Diseño de un modelo de atención visual para campañas de comunicación. El caso de la Covid-19

  1. Juan-José Silva-Torres
  2. Luz Martínez-Martínez
  3. Ubaldo Cuesta-Cambra
Revista:
El profesional de la información

ISSN: 1386-6710,  1699-2407

Año de publicación: 2020

Título del ejemplar: Framing (Encuadre)

Volumen: 29

Número: 6

Tipo: Artículo

DOI: 10.3145/EPI.2020.NOV.27 DIALNET GOOGLE SCHOLAR lock_openAcceso abierto editor

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Resumen

La salud es una de las principales preocupaciones de la sociedad. La evidencia empírica subraya la importancia creciente de la prevención y la educación para la salud (Eps) como instrumento fundamental para mejorar la calidad de la salud pública. Las recientes crisis sanitarias, como la del ébola, la gripe A, el SARS o la del Covid-19 han puesto en relieve la importancia de la comunicación. La rapidez en la creación de mensajes y su eficacia en el diseño de campañas comunicación en tiempos de crisis tiene consecuencias sociales relevantes. El objetivo de este trabajo ha sido diseñar y desarrollar una herramienta matemática, basada en técnicas de machine learning, que permita predecir las áreas de atención visual de forma rápida y precisa sin necesidad de utilizar tecnología de eye-tracking. La metodología combina algoritmos de deep learning, para extraer las características de las imágenes, y el uso de técnicas matemáticas de modelización supervisada para predecir las áreas de atención. La validación se realiza analizando diferentes comunicaciones institucionales de la campaña de Covid-19 comparándolos con las áreas de atención obtenidas con una solución de eye-tracking de validez contrastada. Finalmente se analizan los resultados obtenidos mediante la herramienta en las piezas de comunicación Covid-19 investigadas, planteando conclusiones de interés para el desarrollo de nuevas campañas.

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Información de financiación

Esta investigaci?n es un resultado del proyecto ?Sentiment y popularidad de los mensajes pro y antivacunas en redes: an?lisis de respuestas expl?citas e impl?citas mediante EGG, GSR, reconocimiento facial y eye tracking? (RTI 2018-097670-B.100) financiado por el Ministerio de Econom?a, Industria y Competitividad (Mineco) de Espa?a.

Financiadores

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Fuente de los datos: Dialnet