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Un software adivina si te gusta un anuncio a través de la expresión de tu cara

La herramienta se utiliza para detectar la influencia de la publicidad sobre el consumidor


A partir de ahora no servirá de nada fingir que no te gusta un anuncio. Un software de la startup estadounidense Affectiva permite conocer la respuesta emocional del espectador frente a un spot, recurriendo a técnicas de reconocimiento facial. La herramienta ofrece información en tiempo real sobre reacciones tácitas y espontáneas de los usuarios, por lo que se convierte en un arma valiosa para medir el impacto de una campaña publicitaria de forma discreta, rentable y personalizada. Por Patricia Pérez.




Fuente: Al Ibrahim/ Flickr
Fuente: Al Ibrahim/ Flickr
Cada mes se visualizan miles de millones de anuncios en hogares de todo el mundo. Las empresas de publicidad siempre han tenido interés por medir la reacción de los consumidores ante su último spot televisivo, aunque se trata de un terreno pantanoso. Tradicionalmente se ha recurrido a encuestas telefónicas o directamente a medir las ventas durante el periodo inmediato al de la campaña publicitaria, aunque la fiabilidad de ambos métodos es bastante relativa.

Ahora, el sistema desarrollado por Affectiva, una startup con sede en Massachusetts, Estados Unidos, permite recoger emociones ocultas mediante el control de movimientos faciales. Simplemente observando cómo el espectador ve un anuncio, el software puede detectar la influencia que la publicidad le ha causado, si le ha gustado el spot o incluso si ha variado su intención de compra del producto en cuestión.

Todo ello, según recoge un artículo publicado en la revista digital NewScientist, no sólo una vez que el anuncio ha terminado, sino en cada momento del visionado. "Esta es su respuesta visceral, sin necesidad de un filtro cognitivo donde tienen que evaluar cómo se sienten", destaca el director de la investigación, Daniel McDuff.

El resultado es una herramienta que ofrece información en tiempo real sobre reacciones tácitas y espontáneas, por lo que se convierte en un arma valiosa para medir el impacto de una campaña publicitaria de forma discreta, rentable y personalizada.

Análisis facial avanzado

El software localiza en primer lugar los marcadores faciales más importantes, esto es, boca, cejas y la punta de la nariz. A continuación, los algoritmos de aprendizaje automático ven cómo se mueven esas regiones o cómo cambia la textura o el tono de la piel a lo largo del vídeo. Estos cambios se traducen en expresiones discretas que indican emociones cambiantes.

La tecnología va más allá del simple reconocimiento facial, pues es capaz de identificar y seguir diferentes zonas del rostro de un individuo de forma precisa, incluyendo pequeños cambios musculares que se producen al sonreír o bostezar. Los momentos de confusión o desconexión también se capturan y reflejan en los datos.

Para ponerla a prueba, McDuff y su equipo han contado con la colaboración de 1.223 personas procedentes de 75 países, que han permitido el acceso a sus webcams mientras veían una serie de spots de diversa índole. En total se registraron más de 12.000 respuestas faciales ante 170 anuncios. Paralelamente, los voluntarios debían contestar unas encuestas online antes y después del visionado sobre lo propensos que eran a comprar los productos que se mostraban.

Las respuestas faciales se codificaron de forma automática fotograma a fotograma hasta alcanzar los 3,7 millones, una operación que habría resultado imposible con los métodos tradicionales. Aunque las expresiones detectadas fueron escasas, las respuestas globales revelaron diferentes estados emocionales, tales como felicidad, sorpresa o confusión.

A partir de ahí, según revelan en el estudio publicado este mes, el software puede predecir con precisión si un anuncio ha gustado o si ha producido un cambio en la intención de compra en función de las expresiones que suscita, en particular las expresiones positivas. Los investigadores descubrieron que podían usar estos datos para predecir con precisión los resultados de las encuestas, lo que demuestra la fiabilidad del análisis informático por si sólo para detectar el éxito de un anuncio.

Con todo, según remarcan los investigadores, vaticinar la intención de compra es más complejo que comprobar simplemente si el espectador sonríe. Así, subrayan que un pico de respuestas positivas precedido inmediatamente por una imagen de la marca tiene más probabilidades de ser eficaz.

Aplicaciones

A partir de ahí, el abanico de posibilidades es amplio. Una de las propuestas en conectar el sistema a servicios de televisión como Netflix, para hacer sugerencias sobre películas o programas de televisión, o sobre aquellos anuncios que más pueden interesar a un tipo de público.

El equipo de Affectiva cuenta ya con una base de datos de más de tres millones de vídeos de personas de diferentes edades, géneros y etnias. Según McDuff, hay ligeras variaciones en las respuestas emocionales, como por ejemplo, la tendencia de las mujeres a tener expresiones faciales más positivas que los hombres. Entendiendo bien como responde cada grupo, las empresas del sector podrían ajustar mejor sus anuncios para audiencias concretas.

Los datos también permitirían a los anunciantes retocar sus campañas para conectar mejor con las emociones de los espectadores. Por ejemplo, colocando el nombre de la marca en el momento en que provoca la reacción positiva más fuerte. Y es que el software ofrece la posibilidad de fragmentar el anuncio fotograma a fotograma, para averiguar exactamente lo que funciona y lo que no.

En palabras de Michel Wedel, experto en Consumo de la Universidad de Maryland, los sistemas automatizados de análisis de emociones son prometedores. "Lo realmente poderoso es que son discretos, y que no se basan en la introspección o el recuerdo", matiza. Sin embargo, tampoco considera que sean infalibles, pues durante el visionado el espectador podría estar comiendo o girar la cabeza de repente, por lo que no se clasificarían las emociones de forma fiable.


Patricia Pérez Corrales
Miércoles, 30 de Septiembre 2015
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