Examinando por Autor "Perela Posada, Rodrigo"

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MODELADO CON PARTIAL LEAST SQUARES-PATH MODELING DEL RECUERDO EN ANUNCIOS UTILIZANDO TÉCNICAS DE NEUROMARKETING
(Universidad Rey Juan Carlos, 2024-07-22) Perela Posada, Rodrigo
La efectividad de los anuncios publicitarios está fuertemente influenciada por la capacidad de estos para ser recordados por los espectadores. El sistema nervioso autónomo (ANS) juega un papel fundamental en la respuesta emocional de los sujetos, la cual puede impactar significativamente en el recuerdo de los anuncios. Sin embargo, la relación entre la respuesta del ANS y el recuerdo de anuncios emocionales aún debe ser estudiada utilizando modelos estadísticos avanzados como el Partial Least Squares-Path Modeling (PLS-PM). Este trabajo desarrolla y valida un modelo basado en PLS-PM para analizar la respuesta del ANS y su impacto en el recuerdo de anuncios publicitarios utilizando técnicas de neuromarketing. El objetivo es caracterizar la respuesta del ANS mediante la variabilidad de la frecuencia cardíaca (HRV) y la actividad electrodérmica (EDA), y cuantificar el impacto de los anuncios en el recuerdo de los sujetos. Utilizando dispositivos de registro de señales electrofisiológicas, se midieron la HRV y la EDA para reflejar la actividad del sistema vagal y simpático del ANS. Los resultados mostraron que la actividad vagal (parasimpática) es relevante para entender la respuesta del ANS a los anuncios. El modelo PLS-PM explica una varianza del ANS de hasta un 88\%, y muestra que la varianza explicada máxima para el recuerdo generado solo es del 16\%. Los anuncios que provocaron emociones fuertes (como asco e ira) fueron recordados con mayor facilidad. No se encontraron diferencias significativas en el recuerdo general entre hombres y mujeres, aunque hubo variaciones en la respuesta del ANS según el género. En conclusión, este modelo PLS-PM es útil para analizar cómo la actividad del ANS influye en el recuerdo de anuncios. A pesar de la simplificación del modelo, los resultados sugieren su utilidad como punto de partida para futuros estudios más detallados. Futuras investigaciones podrían incluir índices derivados de la señal EEG y explorar relaciones no lineales para obtener resultados más precisos. Este estudio proporciona una herramienta valiosa para los diseñadores de publicidad que buscan maximizar el impacto emocional de sus campañas.
UNA LIBRERÍA PARA DECODIFICAR DATOS EN EL ESTÁNDAR ASTERIX Y ANÁLISIS DE LA CALIDAD DEL MODELO METEOROLÓGICO DE REANÁLISIS ECMWF ERA5
(Universidad Rey Juan Carlos, 2024-07-23) Perela Posada, Rodrigo
El estándar ASTERIX es ampliamente utilizado para la codificación de mensajes de vigilancia aérea, sin embargo, la decodificación de estos mensajes puede ser compleja. Este trabajo tiene como objetivo desarrollar una librería en Python, llamada \textit{AsterixParse}, para la decodificación de mensajes ASTERIX, específicamente para las categorías 021 y 048. Además, se ha implementado un decodificador para mensajes BDS de Mode S incluidos dentro de los mensajes de categoría 048. Para ello, se diseñó un paquete de software 100\% en Python y de código abierto, que permite a los usuarios decodificar mensajes ASTERIX de manera sencilla y eficiente. El paquete, disponible en el repositorio PyPI, facilita la modificación y extensión por parte de otros desarrolladores interesados en mejorar sus funcionalidades. Se decodificaron mensajes de las categorías 021 y 048 provenientes del aeropuerto Madrid-Barajas, que cubren prácticamente la totalidad de la península ibérica. Tras un exhaustivo filtrado de datos, se calcularon variables meteorológicas como la temperatura, velocidad y dirección del viento a partir de los datos obtenidos de las aeronaves. Los resultados de la decodificación y análisis estadístico de los datos obtenidos se compararon con los datos del modelo de reanálisis meteorológico ECMWF ERA5. Esta comparación mostró que es viable la utilización de aeronaves como sensores meteorológicos móviles, proporcionando datos fiables. Se llegó a la conclusión de que las aeronaves pueden ser efectivamente utilizadas como herramientas para la recopilación de datos meteorológicos en tiempo real, ofreciendo beneficios como una mejoras en las predicciones meteorológicas, la capacidad de reportar en áreas y momentos donde no hay cobertura meteorológica tradicional, o poder mejorar la seguridad aérea.