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La ciencia responde

DJ-Running: música para ganar maratones

Nadie discute que correr genera emociones, pero, ¿y si las emociones ayudaran a correr? Y, ya que la música estimula y produce reacciones en los individuos, la música que el corredor escucha mientras entrena ¿podría contribuir a mejorar su motivación y rendimiento deportivo? A partir de la captura e interpretación de las emociones del deportista, la app del proyecto DJ-Running selecciona automáticamente y en tiempo real la música más adecuada.

Pedro Álvarez, Sandra Baldassarri, José Ramón Beltrán y Francisco Javier Zarazaga 11/01/2019 a las 05:00
Los sensores del guante miden los cambios físicos que las emociones producen en el corredor. La app DJ-Running elige la música qué más puede estimular su rendimientoUnizar

¿Podemos influir en la motivación y en el rendimiento de los corredores?

Los corredores que participan en pruebas de larga distancia están sometidos a largos y duros entrenamientos. La motivación juega un papel clave en estas sesiones, encaminadas a la constante superación y mejora del rendimiento y los resultados. La estimulación mediante la música, para influir en las emociones del corredor, supone un enfoque novedoso e integrable en los planes de entrenamiento. No obstante, la ciencia y la tecnología aún deben avanzar para que este modelo de estimulación tenga un impacto real y efectivo en este tipo de deportistas.

¿Con qué música se corre mejor?

La respuesta física y emocional que la música produce en un corredor bajo ciertas condiciones puede ser muy variada y compleja. Además, lo normal es que estas respuestas sean completamente diferentes para dos individuos e, incluso, para el mismo individuo en dos momentos distintos. Para comprender estas respuestas y su correlación con ciertos factores de interés (el entorno, el perfil de corredor, los objetivos y el tipo de entrenamiento, etc.) es necesario monitorizar a un número elevado de usuarios, almacenar grandes volúmenes de información real sobre su actividad y, posteriormente, aplicar técnicas que permitan extraer conocimiento a partir de esta información. El big data y la inteligencia artificial juegan un papel clave en estas tareas, ayudando a definir modelos de recomendación musical personalizados para cada corredor que buscan potenciar la respuesta física y emocional de los distintos atletas. Estas soluciones son una herramienta complementaria que contribuye a la mejora de los entrenamientos, desde la perspectiva novedosa de las emociones.

¿Qué sienten los deportistas?

Determinar con precisión qué emociones está experimentando una persona es un problema complejo. En ocasiones, ni ella misma es capaz de expresar con palabras lo que está sintiendo realmente o la intensidad de esa emoción. El mercado ofrece diferentes sensores que permiten captar alteraciones del sistema nervioso autónomo a partir de las cuales se pueden extrapolar las emociones que experimenta una persona. Hasta no hace mucho tiempo, el uso de estos sensores se limitaba a entornos con condiciones muy controladas, pero esta tendencia ha evolucionado en busca de dispositivos más accesibles y de carácter no invasivo. El reto es ir un paso más allá, diseñando y construyendo sensores emocionales portátiles y ligeros, que soporten condiciones hasta ahora adversas (la lluvia, la sudoración de la piel, etc.) y que no se vean afectados por el movimiento del usuario (el braceo del corredor, la dinámica de carrera...).

¿El entorno importa?

Las características del entorno (el paisaje, el tipo de suelo, la altitud...), las condiciones atmosféricas y medioambientales (niveles de ruido, calidad del aire...) e, incluso, la hora del día tienen una influencia directa en el estado anímico del corredor. Gracias a la tecnología, hoy en día resulta sencillo conocer la ubicación del deportista y acceder a numerosa información geográfica relacionada con esa posición concreta. El análisis de esta información no solo revela factores que pueden influir en su respuesta física y emocional, sino que también nos permite adelantarnos a lo que se va a enfrentar. Se abren líneas de trabajo centradas en aprovechar todo este conocimiento para mejorar el proceso de selección de música, comprendiendo la influencia del entorno en el corredor.

DJ-Running, música para cada corredor y cada momento

La aplicación móvil DJ-Running reproduce música según las emociones, la localización en cada momento y el tipo de entrenamiento que está realizando el corredor, siempre con el fin de mejorar su motivación y rendimiento. La selección musical depende de su estado de ánimo (triste/contento, estresado, enfadado, nivel de motivación y potenciales metas, etc.) y de los cambios emocionales que experimenta durante el ejercicio. Para estimarlo, se han desarrollado distintas versiones de un dispositivo ‘wearable’ (que se puede llevar puesto). La primera versión ha sido un guante dotado de sensores que monitoriza en tiempo real determinada información fisiológica del usuario y las variaciones en las características eléctricas de su piel. Estos datos son transmitidos al móvil del corredor donde, aplicando técnicas de inteligencia artificial, se determinan las emociones y los cambios emocionales que está experimentando en cada instante. Estas técnicas han sido integradas en la app, que va seleccionando la música que escucha durante el entrenamiento.

La aplicación móvil interactúa con los servicios de recomendación musical programados en DJ-Running y reproduce las canciones seleccionadas a través del servicio de ‘streaming’ de Spotify. La propuesta musical está basada en modelos de inteligencia personalizados y con capacidad de aprendizaje que determinan, en cada momento, la canción más adecuada para un usuario concreto. La creación y entrenamiento de estos modelos ha exigido categorizar la discografía de Spotify desde una perspectiva emocional y experimentar con usuarios las respuestas que producen determinadas canciones bajo ciertas condiciones. Estas tareas complejas han requerido combinar soluciones existentes y avanzar en nuevas propuestas en los campos de la inteligencia artificial, el big data y la computación en la nube.

En una primera fase, el proyecto se centra en experimentar con corredores de larga distancia (maratonianos y mediomaratonianos). A corto plazo se pretende aplicar a personas sedentarias, como vía para animarles a hacer deporte.

Quién lo investiga

DJ-Running es un proyecto de investigación multidisciplinar financiado por el Ministerio de Economía, Industria y Competitividad dentro del Programa Explora Tecnología. La duración del proyecto es de dos años, de 2017 a 2019, y en él participan tres grupos del Instituto de Investigación en Ingeniería de Aragón (I3A) y de la Universidad de Zaragoza: el grupo de I+D en Computación Distribuida (Disco), el grupo de Investigación en Interfaces Avanzadas (Affective Lab) y el grupo de Sistemas de Información Avanzados (IAAA).

¿La tecnología logrará cambiar o manipular lo que sentimos?

La ciencia sigue haciéndose preguntas Aunque el ser humano es emocionalmente influenciable, la manera de sentir de cada individuo es diferente. Por este motivo, el desarrollo de soluciones tecnológicas de propósito general (que sirven para varias cosas) es prácticamente inviable. Todavía estamos lejos de disponer de los sistemas de control y manipulación emocional que aparecen en las películas futuristas e incluso es altamente cuestionable su viabilidad técnica. A estas dificultades hay que sumar las cuestiones éticas involucradas. En cualquier caso, los avances en torno a la computación emocional continúan impulsando nuevas soluciones hardware y software dedicadas a ofrecer servicios más personalizados. Dominios de aplicación como el deporte, la salud, el negocio electrónico o el ocio hacen uso de forma cada vez más habitual de estos sistemas emocionales.

Pedro Álvarez investigador principal del proyecto DJ-Running y responsable del equipo del Grupo de Computación Distribuida (Disco) Sandra Baldassarri y José Ramón Beltrán responsables del equipo del Grupo de Interfaces Avanzadas (Affective Lab) Francisco Javier Zarazaga responsable del equipo del Grupo de Sistemas de Información Avanzados (IAAA). Instituto de Investigación en Ingeniería de Aragón (I3A), Universidad de Zaragoza

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