ACTUALIDAD UNIVERSITARIA

Un equipo de investigadores del VRAIN y del Departamento de Organización de Empresas (DOE) de la UPV ha presentado los primeros avances en el modelo que cuantifica el valor económico y no económico -cultural, social, emocional y terapéutico- de la música que suena en fiestas tradicionales, comercios o centros hospitalarios.

AUTOR: UPV

Esta presentación ha tenido lugar junto a los 10 socios de países europeos que forman parte del consorcio del proyecto Horizon Europe Music360, en el marco de su segunda sesión plenaria.

 

Durante esta reunión, coordinada por Óscar Pastor, investigador del Instituto Universitario Valenciano de Investigación en Inteligencia Artificial (VRAIN) de la Universitat Politècnica de València (UPV), y los coordinadores de este proyecto, Jaap Gordijn, de la Vrije Universiteit Amsterdam (VUA), y Roel Wieringa, de The Value Engineers, se han abordado los criterios a tener en cuenta, tanto cuantitativos como cualitativos, los métodos y medidas y su relación con la oferta, y la demanda para saber el valor económico que tiene en los clientes. Además, se ha avanzado en la presentación del primer prototipo.

 

El objetivo de Music360 es identificar nuevos patrones de uso y generar conocimiento basado en técnicas de Inteligencia Artificial (IA), a través de algoritmos de machine learning, con la creación de una plataforma digital que recopile datos sobre el valor económico y no económico de la música de fondo que se reproduce en fiestas, comercios o servicios de salud.

 

Primer Living Lab

 

Esta segunda sesión plenaria ha arrancado con los avances en el modelo para cuantificar el valor de la música y la ontología a aplicar para el posterior desarrollo de su arquitectura, de la mano de Giovanni Giachetti, investigador de VRAIN de la UPV, y Blanca de Miguel, catedrática de Organización de Empresas de la UPV.

 

Posteriormente, Daniel Catalá, investigador del DOE, ha comparado las diferencias obtenidas entre el valor cultural, social, económico y emocional que hombres y mujeres otorgan a la música que se escucha en la celebración de los moros y cristianos versus una verbena en la calle.

 

“El trabajo humano inicial que estamos desarrollando” destaca Pastor, investigador principal del proyecto en VRAIN-UPV, “delimita qué preguntas son relevantes para poder determinar si cierto tipo de música hace que el consumidor decida añadir algún producto al carro de la compra, o si la música que suena en un centro hospitalario sirve a un paciente para tranquilizarse, o lo contrario. La selección de las preguntas adecuadas va a posibilitar que la IA realice su trabajo. Con las respuestas recopiladas, los investigadores obtendremos un volumen significativo de datos que procesaremos con técnicas IA de aprendizaje automático para obtener información de valor”.

 

La sesión se ha cerrado con la muestra de los resultados del primer informe del Comité de Ética Externo del proyecto, que ha presentado María de Miguel, catedrática del DOE, con recomendaciones como anonimizar la recogida de datos en la medida de lo posible, y utilizar estrategias pull como el sorteo para contactar con los participantes.

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