Американские исследователи использовали сложную технику машинного обучения для анализа реакций мозга и смогли предсказывать музыкальные хиты с точностью 97%.
Что известно
Исследователи снабдили участников исследования специальными датчиками и дали им набор из 24 песен для прослушивания. Их также спросили об их музыкальных предпочтениях и собрали некоторые демографические данные.
Во время эксперимента исследователи измеряли нейрофизиологические реакции участников. По словам исследователей, им удалось записать активность мозга, связанную с настроением и уровнем энергии.
После сбора данных исследователи использовали различные статистические подходы для оценки эффективности прогнозирования нейрофизиологических переменных. Для повышения точности они использовали модель машинного обучения.
В результате линейная статистическая модель идентифицировала хиты в 69% случаев. Когда они использовали модель машинного обучения, точность увеличилась до 97%.
Исследователи говорят, что их исследование может помочь потоковым сервисам идентифицировать хиты и создавать более персонализированные плейлисты.
Они также считают, что этот подход можно использовать для прогнозирования успеха других развлекательных продуктов, таких как фильмы и телешоу.