Makine Öğrenimi ile Hit Şarkılar Önceden Tespit Edilebilir
Yapılan bir araştırmada, müzik yayıncıları tarafından seçilen yakın dönemde piyasaya çıkmış 24 parça, vücutlarına ritim ve PPG kalp ritmi sensörü takılan 18 ila 57 yaşları arasındaki 33 deneğe dinlettirildi. İşitsel deneyin ardından katılımcılar, dinledikleri şarkılar hakkında rahatsız edici olup olmadığı, daha önce duyup duymadıkları ve muhtemelen arkadaşlarına tavsiye edip etmeyecekleri gibi soruları yanıtladı.
Araştırmacılar, katılımcıların nöral (sinirsel) tepkilerini farklı türlerden 24 şarkı dinleterek inceleyerek, istatistiksel ve makine öğrenimi yöntemlerini kullanarak yapay zeka ile hit şarkıların önceden tespit edilebileceği bulgusuna ulaştı. Yapılan araştırmada, kayıt altına alınan beyin sinyallerinin, deneklerin ruh hali ve enerji düzeyleriyle ilişkili beyin ağlarının etkinliğini yansıttığı kaydedildi.
Claremont Graduate Üniversitesi profesörü ve yayınlanan araştırmanın başyazarı Profesör Paul Zak, konuya dair yaptığı açıklamada, “Makine öğrenimini nörofizyolojik verilere uygulayarak, hit şarkıları neredeyse mükemmel bir şekilde belirleyebildik.” dedi. “Yüzlerce seçenek yerine, sadece iki yahut üç seçenek sunulabilir.” diyen Profesör Zak, bu denli doğruluğa yakın bir verinin daha önce elde edilmediğine işaret etti.
Gelecekte bu çalışmada da kullanılan giyilebilir nörobilim teknolojilerinin yaygınlaşması durumunda, insanların kendilerine uygun eğlenceye yönlendirilebileceğini vurgulayan Profesör Zak, “Yüzlerce seçenek yerine, sadece iki yahut üç seçenek sunulabilir, bu da keyif alacakları müziği seçmelerini daha kolay ve daha hızlı hale getirir.” değerlendirmesine bulundu.
Araştırmada, dinletilen şarkılar, 700 binden fazla dinlemeye ulaşması durumunda popüler (hit) kabul edildi. Müzik şirketlerinin, dinleyicilerin şarkı listelerine kaydedebilecekleri popüler olma ihtimali yüksek şarkıları belirlemek için bu çalışmanın kullanılabileceği de dile getirildi.
Araştırmada, deneklerden elde edilen verilerin toplumsal beğeni ve zevkleri tahmin etmeyi kolaylaştırabileceği de vurgulandı. Yapılan araştırma, müzik endüstrisindeki yeni şarkılar için önemli bir adım olabilir.
News
