Workshop - El Ojo 2021

Alejandro Fracolini: Identikit emocional

Alejandro Fracolini: Identikit emocional

(25/11/21). Alejandro Francolini es el Director de Data, Tecnología & Ecommerce de Wunderman Thompson Argentina y Chile. Con más de 10 años trabajando en la agencia, lidera hoy un equipo interdisciplinario de Data Science, Tecnología, Operaciones e Ecommerce locales e internacionales. En el marco de la XXIV Edición del Festival Internacional El Ojo de Iberoamérica, que se realizó del 23 al 25 de noviembre de 2021, presentó su workshop: “Detrás de escena: el Ojo Emotion”.

El Ojo Emotion es una categoría experimental desarrollada por el festival en conjunto con Wunderman Thompson donde el jurado votará las piezas a través del reconocimiento de sus emociones por la Inteligencia Artificial. En su presentación Alejandro compartirá  todos los detalles sobre una categoría que será juzgada por las emociones.


Alejandro presentó la novedosa idea que tuvieron de crear una categoría nueva llevada adelante por la inteligencia artificial. Su equipo viene desarrollando una plataforma por encima de una capa de tecnología de Google. Hasta ahora se podía identificar segundo a segundo, frame by frame, lo que acontece en un video. La Agencia sumó una capa encima basada en tecnología artificial, colgada en Phyton, principalmente. Esto agrega el reconocimiento facial y además dentro de ese reconocimiento facial, poder identificar qué es una emoción. ¿Qué pasa cuando sonreímos, cuando estamos tristes o nos asustamos?. Con el equipo regional decidieron presentarlo en el Festival El Ojo de Iberoamérica 2021, generando un premio que no se pueda discutir, un premio que genere emociones.


Este modelo funciona a través de machine learning y disecciona el rostro en diferentes partes y puntos y puede identificar a través de esos puntos, los movimientos o gestos que se activan a partir de las emociones.  Pasó muchas pruebas y un proceso de capacitación antes de traerlo al Festival. Se realizó una prueba previa con los jurados, recolectando toda esa información. Luego se realizó un análisis sobre las 430 combinaciones de las personas que ven los videos, y se ideó este concepto de crear un premio que no se discute.


Alejandro exhibió la plataforma y cómo funciona. Es de la WPP y se pueden ver en ella los diferentes conceptos creativos y la cantidad de respuestas en función de la emoción que genera cada una de las piezas. Se observa una separación de género entre hombres y mujeres. Con eso no están del todo de acuerdo, comenta Alejandro, y es algo que quieren mejorar en la plataforma. Además, se puede clickear en detalles y ver las respuestas de cada persona y cuánto les generó cada emoción todo el video. Otro dato muy interesante es que se puede ver, segundo a segundo, lo que fue generando el video y en cantidad de porcentajes.


Algunas conclusiones a las que llegaron a nivel general, se dieron cuenta que los videos que más entusiasmo generaban, ninguno terminó siendo de los finalistas. Lo que los llevó a pensar de qué manera, tal vez el entusiasmo no sea tan importante a la hora de juzgar una pieza y que pueda emocionar mucho y, no obstante, no ser tan buena para el jurado. En esta misma línea, la pieza que genera la emoción todo el tiempo o aquella que genera el pico más alto, no necesariamente es la mejor. Dicho de otro modo, a la hora de juzgar importaría una presentación más bien homogénea y bien presentada en su totalidad.


Alejandro menciona a continuación el tema de la música, que suele incidir bastante y está muy relacionado con las emociones. Es una capa más que quieren agregar al modelo de machine learning, pero aún la plataforma no lo tiene específicamente, lo están haciendo en forma manual, por el momento. Los momentos cuando la música baja y sube afecta mucho en términos de las emociones.


Hablando específicamente de la herramienta, predice bastante bien lo que los jurados observan. Tal vez haya alguna sorpresa, dado que no importa si es la mejor pieza o la peor, sino aquella que más emociones genera, explica Alejandro. Lo que se valoriza más es identificar las piezas que movilizan más y que más emocionalidad generan. De todos modos y como conclusión final, los extremos no sirven. Una pieza bien equilibrada suele ser mejor y está bastante cerca de lo que se vota.


En suma, este tipo de experiencias proponen pensar a la inteligencia artificial, no como algo que viene a desplazar a la inteligencia humana, sino que viene a facilitar el trabajo y, en definitiva, la vida misma.  Este tipo de análisis que permite este  modelo recientemente creado, no podría nunca realizarse si no tuviésemos inteligencia artificial. Se trata de lo mismo que hacemos, pero la inteligencia lo escala cientos y cientos de veces, lo que se traduce en un ahorro de tiempo increíble. Lo que lograron hacer con machine learning abre nuevos horizontes y se convierte en un gran desafío para la industria.


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