Analizy te zostały przeprowadzone przez naukowców z Claremont Graduate University, którzy zaprezentowali swoje ustalenia we Frontiers in Artificial Intelligence. Ich szczególną uwagę wzbudzała kwestia interpretacji najnowszych piosenek przez nasze komputery pokładowe, czyli mózgi.
Czytaj też: Naturalnie bezkofeinowa kawa coraz bliżej. Jeden szczegół może odmienić całą branżę
Na potrzeby eksperymentów członkowie zespołu badawczego wyszkolili algorytmy uczenia maszynowego. Narzędzia te miały za zadanie przewidywać, które utwory przypadną słuchaczom do gustu. Ostatecznie udało im się uzyskać aż 97-procentową skuteczność w tym zakresie. Kluczem do sukcesu okazała się analiza emocji i stopnia uwagi przykładanej przez uczestników względem wybranych piosenek. Krótko mówiąc: im bardziej zauważalne było zainteresowanie utworem na poziomie neurologicznym, tym większe stawało się prawdopodobieństwo, iż przypadnie on do gustu danej osobie.
Tego typu obserwacje mogą mieć gigantyczny wpływ na to, jak będzie kształtował się cały przemysł muzyczny. O tym, jak imponująco skuteczne było wspomniane narzędzie najlepiej świadczy fakt, iż wystarczyła zaledwie minutowa ocena, by stwierdzić, czy wybrany utworów okaże się hitem. W takim scenariuszu wskaźnik trafności algorytmu wynosił 82 procent. Istotną zaletą tego rozwiązania jest wykorzystywanie podświadomej oceny, opartej na pracy mózgu, a nie opiniach wydawanych przez uczestników. Poza tym, wskaźnik skuteczności jest znacznie wyższy od uzyskiwanych z użyciem wcześniej stosowanych metod.
Członkowie zespołu analizowali pracę serca uczestników, by przekonać się, jak ich mózgi reagują na odtwarzane utwory
Łącznie eksperymentami objęto 33 osoby. Aktywność ich mózgów pozwalała na przewidywanie, które z piosenek mają potencjał na zyskanie popularności i to z bardzo wysokim prawdopodobieństwem. Jak dokładnie wyglądało badanie? Uczestnicy najpierw przebywali w pomieszczaniu, w którym puszczano im 24 różne piosenki. Praca ich serc była jednocześnie monitorowana. Co istotne, 13 z 24 piosenek nosiło miano hitów nadane przez platformy streamingowe, lecz ochotnicy nie zostali poinformowali, które pozycje uznano za szczególnie popularne.
Następnie ich zadaniem było ocenienie odsłuchanych utworów i wybranie tych, które najbardziej przypadły im do gustu. Dane dotyczące pracy serca mogą mówić wiele na temat tego, co w wybranej chwili dzieje się z mózgiem. Jak to możliwe? Chodzi między innymi o wydzielanie hormonów, takich jak dopamina i oksytocyna, uwalnianych w odpowiedzi na różne nastroje. Obie te substancje mogą pojawiać się w sytuacji, w której słuchamy ulubionych utworów, dlatego analiza pracy serca może powiedzieć wiele o guście muzycznym danej osoby.
Czytaj też: Zapomnij o moczu. Ten test w dużo bardziej higieniczny sposób wykaże, czy jesteś w ciąży
Dzięki algorytmom uczenia maszynowego badacze byli w stanie identyfikować kluczowe sygnały, z wysoką skutecznością stwierdzając, które piosenki mogą odnieść sukces muzyczny. To powinno z kolei wpłynąć na dalszy rozwój całego przemysłu. Podobne podejście może znaleźć zastosowanie w innych gałęziach rozrywki: twórcy będą mogli trafiać w gusta społeczeństwa poprzez analizę pracy ich serc i mózgów. Możliwe powinno być także tworzenie indywidualnych list odtwarzania dla wybranych osób.