Исследователи из Клермонского университета разработали метод, с помощью которого можно предсказать станет ли песня хитом с точностью в 97 процентов. Метод основан на данных нейропрогнозирования и алгоритме машинного обучения. Такой подход поможет радиостанциям и стриминговым сервисам эффективно подбирать плейлисты с хитами, которые с большей вероятностью понравятся пользователям.

"Применив машинное обучение к нейрофизиологическим данным, мы смогли почти идеально определить песни-хиты", — сказал Пол Зак, профессор Клермонского университета и старший автор исследования, опубликованного в журнале Frontiers in Artificial Intelligence.

В эксперименте принимали участие 33 человека c разными музыкальными предпочтениями и этнической принадлежности. У участников с помощью специальных датчиков считывали сигналы мозга, отвечающие за настроение и эмоции, во время прослушивания 24 музыкальных композиций. Таким образом, ученые в ходе эксперимента измеряли нейрофизиологические реакции участников на песни. Такой подход называется "нейропрогнозированием".

Собрав данные, исследователи применили различные статистические методы для оценки точности предсказания нейрофизиологических переменных. Это позволило провести прямое сравнение моделей. Для повышения точности предсказания они обучили ML-модель, в которой тестировались различные алгоритмы для получения наивысших результатов предсказания.

Они обнаружили, что линейная статистическая модель определяет хитовые песни с точностью в 69 процентов. Когда исследователи применили машинное обучение к собранным данным, процент правильно идентифицированных песен подскочил до 97%. Применив машинное обучение к нейронным реакциям при прослушивании песен на первой минуте, хиты были правильно определены с точностью в 82 процента.

Исследователи считают, что их подход может быть использован не только для определения хитов, отчасти благодаря простоте его применения. "Наш ключевой вклад — это методология. Вполне вероятно, что этот подход можно использовать для прогнозирования кассовых сборов в кинобизнесе и потенциальной востребованности телешоу", — заключил Зак.