Ambas técnicas (EEG y fMRI) y otras muchas que se utilizan en neurociencias (PET, MEG, TMS, NIRS…) tienen ventajas y desventajas. El Dr. Babiloni apunta que toda técnica tiene sus fuentes visibles, es decir, el grupo de neuronas cuya actividad espaciotemporal puede ser detectada (al menos en parte) por la técnica en cuestión. Pero por definición, toda técnica tiene también sus fuentes invisibles, aquellos grupos de neuronas que producen un patrón de actividad indetectable por dicha técnica.
Cuando hablamos de EEG de alta densidad, las fuentes visibles están situadas en la zona cortical y se suele decir que el EEG es capaz de obtener información de las partes más superficiales del cerebro. El EEG tiene otra limitación y es que las activaciones coherentes de grupos de neuronas están sobrerepresentadas en sus mediciones. Es decir, si el 99% una población de neuronas que se activa de manera incoherente mientras que hay un 1% que se activa coherentemente, ese 1% producirá un potencial 30 veces mayor que el restante 99% gracias a la sincronicidad. Los requerimientos energéticos de esa modesta población de neuronas que se activa de manera síncrona serían pequeños relativamente y probablemente “invisibles” para el fMRI.
Al revés, también nos encontramos con poblaciones de neuronas con altos requerimientos metabólicos, como las células estrelladas (stellate cells) que suponen un 15% de la polación neural total, pero que ocupan volumes esféricos en el cortex. Estos volumenes esféricos generan patrones de campos electromágneticos cerrados que no pueden ser registrados por medios eléctricos o magnéticos pero cuya actividad metabólica si es visible para la fMRI.
Hemos hablado en numerosas ocasiones de cómo se pueden utilizar los movimientos de los músculos faciales para detectar emociones (publiqué un artículo sobre Mienteme y otro sobre Emotionomics). Casi todos los sistemas se basan de un modo u otro en el trabajo que Paul Ekman realizó en los 70 y 80, y en el producto de ese trabajo: el FACS (Facial Action Coding System).
Hoy en día algunas empresas están utilizando las técnicas de codificación del Doctor Ekman para desarrollar software de reconocimiento de emociones que es capaz de analizar un video y marcar la emoción que esa persona muestra en su cara en tiempo real. Potencialmente, esto tiene interesantes aplicaciones a la investigación de mercados.
Tengo dos referencias de software de ese tipo:
Por una parte, el grupo de Affective Computing del MIT está trabajando en un proyecto denominado FaceSense. En la página de Affectiva (spin-off liderada por este grupo) se puede encontrar referencias al Affdex, un sistema para monitorizar las emociones de los internautas mientras interactúan con tu servicio o aplicación que supongo que estará basado en ese sistema. En éste video Rosalind Piccard hace una demostración de las tecnologías de Affectiva (reconocimiento facial al final del video).
Por otro lado, recientemente me han pasado la referencia de una empresa en Holanda, Visual Recognition (o Thirdsight, la verdad es que no queda claro cual de las dos es la compañía que actualmente comercializa el software para uso en investigación de mercados), que está utilizando tecnología desarrollada por la Universidad de Amsterdam (más concretamente por el equipo de Theo Gevers). Es un caso especialmente interesante porque os podéis bajar una demo que funciona sobre Windows XP con una webcam.
Además de esas dos referencias, he encontrado una empresa más, Noldus (también en Holanda), que vende varios tipos de software orientados a la observación de la conducta, tanto en seres humanos como en animales. Tienen un programa dedicado a la investigación mediante la codificación de la conducta (The Observer) y un complemento que codifica automáticamente las expresiones faciales denominado FaceReader. Desconozco si está relacionado con el trabajo de la universidad de Amsterdam al que me he referido antes.
¿Y vosotros? ¿Conocéis más empresas/universidades con programas de reconocimiento facial de emociones? ¿Algo similar? ¿Os animáis a compartir información con los demás lectores?
La base de lectores de este blog ha ido multiplicándose. Tengo que confesar que la última vez que revisé las estadísticas me quedé bastante sorprendido, ya que no es un proyecto que esté publicitando demasiado. No obstante, a pesar de que somos varios cientos de lectores, los comentarios permanecen bastante desiertos. ¿Nos animamos a contar algo sobre este tema?
Actualización: Me comentan el nombre de otra empresa, en este caso suiza, que también está en este mundillo de la detección automática de emociones mediante expresiones faciales: nVISO.
Affectiva es una empresa vinculada al MIT que produce sensores de medición biométrica denominados Q sensor. Q Sensor mide la temperatura, la respuesta galvánica de la piel y dispone de un acelerómetro que controla también los movimientos del sujeto (las características completas del aparato).
Hay amplia información en la web sobre el aparato. En éste artículo se habla de la aplicación de esta tecnología a un estudio de experiencia de cliente en un restaurante. Por otro lado Affectiva también está desarrollando un interesante sistema de medición de emociones a través de la identificación de expresiones faciales a través de las grabaciones de una webcam.
Tengo intención de ir revisando los aparatos con los que voy topándome. Los producen distintas compañías o spin-offs de universidades que quieren aprovechar el tirón mediático que está teniendo el neuromarketiong. Aunque la tecnología sin una metodología de trabajo no significa nada, creo que no está mal revisar qué sale al mercado.
En este caso se trata de Emotiv EPOC, un aparato con tecnología EEG móvil de 14 electrodos. Los canales (basados en el sistema internacional de 10-20 localizaciones) son: AF3, F7, F3, FC5, T7, P7, O1, O2, P8, T8, FC6, F4, F8, AF4. El sistema viene con un SDK para personalizar el uso de la tecnología a las necesidades metodológicas de los investigadores. Probablemente podéis averiguar más sobre el tema leyendo los foros de la empresa.
La conectividad dista mucho de ser perfecta. Se pierden datos excepto en las situaciones de mayor proximidad.
Solo tiene 14 electrodos (mejor que una emBand de 1 electrodo pero aún así insuficiente para los estándares académicos) y no parecen obtener buena señal cuando el sujeto tiene pelo largo y denso. Por defecto son electrodos secos. Algunos investigadores están ensayando que sucede con la calidad de la señal cuando se usa gel con esos electrodos.
Muchas noticias y poco tiempo. Neurofocusha anunciado el lanzamiento de Mynd, el primer EEGwireless del mercado que cubre el cráneo completo. Esta tecnología permitirá a Neurofocus aplicar las metodologías de investigación de neuromarketing que ha desarrollado en situaciones mucho más reales (sin el estorbo de los cables).
La polémica ha surgido porque Mynd utiliza electrodos “secos” (es decir, sin gel conductor) para recoger la información. La mayor parte de los neurocientíficos y muchas otras consultoras de neuromarketing no utilizan electrodos secos en sus estudios porque la calidad de la señal es inferior a la de los electrodos “húmedos” (y tiende a ser más afectada por movimientos de los músculos, como parpadeos, por ejemplo). Algunos otros artículos sobre el tema: Neurofocus puts Neuromarketing Top of Mynd, Nielsen-Backed NeuroFocus Unveils Breakthrough Brain Measuring Technology, Critics Say Nevermynd.
Me resulta curioso que Neurofocus haya esperado justo a este momento, en el que se están publicando noticias en torno a los estándares desarrollados por la ARF (Advertsing Research Foundation) para la investigación de mercados con neuromarketing, para hacer publica su creación. Neurofocus y Emsense son las únicas grandes consultoras de neuromarketing que no han participado en el desarrollo de estos estándares alegando que disponen de estándares propios. También son las únicas que insisten en la superioridad de los electrodos secos.
Curioseando en la página web de Affectiva, una empresa que produce los sensores biométricos que podéis ver en el video, he topado con el sitio web del Affective Computing Team del MIT Media Lab.
Se trata de un grupo de científicos con proyectos que conectan emoción y tecnología informática. Sus listas de publicaciones y proyectos son muy interesantes.
La tecnología de seguimiento ocular es uno de los sistemas de medición biométrica que más interés despierta en el neófito que se acerca por primera vez al neuromarketing. Después uno se da cuenta que saber dónde miran los consumidores es sólo una pequeña parte de la información interesante. Saber qué es lo que piensan (o por lo menos si es un pensamiento positivo o negativo) cuando lo miran es mucho más interesante.
No obstante, el eye-tracking sigue siendo una técnica muy a tener en cuenta. Tobii, la compañía sueca líder en tecnología de seguimiento ocular, ha lanzado una versión de su tecnología de eye-tracking embebida en un sistema de gafas. Tobii producía hasta ahora el estado del arte en monitores diseñados para realizar seguimiento ocular de los sujetos que se colocan frente a ellos. Ahora ha portado su tecnología a un sistema ligero de gafas (el sistema completo con su caja pesa menos de 5 kg.) que graba lo que ve el sujeto y registra los movimientos de los ojos.
La principal novedad que aporta este desarrollo es que abre la posibilidad de realizar análisis de eye-tracking en entornos menos controlados que los que se hacían hasta ahora si necesidad de desarrollar costosas tecnologías ad hoc (como las que usan varias consultoras). El lugar más claro de aplicación es el propio lineal del supermercado, que puede ser estudiado directamente (sin pasar por las simulaciones 2D que se hacían en monitores hasta el momento).
Nota: Leí un artículo al respecto en el blog de Redbility, pero soy incapaz de encontrarlo ahora mismo. Creo que es este artículo.
Me gustaría ahondar un poco más en la tecnología de ICON Multimedia y en sus orígenes.El Sociograph es una tecnología para la medición de emociones en grupos que ha sido desarrollada por el Doctor José Luis Martínez Herrador, del Departamento de Psicología Evolutiva de la Universidad de Salamanca.
Para que el aparato funcione basta con conectar a los dedos de los participantes (el grupo más habitual de trabajo son 16 personas) unos electrodos que recogen la actividad eléctrica de la piel mientras se contempla una proyección que alterna imágenes neutras con otras que pueden producir reacciones empáticas. Como resultado se obtienen dos gráficas: la superior indica el grado medio de reacción/atención(“arousal”) del grupo y la inferior muestra las reacciones puntuales a determinados estímulos.
La medición simultanea de varios sujetos es una aproximación innovadora a la investigación de neuromarketing y permite eliminar el ruido que puede generar la activación de un sólo sujeto por características personales específicas (fobia a determinado animal, preferencia por determinado objeto, distracción momentánea…). Lo normal cuando mides las reacciones de un solo sujeto es que obtengas variaciones que los especialistas denominan “actividad no específica”. La “actividad no específica” prácticamente tapa las desviaciones provocadas por estímulos externos.
Sin embargo, cuando se combinan los datos de un grupo numeroso, la actividad no específica de uno de los sujetos se ve neutralizada por la de los demás (en una especie de gráfica plana), mientras que las activaciones específicas se combinan para formar un pico pronunciado que es más fácil de interprestar.
Sin embargo, recientemente los investigadores Jin Hyung Lee, del Departamento de Ingeniería Eléctrica, Psiquiatría y Ciencias Bioconductistas en la Universidad de California (Los Ángeles), y Remy Durand, del Departamento de Bioingeniería de la Universidad de Stanford han sido capaces de relacionar la activación mostrada por la resonancia magnética en un grupo de neuronas con su activación mediante pulsos de luz.
Leo que se ha publicado un interesante artículo en el The New England Journal of Medicine describiendo la primera resonancia magnética capaz de obtener imágenes del sistema nervioso completo.
La tecnología está basada en un tipo de resonancia magnética (difussion MRI) que recoge los datos de la difusión del agua en los tejidos vivos. Puesto que los nervios tienden a ser largos y delgados y el movimiento de las moléculas de agua que fluye en ellos queda restringido, podemos combinar esa información con la densidad de los tejidos para producir una imagen de el sistema nervioso del cuerpo entero.
Por supuesto, el método no es perfecto pero puesto que las resonancias magnéticas son esencialmente mapas de densidad, esta información se puede combinar con la densidad apropiada de los tejidos nerviosos para producir una imagen del sistema nervioso en todo el cuerpo. Los investigadores la han denominado Neurografía por Resonancia Magnética del Cuerpo Entero (“Whole-Body Magnetic Resonance Neurography”).
Solo hay un pequeño problema. Como podéis ver el pene masculino, la prostata y los testículos también restringen el movimiento de las moléculas de agua de una manera similar a los nervios, a la vez que tienen una densidad coincidente.
