Enfoque
Introducción:
Las campañas publicitarias apelan a emociones primarias, principalmente al miedo, utilizando estímulos realistas y desagradables para provocar conductas de evitación. Este tipo de conductas se desarrollan mediante condicionamiento operante de castigo negativo, un tipo de aprendizaje donde las acciones del individuo resultan en consecuencias desagradables para él, llevando a la disminución o eliminación de su comportamiento; y estableciendo una relación clara entre la conducta peligrosa y sus consecuencias negativas.
Los interlocutores de campañas de seguridad vial tienen como misión comunicar de manera clara un mensaje a través de emociones básicas fácilmente comprensibles para la audiencia. Por ello, es fundamental que transmitan estas emociones de manera coherente a través de su voz y expresiones faciales para garantizar una interacción efectiva entre ellos y los receptores.
Las campañas de concienciación vial de la DGT han sido objeto de diversos estudios que destacan la eficacia del miedo como principal herramienta para influir en el comportamiento de los conductores. No obstante, la necesidad de evaluar y mejorar la efectividad emocional de estas campañas sigue siendo esencial. Por ello, presente estudio utiliza técnicas biométricas basadas en inteligencia artificial, y en concreto, aprendizaje automático, para analizar las emociones que residen la voz y las expresiones faciales de los interlocutores protagonistas del spot “David y Juan” pertenecientes a la campaña de la DGT “Todos los días de tu vida”.
Objetivos:
· General:
– Explorar la coherencia emocional entre la voz y las expresiones faciales de los interlocutores del spot.
· Específicos:
– Identificar y cuantificar las expresiones emocionales faciales de los interlocutores del spot.
– Analizar las características vocales emocionales de los interlocutores del spot.
– Comparar los resultados del análisis facial y vocal con el fin de identificar si existe congruencia entre ambas formas de expresión emocional.
Metodología:
El procedimiento de la investigación incluyó la selección del spot, el análisis emocional de la voz, el análisis de las expresiones faciales de los interlocutores; y el procesamiento de datos con el software iMotions 9.4.
Con el fin de evaluar las emociones manifestadas en el spot, se utilizaron las siguientes herramientas avanzadas de biometría basadas en inteligencia artificial:
· Audeering: Utiliza algoritmos avanzados de procesamiento de señales de audio y técnicas de aprendizaje automático para extraer características significativas de la voz. Estas características se utilizan luego para identificar patrones asociados con emociones específicas basadas en los modelos categórico y dimensional de las emociones.
· Affectiva AFFDEX: Emplea aprendizaje automático para reconocer expresiones faciales asociadas con las emociones básicas predefinidas por Paul Eckman.
Resultados:
Por una parte, los resultados del análisis emocional de la voz muestran que la neutralidad predomina en las expresiones vocales de los interlocutores seguida de la alegría como la segunda emoción más presente.
Sin embargo, el análisis de expresiones faciales determina que las emociones de enfado, asco, miedo y sorpresa fueron las más prevalentes, especialmente en el interlocutor fallecido.
Estos hallazgos determinan que existe una discrepancia significativa entre las emociones expresadas en la voz y las expresadas en el rostro de los interlocutores.
