Estimación del estado emocional a través de datos fisiológicos con técnicas de machine learning

Abstract

En este trabajo se explora la posibilidad de predecir el estado de ánimo de una persona que está realizando una tarea específica. El método para lograrlo es el desarrollo de un modelo de inteligencia artificial que, utilizando la información proveniente de los órganos periféricos (corazón, músculos, piel, etc.) sea capaz de predecir el estado emocional del sujeto. El aprendizaje automático, es una disciplina de la inteligencia artificial, que se basa en la extracción de características, que resuman las señales fisiológicas, para entrenar modelos capaces de predecir distintas emociones con un alto grado de precisión. Así pues, el objetivo principal que se persigue es la creación y adaptación de un modelo predictivo completo, desde la selección de la base de datos hasta los resultados del conjunto de validación, que ayude a comprender los mecanismos subyacentes a la detección automática de emociones, a partir de datos electrofisiológicos, como las señales de electrocardiograma (ECG), respiración (RESP), sudoración de la piel (EDA), etc. pues ofrecen una ventana hacia la respuesta emocional del cuerpo.