コンピューターアルゴリズムがユニークなダンスの特徴を識別できる

フィンランドのユヴァスキュラ大学（University of Jyväskylä in Finland）のCentre for Interdisciplinary Music Researchの研究者たちは、過去数年間、モーションキャプチャーテクノロジーを使用して、人々とダンスを研究してきました。これは、音楽と個人の関係をより深く理解するための手段として使用されています。彼らは、ダンスを通じて、外向的または神経質な個性、気分、または他人との共感の度合いなど、さまざまな事実を学ぶことができました。

この研究を継続することで、彼らは驚くべき新しい発見に遭遇しました。

研究の第一著者であるエミリー・カールソン博士によると、「実際に、この結果を求めていたのではありませんでした。私たちは、まったく別のものを研究しようとしていました。」

「私たちの元のアイデアは、機械学習を使用して、参加者の動きに基づいて、彼らがどのジャンルの音楽に合わせてダンスをしているかを識別することでした。」

この研究には73人の参加者がいたです。彼らは8つの異なるジャンルのブルース、カントリー、ダンス/エレクトロニカ、ジャズ、メタル、ポップ、レゲエ、ラップに合わせてダンスをしました。参加者は、音楽を聴いた後、自然に感じるように体を動かすように指示されました。

「私たちは、現象を実際の世界で発生するように研究することが重要であると考えています。したがって、私たちは自然主義的な研究パラダイムを採用しています」と、研究の筆頭著者であるペトリ・トゥオヴィアイネン教授は述べています。

参加者の動きは、研究者によって機械学習を使用して分析され、異なる音楽ジャンルを区別しようとしました。ただし、プロセスは計画どおりに進まず、コンピューターアルゴリズムは、正しいジャンルを30%以下の頻度でしか識別できませんでした。

計画どおりに進まなかったものの、研究者たちは、コンピュータが、参加者の動きに基づいて、73人のグループから個人の正体を正確に識別できることを発見しました。正解率は94%でした。これは、ランダムに推測した場合の2%の正解率や、与えられた情報なしでコンピュータが推測した場合の正解率よりもはるかに高かったです。

「ダンスの動きは、ある種の指紋であるようです」と、研究の共著者であり、データアナリストであるパシ・サーリ博士は述べています。「各人は、どのような音楽が再生されているかに関係なく、同じまま残るユニークな動きの特徴を持っています。」

音楽のジャンルによって、個人のダンスの動きに影響が及ぼされました。メタルミュージックに合わせてダンスをすると、コンピュータは、誰がダンスをしているかを識別するのがより困難でした。

「メタルには、ヘッドバンギングのような特定の動きと強い文化的関連性があります。メタルが、ダンサーが類似した動きで動くようにしたため、誰がダンスをしているかを区別するのがより困難になったのでしょう」と、エミリー・カールソンは述べています。

これらの新しい発見は、ダンス認識ソフトウェアのようなものにつながる可能性があります。

「私たちは、監視のようなアプリケーションよりも、これらの結果が私たちに人間の音楽性について教えてくれることに関心があります。私たちには、まだ多くの新しい質問があります。たとえば、私たちの動きの特徴は、一生を通じて同じまま残るか、文化の違いをこれらの動きの特徴に基づいて検出できるか、人間がコンピューターよりもダンスの動きから個人の正体を識別するのにどれだけうまいか。ほとんどの研究は、答えよりも質問を生み出すものであり、この研究も例外ではありません」と、カールソンは説明しています。