WEBVTT

0
00:00:00.550 --> 00:00:04.139
Quiero agradecerles y darles la bienvenida por venir a Emotions.

1
00:00:04.150 --> 00:00:06.909
¿Qué son las emociones y cómo las medimos?

2
00:00:07.389 --> 00:00:09.560
Solo quiero señalar que tenemos algunas guías gratuitas

3
00:00:09.569 --> 00:00:13.359
en nuestro sitio web si desea más lecturas.

4
00:00:13.609 --> 00:00:18.709
Y también tenemos una certificación para el comportamiento humano llamada iMotions Academy.

5
00:00:19.209 --> 00:00:22.100
Los dos oradores de hoy serán el doctor Brendan

6
00:00:22.209 --> 00:00:23.010
Murray.

7
00:00:23.459 --> 00:00:27.870
Él es nuestro vicepresidente de servicios de habilitación de clientes y Jessica Wilson,

8
00:00:28.219 --> 00:00:31.659
también doctora en neurociencia,

9
00:00:31.670 --> 00:00:34.099
especialista sénior de productos en iMotions.

10
00:00:34.159 --> 00:00:38.000
Y, sin más preámbulos, le cedo la palabra a nuestros presentadores.

11
00:00:40.099 --> 00:00:40.610
Genial.

12
00:00:40.619 --> 00:00:42.900
Muchas gracias, Olivia, y gracias a todos ustedes.

13
00:00:42.909 --> 00:00:45.409
Muchas gracias por estar aquí para asistir al seminario web de hoy.

14
00:00:45.419 --> 00:00:48.770
Um, como mencionó Olivia, vamos a hablar sobre

15
00:00:49.080 --> 00:00:51.959
¿Cuáles son nuestras emociones y cómo las medimos? Uh

16
00:00:52.229 --> 00:00:54.580
Solo un poco de información sobre mí y mi co

17
00:00:54.729 --> 00:00:56.009
presentadora, la doctora Jessica Wilson.

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00:00:56.240 --> 00:00:59.340
Uh, soy la vicepresidenta de servicios de capacitación en iMotions.

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00:00:59.349 --> 00:01:03.479
Eh, tengo un doctorado en psicología cognitiva.

20
00:01:03.490 --> 00:01:06.459
Eh, y he estado trabajando en el campo de la investigación de

21
00:01:06.470 --> 00:01:09.230
ciencias del comportamiento durante unos 16 años.

22
00:01:09.239 --> 00:01:12.010
Eh, Jessica. Te dejaré que te presentes también.

23
00:01:13.029 --> 00:01:16.169
Sí, gracias, Brendan. Hola a todos. Muchas gracias por participar hoy.

24
00:01:16.250 --> 00:01:19.919
Eh, mi nombre es Jessica Wilson y soy especialista sénior de productos aquí en iMotions.

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00:01:20.010 --> 00:01:22.680
Eh, mi formación es en neurociencia y fisiología.

26
00:01:22.709 --> 00:01:27.440
Hace mucho tiempo, investigué sobre el sueño y la enfermedad de Parkinson y, desde entonces,

27
00:01:27.449 --> 00:01:30.610
tuve la oportunidad de ayudar a implementar estas tecnologías

28
00:01:30.620 --> 00:01:32.599
con clientes de iMotions en todo el mundo.

29
00:01:32.610 --> 00:01:34.809
Estoy muy emocionado de estar aquí hoy y de

30
00:01:34.819 --> 00:01:37.010
colaborar con Brendan en este tema tan genial.

31
00:01:38.050 --> 00:01:38.860
Maravilloso.

32
00:01:39.559 --> 00:01:46.080
Entonces, a medida que avanzamos, este es un tema que me toca muy de cerca. Hace unos años, cuando todavía era académico,

33
00:01:46.300 --> 00:01:48.239
mi especialización en investigación fue comprender la interacción entre

35
00:01:53.160 --> 00:01:56.519
las emociones humanas y cómo influyen en la memoria.

36
00:01:56.529 --> 00:01:59.059
Ese conjunto específico de procesos cognitivos...

37
00:02:00.010 --> 00:02:04.150
probablemente todos los que estamos en este seminario web tengamos nuestra propia concepción de...

38
00:02:04.199 --> 00:02:07.870
qué es la emoción o qué queremos decir con la palabra emoción.

39
00:02:07.879 --> 00:02:10.119
A muchos de nosotros esto probablemente nos trae a la mente,

40
00:02:10.399 --> 00:02:15.000
imágenes, imágenes de cosas como comedias románticas, uh cuidar a seres queridos

41
00:02:15.339 --> 00:02:17.410
como investigadores de las emociones,

42
00:02:17.440 --> 00:02:22.669
usamos simultáneamente una definición mucho más específica y una mucho más amplia

43
00:02:22.679 --> 00:02:25.979
de emoción al mismo tiempo, uh cuando usamos esa palabra.

44
00:02:26.300 --> 00:02:28.080
Entonces, lo primero que

45
00:02:28.270 --> 00:02:31.240
es útil entender es este concepto de que

46
00:02:31.389 --> 00:02:33.600
la emoción está realmente en todas partes a nuestro alrededor,

47
00:02:33.610 --> 00:02:37.059
no es solo específico de algunos de esos ejemplos que mencioné al principio.

48
00:02:37.410 --> 00:02:40.419
Por ejemplo, cuando interactuamos con otra persona,

49
00:02:40.589 --> 00:02:44.880
ya sea cara a cara o virtualmente, como lo estamos haciendo ahora,

50
00:02:45.520 --> 00:02:49.029
recibimos y procesamos mucha información a la vez.

51
00:02:49.039 --> 00:02:51.419
Una de las cosas que procesamos muy rápidamente

52
00:02:51.429 --> 00:02:55.000
y de manera prácticamente automática es la expresión facial de una persona.

53
00:02:55.490 --> 00:02:59.649
Esta es una respuesta evolutiva que tenemos como especie colectivista

54
00:02:59.660 --> 00:03:02.869
que dependen unos de otros para nuestra supervivencia y bienestar,

55
00:03:03.089 --> 00:03:06.509
es muy importante que podamos echar un vistazo rápido a la cara de alguien,

56
00:03:06.520 --> 00:03:09.639
tratar de hacer algo El tipo de juicio sobre lo que están pensando y sintiendo, de modo que

57
00:03:09.649 --> 00:03:13.630
podemos usar esa información para orientar nuestras interacciones sociales con ellos.

58
00:03:14.630 --> 00:03:16.809
Y esto no es algo que solo hacemos con los humanos.

59
00:03:16.820 --> 00:03:18.809
Como muchos de ustedes probablemente saben,

60
00:03:18.820 --> 00:03:21.940
tendemos a detectar rostros en todas partes y también

61
00:03:21.949 --> 00:03:26.070
asignamos un valor emocional o respuestas emocionales a esos rostros.

62
00:03:26.110 --> 00:03:29.130
Es muy común que echemos un vistazo a nuestra mascota o

63
00:03:29.139 --> 00:03:31.690
nos encontremos con animales en algún lugar y

64
00:03:31.699 --> 00:03:33.309
podríamos pensar algo como,

65
00:03:33.320 --> 00:03:34.869
oh, mira al lindo cachorro feliz

66
00:03:35.529 --> 00:03:38.869
o vemos un auto y pensamos, oh, ese auto se ve muy enojado.

67
00:03:39.889 --> 00:03:40.910
O incluso si estamos teniendo,

68
00:03:40.919 --> 00:03:44.990
una comunicación digital con alguien y nos está enviando emojis,

69
00:03:45.000 --> 00:03:47.210
comenzamos automáticamente y muy uh

70
00:03:47.220 --> 00:03:50.270
asignando valor emocional de manera muy rápida y sólida

71
00:03:50.279 --> 00:03:53.630
a esos emojis que nos envían interpretaciones de cosas como,

72
00:03:53.639 --> 00:03:56.710
Vaya, parecen realmente sorprendidos por lo que acabo de decir.

73
00:03:58.100 --> 00:04:01.649
Y esto no es solo específico y exclusivo de los rostros. También lo hacemos

74
00:04:02.279 --> 00:04:05.250
automáticamente incluso con estímulos de nivel muy bajo.

75
00:04:05.520 --> 00:04:10.570
Entonces, cuando enseñaba cursos universitarios sobre neurociencia de las emociones,

76
00:04:10.600 --> 00:04:13.509
Uno de los ejemplos que me gustaría dar, que es el del doctor Wilson,

77
00:04:13.520 --> 00:04:15.460
Te pediré que seas mi conejillo de indias en esto

78
00:04:15.759 --> 00:04:19.390
es mostrarles a las personas un video corto como el que estoy a punto de mostrarles

79
00:04:19.730 --> 00:04:20.149
esto

80
00:04:20.380 --> 00:04:23.399
se llama el símbolo de ocultación, uh ilusión. Y

81
00:04:23.609 --> 00:04:28.329
lo que haremos es reproducir un pequeño clip del video y Jessica,

82
00:04:28.339 --> 00:04:29.029
si no te molesta,

83
00:04:29.040 --> 00:04:33.190
solo narraré lo que te parece que está sucediendo en este video,

84
00:04:33.200 --> 00:04:33.769
por favor.

85
00:04:34.140 --> 00:04:34.670
Está bien.

86
00:04:35.220 --> 00:04:39.429
Entonces, el tipo rojo está tratando de salir de la caja. Pero está atrapado.

87
00:04:39.440 --> 00:04:41.309
Um, el tipo azul y el tipo rosa,

88
00:04:41.970 --> 00:04:43.779
parece que están tratando de ayudarlo a salir.

89
00:04:43.790 --> 00:04:46.380
y el tipo azul está mucho más frenético al respecto.

90
00:04:46.390 --> 00:04:48.339
Se mueve muy rápido

91
00:04:48.589 --> 00:04:50.899
Puede que se esté poniendo en contra. El tipo rojo

92
00:04:51.559 --> 00:04:55.299
Parece que están peleando y el rosa se está escondiendo.

93
00:04:56.760 --> 00:04:59.619
Muy bien. Por el bien del tiempo, te detendré aquí. Eso fue, eso fue genial.

94
00:04:59.630 --> 00:05:00.820
Muchas gracias por eso.

95
00:05:01.059 --> 00:05:06.299
Uh, puedes hacer esto con cualquier cantidad de personas diferentes y

96
00:05:06.309 --> 00:05:08.220
obtendrás muchas historias diferentes sobre

97
00:05:08.269 --> 00:05:10.609
qué están haciendo estos diferentes personajes,

98
00:05:10.619 --> 00:05:13.299
cuáles son sus motivaciones, qué están tratando de lograr.

99
00:05:13.309 --> 00:05:15.059
Uh, algunas personas pensarán que el

100
00:05:15.160 --> 00:05:18.859
triángulo azul y el círculo rosa están intimidando al triángulo rojo o el

101
00:05:18.869 --> 00:05:22.140
triángulo rojo está siendo agresivo con ellos y están tratando de escapar.

102
00:05:22.510 --> 00:05:26.140
Y se te ocurren estas historias muy ricas y emotivas

103
00:05:26.670 --> 00:05:29.459
que al final del día no tienen ningún sentido porque

104
00:05:29.470 --> 00:05:33.730
son literalmente tres formas amorfas que se mueven en una pantalla.

105
00:05:33.739 --> 00:05:35.510
Son dos triángulos en un círculo.

106
00:05:35.519 --> 00:05:38.609
No tienen ninguna motivación, no tienen ninguna intención.

107
00:05:38.619 --> 00:05:40.929
No hay metas que estén tratando de lograr.

108
00:05:41.140 --> 00:05:42.170
Y sin embargo, este es un proceso muy,

109
00:05:42.179 --> 00:05:45.299
muy natural para nosotros comenzar a crear estas

110
00:05:45.309 --> 00:05:48.059
historias para intentar asignar un valor emocional a lo que estamos viendo.

111
00:05:49.140 --> 00:05:51.040
Y como mencioné antes, cuando hablamos de rostros,

112
00:05:51.049 --> 00:05:52.760
esta es una respuesta evolutiva.

113
00:05:52.859 --> 00:05:56.570
Nuestras emociones pueden hacer cosas como ayudarnos a detectar amenazas rápidamente Si

114
00:05:56.579 --> 00:05:59.859
estamos de excursión y de repente aparece una serpiente de la nada.

115
00:06:00.049 --> 00:06:02.380
Tenemos una respuesta emocional muy rápida a

116
00:06:02.390 --> 00:06:04.839
que como parte de nuestro instinto de autoconservación,

117
00:06:04.899 --> 00:06:07.399
uh probablemente nos iremos inmediatamente.

118
00:06:07.410 --> 00:06:11.040
Um Tal vez incluso más inmediatamente dependiendo de cuánto miedo tengamos a las serpientes.

119
00:06:11.429 --> 00:06:13.970
Y lo hacemos con distintos grados de sensibilidad.

120
00:06:13.980 --> 00:06:18.730
Así que aquellos de ustedes que puedan tener más miedo o más aversión a las serpientes

121
00:06:18.859 --> 00:06:23.390
mirarán esta imagen y probablemente podrán detectar la serpiente muy rápidamente.

122
00:06:23.559 --> 00:06:26.170
Mientras que otros pueden haber notado las hojas,

123
00:06:26.179 --> 00:06:29.369
pueden haber pensado que eso era una rama o parte del follaje.

124
00:06:30.459 --> 00:06:32.700
Y a veces lo hacemos con demasiada sensibilidad.

125
00:06:32.709 --> 00:06:34.019
Uh, entonces si hay alguien,

126
00:06:34.029 --> 00:06:35.890
uh, si hay alguien que esté mirando y

127
00:06:35.899 --> 00:06:38.519
Me disculpo de antemano si eres muy reacio a las serpientes.

128
00:06:38.630 --> 00:06:41.519
Um, pero podrías mirar rápidamente esta imagen y pensar que

129
00:06:41.529 --> 00:06:44.359
ese trozo de paja en el medio también es una serpiente.

130
00:06:44.369 --> 00:06:46.959
Um, a veces podemos hacer esto con demasiada sensibilidad.

131
00:06:48.970 --> 00:06:51.820
Nuestras emociones son la forma en que asignamos etiquetas de

132
00:06:51.829 --> 00:06:54.589
bueno y malo a las cosas en nuestro mundo.

133
00:06:54.619 --> 00:06:56.609
Uh, probamos un trozo de pastel y

134
00:06:56.799 --> 00:06:59.910
ese pastel nos hace sentir bien y nos gusta su sabor.

135
00:06:59.920 --> 00:07:03.790
Y ahora estamos motivados para comer más de ese pastel ahora y en el futuro,

136
00:07:05.109 --> 00:07:05.779
por el contrario,

137
00:07:05.790 --> 00:07:08.299
puede haber un trozo de queso apestoso al que tengamos

138
00:07:08.309 --> 00:07:10.809
una reacción aversiva y sentimos que es malo y

139
00:07:10.820 --> 00:07:12.559
lo vamos a evitar y no vamos a querer

140
00:07:12.570 --> 00:07:15.450
comer alimentos que tal vez contengan ese tipo de queso.

141
00:07:16.619 --> 00:07:18.790
Pero también podemos cambiar nuestras etiquetas de bueno y malo con el tiempo

142
00:07:18.799 --> 00:07:22.000
en función de las experiencias que tengamos en nuestras vidas.

143
00:07:22.010 --> 00:07:25.859
Así que tal vez con el tiempo adquiramos el gusto por ese queso apestoso.

144
00:07:25.869 --> 00:07:28.649
Y luego comenzamos a buscarlo activamente y a cocinar con él.

145
00:07:29.269 --> 00:07:33.279
Todo esto es para decir que, cuando hablamos de emoción, de nuevo,

146
00:07:33.290 --> 00:07:37.329
no estamos hablando de esos casos de emoción muy específicos y estereotípicos

147
00:07:37.470 --> 00:07:41.679
que mencioné al principio. Cosas como las comedias románticas.

148
00:07:41.799 --> 00:07:46.079
Hablamos de una parte mucho más omnipresente de nuestra vida diaria que ayuda a guiar

149
00:07:46.290 --> 00:07:48.309
nuestro comportamiento en el momento,

150
00:07:48.320 --> 00:07:51.950
ayuda a guiar nuestro comportamiento en el futuro y nos ayuda a navegar por el mundo en el que estamos.

151
00:07:54.049 --> 00:07:57.350
Entonces, ¿qué son exactamente las emociones?

152
00:07:57.359 --> 00:08:00.730
He hablado sobre lo que esas emociones pueden hacer por nosotros hasta ahora,

153
00:08:00.739 --> 00:08:03.320
pero aún no hemos definido qué son las emociones.

154
00:08:03.829 --> 00:08:06.290
Y si hay algo que se puede sacar de la información del seminario web de hoy,

155
00:08:06.299 --> 00:08:08.269
es que creo que es lo más importante,

156
00:08:08.279 --> 00:08:11.529
que es que las emociones son nuestra manera,

158
00:08:13.760 --> 00:08:17.750
la manera que tiene nuestro cerebro de etiquetar la información como relevante.

159
00:08:18.049 --> 00:08:21.410
Estamos constantemente bombardeados por estímulos en nuestro entorno.

160
00:08:21.670 --> 00:08:23.989
De alguna manera, necesitamos filtrar

161
00:08:24.000 --> 00:08:27.540
mucha información que no es inmediatamente importante para nosotros

162
00:08:27.730 --> 00:08:32.590
y tener una manera de aferrarnos a las cosas que son importantes para nuestra supervivencia,

163
00:08:32.599 --> 00:08:37.890
para nuestra recompensa, para cosas que están orientadas a objetivos en términos de lo que estamos tratando de hacer.

164
00:08:37.929 --> 00:08:43.549
Uh, y nuestras emociones y nuestras respuestas emocionales son la forma que tiene el cerebro de crear esa

165
00:08:43.558 --> 00:08:47.229
etiqueta de relevancia para que sepamos que hay algo importante a lo que prestar atención.

166
00:08:49.070 --> 00:08:52.090
Y como un esquema muy simplificado de cómo se ve esto.

167
00:08:52.099 --> 00:08:55.119
Puedes imaginar que hay algún estímulo que encontramos

er.

168
00:08:55.130 --> 00:08:57.890
Uh, digamos de nuevo que es la serpiente mientras estamos caminando,

169
00:08:59.030 --> 00:09:00.859
tenemos una respuesta emocional en el momento.

170
00:09:00.869 --> 00:09:04.200
Uh Para muchos de nosotros, si vemos una serpiente mientras estamos caminando,

171
00:09:04.210 --> 00:09:06.059
eso va a ser una respuesta de miedo.

172
00:09:06.070 --> 00:09:09.400
Uh, y vamos a buscar alejarnos de esa situación rápidamente.

173
00:09:10.500 --> 00:09:14.070
Y entonces, es probable que nuestro comportamiento cambie en función de nuestras emociones.

174
00:09:14.080 --> 00:09:15.830
Pero todo esto no sucede en el vacío.

175
00:09:16.169 --> 00:09:19.510
Nuestro cerebro almacena esa información para que pueda

176
00:09:19.520 --> 00:09:23.080
ayudar a informar nuestro comportamiento futuro y nuestra toma de decisiones futuras.

177
00:09:23.250 --> 00:09:26.469
En el futuro, por ejemplo, vamos a evitar ese sendero para caminatas,

178
00:09:26.479 --> 00:09:28.369
para evitar las serpientes.

179
00:09:28.679 --> 00:09:31.190
Pero también la próxima vez que vayamos de excursión a otro lugar,

180
00:09:31.200 --> 00:09:33.650
es probable que estemos más atentos a cosas

181
00:09:33.659 --> 00:09:35.969
como serpientes u otras amenazas mientras estamos de excursión.

182
00:09:36.460 --> 00:09:40.520
Por lo tanto, se trata de un ciclo de retroalimentación que consiste en tener una respuesta a algo en el momento,

183
00:09:40.859 --> 00:09:44.130
utilizar esa información para guiar cómo vamos a actuar en el momento

184
00:09:44.299 --> 00:09:48.200
y luego almacenar esa información sobre esa respuesta para que podamos

185
00:09:48.330 --> 00:09:51.200
actualizar o influir en nuestro comportamiento futuro.

186
00:09:53.559 --> 00:09:55.719
Y estas respuestas emocionales que tenemos son medibles.

187
00:09:55.729 --> 00:09:57.440
Uh, esto es, esto no es,

188
00:09:57.450 --> 00:10:01.700
uh, esto no es solo un término nebuloso, amorfo, que en realidad no significa

189
00:10:01.710 --> 00:10:04.500
nada o se refiere a algún concepto que no podemos precisar,

190
00:10:04.630 --> 00:10:07.530
podemos medir las respuestas que tienen los individuos

191
00:10:07.539 --> 00:10:09.979
en el momento a varias cosas en su entorno.

192
00:10:11.140 --> 00:10:14.039
Muchas teorías de la emoción, que son generalmente aceptadas,

193
00:10:14.049 --> 00:10:17.859
tienden a operacionalizar la emoción en dos dimensiones.

194
00:10:17.869 --> 00:10:21.039
La primera es la excitación emocional o la

195
00:10:21.049 --> 00:10:23.200
intensidad de la respuesta que estamos teniendo.

196
00:10:23.789 --> 00:10:28.510
Puedes imaginarlo dependiendo de tu grado de miedo a las serpientes.

197
00:10:28.700 --> 00:10:29.650
Si ves una serpiente,

198
00:10:29.659 --> 00:10:34.130
puedes tener una respuesta muy fuerte o una respuesta de nivel muy bajo.

199
00:10:34.140 --> 00:10:36.849
O si eres alguien que tiene una fuerte afinidad por las serpientes,

200
00:10:36.989 --> 00:10:41.690
puedes tener una respuesta muy intensa que es muy positiva en lugar de negativa.

201
00:10:42.070 --> 00:10:43.919
Y esa es la segunda dimensión de la emoción

202
00:10:43.929 --> 00:10:46.090
que normalmente consideramos emocional

203
00:10:46.099 --> 00:10:49.559
valencia o positividad o negatividad que está

204
00:10:49.570 --> 00:10:51.409
asociada con el estado en el que nos encontramos

205
00:10:52.690 --> 00:10:54.030
y estas dos dimensiones se suman.

206
00:10:54.159 --> 00:10:55.429
Ah, sí, por favor, Jessica.

207
00:10:56.109 --> 00:10:57.330
Perdón por interrumpir.

208
00:10:57.340 --> 00:10:59.679
Tengo una pregunta que, en realidad, mucha

209
00:10:59.690 --> 00:11:01.830
gente ha estado preguntando cuál es la diferencia

210
00:11:01.840 --> 00:11:04.010
entre emociones y sentimientos, porque creo que hay

211
00:11:04.020 --> 00:11:06.890
mucha superposición entre esos conceptos,

212
00:11:06.900 --> 00:11:08.909
pero aún son un poco diferentes.

213
00:11:09.679 --> 00:11:10.840
Sí, absolutamente.

214
00:11:10.849 --> 00:11:14.429
Así que cuando hablamos de emociones o respuestas emocionales,

215
00:11:14.440 --> 00:11:18.669
normalmente hablamos de algo que sucede en un momento específico,

216
00:11:18.679 --> 00:11:20.419
es la respuesta o reacción

217
00:11:20.690 --> 00:11:25.460
que tenemos ante un estímulo que le da a una persona algo que está en nuestro entorno.

218
00:11:25.729 --> 00:11:28.979
Eh, tienden a ser muy rápidos, tienden a ser muy fugaces

219
00:11:29.130 --> 00:11:29.780
y, de nuevo,

220
00:11:29.789 --> 00:11:32.960
realmente cumplen ese propósito evolutivo de ayudarnos a tomar una

221
00:11:32.969 --> 00:11:34.979
decisión sobre lo que vamos a hacer ahora mismo.

222
00:11:35.400 --> 00:11:41.780
Eh, cosas como los sentimientos o el estado de ánimo tienden a extenderse a lo largo de un período de tiempo más largo.

223
00:11:41.789 --> 00:11:44.380
Entonces, puedes pensar en ver un programa de televisión.

224
00:11:44.390 --> 00:11:46.099
Uh, estás viendo tu comedia favorita.

225
00:11:46.369 --> 00:11:49.489
y eso puede ponerte de buen humor y en un buen

226
00:11:49.500 --> 00:11:52.460
estado de ánimo durante la media hora que estés viendo el episodio.

227
00:11:53.309 --> 00:11:54.359
Pero a lo largo de ese episodio,

228
00:11:54.369 --> 00:11:56.260
habrá momentos específicos que

229
00:11:56.270 --> 00:11:59.369
te resulten particularmente atractivos o divertidos.

230
00:11:59.380 --> 00:12:01.950
Eh, esos chistes que realmente te llegan,

231
00:12:01.960 --> 00:12:05.900
esos serán los momentos en los que tendrás estas respuestas emocionales.

232
00:12:05.909 --> 00:12:09.299
Así que la forma más fácil de pensar en la diferencia es que las emociones

233
00:12:09.309 --> 00:12:12.500
suelen ser una respuesta rápida e inmediata a algo.

234
00:12:12.809 --> 00:12:18.500
Mientras que los sentimientos, el estado de ánimo y otros términos similares,

235
00:12:18.520 --> 00:12:23.190
tienden a ser estados en los que nos encontramos durante un período más largo de tiempo.

236
00:12:24.859 --> 00:12:25.559
Gracias.

237
00:12:25.690 --> 00:12:26.640
Absolutamente.

238
00:12:29.340 --> 00:12:31.520
Por lo tanto, se considera que estas dos dimensiones de la emoción,

239
00:12:31.530 --> 00:12:34.130
intensidad, positividad y negatividad,

240
00:12:34.159 --> 00:12:38.190
funcionan de manera relativamente independiente una de la otra.

241
00:12:38.200 --> 00:12:40.330
Ya he puesto el ejemplo de una serpiente antes:

242
00:12:40.340 --> 00:12:42.640
si eres alguien que le tiene mucho miedo a las serpientes,

243
00:12:42.700 --> 00:12:47.000
si ves una, tendrás una respuesta de alta intensidad, que también es negativa.

244
00:12:47.369 --> 00:12:50.840
Si eres alguien que tiene una fuerte afinidad por las serpientes,

245
00:12:51.109 --> 00:12:55.320
puede que tengas una intensidad relativamente alta pero una respuesta positiva

246
00:12:56.169 --> 00:12:58.280
y podemos tomar esas dos combinaciones o

247
00:12:58.289 --> 00:13:00.840
la combinación de esas dos dimensiones de la emoción.

248
00:13:01.130 --> 00:13:06.929
Y podemos pensar en ellas en una especie de visualización de dos en dos. Esto está en la literatura sobre emociones, a la que se hace referencia como el efecto del circuplex.

249
00:13:07.030 --> 00:13:09.950
Lo introdujo Jim Russell en los años ochenta.

251
00:13:13.630 --> 00:13:17.000
con la idea de que cualquiera de estas respuestas que tenemos

252
00:13:17.010 --> 00:13:21.390
contuviera cierto grado de intensidad y cierto grado de positividad y negatividad.

253
00:13:21.890 --> 00:13:25.239
Y luego, al poder comprender esas dos dimensiones,

254
00:13:25.250 --> 00:13:27.869
podemos comenzar a categorizar diferentes experiencias,

255
00:13:27.880 --> 00:13:32.119
diferentes cosas que encontramos que nos hacen sentir emocionados o

256
00:13:32.130 --> 00:13:37.190
tristes o deprimidos o ansiosos o que tienen una respuesta aversiva

257
00:13:39.020 --> 00:13:39.690
y, como un agregado,

258
00:13:40.539 --> 00:13:40.809
Sí, por favor.

259
00:13:41.690 --> 00:13:44.080
Tengo una pregunta rápida sobre el modelo circuplex.

260
00:13:44.250 --> 00:13:47.919
Sé que es una forma muy popular de conceptualizar la emoción.

261
00:13:47.929 --> 00:13:49.760
Um, pero ¿es ese el tipo de...

262
00:13:49.770 --> 00:13:52.250
modo de pensar en las emociones o hay otros modelos en la literatura en este momento,

263
00:13:52.260 --> 00:13:55.119
es una gran pregunta y trataré de no

265
00:13:57.530 --> 00:13:59.450
llevarnos demasiado lejos en este asunto.

266
00:13:59.460 --> 00:14:03.640
Eh... Esta es una de las teorías más populares y prevalecientes sobre la emoción.

267
00:14:03.650 --> 00:14:08.239
Eh... Pero es una de las varias teorías sobre la emoción que existen. Um

268
00:14:08.549 --> 00:14:14.109
Este modelo circuplex es parte de lo que se llama construccionismo psicológico,

269
00:14:14.340 --> 00:14:15.109
que es la idea

270
00:14:15.210 --> 00:14:18.219
de que las respuestas emocionales que tenemos son

271
00:14:18.340 --> 00:14:24.090
construidas a partir de estas combinaciones de intensidad y positividad, negatividad,

272
00:14:24.270 --> 00:14:29.210
cosas como emoción o felicidad o angustia o ansiedad.

273
00:14:29.440 --> 00:14:35.859
No son estados ni sentimientos ni respuestas discretos que tengamos.

274
00:14:35.869 --> 00:14:40.840
Sino que son etiquetas verbales convenientes que asignamos a cómo

275
00:14:40.849 --> 00:14:42.580
nos sentimos según la intensidad y la

276
00:14:42.590 --> 00:14:44.380
positividad de la respuesta que estamos teniendo.

277
00:14:45.429 --> 00:14:48.460
Uh, otra de las teorías muy populares

278
00:14:48.469 --> 00:14:50.630
de la emoción es lo que se llama teoría básica de la emoción.

279
00:14:50.880 --> 00:14:54.690
Y la teoría básica de la emoción se adhiere a la idea

280
00:14:54.809 --> 00:14:59.820
de que las emociones son unidades discretas, algo así como La ira, por ejemplo,

281
00:14:59.900 --> 00:15:04.919
tiene un conjunto discreto, preestablecido y automático de procesos

282
00:15:04.929 --> 00:15:07.539
que se activan en el cerebro para generar ira.

283
00:15:08.080 --> 00:15:10.289
En otras palabras, en la teoría básica de las emociones,

284
00:15:10.619 --> 00:15:14.320
esas emociones básicas, la ira, la tristeza, la felicidad,

285
00:15:14.330 --> 00:15:18.880
son los bloques de construcción más pequeños de cómo nos sentimos en un momento particular en el tiempo.

286
00:15:19.130 --> 00:15:23.159
Mientras que con el modelo circunflejo o la construcción psicológica,

287
00:15:23.530 --> 00:15:27.640
la idea es que esas emociones de algo

288
00:15:27.650 --> 00:15:30.159
como la ira no son los bloques de construcción más pequeños,

289
00:15:30.169 --> 00:15:31.929
sino que los bloques de construcción más pequeños son

290
00:15:31.940 --> 00:15:34.000
estas dimensiones de intensidad y positividad,

291
00:15:34.010 --> 00:15:34.809
negatividad.

292
00:15:35.119 --> 00:15:39.380
Este es un debate que ha existido en la literatura de investigación de las emociones durante

293
00:15:39.710 --> 00:15:41.940
literalmente décadas.

294
00:15:41.950 --> 00:15:44.250
Y todavía sigue habiendo desacuerdo

295
00:15:44.260 --> 00:15:48.150
sobre si las emociones son muy discretas y algo así como

296
00:15:48.159 --> 00:15:50.859
innatas y preenvasadas o si son algo

297
00:15:50.869 --> 00:15:53.729
que surgen de estas combinaciones de intensidad,

298
00:15:53.739 --> 00:15:55.349
intensidad y positividad,

299
00:15:55.609 --> 00:15:58.929
Mucha de la investigación que he realizado

300
00:15:59.070 --> 00:16:03.929
tanto en mi carrera académica como en la práctica, en la consultoría de negocios,

301
00:16:04.210 --> 00:16:05.320
me han llevado

302
00:16:05.510 --> 00:16:09.729
a tener mucha más afinidad por el modelo circuplex. Uh

303
00:16:09.840 --> 00:16:12.150
para dar un ejemplo de ira de nuevo,

304
00:16:13.119 --> 00:16:15.969
si pensamos en la ira como una unidad discreta

305
00:16:16.130 --> 00:16:18.109
eso sucede

306
00:16:18.210 --> 00:16:18.890
para mí,

307
00:16:18.900 --> 00:16:23.260
eso no encaja muy bien con el hecho de que, uh, de una persona a otra

308
00:16:23.849 --> 00:16:28.580
La ira puede sentirse de forma muy diferente en dos personas diferentes o incluso en nosotros mismos.

309
00:16:28.669 --> 00:16:31.270
Mi sentimiento de ira en una situación puede ser muy

310
00:16:31.280 --> 00:16:33.669
diferente de mi sentimiento de ira en otra situación diferente.

311
00:16:33.679 --> 00:16:35.979
Eh, si alguien me corta el paso en la carretera,

312
00:16:36.030 --> 00:16:39.900
eso se siente muy diferente a si me golpeo el dedo del pie mientras camino de noche,

313
00:16:40.349 --> 00:16:41.219
si eso tiene sentido.

314
00:16:42.640 --> 00:16:44.380
Sí, eso tiene mucho sentido. Y creo que

315
00:16:44.840 --> 00:16:47.549
Creo que es un buen punto que hay

316
00:16:47.559 --> 00:16:51.390
diferentes modelos y formas de pensar sobre la emoción porque a menudo

317
00:16:51.820 --> 00:16:52.440
cuando

318
00:16:52.559 --> 00:16:55.299
las personas que no se especializan en neurociencia o,

319
00:16:55.309 --> 00:16:59.150
o emoción o psicología quieren adaptar estos conceptos a sus práctica,

320
00:16:59.159 --> 00:17:01.849
es muy fácil caer en la trampa de decir, oh, vale.

321
00:17:01.859 --> 00:17:03.099
Bueno, esto es lo que es según

322
00:17:03.210 --> 00:17:03.750
la ciencia

323
00:17:04.040 --> 00:17:04.550
y

324
00:17:04.719 --> 00:17:08.040
la ciencia por naturaleza, siempre va a haber una medida de incertidumbre,

325
00:17:08.050 --> 00:17:11.510
siempre va a haber gente discutiendo sobre la mejor manera de pensar sobre las cosas.

326
00:17:11.729 --> 00:17:12.368
Entonces

327
00:17:12.479 --> 00:17:14.348
Creo que para todos aquellos que quieran utilizar

328
00:17:14.358 --> 00:17:17.530
estos conceptos dentro de sus propias aplicaciones e industrias,

329
00:17:17.569 --> 00:17:21.640
ya saben, sentirse un poco incómodos con esa ambigüedad y sentirse cómodos,

330
00:17:21.880 --> 00:17:22.118
ya saben,

331
00:17:22.130 --> 00:17:24.630
con el hecho de que la gente todavía está tratando de resolver esto

332
00:17:24.640 --> 00:17:27.750
y eso es bueno para ti en cierto modo porque,

333
00:17:27.829 --> 00:17:29.989
ya sabes, eso asegura que con lo que estás trabajando es algo así como lo más

334
00:17:30.290 --> 00:17:31.569
moderno y actualizado,

335
00:17:31.579 --> 00:17:35.359
de vanguardia que hay por ahí y que la gente todavía está tratando de resolver.

336
00:17:35.369 --> 00:17:38.880
Creo que es un buen punto. Gracias, Brendan Abs.

337
00:17:39.000 --> 00:17:40.349
Un punto absolutamente excelente.

338
00:17:42.540 --> 00:17:42.930
Entonces,

339
00:17:43.079 --> 00:17:43.719
De hecho,

340
00:17:45.290 --> 00:17:47.760
Tengo otra pregunta. Um

341
00:17:48.170 --> 00:17:51.469
Y esto se relaciona más con usted, con usted. Nuestra siguiente diapositiva. Alguien preguntó:

342
00:17:51.579 --> 00:17:55.109
¿Es posible tener múltiples emociones a la vez?

343
00:17:55.119 --> 00:17:57.030
¿Y hay alguna manera de tener una emoción específica que pueda eliminar otra?

345
00:17:59.890 --> 00:18:02.680
Básicamente, si estás pensando en esos bloques conceptuales,

346
00:18:02.689 --> 00:18:04.630
¿Cómo podrían interactuar entre sí?

347
00:18:06.430 --> 00:18:09.880
Absolutamente. Es una muy buena pregunta y voy a pasar a la siguiente diapositiva para eso.

348
00:18:09.890 --> 00:18:13.010
Uh, porque lo que hago en esta diapositiva es mostrar algunos ejemplos muy

349
00:18:13.020 --> 00:18:17.030
simplificados pero discretos de momentos

350
00:18:17.040 --> 00:18:19.260
que pueden hacernos sentir emociones específicas.

351
00:18:19.589 --> 00:18:20.209
Um

352
00:18:20.640 --> 00:18:24.520
La cuestión de si podemos o no sentir dos emociones diferentes a la vez.

353
00:18:24.530 --> 00:18:27.709
Uh, en realidad es una pregunta muy complicada y también una que

354
00:18:27.719 --> 00:18:31.780
aún está abierta para las personas que están familiarizadas con el término ambivalencia,

355
00:18:32.030 --> 00:18:35.500
uh, si desglosamos esa palabra en significado y valencia,

356
00:18:35.510 --> 00:18:39.140
estás sintiendo varias cosas a la vez o teniendo varias emociones a la vez

357
00:18:39.550 --> 00:18:43.739
donde hay discrepancia o desacuerdo es en el grado en el que

358
00:18:43.750 --> 00:18:47.420
esas emociones coexisten entre sí al mismo tiempo

359
00:18:47.689 --> 00:18:50.920
en comparación con tener un estado en el que realmente estamos

360
00:18:50.930 --> 00:18:53.589
cambiando rápidamente entre dos sentimientos diferentes.

361
00:18:54.060 --> 00:18:58.189
Si pensamos en la gente que está familiarizada con el blackjack, por ejemplo,

362
00:18:58.199 --> 00:18:59.670
el juego de cartas del casino,

363
00:18:59.770 --> 00:19:05.150
donde todos los jugadores de la mesa juegan contra la casa o el crupier,

364
00:19:05.359 --> 00:19:09.130
pero las acciones de cada persona pueden influir en si otros

365
00:19:09.140 --> 00:19:11.709
jugadores en la mesa ganan o pierden.

366
00:19:11.819 --> 00:19:14.255
Y puedes encontrarte en una situación en la que

367
00:19:14.265 --> 00:19:16.444
es correcto que hagas una determinada jugada

368
00:19:16.675 --> 00:19:21.275
en el juego del blackjack, es mejor para ti maximizar tus ganancias,

369
00:19:21.405 --> 00:19:23.494
pero eso en realidad se hace a expensas de los demás.

370
00:19:23.614 --> 00:19:27.395
Este es un gran ejemplo de un momento en el que puedes sentir emociones encontradas o

371
00:19:27.405 --> 00:19:30.734
ambivalentes o múltiples emociones diferentes a la vez donde

372
00:19:30.744 --> 00:19:32.775
te alegras por ti mismo porque estás ganando.

373
00:19:32.844 --> 00:19:37.334
Pero también puedes sentir algunos sentimientos de culpa o tristeza por los demás que te rodean.

374
00:19:37.689 --> 00:19:38.920
Y, es,

375
00:19:38.930 --> 00:19:43.199
no es una cuestión resuelta actualmente en cuanto al grado

376
00:19:43.209 --> 00:19:47.300
en el que esas cosas se superponen entre sí en contra de usted.

377
00:19:47.510 --> 00:19:53.160
Si pudieras realmente ponerte en sintonía contigo mismo en el nivel de milisegundos,

378
00:19:53.170 --> 00:19:56.474
¿Es que simplemente estás yendo y viniendo entre múltiples estados muy,

379
00:19:56.484 --> 00:19:57.484
muy rápidamente?

380
00:19:57.584 --> 00:20:02.074
Así que, ciertamente, hay momentos en los que podemos sentir emociones encontradas o sentir ambivalencia.

381
00:20:02.244 --> 00:20:03.005
Um, el, el,

382
00:20:03.015 --> 00:20:07.435
los ejemplos que están en este control deslizante son mucho más simples y discretos que eso.

383
00:20:07.444 --> 00:20:09.364
Pero ciertamente es algo que es, que es posible.

384
00:20:09.375 --> 00:20:11.515
Podemos tener múltiples respuestas a algo.

385
00:20:11.584 --> 00:20:14.474
Es solo una cuestión del momento en que ocurren esas respuestas.

386
00:20:20.760 --> 00:20:22.060
Perfecto. Gracias.

387
00:20:22.910 --> 00:20:23.650
Absolutamente.

388
00:20:23.660 --> 00:20:23.729
Nosotros,

389
00:20:23.739 --> 00:20:26.300
hemos hablado hasta este punto sobre cuál es

390
00:20:26.310 --> 00:20:29.410
parte de la utilidad evolutiva de la emoción.

391
00:20:29.420 --> 00:20:31.569
¿Por qué tenemos respuestas emocionales a las cosas?

392
00:20:31.579 --> 00:20:35.869
Esencialmente, es para ayudarnos a guiar nuestra supervivencia y permitirnos navegar por nuestro mundo.

393
00:20:36.239 --> 00:20:39.239
Hemos hablado sobre cómo podemos dividir potencialmente

394
00:20:39.380 --> 00:20:45.079
lo que significa la emoción en estos ejes discretos de intensidad y positividad,

395
00:20:45.089 --> 00:20:45.770
negatividad.

396
00:20:46.599 --> 00:20:47.859
Pero también es importante entender que

397
00:20:47.869 --> 00:20:49.520
también podemos medir estas cosas.

398
00:20:49.530 --> 00:20:51.680
De nuevo, no son conceptos nebulosos.

399
00:20:51.689 --> 00:20:54.630
Uh, son cosas que tenemos a nuestra disposición

400
00:20:54.640 --> 00:20:56.939
para poder medirlas en el momento.

401
00:20:56.949 --> 00:20:59.660
¿Cuál es la respuesta que alguien está teniendo a,

402
00:20:59.760 --> 00:21:02.459
lo que sea que esté encontrando o que se le presente

403
00:21:02.839 --> 00:21:05.540
algo así como la respuesta galvánica de la piel, por ejemplo,

404
00:21:05.599 --> 00:21:08.520
es una gran medida de la intensidad de una respuesta

405
00:21:08.530 --> 00:21:10.859
emocional que alguien está teniendo en un momento dado.

406
00:21:11.280 --> 00:21:14.160
Respuesta galvánica de la piel para quienes no la conozcan

407
00:21:14.410 --> 00:21:19.260
Es una medida de la conductividad eléctrica en la superficie de la piel

408
00:21:19.880 --> 00:21:21.839
cuando nos encontramos con algo en nuestro entorno

409
00:21:21.849 --> 00:21:23.989
que nuestro cerebro etiqueta como relevante.

410
00:21:24.250 --> 00:21:28.140
Hay un montón de cosas que suceden en el cerebro y en nuestro cuerpo.

411
00:21:28.170 --> 00:21:31.319
Una de las cosas que sucede es que aumentamos ligeramente

412
00:21:31.329 --> 00:21:33.619
la cantidad de sudor que hay en la superficie de nuestra piel

413
00:21:33.890 --> 00:21:36.349
eso cambia las propiedades eléctricas de nuestra piel.

414
00:21:36.359 --> 00:21:40.099
Y eso se puede medir muy fácilmente con un circuito simple

415
00:21:40.109 --> 00:21:44.260
para entender cuándo alguien tuvo una respuesta y cuán intensa fue esa respuesta.

416
00:21:45.430 --> 00:21:49.040
Si queremos medir la positividad o negatividad de

417
00:21:49.050 --> 00:21:51.319
la respuesta que alguien está teniendo en un momento dado,

418
00:21:51.520 --> 00:21:53.199
hay muchas herramientas que pueden hacer esto.

419
00:21:53.209 --> 00:21:56.930
Las expresiones faciales pueden ser bastante útiles aquí. Para la comprensión.

420
00:21:56.939 --> 00:22:00.689
¿Alguien está sonriendo en un momento dado? ¿Están haciendo cara de enfado?

421
00:22:00.699 --> 00:22:02.969
¿Están frunciendo el ceño? ¿Parece que están disgustados?

422
00:22:03.410 --> 00:22:04.810
No nos da información perfecta,

423
00:22:04.819 --> 00:22:07.430
completa sobre lo que realmente están sintiendo.

424
00:22:07.439 --> 00:22:09.670
Solo nos dice lo que muestran en su rostro.

425
00:22:09.869 --> 00:22:13.150
Pero, de nuevo, hablamos de la utilidad social de las expresiones faciales

426
00:22:13.319 --> 00:22:16.510
y eso nos puede dar información importante sobre lo que alguien está

427
00:22:16.520 --> 00:22:18.670
sintiendo o la respuesta que está teniendo en el momento.

428
00:22:19.510 --> 00:22:20.209
Y por supuesto,

429
00:22:20.219 --> 00:22:22.420
muchas medidas de apoyo tradicional pueden ayudarnos

430
00:22:22.430 --> 00:22:24.770
a llegar a esa dimensión de positividad,

431
00:22:24.780 --> 00:22:28.130
negatividad al preguntarle a la gente cuánto le gustó X.

432
00:22:28.160 --> 00:22:32.050
¿Qué probabilidades hay de que vuelva a hacer A, B o C en el futuro?

433
00:22:32.500 --> 00:22:34.869
Por lo tanto, estas son dimensiones medibles de la emoción

434
00:22:35.260 --> 00:22:38.280
y eso se vuelve muy importante porque una vez que podemos medir

435
00:22:38.319 --> 00:22:40.430
las respuestas emocionales que las personas tienen a las cosas,

436
00:22:40.439 --> 00:22:43.410
podemos usar eso para mejorar nuestra investigación y poder

437
00:22:43.420 --> 00:22:46.250
comprender y responder las preguntas que buscamos responder.

438
00:22:47.959 --> 00:22:48.199
Ahora bien,

439
00:22:48.209 --> 00:22:51.310
Creo que vale la pena señalar aquí que estas son

440
00:22:51.319 --> 00:22:53.989
las herramientas más comunes para medir la valencia y la intensidad,

441
00:22:54.000 --> 00:22:56.800
pero hay muchas circunstancias o casos de uso.

442
00:22:56.949 --> 00:22:59.180
Depende mucho del contexto, tanto de los

443
00:22:59.189 --> 00:23:02.010
estímulos que estás usando como también de la configuración física.

444
00:23:02.020 --> 00:23:03.369
Por ejemplo, ya sabes,

445
00:23:03.380 --> 00:23:06.489
trabajamos mucho con la realidad virtual y es muy difícil

446
00:23:06.500 --> 00:23:09.459
obtener expresiones faciales cuando hay un casco gigante en el camino.

447
00:23:09.510 --> 00:23:10.660
Entonces, Brendan,

448
00:23:10.670 --> 00:23:12.790
¿Puedes hablarnos un poco sobre los diferentes casos de uso

449
00:23:12.800 --> 00:23:16.530
y cómo las herramientas que podrías usar podrían diferir en esas circunstancias?

450
00:23:16.939 --> 00:23:20.880
Sí, por supuesto. Por ejemplo, algo como la expresividad facial,

451
00:23:21.170 --> 00:23:24.170
como es de esperar, se necesita una vista completa del rostro de alguien

452
00:23:24.180 --> 00:23:27.719
para saber qué expresión facial está mostrando en ese momento.

453
00:23:27.729 --> 00:23:31.959
Uh, en un caso como un casco de realidad virtual, como mencionaste, Jessica,

454
00:23:32.380 --> 00:23:35.339
La mayor parte de la cara del encuestado o de una

455
00:23:35.349 --> 00:23:37.599
persona quedará oculta por los auriculares.

456
00:23:37.609 --> 00:23:42.349
Por lo tanto, el análisis de la expresión facial puede no funcionar. En esos casos,

457
00:23:42.599 --> 00:23:43.750
este puede ser un lugar donde puedas

458
00:23:43.760 --> 00:23:46.750
aprovechar la posibilidad de hacer preguntas a través de algo como un autoinforme

459
00:23:47.150 --> 00:23:49.400
dependiendo de la pregunta que intentes responder,

460
00:23:49.410 --> 00:23:52.150
también puedes usar el comportamiento de alguien,

461
00:23:52.160 --> 00:23:54.439
uh cómo están actuando o interactuando con el

462
00:23:54.449 --> 00:23:58.229
entorno virtual en el que están inmersos actualmente

463
00:23:58.410 --> 00:24:02.410
para poder entender lo bien o mal que se sienten en un momento determinado.

464
00:24:02.719 --> 00:24:05.775
Um, si están pasando por uh y uh

465
00:24:05.994 --> 00:24:09.305
un ejercicio como un juego basado en recompensas, por ejemplo,

466
00:24:09.535 --> 00:24:11.604
se inclinan cada vez más hacia ciertas

467
00:24:11.614 --> 00:24:13.665
acciones o ciertas partes de ese juego

468
00:24:13.795 --> 00:24:16.305
donde experimentan una recompensa creciente.

469
00:24:16.314 --> 00:24:17.665
Uh, eso es algo que sabemos que está

470
00:24:17.675 --> 00:24:20.854
muy relacionado con los sentimientos subjetivos de las personas

471
00:24:20.864 --> 00:24:24.265
de lo bueno o malo que fue algo es si se sintieron o no recompensados

472
00:24:25.290 --> 00:24:26.609
en otras circunstancias.

473
00:24:27.239 --> 00:24:29.609
Si quieres entender algo como

474
00:24:29.619 --> 00:24:32.709
un enfoque cognitivo conductual versus motivación de evitación,

475
00:24:32.959 --> 00:24:35.819
no es una valencia pura o una medida positiva o negativa.

476
00:24:35.930 --> 00:24:38.689
Pero esa puede ser la dimensión que más te interese.

477
00:24:38.699 --> 00:24:40.959
¿Las personas están más motivadas a acercarse o

478
00:24:40.969 --> 00:24:42.869
a evitar algo que les estás mostrando?

479
00:24:42.880 --> 00:24:45.359
En cuyo caso, el uso de EEG

480
00:24:45.540 --> 00:24:49.000
en un entorno controlado de laboratorio también puede ser una medida adecuada para

481
00:24:49.010 --> 00:24:52.949
intentar llegar a ese eje de positividad,

482
00:24:52.959 --> 00:24:53.619
negatividad.

483
00:24:53.880 --> 00:24:57.709
Así que mucho de esto, uh, Jessica, lo que mencionaste realmente se reduce a tu,

484
00:24:57.719 --> 00:24:58.650
tu investigación y

485
00:24:59.810 --> 00:24:59.819
uh

486
00:25:01.359 --> 00:25:01.430
uh

487
00:25:02.449 --> 00:25:03.500
estás tratando de responder

488
00:25:03.760 --> 00:25:06.469
y simplemente tener una buena comprensión de ¿Qué

489
00:25:06.479 --> 00:25:08.260
tendría sentido para ese acceso horizontal?

490
00:25:08.270 --> 00:25:10.609
¿Es bueno o malo? ¿Es

491
00:25:10.709 --> 00:25:11.790
intención de compra?

492
00:25:11.800 --> 00:25:16.109
¿Es un enfoque o una evasión y la construcción de su programa de investigación?

493
00:25:16.119 --> 00:25:19.810
Uh, en lugar de intentar adaptar algo, uh

494
00:25:19.910 --> 00:25:24.810
adaptar algo a este tipo de medidas presupuestas.

495
00:25:25.859 --> 00:25:26.849
Gracias por eso.

496
00:25:26.859 --> 00:25:30.930
Um, hay una pregunta que se ha hecho con bastante frecuencia.

497
00:25:31.140 --> 00:25:34.349
Entonces, hablas sobre el uso de enfoques de biosensores con el auto

498
00:25:34.479 --> 00:25:35.170
informe

499
00:25:35.290 --> 00:25:37.650
um, porque de alguna manera se complementan,

500
00:25:37.660 --> 00:25:40.880
pero puede haber circunstancias en las que la biometría te esté diciendo

501
00:25:40.890 --> 00:25:43.689
algo diferente a lo que dicen en la encuesta.

502
00:25:43.949 --> 00:25:46.650
¿Cómo se concilian ese tipo de discrepancias?

503
00:25:47.630 --> 00:25:51.060
Uh, esos son mis resultados favoritos porque creo que son los

504
00:25:51.069 --> 00:25:54.890
más interesantes, aunque pueden ser los más laboriosos de tratar de interpretar.

505
00:25:55.050 --> 00:26:00.150
Así que hay un par de cosas que tener en cuenta y las cubriremos en unas cuantas diapositivas a partir de ahora.

506
00:26:00.160 --> 00:26:01.349
Uh, este tipo de

507
00:26:01.530 --> 00:26:03.089
discrepancia percibida

508
00:26:03.270 --> 00:26:04.050
entre

509
00:26:04.260 --> 00:26:09.699
el biosensor y la investigación autoinformada. Um, ¿y por qué no es realmente una discrepancia?

510
00:26:09.989 --> 00:26:13.609
pero tenga en cuenta primero que está midiendo a personas en diferentes puntos del tiempo.

511
00:26:14.099 --> 00:26:16.319
Eh, cualquier tipo de investigación de biosensores,

512
00:26:16.329 --> 00:26:18.630
estás capturando respuestas de alguien en el

513
00:26:18.640 --> 00:26:21.079
momento en el que está teniendo una experiencia.

514
00:26:21.180 --> 00:26:23.439
Mientras que las medidas de autoinforme,

515
00:26:23.449 --> 00:26:27.040
incluso si detienes a las personas durante una experiencia y les haces preguntas,

516
00:26:27.329 --> 00:26:31.640
eso es aún después del hecho, después de que hayan tenido una experiencia. Y entonces, en ese punto,

517
00:26:32.060 --> 00:26:36.359
puede que no recuerden todas las cosas a las que sintieron que tuvieron una reacción

518
00:26:36.560 --> 00:26:38.949
pueden minimizarlas en sus mentes.

519
00:26:38.959 --> 00:26:42.319
La importancia de algunas de las cosas que realmente les gustaban o les disgustaban.

520
00:26:42.439 --> 00:26:43.189
Um,

521
00:26:43.199 --> 00:26:46.699
pueden estar sesgados en función de la forma en que formulas la

522
00:26:46.709 --> 00:26:50.119
pregunta o el hecho de que sea una persona la que les hace la pregunta,

523
00:26:51.109 --> 00:26:54.939
el informe personal después del hecho aún puede brindarte información sumamente importante

524
00:26:54.949 --> 00:26:58.900
sobre lo que las personas recuerdan de su experiencia y cuál fue la lección que sacaron.

525
00:26:59.199 --> 00:27:02.719
Suelo describir esto de dos maneras diferentes. La primera es que

526
00:27:02.890 --> 00:27:05.910
la investigación en neurociencia o biosensores puede hacer un muy

527
00:27:05.920 --> 00:27:09.099
buen trabajo respondiendo preguntas de qué y cómo.

528
00:27:09.109 --> 00:27:11.109
Entonces, ¿a qué responde la gente?

529
00:27:11.119 --> 00:27:13.869
¿Qué tan intensas son las respuestas que tienen, etcétera?

530
00:27:14.300 --> 00:27:18.609
Mientras que muchas metodologías de autoinforme son buenas para responder preguntas de por qué,

531
00:27:18.780 --> 00:27:24.430
¿Por qué la gente siente que prefiere el video A al video B?

532
00:27:24.479 --> 00:27:28.810
¿Por qué la gente cree que es más probable que compre el producto A que el producto B?

533
00:27:29.489 --> 00:27:35.310
Y normalmente lo descompongo en la idea de que los resultados del biosensor o la neurociencia

534
00:27:35.319 --> 00:27:40.339
son un buen indicador de lo que esa persona específica y personas como ella

535
00:27:40.469 --> 00:27:45.020
es probable que hagan o se comporten por sí mismas. Y el autoinforme puede ser un muy buen

536
00:27:45.140 --> 00:27:47.780
indicador de defensa en el futuro.

537
00:27:47.969 --> 00:27:52.780
Entonces, si las personas recuerdan algo y comparten sus sentimientos con usted a través de

538
00:27:52.890 --> 00:27:54.089
metodologías informadas,

539
00:27:54.270 --> 00:27:59.219
es más probable que luego lleven esa información a sus seres queridos, amigos,

540
00:27:59.229 --> 00:28:00.719
conocidos, etcétera.

541
00:28:01.020 --> 00:28:03.069
Entonces, cuando volvemos a ver eso,

542
00:28:03.079 --> 00:28:07.239
percibimos discrepancias entre los resultados del biosensor y los

543
00:28:07.459 --> 00:28:08.300
resultados informados por uno mismo

544
00:28:08.760 --> 00:28:11.530
eso te da información importante sobre el tiempo

545
00:28:11.540 --> 00:28:13.380
curso de la experiencia que tuvo alguien,

546
00:28:13.390 --> 00:28:15.030
¿Cómo respondieron en ese momento?

547
00:28:15.329 --> 00:28:16.900
¿Mediante la investigación con biosensores?

548
00:28:17.020 --> 00:28:21.349
¿Y qué información retuvieron de esa experiencia que tuvieron,

549
00:28:21.359 --> 00:28:23.719
que estás capturando a través de métodos autoinformados?

550
00:28:24.739 --> 00:28:27.060
Creo que es una distinción muy importante que hacer

551
00:28:27.069 --> 00:28:30.170
especialmente a medida que la gente se interesa más en estas herramientas.

552
00:28:30.239 --> 00:28:34.420
Otra trampa común en la que se cae es pensar que esto va a ser el fin de todo,

553
00:28:34.430 --> 00:28:37.949
y que hay que explicarlo todo, mientras que para cada herramienta,

554
00:28:37.959 --> 00:28:39.609
hay restricciones definidas

555
00:28:39.770 --> 00:28:42.439
en cuanto a cómo se puede pensar e interpretar, ya sabes,

556
00:28:42.449 --> 00:28:44.035
los resultados que surgen de eso, ¿no?

557
00:28:44.045 --> 00:28:44.704
Creo que,

558
00:28:44.824 --> 00:28:48.655
desarrollar realmente esa visión holística y usar esos múltiples sensores,

559
00:28:48.665 --> 00:28:52.314
realmente te brinda ese buen enfoque complementario para tener en cuenta,

560
00:28:52.425 --> 00:28:52.685
ya sabes,

561
00:28:52.694 --> 00:28:57.415
todas estas diferentes restricciones con la línea de tiempo y la fisiología versus

562
00:28:57.425 --> 00:28:59.775
La forma en que pensamos y queremos comunicarnos sobre las cosas.

563
00:28:59.785 --> 00:29:01.854
Creo que esta es una forma excelente de pensar en eso.

564
00:29:03.099 --> 00:29:04.199
Sí. Absolutamente.

565
00:29:04.209 --> 00:29:07.829
Y creo que esto nos lleva a la siguiente sección

566
00:29:07.839 --> 00:29:09.319
de la que queríamos hablar en el seminario web,

567
00:29:09.329 --> 00:29:12.040
que es ¿qué podemos hacer realmente con la medición de las emociones?

568
00:29:12.099 --> 00:29:15.000
Um, y exactamente como dices, Jessica,

569
00:29:15.430 --> 00:29:18.500
uh, uh, mucha investigación,

570
00:29:18.510 --> 00:29:22.920
particularmente la investigación en neurociencia o biosensores basada en el ámbito comercial que veo

571
00:29:23.349 --> 00:29:27.339
presupone este silogismo que tengo en la pantalla aquí,

572
00:29:27.349 --> 00:29:29.310
que es que la gente se encuentra con algo.

573
00:29:29.339 --> 00:29:31.989
Uh, y hay un conjunto de procesos o respuestas emocionales con base biológica

574
00:29:32.000 --> 00:29:34.599
que tienen que,

575
00:29:34.609 --> 00:29:34.939
que

576
00:29:35.439 --> 00:29:36.819
como hemos discutido antes,

577
00:29:37.199 --> 00:29:40.079
tenemos las herramientas para medir esas respuestas emocionales.

578
00:29:40.089 --> 00:29:42.540
Y si podemos medir sus respuestas emocionales,

579
00:29:42.550 --> 00:29:44.979
entonces podemos predecir su comportamiento futuro.

580
00:29:45.300 --> 00:29:48.040
Um, ese suele ser el objetivo final para mucha gente:

581
00:29:48.050 --> 00:29:50.380
¿Cómo puedo predecir lo que la gente va a hacer en el futuro?

582
00:29:51.900 --> 00:29:55.310
El problema con esta línea de pensamiento es que

583
00:29:55.319 --> 00:29:57.319
no tiene en cuenta el hecho de que sí,

584
00:29:57.329 --> 00:30:00.699
tenemos respuestas emocionales a muchas cosas diferentes en el momento

585
00:30:00.709 --> 00:30:03.770
y esas cosas guiarán nuestro comportamiento futuro, como hemos dicho.

586
00:30:04.199 --> 00:30:06.780
Pero también hay un montón de otras cosas que influyen en la

587
00:30:06.790 --> 00:30:09.400
forma en que vamos a actuar en un momento determinado.

588
00:30:09.410 --> 00:30:13.699
El contexto en el que estamos, las personas con las que estamos, la hora del día,

589
00:30:13.709 --> 00:30:15.500
lo que desayunamos.

590
00:30:15.510 --> 00:30:19.020
Y si nos causa malestar estomacal o no,

591
00:30:19.079 --> 00:30:22.739
hay muchos factores diferentes que no podemos medir.

592
00:30:22.750 --> 00:30:26.520
Y si lo intentáramos, simplemente estaríamos sobreajustando completamente nuestra investigación,

593
00:30:26.750 --> 00:30:30.410
o simplemente no tendríamos forma de medirlo.

594
00:30:30.689 --> 00:30:32.989
Por lo tanto, hay muchas otras cosas además de nuestras

595
00:30:33.000 --> 00:30:35.660
respuestas en el momento que pueden influir en nuestro comportamiento,

596
00:30:36.089 --> 00:30:37.979
que esta no es la forma correcta.

597
00:30:38.170 --> 00:30:41.920
Uh, en la mayoría de los casos, si pensamos en los tipos de investigación que estamos haciendo,

598
00:30:42.180 --> 00:30:45.989
no se trata de medir a las personas para predecir lo que van a hacer en el futuro.

599
00:30:46.560 --> 00:30:47.140
En cambio,

600
00:30:47.150 --> 00:30:49.599
el modelo que prefiero le da la vuelta a eso

601
00:30:49.609 --> 00:30:52.239
un poco y mira un poco más hacia atrás.

602
00:30:52.459 --> 00:30:53.229
Entonces

603
00:30:53.650 --> 00:30:55.310
tomando el comportamiento observado,

604
00:30:55.319 --> 00:30:58.310
sabemos que, cualquiera que sea nuestra práctica de investigación

605
00:30:58.319 --> 00:31:00.869
es que hay alguna manera en que la gente se comporta

606
00:31:00.880 --> 00:31:05.310
en el mundo y lo que estamos tratando de hacer es explicar lo mejor que podamos,

607
00:31:06.209 --> 00:31:10.859
¿Por qué se comportaron de la manera en que lo hicieron? ¿Qué fue lo que impulsó su comportamiento?

608
00:31:11.239 --> 00:31:15.150
Y normalmente pienso en esto desde el punto de vista de

609
00:31:15.369 --> 00:31:18.270
Hay mucha variabilidad en cómo actúa la gente.

610
00:31:18.829 --> 00:31:21.150
Entonces, si pensamos en las compras de productos,

611
00:31:21.160 --> 00:31:23.530
algunas personas comprarán un producto específico,

612
00:31:23.920 --> 00:31:25.800
otras personas no comprarán ese producto

613
00:31:25.810 --> 00:31:27.670
a todas las personas que compren ese producto.

614
00:31:27.680 --> 00:31:31.290
Quizás compren mucho esta semana y nada en las próximas tres semanas.

615
00:31:31.410 --> 00:31:33.910
Quizás haya gente que lo compre todos los días.

616
00:31:34.349 --> 00:31:37.770
Hay mucha variabilidad en cualquier comportamiento que nos interese.

617
00:31:38.119 --> 00:31:41.229
Y lo que estamos tratando de hacer es explicar tanto de esa

618
00:31:41.239 --> 00:31:46.390
variabilidad como sea posible para entender por qué las personas se comportan de la manera en que lo hacen

619
00:31:47.959 --> 00:31:50.449
y esto se vuelve realmente importante para el punto de Jessica

620
00:31:50.459 --> 00:31:53.579
tanto desde el punto de vista del diseño de la investigación como de la interpretación es que

621
00:31:53.939 --> 00:31:57.719
ninguna herramienta está destinada a ser una medida perfecta de

622
00:31:57.910 --> 00:32:00.180
comprender por qué las personas actúan de la manera en que lo hacen.

623
00:32:00.369 --> 00:32:00.890
En cambio,

624
00:32:00.900 --> 00:32:05.719
solo estamos tratando de extraer trozos de poder explicativo para

625
00:32:05.729 --> 00:32:08.900
que podamos obtener la mejor comprensión posible de cómo actúa la gente.

626
00:32:09.359 --> 00:32:11.699
Entonces, tomemos un ejemplo de producto. Um

627
00:32:12.000 --> 00:32:15.069
Quizás trabajo para una empresa que está lanzando un nuevo

628
00:32:15.079 --> 00:32:18.780
producto y quiero saber cómo lo está recibiendo la gente.

629
00:32:19.130 --> 00:32:20.780
Bueno, algunas de las preguntas que podría

630
00:32:21.000 --> 00:32:23.619
uh podría esperar que mis consumidores se pregunten

631
00:32:23.630 --> 00:32:25.670
cuando vean este nuevo producto es,

632
00:32:25.739 --> 00:32:28.020
¿Me motivó a actuar de alguna manera?

633
00:32:28.050 --> 00:32:29.500
Uh ¿Veo este producto?

634
00:32:29.510 --> 00:32:34.300
¿Me siento motivado a acercarme a él o a conseguirlo o a conseguir más?

635
00:32:35.280 --> 00:32:37.439
¿Conectó conmigo a un nivel emocional?

636
00:32:37.449 --> 00:32:41.010
¿Embrujó esa respuesta de relevancia de la que hablamos antes?

637
00:32:41.550 --> 00:32:42.680
¿Es memorable?

638
00:32:42.689 --> 00:32:45.859
Um, ¿es algo, como dije antes, que probablemente recordaré más adelante y que tal vez recomendaré a otros?

640
00:32:50.869 --> 00:32:53.770
¿Y si siquiera me di cuenta de cuál es el producto para empezar?

641
00:32:53.780 --> 00:32:56.589
La percepción es muy importante porque si no

642
00:32:56.599 --> 00:33:00.189
percibimos realmente lo que se está midiendo,

643
00:33:00.260 --> 00:33:01.930
no vamos a tener una respuesta.

644
00:33:01.939 --> 00:33:03.650
Así es como funciona la percepción.

645
00:33:04.439 --> 00:33:06.060
¿Me hizo sonreír?

646
00:33:06.069 --> 00:33:09.310
Y luego, por supuesto, volviendo al punto de Jessica,

647
00:33:09.319 --> 00:33:11.810
siempre habrá una gran cantidad

648
00:33:11.819 --> 00:33:14.790
de factores inexplicables que no podemos controlar,

649
00:33:14.800 --> 00:33:16.640
nunca podemos esperar medirlos todos,

650
00:33:16.650 --> 00:33:20.699
que también van a determinar la forma en que las personas se comportan y actúan.

651
00:33:21.339 --> 00:33:24.880
Y la razón por la que destaco estas preguntas específicas

652
00:33:25.010 --> 00:33:27.670
es que tenemos herramientas para medirlas

653
00:33:27.969 --> 00:33:31.170
algo como la electroencefalografía, como mencioné antes.

654
00:33:31.180 --> 00:33:33.739
Uh, en las circunstancias adecuadas en el laboratorio, puede darte un

655
00:33:33.750 --> 00:33:36.469
muy buen indicador de la motivación cognitiva conductual

656
00:33:36.479 --> 00:33:38.709
para acercarse o evitar algo

657
00:33:39.160 --> 00:33:40.300
respuesta galvánica de la piel,

658
00:33:40.310 --> 00:33:44.510
de la que hemos hablado varias veces, es una gran medida de relevancia emocional.

659
00:33:44.520 --> 00:33:47.300
O si algo se conectó conmigo a nivel emocional,

660
00:33:48.099 --> 00:33:48.380
yo mismo

661
00:33:48.489 --> 00:33:51.680
reporte, gran medida de memorabilidad y otras cosas.

662
00:33:51.869 --> 00:33:54.319
Si queremos saber si la gente nota algo,

663
00:33:54.329 --> 00:33:57.550
el seguimiento ocular es una gran herramienta a la que recurrir si

664
00:33:57.560 --> 00:33:58.479
queremos saber si alguien estaba

665
00:33:58.489 --> 00:34:01.380
sonriendo o frunciendo el ceño mediante el análisis de la expresión facial.

666
00:34:01.520 --> 00:34:02.959
Y luego, por supuesto, como dije,

667
00:34:02.969 --> 00:34:06.319
siempre habrá una parte del comportamiento de las personas que está

668
00:34:06.329 --> 00:34:09.879
motivada por cosas que nunca esperamos poder medir

669
00:34:11.300 --> 00:34:11.918
Brandon.

670
00:34:11.929 --> 00:34:14.320
Me encanta esta diapositiva porque, ya sabes,

671
00:34:14.330 --> 00:34:17.679
desglosa cómo cada una de estas diferentes herramientas

672
00:34:17.688 --> 00:34:20.629
puede explicar la variación en nuestros comportamientos.

673
00:34:20.639 --> 00:34:21.790
Creo que, ya sabes,

674
00:34:21.800 --> 00:34:23.668
una de las tendencias que veo mucho

675
00:34:23.679 --> 00:34:26.699
en diferentes industrias es este interés en la IA emocional,

676
00:34:26.800 --> 00:34:29.000
esto, por supuesto, lo acuñaron nuestros socios en F

677
00:34:29.120 --> 00:34:31.560
activa, que ha sido una fuerza impulsora en esta área.

678
00:34:31.699 --> 00:34:32.458
Um Pero ya sabes,

679
00:34:32.469 --> 00:34:34.110
este concepto donde la gente está tratando de usar

680
00:34:34.120 --> 00:34:37.679
el aprendizaje automático para crear modelos predictivos de la emoción.

681
00:34:37.889 --> 00:34:40.790
Um Me preguntaba si podrías hablar un poco de tu experiencia allí.

682
00:34:41.540 --> 00:34:43.879
Sí, absolutamente. Uh, entonces

683
00:34:44.060 --> 00:34:46.610
para tomarlo en su nivel más básico,

684
00:34:46.620 --> 00:34:50.668
Creo que la pregunta subyacente es si eso es posible o no, ¿verdad?

685
00:34:50.679 --> 00:34:52.080
¿Es posible

686
00:34:52.320 --> 00:34:54.469
uh, desde Estas medidas de emoción,

687
00:34:54.478 --> 00:34:59.040
podrían crear modelos de IA o de aprendizaje automático que luego

688
00:34:59.050 --> 00:35:04.399
hagan un buen trabajo al predecir cómo responderían las personas a XY o Z.

689
00:35:04.719 --> 00:35:08.120
Y creo que la respuesta corta a eso es sí, sin duda.

690
00:35:08.129 --> 00:35:11.500
Estas son respuestas medibles que la gente tiene

691
00:35:11.719 --> 00:35:16.860
y se convierte en una cuestión de alcance y escala de los datos y lo que estás tratando de responder

692
00:35:17.239 --> 00:35:19.989
uh para poder entrenar un modelo de aprendizaje automático

693
00:35:20.000 --> 00:35:24.100
en la emoción o en la comprensión de la emoción humana.

694
00:35:24.270 --> 00:35:27.139
Necesitas toneladas y toneladas de datos de muchos

695
00:35:27.149 --> 00:35:30.419
ejemplos diferentes de muchas personas diferentes en muchos entornos diferentes.

696
00:35:30.689 --> 00:35:33.110
Y eso puede ser tan amplio o tan restringido

697
00:35:33.120 --> 00:35:35.030
como quieras dependiendo de lo que te interese.

698
00:35:35.350 --> 00:35:39.090
Si quieres saber hasta qué punto las personas

699
00:35:39.100 --> 00:35:41.949
se sienten realmente bien cuando se despiertan por la mañana.

700
00:35:41.959 --> 00:35:44.239
Si tienen un cierto color de luz en la habitación

701
00:35:44.250 --> 00:35:47.350
en comparación con un color de luz diferente en la habitación,

702
00:35:47.820 --> 00:35:51.889
eso es algo que, con el tiempo, podría recopilar suficientes datos de suficientes personas.

703
00:35:51.899 --> 00:35:54.389
Si tuvieras suficiente acceso a esos participantes,

704
00:35:54.399 --> 00:35:56.830
uh Si tuvieras las herramientas para poder hacer esa medición

705
00:35:57.189 --> 00:35:59.179
y comenzar a construir un modelo de OK.

706
00:35:59.189 --> 00:36:01.800
Así es como la gente probablemente responderá a

707
00:36:01.810 --> 00:36:04.770
diferentes colores dentro de ese entorno específico.

708
00:36:05.199 --> 00:36:06.959
Si quieres ampliar eso a algo

709
00:36:06.969 --> 00:36:09.300
como, ¿cómo responde la gente al color en general?

710
00:36:09.590 --> 00:36:10.300
Esa es una pregunta de investigación mucho,

711
00:36:10.310 --> 00:36:16.510
mucho más amplia que, de nuevo, no es imposible, pero sería muy,

712
00:36:16.520 --> 00:36:19.939
muy difícil poder obtener suficientes instancias.

713
00:36:19.949 --> 00:36:24.639
Uh um uh de esas respuestas emocionales de las personas a

714
00:36:24.649 --> 00:36:27.010
ser capaz de entrenar un modelo de aprendizaje automático fiable.

715
00:36:27.209 --> 00:36:32.419
Así que ciertamente es algo que es posible uh como la ubicuidad de la auto-medición uh

716
00:36:32.429 --> 00:36:37.659
sigue aumentando en los dispositivos de consumo que las personas uh que las personas poseen,

717
00:36:37.679 --> 00:36:40.889
esto será cada vez más fácil de reunir esos grandes conjuntos de datos.

718
00:36:41.060 --> 00:36:43.899
Um Pero ahora mismo, es algo que, ya sabes, encaja

719
00:36:44.060 --> 00:36:46.669
por ejemplo, tiene el alcance y la escala para hacer lo que,

720
00:36:46.679 --> 00:36:49.149
para lo que uh para las cosas que les interesan.

721
00:36:49.449 --> 00:36:53.110
Um Pero es difícil hacerlo sin mucho acceso a una gran cantidad de datos.

722
00:36:54.800 --> 00:36:55.780
Sí, creo que

723
00:36:55.919 --> 00:36:59.719
Estoy muy entusiasmado por ver hacia dónde se dirige este tipo de campo porque, quiero decir,

724
00:36:59.729 --> 00:37:01.449
lo estamos viendo en el espacio de investigación de mercado,

725
00:37:01.459 --> 00:37:04.709
lo estamos viendo en el espacio automotriz, definitivamente en el espacio académico.

726
00:37:04.719 --> 00:37:09.580
Hay tantas aplicaciones diferentes, la atención médica, sin duda. Um, sí, quiero decir,

727
00:37:09.969 --> 00:37:12.239
como dijo Brendan, hay algunas advertencias sobre, ya sabes,

728
00:37:12.250 --> 00:37:14.350
¿Qué tipo de datos vas a buscar?

729
00:37:14.360 --> 00:37:16.179
¿Cuáles son tus métricas específicas?

730
00:37:16.189 --> 00:37:20.080
Creo que es muy importante, como refinar realmente cuáles son tus variables y luego,

731
00:37:20.090 --> 00:37:23.340
ya sabes, encontrar alguna manera de encontrar tu verdad fundamental para realmente validarlas.

732
00:37:23.350 --> 00:37:23.649
Pero

733
00:37:23.780 --> 00:37:26.270
Sí, creo que es una aplicación genial.

734
00:37:26.280 --> 00:37:29.429
Uh, y FX T ha estado impulsando mucho de eso, sería genial ver hacia dónde va esto.

735
00:37:31.030 --> 00:37:31.850
Absolutamente.

736
00:37:33.449 --> 00:37:38.379
Así que, para avanzar un poco, simplemente teniendo en cuenta el tiempo que tenemos aquí.

737
00:37:38.389 --> 00:37:41.050
Uh, una de las preguntas que surgieron antes fue

738
00:37:41.060 --> 00:37:44.360
tratar de entender esta discrepancia percibida entre las

739
00:37:44.370 --> 00:37:47.280
medidas del momento que se obtendrían de la neurociencia o los biosensores

740
00:37:47.290 --> 00:37:50.129
en relación con lo que la gente puede decir después del hecho

741
00:37:50.314 --> 00:37:54.094
y la experiencia. Y, por lo general, Esto se pone en práctica como

742
00:37:54.324 --> 00:37:55.405
Uh, como lo llaman algunas personas.

743
00:37:55.415 --> 00:37:59.885
El desafío de no poder decirlo, no decirlo, que consiste en que si le haces preguntas a la gente,

744
00:38:00.135 --> 00:38:03.405
hay muchos pensamientos, sentimientos y respuestas que ellos

745
00:38:03.415 --> 00:38:06.965
pueden verbalizar que están dispuestos a decírtelo en el momento.

746
00:38:07.225 --> 00:38:09.264
Y luego también están los pensamientos, sentimientos, creencias,

747
00:38:09.274 --> 00:38:13.764
etcétera que no están dispuestos o no pueden verbalizar.

748
00:38:14.080 --> 00:38:17.459
Um, pueden retener información cuando les estás

749
00:38:17.469 --> 00:38:19.239
haciendo preguntas sobre un producto porque

750
00:38:19.250 --> 00:38:23.379
pueden pensar que su respuesta o sus sentimientos son tabú de alguna manera

751
00:38:23.560 --> 00:38:27.209
o no quieren herir tus sentimientos o minimizan su propia opinión.

752
00:38:27.399 --> 00:38:29.030
Es un tipo de, oh,

753
00:38:29.040 --> 00:38:30.969
No voy a compartir eso porque probablemente sea

754
00:38:30.979 --> 00:38:32.550
estúpido y nadie más se siente así,

755
00:38:32.560 --> 00:38:33.620
especie de fenómeno.

756
00:38:33.659 --> 00:38:34.219
Um,

757
00:38:34.270 --> 00:38:37.389
Entonces, hay cosas que las personas pueden decirte y otras que no

758
00:38:37.399 --> 00:38:40.550
quieren o no pueden decirte porque

759
00:38:40.560 --> 00:38:42.479
tienen pensamientos y sentimientos de los que no son conscientes.

760
00:38:42.830 --> 00:38:46.040
Y luego también están los prejuicios que la gente tiene, eh,

761
00:38:46.050 --> 00:38:51.719
que son una especie de conjunto básico de sentimientos o creencias que la gente tiene

762
00:38:51.729 --> 00:38:54.250
sobre cualquier cantidad de cosas diferentes que

763
00:38:54.260 --> 00:38:56.969
en formas pequeñas y grandes impulsan su comportamiento.

764
00:38:57.909 --> 00:38:59.239
Cuando pensamos en esto,

765
00:38:59.250 --> 00:39:02.790
uh estas dos dimensiones de medir a las personas

766
00:39:02.800 --> 00:39:05.330
en el momento a través de la neurociencia o los biosensores,

767
00:39:05.340 --> 00:39:07.729
uh y midiéndolos después del hecho a través de algún tipo de auto-

768
00:39:07.830 --> 00:39:08.600
medición informada,

769
00:39:08.949 --> 00:39:12.179
De lo que realmente estamos hablando es de lo que se discute

770
00:39:12.189 --> 00:39:14.919
en la ciencia cognitiva como teoría del proceso dual,

771
00:39:15.389 --> 00:39:20.489
la teoría del proceso dual está ahí, en su forma más simple.

772
00:39:20.500 --> 00:39:25.370
Esta idea de que, si nos llega información, nos encontramos con algo,

773
00:39:25.379 --> 00:39:27.889
vemos un anuncio, vemos una imagen

774
00:39:28.100 --> 00:39:29.270
uh eso,

775
00:39:29.669 --> 00:39:30.199
eso

776
00:39:30.360 --> 00:39:33.959
la información que recibimos puede pasar por un camino en nuestro cerebro

777
00:39:34.260 --> 00:39:37.449
o puede seguir otro camino y esos caminos pueden

778
00:39:37.459 --> 00:39:40.229
o no estar separados y ser distintos entre sí.

779
00:39:40.260 --> 00:39:44.129
Pero ambos pueden influir en el comportamiento que adoptamos después del hecho.

780
00:39:44.770 --> 00:39:47.820
Y una de las referencias más populares y conocidas

781
00:39:48.139 --> 00:39:49.139
uh

782
00:39:49.709 --> 00:39:52.939
uh a la teoría del proceso dual es esta

783
00:39:52.949 --> 00:39:55.139
idea de pensamiento de tipo uno versus tipo dos.

784
00:39:55.149 --> 00:39:56.939
Um, para la gente que está familiarizada con esto

785
00:39:57.060 --> 00:40:00.540
Uh, el pensamiento o cognición de tipo uno se suele considerar

786
00:40:00.550 --> 00:40:05.139
o se le llama cosas como automático, sin esfuerzo, emocional y rápido.

787
00:40:05.679 --> 00:40:09.280
Y el tipo dos se considera más controlado o esforzado.

788
00:40:09.350 --> 00:40:14.500
Uh, es lento, es más no emocional, o más bien de naturaleza cognitiva.

789
00:40:15.639 --> 00:40:16.899
Uh Más popularmente,

790
00:40:16.909 --> 00:40:22.989
Estos han sido referidos en los últimos uh ocho o 10 años más o menos como el sistema uno

791
00:40:23.000 --> 00:40:26.310
versus el sistema dos, siendo el sistema uno el más intuitivo

792
00:40:26.370 --> 00:40:29.260
uh sistema y el sistema dos siendo el más racional,

793
00:40:29.270 --> 00:40:31.020
sistema racional o razonado.

794
00:40:31.939 --> 00:40:34.389
Uh, hicimos una encuesta rápida en el

795
00:40:34.399 --> 00:40:38.239
seminario web sobre cuántas personas están familiarizadas con el libro de Dan Conman,

796
00:40:38.250 --> 00:40:39.439
Pensar rápido, pensar despacio.

797
00:40:39.810 --> 00:40:43.879
Uh, y también tenía curiosidad por saber cuántas personas que están familiarizadas

798
00:40:44.280 --> 00:40:46.379
con el libro lo han leído.

799
00:40:46.389 --> 00:40:49.199
Entonces, si puedes tomar un segundo y primero y simplemente responder,

800
00:40:49.350 --> 00:40:51.199
¿Has oído hablar de Pensar rápido, pensar despacio de Dan?

801
00:40:51.459 --> 00:40:53.110
¿Conne? Le dedicaremos unos segundos.

802
00:40:56.830 --> 00:41:01.919
Muy bien. Parece que hemos conseguido dividir casi en dos tercios.

803
00:41:01.929 --> 00:41:04.929
Así que dos tercios de la gente está familiarizada con pensar rápido y pensar despacio.

804
00:41:04.989 --> 00:41:08.689
Uh, y aproximadamente un tercio de los asistentes dicen que no están familiarizados con él.

805
00:41:10.350 --> 00:41:13.929
para aquellos de ustedes que uh

806
00:41:14.110 --> 00:41:18.649
¿Quién respondió eso? Sí, están familiarizados con él. Um ¿Cuántos de ustedes han leído realmente,

807
00:41:19.189 --> 00:41:22.270
uh, han leído realmente el libro Pensar rápido y pensar despacio.

808
00:41:22.280 --> 00:41:24.610
También le dedicaremos unos segundos a eso.

809
00:41:24.770 --> 00:41:27.209
Entonces, si has oído hablar de él, ¿has leído este libro?

810
00:41:32.560 --> 00:41:35.100
Muy bien. Y estamos viendo, eh, más o menos lo mismo.

811
00:41:35.110 --> 00:41:36.580
Así que aproximadamente dos tercios de las personas han

812
00:41:36.590 --> 00:41:39.330
dicho que han leído Pensar rápido, pensar despacio y

813
00:41:39.340 --> 00:41:41.820
alrededor de un tercio dice que no lo ha hecho en este momento.

814
00:41:43.879 --> 00:41:46.860
Así que la razón por la que hice esa pregunta es porque yo, yo,

815
00:41:46.870 --> 00:41:48.439
cuando hago estas presentaciones,

816
00:41:48.449 --> 00:41:50.389
me gusta hacer un par de afirmaciones que parecen

817
00:41:50.399 --> 00:41:54.629
al principio relativamente controvertidas.

818
00:41:54.639 --> 00:41:58.929
Uh, dada la popularidad de este sistema, la distinción entre el sistema uno y el sistema dos.

819
00:41:59.780 --> 00:42:01.489
La primera es que

820
00:42:01.620 --> 00:42:04.600
El sistema uno y el sistema dos son personajes ficticios.

821
00:42:04.610 --> 00:42:07.600
Estos no son sistemas que realmente existan dentro del cerebro.

822
00:42:08.649 --> 00:42:11.850
La segunda es que ni siquiera son sistemas en absoluto, es decir,

823
00:42:11.860 --> 00:42:14.949
No son entidades que tengan aspectos o partes que interactúen entre sí.

824
00:42:15.679 --> 00:42:19.530
Y lo realmente importante, no hay ninguna parte de tu cerebro que sea el sistema,

825
00:42:19.540 --> 00:42:21.629
una parte de tu cerebro, no hay ninguna parte de tu cerebro.

826
00:42:21.639 --> 00:42:23.209
Esa es la parte del sistema dos de tu cerebro.

827
00:42:23.239 --> 00:42:25.830
Um Y entonces esta distinción entre sistema uno y sistema dos es en realidad una distinción sin sentido.

828
00:42:25.840 --> 00:42:29.159
829
00:42:29.429 --> 00:42:31.179
Y la razón por la que digo que

830
00:42:31.489 --> 00:42:34.459
uh, que digo que estas afirmaciones pueden sonar controvertidas es

831
00:42:34.469 --> 00:42:38.580
Daniel Conman es un economista y científico del comportamiento ganador del Premio Nobel.

832
00:42:38.590 --> 00:42:40.379
Uh, y yo mismo no lo soy.

833
00:42:40.800 --> 00:42:43.780
Um, pero estos no son mis pensamientos ni mis opiniones.

834
00:42:43.790 --> 00:42:46.350
En realidad, estas son cosas que el propio Dan Kahneman dice

835
00:42:46.459 --> 00:42:49.989
al principio del libro, en una de las primeras páginas,

836
00:42:50.010 --> 00:42:52.540
estas son las afirmaciones que hace, mira,

837
00:42:52.550 --> 00:42:55.260
en realidad no son sistemas que existan.

838
00:42:55.270 --> 00:43:00.199
Estoy escribiendo un libro. Estoy tratando de transmitir un principio cognitivo complejo.

839
00:43:00.310 --> 00:43:04.879
Eh, necesito tener personajes para mi libro, pero el cerebro no funciona así.

840
00:43:05.389 --> 00:43:07.919
La razón por la que me gusta mencionar esto es que esto tiende a pasarse por alto

841
00:43:07.929 --> 00:43:09.899
con bastante frecuencia cuando la gente está

842
00:43:09.909 --> 00:43:12.330
pensando en cómo abordar la investigación.

843
00:43:12.340 --> 00:43:14.250
Veo esto muy a menudo.

844
00:43:14.379 --> 00:43:18.320
Incluso hoy en día, cuando la gente se preocupa por si

845
00:43:18.330 --> 00:43:21.489
su investigación está orientada a medir el sistema uno frente al sistema dos.

846
00:43:22.020 --> 00:43:23.510
Y el desafío con eso es que

847
00:43:23.870 --> 00:43:28.469
es una distinción relativamente insignificante sobre si estás midiendo

848
00:43:28.479 --> 00:43:31.439
sistema en el sistema dos porque esos sistemas no existen,

849
00:43:31.610 --> 00:43:34.889
es todo una especie de flujo de proceso cognitivo.

850
00:43:35.300 --> 00:43:39.020
Así que el modelo que intento que la gente adopte,

851
00:43:39.030 --> 00:43:41.729
para actualizar su pensamiento y cambiar la forma en que están

852
00:43:41.739 --> 00:43:45.879
diseñando potencialmente su investigación es más un flujo de procesos.

853
00:43:45.889 --> 00:43:45.949
Entonces

854
00:43:46.050 --> 00:43:48.159
empezando con el contexto, que mencioné antes,

855
00:43:48.250 --> 00:43:51.600
el contexto es muy importante para entender cómo las personas van

856
00:43:51.610 --> 00:43:54.510
a responder y comportarse ante cualquier número de situaciones estímulos.

857
00:43:54.590 --> 00:43:55.239
Um

858
00:43:55.590 --> 00:43:59.030
Uh, este contexto es frecuentemente seleccionado por la propia gente.

859
00:43:59.040 --> 00:44:01.439
Decidimos en qué situaciones nos ponemos.

860
00:44:03.479 --> 00:44:06.110
Y luego, una vez que sabemos cuál es el contexto en el que se encuentra la gente,

861
00:44:06.330 --> 00:44:07.870
uh, queremos medir una percepción.

862
00:44:07.879 --> 00:44:11.620
Así que, sea lo que sea que nos interese medir las respuestas de las personas,

863
00:44:11.639 --> 00:44:14.260
primero tenemos que saber si realmente lo percibieron.

864
00:44:14.270 --> 00:44:15.639
¿Lo vieron?

865
00:44:15.649 --> 00:44:18.780
¿Escucharon lo que sea que nos interesa medir?

866
00:44:20.389 --> 00:44:23.989
Después de que ocurre esa percepción, hay un proceso que se llama

867
00:44:24.139 --> 00:44:26.030
evaluación cognitiva.

868
00:44:26.260 --> 00:44:29.469
Esto es bastante rápido y automático. Es una cascada de

869
00:44:29.790 --> 00:44:32.590
respuestas automáticas implícitas y explícitas,

870
00:44:32.610 --> 00:44:34.649
ver la serpiente mientras estás de excursión

871
00:44:34.659 --> 00:44:37.530
y tener esa respuesta basada en el miedo.

872
00:44:37.540 --> 00:44:40.449
O, si eres alguien a quien le gustan mucho las serpientes, tal vez te entusiasme verlas,

873
00:44:40.459 --> 00:44:42.850
pero todo eso sucede muy,

874
00:44:42.860 --> 00:44:47.530
muy rápido para ayudar a informar y guiar cómo vamos a actuar en ese momento.

875
00:44:49.120 --> 00:44:51.879
Y luego el último paso es uno que es relativamente exclusivo de los humanos,

876
00:44:51.889 --> 00:44:54.979
que es la regulación emocional o autorregulación.

877
00:44:55.239 --> 00:44:57.800
No estamos totalmente en deuda con lo que sea

878
00:44:57.810 --> 00:44:59.939
esa respuesta de evaluación inicial es que tenemos

879
00:45:00.169 --> 00:45:04.830
podemos actualizar esa respuesta, podemos amplificarla en situaciones que lo requieran.

880
00:45:05.100 --> 00:45:07.610
O podemos suprimirlo o reformularlo

881
00:45:07.760 --> 00:45:11.139
y cambiar realmente la forma en que pensamos sobre la situación en la que nos encontramos.

882
00:45:13.090 --> 00:45:15.649
Y me gusta este flujo de proceso porque resalta el hecho

883
00:45:15.659 --> 00:45:18.379
de que todos estos pasos se retroalimentan entre sí.

884
00:45:18.389 --> 00:45:22.379
Entonces, la evaluación que tenemos de algo en el momento,

885
00:45:22.389 --> 00:45:23.389
respuesta emocional,

886
00:45:23.399 --> 00:45:25.120
esa respuesta automática que ocurre cuando

887
00:45:25.129 --> 00:45:28.000
encontramos algo, puede realmente influir en nuestra percepción.

888
00:45:28.310 --> 00:45:30.729
Si tenemos una respuesta emocional a algo,

889
00:45:30.750 --> 00:45:33.620
en realidad, es más probable que veamos más de eso en

890
00:45:33.629 --> 00:45:36.169
nuestro entorno durante un corto período de tiempo después.

891
00:45:37.479 --> 00:45:39.729
Nuestra evaluación también puede influir en nuestro contexto.

892
00:45:39.739 --> 00:45:41.590
Si comenzamos a aprender con el tiempo,

893
00:45:41.600 --> 00:45:45.419
que una ruta de senderismo en particular no es la mejor para nosotros,

894
00:45:45.429 --> 00:45:48.949
comenzaremos a actualizar el contexto que seleccionamos para nosotros mismos.

895
00:45:48.959 --> 00:45:52.729
Y eso, a su vez, afectará lo que percibimos en nuestro nuevo entorno,

896
00:45:52.739 --> 00:45:55.129
cómo respondemos a esas cosas en nuestro nuevo entorno.

897
00:45:56.000 --> 00:45:58.899
Y nuestra regulación también puede afectar a todos estos pasos.

898
00:45:58.909 --> 00:46:01.659
Nuestra regulación emocional o autorregulación puede influir

899
00:46:01.669 --> 00:46:04.179
en las futuras respuestas de evaluación que tengamos.

900
00:46:04.250 --> 00:46:06.510
Nuestra regulación puede influir en nuestra percepción.

901
00:46:06.520 --> 00:46:09.540
Y también puede tener influencia en el contexto en el que nos situamos.

902
00:46:12.090 --> 00:46:15.510
Y la razón por la que me gusta esto es porque resume muy bien cómo podemos

903
00:46:15.520 --> 00:46:17.290
medir cada uno de estos diferentes pasos para

904
00:46:17.300 --> 00:46:19.669
obtener la mejor comprensión del comportamiento humano.

905
00:46:19.679 --> 00:46:21.870
Entonces, podemos medir el contexto a través del comportamiento observado,

906
00:46:21.879 --> 00:46:24.280
simplemente viendo lo que la gente está haciendo y hacia dónde se dirige.

907
00:46:24.770 --> 00:46:27.330
La percepción se puede medir a través de algo como el seguimiento ocular.

908
00:46:27.340 --> 00:46:27.909
Por ejemplo,

909
00:46:27.919 --> 00:46:31.129
si nos interesan las cosas visuales o físicas

910
00:46:31.139 --> 00:46:32.709
para saber si la gente las nota o no,

911
00:46:33.449 --> 00:46:35.629
esas respuestas de evaluación, las podemos medir a través de

912
00:46:35.949 --> 00:46:39.540
la respuesta de la piel, la electroencefalografía, las expresiones faciales, etcétera

913
00:46:40.030 --> 00:46:44.310
y todas esas herramientas pueden También se puede utilizar para medir esos procesos de autorregulación.

914
00:46:44.320 --> 00:46:47.469
Pero este es también un paso importante en el que también entra en juego el autoinforme

915
00:46:47.479 --> 00:46:52.389
porque nuestra autorregulación va a influir mucho en lo que tenemos que decir sobre

916
00:46:52.520 --> 00:46:56.229
una experiencia sobre un objeto, cualquier otra cosa después de que lo encontremos.

917
00:46:58.949 --> 00:47:01.360
Voy a terminar rápidamente con un ejemplo muy breve

918
00:47:01.370 --> 00:47:04.659
de cómo se mide la emoción en la práctica.

919
00:47:04.669 --> 00:47:07.639
Uh, este es un ejemplo de caso que he presentado

920
00:47:07.649 --> 00:47:10.840
varias veces a lo largo de los años, de un estudio que

921
00:47:11.030 --> 00:47:14.250
iMotions ha realizado en conjunto con Activision Blizzard Media,

922
00:47:14.270 --> 00:47:18.669
en el que el enfoque que adoptó Activision fue más

923
00:47:18.679 --> 00:47:21.800
de este flujo de proceso de un modelo de movimiento que yo discutido

924
00:47:22.239 --> 00:47:27.620
Para aquellos que no están familiarizados, Activision es una importante empresa global de juegos.

925
00:47:27.899 --> 00:47:31.820
Y el equipo específico con el que estábamos trabajando quería entender

926
00:47:31.989 --> 00:47:34.040
la publicidad en los juegos móviles.

927
00:47:34.050 --> 00:47:37.620
Y específicamente, cuál es el impacto de vincular algún tipo de recompensa

928
00:47:37.629 --> 00:47:41.409
a una experiencia publicitaria mientras las personas juegan un juego móvil.

929
00:47:41.800 --> 00:47:42.820
Por ejemplo,

930
00:47:43.169 --> 00:47:44.419
Estás jugando a Candy Crush,

931
00:47:44.429 --> 00:47:48.540
Te encuentras con un anuncio en medio de tu experiencia de Candy Crush.

932
00:47:48.889 --> 00:47:53.169
¿En qué se diferencia si recibes una recompensa por ver ese anuncio,

933
00:47:53.179 --> 00:47:54.879
algo así como que alcanzas un nivel de habilidad,

934
00:47:54.889 --> 00:48:00.669
obtienes una vida extra en comparación con una experiencia en otro juego o en las redes sociales o

935
00:48:00.679 --> 00:48:02.770
en alguna otra plataforma digital donde no hay

936
00:48:02.780 --> 00:48:06.590
recompensa inherente que esté vinculada a ver el anuncio.

937
00:48:07.979 --> 00:48:09.439
Uh, entonces la hipótesis de Activision es,

938
00:48:09.449 --> 00:48:12.489
como era de esperar, la publicidad basada en recompensas sería más

939
00:48:12.500 --> 00:48:16.280
probable que llame la atención y reduzca una versión de los usuarios.

940
00:48:16.290 --> 00:48:18.760
Um y podría ser menos probable que reste valor

941
00:48:18.770 --> 00:48:21.840
solo a la experiencia emocional general de jugar el juego.

942
00:48:22.239 --> 00:48:25.120
Uh, probaron a la gente en una variedad de plataformas diferentes,

943
00:48:25.129 --> 00:48:30.179
um, algunos con anuncios de juegos basados ​​en recompensas y otras plataformas

944
00:48:30.189 --> 00:48:32.729
donde no había ninguna recompensa vinculada a la publicidad.

945
00:48:33.110 --> 00:48:33.760
Um

946
00:48:34.429 --> 00:48:38.560
Y lo que descubrieron fue que, primero, si pensamos en la percepción,

947
00:48:38.909 --> 00:48:44.959
esos anuncios premium o basados ​​en recompensas se vieron durante más tiempo que los anuncios no basados ​​en recompensas.

948
00:48:44.969 --> 00:48:45.580
Um

949
00:48:45.699 --> 00:48:49.719
Y sabemos que todos somos bastante reacios a la publicidad.

950
00:48:49.729 --> 00:48:52.719
Por lo tanto, poder crear un entorno en el que las personas tengan

951
00:48:52.729 --> 00:48:55.919
más probabilidades de ver anuncios durante más del doble de tiempo

952
00:48:56.030 --> 00:48:58.770
cuando hay alguna recompensa vinculada a ellas en comparación con otras que no,

953
00:48:58.780 --> 00:49:00.439
es realmente impactante y poderoso

954
00:49:01.929 --> 00:49:05.330
en términos de la respuesta emocional a los anuncios en sí

955
00:49:05.340 --> 00:49:08.659
y a la plataforma en la que la gente experimentaba los anuncios

956
00:49:08.830 --> 00:49:12.909
lo que vimos fue que las personas que recibieron publicidad basada en recompensas

957
00:49:13.070 --> 00:49:17.600
eran más propensas a experimentar emociones positivas y más

958
00:49:17.610 --> 00:49:22.780
intensas en el momento que las personas que no recibían anuncios basados ​​en recompensas

959
00:49:23.179 --> 00:49:25.840
y también la experiencia de la plataforma en sí.

960
00:49:25.850 --> 00:49:29.780
Jugar físicamente el juego, usar físicamente el feed de las redes sociales,

961
00:49:29.810 --> 00:49:33.360
también era más evocador emocionalmente para la gente cuando los

962
00:49:33.370 --> 00:49:35.959
anuncios tenían algún tipo de recompensa inherente asociada a ellos.

963
00:49:37.479 --> 00:49:40.600
Y luego, en términos de autorregulación, lo que se podría esperar es que,

964
00:49:40.610 --> 00:49:43.219
uh debido a que las personas ven anuncios por más tiempo,

965
00:49:43.379 --> 00:49:44.570
pueden después del hecho,

966
00:49:44.580 --> 00:49:48.800
perciban que la experiencia con los anuncios ha sido más intrusiva porque después de todo,

967
00:49:48.810 --> 00:49:51.979
han pasado un mayor porcentaje de tiempo viendo anuncios. f su experiencia de tiempo viendo

968
00:49:51.989 --> 00:49:55.010
publicidad que las personas que no recibieron anuncios basados ​​en recompensas.

969
00:49:55.469 --> 00:49:59.050
Uh, pero en realidad vimos lo contrario después del hecho, donde las personas dijeron:

970
00:49:59.149 --> 00:49:59.860
cuando nos preguntaron:

971
00:49:59.870 --> 00:50:03.899
¿Qué tan intrusiva fue la experiencia publicitaria si recibieron anuncios basados ​​en recompensas?

972
00:50:04.100 --> 00:50:09.129
Eran mucho menos propensos a indicar que sentían que los

973
00:50:09.139 --> 00:50:13.610
anuncios eran intrusivos en comparación con las personas que no recibieron anuncios basados ​​en recompensas.

974
00:50:14.429 --> 00:50:15.530
Y esto fue realmente,

975
00:50:15.540 --> 00:50:20.639
realmente impactante para la estrategia publicitaria de Activision porque has

976
00:50:20.649 --> 00:50:24.399
creado un entorno donde las personas tienen una experiencia más agradable,

977
00:50:24.409 --> 00:50:27.429
ven publicidad por más tiempo y su percepción

978
00:50:27.439 --> 00:50:29.219
después del hecho es que la experiencia publicitaria era

979
00:50:29.229 --> 00:50:31.739
menos intrusivo para ellos cuando había

980
00:50:31.750 --> 00:50:34.449
algún tipo de recompensa vinculada a ese anuncio.

981
00:50:37.350 --> 00:50:39.800
Así que terminaré aquí con un pequeño anuncio publicitario.

982
00:50:39.810 --> 00:50:43.310
Uh, obviamente, uh, nosotros que estamos presentando hoy.

983
00:50:43.320 --> 00:50:45.050
Todos trabajamos en I Motions, que es

984
00:50:45.060 --> 00:50:47.929
una empresa de software que proporciona una plataforma de software para

985
00:50:47.939 --> 00:50:50.350
permitirle tomar los diferentes

986
00:50:50.360 --> 00:50:52.489
tipos de medidas de las que hemos hablado hoy.

987
00:50:52.820 --> 00:50:55.489
Tenemos una encuesta rápida que está activa ahora mismo sobre

988
00:50:55.500 --> 00:50:58.040
las formas en las que le gustaría que

989
00:50:58.050 --> 00:51:00.939
nos pongamos en contacto con usted si está interesado en obtener más información

990
00:51:01.010 --> 00:51:04.500
sobre cómo puede utilizar la plataforma de software I motion para

991
00:51:04.709 --> 00:51:08.159
incorporar biosensores a la investigación que está pensando en realizar.

992
00:51:08.360 --> 00:51:12.270
Si hay oportunidades de considerar otros biosensores además de los que

993
00:51:12.280 --> 00:51:14.879
o además de los que pueda estar usando actualmente.

994
00:51:15.300 --> 00:51:18.949
Y también tenemos un conjunto de servicios de soporte.

995
00:51:18.959 --> 00:51:23.159
Somos revendedores del hardware para poder

996
00:51:23.169 --> 00:51:25.479
hacer que haga la mejor investigación posible.

997
00:51:26.120 --> 00:51:30.669
Muchas gracias a todos por su tiempo. Realmente aprecio que todos estén aquí.

998
00:51:30.679 --> 00:51:33.840
Olivia, te devuelvo la palabra para terminar un poco.

999
00:51:35.610 --> 00:51:39.979
¿Está bien? Les daré un par de segundos más para que voten.

1000
00:51:40.409 --> 00:51:44.020
Gracias a todos por asistir, ya saben, tenemos folletos.

1001
00:51:44.350 --> 00:51:49.580
Si miras en la esquina derecha de tu pantalla, hay un pequeño ícono de papel.

1002
00:51:49.870 --> 00:51:51.479
Hay algunos folletos para que los descargues.

1003
00:51:51.489 --> 00:51:58.070
Y, por supuesto, tenemos guías gratuitas en nuestro sitio web, motions.com/guides,

1004
00:51:58.379 --> 00:52:01.870
donde hay otros datos de biosensores y

1005
00:52:01.879 --> 00:52:04.310
también investigaciones y cómo redactar solicitudes de subvenciones.

1006
00:52:04.320 --> 00:52:06.780
Por ejemplo, si tiene para los académicos,

1007
00:52:07.159 --> 00:52:11.689
una gran cantidad de excelentes recursos gratuitos en nuestra biblioteca de conocimientos.

1008
00:52:13.679 --> 00:52:16.419
Genial. Estamos recibiendo muchos votos. Muchas gracias.

1009
00:52:16.429 --> 00:52:17.909
Cerraré las encuestas pronto

1010
00:52:19.820 --> 00:52:21.870
y solo responderemos una o dos

1011
00:52:21.879 --> 00:52:25.020
más preguntas y cualquier pregunta que no podamos responder

1012
00:52:25.370 --> 00:52:29.739
No dude en enviarnos un correo electrónico a marketing at I motions.com.

1013
00:52:33.270 --> 00:52:36.800
En realidad, hay un montón de preguntas, lo cual es muy emocionante.

1014
00:52:37.510 --> 00:52:38.010
Sí.

1015
00:52:38.139 --> 00:52:41.729
Em, déjame empezar con una de estas:

1016
00:52:41.750 --> 00:52:46.040
¿La emoción negativa tiene más peso que la positiva durante el análisis de una tarea?

1017
00:52:46.969 --> 00:52:49.429
1018
00:52:51.739 --> 00:52:52.469
Hm

1019
00:52:55.909 --> 00:52:57.010
Brendan, creo que tienes el micrófono silenciado.

1020
00:52:58.610 --> 00:52:59.790
Lo siento. ¿Me escuchas ahora?

1021
00:53:00.959 --> 00:53:02.399
Sí, perfecto.

1022
00:53:02.639 --> 00:53:06.219
Um, es una pregunta muy buena y, uh, Jessica,

1023
00:53:06.229 --> 00:53:08.590
no dudes en participar en esta también.

1024
00:53:08.629 --> 00:53:11.689
Um, hablamos al principio de la presentación ion sobre

1025
00:53:11.699 --> 00:53:15.560
cómo las emociones realmente nacen de un propósito evolutivo,

1026
00:53:15.570 --> 00:53:15.959
¿cierto?

1027
00:53:15.969 --> 00:53:20.620
Estos se han desarrollado a lo largo de la historia humana para ayudarnos a mantenernos vivos.

1028
00:53:20.790 --> 00:53:22.780
En el nivel más básico,

1029
00:53:23.090 --> 00:53:27.229
Eh, las emociones negativas o tener una respuesta emocional negativa a algo.

1030
00:53:27.449 --> 00:53:30.949
hace muchas cosas de manera muy diferente a tener una respuesta positiva.

1031
00:53:30.959 --> 00:53:32.899
Um, si pensamos en la n

1032
00:53:33.020 --> 00:53:37.129
la necesidad de actuar o la inmediatez de actuar

1033
00:53:37.560 --> 00:53:39.949
depende, por supuesto, de la tarea en el contexto.

1034
00:53:39.959 --> 00:53:44.189
Pero, en general, hay más inmediatez para actuar si sentimos emociones negativas,

1035
00:53:44.199 --> 00:53:46.189
en relación con las emociones positivas,

1036
00:53:46.199 --> 00:53:49.989
eso también depende de la intensidad de la emoción que se esté experimentando.

1037
00:53:50.590 --> 00:53:52.449
También sabemos que, en general,

1038
00:53:52.459 --> 00:53:57.610
las respuestas emocionales negativas tienden a tener diferentes efectos en nuestra percepción,

1039
00:53:57.620 --> 00:53:58.909
cognición y memoria.

1040
00:53:58.989 --> 00:54:01.729
Entonces, si hay algo negativo en nuestro entorno,

1041
00:54:02.090 --> 00:54:04.320
quizás estés familiarizado con el efecto de enfoque del arma.

1042
00:54:04.330 --> 00:54:07.340
Uh, tendemos a centrarnos en lo negativo

1043
00:54:07.469 --> 00:54:11.370
a expensas de la información que lo rodea o que está en la periferia.

1044
00:54:11.689 --> 00:54:14.300
Mientras que la información positiva, um

1045
00:54:14.449 --> 00:54:17.750
probablemente sea un término menos conocido que el de efecto de enfoque del arma.

1046
00:54:17.760 --> 00:54:19.030
Pero con las emociones positivas,

1047
00:54:19.040 --> 00:54:22.219
es posible que escuche el término ampliar y construir significado

1048
00:54:22.229 --> 00:54:24.909
que cuando experimentamos algo como positivo,

1049
00:54:24.939 --> 00:54:28.090
tendemos a abrir un poco nuestra cognición

1050
00:54:28.100 --> 00:54:30.350
a las otras cosas que están en el entorno.

1051
00:54:30.590 --> 00:54:33.909
Y, de nuevo, ambos pueden considerarse desde una perspectiva evolutiva.

1052
00:54:33.919 --> 00:54:35.409
Si hay una amenaza en nuestro entorno,

1053
00:54:35.500 --> 00:54:38.810
es realmente fundamental que dediquemos nuestros recursos cognitivos a centrarnos en

1054
00:54:38.820 --> 00:54:42.699
esa cosa para que podamos preservarnos a nosotros mismos y nuestra supervivencia.

1055
00:54:43.010 --> 00:54:45.520
Mientras que si hay algo positivo en nuestro entorno,

1056
00:54:45.780 --> 00:54:48.820
queremos absorber la mayor cantidad de información posible sobre ello

1057
00:54:48.959 --> 00:54:51.260
uh Y sobre el entorno en el contexto para

1058
00:54:51.270 --> 00:54:54.020
que luego podamos buscar recompensas similares.

1059
00:54:54.030 --> 00:54:57.510
Um Entonces eso también habla de la inmediatez que mencioné antes.

1060
00:54:59.770 --> 00:55:02.350
Vale. Creo que tenemos tiempo para una pregunta más.

1061
00:55:02.550 --> 00:55:05.270
Eh, alguien quiere que le expliques

1062
00:55:05.280 --> 00:55:08.550
sobre las emociones interculturales primarias y secundarias.

1063
00:55:10.290 --> 00:55:11.780
Sí, es una muy buena pregunta.

1064
00:55:11.790 --> 00:55:17.159
Um Entonces sabemos que para muchos tipos de medición de emociones,

1065
00:55:17.169 --> 00:55:21.379
ya sea usando neurociencia y biosensores, ya sea usando autoinformes,

1066
00:55:21.389 --> 00:55:24.479
que existen diferencias culturales en términos de las respuestas

1067
00:55:24.489 --> 00:55:27.500
que tienen las personas y a qué están respondiendo

1068
00:55:28.040 --> 00:55:29.780
la forma en que suelo pensar al respecto

1069
00:55:29.790 --> 00:55:32.820
¿Es algo así como la respuesta galvánica de la piel?

1070
00:55:32.830 --> 00:55:34.879
por ejemplo, es universal.

1071
00:55:34.889 --> 00:55:36.189
No importa,

1072
00:55:36.419 --> 00:55:40.699
No importa la cultura, no importa el sexo biológico.

1073
00:55:40.709 --> 00:55:42.860
¿Alguno de esos factores que se te ocurran?

1074
00:55:43.149 --> 00:55:46.370
Si alguien tiene una respuesta galvánica de la piel elevada,

1075
00:55:46.379 --> 00:55:48.260
eso indica que hay algo que es

1076
00:55:48.270 --> 00:55:50.620
relevante y que su cerebro está identificando por ellos

1077
00:55:51.020 --> 00:55:55.199
donde entran en juego las diferencias culturales u otras diferencias grupales es en

1078
00:55:55.209 --> 00:55:58.610
en términos de qué es lo que hace que la gente responda de esa manera

1079
00:55:58.939 --> 00:56:04.040
que puede diferir mucho entre culturas, entre edades, entre sexos.

1080
00:56:04.050 --> 00:56:07.199
¿Cualquiera de esos factores de diferencia individual que puedas considerar? k de.

1081
00:56:07.469 --> 00:56:11.770
Um Entonces las respuestas en sí mismas generalmente significan

1082
00:56:11.780 --> 00:56:14.030
lo mismo independientemente de quiénes sean las personas.

1083
00:56:14.080 --> 00:56:17.040
Uh Pero es a lo que estás respondiendo

1084
00:56:17.270 --> 00:56:21.010
que puede variar bastante dependiendo de los grupos que estés mirando.

1085
00:56:22.780 --> 00:56:25.949
Genial. Espero que esas hayan sido todas las preguntas que podamos responder.

1086
00:56:25.959 --> 00:56:29.149
Por supuesto, todavía estamos disponibles en marketing en imotions.com.

1087
00:56:29.159 --> 00:56:30.870
Si tienes más preguntas.

1088
00:56:31.129 --> 00:56:33.209
Muchas gracias por acompañarnos.

1089
00:56:33.830 --> 00:56:38.689
Que todos se mantengan a salvo. Bueno, les deseamos lo mejor desde Copenhague, Boston y Chicago.

1090
00:56:39.770 --> 00:56:41.209
Adiós a todos. Muchas

1091
00:56:41.310 --> 00:56:41.389
gracias.

1092
00:56:42.600 --> 00:56:42.780
Tomen.