Investigadores estadounidenses han medido las respuestas neurofisiológicas de voluntarios, reacciones inconscientes, mientras escuchaban canciones. Al analizar los datos con una IA, pueden predecir qué canciones se convertirán en éxitos.
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Con más de 24,000 canciones nuevas agregadas a las plataformas de transmisión todos los días, es imposible que una sola persona las escuche todas. Entonces, ¿cómo clasificas y predices éxitos y fracasos? Las plataformas han intentado resolverlo combinando la retroalimentación humana con análisis de inteligencia artificial, con resultados bastante poco concluyentes.
En un artículo publicado en la revista Frontiers in Artificial Intelligence, los investigadores descubrieron que el uso de IA para analizar las respuestas neurofisiológicas de las personas que escuchan música predice qué canciones se convertirán en éxitos.
Predicciones que se acercan al 100% de éxito
Los investigadores midieron diferentes señales neurofisiológicas asociadas con la atención y la resonancia emocional. Derivaron tres variables: inmersión promedio, inmersión máxima y retirada (inmersión más baja). Los investigadores recopilaron datos de 33 participantes mientras escuchaban una selección de 24 canciones. Al realizar un análisis estadístico lineal, pudieron predecir cuáles se convertirían en éxitos con una tasa de éxito del 69 %. Sin embargo, utilizando una IA entrenada para analizar este tipo de datos, pudieron predecir con casi un 97 % de precisión qué canciones serían éxitos o fracasos.
Con solo usar los datos registrados durante el primer minuto de las canciones, pudieron identificar éxitos con una tasa de éxito del 82 %, lo que demuestra que el cerebro-cerebro identifica muy rápidamente lo que hace que una canción sea exitosa. Los investigadores reconocen que el estudio está limitado por la pequeña cantidad de participantes y canciones, pero confían en que sus resultados puedan replicarse. Ahora quieren probar su método en otras formas de entretenimiento.