Um preditor de melodia compulsivo por software foi criado

A composição de Glen Miller "In The Mood" mostrou um valor recorde para o parâmetro de gradientes inesperados entre os locais onde a melodia muda de direção. Este é um dos três principais preditores na árvore de decisão para uma melodia obsessiva.

Por que algumas melodias parecem ficar presas na minha cabeça? Essas músicas grudentas parecem ter algumas propriedades especiais, forçando uma pessoa a cantarolar ou assobiar. Na psicologia, são conhecidas como melodias intrusivas (na literatura científica - Imagens musicais involuntárias ou INMI). Por definição, essas melodias são repetidas involuntariamente e espontaneamente na cabeça, mesmo após a reprodução.

Este fenômeno foi estudado bastante extensivamente na literatura científica, incluindo a fenomenologia que a acompanha, as circunstâncias da ocorrência do INMI e os pré-requisitos para o surgimento do INMI no cérebro individual. Em geral, os cientistas chegaram à conclusão de que o INMI é uma ocorrência diária bastante comum, e vários fatores situacionais podem desencadear a reprodução de vários tipos de música na forma do INMI.

Estudos anteriores confirmaram vários padrões óbvios. Por exemplo, que a frequência e o reconhecimento de uma música aumentam a probabilidade de ocorrência de um INMI, e o gatilho mais comum do INMI é a recente escuta de uma melodia.

Apesar do interesse contínuo nessa questão, a questão principal permanece amplamente obscura. Por que algumas músicas ficam presas na minha cabeça com mais frequência e outras com menos frequência? Essa pergunta é especialmente complicada porque vários fatores intramusicais (características de uma melodia, letra de uma música) e vários fatores externos extramusculares (o contexto de uma manifestação do INMI, associações anteriores com uma música, uma compreensão individual do significado etc.) influenciam as manifestações do INMI.

Características musicais diretas O INMI foi estudado pela primeira vez por um grupo de pesquisadores liderados por Finkel em 2010, os resultados foram publicados no trabalho "Imagens musicais involuntárias: investigando características musicais que
predizem earworms". Neste e em um estudo subsequente de 2012, foram comparadas 29 músicas do INMI e 29 músicas que não foram classificadas como músicas compulsivas. Essas músicas foram analisadas no software especial de análise musical FANTASTIC (Feature ANalysis Technology Accessing STatistics). O resultado mostrou que as melodias obsessivas geralmente contêm notas de maior duração e intervalos mais curtos no tom.

Os pesquisadores Williamson e Mullensifen mais tarde sugeriram que essas características das melodias obsessivas facilitam seu zumbido. Eles também notaram que as pessoas que cantam com mais frequência experimentam INMIs mais frequentes e mais longos.

Agora, um grupo de pesquisadores do Reino Unido, Alemanha e Dinamarca publicou um novo trabalho científico., que amplia o estudo realizado pelos antecessores, utilizando uma amostra maior de entrevistados (3000 pessoas) e mais melodias (200).

Antes de tudo, os entrevistados preencheram um questionário, no qual indicaram os nomes das músicas que consideravam do tipo de melodia obsessiva. Essas músicas foram solicitadas a classificar por grau de obsessão. Segundo a pesquisa, uma lista das músicas mais intrusivas foi compilada para esse público. Digna de nota é a tríplice menção no Top 9 das melodias mais intrusivas das obras de uma cantora intelectualmente talentosa sob o nome artístico de Lady Gaga.

1. "Bad Romance" , Lady Gaga, 33 referências.
2. "Não consigo tirar você da minha cabeça" , Kylie Minogue, 24 referências.
3)"Não pare de acreditar" , Journey, 21 referências.
4. "Alguém que eu conhecia" , Gotye, 19 referências.
5. "Move Like Jagger" , Maroon 5, 17 referências.
6. "California Gurls" , Katy Perry, 15 referências.
7. "Bohemian Rhapsody" , rainha, 14 referências.
8. "Alejandro" , Lady Gaga, 12 referências.
9. "Poker Face" , Lady Gaga, 11 menções.

Os pesquisadores então tentaram identificar as características intramusicais das músicas do INMI. As melodias no formato MIDI foram extraídas do banco de dados de músicas Geerdes MIDI com todas as características de cada uma delas. Um total de 101 músicas do INMI foi mencionado no questionário. Os pesquisadores também levaram em conta qual fragmento específico da música é mais lembrado pelos participantes da pesquisa. Consequentemente, este fragmento de MIDI foi escolhido para análise. Se o entrevistado não indicou uma seção específica da música, o refrão foi levado para a pesquisa, pois em estudos anteriores verificou-se que era o refrão mais frequentemente encontrado no INMI. A análise estatística dos fragmentos foi realizada utilizando o mesmo software FANTASTIC.

Para comparar as características musicais do INMI em relação ao não-INMI, foi utilizado o método de floresta aleatória("Floresta aleatória") é um algoritmo de aprendizado de máquina que consiste no uso de um conjunto de árvores de decisão. A estrutura da árvore de decisão é "folhas" e "galhos". Nas arestas ("ramificações") da árvore de decisão são registrados os atributos dos quais a função objetivo depende, nas "folhas" são registrados os valores da função objetivo e nos outros nós - atributos que distinguem casos.

A árvore de decisão mostrou que as melodias obsessivas têm maior probabilidade de se tornarem músicas com o mesmo padrão melódico geral da música pop. A ilustração mostra exemplos de melodias com os valores mais altos da variável, que correspondem ao padrão melódico geral (B1 e B2), bem como exemplos de melodias com o padrão melódico mais incomum (A1 e A2).



O fator geral do padrão melódico é o mais importante dos 12 fatores que distinguem uma melodia obsessiva de uma música regular. Todos os outros fatores e sua importância são indicados em uma tabela composta por uma árvore de decisão.



De fato, apenas os três primeiros fatores desta lista atendem aos critérios de importância para falar sobre a diferença entre as músicas do INMI e as músicas comuns. Além do padrão melódico geral, este é um ritmo relativamente rápido e os gradientes mais inesperados entre os locais onde a melodia muda de direção (gradientes médios entre os pontos de viragem melódicos), conforme mostrado na ilustração a seguir nos exemplos A1 e A2.



Os cientistas compilaram uma nova árvore de decisão levando em consideração apenas esses três fatores. Este modelo permite prever se uma melodia específica se tornará intrusiva ou não, com uma confiabilidade de 62,5%.


Árvore de decisão usando três preditores

É provável que um aprimoramento adicional do modelo gere automaticamente melodias que quase certamente pertencerão à classe INMI, ou seja, ficarão presas de maneira confiável na cabeça do ouvinte. Isso gera automaticamente hits da música e milhões de visualizações no YouTube para os autores que são os primeiros a aprender como aplicar corretamente esse modelo.

Por outro lado, usuários comuns podem usar esse preditor de músicas intrusivas como um tipo de filtro de spam, bloqueando automaticamente a reprodução de músicas, o que dificulta a exclusão da cabeça.

O artigo científico foi publicado em 3 de novembro de 2016 na revista Psychology of Aesthetics, Creativity and the Arts (doi: 10.1037 / aca0000090).

Source: https://habr.com/ru/post/pt398829/