Análisis de la actividad cerebral medida a partir de un electroencefalograma como variable predictiva de la toma de decisión de un usuario web

• Main Author: Salas Albornoz, Luis
• Other Authors: Velásquez Silva, Juan
• Language: es
• Published: Universidad de Chile 2015
• Subjects: Electroencefalografía; Toma de decisiones; Sitios web; Eye tracking
• Online Access: http://repositorio.uchile.cl/handle/2250/131837

Ingeniero Civil Industrial === El proyecto AKORI está pensado como una plataforma informática basada en técnicas de Web Intelligence, y análisis de la exploración visual para mejorar la estructura y los contenidos de un sitio web. En su etapa de investigación, se han incorporado estudios relacionados con la dilatación pupilar, el posicionamiento ocular y análisis de la actividad cerebral de los usuarios web. Una de las líneas de investigación indagó en la relación entre la dilatación pupilar y la toma de decisión de los usuarios de sitios web. Para profundizar en este estudio, se pretende realizar una investigación exploratoria, relacionando la toma de decisión con un nuevo marcador fisiológico. El objetivo general es determinar si existe una relación entre el potencial eléctrico producido por la actividad cerebral y la toma de decisión de un usuario en un sitio web. La hipótesis de investigación se plantea de la siguiente manera: El potencial bioeléctrico producido por la actividad cerebral puede predecir la toma de decisión de un usuario web . La metodología de esta investigación considera cuatro etapas: Análisis del estado del arte en el área de la neurociencia y técnicas de Data Mining; Diseño e implementación de experimentos; Análisis y procesamiento de los datos para validar la hipótesis de investigación y la construcción del clasificador; y finalmente comparar los resultados de la metodología obtenidas anteriormente. Para obtener los datos, se utilizaron herramientas de Eye-Tracking y EEG, en experimentos que simulan una situación discriminatoria dentro de un sitio web, mostrando imágenes de valencia neutra y donde el usuario debía escoger una de ellas. Para poder realizar extrapolación, se experimentó con 20 sujetos, de los cuales 18 finalizaron con la totalidad de los registros. Para analizar los datos, se separaron las observaciones que coinciden con el objeto elegido y las que no. Aquellas que tenía más de 600ms. de duración, fueron promediadas y graficadas. Al graficar cada una de las curvas, no se observan diferencias significativas. Sin embargo, se observa un patrón de comportamiento común, que consiste en la disminución de la actividad cerebral en los primeros 100ms. y un alza abrupta en la actividad durante los siguientes 200ms. Dado que no hay diferencias significativas, se realizaron dos tipos de caracterizaciones descripción estadística y transformada de Wavelet, que finalmente no permitieron validar la hipótesis de este trabajo. Si bien, la hipótesis de investigación no fue validada con los parámetros descritos, se reconoce que existen variables fisiológicas que constituyen una fuente de información que puede ser aplicadas en diversos ámbitos, ya sea en web-intelligence, web-mining, u otra disciplina ajena a la medicina pura.