En este trabajo se presenta una revisión documental de las emociones humanas y la importancia de reconocerlas en ambientes laborales para la detección ansiedad y estrés, que puedan ser desfavorables para las empresas y el convivir laboral. En este sentido se han analizados las principales variables que intervienen en el proceso de generación de estrés y emociones, y se han revisados las herramientas de software que podrían contribuir al desarrollo de sistemas efectivos. Los principales resultados muestran que un sistema de detección de emociones puede ser útil y favorable para la gestión empresarial, detectando posibles situaciones complejas en los trabajadores y pudiendo contribuir con las mejoras sociales en los ambientes laborales. Una detección temprana puede contribuir a las mejoras sociales dentro de las instancias laborales, lo que a su vez contribuye con las mejoras en la producción, gestión y manejo empresarial.
Índice de contenidos omitido
1. Introducción
2. Desarrollo
2.1 Fundamentación metodológica
2.2 Descripción de las características del algoritmo
3. Resultados
3.1 Preprocesamiento y Extracción de Características (Expresiones Faciales)
3.2 Procesamiento de Variables Fisiológicas
3.3 Algoritmos de Selección y Clasificación de Características
3.4 Integración y Reconocimiento en Tiempo Real
3.5 Visualización y Resultados
3.6 Algoritmo
4. Conclusiones
Objetivos y temas principales
El objetivo principal del estudio es diseñar un algoritmo computacional selectivo capaz de reconocer emociones humanas mediante el análisis integrado de variables fisiológicas y expresiones faciales, con el propósito de optimizar la gestión del bienestar emocional en entornos laborales.
- Análisis de la relación entre estrés y respuestas fisiológicas humanas.
- Diseño de modelos computacionales predictivos para la estimación de estados emocionales.
- Integración de técnicas de procesamiento de señales y visión artificial (OpenCV, Dlib).
- Aplicación de algoritmos de Machine Learning y Deep Learning para la clasificación de emociones.
- Validación tecnológica mediante técnicas de auto consistencia en entornos medicalizados.
Auszug aus dem Buch
FUNDAMENTACIÓN METODOLÓGICA.
Al hacer la fundamentación epistemológica y metodológica, se evidencia que el trabajo se ha inclinado más por los postulados de la racionalidad técnica más que por los postulados de la racionalidad interpretativa y los de la racionalidad crítica en el campo epistemológico, asi como que se ha identificado más con la tradición cuantitativa en el aspecto metodológico, ya que se trata de conocer el valor y no las intenciones y significados de las emociones de los participantes en la investigación, elementos que son cuantificables con el uso de software matemáticos.
Resulta necesaria una fundamentación epistemológica del presente trabajo ya que la Epistemología como ciencia estudia cuál es la entidad del conocimiento científico que se va a tratar [52], y da cuenta del cómo, cuál ha sido el proceso de constitución y desarrollo de los conocimientos científicos. Además, en la Epistemología no sólo deben establecer los criterios formales sancionadores de la validez del conocimiento científico, sino que ha de buscar los criterios de demarcación y los procesos a seguir para el mismo.
Algunos autores [53] puntualizan, que el carácter de una investigación resulta acorde, no sólo con los métodos que utiliza, sino también con los planteamientos epistemológicos y la definición del objeto de la que parte. En esta investigación se estudiaron los parámetros que influyen en el estrés para establecer algoritmos computacionalesinteligentes. Esto requirió de bases matemáticas, técnicas de computación inteligente y lenguaje de programación, además fue necesario un tratatamiento estadístico de datos en las fases del proceso de medición de las variables.
Resumen de los capítulos principales
Introducción: Presenta el marco teórico sobre las emociones humanas desde la perspectiva de Charles Darwin y su relación con el estrés en el entorno laboral.
Desarrollo: Detalla la fundamentación epistemológica, el enfoque cuantitativo adoptado y la arquitectura del algoritmo computacional diseñado para el reconocimiento de emociones.
Resultados: Describe las herramientas de software y librerías utilizadas (Python, OpenCV, MATLAB, TensorFlow) para el procesamiento y clasificación de datos biomédicos.
Conclusiones: Destaca cómo la implementación de sistemas de reconocimiento emocional mejora la gestión proactiva del bienestar laboral y la eficiencia operativa.
Palabras clave
algoritmo computacional, reconocimiento de emociones, variables fisiológicas, expresiones faciales, estrés laboral, inteligencia artificial, Machine Learning, Deep Learning, bienestar emocional, gestión empresarial, análisis biomédico, Python, visión artificial, modelo predictivo.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es el propósito central de esta investigación?
El estudio busca desarrollar un algoritmo computacional selectivo que identifique emociones humanas basándose en variables fisiológicas y rasgos faciales para mejorar el bienestar en entornos laborales.
¿Qué campos del conocimiento abarca este trabajo?
La investigación integra ingeniería mecánica, computación inteligente, psicología de la conducta humana y medicina aplicada.
¿Qué metodología científica se emplea en el desarrollo?
Se utiliza un enfoque cuantitativo y deductivo, apoyado en el paradigma del positivismo y el uso de técnicas cuasi experimentales para la validación del modelo.
¿Qué importancia tiene la detección temprana de emociones en las empresas?
Permite a los líderes gestionar conflictos y el estrés de manera proactiva, aumentando la concentración, creatividad y el compromiso a largo plazo de los empleados.
¿Qué elementos analiza el algoritmo propuesto?
El sistema procesa ocho variables fisiológicas, incluyendo frecuencia cardíaca, presión arterial, conductancia de la piel y niveles de adrenalina, además de rasgos faciales.
¿Qué herramientas de software son fundamentales?
El autor destaca el uso de Python y sus librerías (Pandas, Scikit-learn, TensorFlow/Keras), OpenCV, Dlib y herramientas de procesamiento de señales como MATLAB.
¿Cómo se garantiza la precisión del sistema desarrollado?
Mediante técnicas de aprendizaje profundo, optimización de datos y el uso de máquinas de soporte vectorial (SVM) para asegurar resultados confiables.
¿Representan un problema las variables fisiológicas difíciles de medir?
El estudio propone métodos no invasivos (como la fisionomía facial y el espectro de voz) para sortear la dificultad de obtener datos fisiológicos directos en ciertos contextos.
- Citation du texte
- Franyelit Suárez-Carreño (Auteur), José Salazar-Rodríguez (Auteur), Luis Rosales-Romero (Auteur), 2024, Algoritmo computacional selectivo para el análisis de emociones, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1506011
