Identificación de patrones emocionales a partir de la actividad bioeléctrica cerebral ante una publicidad audiovisual
133 páginas
- Autores:
-
Gómez Sierra, Valentina
Jaramillo Puerta, Eliana
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2015
- Institución:
- Universidad EIA .
- Repositorio:
- Repositorio EIA .
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.eia.edu.co:11190/1739
- Acceso en línea:
- https://repository.eia.edu.co/handle/11190/1739
- Palabra clave:
- Patrones emocionales
Inteligencia computacional
Neuromarketing
Señales bioeléctricas
Redes neuronales
EEG
Support vector machines
Neuronal networks
Emotional patterns
Computational intelligence
EEG
Bioelectrical signals
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- openAccess
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- Derechos Reservados - Universidad EIA, 2018
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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.PregradoIngeniero(a) Administrativo(a)application/pdfspaUniversidad EIAAdministrativa, Financiera, Sistemas y ComputaciónEnvigado (Antioquia, Colombia). Universidad EIA, 2015Ingeniería AdministrativaDerechos Reservados - Universidad EIA, 2018https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/El autor de la obra, actuando en nombre propio, hace entrega del ejemplar respectivo y de sus anexos en formato digital o electrónico y autoriza a la ESCUELA DE INGENIERIA DE ANTIOQUIA, para que en los términos establecidos en la Ley 23 de 1982, Ley 44 de 1993, Decisión andina 351 de 1993, Decreto 460 de 1995, y demás normas generales sobre la materia, utilice y use por cualquier medio conocido o por conocer, los derechos patrimoniales de reproducción, comunicación pública, transformación y distribución de la obra objeto del presente documento. PARÁGRAFO: La presente autorización se hace extensiva no sólo a las dependencias y derechos de uso sobre la obra en formato o soporte material, sino también para formato virtual, electrónico, digital, y en red, internet, extranet, intranet, etc., y en general en cualquier formato conocido o por conocer. EL AUTOR, manifiesta que la obra objeto de la presente autorización es original y la realiza sin violar o usurpar derechos de autor de terceros, por lo tanto la obra es de exclusiva autoría y tiene la titularidad sobre la misma. PARÁGRAFO: En caso de presentarse cualquier reclamación o acción por parte de un tercero en cuanto a los derechos de autor sobre la obra en cuestión, EL AUTOR, asumirá toda la responsabilidad, y saldrá en defensa de los derechos aquí autorizados; para todos los efectos la ESCUELA DE INGENIERÍA DE ANTIOQUIA actúa como un tercero de buena fe.info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercialhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Identificación de patrones emocionales a partir de la actividad bioeléctrica cerebral ante una publicidad audiovisualTrabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionTexthttps://purl.org/redcol/resource_type/TPhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Patrones emocionalesInteligencia computacionalNeuromarketingSeñales bioeléctricasRedes neuronalesEEGSupport vector machinesNeuronal networksEmotional patternsComputational intelligenceEEGBioelectrical signalsADMI0997PublicationTHUMBNAILGomezValentina_2015_IdentificacionPatronesEmocionales.pdf.jpgGomezValentina_2015_IdentificacionPatronesEmocionales.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg9077https://repository.eia.edu.co/bitstreams/f5fe71dd-d759-4245-be45-8ca89f793ad6/download29ce60644b3f571dd4ee9a9f213830a3MD54ORIGINALGomezValentina_2015_IdentificacionPatronesEmocionales.pdfGomezValentina_2015_IdentificacionPatronesEmocionales.pdfTrabajo de gradoapplication/pdf3629933https://repository.eia.edu.co/bitstreams/6f376994-f859-40eb-ad4a-142008d2d42d/download8d91dce115daa5f044781e4a589d94eeMD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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