Análisis de la decisión del consumidor en plataformas de comercio electrónico mediante publicidad en vídeo y datos cerebrales Autores: Sakthi R. Velammal - Karunya Institute of Technology and Sciences, Coimbatore (IN) A. Leo - Karunya Institute of Technology and Sciences, Coimbatore (IN) Ruchit Kumar Kuncha - Marriotts Ridge, Maryland (US) Ruthvik Kumar Kuncha - Marriotts Ridge, Maryland (US) Martina Rani - Karunya School of Management, Coimbatore (IN) Resumen En los últimos años, la publicidad en vídeo se ha convertido en una de las herramientas más poderosas para influir en las decisiones de los consumidores, utilizando con frecuencia elementos visuales, música y celebridades para atraer a los compradores. Sin embargo, esto genera un problema: en ocasiones, productos de baja calidad se promocionan mediante contenidos visuales de alta calidad, lo que puede llevar a los consumidores a comprarlos, mientras que productos de buena calidad pueden ser ignorados cuando se presentan en vídeos de baja calidad. La cantidad de investigaciones en este ámbito sigue siendo bastante limitada, especialmente en lo que respecta a esta discrepancia entre la presentación del vídeo y la calidad real del producto. Este estudio analiza el interés de compra de los consumidores bajo dos condiciones: vídeo de buena calidad y vídeo de baja calidad. Se presta especial atención a los casos de discrepancia, en los que anuncios atractivos pueden inducir a la compra de productos de baja calidad, mientras que anuncios deficientes pueden reducir el interés por productos de buena calidad. Se registraron señales de EEG de los participantes mientras visualizaban los anuncios y se extrajeron características neurofisiológicas como el valor absoluto medio (MAV) y la entropía de Shannon. En total, participaron 35 personas en el experimento, quienes visualizaron dos vídeos publicitarios, uno de alta calidad y otro de baja calidad. Las características extraídas del EEG —valor absoluto medio y entropía de Shannon— de las bandas beta y gamma alcanzaron un rendimiento de clasificación casi perfecto (AUC ≈ 1,0) para discriminar entre decisiones de compra y de no compra a partir de las bandas de frecuencia beta (β) y gamma (γ). Los resultados muestran cómo los anuncios atractivos pueden, en determinadas circunstancias, inducir a error a los consumidores, mientras que el análisis de EEG permite identificar cuándo las decisiones de compra se corresponden con la calidad real del producto o se desvían de ella.