MVPA en neuromarketing

29 de mayo de 2014 No hay comentarios todavía

MVPA

MVPA son las siglas de Multi Voxel Pattern Analysis, una técnica de análisis de los datos de la resonancia magnética (fMRI) que se ha utilizado con sorprendentes resultados para “leer” los pensamientos de las personas, identificando objetos y prediciendo decisiones (referencias al final de este artículo). El MVPA también tiene potenciales usos en el mundo del neuromarketing, como así lo demuestra el trabajo que está haciendo por ejemplo Neurensics.

Pero… ¿en qué consiste y en qué difiere con respecto a otras  técnicas de neurociencias? La aproximación típica del neuromarketer es tener una teoría de cómo funciona y cómo se activa el cerebro en respuesta a los estímulos. Hemos hablado por ejemplo de la asimetría cerebral. Según esta teoría, las respuestas emocionales de “acercamiento” activan diferencialmente un hemisferio cerebral sobre otro mientras que las respuestas emocionales de “alejamiento” generan la respuesta inversa (approach-withdrawal).

Por lo tanto, el experimentador puede mostrar distintos estímulos al sujeto y averiguar si generan una reacción de acercamiento o de alejamiento midiendo una serie de puntos concretos en el cortex prefrontal. Los mismos para todos los sujetos. Finalmente, el experimentador agrega los datos y extrae una generalización.

El MVPA, en cambio, parte sin preconcepciones acerca de como funciona cada cerebro individual. Asume que cada individuo puede tener un patrón de activación cerebral completamente distinto que signifique, por ejemplo, “acercamiento”. Por lo tanto, lo que hace es estudiar los patrones de activación de un mismo sujeto cuando se le expone a distintos estímulos que generen “acercamiento”. Con todos esos datos desarrolla un modelo matemático que es útil para predecir si ese sujeto en concreto está sintiendo un impulso de “acercamiento”.

La agregación de los datos entre sujetos se produce al nivel de estas variables secundarias (“acercamiento”)

Ventajas del MVPA:

  • Es capaz de generar verdaderos modelos predictivos, que hasta el momento han sido, por ejemplo, capaces de “decodificar” si la persona estaba pensando en “coche”, “casa” o en algún otro objeto.
  • No requiere de sólidas teorías psicológicas o neurocientíficas sobre cómo funciona el cerebro para ser capaz de saber lo que está pensando.
  • Distingue emociones “discretas”. Más bien patrones de activación, que se pueden hacer coincidir con emociones pero es más amplio. En el plano más teórico se podrían llegar a usar para detectar ideas de orden superior con el entrenamiento adecuado.

Desventajas del MVPA:

  • La fase de “entrenamiento” es crítica. De cómo se seleccionen los estímulos, cómo se desarrollen los protocolos de entrenamiento y qué trabajo de validación se haga depende completamente la utilidad de la herramienta.
  • Para usar la técnica plenamente sería necesaria una “fase de entrenamiento” con cada nuevo sujeto que se estudiase. Eso multiplica los costes de una herramienta (fMRI) ya de por sí cara.
  • Requiere fMRI. Aunque el mismo concepto en el que se basa esta técnica perfectamente se podría emplear con otras técnicas como el EEG (y ya hay ciertos avances en ello).
  • A mí en particular me preocupa la siguiente cuestión: una vez que ya se han generado los modelos de patrones de activación, ¿cuál es la extensibilidad de dichos patrones? Si los hemos obtenido con anuncios de televisión, ¿nos sirven para predecir algo con piezas interactivas, o con anuncios de presna o con discursos?

Para solucionar algunos de estos inconvenientes, proveedores como Neurensics no están creando modelos de patrones de activación de manera individual, sino que han desarrollado una base de datos con patrones de activación modelizados a partir de múltiples sujetos (como intentar encontrar el mínimo común denominador en el funcionamiento de diferentes cerebros). De este modo, utilizan una técnica de investigación a medio camino entre el uso pleno de la técnica y las necesidades del mercado. Al parecer, según sus propias declaraciones y material publicado, están obteniendo muy buenos números en la correlación con las ventas.

Referencias sobre la fMRI como descodificador cerebral (cortesía de Dan Ariely y Gregory Berns):

  1. Haynes, J.D. & Rees, G. Decoding mental states from activity in humans. Nature Rev. Neurosci. 7, 523–534 (2006).
  2. Kamitani, Y. & Tong, F. Decoding the visual and subjective contents of the human brain. Nature Neurosci. 8, 679–685 (2005).
  3. Kay, K. N., Naselaris, T., Prenger, R. J. & Gallant, J. L. Identifying natural images from human brain activity. Nature 452, 352–356 (2008).
  4. Hasson, U., Nir, Y., Levy, I., Fuhrmann, G. & Malach, R. Intersubject synchronization of cortical activity during natural vision. Science 303, 1634–1640 (2004).
  5. Mitchell, T. M. et al. Predicting human brain activity associated with the meanings of nouns. Science 320, 1191–1195 (2008).
  6. Speer, N. K., Zacks, J. M. & Reynolds, J. R.
    Human brain activity time-locked to narrative even boundaries. Psychol. Sci. 18, 449–455 (2007).
  7. Spiers, H. J. & Maguire, E. A. Spontaneous mentalizing during an interactive real world task: an fMRI study. Neuropsychologia 44, 1674–1682 (2006).
  8. Spiers, H. J. & Maguire, E. A. Decoding human brain activity during real-world experiences. Trends Cogn. Sci. 11, 356–365 (2007).

Molly Crockett: Cuidado con las neurotonterías

7 de mayo de 2014 No hay comentarios todavía

Molly Crockett explicando cómo enfrentarse a las afirmaciones exageradas relacionadas con neurociencia. Podéis ver la charla en el sitio web de TED con subtítulos en castellano.

Formación para la Detección de Emociones

6 de mayo de 2014 1 comentario

tristeza

Ya hemos hablado en alguna ocasión del Grupo Detecta y de Juan Ángel Anta, que aplica técnicas de detección de emociones  a un campo muy distinto del nuestro: la criminología. Recientemente ha publicado los resultados de la evaluación de unas sesiones de formación que están realizando:

  • Con 2h de formación en identificación de emociones faciales, los resultados mejoran en el 75% de los participantes: el 73% de los mismos han identificado más del 71% de las emociones.
  • Con 5h de formación el 92% de los participantes mejoraron sus resultados: el 80% de los participantes superaron el 71% de identificación de emociones.

Por otro lado, según nos cuenta, el 100% de los participantes es capaz de identificar las 7 emociones básicas de Ekman (Alegría, Arrogancia, Asco, Enfado, Miedo, Tristeza y Sorpresa) con 2h de formación. Cuando entramos en distinciones más finas, el 73% son capaces de reconocer 9 emociones de un total de 11.

Probablemente este tipo de formación sería muy interesante en diferentes ámbitos, no sólo el criminológico.

 

 

 

Mejores fMRI (Mary Lou Jepsen)

5 de mayo de 2014 No hay comentarios todavía

Mary Lou Jepsen hablando sobre tecnologías que pueden mejorar la capacidad de las resonancias magnéticas que tenemos hoy día. Hasta el momento la estrategia ha sido hacer imanes más grandes para obtener mejor resolución. Pero esa estrategia solo ofrece mejoras que incrementan linealmente la capacidad. Es necesario dar un salto tecnológico si queremos mejorar nuestra capacidad 100 o más veces.

Puedes ver la charla en la página original de TED Talks con subtítulos en español.

Neuromarketing: Análisis de piezas audiovisuales

14 de abril de 2014 1 comentario

EEG capHabía tantas expectativas hinchadas en torno al neuromarketing cuando empecé a escribir sobre él que casi me he pasado más tiempo explicando lo que no se puede hacer con él y cuales son sus problemas que hablando de sus ventajas. Hoy estaba pensando en estos cinco años que he visto esta disciplina crecer y me preguntaba… ¿qué aplicaciones de la neurociencia a la investigación de mercados me parecen fundamentales?

Desde luego el análisis de piezas audiovisuales me parece que es una de ellas. Tenemos muchos ejemplos interesantes de ello porque el copytesting es uno de los primeros y más intensivos usos que se le están dando a estas técnicas. Entre ellos, por ejemplo los análisis que anualmente publica Sands Research sobre los anuncios de la Super Bowl (Pepsi’s King Court, Taco Bell “Viva Young”, The Force y otros muchos). Y no sólo estamos hablando de anuncios, su aplicación a películas merece también una mención aparte. Por ejemplo, en este video Rafal Ohme explica como utilizaron EEG para analizar una de las escenas más atractivas para el cerebro de Casino Royale (a partir del minuto 30:58).

Siendo sinceros, este tipo de aplicaciones son más interesantes para el realizador audiovisual que para creativo publicitario. Pero su potencial es enorme. La información que ofrecen es realmente interesante: el EEG es capaz de saber qué funciona y qué no con una precisión de milisegundos. Se puede descartar un plano en concreto o un efecto sonoro o musical, se puede identificar qué elemento que justo ha entrado en plano es el responsable de que el espectador pierda interés, atención o engagement emocional, se puede comparar dos planos diferentes para su inserción en el mismo punto y determinar cual es el más efectivo…

Quizá penséis que esto es una seria amenaza para la figura del realizador. Habitualmente es él el que  toma las decisiones sobre cómo  montar las escenas y qué tipo de planos utilizar. ¿Significa esto que sus decisiones pierden valor? Todo lo contrario. La neurociencia te puede decir sí o no. Cuándo algo funciona y cuando no. Pero ninguna de estas técnicas te puede decir por qué. El instinto del realizador sigue siendo vital para proponer opciones que luego puedan ser testadas.

La neurociencia aplicada en este caso no limita la libertad al realizador audiovisual sino todo lo contrario. Es libre para ensayar nuevas fórmulas y plantear ideas cuya efectividad podría ser dudosa a priori. Será capaz después después gracias a estas técnicas de determinar qué está funcionado y que no, y en qué medida en comparación con las alternativas.

Cualquier idea cuestionable sobre cómo presentar una determinada escena puede ser ensayada y comparada con distintas opciones. Y el realizador tendrá la garantía de saber qué efecto está produciendo sobre sus espectadores. No necesitará basar su decisión final en una intuición. Las opciones arriesgadas lo serán menos.

No creáis que no existen alternativas al análisis continuo que ofrece la neurociencia. En copytesting, por ejemplo, la empresa Ameritest lleva mucho tiempo utilizando su sistema propietario denominado Picturesorts (se explica en The Advertising Research Handbook). La técnica consiste en extraer un número de imágenes significativas de la pieza audiovisual que se quiere testar y hacer varias preguntas a los sujetos (¿recuerdas esta imagen del anuncio que acabas de ver? ¿qué sentimientos te produjo? ¿con cuál de estos términos lo asocias?). Después la información se compone en una especie de gráfico temporal.

La información que obtienes con esta técnica es interesante y es bastante útil, especialmente para diagnosticar un anuncio. Pero funciona a partir de lo que los sujetos recuerdan y declaran. La neurociencia ofrece información acerca de la reacción inmediata, visceral, emocional a cada plano individual. En mi opinión, es una información más valiosa cuando estás ajustando una pieza audiovisual.

Y esta es probablemente la aplicación de la neurociencia a la que más potencial he visto en el tiempo que llevo curioseando sobre neuromarketing.

¿Hay un botón de compra del cerebro?

25 de marzo de 2014 3 comentarios

Cienciaexplora - Neuromarketing

Jose A. Pérez ha publicado un artículo sobre neuromarketing con ese título en Cienciaexplora. Cuando lo estaba escribiendo, se refirió a mí para preguntarme el porqué de tantas críticas que está recibiendo recientemente la disciplina. Se estaba refiriendo al escándalo que generó hace unos pocos años Martin Lindstrom en el New York Times (que fue respondido por Psychology Today y Forbes):

  1. You Love Your iPhone. Literally (“Amas a tu iPhone. Literalmente”), dijo New York Times el 30 de septiembre de 2011.
  2. Do You Really Love Your iPhone, That Way? (“¿Realmente amas a tu iPhone de esa manera?”), se preguntaba Psycology Today al día siguiente.
  3. No, You Don´t Love Your iPhone In That Way (“No, no amas a tu iPhone de esa manera”), respondía Forbes un día después.

La verdad es que leyendo mis palabras en la entrevista me veo un poco pesimista. Lo cierto es que aunque sigo creyendo que hay mucho potencial en estas técnicas y que ofrecen información que ninguna otra técnica declarativa puede darte. Pero también es verdad que aún les queda un largo camino por recorrer, especialmente en lo que respecta a la creación de estándares aceptados globalmente para el uso de neurociencias en la investigación de mercados. Yo diría que no pasarán menos de 10 años antes de que la neurociencia pase a ser mainstream en investigación de mercados.

Neurons, Inc y Sands Research se unen

4 de marzo de 2014 No hay comentarios todavía

sands-research

 

Neurons

Ayer publicaron la noticia. Sands Research, con 6 años de trabajo en el campo de la investigación de mercados utilizando neurociencia (eyetracking, EEG,….) y Neurons, Inc, la joven compañía liderada por Thomas Zoëga Ramsøy que ha diseñado interesantes aplicaciones como Neurons Online App (NOA).

La nueva compañía se llamará Neurons, Inc, el Dr. Stevens Sands actuará como Presidente de la empresa, el Dr. Thomas Ramsoy como CEO (director) y Ron Wright como COO (Chief Operating Officer).

Es una noticia interesante. Ambas empresas tenían suficientes atractivos  por separado como para seguirles la pista y la fusión de ambas ya ha comenzado a ofrecer servicios de copytesting Omnibus de manera mensual a partir de 3000 dólares por spot.

 

Empresas de codificación facial de emociones

14 de febrero de 2014 1 comentario

El otro día me di cuenta de que ya existe una buena cantidad de empresas ofreciendo software de codificación facial de emociones. Estuve revisando las opciones más visibles y dí con cuatro empresas:

Affectiva

La spin-off del MIT encabezada por Rosalind Picard dejó de ofrecer su pulsera de GSR para centrarse en el negocio de reconocimiento facial de emociones. Su producto se llama Affdex y su hoja de datos se puede descargar de la web. Comercializan la solución para copytesting, seguimiento de marca, evaluación de medios…

Emotient

Emotient @ The Cable Show, June 2013 from Emotient on Vimeo.

En este programa de televisión presentaba su herramienta la empresa con sede en San Diego. Su tecnología se denomina FACET y trabajan en conjunto con la danesa iMotions para ofrecer su software en el ámbito de la usabilidad.

Nviso

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Los suizos nviso llevan también ya tiempo ofreciendo su tecnología de reconocimiento y análisis de las emociones del usuario. Explican la base de su tecnología en este white paper.

Noldus

Facereader

Noldus es una empresa holandesa que tiene toda una variedad de paquetes de software para la observación, tanto animal como humana. Entre ellos tienen un producto denominado FaceReader que utiliza codificación facial de emociones y se integra en su suite de software para observación.

Emotion Lab Explorer

En España tenemos una empresa dedicada a la codificación facial de emociones automatizada mediante ordenador. La empresa está ubicada en Valencia y su producto es el Emotion Lab Explorer. Se puede descargar un folleto sobre su posible aplicación al neuromarketing en su página web.

Estos son los ejemplos más destacados que conozco. Son ya unas cuantas empresas dedicadas a lo mismo y la verdad es que resulta un poco complicado comparar entre tecnologías.

¿Conocéis alguna otra empresa que ofrezca software de codificación facial de emociones para agregar a esta lista?

Actualizado (15-1-2014): Añadido Emotion Lab Explorer.

Usenns, tecnología de introducción al neuromarketing de Bitbrain

11 de febrero de 2014 3 comentarios

usenns - Bitbrain

Bitbrain acaba de lanzar al mercado una tecnología de introducción al neuromarketing bastante interesante: usenns. Es la primera de una serie de tecnologías que tienen intención comercializar para hacer más sencillo poder realizar estudios de neuromarketing . Se trata de un sensor wireless que detecta el ritmo cardiaco y la respuesta galvánica y que además incorpora un acelerómetro que ayuda a eliminar los artefactos que el movimiento (de los brazos, normalmente) genera en este tipo de sensores.

El aparato va en dos dedos, con lo que esa mano no se puede utilizar para manipular nada en los estudios. No obstante, ese posicionamiento asegura una calidad de señal muy superior que si estuviera en cualquier otra parte del cuerpo, ya que los dedos es una zona con una gran densidad de glándulas sudoríparas.

El aparato te da la lectura de 6 variables básicas dentro de dos categorías:

  • Actividad electrodérmica (EDA): Se caracteriza por el grado de variación de corriente eléctrica al atravesar la piel, la cual depende de la cantidad de sudoración. Las medidas más utilizadas por los investigadores para discriminar emociones son el skin conductance level (SCL), skin conductance response rate (nSRR) y el skin conductance amplitude (SCR).
  • Actividad cardiovascular (ACV): Se caracteriza por variaciones en el flujo de sangre por las arterias y venas. Las medidas más utilizadas por los investigadores para discriminar emociones son el ritmo cardíaco (HR), la variabilidad de ritmo cardíaco (HRV) y la presión sanguínea sistólica y diástólica (SBP y DBP).

Basándose en varias investigaciones científicas (se puede consultar una revisión en Kreibig, S.D., 2010. Autonomic nervous system activity in emotion: A review. Biological Psychology 84 (3), 394-421), puedes ver cómo evolucionan las emociones que te interese rastrear según el contexto (el tipo de estímulo, por ejemplo):

Emociones

Usenns viene con un software (uLab) diseñado para gestionar una base de datos de sujetos, diseñar experimentos sencillos, monitorización y análisis de datos. Por supuesto, permite exportar los datos en diferentes formatos (el más sencillo de ellos, excel) para después trabajar con ellos. El paquete completo está pensado para ser un kit de iniciación al uso de tecnologías de medición psicofisiológica en la investigación: sencillo de usar, relativamente barato y completamente escalable.

Usenns transmite los datos vía wifi y permite trabajar con hasta 50 sujetos simultaneamente (para por ejemplo análisis de reacción de grandes audiencias). Las características completas del producto se pueden leer en la web del lanzamiento (anillo y software).

Paco Arribas en una entrevista sobre el trabajo de Inside Brain

27 de enero de 2014 1 comentario

Paco nos explica en esta entrevista el tipo de estudios que están realizando en InsideBrain en el ámbito del neuromarketing político.