Paul Zak - giáo sư tại Đại học Claremont, tác giả chính của nghiên cứu công bố trên tạp chí Frontiers in Artificial Intelligence, cho biết: “Bằng cách áp dụng học máy vào các thuật toán thống kê dữ liệu sinh lý thần kinh, chúng tôi có thể xác định gần như chính xác các bài hát sẽ nổi tiếng". Zak nói thêm rằng việc dựa vào hoạt động thần kinh của 33 người để dự đoán liệu hàng triệu người khác có thích một bài hát mới hay không, như được thực hiện trong nghiên cứu, là thành tích chưa từng có.

Những người tham gia nghiên cứu được đeo cảm biến, nghe một danh sách gồm 24 bài hát và được hỏi về sở thích cũng như một số dữ liệu nhân khẩu học. Trong quá trình người tham gia nghe nhạc, các nhà khoa học đã dùng cảm biến để đo lường phản ứng sinh lý thần kinh của họ đối với các bài hát.

Zak cho biết: “Các tín hiệu não mà chúng tôi thu thập phản ánh hoạt động của một mạng lưới trong não liên quan đến tâm trạng và mức năng lượng". Các tín hiệu này cho phép các nhà nghiên cứu dự đoán phản ứng của người nghe nhạc nói chung trên thị trường dựa trên dữ liệu thần kinh của một số ít người. Cách tiếp cận này được gọi là dự đoán dựa trên dữ liệu thần kinh hay "neuroforecasting". Nó nắm bắt hoạt động thần kinh từ một nhóm nhỏ người để dự đoán các tác động ở cấp độ dân số mà không cần phải đo hoạt động não của hàng trăm người.

Để cải thiện độ chính xác, các nhà nghiên cứu đã đào tạo một mô hình học máy tự động thử nghiệm các thuật toán thống kê khác nhau để tìm ra thuật toán thống kê tín hiệu thần kinh đạt được kết quả dự đoán chính xác nhất. Với mô hình này, tỷ lệ xác định chính xác các bài hát nổi tiếng đạt 97%.

Zak giải thích: "Điều này có nghĩa là các dịch vụ phát trực tuyến có thể dễ dàng xác định các bài hát mới có khả năng trở thành hit để đưa vào danh sách phát, giúp công việc của các dịch vụ phát trực tuyến trở nên dễ dàng hơn và làm hài lòng người nghe".

"Nếu trong tương lai các công nghệ cảm biến thần kinh giống như sử dụng cho nghiên cứu này trở nên phổ biến thì khán giả có thể được cung cấp nội dung giải trí phù hợp dựa trên sinh lý học thần kinh của họ, thay vì được cung cấp hàng trăm lựa chọn", Zak nói.

Mặc dù kết quả dự đoán gần như hoàn hảo, các nhà nghiên cứu đã chỉ ra một số hạn chế. Ví dụ, nhóm nghiên cứu sử dụng tương đối ít bài hát trong thử nghiệm. Hơn nữa, nhân khẩu học của những người tham gia nghiên cứu đa dạng, nhưng không bao gồm các thành viên của một số nhóm tuổi và chủng tộc nhất định.

Các nhà nghiên cứu hy vọng phương pháp của họ có thể được mở rộng sử dụng ra ngoài việc xác định bài hát nổi tiếng. "Đóng góp quan trọng của chúng tôi là phương pháp. Có khả năng phương pháp này có thể được sử dụng để dự đoán lượt truy cập cho nhiều loại hình giải trí khác, bao gồm cả phim và chương trình truyền hình", Zak kết luận.

Nguồn:

https://techxplore.com/news/2023-06-machine-songs-accuracy.html