Un algoritmo di apprendimento automatico aiuta i ricercatori a identificare le canzoni di successo con il 97% di precisione

Ricercatori americani hanno utilizzato una complessa tecnica di apprendimento automatico per analizzare le reazioni del cervello e sono riusciti a prevedere i successi musicali con un'accuratezza del 97%.

Cosa si sa

I ricercatori hanno dotato i partecipanti allo studio di speciali sensori e hanno fatto loro ascoltare una serie di 24 canzoni. È stato inoltre chiesto loro quali fossero le loro preferenze musicali e sono stati raccolti alcuni dati demografici.

Durante l'esperimento, gli scienziati hanno misurato le reazioni neurofisiologiche dei partecipanti. Secondo gli scienziati, sono riusciti a registrare l'attività cerebrale legata all'umore e ai livelli di energia.

Dopo aver raccolto i dati, i ricercatori hanno utilizzato diversi approcci statistici per valutare l'efficacia della previsione delle variabili neurofisiologiche. Per migliorare l'accuratezza, hanno utilizzato un modello di apprendimento automatico.

Il risultato è stato che il modello statistico lineare ha identificato le canzoni di successo nel 69% dei casi. Applicando un modello di apprendimento automatico, l'accuratezza è salita al 97%.

Secondo i ricercatori, il loro studio può aiutare i servizi di streaming a identificare le canzoni di successo e a creare playlist personalizzate in modo più efficiente.

Ritengono inoltre che questo approccio possa essere utilizzato per prevedere il successo di altri prodotti di intrattenimento, come film e spettacoli televisivi.

Fonte: TechXplore