Francisca Expósito y Marta Badenes Sastre, junto con científicos del área de Ingeniería Informática de la Universidad de Granada, examinan la utilidad para medir las emociones mediante dispositivos electrónicos wearables que pueden colocarse en el cuerpo.
Concretamente, han estudiado el papel de estos dispositivos wearables en la detección de emociones humanas en términos de activación y valencia mediante inteligencia artificial. En esta investigación se empleó una diadema de electroencefalograma (EEG) con un número limitado de electrodos para detectar emociones básicas como la alegría y la tristeza.
Los hallazgos mostraron este dispositivo prometedor para futuros proyectos en el área de la neurociencia afectiva y la interacción humano-máquina puesto que, comparada con otros wearables, discriminaba eficazmente entre emociones de alta y baja valencia y activación. Este tipo de dispositivos suponen una alternativa viable para el uso cotidiano puesto que, aunque no alcancen todavía la precisión de otros dispositivos (casos de EEG, resonancias magnéticas, etc.), son más económicos, ergonómicos y menos intrusivos.
Aunque todavía hay desafíos que afrontar, el uso de dispositivos wearables como las diademas EEG apoyados en la inteligencia artificial es prometedor en ámbitos como el de la salud, el trabajo, la seguridad y el entretenimiento.
El Dr. Francisco García Moreno, investigador del Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos de la UGR y la Dra. Marta Badenes Sastre, investigadora del Departamento de Psicología Social, lideran este trabajo fruto de un proyecto de colaboración multidisciplinar “Detección automática de emociones básicas y su influencia en la toma de decisiones mediante wearables y Machine Learning”, financiado por el Plan Propio de la Universidad de Granada (20.b. Proyectos para estudiantes de doctorado) cuando la investigadora y el investigador principal responsables del estudio eran aún estudiantes predoctorales en el Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos y el Departamento de Psicología Social de la Universidad de Granada. El equipo de investigación de este proyecto continúa explorando estrategias para mejorar la precisión y generalización de los modelos de inteligencia artificial basados en EEG para la detección de las emociones.
Para más información pueden consultar el artículo:
García-Moreno, F. M., Badenes-Sastre, M., Expósito, F., Rodríguez-Fortiz, M. J., & Bermúdez-Edo, M. (2025). EEG headbands vs caps: How many electrodes do I need to detect emotions? The case of the MUSE headband. Computers in Biology and Medicine, 184, 109463.https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2024.109463
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