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Predição de escolhas de baixa capacidade cognitiva baseada na variabilidade da frequência cardíaca (2024)

  • Authors:
  • Autor USP: MURAMATSU JÚNIOR, MARIO - IME
  • Unidade: IME
  • Sigla do Departamento: MAC
  • DOI: 10.11606/D.45.2024.tde-19082024-140041
  • Subjects: TOMADA DE DECISÃO; EMOÇÕES; FREQUÊNCIA CARDÍACA; APRENDIZADO COMPUTACIONAL
  • Keywords: Decision making; Emotions; Heart rate variability; Variabilidade da frequência cardíaca
  • Agências de fomento:
  • Language: Português
  • Abstract: A tomada de decisões é um aspecto fundamental da vida cotidiana. Ela ocorre em vários contextos, desde a escolha do que comer no café da manhã até decisões complexas, como escolhas de carreira ou estratégias de negócios. Nesse contexto, uma pergunta natural é: poderíamos prever a decisão de uma pessoa? Para ajudar a responder a essa pergunta, levantamos a hipótese de que o estado do corpo é fundamental para algumas classes de tomada de decisão, por exemplo, decisões de raciocínio rápido e intuitivo realizadas pelo Sistema 1 (modelo de Kahneman). Para medir o estado fisiológico do corpo, propomos usar a interocepçào. É interessante notar que podemos medir a interocepção por meio da variabilidade da frequência cardíaca. Projetamos um experimento em que uma pessoa assiste a um trailer e decide se quer ou não assistir ao filme para testar nossa hipótese. Utilizando um modelo de machine learning, demonstramos que a previsão da escolha de uma pessoa é mais eficaz quando se combina a variabilidade da frequência cardíaca com medidas emocionais, em comparação ao uso isolado das emoções ou das preferências de género do filme, alcançando uma taxa de acurácia de 73%. Esses resultados evidencian1 que o estado fisiológico do corpo está associado ã tomada de decisões, as quais podem ser previstas com base nesses parâmetros com uma precisão aceitável
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 18.06.2024
  • Acesso à fonteAcesso à fonteDOI
    Informações sobre o DOI: 10.11606/D.45.2024.tde-19082024-140041 (Fonte: oaDOI API)
    • Este periódico é de acesso aberto
    • Este artigo NÃO é de acesso aberto

    How to cite
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    • ABNT

      MURAMATSU JÚNIOR, Mario. Predição de escolhas de baixa capacidade cognitiva baseada na variabilidade da frequência cardíaca. 2024. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-19082024-140041/. Acesso em: 26 jan. 2026.
    • APA

      Muramatsu Júnior, M. (2024). Predição de escolhas de baixa capacidade cognitiva baseada na variabilidade da frequência cardíaca (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-19082024-140041/
    • NLM

      Muramatsu Júnior M. Predição de escolhas de baixa capacidade cognitiva baseada na variabilidade da frequência cardíaca [Internet]. 2024 ;[citado 2026 jan. 26 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-19082024-140041/
    • Vancouver

      Muramatsu Júnior M. Predição de escolhas de baixa capacidade cognitiva baseada na variabilidade da frequência cardíaca [Internet]. 2024 ;[citado 2026 jan. 26 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-19082024-140041/

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