Examinando por Materia "Emotion"

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    PublicaciónAcceso abierto
    Base de datos con señales fisiológicas para la determinación del nivel de ansiedad
    (Universidad EIA, 2021) Delgado Tejada, Hellen Smith; Torres Villa, Robinson Alberto
    RESUMEN: La ansiedad, el estrés y la depresión son problemas de salud mental frecuentes en la población universitaria, puesto que día a día están sometidos a estrés psicológico, problemas académicos, emocionales, económicos y sociales. La ansiedad es una emoción que, al sentirse excesivamente, desencadena varios trastornos: el más común y de mayor prevalencia en el mundo es el trastorno de ansiedad generalizada, que produce en el individuo condiciones médicas comórbidas, propensión a la obesidad, tabaquismo, uso de alcohol y drogas. Con el presente trabajo se pretende explorar la ansiedad como emoción, por medio de la toma de señales fisiológicas como: EKG, PPG, GCR y respiración, en universitarios sanos de la Universidad EIA; y así crear una base de datos como insumo, para la futura exploración cuantitativa de la ansiedad. Para empezar a estudiar la ansiedad en dicha población estudiantil, es necesario partir de la compresión de la emoción y de sus efectos físico-fisiológicos para su posterior medición, adquisición procesamiento y almacenamiento de los datos. Para esto es necesario el diseño de un protocolo experimental de inducción de ansiedad que no ponga en peligro la integridad de los voluntarios, y que posterior a su aplicación el individuo pueda retornar a la homeóstasis y adquirir las señales fisiológicas para su posterior análisis. La compresión de las señales fisiológicas almacenadas responde a rasgos de la personalidad, por lo que debe implementarse cuestionarios para entender qué tan propenso es el participante a la activación, duración e intensidad de la emoción provocada por los estímulos propuestos y qué tan fuerte sintió tal emoción durante la inducción del protocolo. Se concluye que la adaptación The Trier Social Stress Test con estímulos auditivos, responde de manera óptima a la inducción de ansiedad en estudiantes universitarios sanos.
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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.