Algoritmo de Computador Pode Identificar Características Únicas de Dança

Pesquisadores do Centre for Interdisciplinary Music Research da Universidade de Jyväskylä, na Finlândia, vêm utilizando tecnologia de captura de movimento para estudar as pessoas e a dança nos últimos anos. Isso está sendo usado como uma forma de melhor entender a conexão entre a música e os indivíduos. Eles foram capazes de aprender coisas através da dança, como quão extrovertido ou neurótico um indivíduo é, seu humor e quanto esse indivíduo empatiza com outras pessoas.

Ao continuar esse trabalho, eles encontraram uma nova descoberta surpreendente.

De acordo com a Dra. Emily Carlson, a primeira autora do estudo, “Na verdade, não estávamos procurando por esse resultado, pois nosso objetivo era estudar algo completamente diferente.”

“Nossa ideia original era ver se poderíamos usar aprendizado de máquina para identificar o gênero de música que nossos participantes estavam dançando, com base em seus movimentos.”

Havia 73 participantes no estudo. Enquanto dançavam aos oito diferentes gêneros de Blues, Country, Dance/Eletrônica, Jazz, Metal, Pop, Reggae e Rap, eles foram capturados em movimento. Eles foram instruídos a ouvir a música e, em seguida, mover seus corpos de qualquer maneira que parecesse natural.

“Achamos que é importante estudar fenômenos como eles ocorrem no mundo real, por isso empregamos um paradigma de pesquisa naturalista”, de acordo com o Professor Petri Toivianinen, o autor sênior do estudo.

Os movimentos dos participantes foram analisados pelos pesquisadores usando aprendizado de máquina, que tentou distinguir entre os diferentes gêneros musicais. O processo não ocorreu como planejado, e o algoritmo de computador foi capaz de identificar o gênero correto menos de 30% do tempo.

Embora o processo não tenha ocorrido como planejado, os pesquisadores descobriram que o computador foi capaz de identificar corretamente o indivíduo do grupo de 73, com base em seus movimentos. A taxa de precisão foi de 94%, em comparação com a taxa de precisão de 2% se fosse deixado ao acaso, ou se o computador adivinhasse sem nenhuma informação fornecida.

“Parece que os movimentos de dança de uma pessoa são uma espécie de impressão digital”, diz o Dr. Pasi Saari, coautor do estudo e analista de dados. “Cada pessoa tem uma assinatura de movimento única que permanece a mesma, independentemente do tipo de música que está tocando.”

Houve um efeito aumentado nos movimentos de dança individuais, dependendo do gênero de música que foi tocado. Quando os indivíduos dançavam música Metal, o computador foi menos preciso em identificar quem era.

“Há uma forte associação cultural entre o Metal e certos tipos de movimento, como o headbanging”, diz Emily Carlson. “É provável que o Metal tenha feito com que mais dançarinos se movessem de maneira semelhante, tornando mais difícil distingui-los.”

Esses novos desenvolvimentos podem levar a algo como software de reconhecimento de dança.

“Estamos menos interessados em aplicações como vigilância do que no que esses resultados nos dizem sobre a musicalidade humana”, explica Carlson. “Temos muitas novas perguntas a fazer, como se nossas assinaturas de movimento permanecem as mesmas ao longo de nossa vida, se podemos detectar diferenças entre culturas com base nessas assinaturas de movimento, e quão bem os humanos são capazes de reconhecer indivíduos a partir de seus movimentos de dança em comparação com os computadores. A maioria das pesquisas levanta mais perguntas do que respostas, e este estudo não é exceção.”