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 investigadores analizaron los movimientos de los participantes mediante aprendizaje automático, que intentó distinguir entre los diferentes géneros musicales. El proceso no salió según lo previsto, y el algoritmo informático solo logró identificar el género correcto en menos del 30 % de los casos. 

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 dactilar”, afirma el Dr. Pasi Saari, coautor del estudio y analista de datos. “Cada persona tiene una firma de movimiento única que se mantiene invariable independientemente del tipo de música que se reproduzca”.

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”, afirma Emily Carlson. “Es probable que el metal hiciera que más bailarines se movieran de forma similar, lo que dificulta distinguirlos”.

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

“Nos interesan menos aplicaciones como la vigilancia que lo que estos resultados nos dicen sobre la musicalidad humana”, explica Carlson. “Tenemos muchas preguntas nuevas que plantearnos, como si nuestras firmas de movimiento se mantienen iguales a lo largo de la vida, si podemos detectar diferencias entre culturas basándonos en estas firmas de movimiento y qué tan bien los humanos reconocen a las personas por 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”.