TECNOLOGÍA DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
El aprendizaje automático es capaz de detectar qué canciones serán exitosas con un 97 % de precisión
Los científicos analizaron cómo respondían 33 participantes a 24 canciones. Después, un sistema analizó estos datos y concluyó qué pistas tendrían éxito.
Publicidad
La música es esencial en la vida de casi cualquier persona. Reduce el envejecimiento cerebral, mejora el estado de ánimo, ayuda a que el rato se pase más rápido... Pero no todas las canciones son iguales ni tienen el mismo éxito, y la cantidad de veces que se escuchen vendrá determinada de aspectos como el ritmo o la melodía.
Hasta ahora, expertos y el público general decidía qué canciones serían los próximos éxitos. Incluso productores musicales identificaban los 'hits' antes de que lo fueran. Ahora, un aprendizaje automático desarrollado por la Universidad de Claremont, en Estados Unidos, es capaz de identificar los éxitos musicales con un 97 % de precisión.
Para ello, los científicos utilizaron una técnica de aprendizaje automático. Además, utilizaron a 33 participantes que tenían sensores mientras escucharon 24 canciones. También se les preguntó por sus preferencias musicales, según detallan en su estudio, publicado en 'Frontiers in Artificial Intelligence'.
"Al aplicar el aprendizaje automático a los datos neurofisiológicos, pudimos identificar casi perfectamente las canciones exitosas", explica uno de los autores de la investigación, Paul Zak. En particular, descubrieron que el modelo identificaba canciones exitosas con éxito en un 69 % de las veces.
Sin embargo, cando aplicaron el aprendizaje automático la tasa de identificación de éxitos ascendió al 97 %. "Que la actividad neuronal de 33 personas pueda predecir si millones de personas escucharon nuevas canciones es bastante sorprendente. Nunca antes se había demostrado nada parecido a esta precisión", detalla Zak en un comunicado.
Aprendizaje automático, predicción y futuro
Las señales cerebrales recopiladas por los científicos les permitieron predecir los resultados del mercado musical. De cara al futuro, y si esas tecnologías neurocientíficas se volvieran comunes, " se podría enviar el entretenimiento adecuado a las audiencias en función de su neurofisiología", indica Zak.
"En lugar de ofrecerles cientos de opciones, se les puede dar solo dos o tres, lo que les facilita y agiliza la elección de la música que disfrutarán", añade el científico. Sin embargo, a pesar de los prometedores resultados, los investigadores señalaron algunas limitaciones como incluir pocas canciones en el análisis o la variedad demográfica de los participantes.
Publicidad