Tecnologia ajuda cientistas a preverem músicas de sucesso com 97% de precisão

É basicamente impossível imaginar um mundo em que não haja músicas. A música é responsável por dar emoção aos filmes, eventos esportivos, séries, novelas e, é claro, à nossa vida como um todo. Para a nossa sorte, existem diversos gêneros musicais, cantores, grupos e bandas. Isso nos permite sempre descobrir canções novas.

Além do mais, ela está tão presente na vida das pessoas que de acordo com a Federação Internacional da Indústria Fonográfica, as pessoas escutam em média 20,1 horas de música por semana. E essa quantidade de horas aumentou com relação a 2021, que eram 18,4 horas.

No entanto, mesmo com uma variedade enorme, não são todas as canções que acabam fazendo sucesso. Será que realmente existe uma fórmula para que uma música seja bem sucedida? Com isso na cabeça, pesquisadores dos EUA conseguiram, através de uma técnica de aprendizado de máquina aplicada a dados neurológicos de um grupo de voluntários, prever quais seriam as músicas de sucesso com 97% de precisão.

Música

Música colaborativa

Por conta disso, esse estudo pode ser um grande passo na indústria musical e ajudar a emplacar hits. Isso pode ser uma coisa boa, visto que todos os dias são lançadas 24 mil novas músicas no mundo todo.

Com toda essa quantidade fica difícil tanto para as rádios como para os serviços de streaming escolherem quais serão as músicas adicionadas nas listas de reprodução. Então, para saber quais as músicas vão fazer sucesso com o grande público, eles usam tanto pessoas ouvintes como inteligência artificial. No entanto, fazendo dessa forma a precisão é de somente 50%.

No estudo dos pesquisadores dos EUA, eles chamaram 33 pessoas, sendo 47% mulheres, das faculdades Claremont, na Califórnia, e na comunidade ao seu redor. Esses voluntários tinham entre 18 e 57 anos e receberam 15 dólares para participarem.

Eles foram equipados com sensores cardíacos e se sentaram em um laboratório para ouvir 24 músicas recentes durante uma hora. Elas foram tocadas através de um sistema de alto-falantes para grupos de cinco a oito pessoas. Depois disso, eles foram perguntados a respeito de suas preferências para cada música e preencheram uma pesquisa a respeito de dados demográficos.

Estudo

Galileu

O que os pesquisadores mediram foram as respostas neurofisiológicas dos participantes enquanto eles ouviam as músicas.  “Os sinais cerebrais que coletamos refletem a atividade de uma rede cerebral associada ao humor e aos níveis de energia”, disse Paul Zak, professor da Claremont Graduate University e autor sênior do estudo.

Essa abordagem usada por eles é conhecida como neurovisão. Ela nada mais é do que capturar a atividade neural de um grupo pequeno de pessoas para conseguir prever os efeitos em um nível populacional, mas sem precisar fazer a medição do cérebro de centenas de pessoas. Foi isso que deu aos pesquisadores a possibilidade de preverem os resultados do mercado, até mesmo o número de streams de uma música.

Depois que eles coletaram esses dados, eles usaram abordagens estatísticas diferentes para poder avaliar as variáveis ​​neurofisiológicas com relação à precisão de previsão. Feito isso, eles treinaram o modelo de aprendizado de máquina que então foi testar vários algoritmos até chegar aos resultados de maior precisão do estudo. Dessa forma, os pesquisadores conseguiram prever a aceitação de determinada música com 97% de precisão.

Embora os resultados tenham sido quase perfeitos, os próprios pesquisadores ressaltam que o estudo tem limitações. Uma delas foi o uso relativo de poucas músicas para a análise. Outro ponto é que os dados demográficos das pessoas que participaram do estudo tinham uma variação moderada e não incluíam pessoa de determinados grupos étnicos e etários.

Precisão de sucesso

Agência Brasil

Mesmo com essas limitações, os pesquisadores esperam que seu estudo possa ser usado nos próximos anos. Na visão de Zak, se essas tecnologias vestíveis de neurociência forem comuns no futuro, “o entretenimento certo poderá ser enviado ao público com base em sua neurofisiologia. Em vez de centenas de opções, as pessoas podem receber apenas duas ou três, tornando mais fácil e rápido escolher a música de que gostam”.

Além disso, eles também esperam que suas descobertas sejam usadas para além da música. “Nossa principal contribuição é a metodologia. É provável que essa abordagem também possa ser usada para prever sucessos de muitos outros tipos de entretenimento, incluindo filmes e programas de TV”, concluiu Zak.

Fonte: Galileu

Imagens: Galileu, Música colaborativa, Agência Brasil