse categorie di prodotti mostrano livelli variabili di allineamento con le valutazioni umane. Ad esempio, le persone che valutano articoli di decorazione per la casa potrebbero trovare la visibilità più importante rispetto a categorie come i mobili, dove la semantica potrebbe avere un ruolo più grande.

#Combinare modelli per risultati migliori

I ricercatori volevano anche sapere se usare diversi modelli insieme avrebbe fornito una migliore comprensione della complessità cognitiva. Hanno scoperto che combinare fattori spesso dava risultati migliori rispetto all'uso di qualsiasi misura singola. Ad esempio, alcuni modelli che si concentravano su caratteristiche visive funzionavano bene accanto a quelli che misuravano la semantica, creando un quadro più completo di come pensano le persone.

Usando una combinazione di modelli, i ricercatori potevano prevedere meglio come le persone avrebbero discusso dei prodotti e cosa avrebbero potuto scegliere di comprare in base a quelle descrizioni.

#Sfide nella comprensione del pensiero umano

Comprendere come pensano gli esseri umani è piuttosto complicato. Anche se i modelli di machine learning sono diventati più avanzati e possono talvolta superare gli umani in compiti basati sulla conoscenza, continuano a lottare con la complessità del pensiero e dell'esperienza umana. Le percezioni e i sentimenti riguardo ai prodotti sono influenzati da molti fattori diversi, e catturare le sfumature di questi pensieri rimane una sfida.

Creare una misura per la complessità cognitiva basata sul linguaggio che le persone usano in risposta alle immagini fornisce un modo per colmare il divario tra il pensiero umano e le capacità delle macchine. Analizzando i vari costrutti che contribuiscono alla complessità cognitiva, i ricercatori sperano di migliorare le previsioni sul comportamento dei consumatori.

#Il futuro della misurazione della complessità cognitiva

I prossimi passi comportano il perfezionamento dei metodi usati per misurare la complessità cognitiva e testare questi approcci in diverse aree. I ricercatori intendono esplorare come vari costrutti possano essere affinati per previsioni più accurate. Sperano anche di applicare queste intuizioni oltre le immagini di prodotti, potenzialmente utilizzandole in altri campi che richiedono la comprensione delle risposte umane a stimoli visivi.

#Conclusione

La complessità cognitiva è un concetto essenziale quando si considera come reagiamo ai prodotti attraverso il linguaggio. Misurando e analizzando questa complessità, possiamo ottenere intuizioni sui nostri pensieri e scelte. Il dataset sviluppato per esplorare queste idee sarà una risorsa preziosa per ricercatori e aziende, aiutando a creare prodotti e strategie di marketing migliori che risuonino con i consumatori.