veintiocho-, y cuyas señales son transmitidas, con un dispositivo colocado en la mano, de forma inalámbrica y analizadas de forma sincronizada una vez recibidos, en una unidad central.

Tras esto, los datos son analizados y procesados matemáticamente dentro de una metodología de análisis de series tem-porales mediante la aplicación de algoritmos específicos. Las variables que se miden son la EDL (electrodermal level), actividad tónica asociada a la atención, y la EDR (electrodermal response), con el que se computa la actividad fásica re-lacionada con la emoción, variables que permiten realizar un cálculo de la efectividad de los contenidos en tres instantes puntuales: antes de ser lanzados, en fase piloto y, posteriormente, una vez lanzados. No obstante, existe una prueba de test previa en modo de focus group cuya actividad también es registrada en dos direcciones: análisis de contenido basado en la técnica del propio método y registro de la actividad electrodérmica mediante la aplicación de Sociograph.

En este sentido, cualquier estudio es diseñado en función de tres fases de trabajo que permiten obtener resultados efi-caces en relación a la métrica de sentimientos. Así, una primera fase denominada NeuroDesign, en la que cuantifican la efectividad de cada elemento con el fin de determinar la eficiencia de cada uno de ellos; la segunda fase consiste en el NeuroPretest, en el que se comprueba la efectividad de la comunicación una vez que se ha diseñado pero que no ha sido lanzada para poder incluir modificaciones que mejoren los resultados. La última fase de trabajo se conoce como Neuro-Metrics, que permite cuantificar el impacto y la reacción de la audiencia ante cualquier comunicación.

En definitiva, para esta técnica conocida como Sociograph, la respuesta más óptima o el índice de rendimiento ideal ante un estímulo es aquella que consigue despertar la atención y crear un vínculo emocional fuerte.

Neuromarketing Labs, otro ejemplo de empresa dedicada al análisis de métricas de sentimientos a partir de investigación neurocientífica, basa su acción en algoritmos creados por ellos que permiten hacer predicciones de alta precisión en torno a consumidores. Para ello emplean técnicas como electroencefalograma (EGG), que posibilita medir la actividad cerebral de manera precisa y en tiempos de milisegundo, y la resonancia magnética (fMRI) que permiten localizar la acti-vidad cerebral con total precisión. Ambas técnicas conjugadas permiten comprender el comportamiento del usuario de manera fiel, aunque en algunas ocasiones complementan los estudios con técnicas como el eye-tracking o mediciones de tipo biométrico y psicológico.

Con la EGG se mide el impacto inmediato que un estímulo provoca en el cerebro en función de la actividad desarrollada que, por otra parte, puede ser filmada y recreada, además de ser una técnica no invasiva. El fMRI (Functional Magnetic Resonance Imaging) es un método aplicado a medir emociones cuya efectividad es superior a los cuestionarios tradicio-nales, según indican autores como Berns y Moore (2011).

Con la técnica del eye-tracking se estimula la córnea para seguir la dirección de la mirada y, de esta manera, se puede medir el interés concreto y la atención de una persona en una determinada imagen. Además, se estipula una codificación por colores de las zonas de mayor y menor interés dentro de la imagen. Las técnicas biométricas, que son utilizadas como una herramienta habitual de medición en apps centradas en temas de salud, sirven para medir aspectos como la activi-dad electrodermal (EDA), la tasa de respiración, el ritmo cardíaco, la actividad muscular en electromiograma (EMG), etc., que son variables influidas directamente por la emoción y cuyos resultados sirven para calibrar en tiempo real los efectos de un contenido.