La publicidad digital como estimulante de respuesta emocionales básicas en la audiencia

Contenido principal del artículo

Juan Carlos Castro-Analuiza
https://orcid.org/0000-0002-5371-9727
Victoria Micaela Pazmiño-Chimbana

Resumen

Los mensajes publicitarios provocan reacciones emocionales en los consumidores y se ha intentado explicar cómo funciona la publicidad dentro de los procesos afectivos emocionales y la posición central encargada de seleccionar la información en la consciencia. Estas brechas surgen cuando se examina las emociones en la publicidad, especialmente, dentro de los entornos y medios digitales publicitarios. Por tal razón, el objetivo de investigación fue indagar cuáles son las escenas de la publicidad digital de "Origen Ambateño 2022” sobre la base de las expresiones faciales de las emociones básicas que más llamaron la atención en la audiencia. Se utilizó un enfoque cuantitativo, con un nivel descriptivo y contexto Neuromarketing, mediante la herramienta AffdexMe, a estudiantes universitarios, del sexo femenino y masculino. Como principales resultados, se observa que las emociones alegría y sorpresa fueron la más significativas en las escenas, por otro lado, el estado emocional negativo más significativo fue el asco. Sin embargo, el disgusto, la ira, el miedo y la tristeza presentaron activaciones bajas entre ascensos y descensos en cada una de las escenas. La campaña de “Origen Ambateño 2022” generó más emociones positivas en comparación a las emociones negativas, y sus beneficios se reflejan en que la publicidad digital sea más recordada por la audiencia, impulse e incentive al consumo de los productos locales y visibilizar toda la capacidad productiva y riqueza territorial.

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Detalles del artículo

Cómo citar
Castro-Analuiza, J. C., & Pazmiño-Chimbana, V. M. (2023). La publicidad digital como estimulante de respuesta emocionales básicas en la audiencia. INNOVA Research Journal, 8(2), 107–128. https://doi.org/10.33890/innova.v8.n2.2023.2237
Sección
Empresa e innovación
Biografía del autor/a

Juan Carlos Castro-Analuiza, Universidad Técnica de Ambato, Ecuador

Juan Carlos Castro Analuiza posee doble titulación de Doctor: 1) Ciencias de la Empresa;
2) Organización de Empresas mención internacional y Máster en Organización de
Empresas por la Universidad Rey Juan Carlos de Madrid. Máster en Neuromarketing por
la Universidad Internacional de La Rioja. Magíster en Diseño Curricular y Evaluación
Educativa e Ingeniero Comercial por la Universidad Técnica de Ambato. Autor y Coautor
libros, publicaciones y proyectos de investigación en Marketing, Neuromarketing, Marca
Ciudad, Imagen Destino, Consumo de alimentos, Eficiencia Estratégica. Director del
grupo de Investigación: Desarrollo Comercial del Mercado (2018-2020) e investigador.
Miembro del Directorio de la Red Ecuatoriana de Marketing del Ecuador. Revisor
asociado de Revistas Internacionales ESIC-Market (ISSN 0212-1867) Cuadernos de
Administración (ISSN 0120-4645). Coordinador e investigador de proyectos en
Marketing Turístico, Neuromarketing, Eficiencia Estratégica, Rutas Turísticas
financiados por la Dirección de Investigación y Desarrollo-DIDE de la Universidad
Técnica de Ambato-Ecuador. Ejerce la Docencia del MK. Desde el 2008,
compatibilizando con el ejercicio de la profesión en el área Comercial. En la actualidad,
ejerce la Docencia en Posgrado y Grado en la UTA y es Profesor invitado de diversas
Universidades en Posgrados del Ecuador.

Victoria Micaela Pazmiño-Chimbana, Universidad Técnica de Ambato, Ecuador

Victoria Micaela Pazmiño Chimbana en la actualidad, pertenece al grupo de investigación
Desarrollo Competitivo del Mercado y, es asistente de investigación del proyecto:
Laboratorio de Neuromarketing, como potencial cerebral para el mercado turístico de la
carrera de Marketing y Gestión de Negocios-Facultad de Ciencias Administrativas en la
Universidad Técnica de Ambato – Ecuador. Coautora de la publicación “Revisión
Sistemática: Marcas emocionales desde una perspectiva de la publicidad” en etapa de
evaluación en la revista Cuadernos de Administración Universidad del Valle-Colombia
indizada en la web of science.

Citas

Aiolfi, S., Bellini, S., & Pellegrini, D. (2021). Data driven digital advertising: benefits and risks of online behavioral advertising. International Journal of Retail & Distribution Management, 49(7), 1-22. https://doi.org/10.1108/IJRDM-10-2020-0410

Alarcón, S. (2020). Análisis de tecnologías digitales para beneficiar el ejercicio profesional de los mediadores faniliares de Chile. Revista de Derecho Privado, (39), 33-60. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=7865433

Alawamleh, M., Twait, L., & Saht, G. (2020). The effect of online learning on communication between instructors and students during Covid-19 pandemic. Asian Education and Development, 1-22. https://doi.org/10.1108/AEDS-06-2020-0131

Appel, G., Grewal, L., Hadi, R., & Stephen, A. (2020). The future of social media in marketing. Journal of the Academy of Marketing Science, 48, 79-95. https://doi.org/10.1007/s11747-019-00695-1

Behera, R. G., Gupta, S., Kamboj, S., & Bala, P. (2019). Personalized digital marketing recommender engine. Journal of Retailing and Consumer Services, 1-24. https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2019.03.026

Bhatia, T. (2019). Las emociones y el lenguaje en la publicidad. Journal Citation Reports, 435-449. https://doi.org/10.1111/weng.12420

Chen, Q., Feng, Y., Liu, L., & Tian, X. (2019). Understanding consumers’ reactance of online personalized advertising: A new scheme of rational choice from a perspective of negative effects. International Journal of Information Management, 44, 53-64. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2018.09.001

Chen, S., & Lin, C. (2019). Understanding the effect of social media marketing activities: The mediationof social identification, perceived value, and satisfaction. Technological Forecasting & Social Change, 140, 22-32. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2018.11.025

Choi, H., Carl, M., Balseiro, S., & Leary, A. (2020). Online Display Advertising Markets: A Literature Review and Future Directions. Information Systems Research, 1-20. https://doi.org/10.1287/isre.2019.0902

Cotán Fernández, A. (2020). El método etnográfico como construcción de conocimiento: un análisis descriptivo sobre su uso y conceptualización en ciencias sociales. Revista de Educación de la Universidad de Málaga, 1(1), 83-103. http://dx.doi.org/10.24310/mgnmar.v1i1.7241

Cowen, A., Keltner, D., Schroff, F., Jou, B., Hartwig, A., y Prasad, G. (2021). Dieciséis expresiones faciales ocurren en contextos similares en todo el mundo. Naturaleza, 589, 251-257. https://doi.org/10.1038/s41586-020-3037-7

Dafonte, A. (2018). The key elements of viral advertising. From motivation to emotion in the most shared videos. Media Education Reseacrh Journal, 22(43), 200-206. http://dx.doi.org/10.3916/C43-2014-20

Dang, H., Liu, F., Stehouer, J., Liu, X., & Jain, A. (2020). On the detection of digital face manipulation. CvF, 5781-5790.

Das, G., Wiener, H., & Kareklas, I. (2019). To emoji or not to emoji? Examining the influence of emoji on consumer reactions to advertising. Journal of Business Research, 96, 147-156. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2018.11.007

Dastane, O. (2020). Impact of digital marketing on online purchase intention: Mediation effect of customer relationship management. Journal of Asian Business Strategy, 10(1), 142-158. https://doi.org/10.18488/journal.1006.2020.101.142.158

Dolensek, N., Gehrlach, D., Klein, A., & Gogolla, N. (2020). Facial expressions of emotion states and their neuronal correlates in mice. Research Neuroscience, 368(6486), 89-94. https://doi.org/10.1126/science.aaz9468

Egger, M., Ley, M., & Hanke, S. (2019). Emotion recognition from physiological signal analysis: a review. Electronic Notes in Theoretical Computer Science, 343, 35-55. https://doi.org/10.1016/j.entcs.2019.04.009

Fernández, P., Peña, F., Ren, T., & Cunha, A. (2020). Human emotion recognition: review of sensors and methods. Sensors, 20(30), 2-40. https://doi.org/10.3390/s20030592

Fiestas Ambato. (2022). De origen Ambateño. De origen Ambateño: https://www.fiestasdeambato.com/origen

Gogic, I., Manhart, M., Pandzic, I., & Ahlberg, J. (2020). Fast facial expression recognition using local binary features and shallow neural networks. The Visual Computer, 36(1), 97-112. https://doi.org/10.1007/s00371-018-1585-8

Goldenberg, A., & Gross, J. (2020). Digital emotion contagion. CellPress Reviews, 1-13. https://doi.org/10.1016/j.tics.2020.01.009

Gutiérrez, G. (2019). El neuromarketing, como herramienta efectiva para la educación en las ventas y la publicidad. Revista Latina de Comunicación Social, (74), 1173-1189. https://doi.org/10.4185/RLCS-2019-1377

Heras, C., Sánchez, P., & Ignacio, J. (2020). Sentiment analysis and emotion understanding during the Covid 19 pandemic in Spain its impact on digital ecosystems. International journal of environmental research and public health, 1-22. https://doi.org/10.3390/ijerph17155542

Hernández-Ávila, C. E., y Carpio Escobar, N. A. (2019). Introducción a los tipos de muestreo. Revista Científica del Instituto Nacional de Salud, 2(1), 75-79. https://doi.org/10.5377/alerta.v2i1.7535

Karsten, L. (2022). Medición de la expresión facial de la emoción. Diálogos en Neurociencia Clínica, 17(4), 457-462. https://doi.org/10.31887/DCNS.2015.17.4/kwolf

Kietzmann, J., Lee, L., McCarthy, I., & Kietzmann, T. (2020). Deepfakes: Trick or treat? Business Horizons, 63(2), 135-146. https://doi.org/10.1016/j.bushor.2019.11.006

Kim, J., Kang, S., & Lee, K. (2019). Evolution of digital marketing communication: Bibliometric analysis and network visualization from key articles. Journal of Business Research, 130, 552-563. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2019.09.043

Kross, E., Verduyn, P., Sheppes, G., Costello, C., Jonides, J., & Ybarra, O. (2020). Social Media and Well-Being: Pitfalls, Progress, and Next Steps. Trends in Cognitive Sciences, 20(20), 1-12. https://doi.org/10.1016/j.tics.2020.10.005

Kyung, Y., y Sullivan, P. (2019). El branding emocional habla al corazón de los consumidores: el caso de las de moda. Moda y textiles, 6(2), 1-20. https://doi.org/10.1186/s40691-018-0164-y

Li, Y., & Xie, Y. (2020). Is a picture worth a thousand words? An empirical study of image content and social media engagement. Journal of Marketing Research, 57(1), 1-19. https://doi.org/10.1177/0022243719881113

Mafe, C., Bigné, E., & Currás, R. (2019). The effect of emotions, eWOM quality and online review sequence on consumer intention to followadvice obtained fromdigital services. Journal of Service Management, 1-23.https://doi.org/10.1108/JOSM-11-2018-0349

Medina, R. (06 de Septiembre de 2022). Branch Marketing Digital. Obtenido de Estadísticas de la situación Digital en Ecuador 2021-2022. https://branch.com.co/marketing-digital/estadisticas-de-la-situacion-digital-en-ecuador-2021-2022/

Meire, M., Hewett, K., Ballings, M., Kumar, & Poel, D. (2019). The role of marketer-generated content in customer engagement marketing. Journal of Marketing, 1-22. https://doi.org/10.1177/0022242919873903

Melo, E. (24 de mayo de 2018). Al día, una persona recibe entre 3.000 y 5.000 mensajes publicitarios. Obtenido de La república. https://www.larepublica.co/empresas/al-dia-una-persona-recibe-entre-3-000-y-5-000-mensajes-publicitarios-2730745

Nuñez, M., López, A., & Vela, D. (2021). Theoretical-scientific review of the conceptual framework of emotion and sentiment and its application to neuromarketing. Vivat Academia Revista de Comunicación, (154), 381-407. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=7931419

Otamendi, J., y Sutil, D. (2020). La efectividad emocional de la publicidad. Frontiers in Psychology, 11, 1-12. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2020.02088

Piper, L. (2020). COVID-19 Information seeking on digital media and preventive behaviors: The mediation role of worry. Cyberpsychology, Behavior and Social Networking, 23(10), 1-6. https://doi.org/10.1089/cyber.2020.0250

Pobee, F. (2021). Non-probabilistic approach to e-banking adoption: the moderating impact of trialability. 47(2), 1-30. https://doi.org/10.1177/0258042X211054248

Poels, K., & Dewitte, S. (2019). The role of emotions in advertising: a call to action. Journal of Advertising, 48(1), 81-90. https://doi.org/10.1080/00913367.2019.1579688

Putri, E. (2022). An impact of the use instagram application towards students vocabulary. Pustakailmu, 2(22), 1-10. http://pustakailmu.id/index.php/pustakailmu/article/view/88

Qiyu, B., Qi, D., Zhe, M., & Maokun, Y. (2019). A systematic review of emoji: current research and future perspectives. Front. Psychol, 10, 1-36. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2019.02221

Ramos, C. (2021). Diseño de investigación experimental. Ciencia América, 10(1), 1-7. https://doi.org/10.33210/ca.v10i1.356

Sanz, P., Jiménez, G., y Elías, R. (2019). La incorporación de la figura del influencer en las campañas publicitarias: Consecuencia para las agencias de publicidad española. Estrategias, Tendencias e Innovación en Comunicación, (18), 63-86. http://dx.doi.org/10.6035/2174-0992.2019.18.5

Saura, J. (2020). Using data sciences in digital marketing: framework, methods, and performance metrics. Journal of Innovation & Knowledge, 6(2), 92-102. https://doi.org/10.1016/j.jik.2020.08.001

Schreiner, M., Fischer, T., y Riedl, R. (20221). Impacto de las características del contenido y la emoción en el compromiso del comportamiento en las redes sociales: revisión de la literatura y agenda de investigación. Electronic Commerce Research, (21), 329-345. https://doi.org/10.1007/s10660-019-09353-8

Shahbaznezhad, H., Dolan, R., & Rashidirad. (2021). The role of social media content format and platform in users engagement behavior. Journal of Interactive Marketing, 53(1), 47-65. https://doi.org/10.1016/j.intmar.2020.05.001

Shen, C., Kasra, M., Wenjing, G., & Brien, J. (2018). Fake images: The effects of source, intermediary, and digital media literacy on contextual assessment of image credibility online. New media & society, 21(2), 1-6. https://doi.org/10.1177/1461444818799526

Smink, Frowijn, Reijmersdal, Noort, & Neijens. (2019). Try online before you buy: How does shopping with augmented reality affect brand responses and personal data disclosure. Electronic Commerce Research and Applications, 35, 1-10. https://doi.org/10.1016/j.elerap.2019.100854

Stroe, S., Sirén, C., Shepherd, D., & Wincent, J. (2019). The dualistic regulatory effect of passion on the relationship between fear of failure and negative affect: Insights from facialbetween fear of failure and negative affect: Insights from facial expression analysis. Journal of Business Venturing, 35(4), 1-20.https://doi.org/10.1016/j.jbusvent.2019.105948

Strohmaier, A., Mackay, K., Obersteiner, A., & Reiss, K. (2020). Eye-tracking methodology in mathematics education research: A systematic literature review. Educational Studies in Mathematics volume, 104, 147-200. https://doi.org/10.1007/s10649-020-09948-1

Szabo, S., & Webster, J. (2020). Perceived greenwashing: the effects of green marketing on environmental and product perceptions. Journal of Business Ethics, 171, 719-739. https://doi.org/10.1007/s10551-020-04461-0

Vaccari, C., & Chadwick, A. (2020). Deepfakes and disinformation: exploring the impact of synthetic political the impact of synthetic politicaland trust in news. Social Media + Society, 1-13. https://doi.org/10.1177/2056305120903408

Vieira, V., Severo, M., Agnihotri, R., & Correa, N. (2019). In pursuit of an effective B2B digital marketing strategy in an emerging market. Journal of the Academy of Marketing Science, 47, 1085-1108. https://doi.org/10.1007/s11747-019-00687-1

Wei, H., Hauer, R., & He, X. (2021). A forest experience does not always evoke positive emotion: A pilot study on unconscious facial expressions using the face reading technology. Forest Policy and Economics, 123. https://doi.org/10.1016/j.forpol.2020.102365

Westerlund, M. (2019). The emergence of deepfake technology: a review. Technology Innovation Management Review, 9(11), 39-52. https://timreview.ca/article/1282

Yue, L., Chen, W., Li, X., Zuo, W., & Yin, M. (2019). A survey of sentiment analysis in social media. Knowledge and Information Systems, 60, 617-663. https://doi.org/10.1007/s10115-018-1236-4

Zoya, K., Lartsev, S., Revelsky, A., & Buryak, A. (2021). Microextraction by packed sorbent optimized by statistical design of experiment as an approach to increase the sensitivity and selectivity of HPLC-UV determination of parabens in cosmetics. Journal of Pharmaceutical and Biomedical Analysis, 195, 32-40. https://doi.org/10.1016/j.jpba.2020.113843