Análisis Espectral de parámetros fisiológicos para la detección de emociones en el consumidor

Cada año las compañías proponen una cantidad de diseño para sus productos, sin embargo, solo una cantidad limitada de éstos consigue éxito. Recientemente fuentes de mercadeo indican la necesidad de utilizar técnicas de neurociencia para incrementar la probabilidad de éxito de los nuevos diseños. Siendo conscientes de esta tendencia, en este trabajo desarrollamos un método que detecta el agrado o desagrado inducido con estímulos visuales en un sujeto, analizando sus señales electroencefalografías. Recolectamos las señales neuronales usando los canales cerebrales (Fp1;O1) and (Fp2;O2) mientras el sujeto observaba una secuencia de imágenes pertenecientes a Sistema Internacional de Imágenes Afectivas (IAPS). Extrajimos las características de las señales neuronales mediante la combinación de la transformada discreta Wavelet y el Análisis Multifractal, y posteriormente, las clasificamos usando Máquinas de Soporte Vectorial (SVM). Nuestra principal contribución es usar un número menor de canales cerebrales para obtener una tasa de acierto (88%) equiparable a la de los trabajos previos similares. Este método permitirá diseñar aplicaciones cerebro computador más cómodas para el usuario (pocos electrodos) que detecten el agrado o desagrado de un consumidor ante propuestas de nuevos productos o piezas publicitarias