Cada paisaje produce sensaciones específicas, diferentes, únicas. Al contemplar una pradera salpicada de árboles sentimos algo totalmente distinto a lo que sentiríamos si contemplásemos una zona desértica. Esto mismo ocurre con los paisajes culturales1. No nos producen las mismas emociones contemplar una iglesia románica que unas pinturas rupestres.
Numerosas investigaciones concluyen que existe una correlación significativa entre nuestra personalidad y las preferencias paisajísticas. Otras investigaciones defienden que la relación hombre-paisaje tiene una base «innata», que se remonta a las necesidades de supervivencia de los humanos primitivos. Su entorno exigía capacidades perceptivas y predisposiciones, que hoy en día -a nivel psicológico- siguen funcionando. Esto explica el por qué seguimos prefiriendo los paisajes abiertos y ligeramente llanos (poder ver a los depredadores), con vegetación y buen acceso al agua (cubrir necesidades vitales).
Se puede decir entonces, que el sistema afectivo que se pone en juego en la valoración de los paisajes es una consecuencia de estrategias personales más amplias relativas a la personalidad, factores innatos y la actitud del individuo hacia el mundo (potenciada por sus experiencias y la sociedad en la que vive).
Es decir, la valoración de los paisajes depende de factores totalmente subjetivos y, por lo tanto, difíciles de cuantificar. Entonces, ¿qué hago si quiero medir «lo que nos gusta» de cierto tipo de paisaje cultural?
Aquí es donde entra la llamada «computación afectiva», que no es otra cosa que el estudio y el desarrollo de sistemas y dispositivos que puedan reconocer, interpretar y procesar emociones humanas.
CARTIF dentro del proyecto SRURAL está aplicando este conjunto de técnicas para obtener el «valor de afección» de cualquier paisaje cultural («medir lo que nos gusta el paisaje»). Con este fin se viene desarrollando un sistema cognitivo que utiliza como entradas el lenguaje verbal y las expresiones faciales por un lado, y por otro, ciertas señales fisiológicas del sujeto (ritmo cardiaco, sudoración y temperatura corporal) mientras observa el paisaje mediante unas gafas de realidad virtual como dispositivo inmersivo.
Estas entradas se introducen en una red neuronal previamente entrenada mediante técnicas Deep Learning2 para obtener como salida el valor de afección de dicho paisaje.
Esta información es muy útil para la toma de decisiones de los gestores del territorio para, por ejemplo, orientar las campañas de promoción turística hacia zonas con un valor de afección alto, pero que no tienen un número significativo de visitas. También para hacer un perfilado y segmentación de turistas según el tipo de paisajes más afín y así hacer campañas de promoción focalizadas y, por lo tanto, más efectivas.
También pude utilizarse para saber cuándo es necesario tomar alguna medida correctora o por lo menos realizar algún estudio de causas, al ver que cierta zona de interés turístico con un número importante de visitas tiene un valor de afección relativamente bajo.
Para ser realmente útil, esta información tiene que ser filtrada y procesada (no podemos saturar a la persona encargada de tomar las decisiones), debiendo ser mostrada de la forma más amigable posible utilizando interfaces intuitivos y geolocalizando dicha información. Por ello, el sistema en desarrollo incorpora módulos específicos que mediante técnicas de Minería de Datos y Big Data, muestra al usuario de la aplicación la información ya procesada y lista para sacar conclusiones, lo que llevará rápidamente a la toma de decisiones objetivas basadas en datos.
1 Se entiende por paisaje cultural aquel paisaje que combina patrimonio natural y cultural, y que ha sido modificado por el ser humano para adaptarlo a sus necesidades en función de sus creencias, actividad económica, y sociedad que conforma. Los ejemplos más obvios de estas modificaciones son los cultivos tradicionales, los edificios y las infraestructuras.
2 https://blog.cartif.es/deep-learning-vision-artificial/
Más información del proyecto SRURAL en su página web: https://srural.es/
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