Examinando por Materia "Emociones"

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    PublicaciónAcceso abierto
    Manejo del internet de las cosas para el reconocimiento de emociones básicas mediante el uso de sensores de calor
    (Universidad EIA, 2022) Reyes Montoya, Andrea Catalina; Mesa Múnera, Andrea
    RESUMEN: Las emociones que experimentan los seres humanos son de especial importancia pues brindan una respuesta fisiológica involuntaria a través de la temperatura corporal y estas emociones pueden afectar la forma en la que se desarrollan las actividades cotidianas; por otro lado y teniendo en cuenta esto como parte del núcleo para la resolución del problema, el internet de las cosas es un concepto que facilita la toma de decisiones inteligentes en dependencia a la captación de los datos de interés por medio de diferentes dispositivos conectados al internet. Esencialmente los seres humanos ven afectadas sus actividades diarias como el rendimiento en el trabajo y estudio debido a las emociones derivadas del contexto por lo que, para prevenir estos niveles bajos de productividad y evitar o detectar cualquier tipo de trastorno psicológico es necesario hacer un monitoreo de la temperatura de los participantes utilizando elementos IoT con el fin de clasificar el tipo de emoción simple que el individuo pueda estar experimentando de acuerdo al rango de temperatura y concentraciones de calor en el cuerpo que se evidencien. En este trabajo de grado se levanta un estado del arte de las formas en las que el internet de las cosas y la utilización de la temperatura como medida referencial, facilitan la recopilación y toma de decisiones a lo largo de diferentes investigaciones y cómo las emociones han afectado distintos ámbitos o áreas de las personas como la profesional, académica, laboral y cotidiana con el fin de plantear un diseño que garantice la clasificación de las emociones correspondientes a un valor específico de temperatura del individuo y las posibles recomendaciones que se le puedan hacer correspondiendo a la emoción y en caso de ser negativa tratar de minimizarla o si es positiva maximizarla.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Modelo de activación cerebral para la identificación de sensaciones en publicidad audiovisual a partir de la construcción de patrones audiovisuales emocionales
    (Universidad EIA, 2017) Ruiz Cañas, Lorena; Maturana Cordoba, Miryam Alejandra; Peña Palacio, Juan Alejandro
    En la actualidad el análisis de los resultados de la publicidad y el mercadeo se hace de manera cualitativa en términos de la experiencia de un analista de mercadeo, generando así poca certeza e incertidumbre de la efectividad de que las sensaciones y el mensaje emitido se logren conectar con la idea que el emisor quiere transmitir. Para esto, el mercadeo ha estudiado el comportamiento del consumidor cuando está expuesto a diferentes estímulos publicitarios, con el fin de alinear el mensaje que se quiere transmitir con lo que este realmente percibe. El principal objetivo de este trabajo es la creación de un modelo que permita la caracterización de publicidad audiovisual teniendo en cuenta cuatro emociones básicas: alegría, miedo, ira y tristeza. Para esta caracterización, se obtendrán una serie de patrones emocionales por medio de dos pruebas piloto con un grupo de 7 siete Personas por cada prueba, lo que permitirá tanto la configuración de los modelos por l aprendizaje y por otra parte permitirá la validación del mismo. Los comerciales usados en la primera prueba fueron clasificados en investigaciones previas realizadas por el grupo de investigación GIICA (Grupo de Investigación en Inteligencia Computacional y Automática), mientras que los comerciales para la prueba de validación fueron previamente clasificados por un grupo de expertos en mercadeo y áreas afines. Posteriormente se realizó la captura de las señales electroencefalografías (EEG) por medio de la prueba con el Emotiv-EPOC, recolectando en esta los datos que serían usados para la creación de los modelos. A estos datos se les hizo un tratamiento que consiste en la separación según la emoción que representa, a través de la obtención de las métricas por cada electrodo Media, Varianza, simetría y Curtosis. Luego del tratamiento de los datos, se procedió con la configuración por adaptación y aprendizaje especializado de los modelos para cada una de las emociones, para esto se usaron los modelos Madaline y Logístico y se crearon 4 máquinas de vector soporte para cada uno. Como resultado en la etapa de aprendizaje se encontró que el modelo que arrojo el mejor error de aprendizaje fue el Madaline. Por otra parte en la etapa de validación, se encontró que las emociones alegría y tristeza se ajustan mejor al Modelo Logístico, mientras la ira al modelo Madaline y el miedo fue la emoción que no se logró caracterizar. Los resultados arrojados por los modelos, permitirán a las empresas la creación de publicidad audiovisual que garantice un mayor engagement y efectividad con los segmentos publicitarios con los que quiere impactar.
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    PublicaciónSólo datos
    Modelo de patrones de activación cerebral dada la publicidad audiovisual
    (Universidad EIA, 2014) Bello Vallejo, Camilo; Villán Quiroz, Estefanía; Peña Palacio, Alejandro
    Uno de los principales desafíos del mercadeo es lograr conectar al consumidor con la marca y con los productos (Gürhan-Canli, Page, & Swaminathan, 2007). Lo anterior es más fácil de alcanzar cuando se establece una conexión con los sentimientos, emociones y sensaciones del consumidor (Fisher, Klitzman, & Lisa, 2010). Para identificar dichas variables existen métodos tradicionales como el focus group, técnicas proyectivas, entrevistas, entre otras. Sin embargo, éstas pueden presentar falencias debido a la subjetividad del análisis cualitativo (Hair, Lukas, & Miller, 2012). Aunque en estos métodos se ha avanzado, existe una ausencia en el reconocimiento de patrones a partir de señales bioeléctricas producidas por comerciales publicitarios de tipo audiovisual, recurso que para muchas compañías es fundamental y prioritario en su estrategia comunicacional. En esta investigación se lleva a cabo la identificación de patrones de activación cerebral a partir de la actividad bioeléctrica generada por comerciales publicitarios, según los conceptos del neuromarketing y la electroencefalografía como una forma de mejorar la investigación publicitaria. Para la clasificación de patrones se hicieron pruebas con los tres modelos vectoriales por adaptación y aprendizaje más usados: Vector Soporte con Kernel Polinómico, Gaussiano y Logístico (Chiang Li & Wen Liu, 2010), donde las variables de entrada eran los 14 sensores y los cinco ritmos cerebrales: Deltha, Theta, Alpha, Beta y Gamma. Se seleccionó una muestra de 30 personas diestras con una edad promedio de 26 años, las cuales fueron expuestas a dos estímulos construidos a partir de una serie de imágenes seleccionadas de la base de datos Geneva Affective PicturE Database (GAPED), banco de imágenes desarrollado por el Centro Suizo de Competencia en Investigación, con el fin de establecer una serie de patrones de referencia para inducir emociones en personas con mayor certeza (Dan-Glauser & Scherer, 2011). Las señales se obtuvieron mediante el Emotiv EPOC SDK, una Interface Cerebro Computador (ICC), desarrollada por Emotiv Systems. Estas se clasificaron como positivas o negativas en términos de la afinidad de una persona frente a una publicidad audiovisual. Luego se procedió a tratarlas según el procedimiento propuesto por el Centro Computacional de Neurociencia SWARTZ (Delorme, Fernsler, Makeig, & Serby, 2006). La construcción de los modelos fue posible debido a que se encontró diferencia estadística entre las señales bioeléctricas de los patrones de emociones positivas y negativas. Posteriormente, se propuso un Indicador de Predisposición que resume los patrones encontrados y permite generalizar de forma cuantitativa la predisposición de consumidores frente a comerciales publicitarios.Para la evaluación de los modelos se analizaron las respuestas de los participantes frente a 20 comerciales. Como resultado, se logró identificar, a partir de la actividad bioeléctrica cerebral, la predisposición cuantitativa que los consumidores mostraron frente a diferentes comerciales publicitarios, alcanzándose una tasa igual en el aprendizaje y la validación de 90% y una tasa de pronóstico de 85,29% con el modelo vectorial lineal.