Potrzebujesz wsparcia w pracy naukowej lub piszesz doktorat o zachowaniach konsumenckich?
Skontaktuj się z nami – pomożemy Ci zbudować solidną podstawę badawczą opartą na najnowszych technologiach i publikacjach naukowych!
Dlaczego ten temat jest ważny?
Konsumenci coraz częściej kupują pod wpływem krótkotrwałych emocji i presji społecznej. Fear of Missing Out (FOMO) – lęk, że ominie nas wyjątkowa okazja – podnosi pobudzenie autonomicznego układu nerwowego, przyśpieszając tętno i zwiększając potliwość dłoni. Te dwa sygnały są łatwo mierzalne przez smart-zegarki lub opaski EDA, dlatego stają się nowym złotym standardem w neuromarketingu. Badania pokazują, że odczyt tych parametrów w czasie rzeczywistym pozwala prognozować impulsywne, a więc potencjalnie nieracjonalne zakupy – zanim jeszcze konsument kliknie „Kup teraz” (research.google).
1. Czym jest FOMO i co robi z naszym ciałem?
- Definicja: FOMO to obawa, że ominie nas doświadczenie, produkt lub informacja poprawiająca status społeczny.
- Reakcja fizjologiczna: aktywacja osi sympatycznej → wzrost częstości skurczów serca (HR) oraz przewodnictwa skórnego (EDA).
- Konsekwencje behawioralne: obniżona samokontrola, skrócone okno decyzyjne, większa podatność na przekazy o „ograniczonej dostępności” (Phys.org, ResearchGate).
2. Biometria w praktyce
| Źródło (rok) | Kontekst i próba | Sygnał biom. | Główne ustalenia |
|---|---|---|---|
| Caruelle et al., 2024 | Ponad 450 klientów w sklepach spożywczych | EDA | Maksymalny pik EDA i jej skośność przewidują nieplanowane wydatki (biopen.bi.no) |
| Kakaria et al., 2022 | 33 badania w przeglądzie | HRV | HRV łączy się z GSR w 48 % projektów; wyższe HRV = większa uwaga na promocję (ResearchGate) |
| Garczarek-Bąk et al., 2021 | 72 młodych dorosłych, reklamy TV | EDA | Liczba pików EDA jedynym czynnikiem prognostycznym zakupu (61 % dokładności) (SpringerLink) |
| Google Research, 2024 | 337 osób w naturalnych warunkach | EDA i HR | Wzrost EDA + HR koreluje ze stresem zakupowym w Black Friday (research.google) |
| Japutra et al., 2024 | 511 respondentów online | HR (self-report) | FOMO → obsesyjna pasja → kompulsywne zakupy (Phys.org) |
3. Mechanizm: od impulsu fizjologicznego do impulsu zakupowego
- Bodziec marketingowy (np. „Oferta kończy się za 10 minut”).
- Aktywacja sympatyczna – skok w HR/EDA w ciągu < 2 s.
- Zawężenie pola uwagi – zasoby poznawcze skupiają się na uniknięciu straty.
- Decyzja heurystyczna – preferencja natychmiastowej gratyfikacji nad przemyślany wybór.
- Zakup irracjonalny – potwierdzony korelacją między amplitudą EDA a wielkością koszyka (biopen.bi.no, SpringerLink).
4. Zastosowania i wyzwania
- Dynamiczne ceny: algorytmy w e-commerce już potrafią podbić cenę, gdy wearable wykryje wysoki HR/EDA.
- Personalizowane ostrzeżenia: aplikacja bankowa może włączyć alert, gdy wzrost HR > 1 SD powyżej bazowej linii spoczynkowej trwa > 30 s.
- Projektowanie sklepów: rozmieszczenie produktów „limitowanych” w strefach najwyższego pobudzenia (mapy cieplne EDA).
- Etyka: czy retailer powinien wiedzieć, że klient ma podwyższone tętno? Prawo EU AI Act już klasyfikuje takie praktyki jako „wysokiego ryzyka”, wymagając audytu algorytmów.
5. Ograniczenia obecnych badań
- Małe próby laboratoryjne vs. bogate, ale niekontrolowane dane z noszonych urządzeń.
- Wpływ kofeiny, temperatury i stresu niezwiązanego z zakupem na HR/EDA.
- Konieczność syntezy sygnałów (HRV + EDA + EEG) dla pełniejszego obrazu procesów decyzyjnych.
Podsumowanie
Biometryczne wskaźniki jak puls i potliwość dłoni wychodzą poza sferę ciekawostek laboratoryjnych: stają się realnym, mierzalnym oknem do wnętrza mechanizmów FOMO. Integracja HRV i EDA pozwala nie tylko przewidywać, ale i – potencjalnie – temperować irracjonalne decyzje zakupowe. Opracowana metodologia doktoratu może pomóc zrównoważyć efektywność działań marketingowych z dobrostanem konsumenta.
Propozycja doktoratu: „Predykcja FOMO-napędzanych decyzji zakupowych na bazie zintegrowanych sygnałów HRV-EDA”
Cel
Zbudować i zweryfikować model uczenia maszynowego, który w czasie rzeczywistym przewiduje irracjonalną decyzję zakupową (DEF: transakcja sprzeczna z deklarowanymi preferencjami lub budżetem) na podstawie synchronicznego pomiaru HRV i EDA.
Pytania badawcze
- Czy połączenie HRV (metoda RMSSD) i cech EDA (liczba pików + AUC) zwiększa czułość prognozy względem pojedynczych sygnałów?
- Które parametry FOMO (trait vs. state, kwestionariusz FoMOS) moderują relację biomarker → zakup?
- Czy model trenowany w warunkach laboratoryjnych generalizuje do danych z rzeczywistych transakcji mobilnych?
Hipotezy
- H1: Wysoka amplituda EDA + niska HRV (< 30 ms) w oknie 10 s poprzedzającym zakup zwiększa prawdopodobieństwo zakupu irracjonalnego o ≥ 40 %.
- H2: Efekt jest silniejszy u osób z wysokim poziomem trait-FOMO (kwartyl górny).
Metodologia
| Etap | Opis | Detale |
|---|---|---|
| Pilotaż (3 mies.) | Kategoryzacja impulsów | 50 osób, lab VR-sklep, opaska Empatica E4 + Polar H10 |
| Eksperyment główny (12 mies.) | 2 × 2 design (wysokie vs. niskie FOMO × limitowana vs. standardowa oferta) | 240 uczestników, randomizacja blokowa |
| Walidacja terenowa (6 mies.) | Integracja z aplikacją e-commerce | 10 000 wydarzeń decyzyjnych, aktywni użytkownicy |
| Analiza | ML (XGBoost, LSTM), SHAP do interpretacji | AUROC, F1, czułość na poziomie ≥ 0,80 jako kryterium |
| Publikacje | 3 artykuły Q1: Consumer Psychology, JBR, Psychophysiology | prereg + open data |
Oczekiwany wkład
- Teoretyczny: model koncepcyjny łączący konstrukty FOMO, pobudzenie autonomiczne i impulsywność.
- Metodologiczny: protokół synchronizacji HRV-EDA z event-markerami w aplikacjach mobilnych.
- Praktyczny: dashboard dla retailerów z predykcją w skali < 1 s, opcja „ethical nudging” redukująca nadużycia.