Algoritma Komputer Dapat Mengidentifikasi Karakteristik Menari yang Unik

Peneliti di Pusat Penelitian Musik Antardisiplin di Universitas Jyväskylä di Finlandia telah menggunakan teknologi pengambilan gerakan untuk mempelajari orang dan menari selama beberapa tahun terakhir. Ini digunakan sebagai cara untuk lebih memahami koneksi antara musik dan individu. Mereka telah dapat mempelajari hal-hal seperti bagaimana ekstrovert atau neurotik seseorang, mood mereka, dan seberapa banyak individu tersebut bersimpati dengan orang lain.

Dengan melanjutkan pekerjaan ini, mereka telah menemukan penemuan baru yang mengejutkan.

Menurut Dr. Emily Carlson, penulis pertama studi ini, “Kami sebenarnya tidak mencari hasil ini, karena kami memulai untuk mempelajari sesuatu yang sama sekali berbeda.”

“Gagasan asli kami adalah untuk melihat apakah kami dapat menggunakan pembelajaran mesin untuk mengidentifikasi genre musik yang sedang didengar oleh peserta kami, berdasarkan gerakan mereka.”

Terdapat 73 peserta dalam studi ini. Ketika mereka menari ke delapan genre musik yang berbeda, yaitu Blues, Country, Dance/Elektronika, Jazz, Metal, Pop, Reggae, dan Rap, mereka direkam gerakannya. Mereka diberitahu untuk mendengarkan musik dan kemudian menggerakkan tubuh mereka dengan cara yang terasa alami.

“Kami pikir itu penting untuk mempelajari fenomena sebagaimana mereka terjadi di dunia nyata, yang mengapa kami menggunakan paradigma penelitian naturalistik,” menurut Professor Petri Toivianinen, penulis senior studi ini.

Gerakan peserta dianalisis oleh peneliti menggunakan pembelajaran mesin, yang mencoba untuk membedakan antara genre musik yang berbeda. Prosesnya tidak berjalan sesuai rencana, dan algoritma komputer hanya dapat mengidentifikasi genre yang benar kurang dari 30% dari waktu.

Meskipun prosesnya tidak berjalan sesuai rencana, peneliti menemukan bahwa komputer dapat mengidentifikasi individu dari kelompok 73, berdasarkan gerakan mereka. Tingkat akurasi adalah 94%, dibandingkan dengan tingkat akurasi 2% jika itu dibiarkan pada kebetulan, atau komputer menebak tanpa informasi yang diberikan.

“Sepertinya gerakan menari seseorang adalah semacam sidik jari,” kata Dr. Pasi Saari, co-penulis studi dan analis data. “Setiap orang memiliki tanda gerakan unik yang tetap sama tidak peduli jenis musik apa yang diputar.”

Terdapat efek yang meningkat pada gerakan menari individu tergantung pada genre musik yang diputar. Ketika individu menari ke musik Metal, komputer kurang akurat dalam mengidentifikasi siapa itu.

“Terdapat asosiasi budaya yang kuat antara Metal dan jenis gerakan tertentu, seperti headbanging,” kata Emily Carlson. “Mungkin Metal menyebabkan lebih banyak penari bergerak dengan cara yang sama, membuatnya lebih sulit untuk membedakan mereka.”

Pengembangan baru ini dapat mengarah pada sesuatu seperti perangkat lunak pengenalan menari.

“Kami kurang tertarik pada aplikasi seperti pengawasan daripada apa yang hasil ini beritahu kami tentang musikalitas manusia,” jelas Carlson. “Kami memiliki banyak pertanyaan baru untuk ditanyakan, seperti apakah tanda gerakan kami tetap sama sepanjang hidup kami, apakah kami dapat mendeteksi perbedaan antara budaya berdasarkan tanda gerakan ini, dan seberapa baik manusia dapat mengenali individu dari gerakan menari mereka dibandingkan dengan komputer. Sebagian besar penelitian mengajukan lebih banyak pertanyaan daripada jawaban dan studi ini tidak terkecuali.”