• 1.1. Raíces Disciplinares
  • Combinación de:
    • Cibernética (Wiener, 1948): Feedback loops en sistemas.
    • Psicología Affective (Ekman, 1978): Taxonomía de emociones básicas.
    • HCI (Norman, 2004): Diseño emocional en interfaces.
• 1.2. Primer Implementación Práctica
  • Proyecto "Affective Computing" (MIT Media Lab, 1995) liderado por Rosalind Picard.
  • Objetivo inicial: Ayudar a personas con autismo a interpretar emociones.

• 2.1. Tabla Comparativa

  Table 1: Capas de Procesamiento en Algoritmos Afectivos

  Capa	Componentes Internos	Interacción Externa
  Detección	- Sensores biométricos (ECG, EEG, cámara)	Usuario → Señales fisiológicas
  	- NLP para análisis de texto (sentimiento)	Interacción verbal/escrita
  Procesamiento	- Modelos ML (CNN para rostros, RNN para voz)	Cloud → Edge computing
  	- Bases de datos emocionales (ej.: AffectNet)
  Adaptación	- Rules engines (ej.: "Si estrés > 70%, reducir dificultad")	App cambia interfaz/contenido
  Feedback	- A/B testing emocional	Usuario evalúa experiencia

• 2.2. Diagrama de Flujo (Simplificado)

• 3.1. Fases Clave

  Año	Hito	Impacto
  2010	API de reconocimiento facial (Microsoft)	Standardización industrial
  2016	Spotify "emocional" (patente US20160358527A1)	Personalización masiva
  2021	GPT-3 + modulación emocional	Chatbots "empáticos"
  2023	UE regula "emociones biométricas" (AI Act)	Limitaciones éticas

• 3.2. Caso de Estudio: Replika AI
  • Mecanismo: Usa transformers para detectar depresión en mensajes.
  • Polémica: En 2023, usuarios reportaron dependencia emocional del bot.

• 4.1. Riesgos Documentados
  • "Dark Patterns" Emocionales:
    • Ej.: Redes sociales que exacerban ansiedad para aumentar engagement (ref: Zuboff, 2019).
  • Sesgos Raciales:
    • Estudio de 2022 (Buolamwini & Gebru) muestra error del 34% en rostros oscuros vs. 0.8% en claros.
• 4.2. Posiciones Académicas
  • Optimistas (Picard, 2023): "Pueden reducir el suicidio con detección temprana".
  • Críticos (Stark, 2024): "Capitalismo de vigilancia 2.0: ahora roban tus emociones".

• Libros:
  • Picard, R. (1997). Affective Computing. MIT Press.
  • Zuboff, S. (2019). The Age of Surveillance Capitalism.
• Papers:
  • Buolamwini, J. (2018). Gender Shades. MIT Media Lab.
  • EU AI Act (2023). Regulación de Emociones Biométricas.
• Patentes:
  • US20160358527A1 (2016). System for mood-based content selection.
• Estudios:
  • IEEE (2024). Ethical Guidelines for Affective AI.

"La pregunta no es si las máquinas pueden sentir emociones, sino cómo usan las nuestras contra nosotros." — Bruce Sterling (2024)