Американские ученые из Университета Клермонт-Градуейт разработали методику машинного обучения, чтобы спрогнозировать, какие песни станут хитами
В ходе исследования добровольцам установили датчики, считывающие мозговую активность, а затем дали им прослушать набор из 24 песен, одновременно измеряя нейрофизиологические реакции респондентов на песни. Собранные мозговые сигналы отражают активность мозга, связанную с настроением и уровнем энергии, отметили специалисты.
Это позволило им предсказать потенциальный успех песни, включая количество ее прослушиваний в потоковом сервисе. Такой подход ученые назвали нейропрогнозированием. После сбора данных они использовали различные статистические подходы для оценки предсказательной точности нейрофизиологических переменных.
Для повышения точности применялась модель машинного обучения. Линейная статистическая модель определяет хиты с точностью 69%, а после применения машинного обучения точность выросла до 97%. Применение машинного обучения к нейронным реакциям на первую минуту песен позволило добиться точности определения 82%.
