Un algorithme d'apprentissage automatique aide les chercheurs à identifier les chansons à succès avec une précision de 97 %.

Des chercheurs américains ont utilisé une technique complexe d'apprentissage automatique pour analyser les réactions du cerveau et ont pu prédire les succès musicaux avec une précision de 97 %.

Ce que l'on sait

Les chercheurs ont équipé les participants à l'étude de capteurs spéciaux et leur ont fait écouter une série de 24 chansons. Ils les ont également interrogés sur leurs préférences musicales et ont recueilli quelques données démographiques.

Au cours de l'expérience, les scientifiques ont mesuré les réactions neurophysiologiques des participants. Selon les scientifiques, ils ont réussi à enregistrer l'activité cérébrale liée à l'humeur et aux niveaux d'énergie.

Après avoir collecté les données, les chercheurs ont utilisé diverses approches statistiques pour évaluer l'efficacité de la prédiction des variables neurophysiologiques. Pour améliorer la précision, ils ont utilisé un modèle d'apprentissage automatique.

Le modèle statistique linéaire a permis d'identifier les chansons à succès dans 69 % des cas. Lorsqu'ils ont appliqué un modèle d'apprentissage automatique, la précision est passée à 97 %.

Selon les chercheurs, leur étude peut aider les services de streaming à identifier les chansons à succès et à créer des listes de lecture personnalisées plus efficacement.

Ils pensent également que cette approche peut être utilisée pour prédire le succès d'autres produits de divertissement, tels que les films et les émissions de télévision.

Source : TechXplore TechXplore