Reconocimiento facial para medir las emociones

El proyecto de I+D ConsumerSensoTech, apoyado por IVACE, se ha centrado en incorporar tecnologías digitales a la investigación sensorial con consumidores, aportando valor y diferenciación en el mercado en la búsqueda de una mejor predicción de la respuesta del consumidor (más espontánea, más irracional, más holística, en contexto y más inmediata).

El objetivo específico del proyecto ha sido la incorporación de la medida implícita de las emociones en la predicción de la elección de los alimentos.

Reconocimiento facial aplicado a la medición de las emociones del consumidor

Es bien conocido que las emociones afectan en el comportamiento del consumidor. En los últimos años, el papel que juegan en cómo se procesa la información ha sido ampliamente reconocido por la comunidad científica.  En el mundo actual, cada vez más globalizado, el estudio de las emociones, lenguaje entendido y utilizado por todo el mundo con independencia de sus hábitos locales. Cobra especial relevancia en la evaluación de la percepción de los consumidores y consumidoras.

En el contexto de la investigación, tradicionalmente se realizan estudios para comprobar la aceptación de un producto. Esto se realiza a través de la medida en escalas de aceptación para determinar si un producto gusta más o menos que otro.

Sin embargo, en muchas ocasiones evaluar si un producto gusta más o menos no aporta toda la información que se necesita acerca de un producto. Esto indica que existen otras variables que se deben tener en cuenta además de la componente hedónica. Por tanto, los datos acerca de la aceptación del consumidor pueden ser mucho más valiosos si se dispone de otras variables que ayuden a su adecuada interpretación.

Una de las líneas de trabajo más destacadas de los resultados de este proyecto de I+D que a lo largo de 2018 ha desarrollado el departamento de AINIA que estudia el comportamiento de los consumidores, ha sido la investigación de la percepción del consumidor y su respuesta emocional incorporando un software de reconocimiento facial durante el consumo de productos en el contexto de un test sensorial.

Prueba piloto

La prueba piloto realizada con 6 muestras diferentes chocolates en tableta ha permitido investigar el uso del software de reconocimiento facial en el contexto de consumo de alimentos. Para ello, se ha evaluado la practicidad de uso del software (manejabilidad, facilidad de utilización), así como la facilidad de interpretación, calidad y consistencia de resultados.

Los chocolates se seleccionaron de entre 20 muestras de chocolates mediante una reunión de grupo (Focus Group) cuyo objetivo fue la identificación de las muestras que presentaron las mayores diferencias a nivel sensorial, así como de las emociones evocadas. A continuación, una muestra de 61 consumidores y consumidoras, de los cuales el 50% fueron hombres y 50% mujeres, segmentados en grupos de edad entre 18-65 años evaluaron 6 muestras de chocolate en tableta (3 chocolates con leche y 3 chocolates puros).

Mientras los consumidores y consumidoras probaron los distintos chocolates y evaluaron el grado de aceptación sensorial y las emociones verbalizadas mediante cuestiones CATA, se midió además su respuesta emocional no verbal mediante el análisis de la expresión facial aplicando el software de reconocimiento facial.

[themeone_quote color=”accent-color2″] Mediante la aplicación de algoritmos de visión computerizada se han podido identificar las seis emociones básicas: felicidad, sorpresa, enfado, desagrado, miedo y tristeza. [/themeone_quote]

Además, el software calcula dos parámetros que permiten clasificar las emociones:

• • Valencia: emoción positiva vs emoción negativa
  • Arousal: activación vs calma

Resultados

Gracias al cálculo de este parámetro una emoción identificada puede ser clasificada con mayor sutileza. Por ejemplo, se puede establecer un estado emocional de felicidad más activo en comparación de una felicidad más calmada o reposada.

20 términos relacionados con emociones y sentimientos verbalizados fueron discriminantes entre los chocolates. El análisis de correspondencias permitió representar las diferencias entre emociones positivas (placer, plenitud, relajación) y negativas (angustia, disgusto, decepción).

Estas diferencias en los términos emocionales asociados a cada chocolate  no tuvieron relación clara con la apreciación global. Los chocolates no presentaron diferencias claras en relación con las emociones básicas identificadas a través del reconocimiento facial. Si bien, se apreció una tendencia en particular en algunas de ellas que evocaron más sorpresa y más agrado.

La medida de las emociones verbalizada mediante cuestiones CATA aporta información diferente y complementaria a la medida de la aceptabilidad. Estableciendo así, un perfil emocional diferente en función del tipo de chocolate (puro y con leche). El análisis de reconocimiento facial requiere de investigación adicional para evidenciar su aplicabilidad en la investigación de los test sensoriales con consumidores.

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