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Title: Modelo de activación cerebral para la identificación de sensaciones en publicidad audiovisual a partir de la construcción de patrones audiovisuales emocionales
Authors: Ruiz Cañas, Lorena
Maturana Cordoba, Miryam Alejandra
Adviser: Peña Palacio, Juan Alejandro
Keywords : Neuromarketing
MVS
Publicidad Audiovisual
Emociones
Redes Neuronales
Emotiv-EPOC®
Neuromarketing
Audiovisual Advertisement
Emotion
Neural Networks
Issue Date: 2017
Publisher: Universidad EIA
Abstract: 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.
Abstract (English): Nowadays, the analysis of the results achieved by publicity and marketing is carried out qualitatively in terms of a marketing analyst’s experience, an unreliable practice that generates uncertainty on whether the feelings and message put out by said publicity and marketing effectively connect to the idea that the broadcaster is trying to communicate. To solve this, marketing experts have studied consumers’ behavior when exposed to different advertising stimuli in order to correctly align the message the marketer is trying to convey with what the customer really perceives. The main objective of this work is to create a model that will allow the characterization of audiovisual advertisement while considering four basic emotions: happiness, fear, anger, and sadness. In order to achieve said characterization, a series of emotional patterns will be obtained through two pilot tests with one, seven-person group per test, which will allow not only for the configuration of the models through learning, but also for said models’ validation. The commercials used in the first test were classified in previous research projects carried out by the GIICA research group (Computational Intelligence and Automation Research Group), while those used in the validation test were previously classified by a group of experts in marketing and related areas. Then, electroencephalogram (EEG) signals were recorded through the Emotiv-EPOC test, colleting the data necessary to create the models. This data was put through processing which involved their separation according to the emotion each piece of data represented, through the finding of every electrode’s metrics; median, variance, symmetry, and kurtosis. After the processing of the data came the configuration of the models by adaptation and specialized learning for each of the four emotions. The models Madaline and Logístico were used for this purpose, and four vector support machines were created for each. As a result of the learning stage, it was determined that the model with the best learning error output was Madaline. On the other hand, it was discovered that the emotions of happiness and sadness were best adjusted to the Logístico model in the validation stage, while anger adapted well to Madaline, and fear could not be characterized appropriately by either model. The results generated by the models will allow businesses to create audiovisual advertisement that guarantees better engagement and effectiveness with the marketing segments they want to reach.
Description: 93 páginas
URI: http://repository.eia.edu.co/handle/11190/1839
Citation: Maturana Córdoba, M.A y Ruiz Cañas, L. (2017). Modelo de activación cerebral para la identificación de sensaciones en publicidad audiovisual a partir de la construcción de patrones audiovisuales emocionales (Trabajp de grado). Recuperado de: http://repository.eia.edu.co/handle/11190/1839
Autorization: openAccess
Location: ADMI1046
Appears in Collections:Ingeniería Administrativa

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