Algoritmul calculatorului poate identifica caracteristici unice de dans

Cercetătorii de la Centrul de Cercetare Interdisciplinară a Muzicii de la Universitatea din Jyväskylä, Finlanda au folosit tehnologia de capturare a mișcării pentru a studia oamenii și dansul în ultimii ani. Acest lucru este folosit ca o modalitate de a înțelege mai bine legătura dintre muzică și indivizi. Ei au putut să învețe lucruri prin dans, cum ar fi cât de extrovertit sau neurotic este un individ, starea lor de spirit și cât de mult acel individ empatizează cu alți oameni.

Prin continuarea acestei lucrări, ei au descoperit un rezultat surprinzător nou.

Conform dr. Emily Carlson, primul autor al studiului, “De fapt, nu căutam acest rezultat, deoarece am început să studiem ceva complet diferit.”

“Ideea noastră inițială a fost să vedem dacă putem folosi învățarea automată pentru a identifica care gen de muzică au dansat participanții noștri, pe baza mișcărilor lor.”

Au fost 73 de participanți în studiu. Pe măsură ce au dansat la cele opt genuri de muzică diferite, Blues, Country, Dance/Electronica, Jazz, Metal, Pop, Reggae și Rap, au fost capturați mișcările lor. Li s-a spus să asculte muzica și apoi să-și miște trupurile în orice mod care li s-a părut natural.

“Credem că este important să studiem fenomenele așa cum apar în lumea reală, ceea ce ne face să folosim un paradigm de cercetare naturalistic”, conform profesorului Petri Toivianinen, autorul senior al studiului.

Mișcările participanților au fost analizate de către cercetători folosind învățarea automată, care a încercat să distingă între diferitele genuri de muzică. Procesul nu a decurs așa cum era planificat, iar algoritmul calculatorului a putut să identifice corect genul doar în mai puțin de 30% din cazuri.

Chiar dacă procesul nu a decurs așa cum era planificat, cercetătorii au descoperit că calculatorul a putut să identifice corect individul din grupul de 73, pe baza mișcărilor lor. Rata de acuratețe a fost de 94%, comparativ cu rata de acuratețe de 2% dacă ar fi fost lăsat la întâmplare, sau calculatorul a ghicit fără nicio informație dată.

“Pare a fi ca și cum mișcările de dans ale unei persoane sunt o fel de amprentă”, spune dr. Pasi Saari, coautor al studiului și analist de date. “Fiecare persoană are o semnătură de mișcare unică care rămâne aceeași, indiferent de ce fel de muzică se joacă.”

A existat un efect crescut asupra mișcărilor de dans individuale, în funcție de genul de muzică care a fost jucat. Când indivizii au dansat la muzică Metal, calculatorul a fost mai puțin precis în identificarea cui era.

“Există o asociere culturală puternică între Metal și anumite tipuri de mișcare, cum ar fi headbanging”, spune Emily Carlson. “Este probabil ca Metal să fi făcut ca mai mulți dansatori să se miște în moduri similare, făcându-i mai greu de recunoscut.”

Aceste noi descoperiri ar putea duce la ceva ca software de recunoaștere a dansului.

“Suntem mai interesați de aplicații precum supraveghere decât de ceea ce ne spun aceste rezultate despre musicalitatea umană”, explică Carlson. “Avem multe întrebări noi de pus, cum ar fi dacă semnăturile noastre de mișcare rămân aceleași pe parcursul vieții noastre, dacă putem detecta diferențe între culturi pe baza acestor semnături de mișcare și cât de bine oamenii sunt capabili să recunoască indivizi din mișcările lor de dans comparativ cu calculatoarele. Cea mai mare parte a cercetărilor ridică mai multe întrebări decât răspunsuri și acest studiu nu face excepție.”