Algoritmo informático puede identificar características únicas de baile

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

Al continuar con este trabajo, se han topado con un nuevo descubrimiento sorprendente. 

Según la Dra. Emily Carlson, la primera autora del estudio, "en realidad no buscábamos este resultado, ya que nos dispusimos a estudiar algo completamente diferente".

"Nuestra idea original era ver si podíamos utilizar el aprendizaje automático para identificar qué género musical bailaban nuestros participantes, en función de sus movimientos".

Hubo 73 participantes en el estudio. Mientras bailaban 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 se sintiera natural.

“Creemos que es importante estudiar los fenómenos tal como ocurren en el mundo real, razón por la cual empleamos un paradigma de investigación naturalista”, según el profesor Petri Toivianinen, autor principal 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 pudo 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 si la computadora adivinaba sin ninguna información dada.

“Parece como si los movimientos de baile de una persona fueran una especie de huella digital”, dice el Dr. Pasi Saari, coautor del estudio y analista de datos. “Cada persona tiene una firma de movimiento única que permanece igual sin importar qué tipo de música se esté reproduciendo”.

Hubo un mayor efecto en los movimientos de baile individuales según el género de música que se tocó. Cuando la gente bailaba con música Metal, la computadora era menos precisa para identificar quién era.

“Existe una fuerte asociación cultural entre el Metal y ciertos tipos de movimiento, como el headbanging”, dice Emily Carlson. “Es probable que el metal haya causado que más bailarines se muevan de manera similar, lo que dificulta distinguirlos”.

Estos nuevos desarrollos podrían conducir a algo como un 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 preguntas nuevas que hacer, como si nuestras firmas de movimiento se mantienen iguales a lo largo de nuestra vida, si podemos detectar diferencias entre culturas basadas en estas firmas de movimiento y qué tan bien los humanos pueden reconocer a las personas por sus movimientos de baile en comparación. a las computadoras La mayoría de las investigaciones plantean más preguntas que respuestas y este estudio no es una excepción”.