Svakog dana u svijetu se objavi više od 24 tisuće novih pjesama. No, samo će četiri posto postati hitovi. Neke od njih su instant hitovi koji oduševljavaju ljude. Druge pjesme prolaze gotovo ne zamijećeno. Zašto je tome tako?
Grupa znanstvenika iz SAD-a, odlučila je istražiti kako ljudi odlučuju koja im se pjesma sviđa, odnosno, koja će biti hit. I rezultati su ih iznenadili.
Uvježbali su algoritme strojnog učenja za analizu tjelesnih reakcija slušatelja glazbe i ostali iznenađeni. Mogli su predvidjeti koje će se pjesme svidjeti većini ljudi s čak 97 posto točnosti. Sve što su algoritmi trebali učiniti bilo je izmjeriti nečije emocije i koliko pozorno slušaju melodiju, koristeći promjene u njihovom mozgu.
Što je dulje osoba bila neurološki 'uronjena' u pjesmu odnosno fokusirana na nju i što je manje bila 'u povlačenju', veća je vjerojatnost da će pjesma biti nacionalni hit. Drugim riječima, podsvjest je bila bolji prognozer hitova, od svjesnog komentara da li se nekome neka pjesma sviđa ili ne.
Umjesto da pitaju korisnike sviđa li im se nova pjesma, nosive neuronske tehnologije, poput onih u ovoj studiji, mogle bi automatski procijeniti neuronsku vrijednost sadržaja, pišu istraživači u studiji objavljenoj u časopisu Frontiers in Artificial Intelligence.
Čak i kad bi u algoritam unijeli fiziološke podatke dobivene iz samo minute slušanja pjesme, još uvijek bi mogao predvidjeti hit s 82 posto točnosti.
Nova metoda nadmašuje slične studije koje su za procjenu reakcija na glazbu koristile skeniranje mozga. U takvim studijama, točnost je bila oko 50 posto.
Primjenom strojnog učenja na neurofiziološke podatke, mogli bismo gotovo savršeno identificirati pjesme koje će biti hit, kaže neuroekonomist Paul Zak sa Sveučilišta Claremont Graduate u Kaliforniji. Nevjerojatno je da neuronska aktivnost 33 osobe može predvidjeti hoće li milijuni drugih slušati nove pjesme. Nikad prije ništa nije uspjelo postići ovakvu točnost.
Naime, tijekom studije sudionici su služali 24 nedavno objavljene pjesme i istovremeno nosili uređaj za praćene otkucaja srca. 13 od tih pjesama bile su proglašene hitovima na platformama za streaming glazbe, ali sudionici studije nisu znali o kojim se pjesmama radi. Na kraju eksperimenta, grupa je zamoljena da rangira koje im se pjesme najviše sviđaju.
Podaci prikupljeni s njihovih uređaja za praćenje otkucaja srca potom su uneseni u komercijalnu neuroznanstvenu platformu koja je na temelju njih zaključila stanje njihovog mozga. Naime, kad se osobe osjećaju dobro, u tijelu se ispuštaju hormoni oksitocin i dopamin, koji snižavaju broj otkucaja srca. Kad osoba uživa u glazbi, osjeća se dobro i hormoni kreću u akciju.
Čitanje ovih moždanih signala putem srca mogao bi, smatraju znanstvenici, biti način da se 'neuroprognozira' koje će pjesme osvojiti više ljudi .
Trenutna studija usmjerena je na različite neurofiziološke signale koji, što je još važnije, uključuju emocionalne reakcije.
Mjerenje emocionalnih odgovora korištenjem neuroznanstvenih tehnologija pruža novi način za umjetnike, producente i platforme za streaming da oduševe slušatelje novom glazbom, pišu autori. Naš doprinos je pokazati da neuroznanstvena mjerenja iz perifernog živčanog sustava prilično precizno klasificiraju pogotke i neuspjehe.
Istraživači su uvjereni kako bi se, zahvaljujći ovim podacima, u budućnosti mogli stvarati popisi glazbe za reprodukciju koji bi u potpunosti odgovarali određenim raspoloženjima.
Ne samo to, istraživači misle da bi se ovakav pristup mogao koristiti i za provjeru koji bi film ili TV serija mogli biti hit.
