Anonimización facial con Inteligencia Artificial en Musicoterapia. estudio piloto con AKOOL Face Swap y Syntonym
Autor:
Amorós Sánchez, Beatriz
; Gamella-González, David José
Fecha:
2026Palabra clave:
Revista / editorial:
Revista De Estilos De AprendizajeCitación:
Amorós Sánchez, B., & Gamella González, D. J. (2026). Anonimización facial con Inteligencia Artificial en Musicoterapia. estudio piloto con AKOOL Face Swap y Syntonym. Revista De Estilos De Aprendizaje, 19(37), 44–58. https://doi.org/10.55777/rea.v19i37.8603Tipo de Ítem:
articleDirección web:
https://revistaestilosdeaprendizaje.com/article/view/8603
Resumen:
En musicoterapia, compartir materiales clínicos obliga a buscar un equilibrio entre la privacidad y la información emocional, ya que los métodos tradicionales como el desenfoque pueden ocultar las expresiones del rostro y reducir el valor clínico del material. Este estudio piloto incluyó a 20 musicoterapeutas que evaluaron tres fragmentos de vídeo presentados en cuatro versiones: original, desenfoque y sustitución facial mediante dos aplicaciones de inteligencia artificial (AKOOL Face Swap y Syntonym). Las valoraciones se recogieron mediante escalas tipo Likert y se analizaron con procedimientos estadísticos, junto con estimaciones de fiabilidad y de concordancia entre evaluadores. Los resultados mostraron diferencias significativas (χ²(2)=13.30; p=0.0013), con mejoras relevantes en utilidad clínica y expresividad en las versiones con inteligencia artificial frente al desenfoque (≈0.8–0.9 puntos; p<0.01), sin diferencias entre AKOOL y Syntonym. La fiabilidad fue de aceptable a excelente (α=0.61–0.88; ω=0.79–0.91) y la concordancia entre evaluadores fue alta al considerar el promedio de las valoraciones (ICC=0.86). La sustitución facial con inteligencia artificial preserva mejor las señales expresivas y ofrece un equilibrio más favorable entre privacidad y utilidad que el desenfoque, lo que la hace viable para investigación y difusión pública bajo condiciones éticas y regulatorias adecuadas. No obstante, los materiales originales continúan siendo más apropiados para la docencia y la supervisión en contextos cerrados y con el consentimiento correspondiente.
Descripción:
In music therapy, sharing clinical materials requires balancing privacy protection with the preservation
of emotional information, as traditional methods such as blurring can hide facial expressions and reduce the clinical value of the material. This pilot study involved 20 music therapists who evaluated
three video excerpts presented in four versions: original, blurred, and face substitution using two
artificial intelligence applications (AKOOL Face Swap and Syntonym). Ratings were collected using
Likert-type scales and analyzed with statistical procedures, together with estimates of reliability and
inter-rater agreement. The results showed significant differences (χ²(2)=13.30; p=0.0013), with
meaningful improvements in clinical utility and expressivity for the AI-based versions compared to
blurring (≈0.8–0.9 points; p<0.01), and no differences between AKOOL and Syntonym. Reliability
ranged from acceptable to excellent (α=0.61–0.88; ω=0.79–0.91), and inter-rater agreement was high
when averaged across raters (ICC=0.86). AI-based face substitution better preserves expressive signals
and provides a more favorable balance between privacy and utility than blurring, making it suitable for
research and public dissemination under appropriate ethical and regulatory safeguards. However,
original materials remain more appropriate for teaching and closed supervision settings with the
required consent.
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