{"id":82782,"date":"2025-06-17T08:00:13","date_gmt":"2025-06-17T08:00:13","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ull.es\/portal\/noticias\/?p=82782"},"modified":"2025-06-17T08:00:13","modified_gmt":"2025-06-17T08:00:13","slug":"profesorado-ull-asiste-madrid-al-50-congreso-europeo-marketing-emac-2025","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ull.es\/portal\/noticias\/2025\/profesorado-ull-asiste-madrid-al-50-congreso-europeo-marketing-emac-2025\/","title":{"rendered":"Profesorado de la ULL asiste en Madrid al 50 congreso europeo de marketing EMAC 2025"},"content":{"rendered":"<p><span style=\"font-weight: 400;\">Los profesores Jano Jim\u00e9nez Barreto y Jose Manuel Ramos Henr\u00edquez del \u00c1rea de Marketing, Departamento de Direcci\u00f3n de Empresas e Historia Econ\u00f3mica de la Universidad de la Laguna presentaron recientemente sus investigaciones aceptadas en el congreso europeo de marketing EMAC2025. La conferencia EMAC es m\u00e1s que un intercambio acad\u00e9mico de ideas y presentaci\u00f3n de ponencias europeo, y una incre\u00edble experiencia de conexi\u00f3n colaboraci\u00f3n y contribuci\u00f3n a formar el futuro de la investigaci\u00f3n en Marketing. Ambos profesores fueron muy afortunados de presentar sus trabajos en curso, entre m\u00e1s de 1300 ponentes inscritos de 50 pa\u00edses y 600 trabajos aceptados.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Jano Jim\u00e9nez present\u00f3 el trabajo \u201cEmpathic Mirroring Responses to Compensate for AI Chatbot Failures\u201d, en el track de conferencias de Digital Marketing &amp; Social Media, en el que son coatures Corn\u00e9 Dijkmans, Grzegorz Kapuscinski y Natalia Rubio (Breda University, Oxford Brookes University, Universidad Aut\u00f3noma de Madrid, respectivamente). La principal idea de este trabajo es que las empresas pueden proteger su reputaci\u00f3n ante fallos de chatbots de IA combinando negaci\u00f3n de responsabilidad con empat\u00eda hacia los usuarios. Este nuevo estudio revela que las compa\u00f1\u00edas tecnol\u00f3gicas pueden minimizar significativamente el da\u00f1o reputacional causado por errores en sus sistemas de inteligencia artificial mediante una estrategia comunicativa espec\u00edfica. La investigaci\u00f3n demuestra que la llamada \u00abestrategia de reflejo\u00bb -que consiste en negar la responsabilidad directa atribuyendo los fallos a factores externos como el mal uso por parte de los consumidores- resulta efectiva para proteger la imagen corporativa, especialmente cuando se combina con muestras de empat\u00eda hacia los afectados. Los resultados indican que esta t\u00e1ctica mantiene su eficacia independientemente de la cobertura medi\u00e1tica previa, ofreciendo a las empresas una herramienta valiosa para gestionar crisis en un contexto donde determinar responsabilidades en fallos de IA resulta cada vez m\u00e1s complejo.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Jos\u00e9 Manuel Ramos present\u00f3 un estudio combina encuestas, neurociencia e inteligencia artificial para predecir con mayor precisi\u00f3n las preferencias tur\u00edsticas. En este estudio titulado \u201cPredicting Tourism Preferences: A Triple-Framework Combining Consumer Surveys, Neurophysiological Data and Multimodal LLMs\u201d fueron co-autoras Anett Erdmann y Kathrin Jaszus (de ESIC University y Trier University of Applied Sciences, respectivamente). Dicha investigaci\u00f3n desarrolla un enfoque triple que integra encuestas tradicionales, datos neurofisiol\u00f3gicos y modelos de inteligencia artificial para analizar las preferencias tur\u00edsticas de forma m\u00e1s precisa que los m\u00e9todos individuales. El estudio, realizado con 96 participantes de dos pa\u00edses, evalu\u00f3 las reacciones ante diez im\u00e1genes representativas de diferentes tipos de turismo mediante la recopilaci\u00f3n simult\u00e1nea de respuestas autodeclaradas, mediciones neurofisiol\u00f3gicas y an\u00e1lisis de las im\u00e1genes por parte de sistemas de IA avanzados. Los resultados revelan patrones distintivos en la variaci\u00f3n de datos y correlaciones significativas entre los diferentes m\u00e9todos de medici\u00f3n y las preferencias declaradas por los participantes. La investigaci\u00f3n demuestra que este enfoque integrado mejora considerablemente la capacidad predictiva sobre las preferencias de tipos de turismo en comparaci\u00f3n con mediciones basadas en un solo m\u00e9todo, contribuyendo al avance de la aplicaci\u00f3n de inteligencia artificial y neurociencia en la evaluaci\u00f3n de preferencias tur\u00edsticas.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Los profesores Jano Jim\u00e9nez Barreto y Jose Manuel Ramos Henr\u00edquez del \u00c1rea de Marketing, Departamento de Direcci\u00f3n de Empresas e&#8230;<\/p>\n","protected":false},"author":65,"featured_media":82783,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[3329,3906],"tags":[],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v21.3 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Profesorado de la ULL asiste a EMAC 2025<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Profesorado de la ULL asiste en Madrid al 50 congreso europeo de marketing EMAC 2025\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.ull.es\/portal\/noticias\/2025\/profesorado-ull-asiste-madrid-al-50-congreso-europeo-marketing-emac-2025\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"es_ES\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Profesorado de la ULL asiste a EMAC 2025\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Profesorado de la ULL asiste en Madrid al 50 congreso europeo de marketing EMAC 2025\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/www.ull.es\/portal\/noticias\/2025\/profesorado-ull-asiste-madrid-al-50-congreso-europeo-marketing-emac-2025\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"ULL - 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