¿Qué predice TRIBE v2?
TRIBE v2 es un modelo multimodal de Meta / FAIR que predice respuestas cerebrales de fMRI a estímulos visuales, auditivos y de lenguaje. NEXUS utiliza sus resultados para la investigación personal y la exploración descriptiva.
Meta publica el modelo, código y documentación para investigación. Las visualizaciones de NEXUS presentan predicciones computacionales: no son una medición del cerebro de quien reproduce el archivo ni un diagnóstico. Presentación oficial de TRIBE v2.
Enrique desarrolla la aplicación NEXUS; Meta / FAIR desarrolla el modelo subyacente. Se conserva la atribución y el uso no comercial indicado por la licencia CC BY-NC 4.0 del proyecto.
¿Cómo funciona un experimento?
- Elige un estímulo. Utiliza contenido propio o autorizado. El texto requiere la aceptación del servicio de síntesis de voz que se muestra en el formulario.
- Genera la predicción. Un servidor GPU procesa nuevos estímulos con TRIBE v2. Los límites de archivos y recursos aparecen en el laboratorio.
- Abre el resultado. Explora el NPZ en la superficie 3D y vincula el audio o video original. Vincular un medio no genera una inferencia nueva.
- Documenta el contexto. Registra una hipótesis, observa intervalos y conserva la procedencia antes de interpretar diferencias.
Abrir un resultado ya guardado no requiere encender la GPU. La reproducción del medio acompaña los tiempos del resultado; no convierte la predicción fMRI en una medición neural en tiempo real.
¿Cómo leer un archivo NPZ?
Un NPZ agrupa arrays NumPy comprimidos. NEXUS admite los resultados que tienen la estructura temporal y cortical compatible con su visor. Al abrirlos, consulta las dimensiones, tiempos y metadatos en la pestaña de datos.
El visor interpreta el archivo seleccionado en el dispositivo. En una sesión online, Guardar este resultado es la acción explícita para enviarlo al historial privado. Los medios vinculados para la reproducción local no se suben mediante esa acción.
Un NPZ genérico puede contener cualquier tipo de arrays: que tenga esa extensión no garantiza que sea un resultado compatible. Conserva el archivo original y su resumen de procedencia.
¿Qué significa el índice de 0 a 100?
El índice expresa amplitud RMS relativa frente a una referencia. RMS es la raíz de la media de los valores de predicción al cuadrado; resume magnitud numérica, sin conservar el signo de cada valor.
Índice = 100 × limitar((RMS − P10) / (P90 − P10), 0, 1)P10 y P90 son percentiles de RMS ponderados por la duración cubierta de los segmentos, calculados con la función de distribución empírica inversa. Los extremos se limitan a 0 y 100. Si la referencia es constante, el índice devuelve 50.
| Categoría | Índice | Lectura descriptiva |
|---|---|---|
| Baja | Menor que 33 | Menor amplitud relativa dentro de la referencia. |
| Media | Desde 33 hasta menos de 67 | Amplitud intermedia dentro de la referencia. |
| Alta | Desde 67 hasta 100 | Mayor amplitud relativa dentro de la referencia. |
Un índice de 100 no equivale a 100 % de atención. Tampoco es un rango percentil, una calificación de calidad, una emoción o una probabilidad de conversión. Cambiar la referencia puede cambiar el índice del mismo segmento.
¿Cómo se leen los cortes de tiempo?
Selecciona una ventana temporal o utiliza los cortes del 0–25 %, 25–50 %, 50–75 % y 75–100 % del intervalo. El resumen pondera cada segmento por los segundos que realmente se solapan con esa ventana.
Los huecos sin muestras no cuentan como ceros. Una ventana sin cobertura muestra sin datos. Los máximos ordenan segmentos por su RMS; localizan magnitudes altas para investigar su contexto, sin atribuirles eficacia.
Las regiones y redes del atlas ayudan a localizar datos sobre la superficie cortical. La localización anatómica por sí sola no demuestra una función psicológica activada por el estímulo.
¿Qué permite concluir una comparación A/B?
A y B comparten una referencia conjunta y una escala de color. La comparación mantiene sus tiempos originales, utiliza el intervalo compartido y muestra advertencias cuando falta procedencia o cambian los parámetros.
Antes de interpretar una diferencia, revisa modelo, revisión, sujeto de referencia, idioma, modalidad, TR y resolución. También revisa la duración y cobertura de los estímulos. La diferencia A − B es descriptiva.
Para evaluar un contenido de marketing, contrasta una hipótesis con datos independientes: retención observada, encuestas, clics o pruebas A/B correctamente diseñadas. Una diferencia en la predicción no establece causalidad ni permite afirmar que una versión venderá más.
Las herramientas propias de NEXUS
En Contenido puedes trabajar con audio o video, importar un guion SRT/VTT, marcar escenas y consultar su ritmo. Las escenas obtenidas del guion agrupan subtítulos; no son cortes visuales detectados automáticamente. Las candidatas de apertura, argumento y llamada a la acción proceden de reglas textuales y puedes revisarlas.
El análisis de audio calcula amplitud y pausas relativas en el dispositivo. La velocidad del guion utiliza las palabras y los intervalos de los subtítulos: no identifica hablantes ni prueba comprensión. El contenido no se sube para ejecutar estas herramientas.
Para contrastar, importa una curva CSV con su fuente, duración y unidades. Elige segundos o fracción del video, y porcentajes o proporciones. Una proporción de visionado puede superar el 100 % por repeticiones; no representa necesariamente personas únicas. Al vincular una predicción, las dos series conservan sus escalas. Compartir un instante no demuestra causalidad.
El asistente local responde sobre las fuentes disponibles con tiempos y cifras calculadas. Es un motor descriptivo de NEXUS, no un modelo de lenguaje entrenado ni un clasificador de agrado o atención. La predicción opcional sigue siendo de TRIBE v2.
NEXUS Vision: mapas de atención visual
Este módulo utiliza UNISAL, de Droste, Jiao y Noble, con los pesos oficiales y la rama SALICON para imágenes estáticas. NEXUS adapta la inferencia a ONNX y la ejecuta con ONNX Runtime Web en un worker del navegador. La adaptación conserva una revisión y hashes de los pesos y del archivo ONNX. El código y pesos distribuidos mantienen su licencia Apache 2.0; consulta las atribuciones del módulo.
El resultado es una distribución predicha de fijaciones normalizada a masa total 1. En una zona de interés, masa (%) = 100 × suma de la densidad dentro de la zona; no es el porcentaje de personas que la observarán. El cálculo integra las fracciones de las celdas del borde. Área (%) expresa cuánto ocupa la zona del diseño. Prominencia relativa (lift) divide su masa entre su área: 1 equivale a una distribución uniforme. Las zonas superpuestas no se suman como si fueran independientes; las agrupaciones usan su unión.
La concentración describe la desigualdad de la distribución mediante su entropía normalizada. Un foco muy concentrado puede beneficiar a un elemento y ocultar otro: no determina si una creatividad es buena.
El índice de diseño de 0 a 100 es una combinación de reglas de NEXUS según el objetivo (CTA, marca o equilibrio). Sus componentes y pesos se muestran en los resultados y en los informes PDF y Word. No usa benchmarks comerciales, no está calibrado contra conversiones y no debe confundirse con una puntuación validada de Neurons o Attention Insight. Faltando las zonas requeridas, no se inventa una nota.
El modelo reduce la imagen a una resolución de inferencia de hasta 384 píxeles por lado, preservando aproximadamente su proporción en múltiplos de 32. Las métricas utilizan el mapa reducido declarado en la procedencia. Los cambios de dominio, la resolución y los sesgos del modelo afectan el resultado. Compara únicamente resultados con modelo, versión, preprocesamiento y objetivo compatibles.
Los videos de hasta 60 segundos se evalúan en muestras limitadas y explícitas. Cada fotograma recibe una predicción estática independiente de SALICON: esta versión no incorpora continuidad recurrente, seguimiento de mirada ni seguimiento automático de objetos. Las zonas se mantienen en la misma posición del lienzo durante el video.
El procesamiento inicial es local. Sólo Guardar en mi laboratorio envía mapas, métricas y una vista previa reducida a tu cuenta privada. La interpretación externa opcional recibe un resumen estadístico sin la imagen o video, requiere proveedor configurado y permiso de IA, y se ejecuta únicamente al solicitarla. Sus sugerencias son hipótesis de diseño; no prueban emociones, memoria, agrado, comprensión, ventas ni causalidad.
Autor del módulo, la interfaz y las reglas de interpretación de NEXUS: Mgr. Enrique Revollo Morales. UNISAL y TRIBE v2 son modelos distintos y sus métricas no se mezclan. Para validar cambios, utiliza experimentos A/B y observaciones independientes.
Visor local e instalación
El instalador EXE es para Windows de 64 bits. El ZIP contiene local.html y sus recursos: extrae la carpeta completa y abre ese archivo en un navegador moderno de Windows, macOS o Linux. Los códecs de audio y video admitidos dependen del navegador. La edición HTML no requiere instalar un ejecutable.
El instalador actual no tiene firma digital de un editor verificado. Windows puede mostrar «Editor desconocido» o un aviso de SmartScreen. La firma está preparada para un certificado de firma de código de confianza; obtenerlo e incorporarlo es un paso pendiente. Una firma identifica al editor y protege la integridad del archivo, pero no garantiza la ausencia de todos los avisos.
Los enlaces de descarga dentro de la cuenta respetan los permisos asignados. Las API y credenciales no se incluyen en las ediciones locales. Consulta las opciones de descarga.
Alcance, permisos y privacidad
NEXUS se utiliza para investigación y demostración personal no comercial. El laboratorio y los resultados requieren acceso autenticado. El propietario configura permisos de visualización, procesamiento y exportación por colaborador.
Las exportaciones del visor online comprueban los permisos en el servidor. Permitir la visualización implica que una persona puede ver los datos; restringir exportaciones no impide capturas manuales.
La lectura asistida por un proveedor externo de IA es opcional y debe mantener visibles el contexto, la fuente de datos y sus límites. La calidad de esa lectura no valida científicamente una predicción.
Fuentes y atribuciones
- Meta AI: presentación de TRIBE v2 ↗Fuente primaria sobre el modelo. Publicada el 26 de marzo de 2026; consultada el 2 de octubre de 2026.
- Repositorio oficial de TRIBE v2 ↗Código, instrucciones, requisitos y documentación del proyecto.
- Licencia del modelo: CC BY-NC 4.0 ↗Consulta los términos y las atribuciones aplicables al uso del modelo.
- Perfil y proyectos de Enrique Revollo ↗Fuente de la biografía del autor de NEXUS.
El cálculo del índice descrito aquí corresponde al módulo de métricas de NEXUS. Es una transformación descriptiva de la predicción, creada para explorar resultados, y no una métrica validada de TRIBE v2 para atención o eficacia comercial.
