Mittwoch, 12. Juli 2023 von Dr. Michael Gebert Vorhersage von HIT-Songs
Revolution in der Musikindustrie?
Der Forschungsbeitrag "Accurately predicting hit songs using neurophysiology and machine learning" von Sean Merritt, Kevin Gaffuri und Paul Zak, stellt einen spannenden Ansatz zur Vorhersage von Hit-Songs dar. Die Autoren haben eine Methode entwickelt, die auf der Messung neurophysiologischer Reaktionen auf eine Reihe von Songs basiert, die von einem Musik-Streaming-Dienst als Hits und Flops identifiziert wurden.
Die Forscher verwendeten verschiedene statistische Ansätze, um die Vorhersagegenauigkeit jeder Technik zu untersuchen. Ein lineares statistisches Modell, das zwei neuronale Maßnahmen verwendete, identifizierte Hits mit einer Genauigkeit von 69%. Anschließend erstellten sie einen synthetischen Datensatz und wandten maschinelles Lernen an, um inhärente Nichtlinearitäten in neuronalen Daten zu erfassen. Dieses Modell klassifizierte Hit-Songs mit einer Genauigkeit von sogar 97%.
Die Ausrichtung von maschinellem Lernen auf die neuronale Reaktion zeigt, dass das Gehirn schnell Hit-Musik identifiziert. Die Ergebnisse demonstrieren, dass mit dieser Methode die Klassifizierungsgenauigkeit für schwer vorherzusagende Marktergebnisse erheblich gesteigert werden kann. Kann KI also helfen Hits zu produzieren? Die Forschung zeigt zumindest, dass die Kombination von Neurophysiologie und maschinellem Lernen eine vielversprechende Methode zur Vorhersage von Hits ist, die sich neben Musik auf für Filme oder Fernsehformate anwenden lässt.
Die Macht der Personalisierung
Die Fähigkeit, einen Hit-Song mit einer Genauigkeit von 97% vorherzusagen, wäre sicherlich eine Revolution in der Musikindustrie. Bisher war die Vorhersage von Hits eine ungenaue Wissenschaft, die oft mehr auf Intuition und Glück als auf soliden Daten basierte. Oder halt auf der Erfahrung legendärer Produzenten. Diese neue KI-basierte Methode könnte die Art und Weise, wie Musikproduzenten und Streaming-Dienste arbeiten, grundlegend verändern.
Die Studie legt auch den Grundstein für die Personalisierung von Unterhaltungsangeboten auf Basis der individuellen Neurophysiologie. Man kann sich einen Streaming-Dienst vorstellen, der nicht nur die eigenen musikalischen Vorlieben kennt, sondern auch vorhersagen kann, welche neuen Songs wir lieben werden - basierend auf unserer neurophysiologischen Reaktion auf Musik. Dies könnte das Hörerlebnis, aber auch die Vermarktung, auf eine ganz neue Ebene heben und eine Ära der Hyper-Personalisierung einläuten.
Die Veröffentlichung von Merritt, Gaffuri und Zak ist ein durchaus aufregender Impuls für die Zusammenarbeit von KI und Neurophysiologie. Die Praxistauglichkeit und die Auswirkungen auf die Musikindustrie und die praktische Arbeit von Künstlern und Produzenten bleibt abzuwarten.
Dieser Debattenbeitrag wurde inspiriert durch eine Veröffentlichung in Frontiers / Artificial Intelligence: Merritt SH, Gauri K and Zak PJ (2023) Accurately predicting hit songs using neurophysiology and machine learning. Front. Artif. Intell. 6:1154663. doi: 10.3389/frai.2023.115466.
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