Diseño de una heurística para el análisis y medición de emociones usando señales electroencefalográficas (EEG)

En la actualidad el análisis de emociones y sentimientos se ha convertido en una temática de investigación popular debido a sus aplicaciones en sectores como el marketing, la educación, etc. Es por esto que se han publicado diferentes publicaciones bibliográficas acerca de métodos para su análisis,...

Full description

Autores:
Rosero Torres, Juan David
Serrano Navarro, Yeimer
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2023
Institución:
Universidad Distrital Francisco José de Caldas
Repositorio:
RIUD: repositorio U. Distrital
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.udistrital.edu.co:11349/37006
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/11349/37006
Palabra clave:
Análisis de emociones
Análisis frecuencial
EEG
Heurística
Machine Learning
Ingeniería de Sistemas -- Tesis y disertaciones académicas
Emociones -- Análisis
Electroencefalogramas
Neurociencias
Neuropsicología
Inteligencia artificial
Emotion analysis
Frequency analysis
EEG
Heuristics
Machine Learning
Rights
License
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
Description
Summary:En la actualidad el análisis de emociones y sentimientos se ha convertido en una temática de investigación popular debido a sus aplicaciones en sectores como el marketing, la educación, etc. Es por esto que se han publicado diferentes publicaciones bibliográficas acerca de métodos para su análisis, desde una perspectiva psicológica hasta una biológica, en donde toma popularidad las señales Electroencefalografías (EEG) gracias a su facilidad de medición, precisión y acierto, las cuales son usadas en varios artículos para realizar el proceso de medición. Sin embargo, ninguno de ellos evidencia el uso de una métrica o heurística que permita verificar su grado de acierto respecto a al sentimiento que está evidenciando la persona. En este artículo se presenta el desarrollo de un algoritmo que permite procesar las señales EEG medidas a través del dispositivo Emotive Epoc+ y determinar la emoción que está sintiendo la persona. Posteriormente el algoritmo de comparación de valores que determinar el resultado de la métrica. La métrica fue sometida a pruebas a un total de 25 personas, en donde se evidencio un desempeño correcto con una media de acierto de 81% aproximadamente.