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Professor Advisordc.contributor.advisorMedina Daza, Leonel
Authordc.contributor.authorPeña Peña, Leonardo Ismael 
Associate professordc.contributor.otherCaba Rutte, Andrés
Associate professordc.contributor.otherSan Martín Ulloa, René
Admission datedc.date.accessioned2019-11-06T17:57:59Z
Available datedc.date.available2019-11-06T17:57:59Z
Publication datedc.date.issued2019
Identifierdc.identifier.urihttps://repositorio.uchile.cl/handle/2250/172654
General notedc.descriptionMemoria para optar al título de Ingeniero Civil Eléctricoes_ES
Abstractdc.description.abstractLa empatía en la humanidad es un elemento fundamental para construir una sociedad justa. A su vez la empatía puede ser modulada por diferentes factores, como la emoción que tiene un individuo. Por ende la música, como detonante de emociones en el humano, es capaz de modular la empatía. Al mismo tiempo, se postula que la complejidad que tiene la música, en conjunto con la capacidad que tiene un individuo para percibir diferentes grados de complejidad de ésta, podría modular también, en el cerebro, la respuesta empática que tienen las personas. Se propone en este trabajo diferentes medidores para evaluar la emoción y la complejidad que tienen ciertas piezas musicales. Esta información se pone a disposición, junto con el diseño de un experimento que las utiliza, a la investigación psicológica acerca de el efecto de la musica en la respuesta empática de las personas. En cuanto a las emociones, se presenta un enfoque que utiliza aprendizaje de máquinas, específicamente RNN-LSTM para la predicción de las emociones que evoca la música en un sujeto mientras la escucha. En dicho trabajo se obtuvo 0.8 en el promedio de los errores de test. Por otro lado, en lo referente a las complejidades, se aplican a diferentes repertorios de música clásica de los siglos XVII y XVIII, diferentes medidas de la información, tales como la entropía de primer orden, la entropía condicional y entropía normalizada, para luego, en base a un análisis cualitativo, evaluar qué medida, aplicada a que aspecto de las partituras de cada repertorio, es el que mejor representa la complejidad en la música, resultando que es la entropía condicional, la cual posiciona a "El clavecín bien temperado" de Bach como el repertorio más complejo y a "Los cuartetos de barbería" como el menos complejo. En el experimento propuesto se toman dichas características y se realiza un EEG mientras los sujetos escuchan la música caracterizada y ven imágenes con y sin contenido de dolor, además de que responden cuestionarios relacionados a la empatía y a la música. Con esta información se espera verificar la existencia de algún tipo de correlación entre las características extraídas de la música y la respuesta empática hacia el dolor. En síntesis, este trabajo intenta fundamentalmente aportar herramientas ingenieriles a la investigación acerca de cómo afecta la música en la respuesta empática de las personas.es_ES
Lenguagedc.language.isoeses_ES
Publisherdc.publisherUniversidad de Chilees_ES
Type of licensedc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Chile*
Link to Licensedc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/cl/*
Keywordsdc.subjectTeoría de la informaciónes_ES
Keywordsdc.subjectMúsicaes_ES
Keywordsdc.subjectEmocioneses_ES
Keywordsdc.subjectMachine learninges_ES
Títulodc.titleCaracterización de música según emociones y complejidad, utilizando RNN-LSTM y teoría de la información, para analizar sus efectos sobre la empatía hacia el dolores_ES
Document typedc.typeTesis
Catalogueruchile.catalogadorgmmes_ES
Departmentuchile.departamentoDepartamento de Ingeniería Eléctricaes_ES
Facultyuchile.facultadFacultad de Ciencias Físicas y Matemáticases_ES


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