Algoritmo de computadora puede identificar características de baile únicas

Investigadores del Centro de Investigación de Música Interdisciplinaria de la Universidad de Jyväskylä en Finlandia han estado utilizando tecnología de captura de movimiento para estudiar a las personas y el baile durante los últimos años. Se está utilizando como una forma de comprender mejor la conexión entre la música y los individuos. Han podido aprender cosas a través del baile, como cuán extrovertido o neurótico es un individuo, su estado de ánimo y cuánto ese individuo se identifica con otras personas.

Al continuar este trabajo, han encontrado un nuevo descubrimiento sorprendente.

Según la Dra. Emily Carlson, la primera autora del estudio, “En realidad, no estábamos buscando este resultado, ya que nos propusimos estudiar algo completamente diferente”.

“Nuestra idea original era ver si podíamos utilizar el aprendizaje automático para identificar qué género de música estaban bailando nuestros participantes, en función de sus movimientos”.

Hubo 73 participantes en el estudio. Mientras bailaban a los ocho géneros diferentes de Blues, Country, Dance/Electrónica, Jazz, Metal, Pop, Reggae y Rap, fueron capturados en movimiento. Se les dijo que escucharan la música y luego movieran sus cuerpos de cualquier manera que les pareciera natural.

“Creemos que es importante estudiar los fenómenos tal como ocurren en el mundo real, por lo que empleamos un paradigma de investigación naturalista”, según el profesor Petri Toivianinen, el autor senior del estudio.

Los movimientos de los participantes fueron analizados por los investigadores utilizando el aprendizaje automático, que intentó distinguir entre los diferentes géneros musicales. El proceso no salió según lo planeado, y el algoritmo de la computadora solo pudo identificar el género correcto menos del 30% de las veces.

Aunque el proceso no salió según lo planeado, los investigadores descubrieron que la computadora podía identificar correctamente al individuo del grupo de 73, en función de sus movimientos. La tasa de precisión fue del 94%, en comparación con la tasa de precisión del 2% si se dejaba al azar, o la computadora adivinaba sin ninguna información dada.

“Parece que los movimientos de baile de una persona son una especie de huella dactilar”, dice el Dr. Pasi Saari, coautor del estudio y analista de datos. “Cada persona tiene una firma de movimiento única que permanece igual independientemente del tipo de música que se esté reproduciendo”.

Hubo un efecto aumentado en los movimientos de baile individuales dependiendo del género de música que se reprodujo. Cuando los individuos bailaron música Metal, la computadora fue menos precisa al identificar quién era.

“Hay una fuerte asociación cultural entre el Metal y ciertos tipos de movimiento, como el headbanging”, dice Emily Carlson. “Es probable que el Metal haya hecho que más bailarines se movieran de manera similar, lo que hizo que fuera más difícil distinguirlos”.

Estos nuevos desarrollos podrían llevar a algo como software de reconocimiento de baile.

“Estamos menos interesados en aplicaciones como la vigilancia que en lo que estos resultados nos dicen sobre la musicalidad humana”, explica Carlson. “Tenemos muchas nuevas preguntas que hacer, como si nuestras firmas de movimiento permanecen iguales a lo largo de nuestra vida, si podemos detectar diferencias entre culturas en función de estas firmas de movimiento y cuán bien los humanos pueden reconocer a los individuos de sus movimientos de baile en comparación con las computadoras. La mayoría de las investigaciones plantean más preguntas que respuestas y este estudio no es la excepción”.