С помощью машинного обучения учёные предсказали популярность песен с 97% точностью
«Применив машинное обучение к нейрофизиологическим данным, мы смогли почти идеально определить песни-хиты», — сказал Пол Зак, профессор Клэрмонтского университета и старший автор исследования, опубликованного в журнале Frontiers in Artificial Intelligence. «То, что нейронная активность 33 человек может предсказать, будут ли слушать эти песни миллионы других людей, просто удивительно. Ничего близкого к такой точности ранее никто не демонстрировал».
Участникам исследования установили датчики, считывающие мозговую активность, затем проиграли им набор из 24 песен, после чего опросили об их предпочтениях и демографических данных. В ходе эксперимента учёные измеряли нейрофизиологические реакции участников на песни. «Собранные нами мозговые сигналы отражают активность сети мозга, связанной с настроением и уровнем энергии», — сказал Зак. Это позволило исследователям предсказывать потенциальный успех песни на рынке, включая количество воспроизведений песни в потоковом сервисе — на основе данных, собранных с нескольких человек.
Читать дальше →