Bilgisayar Algoritması Eşsiz Dans Özelliklerini Belirleyebilir

Disiplinlerarası Müzik Araştırmaları Merkezi'ndeki araştırmacılar, Finlandiya'daki Jyväskylä Üniversitesi son birkaç yıldır insanları incelemek ve dans etmek için hareket yakalama teknolojisini kullanıyor. Müzik ve bireyler arasındaki bağlantıyı daha iyi anlamanın bir yolu olarak kullanılıyor. Bir kişinin ne kadar dışa dönük veya nevrotik olduğu, ruh hali ve diğer insanlarla ne kadar empati kurduğu gibi şeyleri dans yoluyla öğrenebilmişlerdir.

Bu çalışmaya devam ederek şaşırtıcı yeni bir keşifle karşılaştılar. 

Araştırmanın ilk yazarı Dr. Emily Carlson'a göre, "Aslında tamamen farklı bir şey üzerinde çalışmaya başladığımız için bu sonucu aramıyorduk."

"Asıl fikrimiz, katılımcılarımızın hareketlerine göre hangi müzik türünde dans ettiklerini belirlemek için makine öğrenimini kullanıp kullanamayacağımızı görmekti."

Araştırmaya 73 katılımcı katıldı. Blues, Country, Dance/Electronica, Jazz, Metal, Pop, Reggae ve Rap'ten oluşan sekiz farklı türde dans ederken hareket yakaladılar. Müziği dinlemeleri ve ardından vücutlarını doğal hissettiren herhangi bir şekilde hareket ettirmeleri söylendi.

Araştırmanın kıdemli yazarı Profesör Petri Toivianinen'e göre, "Olguları gerçek dünyada meydana geldikleri gibi incelemenin önemli olduğunu düşünüyoruz, bu nedenle doğalcı bir araştırma paradigması kullanıyoruz". 

Katılımcıların hareketleri, farklı müzik türleri arasında ayrım yapmaya çalışan makine öğrenimi kullanılarak araştırmacılar tarafından analiz edildi. Süreç planlandığı gibi gitmedi ve bilgisayar algoritması doğru türü yalnızca zamanın %30'undan daha azında belirleyebildi. 

Süreç planlandığı gibi gitmese de, araştırmacılar bilgisayarın 73 kişilik gruptaki bireyleri hareketlerine göre doğru bir şekilde tanımlayabildiğini keşfettiler. Doğruluk oranı, şansa bırakıldığında veya bilgisayar herhangi bir bilgi verilmeden tahmin edildiğinde %94 olan doğruluk oranına kıyasla %2 idi.

Çalışmanın ortak yazarı ve veri analisti Dr. Pasi Saari, "Bir kişinin dans hareketleri bir tür parmak izi gibi görünüyor" diyor. "Her insanın, ne tür müzik çalarsa çalsın aynı kalan benzersiz bir hareket imzası vardır."

Çalınan müzik türüne bağlı olarak bireysel dans hareketlerinde artan bir etki vardı. Bireyler Metal müzik eşliğinde dans ettiğinde, bilgisayar onun kim olduğunu belirlemede daha az doğruydu.

Emily Carlson, "Metal ile kafa sallama gibi belirli hareket türleri arasında güçlü bir kültürel ilişki var" diyor. "Metal muhtemelen daha fazla dansçının benzer şekillerde hareket etmesine neden olarak onları birbirinden ayırmayı zorlaştırıyor."

Bu yeni gelişmeler, dans tanıma yazılımı gibi bir şeye yol açabilir.

Carlson, "Gözetim gibi uygulamalarla değil, bu sonuçların bize insan müzikalliği hakkında ne söylediğiyle ilgileniyoruz" diye açıklıyor. "Hareket imzalarımızın hayatımız boyunca aynı kalıp kalmadığı, bu hareket işaretlerine dayalı olarak kültürler arasındaki farklılıkları tespit edip edemeyeceğimiz ve insanların dans hareketlerinden karşılaştırıldığında insanları ne kadar iyi tanıyabildikleri gibi soracak çok sayıda yeni sorumuz var. bilgisayarlara. Çoğu araştırma, cevaplardan çok sorular ortaya çıkarıyor ve bu çalışma da bir istisna değil.”