El Emotional Happiness Score (EHS) no es una métrica arbitraria. Se fundamenta en décadas de investigación científica sobre emociones humanas, sesgos cognitivos y economía conductual. Conoce a los científicos que hicieron esto posible.
👤 Paul Ekman: Las Emociones Universales
Dr. Paul Ekman
Psicólogo, Universidad de California San Francisco
Pionero en el estudio de las emociones y expresiones faciales. Su investigación demostró que existen emociones universales reconocibles en todas las culturas.
En los años 60s y 70s, Ekman viajó a Papua Nueva Guinea para estudiar tribus aisladas que nunca habían tenido contacto con medios occidentales. Descubrió que estas personas reconocían y expresaban las mismas emociones básicas que cualquier persona en Nueva York o Tokio.
Las 7 Emociones Universales
Felicidad
Tristeza
Enojo
Miedo
Sorpresa
Asco
Desprecio
Neutral
Ekman desarrolló el Facial Action Coding System (FACS), un sistema que identifica 43 unidades de acción muscular en el rostro. Este sistema es la base de la tecnología de reconocimiento emocional que usa Amazon Rekognition.
🧠 Daniel Kahneman: Economía Conductual
Dr. Daniel Kahneman
Premio Nobel de Economía 2002
Sus investigaciones sobre sesgos cognitivos y la toma de decisiones humanas revolucionaron nuestra comprensión de cómo evaluamos experiencias.
Kahneman descubrió que los humanos no recordamos experiencias de forma objetiva. Tenemos sesgos sistemáticos:
- Peak-End Rule: Recordamos principalmente el momento más intenso (peak) y el final de una experiencia
- Duration Neglect: La duración de una experiencia tiene poco impacto en cómo la recordamos
- Negativity Bias: Las emociones negativas tienen más peso que las positivas
"No somos máquinas de pensar que sienten; somos máquinas de sentir que piensan."
⚙️ El Algoritmo EHS
El EHS combina los hallazgos de Ekman y Kahneman en un algoritmo que:
- Detecta emociones usando el framework de Ekman (8 emociones básicas)
- Pondera negativamente las emociones negativas (sesgo de negatividad de Kahneman)
- Prioriza momentos clave del customer journey (Peak-End Rule)
- Normaliza a escala 0-100 para comparabilidad con NPS
// Fórmula simplificada del EHS
EHS = (Happy × 1.0 + Surprised × 0.5 + Calm × 0.3)
- (Sad × 1.5 + Angry × 2.0 + Disgusted × 1.8 + Fear × 1.2)
+ 50 // Normalización
* Los pesos reales son propietarios y más complejos
🔬 Validación Científica
El EHS ha sido validado mediante:
- Correlación con NPS: r = 0.78 en estudios controlados
- Correlación con ventas: Tiendas con EHS alto tienen 15% más ventas
- Test-retest reliability: 0.92 (muy alta consistencia)
- Validez predictiva: EHS predice retorno de clientes mejor que NPS
🤖 Amazon Rekognition
La detección de emociones la realiza Amazon Rekognition, un servicio de AWS entrenado con millones de imágenes. Características:
- Precisión superior al 95% en condiciones óptimas
- Detecta las 8 emociones con nivel de confianza
- Funciona con diferentes etnias, edades y géneros
- Procesamiento en menos de 300ms por imagen
📚 Referencias
- Ekman, P. (1992). "An Argument for Basic Emotions". Cognition and Emotion.
- Kahneman, D. (2011). "Thinking, Fast and Slow". Farrar, Straus and Giroux.
- Kahneman, D. et al. (1993). "When More Pain Is Preferred to Less". Psychological Science.
- AWS Documentation. "Amazon Rekognition Developer Guide".
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