pág. 6418
FACETRACKER: SISTEMA PARA IDENTIFICAR
EMOCIONES A TRAVÉS DEL
COMPORTAMIENTO FACIAL IDENTIFICADO
UTILIZANDO UNA RED DE VISIÓN ARTIFICIAL
FACETRACKER: SYSTEM FOR IDENTIFYING EMOTIONS
THROUGH FACIAL BEHAVIOR IDENTIFIED USING A
COMPUTER VISION NETWORK
CROP DISEASES
Martha Martínez Moreno
Instituto Tecnológico de Toluca
Ericka González Suárez
Instituto Tecnológico de Toluca
José Francisco Martínez Rendón
Instituto Tecnológico de Toluca
María Elena Maceda Rodríguez
Instituto Tecnológico de Veracruz
Alma Patricia Vásquez González
Instituto Tecnológico de Toluca
pág. 6419
DOI: https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v9i4.19256
Facetracker: Sistema para identificar emociones a través del
comportamiento facial identificado utilizando una red de visión artificial
Martha Martínez Moreno1
martha.mm@toluca.tecnm.mx
Tecnológico Nacional de México
Instituto Tecnológico de Toluca
Ericka González Suárez
L21280566@toluca.tecnm.mx
Estudiante del TecNM. Instituto Tecnológico de
Toluca.
José Francisco Martínez Rendón
L21281275@toluca.tecnm.mx
Estudiante del TecNM. Instituto Tecnológico de
Toluca.
María Elena Maceda Rodríguez
maria.mr1@veracruz.tecnm.mx
Tecnológico Nacional de México. Instituto
Tecnológico de Veracruz.
Alma Patricia Vásquez González
avasquezg@toluca.tecnm.mx
Tecnológico Nacional de México. Instituto
Tecnológico de Toluca.
RESUMEN
Ante la necesidad de fortalecer los procesos de evaluación emocional en la infancia, se propone un
sistema que utilice tecnologías de inteligencia artificial para apoyar el trabajo clínico de los profesionales
de la psicología infantil. Facetracker se presenta como una herramienta innovadora que, mediante el
análisis de expresiones faciales durante actividades artísticas, permite identificar indicios emocionales
relevantes sin interferir con la espontaneidad del menor. Partiendo de la base de que muchos niños aún
no pueden verbalizar de forma clara lo que sienten, esta solución aprovecha las emociones que surgen a
la hora de expresar un dibujo para registrar señales que podrían pasar desapercibidas en evaluaciones
tradicionales. En lugar de depender únicamente de la interpretación subjetiva, el sistema recoge y analiza
datos visuales en tiempo real, generando reportes que complementan la observación clínica. Facetracker
permite generar reportes visuales, detectar patrones emocionales e identificar indicadores clave de
posibles alteraciones afectivas, promoviendo una intervención más oportuna y empática. Esta
herramienta, alineada con los principios de innovación ética y bienestar infantil, demuestra cómo la
tecnología puede convertirse en un puente entre el conocimiento científico y las necesidades reales de
los profesionales y niños en contextos sensibles.
Palabras clave: psicología infantil, evaluación emocional, inteligencia artificial, visión artificial,
expresiones faciales, emociones
1 Autor principal
Correspondencia: martha.mm@toluca.tecnm.mx
DOI: https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v9i4.19256
Facetracker: Sistema para identificar emociones a través del
comportamiento facial identificado utilizando una red de visión artificial
Martha Martínez Moreno1
martha.mm@toluca.tecnm.mx
Tecnológico Nacional de México
Instituto Tecnológico de Toluca
Ericka González Suárez
L21280566@toluca.tecnm.mx
Estudiante del TecNM. Instituto Tecnológico de
Toluca.
José Francisco Martínez Rendón
L21281275@toluca.tecnm.mx
Estudiante del TecNM. Instituto Tecnológico de
Toluca.
María Elena Maceda Rodríguez
maria.mr1@veracruz.tecnm.mx
Tecnológico Nacional de México. Instituto
Tecnológico de Veracruz.
Alma Patricia Vásquez González
avasquezg@toluca.tecnm.mx
Tecnológico Nacional de México. Instituto
Tecnológico de Toluca.
RESUMEN
Ante la necesidad de fortalecer los procesos de evaluación emocional en la infancia, se propone un
sistema que utilice tecnologías de inteligencia artificial para apoyar el trabajo clínico de los profesionales
de la psicología infantil. Facetracker se presenta como una herramienta innovadora que, mediante el
análisis de expresiones faciales durante actividades artísticas, permite identificar indicios emocionales
relevantes sin interferir con la espontaneidad del menor. Partiendo de la base de que muchos niños aún
no pueden verbalizar de forma clara lo que sienten, esta solución aprovecha las emociones que surgen a
la hora de expresar un dibujo para registrar señales que podrían pasar desapercibidas en evaluaciones
tradicionales. En lugar de depender únicamente de la interpretación subjetiva, el sistema recoge y analiza
datos visuales en tiempo real, generando reportes que complementan la observación clínica. Facetracker
permite generar reportes visuales, detectar patrones emocionales e identificar indicadores clave de
posibles alteraciones afectivas, promoviendo una intervención más oportuna y empática. Esta
herramienta, alineada con los principios de innovación ética y bienestar infantil, demuestra cómo la
tecnología puede convertirse en un puente entre el conocimiento científico y las necesidades reales de
los profesionales y niños en contextos sensibles.
Palabras clave: psicología infantil, evaluación emocional, inteligencia artificial, visión artificial,
expresiones faciales, emociones
1 Autor principal
Correspondencia: martha.mm@toluca.tecnm.mx
pág. 6420
Facetracker: System for identifying emotions through facial behavior
identified using a computer vision network
ABSTRACT
Given the need to strengthen emotional assessment processes in childhood, a system is proposed that
uses artificial intelligence technologies to support the clinical work of child psychology professionals.
Facetracker is presented as an innovative tool that, by analyzing facial expressions during artistic
activities, allows for the identification of relevant emotional cues without interfering with the child's
spontaneity. Based on the fact that many children are not yet able to clearly verbalize what they feel,
this solution leverages the emotions that arise when expressing a drawing to record signals that might
go unnoticed in traditional assessments. Rather than relying solely on subjective interpretation, the
system collects and analyzes visual data in real time, generating reports that complement clinical
observation. Facetracker allows for the generation of visual reports, the detection of emotional patterns,
and the identification of key indicators of possible affective disturbances, promoting more timely and
empathetic intervention. This tool, aligned with the principles of ethical innovation and child well-being,
demonstrates how technology can bridge the gap between scientific knowledge and the real needs of
professionals and children in sensitive contexts.
Keywords: child psychology, emotional evaluation, artificial intelligence, computer vision, facial
expressions, emotions
Artículo recibido 05 julio 2025
Aceptado para publicación: 25 julio 2025
Facetracker: System for identifying emotions through facial behavior
identified using a computer vision network
ABSTRACT
Given the need to strengthen emotional assessment processes in childhood, a system is proposed that
uses artificial intelligence technologies to support the clinical work of child psychology professionals.
Facetracker is presented as an innovative tool that, by analyzing facial expressions during artistic
activities, allows for the identification of relevant emotional cues without interfering with the child's
spontaneity. Based on the fact that many children are not yet able to clearly verbalize what they feel,
this solution leverages the emotions that arise when expressing a drawing to record signals that might
go unnoticed in traditional assessments. Rather than relying solely on subjective interpretation, the
system collects and analyzes visual data in real time, generating reports that complement clinical
observation. Facetracker allows for the generation of visual reports, the detection of emotional patterns,
and the identification of key indicators of possible affective disturbances, promoting more timely and
empathetic intervention. This tool, aligned with the principles of ethical innovation and child well-being,
demonstrates how technology can bridge the gap between scientific knowledge and the real needs of
professionals and children in sensitive contexts.
Keywords: child psychology, emotional evaluation, artificial intelligence, computer vision, facial
expressions, emotions
Artículo recibido 05 julio 2025
Aceptado para publicación: 25 julio 2025
pág. 6421
INTRODUCCIÓN
Durante los primeros años, los niños construyen su identidad y aprenden a gestionar sus emociones
mediante múltiples formas de expresión, entre las cuales el dibujo ha adquirido un papel central. Esto
ha sido utilizado como herramienta diagnóstica por profesionales de la psicología infantil, debido a su
capacidad para reflejar emociones profundas que muchas veces no pueden ser expresadas verbalmente,
según Villar-Cavieres y Castro, (2023), mencionan que el dibujo tiene un impacto significativo en la
infancia, ya que permite a los niños explorar aspectos esenciales para su desarrollo integral.
Sin embargo, a pesar de su valor clínico, el análisis del dibujo infantil sigue dependiendo en gran medida
de la observación directa del profesional y de su interpretación subjetiva, lo que puede dar lugar a
inconsistencias y errores en la evaluación del estado emocional del menor. Según Díaz L., (2010),
aunque la observación es valiosa, su eficacia depende directamente de la preparación, motivación y
competencia del observador. Además, que puede hacer inferencias incorrectas. Esto limita detectar de
manera oportuna trastornos emocionales como ansiedad, depresión o alteraciones del desarrollo, lo que
puede impactar negativamente el bienestar psicológico, académico y social del niño.
Frente a este reto, la integración de tecnologías emergentes como la inteligencia artificial y la visión
computacional ofrece nuevas oportunidades para optimizar los procesos diagnósticos en contextos
clínicos y educativos. Lugo-Reyes, et al (2014) mencionan que el uso de estas herramientas en el
diagnóstico clínico representa una propuesta multidisciplinaria cuyo objetivo es potenciar los procesos
cognitivos, el margen de error en la toma de decisiones médicas. Este contexto favorece el desarrollo de
un sistema innovador, relevante, complejo y con alto potencial.
En particular, el uso de sistemas que analicen en tiempo real las expresiones faciales y gestos
emocionales de los niños mientras realizan actividades creativas, como el dibujo, se perfila como una
alternativa innovadora, no invasiva y complementaria a los métodos tradicionales, precisamente
Facetracker busca superar las limitaciones de la evaluación subjetiva, proporcionando indicadores
objetivos que ayuden a los profesionales a detectar señales tempranas de alteraciones emocionales.
Al combinar modelos de inteligencia artificial con bases de datos espontáneas y no simuladas, se mejora
la precisión del análisis emocional, contribuyendo así al desarrollo de estrategias de intervención
adaptadas al perfil emocional de la persona evaluada. Asimismo, al generar datos estructurados y
INTRODUCCIÓN
Durante los primeros años, los niños construyen su identidad y aprenden a gestionar sus emociones
mediante múltiples formas de expresión, entre las cuales el dibujo ha adquirido un papel central. Esto
ha sido utilizado como herramienta diagnóstica por profesionales de la psicología infantil, debido a su
capacidad para reflejar emociones profundas que muchas veces no pueden ser expresadas verbalmente,
según Villar-Cavieres y Castro, (2023), mencionan que el dibujo tiene un impacto significativo en la
infancia, ya que permite a los niños explorar aspectos esenciales para su desarrollo integral.
Sin embargo, a pesar de su valor clínico, el análisis del dibujo infantil sigue dependiendo en gran medida
de la observación directa del profesional y de su interpretación subjetiva, lo que puede dar lugar a
inconsistencias y errores en la evaluación del estado emocional del menor. Según Díaz L., (2010),
aunque la observación es valiosa, su eficacia depende directamente de la preparación, motivación y
competencia del observador. Además, que puede hacer inferencias incorrectas. Esto limita detectar de
manera oportuna trastornos emocionales como ansiedad, depresión o alteraciones del desarrollo, lo que
puede impactar negativamente el bienestar psicológico, académico y social del niño.
Frente a este reto, la integración de tecnologías emergentes como la inteligencia artificial y la visión
computacional ofrece nuevas oportunidades para optimizar los procesos diagnósticos en contextos
clínicos y educativos. Lugo-Reyes, et al (2014) mencionan que el uso de estas herramientas en el
diagnóstico clínico representa una propuesta multidisciplinaria cuyo objetivo es potenciar los procesos
cognitivos, el margen de error en la toma de decisiones médicas. Este contexto favorece el desarrollo de
un sistema innovador, relevante, complejo y con alto potencial.
En particular, el uso de sistemas que analicen en tiempo real las expresiones faciales y gestos
emocionales de los niños mientras realizan actividades creativas, como el dibujo, se perfila como una
alternativa innovadora, no invasiva y complementaria a los métodos tradicionales, precisamente
Facetracker busca superar las limitaciones de la evaluación subjetiva, proporcionando indicadores
objetivos que ayuden a los profesionales a detectar señales tempranas de alteraciones emocionales.
Al combinar modelos de inteligencia artificial con bases de datos espontáneas y no simuladas, se mejora
la precisión del análisis emocional, contribuyendo así al desarrollo de estrategias de intervención
adaptadas al perfil emocional de la persona evaluada. Asimismo, al generar datos estructurados y
pág. 6422
visualizaciones accesibles, estos sistemas pueden facilitar la toma de decisiones clínicas, permitir
intervenciones más personalizadas y fomentar entornos más inclusivos y empáticos para el desarrollo
infantil.
En este sentido, la propuesta de Facetracker responde a la necesidad urgente de incorporar herramientas
tecnológicas que no solo actualicen los métodos de evaluación psicológica, sino que también potencien
la detección temprana, faciliten intervenciones oportunas y promuevan un acompañamiento emocional
más efectivo. Todo ello con un enfoque centrado en el bienestar integral de la infancia como motor
principal de la innovación.
Estado del arte
Tradicionalmente, herramientas como el análisis del dibujo infantil han sido empleadas para acceder al
mundo emocional del niño, al ser una vía de expresión accesible y no verbal que permite externalizar
pensamientos y sentimientos difíciles de verbalizar. No obstante, la interpretación de estas producciones
sigue dependiendo en gran medida de la observación clínica y de la subjetividad del evaluador, lo cual
puede comprometer la consistencia y precisión del diagnóstico.
A pesar de los avances en la psicometría y la evaluación clínica, aún existe una carencia importante de
instrumentos objetivos y estandarizados que permitan identificar, con mayor exactitud, patrones
emocionales relevantes. Esta situación dificulta la implementación de intervenciones tempranas y
adaptadas a las necesidades reales del menor, generando barreras que afectan su bienestar psicológico,
social y educativo.
Frente a este panorama, se reconoce la necesidad de incorporar enfoques innovadores como el uso de
inteligencia artificial y visión computacional que contribuyan a optimizar la precisión diagnóstica,
facilitando una evaluación más profunda, continua y menos invasiva del estado emocional infantil.
Desarrollo teórico
La psicología infantil se centra en el estudio del desarrollo emocional, cognitivo y social de los niños.
Según (Arza, 2000), dice que la psicología infantil busca integrar modelos teórico-metodológicos que
permitan comprender la relación entre el niño y su entorno, promoviendo estrategias educativas y
afectivas que favorezcan su desarrollo.
visualizaciones accesibles, estos sistemas pueden facilitar la toma de decisiones clínicas, permitir
intervenciones más personalizadas y fomentar entornos más inclusivos y empáticos para el desarrollo
infantil.
En este sentido, la propuesta de Facetracker responde a la necesidad urgente de incorporar herramientas
tecnológicas que no solo actualicen los métodos de evaluación psicológica, sino que también potencien
la detección temprana, faciliten intervenciones oportunas y promuevan un acompañamiento emocional
más efectivo. Todo ello con un enfoque centrado en el bienestar integral de la infancia como motor
principal de la innovación.
Estado del arte
Tradicionalmente, herramientas como el análisis del dibujo infantil han sido empleadas para acceder al
mundo emocional del niño, al ser una vía de expresión accesible y no verbal que permite externalizar
pensamientos y sentimientos difíciles de verbalizar. No obstante, la interpretación de estas producciones
sigue dependiendo en gran medida de la observación clínica y de la subjetividad del evaluador, lo cual
puede comprometer la consistencia y precisión del diagnóstico.
A pesar de los avances en la psicometría y la evaluación clínica, aún existe una carencia importante de
instrumentos objetivos y estandarizados que permitan identificar, con mayor exactitud, patrones
emocionales relevantes. Esta situación dificulta la implementación de intervenciones tempranas y
adaptadas a las necesidades reales del menor, generando barreras que afectan su bienestar psicológico,
social y educativo.
Frente a este panorama, se reconoce la necesidad de incorporar enfoques innovadores como el uso de
inteligencia artificial y visión computacional que contribuyan a optimizar la precisión diagnóstica,
facilitando una evaluación más profunda, continua y menos invasiva del estado emocional infantil.
Desarrollo teórico
La psicología infantil se centra en el estudio del desarrollo emocional, cognitivo y social de los niños.
Según (Arza, 2000), dice que la psicología infantil busca integrar modelos teórico-metodológicos que
permitan comprender la relación entre el niño y su entorno, promoviendo estrategias educativas y
afectivas que favorezcan su desarrollo.
pág. 6423
López, A. (2021) menciona que dentro de la psicología infantil hay algunos factores que influyen en el
desarrollo infantil tales como el desarrollo cognitivo, social, psicológico y el emocional, en el cual, este
último, puede ser influenciado por distintos factores. Según Sánchez y Ruetti, (2017), la expresión
emocional infantil está determinada por factores biológicos, sociales, lingüísticos y económicos que
influyen en su desarrollo, y, si no se gestionan adecuadamente, pueden generar dificultades a lo largo
del crecimiento.
La (UNIR, 2023) menciona que, esta disciplina es fundamental porque los primeros años de vida son
clave para el desarrollo afectivo y social de una persona. La manera en que los niños aprenden a
interactuar con su entorno, enfrentar desafíos y gestionar sus emociones en esta etapa inicial influye
significativamente en su bienestar y éxito futuro.
Dado que el comportamiento humano implica tanto acciones observables como procesos mentales, la
psicología juega un papel esencial, ya que se encarga de analizar el comportamiento humano en muchos
aspectos, ya sean acciones físicas como procesos mentales.
Pedraza (2015) dice que “las actitudes son respuestas que adoptamos, ya sea de forma consciente o
inconsciente, ante estímulos provenientes de otros seres vivos, fenómenos naturales u objetivos
específicos. Estas conductas reflejan nuestra interacción con el entorno y son una manifestación de como
reaccionamos frente a diferentes influencias”.
Además, este comportamiento humano esta influenciado, no solo por la interacción con el entorno, sino
también por procesos internos como las emociones, las motivaciones y las cogniciones. Autores como
Ekman (2003) y Goleman (2006), nos dicen que, las emociones juegan papel crucial en la toma de
decisiones y en la forma en que respondemos ante ciertos estímulos. Así, las emociones no solo actúan
como respuestas automáticas, sino que también informan nuestras actitudes y acciones futuras.
En este sentido, el arte ha demostrado ser una poderosa herramienta terapéutica que contribuye
significativamente al bienestar emocional y mental. Pasos (2014), menciona que esta disciplina analiza
el arte como producto de la mente humana desde la perspectiva del creador, como la del observador. En
el caso de la infancia, el dibujo se convierte en una vía de expresión especialmente valiosa. Dolz (2022)
afirma que a través del dibujo es posible acceder a aspectos emocionales que los niños, por su etapa de
desarrollo, aún no pueden verbalizar.
López, A. (2021) menciona que dentro de la psicología infantil hay algunos factores que influyen en el
desarrollo infantil tales como el desarrollo cognitivo, social, psicológico y el emocional, en el cual, este
último, puede ser influenciado por distintos factores. Según Sánchez y Ruetti, (2017), la expresión
emocional infantil está determinada por factores biológicos, sociales, lingüísticos y económicos que
influyen en su desarrollo, y, si no se gestionan adecuadamente, pueden generar dificultades a lo largo
del crecimiento.
La (UNIR, 2023) menciona que, esta disciplina es fundamental porque los primeros años de vida son
clave para el desarrollo afectivo y social de una persona. La manera en que los niños aprenden a
interactuar con su entorno, enfrentar desafíos y gestionar sus emociones en esta etapa inicial influye
significativamente en su bienestar y éxito futuro.
Dado que el comportamiento humano implica tanto acciones observables como procesos mentales, la
psicología juega un papel esencial, ya que se encarga de analizar el comportamiento humano en muchos
aspectos, ya sean acciones físicas como procesos mentales.
Pedraza (2015) dice que “las actitudes son respuestas que adoptamos, ya sea de forma consciente o
inconsciente, ante estímulos provenientes de otros seres vivos, fenómenos naturales u objetivos
específicos. Estas conductas reflejan nuestra interacción con el entorno y son una manifestación de como
reaccionamos frente a diferentes influencias”.
Además, este comportamiento humano esta influenciado, no solo por la interacción con el entorno, sino
también por procesos internos como las emociones, las motivaciones y las cogniciones. Autores como
Ekman (2003) y Goleman (2006), nos dicen que, las emociones juegan papel crucial en la toma de
decisiones y en la forma en que respondemos ante ciertos estímulos. Así, las emociones no solo actúan
como respuestas automáticas, sino que también informan nuestras actitudes y acciones futuras.
En este sentido, el arte ha demostrado ser una poderosa herramienta terapéutica que contribuye
significativamente al bienestar emocional y mental. Pasos (2014), menciona que esta disciplina analiza
el arte como producto de la mente humana desde la perspectiva del creador, como la del observador. En
el caso de la infancia, el dibujo se convierte en una vía de expresión especialmente valiosa. Dolz (2022)
afirma que a través del dibujo es posible acceder a aspectos emocionales que los niños, por su etapa de
desarrollo, aún no pueden verbalizar.
pág. 6424
Tomando como referente a Alonso Porras (2023), el dibujo infantil permite visualizar aspectos
cognitivos y emocionales del niño, mostrando conflictos internos, necesidades afectivas y formas de
relacionarse con el entorno. Este proceso gráfico puede ser utilizado como recurso para fomentar el
bienestar, la autoestima y la autorregulación emocional.
Molina-Jiménez (2015) afirma que el dibujo infantil posibilita a los niños exteriorizar sus sentimientos,
deseos e intereses, y que sus cambios estilísticos a lo largo del desarrollo reflejan una evolución
emocional y cognitiva.
Según Ochoa, G y Peris (2012) el dibujo infantil es una forma de expresión que permite acceder a
aspectos profundos de la personalidad, ya que refleja emociones de manera espontánea y sin filtros. Se
considera un lenguaje auténtico y directo, ideal para comprender a aquellos niños que, debido a su edad
o ciertas limitaciones, encuentran dificultades para comunicarse verbalmente.
Teniendo en cuenta esto, el dibujo puede llevarnos a expresar las emociones tanto a través de un dibujo
como la actitud que tenemos mientras se hace, pues, las expresiones faciales, como señala Ekman,
(2003), reflejan de manera universal y precisa las emociones que experimentamos, proporcionando
información invaluable para entender las actitudes de las personas en diferentes contextos sociales.
Expresión emocional e identificación afectiva a través del dibujo
El dibujo infantil constituye una vía de expresión auténtica que permite a los niños externalizar
emociones, pensamientos y conflictos internos que no pueden verbalizar de forma directa Dolz (2022).
Esta manifestación gráfica refleja el estado emocional, las vivencias internas y el contexto social del
menor.
Según Ochoa y Peris (2012), el dibujo es un lenguaje directo que permite acceder a niveles profundos
de la personalidad, funcionando como un puente entre el mundo interior del niño y su entorno. En
consecuencia, la incorporación del dibujo en contextos terapéuticos y educativos no debe considerarse
una actividad secundaria, sino una estrategia valiosa para promover el bienestar emocional.
Accesibilidad emocional mediante medios visuales no verbales
Las expresiones gráficas, a diferencia del lenguaje verbal, son accesibles para todos los niños, incluso
aquellos con dificultades lingüísticas, retraso del lenguaje o barreras culturales. En este sentido, el arte
visual ofrece una plataforma universal desde la cual los niños pueden comunicar sus estados
Tomando como referente a Alonso Porras (2023), el dibujo infantil permite visualizar aspectos
cognitivos y emocionales del niño, mostrando conflictos internos, necesidades afectivas y formas de
relacionarse con el entorno. Este proceso gráfico puede ser utilizado como recurso para fomentar el
bienestar, la autoestima y la autorregulación emocional.
Molina-Jiménez (2015) afirma que el dibujo infantil posibilita a los niños exteriorizar sus sentimientos,
deseos e intereses, y que sus cambios estilísticos a lo largo del desarrollo reflejan una evolución
emocional y cognitiva.
Según Ochoa, G y Peris (2012) el dibujo infantil es una forma de expresión que permite acceder a
aspectos profundos de la personalidad, ya que refleja emociones de manera espontánea y sin filtros. Se
considera un lenguaje auténtico y directo, ideal para comprender a aquellos niños que, debido a su edad
o ciertas limitaciones, encuentran dificultades para comunicarse verbalmente.
Teniendo en cuenta esto, el dibujo puede llevarnos a expresar las emociones tanto a través de un dibujo
como la actitud que tenemos mientras se hace, pues, las expresiones faciales, como señala Ekman,
(2003), reflejan de manera universal y precisa las emociones que experimentamos, proporcionando
información invaluable para entender las actitudes de las personas en diferentes contextos sociales.
Expresión emocional e identificación afectiva a través del dibujo
El dibujo infantil constituye una vía de expresión auténtica que permite a los niños externalizar
emociones, pensamientos y conflictos internos que no pueden verbalizar de forma directa Dolz (2022).
Esta manifestación gráfica refleja el estado emocional, las vivencias internas y el contexto social del
menor.
Según Ochoa y Peris (2012), el dibujo es un lenguaje directo que permite acceder a niveles profundos
de la personalidad, funcionando como un puente entre el mundo interior del niño y su entorno. En
consecuencia, la incorporación del dibujo en contextos terapéuticos y educativos no debe considerarse
una actividad secundaria, sino una estrategia valiosa para promover el bienestar emocional.
Accesibilidad emocional mediante medios visuales no verbales
Las expresiones gráficas, a diferencia del lenguaje verbal, son accesibles para todos los niños, incluso
aquellos con dificultades lingüísticas, retraso del lenguaje o barreras culturales. En este sentido, el arte
visual ofrece una plataforma universal desde la cual los niños pueden comunicar sus estados
pág. 6425
emocionales. Ekman (2003) señala que incluso los gestos faciales y actitudes al momento de dibujar
revelan claves emocionales importantes, lo que refuerza el valor del análisis de la conducta artística
como parte de la observación psicológica.
Visión artificial y accesibilidad emocional no invasiva
El sistema utiliza visión artificial como método de observación no invasivo para detectar emociones
(felicidad, tristeza, ira, sorpresa, entre otras) a través de la expresión facial mientras el niño realiza
dibujos. Esta metodología respeta la privacidad del menor al no requerir interacción directa con
interfaces complejas ni equipos invasivos, favoreciendo una observación natural y espontánea de su
comportamiento emocional.
La aplicación recopila estadísticas durante cada sesión, lo que permite construir perfiles emocionales a
lo largo del tiempo.
Análisis emocional con fines diagnósticos y educativos
El sistema no busca reemplazar la labor del profesional, sino ofrecer una fuente de datos objetiva y
continua sobre el estado emocional del niño. A través de gráficos y reportes el sistema proporciona
insumos para detectar patrones emocionales relevantes: fluctuaciones emocionales durante sesiones
creativas, estados persistentes de ansiedad o tristeza, o emociones vinculadas a ciertos colores o formas
en el dibujo.
Este análisis puede complementar entrevistas, observaciones clínicas y actividades diagnósticas,
ampliando la capacidad del profesional para tomar decisiones informadas.
METODOLOGÍA Y DESARROLLO
Análisis de requisitos y diagramas de casos de uso
En esta etapa del proyecto, se elaboró una encuesta dirigida a profesionales que forman parte de grupos
de psicólogos enfocados en el trabajo con niños. El propósito principal era obtener una comprensión
más profunda de sus necesidades y expectativas en relación con la herramienta, lo que permitirá tomar
decisiones más informadas sobre las características y funciones que deberían integrarse. A través de este
proceso, se busca adaptar la aplicación a los requerimientos más importantes, asegurando que sea útil y
relevante para su uso en la observación y evaluación infantil.
emocionales. Ekman (2003) señala que incluso los gestos faciales y actitudes al momento de dibujar
revelan claves emocionales importantes, lo que refuerza el valor del análisis de la conducta artística
como parte de la observación psicológica.
Visión artificial y accesibilidad emocional no invasiva
El sistema utiliza visión artificial como método de observación no invasivo para detectar emociones
(felicidad, tristeza, ira, sorpresa, entre otras) a través de la expresión facial mientras el niño realiza
dibujos. Esta metodología respeta la privacidad del menor al no requerir interacción directa con
interfaces complejas ni equipos invasivos, favoreciendo una observación natural y espontánea de su
comportamiento emocional.
La aplicación recopila estadísticas durante cada sesión, lo que permite construir perfiles emocionales a
lo largo del tiempo.
Análisis emocional con fines diagnósticos y educativos
El sistema no busca reemplazar la labor del profesional, sino ofrecer una fuente de datos objetiva y
continua sobre el estado emocional del niño. A través de gráficos y reportes el sistema proporciona
insumos para detectar patrones emocionales relevantes: fluctuaciones emocionales durante sesiones
creativas, estados persistentes de ansiedad o tristeza, o emociones vinculadas a ciertos colores o formas
en el dibujo.
Este análisis puede complementar entrevistas, observaciones clínicas y actividades diagnósticas,
ampliando la capacidad del profesional para tomar decisiones informadas.
METODOLOGÍA Y DESARROLLO
Análisis de requisitos y diagramas de casos de uso
En esta etapa del proyecto, se elaboró una encuesta dirigida a profesionales que forman parte de grupos
de psicólogos enfocados en el trabajo con niños. El propósito principal era obtener una comprensión
más profunda de sus necesidades y expectativas en relación con la herramienta, lo que permitirá tomar
decisiones más informadas sobre las características y funciones que deberían integrarse. A través de este
proceso, se busca adaptar la aplicación a los requerimientos más importantes, asegurando que sea útil y
relevante para su uso en la observación y evaluación infantil.
pág. 6426
Con ello, se pudo definir con mayor claridad el tipo de aplicación a desarrollar, alineándola con las
demandas y desafíos que enfrentan los especialistas en el diagnóstico temprano y la prevención de
trastornos en niños. El formulario se diseñó utilizando Microsoft Forms. Dando como resultado lo
siguiente:
Los usuarios buscan una presentación de resultados que sea detallada y fácil de comprender,
especialmente en formato de texto con explicaciones claras sobre los mismos. Esto demuestra que el
enfoque debe estar en ofrecer un informe detallado, que no solo muestre los resultados, sino que también
proporcione un contexto comprensible y útil para el usuario. Asimismo, los participantes expresaron su
interés por la privacidad, esto debido a que son datos importantes y de alta confidencialidad entre
paciente – psicólogo. Además de que el motivo sería también la incomodidad del niño o la distracción
y esto alteraría la prueba que ellos hacen generalmente.
Diagramas de casos de uso
Los diagramas UML son una herramienta que ayudan a visualizar, especificar, construir y documentar
el diseño de un sistema de manera clara y estructurada. En la tabla 1 se muestran algunos para entender
el funcionamiento de la captura de expresiones faciales.
Tabla 1. Expresiones faciales
Fuente: (elaboración propia, 2025)
Caso de uso 1 Capturar Expresiones Faciales
Objetivos asociados Permitir la detección de expresiones faciales en tiempo real.
Descripción El sistema debe capturar en tiempo real las expresiones faciales del
usuario mediante una cámara conectada al dispositivo.
Precondición • La cámara debe estar encendida y disponible.
• El sistema debe tener permisos para acceder a la cámara.
Secuencia Normal
Actor Sistema
1 Usuario Posicionarse frente a la cámara
2 Sistema Activa la cámara y comienza la captura
3 Sistema Identifica el rostro del usuario y sus expresiones faciales
Excepciones
2.1 Sistema No detecta una cámara activa. Muestra un mensaje de error.
Frecuencia esperada Cada vez que un usuario realice una sesión
Importancia Alta
Postcondición Se utilizan los datos obtenidos para su análisis posterior
Urgencia Critica
Comentarios Se recomienda utilizar una cámara con resolución mínima de 720p para
mejorar la detección.
Con ello, se pudo definir con mayor claridad el tipo de aplicación a desarrollar, alineándola con las
demandas y desafíos que enfrentan los especialistas en el diagnóstico temprano y la prevención de
trastornos en niños. El formulario se diseñó utilizando Microsoft Forms. Dando como resultado lo
siguiente:
Los usuarios buscan una presentación de resultados que sea detallada y fácil de comprender,
especialmente en formato de texto con explicaciones claras sobre los mismos. Esto demuestra que el
enfoque debe estar en ofrecer un informe detallado, que no solo muestre los resultados, sino que también
proporcione un contexto comprensible y útil para el usuario. Asimismo, los participantes expresaron su
interés por la privacidad, esto debido a que son datos importantes y de alta confidencialidad entre
paciente – psicólogo. Además de que el motivo sería también la incomodidad del niño o la distracción
y esto alteraría la prueba que ellos hacen generalmente.
Diagramas de casos de uso
Los diagramas UML son una herramienta que ayudan a visualizar, especificar, construir y documentar
el diseño de un sistema de manera clara y estructurada. En la tabla 1 se muestran algunos para entender
el funcionamiento de la captura de expresiones faciales.
Tabla 1. Expresiones faciales
Fuente: (elaboración propia, 2025)
Caso de uso 1 Capturar Expresiones Faciales
Objetivos asociados Permitir la detección de expresiones faciales en tiempo real.
Descripción El sistema debe capturar en tiempo real las expresiones faciales del
usuario mediante una cámara conectada al dispositivo.
Precondición • La cámara debe estar encendida y disponible.
• El sistema debe tener permisos para acceder a la cámara.
Secuencia Normal
Actor Sistema
1 Usuario Posicionarse frente a la cámara
2 Sistema Activa la cámara y comienza la captura
3 Sistema Identifica el rostro del usuario y sus expresiones faciales
Excepciones
2.1 Sistema No detecta una cámara activa. Muestra un mensaje de error.
Frecuencia esperada Cada vez que un usuario realice una sesión
Importancia Alta
Postcondición Se utilizan los datos obtenidos para su análisis posterior
Urgencia Critica
Comentarios Se recomienda utilizar una cámara con resolución mínima de 720p para
mejorar la detección.
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Diseño de propuesta
En la Figura 1, se muestra el diagrama UML, en la que se ejemplifica visualmente los datos al caso de
uso número 1.
Figura 1. Diagrama UML caso de uso expresiones
Fuente: (elaboración propia, 2025)
1. Diseño de interfaces
Para el diseño de interfaces se usó una herramienta web llamada Canva, la cual es gratuita, pero con
ciertas limitaciones, sin embargo, las funcionalidades que ofrece permitieron a la creación de las
interfaces.
Según Fernández Y. (2023) “Canva es una web de diseño gráfico y composición de imágenes para la
comunicación fundada en 2012, y que ofrece herramientas online para crear tus propios diseños, tanto
si son para ocio como si son profesionales.” Esta herramienta se encuentra en:
https://www.canva.com/es_419/
Ingreso del personal autorizado
En la Figura 2 se visualiza que el usuario solo requerirá de una clave de acceso que se le implementara
para el uso de la aplicación donde los datos ya estarán precargados en el sistema.
Diseño de propuesta
En la Figura 1, se muestra el diagrama UML, en la que se ejemplifica visualmente los datos al caso de
uso número 1.
Figura 1. Diagrama UML caso de uso expresiones
Fuente: (elaboración propia, 2025)
1. Diseño de interfaces
Para el diseño de interfaces se usó una herramienta web llamada Canva, la cual es gratuita, pero con
ciertas limitaciones, sin embargo, las funcionalidades que ofrece permitieron a la creación de las
interfaces.
Según Fernández Y. (2023) “Canva es una web de diseño gráfico y composición de imágenes para la
comunicación fundada en 2012, y que ofrece herramientas online para crear tus propios diseños, tanto
si son para ocio como si son profesionales.” Esta herramienta se encuentra en:
https://www.canva.com/es_419/
Ingreso del personal autorizado
En la Figura 2 se visualiza que el usuario solo requerirá de una clave de acceso que se le implementara
para el uso de la aplicación donde los datos ya estarán precargados en el sistema.
pág. 6428
Figura 2. Interfaz de ingreso del personal autorizado
Fuente: (elaboración propia, 2025)
Listado de emociones
En este apartado el sistema identifica las expresiones y las comienza a enlistar para guardarlas
temporalmente para cuando se deshabilite la cámara puede seguir con el siguiente proceso como se
muestra en la Figura 3.
Figura 3. Interfaz de listado de emociones
Fuente: (elaboración propia, 2025)
2. Desarrollo de aplicación y herramientas utilizadas
Implementación y desarrollo
Entorno de desarrollo de bases de datos
MariaDB es un sistema de gestión de bases de datos relacional de código abierto que se deriva de
MySQL y es ampliamente utilizado en aplicaciones web y empresariales. Esta herramienta proporciona
una variedad de características avanzadas, como alta disponibilidad, replicación, compatibilidad con
múltiples motores de almacenamiento y un alto rendimiento en la gestión de datos. Es una opción
confiable para proyectos que requieren escalabilidad y seguridad en la manipulación de bases de datos.
Figura 2. Interfaz de ingreso del personal autorizado
Fuente: (elaboración propia, 2025)
Listado de emociones
En este apartado el sistema identifica las expresiones y las comienza a enlistar para guardarlas
temporalmente para cuando se deshabilite la cámara puede seguir con el siguiente proceso como se
muestra en la Figura 3.
Figura 3. Interfaz de listado de emociones
Fuente: (elaboración propia, 2025)
2. Desarrollo de aplicación y herramientas utilizadas
Implementación y desarrollo
Entorno de desarrollo de bases de datos
MariaDB es un sistema de gestión de bases de datos relacional de código abierto que se deriva de
MySQL y es ampliamente utilizado en aplicaciones web y empresariales. Esta herramienta proporciona
una variedad de características avanzadas, como alta disponibilidad, replicación, compatibilidad con
múltiples motores de almacenamiento y un alto rendimiento en la gestión de datos. Es una opción
confiable para proyectos que requieren escalabilidad y seguridad en la manipulación de bases de datos.
pág. 6429
Para facilitar su implementación en entornos de desarrollo, MariaDB se incluye en XAMPP, un paquete
de software que también incorpora Apache, PHP y phpMyAdmin, permitiendo a los desarrolladores
gestionar bases de datos de manera sencilla. Además, phpMyAdmin, una herramienta web integrada en
XAMPP, proporciona una interfaz gráfica intuitiva para la administración y manipulación de bases de
datos sin necesidad de ejecutar comandos SQL manualmente.
Desarrollo de Front – End
Para el desarrollo de interfaces se usó Tkinter, la biblioteca estándar de Python para crear interfaces
gráficas. Según Python Software Foundation (2025), el paquete ("Tk interface") es la interfaz estándar
de Python para el kit de herramientas de la GUI de Tcl/Tk. Tanto Tk como están disponibles en la
mayoría de los Unix plataformas, incluido macOS, así como en sistemas Windows.
Tkinter permite construir elementos interactivos como ventanas, botones y cuadros de texto de forma
programática, brindando flexibilidad y control total sobre el diseño y la funcionalidad. En Facetracker
las interfaces que se tienen son 2 principalmente, la de login y grabación. Al haber ingresado, se muestra
la pantalla principal, en la que el administrador podrá empezar la grabación y el sistema, en esta pantalla
se muestra la cámara en la que se mostrará al paciente, posteriormente en la parte inferior están los datos
de la persona a evaluar y, finalmente en la parte derecha, están las estadísticas de emociones que se irán
teniendo, como se muestra en la Figura 4.
Figura 4. Interfaz Menú
Fuente: Elaboración propia, 2025
Para facilitar su implementación en entornos de desarrollo, MariaDB se incluye en XAMPP, un paquete
de software que también incorpora Apache, PHP y phpMyAdmin, permitiendo a los desarrolladores
gestionar bases de datos de manera sencilla. Además, phpMyAdmin, una herramienta web integrada en
XAMPP, proporciona una interfaz gráfica intuitiva para la administración y manipulación de bases de
datos sin necesidad de ejecutar comandos SQL manualmente.
Desarrollo de Front – End
Para el desarrollo de interfaces se usó Tkinter, la biblioteca estándar de Python para crear interfaces
gráficas. Según Python Software Foundation (2025), el paquete ("Tk interface") es la interfaz estándar
de Python para el kit de herramientas de la GUI de Tcl/Tk. Tanto Tk como están disponibles en la
mayoría de los Unix plataformas, incluido macOS, así como en sistemas Windows.
Tkinter permite construir elementos interactivos como ventanas, botones y cuadros de texto de forma
programática, brindando flexibilidad y control total sobre el diseño y la funcionalidad. En Facetracker
las interfaces que se tienen son 2 principalmente, la de login y grabación. Al haber ingresado, se muestra
la pantalla principal, en la que el administrador podrá empezar la grabación y el sistema, en esta pantalla
se muestra la cámara en la que se mostrará al paciente, posteriormente en la parte inferior están los datos
de la persona a evaluar y, finalmente en la parte derecha, están las estadísticas de emociones que se irán
teniendo, como se muestra en la Figura 4.
Figura 4. Interfaz Menú
Fuente: Elaboración propia, 2025
pág. 6430
Por otro lado, lo que ve la persona que está siendo analizada es cualquier programa o archivo multimedia
que la persona encargada de grabar colocó sobre su pantalla, por lo que la interfaz de este ya no depende
de Facetracker, sino del medio que se le coloque.
Desarrollo de Back – End
Para Facetracker, se utilizó el lenguaje de programación Python debido a su amplia gama de librerías
especializadas en inteligencia artificial, las cuales facilitan la implementación de modelos complejos de
aprendizaje automático, procesamiento de lenguaje natural y visión por computadora.
Una de las clases denominada “proyecto29v.py” contaba con la funcionalidad principal del programa,
esta se iniciaba con la importación de algunas librerías para poder realizar ciertas funciones gráficas,
con inteligencia artificial, grabaciones, etc., como se muestra en la Figura 5.
Figura 5. Estructura de archivos del proyecto
Fuente: (Elaboración propia, 2025)
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Sistema desarrollado
El sistema desarrollado se basa en dos módulos que trabajan simultáneamente, los cuales son servidor
y cliente. En el servidor, al ejecutar el sistema la interfaz que aparece es el login, en el cual deberá
ingresar las credenciales del usuario, como se muestra en la figura 6.
Por otro lado, lo que ve la persona que está siendo analizada es cualquier programa o archivo multimedia
que la persona encargada de grabar colocó sobre su pantalla, por lo que la interfaz de este ya no depende
de Facetracker, sino del medio que se le coloque.
Desarrollo de Back – End
Para Facetracker, se utilizó el lenguaje de programación Python debido a su amplia gama de librerías
especializadas en inteligencia artificial, las cuales facilitan la implementación de modelos complejos de
aprendizaje automático, procesamiento de lenguaje natural y visión por computadora.
Una de las clases denominada “proyecto29v.py” contaba con la funcionalidad principal del programa,
esta se iniciaba con la importación de algunas librerías para poder realizar ciertas funciones gráficas,
con inteligencia artificial, grabaciones, etc., como se muestra en la Figura 5.
Figura 5. Estructura de archivos del proyecto
Fuente: (Elaboración propia, 2025)
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Sistema desarrollado
El sistema desarrollado se basa en dos módulos que trabajan simultáneamente, los cuales son servidor
y cliente. En el servidor, al ejecutar el sistema la interfaz que aparece es el login, en el cual deberá
ingresar las credenciales del usuario, como se muestra en la figura 6.
pág. 6431
Figura 6. Login
Fuente: (Elaboración propia, 2025)
Al haber ingresado, se muestra la pantalla principal, en la que el administrador podrá empezar la
grabación y el sistema, en esta pantalla se muestra la cámara en la que se mostrará a la persona,
posteriormente en la parte inferior están los datos de la persona a evaluar y, finalmente en la parte
derecha, están las estadísticas de emociones que se irán teniendo, como se muestra en la figura 7.
Figura 7. Interfaz principal
Fuente: (Elaboración propia, 2025)
Por otra parte, el módulo de cliente inicia con la interfaz que se muestra en la figura 8, en la cual se
solicita ingresar la IP del servidor.
Figura 8. Conexión al servidor
Fuente: (Elaboración propia, 2025)
Figura 6. Login
Fuente: (Elaboración propia, 2025)
Al haber ingresado, se muestra la pantalla principal, en la que el administrador podrá empezar la
grabación y el sistema, en esta pantalla se muestra la cámara en la que se mostrará a la persona,
posteriormente en la parte inferior están los datos de la persona a evaluar y, finalmente en la parte
derecha, están las estadísticas de emociones que se irán teniendo, como se muestra en la figura 7.
Figura 7. Interfaz principal
Fuente: (Elaboración propia, 2025)
Por otra parte, el módulo de cliente inicia con la interfaz que se muestra en la figura 8, en la cual se
solicita ingresar la IP del servidor.
Figura 8. Conexión al servidor
Fuente: (Elaboración propia, 2025)
pág. 6432
Una vez ingresada la IP se muestra la pantalla de Paint, como se visualiza en la figura 9 en la que el
paciente puede realizar distintos trazos.
Figura 9. Interfaz de Paint
Fuente: (Elaboración propia, 2025)
Iniciar grabación
Posteriormente en la máquina que actúa como “servidor”, deberá dar clic en el botón “Iniciar análisis”,
como se muestra en la figura 10.
Figura 10. Iniciar análisis
Fuente: (Elaboración propia, 2025)
Detener análisis
En caso de que se quiera detener el análisis sin haber acabado el temporizador, se debe de presionar el
botón “Detener Análisis”, como se muestra en la figura 11.
Figura 11. Detener análisis
Fuente: (Elaboración propia, 2025)
Una vez ingresada la IP se muestra la pantalla de Paint, como se visualiza en la figura 9 en la que el
paciente puede realizar distintos trazos.
Figura 9. Interfaz de Paint
Fuente: (Elaboración propia, 2025)
Iniciar grabación
Posteriormente en la máquina que actúa como “servidor”, deberá dar clic en el botón “Iniciar análisis”,
como se muestra en la figura 10.
Figura 10. Iniciar análisis
Fuente: (Elaboración propia, 2025)
Detener análisis
En caso de que se quiera detener el análisis sin haber acabado el temporizador, se debe de presionar el
botón “Detener Análisis”, como se muestra en la figura 11.
Figura 11. Detener análisis
Fuente: (Elaboración propia, 2025)
pág. 6433
Fin del análisis
Al finalizar el análisis, la parte derecha se llena con las estadísticas que se tuvieron en los 60 segundos
que fue analizado el usuario, como se muestra en figura 12.
Figura 12. Finalización del análisis
Fuente: (Elaboración propia, 2025)
Resultados de usuarios
Durante la fase de análisis de requerimientos, se aplicó una encuesta a psicólogos especializados en
trabajo infantil residentes en el Estado de México, con el objetivo de conocer sus necesidades,
expectativas y percepciones sobre el uso de inteligencia artificial en procesos de observación y
evaluación infantil. Los resultados muestran que:
• El 100% de los encuestados consideró muy importante que la aplicación sea discreta y que los
niños no se den cuenta de que están siendo observados.
• El 60% expresó preferencia por recibir sus resultados en formato de gráficos y visualizaciones,
mientras que el 40% optó por explicaciones en texto detallado.
• El 100% mostró interés en que le gustaría el control desde otro dispositivo que no sea el que el
niño esté utilizando.
CONCLUSIÓN
El desarrollo del sistema Facetracker representa un aporte relevante a la innovación tecnológica dentro
del campo de la psicología infantil. A través del uso de inteligencia artificial y visión por computadora,
se propone una herramienta capaz de analizar en tiempo real las expresiones faciales de los niños
Fin del análisis
Al finalizar el análisis, la parte derecha se llena con las estadísticas que se tuvieron en los 60 segundos
que fue analizado el usuario, como se muestra en figura 12.
Figura 12. Finalización del análisis
Fuente: (Elaboración propia, 2025)
Resultados de usuarios
Durante la fase de análisis de requerimientos, se aplicó una encuesta a psicólogos especializados en
trabajo infantil residentes en el Estado de México, con el objetivo de conocer sus necesidades,
expectativas y percepciones sobre el uso de inteligencia artificial en procesos de observación y
evaluación infantil. Los resultados muestran que:
• El 100% de los encuestados consideró muy importante que la aplicación sea discreta y que los
niños no se den cuenta de que están siendo observados.
• El 60% expresó preferencia por recibir sus resultados en formato de gráficos y visualizaciones,
mientras que el 40% optó por explicaciones en texto detallado.
• El 100% mostró interés en que le gustaría el control desde otro dispositivo que no sea el que el
niño esté utilizando.
CONCLUSIÓN
El desarrollo del sistema Facetracker representa un aporte relevante a la innovación tecnológica dentro
del campo de la psicología infantil. A través del uso de inteligencia artificial y visión por computadora,
se propone una herramienta capaz de analizar en tiempo real las expresiones faciales de los niños
pág. 6434
mientras realizan actividades creativas, con el objetivo de identificar posibles señales de alteraciones
emocionales de forma temprana y objetiva.
Las encuestas aplicadas a especialistas en psicología infantil confirmaron que existe un alto nivel de
interés en soluciones discretas, visualmente claras y que puedan integrarse de forma natural en el entorno
clínico sin interferir en la espontaneidad del niño. Las respuestas reflejan además la necesidad de contar
con funcionalidades que permitan generar reportes intuitivos, visualizar emociones predominantes y
repetir evaluaciones según sea necesario, lo cual pone de manifiesto el valor práctico y funcional que
los usuarios proyectan sobre este tipo de herramientas.
Cabe mencionar que esta propuesta es una versión de prueba y que dependerá de los resultados que se
obtengan para nuevas versiones que puedan ser útiles en el ámbito clínico. Por ahora, se analizará la
interpretación de imágenes a través de la red de puntos y facciones resultantes al utilizar como
complemento a las consultas.
Este trabajo que es resultado de materias cursadas en la carrera de ingeniería en sistemas
computacionales, permite visualizar a la inteligencia artificial como un complemento valioso para
enriquecer los métodos tradicionales de evaluación psicológica. Más allá de lo tecnológico, esta
iniciativa promueve una visión ética del uso de la IA: una que respete la sensibilidad del contexto infantil
y que priorice el acompañamiento profesional sobre la automatización absoluta.
Facetracker no solo busca ofrecer una solución funcional, sino abrir camino hacia nuevas formas de
intervención clínica, en las que la tecnología actúe como aliada en la detección, comprensión y atención
de los estados emocionales en la infancia. Su potencial para transformar el abordaje psicológico infantil
reafirma la importancia de seguir explorando enfoques innovadores donde el análisis emocional
automatizado se integre de forma responsable, útil y empática.
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
Alonso Porras, L. (2023). El dibujo infantil como medio para la expresión emocional [Trabajo de fin de
grado, Universidad de Salamanca]. Gredos. https://gredos.usal.es/handle/10366/152861
Arza, Y. F. (2000). La psicología infantil en la actualidad. Revista de la Carrera de Psicología, (8),
153–160. Universidad Católica Boliviana. Recuperado de
http://www.scielo.org.bo/pdf/rcc/n8/a18.pdf
mientras realizan actividades creativas, con el objetivo de identificar posibles señales de alteraciones
emocionales de forma temprana y objetiva.
Las encuestas aplicadas a especialistas en psicología infantil confirmaron que existe un alto nivel de
interés en soluciones discretas, visualmente claras y que puedan integrarse de forma natural en el entorno
clínico sin interferir en la espontaneidad del niño. Las respuestas reflejan además la necesidad de contar
con funcionalidades que permitan generar reportes intuitivos, visualizar emociones predominantes y
repetir evaluaciones según sea necesario, lo cual pone de manifiesto el valor práctico y funcional que
los usuarios proyectan sobre este tipo de herramientas.
Cabe mencionar que esta propuesta es una versión de prueba y que dependerá de los resultados que se
obtengan para nuevas versiones que puedan ser útiles en el ámbito clínico. Por ahora, se analizará la
interpretación de imágenes a través de la red de puntos y facciones resultantes al utilizar como
complemento a las consultas.
Este trabajo que es resultado de materias cursadas en la carrera de ingeniería en sistemas
computacionales, permite visualizar a la inteligencia artificial como un complemento valioso para
enriquecer los métodos tradicionales de evaluación psicológica. Más allá de lo tecnológico, esta
iniciativa promueve una visión ética del uso de la IA: una que respete la sensibilidad del contexto infantil
y que priorice el acompañamiento profesional sobre la automatización absoluta.
Facetracker no solo busca ofrecer una solución funcional, sino abrir camino hacia nuevas formas de
intervención clínica, en las que la tecnología actúe como aliada en la detección, comprensión y atención
de los estados emocionales en la infancia. Su potencial para transformar el abordaje psicológico infantil
reafirma la importancia de seguir explorando enfoques innovadores donde el análisis emocional
automatizado se integre de forma responsable, útil y empática.
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pág. 6435
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Molina-Jiménez, A. (2015). El dibujo infantil: trazos, colores e historias que nos hacen reflexionar y
aprender. Revista Electrónica Educare, 19(1), 167–182.
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el niño con sus dibujos. Anales de Pediatría Continuada, 10(6), 253–258.
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