Computer-Algorithmus kann einzigartige Tanzmerkmale identifizieren

Forscher am Centre for Interdisciplinary Music Research an der Universität von Jyväskylä in Finnland haben in den letzten Jahren Motion-Capture-Technologie verwendet, um Menschen und Tanz zu untersuchen. Dies geschieht, um die Verbindung zwischen Musik und Individuen besser zu verstehen. Sie konnten durch den Tanz Dinge wie die Extravertiertheit oder Neurotizismus eines Individuums, seine Stimmung und wie sehr es mit anderen Menschen empathisiert, herausfinden.

Durch die Fortsetzung dieser Arbeit sind sie auf eine überraschende neue Entdeckung gestoßen.

Laut Dr. Emily Carlson, der ersten Autorin der Studie, “Wir suchten eigentlich nicht nach diesem Ergebnis, da wir ursprünglich etwas völlig anderes untersuchen wollten.”

“Unsere ursprüngliche Idee war es, zu sehen, ob wir mit Hilfe des maschinellen Lernens die Musikgenre identifizieren können, zu dem unsere Teilnehmer tanzten, basierend auf ihren Bewegungen.”

Es gab 73 Teilnehmer an der Studie. Während sie zu den acht verschiedenen Genres Blues, Country, Dance/Elektronik, Jazz, Metal, Pop, Reggae und Rap tanzten, wurden sie mit Motion Capture aufgezeichnet. Sie wurden angewiesen, der Musik zuzuhören und dann ihre Körper auf eine natürliche Weise zu bewegen.

“Wir denken, es ist wichtig, Phänomene zu untersuchen, wie sie in der realen Welt vorkommen, deshalb verwenden wir ein naturalistisches Forschungsparadigma”, laut Professor Petri Toivianinen, dem Senior-Autor der Studie.

Die Bewegungen der Teilnehmer wurden von den Forschern mit Hilfe des maschinellen Lernens analysiert, um zwischen den verschiedenen Musikgenres zu unterscheiden. Der Prozess verlief nicht wie geplant, und der Computer-Algorithmus konnte das korrekte Genre weniger als 30% der Zeit identifizieren.

Obwohl der Prozess nicht wie geplant verlief, entdeckten die Forscher, dass der Computer in der Lage war, den Einzelnen aus der Gruppe von 73 basierend auf seinen Bewegungen korrekt zu identifizieren. Die Genauigkeitsrate lag bei 94%, im Vergleich zu einer Genauigkeitsrate von 2%, wenn es dem Zufall überlassen wurde oder der Computer ohne vorherige Informationen geraten hätte.

“Es scheint, als ob die Tanzbewegungen einer Person eine Art Fingerabdruck sind”, sagt Dr. Pasi Saari, Co-Autor der Studie und Datenanalyst. “Jede Person hat eine einzigartige Bewegungssignatur, die unabhängig von der Art der Musik bleibt.”

Es gab einen erhöhten Effekt auf die individuellen Tanzbewegungen, abhängig von dem Musikgenre, das gespielt wurde. Wenn die Teilnehmer zu Metal-Musik tanzten, war der Computer weniger genau bei der Identifizierung, wer es war.

“Es gibt eine starke kulturelle Assoziation zwischen Metal und bestimmten Arten von Bewegungen, wie dem Kopfnicken”, sagt Emily Carlson. “Es ist wahrscheinlich, dass Metal dazu führte, dass mehr Tänzer auf ähnliche Weise bewegten, was es schwieriger machte, sie auseinanderzuhalten.”

Diese neuen Entwicklungen könnten zu etwas wie Tanz-Erkennungs-Software führen.

“Wir sind weniger an Anwendungen wie Überwachung interessiert als an dem, was diese Ergebnisse über die menschliche Musikalität aussagen”, erklärt Carlson. “Wir haben viele neue Fragen zu stellen, wie zum Beispiel, ob unsere Bewegungssignaturen über unser gesamtes Leben hinweg gleich bleiben, ob wir Unterschiede zwischen Kulturen basierend auf diesen Bewegungssignaturen erkennen können und wie gut Menschen im Vergleich zu Computern Einzelne anhand ihrer Tanzbewegungen erkennen können. Die meisten Forschungen werfen mehr Fragen auf als Antworten, und diese Studie ist keine Ausnahme.”