L'intelligenza artificiale potrebbe aiutarci a decostruire il motivo per cui alcune canzoni ci fanno sentire così bene

Un uomo che ascolta la musica alla radio Per gentile concessione della USC Viterbi School of Engineering

Sappiamo tutti che la musica è un potente influencer. Un film senza colonna sonora non provoca lo stesso viaggio emotivo. Un allenamento senza un inno di pompaggio può sembrare una seccatura. Ma c'è un modo per quantificare queste reazioni? E se sì, potrebbero essere decodificati e utilizzati?

In una nuova carta , i ricercatori dell'Università della California meridionale hanno mappato come cose come tono, ritmo e armonia inducono diversi tipi di attività cerebrale, reazioni fisiologiche (calore, sudore e cambiamenti nella risposta elettrica) ed emozioni (felicità o tristezza) e come l'apprendimento automatico potrebbe utilizzare queste relazioni per prevedere come le persone potrebbero rispondere a un nuovo brano musicale. I risultati, presentati al una conferenza la scorsa settimana sull'intersezione tra informatica e arte, mostra come un giorno potremmo essere in grado di progettare esperienze musicali mirate per scopi che vanno dalla terapia ai film.

La ricerca fa parte dell'obiettivo più ampio del laboratorio di comprendere in che modo diverse forme di media, come film e pubblicità TV, nonché musica, influiscono sul corpo e sul cervello delle persone. Una volta compreso come i media possono influenzare le tue varie emozioni, allora possiamo provare a usarli in modo produttivo per supportare o migliorare effettivamente le esperienze umane, afferma Shrikanth Narayanan, professore alla USC e ricercatore principale del laboratorio.

I ricercatori hanno prima setacciato i siti di streaming musicale come Spotify alla ricerca di brani con pochissime riproduzioni, etichettati come felici o tristi. (Volevano evitare canzoni familiari per ridurre al minimo qualsiasi variabile confondente.) Attraverso una serie di tester umani, 60 brani per ciascuna emozione sono stati ridotti a un elenco finale di tre: due che hanno indotto in modo affidabile la tristezza (Ólafur Arnalds's Primo e quello di Michael Kamen Scoperta del campo ) e uno che ha indotto in modo affidabile la felicità (Lullatone's Corsa contro il tramonto ). Cento partecipanti che non avevano ascoltato le canzoni prima si sono divisi in due gruppi, hanno ascoltato tutti e tre i brani e hanno eseguito una scansione fMRI o hanno indossato sensori di pulsazioni, calore ed elettricità sulla loro pelle e hanno valutato l'intensità delle loro emozioni su una scala da 0 a 10.

I ricercatori hanno quindi inserito i dati, insieme a 74 caratteristiche per ogni canzone (come tono, ritmo, armonia, dinamica e timbro), in diversi algoritmi di apprendimento automatico ed hanno esaminato quali caratteristiche erano i più forti predittori di risposta. Hanno scoperto, ad esempio, che la luminosità di una canzone (il livello delle sue frequenze medie e alte) e la forza del suo ritmo erano entrambi tra i migliori predittori di come una canzone avrebbe influenzato la frequenza cardiaca e l'attività cerebrale di un ascoltatore.

La ricerca è ancora in una fase iniziale e ci vorrà del tempo prima che modelli di apprendimento automatico più potenti siano in grado di prevedere le tue reazioni mentali e fisiche a una canzone con una certa precisione. Ma i ricercatori sono entusiasti di come tali modelli potrebbero essere applicati: per progettare musica per individui specifici, per creare colonne sonore di film altamente evocative o per aiutare i pazienti con problemi di salute mentale a stimolare parti specifiche del loro cervello. Il laboratorio sta già lavorando con cliniche per il trattamento delle dipendenze per vedere come altre forme di media potrebbero aiutare i pazienti. Vogliono iniziare a incorporare anche terapie basate sulla musica.

Più semplicemente, la ricerca potrebbe essere utilizzata per generare playlist. Non vorresti ascoltare una canzone che farà aumentare il tuo battito cardiaco prima di andare a dormire, ma forse lo fai se stai facendo un lungo viaggio e non hai bevuto molto caffè, dice Greer.

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