Caracterización de música según emociones y complejidad, utilizando RNN-LSTM y teoría de la información, para analizar sus efectos sobre la empatía hacia el dolor
Professor Advisor
dc.contributor.advisor
Medina Daza, Leonel
Author
dc.contributor.author
Peña Peña, Leonardo Ismael
Associate professor
dc.contributor.other
Caba Rutte, Andrés
Associate professor
dc.contributor.other
San Martín Ulloa, René
Admission date
dc.date.accessioned
2019-11-06T17:57:59Z
Available date
dc.date.available
2019-11-06T17:57:59Z
Publication date
dc.date.issued
2019
Identifier
dc.identifier.uri
https://repositorio.uchile.cl/handle/2250/172654
General note
dc.description
Memoria para optar al título de Ingeniero Civil Eléctrico
es_ES
Abstract
dc.description.abstract
La 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.
Caracterización de música según emociones y complejidad, utilizando RNN-LSTM y teoría de la información, para analizar sus efectos sobre la empatía hacia el dolor