Un algoritmo del computer può identificare caratteristiche di danza uniche

I ricercatori del Centre for Interdisciplinary Music Research dell’Università di Jyväskylä in Finlandia hanno utilizzato la tecnologia di cattura del movimento per studiare le persone e la danza negli ultimi anni. Viene utilizzato come mezzo per comprendere meglio la connessione tra la musica e gli individui. Sono stati in grado di apprendere cose attraverso la danza, come ad esempio quanto un individuo è estroverso o nevrotico, il suo umore e quanto quell’individuo empatizza con gli altri.

Continuando questo lavoro, sono incappati in una nuova scoperta sorprendente.

Secondo il dottor Emily Carlson, il primo autore dello studio, “In realtà non stavamo cercando questo risultato, poiché ci siamo imbattuti in qualcosa di completamente diverso”.

“La nostra idea originale era quella di vedere se potevamo utilizzare l’apprendimento automatico per identificare quale genere di musica i nostri partecipanti stavano ballando, in base ai loro movimenti”.

Nello studio hanno partecipato 73 persone. Mentre ballavano gli otto diversi generi di Blues, Country, Dance/Electronica, Jazz, Metal, Pop, Reggae e Rap, sono state catturate con la tecnologia di motion capture. Sono stati invitati ad ascoltare la musica e poi a muovere il loro corpo in qualsiasi modo che sembrasse naturale.

“Pensiamo che sia importante studiare i fenomeni mentre si verificano nel mondo reale, ed è per questo che impieghiamo un paradigma di ricerca naturalistico”, secondo il professor Petri Toivianinen, l’autore senior dello studio.

I movimenti dei partecipanti sono stati analizzati dai ricercatori utilizzando l’apprendimento automatico, che ha tentato di distinguere tra i diversi generi musicali. Il processo non è andato come previsto, e l’algoritmo del computer è stato in grado di identificare il genere corretto meno del 30% delle volte.

Anche se il processo non è andato come previsto, i ricercatori hanno scoperto che il computer è stato in grado di identificare correttamente l’individuo dal gruppo di 73, in base ai suoi movimenti. Il tasso di accuratezza era del 94%, rispetto al 2% di accuratezza se fosse stato lasciato al caso, o se il computer avesse indovinato senza alcuna informazione fornita.

“Sembra che i movimenti di danza di una persona siano una sorta di impronta digitale”, dice il dottor Pasi Saari, coautore dello studio e analista dei dati. “Ogni persona ha una firma di movimento unica che rimane la stessa indipendentemente dal tipo di musica che sta suonando”.

C’è stato un effetto aumentato sui movimenti di danza individuali a seconda del genere di musica che veniva suonato. Quando le persone ballavano musica Metal, il computer era meno preciso nell’identificare chi era.

“C’è una forte associazione culturale tra Metal e certi tipi di movimento, come il headbanging”, dice Emily Carlson. “È probabile che il Metal abbia causato più ballerini a muoversi in modi simili, rendendolo più difficile distinguerli”.

Questi nuovi sviluppi potrebbero portare a qualcosa come un software di riconoscimento della danza.

“Siamo meno interessati alle applicazioni come la sorveglianza di quanto non lo siamo a ciò che questi risultati ci dicono sulla musicalità umana”, spiega Carlson. “Abbiamo molte nuove domande da porre, come se le nostre firme di movimento rimangano le stesse durante tutta la nostra vita, se possiamo rilevare differenze tra culture in base a queste firme di movimento, e quanto bene gli esseri umani sono in grado di riconoscere gli individui dai loro movimenti di danza rispetto ai computer. La maggior parte della ricerca solleva più domande che risposte e questo studio non fa eccezione”.