Resumen

Las encuestas de opinión pública relacionadas con elecciones convencionales han utilizado el método del sistema de respuesta automatizada (ARS). Las encuestas de opinión pública ARS se basan en la conveniencia de uso y requieren respuestas telefónicas al azar. Sin embargo, la tasa de respuesta real es inferior al 5%. Como resultado, las discrepancias entre las encuestas de opinión pública recientes y los resultados reales de las elecciones se han convertido en un problema. En este estudio, proponemos un sistema que cuantifica las preferencias por región, edad y género al cuantificar las emociones basadas en los comportamientos y expresiones faciales de los ciudadanos que pasan por el lugar de la campaña y las utiliza como estadísticas básicas. Además, se utilizó una inteligencia artificial (IA) de reconocimiento facial previamente publicada para obtener datos de reconocimiento facial, edad, género y diversas emociones de los ciudadanos. La IA de reconocimiento facial publicada produjo una estabilidad de más del 99% de tasa de reconocimiento. La estructura de datos siguió una estructura de árbol inverso ponderado, y las expresiones faciales, el género y la edad se analizaron utilizando el algoritmo de reconocimiento facial publicado. Además, las expresiones, así como los comportamientos que muestran emociones, se fusionaron para recopilar y analizar datos con pesos.

• Materias:Inteligencia artificial Aplicación móvil Asistencia tecnológica a personas con discapacidad Tecnología en educación
• Subjects:Artificial intelligence Mobile application Technological assistance to people with disabilities Technology in education
• Palabras claves:Elecciones; Encuestas de opinión pública; Método ARS; Tasa de respuesta; IA de reconocimiento facial; Emociones
• Keywords:Election; Public opinion polls; ARS method; Response rate; Facial recognition AI; Emotions