Análisis avanzado del comportamiento del consumidor: integración de seguimiento ocular, aprendizaje automático y...

Área de la Ciencia:

• Interacción hombre-computadora Interacción hombre-computadora.
• Psicología del consumidor Psicología del consumidor
• Visión por ordenador Visión por ordenador Visión por ordenador Visión por ordenador Visión por ordenador

Sus antecedentes:

• El análisis tradicional del comportamiento del consumidor se basa en datos autoinformados, que son susceptibles a sesgos como errores de recuerdo y deseabilidad social.
• Se necesitan mediciones objetivas del comportamiento para superar las limitaciones de los métodos de encuesta subjetivos.

Objetivo del estudio:

• Introducir DeepVisionAnalytics, un marco integrado para el análisis objetivo del comportamiento del consumidor en tareas impulsadas visualmente.
• Demostrar la eficacia de combinar el seguimiento ocular, la visión por computadora (CV) y el aprendizaje automático (ML) para obtener información sobre el comportamiento.

Principales métodos:

• El sistema integra el seguimiento ocular para capturar la distribución de la mirada y la dinámica de la fijación.
• OpenCV y ML se emplean para el análisis facial para estimar atributos demográficos (edad, género, etnia).
• Las métricas de seguimiento ocular a nivel de AOI se utilizan como la señal principal para la inferencia de elección, con datos demográficos como metadatos contextuales post hoc.

Principales resultados:

• La inferencia basada en la mirada reprodujo con precisión las distribuciones de elección observadas en tareas impulsadas visualmente.
• Las estimaciones demográficas facilitaron una segmentación post hoc significativa sin influir en el mecanismo de decisión.
• La integración multimodal produjo artefactos reproducibles de apoyo a la decisión como las clasificaciones de AOI y los mapas de calor.

Conclusiones:

• DeepVisionAnalytics ofrece una plataforma reutilizable para la investigación de marketing y UX, generando datos de comportamiento objetivos.
• El marco permite la inferencia de la elección en condiciones restringidas y la interpretación a nivel de segmento sin prioridades demográficas.
• Este enfoque va más allá de los mapas de calor descriptivos para proporcionar información procesable y basada en datos sobre el comportamiento del consumidor.