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Title: Identificación de patrones emocionales a partir de la actividad bioeléctrica cerebral ante una publicidad audiovisual
Authors: Gómez Sierra, Valentina
Jaramillo Puerta, Eliana
Adviser: Peña Palacio, Juan Alejandro
Keywords : Patrones emocionales
Inteligencia computacional
Neuromarketing
Señales bioeléctricas
Redes neuronales
EEG
Support vector machines
Neuronal networks
Emotional patterns
Computational intelligence
EEG
Bioelectrical signals
Issue Date: 2015
Publisher: Universidad EIA
Abstract: Entendiendo al consumidor como el ente fundamental de una organización y el elemento base en la creación de un plan de acción, determinar y conocer claramente lo que siente cuando está expuesto a un estímulo publicitario, permite crear estrategias de mercadeo alineadas con las necesidades del cliente, que sean sistemáticas, objetivas y coherentes para orientar correctamente el horizonte de una organización. Ésta investigación tiene como propósito clasificar patrones emocionales en cuatro emociones: ira, tristeza, alegría y miedo, obtenidos a partir de la medición de señales bioeléctricas en los consumidores al estar expuestos a una publicidad audiovisual, mediante la elaboración de máquinas de vector soporte, que luego de un proceso de aprendizaje y validación, sean capaces de diferenciar dichas emociones. Para encontrar alternativas de solución a los problemas planteados anteriormente, se recurre a la elaboración de redes neuronales que se entrenan con las señales recolectadas al exponer a un grupo de consumidores a datos obtenidos de un banco de imágenes certificadas en la generación de dichas emociones. Posteriormente se les presenta un video con cuatro comerciales, previamente analizados, buscando despertar las emociones de interés para la investigación. En la siguiente etapa se hace el tratamiento de los datos obtenidos de las imágenes y el video de los comerciales, siendo esta información el recurso base para el aprendizaje del modelo y posterior validación del mismo, de forma intramuestral y extramuestral, es decir, tanto los resultados del porcentaje de aprendizaje y error del modelo internamente como la confrontación con las encuestas inicialmente diligenciadas por los consumidores. Como resultado final, se obtuvo la clasificación intramuestral exitosa a través de la elaboración MVS utilizando modelos como franjas logísticas, logística trasladada, conjuntos borrosos de asociación, Self Management Organaizing y modelos estocásticos, que lograron hacer diferenciables los patrones de cada emoción y realizar procesos feedfoward y back propagation satisfactorios con correlaciones mayores al 0,9 y errores cercanos a cero. Lo anterior permite a una organización realizar investigaciones más profundas de sus consumidores, con carácter cuantitativo y eliminando la subjetividad de las mismas, para satisfacer de forma más precisa y eficiente las necesidades del cliente. Es así como los modelos basados en inteligencia computacional y el uso de herramientas en el campo de la neurociencia, orientan los planes y acciones de una empresa y permiten, a través de los métodos propuestos, aumentar la efectividad de las estrategias de mercadeo, mejorando aspectos críticos como la subjetividad, el tiempo y el dinero.
Abstract (English): Understanding the consumer as the fundamental entity of an organization and the base element in the creation of a plan of action, determine and clearly know what feels like when it is exposed to a stimulus advertising, allows to create Marketing strategies aligned with the needs of the client, that they are systematic, objective and consistent to correctly orient the horizon of an organization. This research aims to classify emotional patterns in four emotions: anger, sadness, joy and fear, obtained from the measurement of signals bioelectrical of consumers being exposed to an audiovisual advertising, through the development of vector support machines that after a process of learning and validation, are able to differentiate these emotions. To find alternative solutions to the issues raised above, are used in the development of neural networks to be trained with collected signals when exposed to a group of consumers to data obtained from an image bank certified in the generation of these emotions. It is then presented them a video with four commercial, previously analyzed, seeking to arouse the emotions of interest for research. In the next stage is the treatment of the data obtained from images and video commercials, as this information resource base for the learning of the model and subsequent validation of the same, both intramuestral and extramuestral, the percentage of learning and error of the model internally as the confrontation with the polls initially carried by consumers. As a final result, the successful intramuestral classification of developing models of neural networks as stripes logistics, logistics transferred, fuzzy sets of stochastic Association, Self Management Organaizing and models, who managed to make distinguishable patterns of each emotion and carry out processes feedfoward and back propagation was satisfactory with correlations higher than 90% and near-zero errors. This allows an organization to conduct deeper research of consumers, with quantitative elements and eliminating the subjectivity of them, to more precisely and efficiently meet the needs of the customer. It is as well as models based on Computational intelligence and the use of tools in the field of neuroscience, guide the plans and actions of a company and allow, through the proposed methods, increase the effectiveness of Marketing strategies, improving critical aspect as subjectivity, time and money.
Description: 133 páginas
URI: http://repository.eia.edu.co/handle/11190/1739
Citation: Jaramillo Puerta, E. y Gómez Sierra, V. (2015). Identificación de patrones emocionales a partir de la actividad bioeléctrica cerebral ante una publicidad audiovisual (Trabajo de grado). Recuperado de: http://repository.eia.edu.co/handle/11190/1739
Autorization: openAccess
Location: ADMI0997
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