Optimización adaptativa de estímulos publicitarios basados en respuestas neurofisiológicas

Un sistema de aprendizaje por refuerzo que ajuste dinámicamente los estímulos de anuncios (color, sonido, ritmo, duración) en función de las reacciones neurofisiológicas en tiempo real de los usuarios.

🎯 Descripción del problema:

Las campañas publicitarias tradicionales usan análisis post-exposición. Sin embargo, las respuestas emocionales ocurren en milisegundos. Se necesita un sistema capaz de ajustar los estímulos mientras el usuario los percibe, optimizando atención y emoción.

⚙️ Metodología RL:

• Enfoque: Deep Reinforcement Learning (p.ej. DDPG o PPO).

• Entrenamiento con datos de EEG, eye-tracking y respuesta galvánica.

• Política que ajuste variables sensoriales del anuncio para maximizar engagement.

• Estado: conjunto de métricas neurofisiológicas y atención del usuario.

• Acciones: modificar variables visuales o auditivas del estímulo.

• Recompensa: nivel de activación emocional y atención sostenida.

• Aplicación: pruebas A/B automáticas para optimizar anuncios sin intervención humana.

• Beneficio: personalización instantánea y máxima retención emocional.

• Reto: requerimientos de hardware y modelado del ruido fisiológico.

🧩 Bases de datos:

• EEG o BCI datasets (DEAP, SEED).
• Bases de datos de eye-tracking (MIT Eye Tracking).
• Datos internos de testeo publicitario.

📊 Variables:

• Estado: señales EEG, ritmo cardíaco, posición ocular, nivel de atención.
• Acciones: modificar color, sonido, brillo, ritmo, secuencia de imágenes.
• Recompensa: picos de atención sostenida, emoción positiva o engagement.