使用機器學習技術的神經生理學方法能夠以 97%的準確率辨識熱門歌曲
研究背景
每天都有數萬首歌曲發行，這樣源源不絕的選擇對串流服務和廣播電臺來說是一個挑戰。為了選擇能夠觸動大眾情感的歌曲，這些服務一直在使用人類聽眾和人工智慧技術。然而這種方法只有 50%的準確率，無法可靠地預測一首歌曲是否會成為熱門曲目。現在美國的研究人員使用了一種全面的機器學習技術，結合了神經生理學資料，成功以 97%的準確率預測了熱門歌曲。神經生理學資料的機器學習應用
研究參與者配戴了商用感測器，聆聽了 24 首歌曲，並回答了關於他們的喜好和一些人口統計資料的問題。在實驗期間，科學家測量了參與者對歌曲的神經生理反應。“我們收集的腦訊號反映了與情緒和能量水平相關的腦網路的活動，”研究的高級作者、克萊蒙特研究大學的保羅·扎克教授說道。這使得研究人員能夠預測市場結果，包括歌曲的串流次數，並且只依賴了少數參與者的資料。這種方法稱為“神經預測”，它透過從少數人的神經活動中捕捉到人口層次的效應，而無需測量數百人的腦活動。機器學習的應用結果
在資料收集後，研究人員使用不同的統計方法評估了神經生理變數的預測準確性。這樣可以直接比較模型的表現。為了提高預測準確性，他們訓練了一個使用了不同算法的機器學習模型，以得到最高的預測結果。他們發現，使用線性統計模型可以以 69%的準確率辨識熱門歌曲。當他們將機器學習應用於所收集的資料時，成功辨識熱門歌曲的準確率跳躍到了 97%。他們還將機器學習應用於歌曲的前一分鐘的神經反應。在這種情況下，成功辨識熱門歌曲的準確率為 82%。“這意味著串流服務可以更有效地辨識新歌，這些新歌更有可能成為人們的播放列表，這使得串流服務的工作變得更輕鬆，也讓聽眾感到愉悅，”扎克解釋道。方法的複製性
扎克表示：“如果未來可穿戴的神經科學技術（如我們在這項研究中使用的技術）變得普及，我們可以根據受眾的神經生理特徵向他們提供合適的娛樂內容。他們可能只會得到兩三個選擇，而不是數百個選擇，這樣做可以更輕鬆、更快速地選擇他們喜愛的音樂。”儘管他的團隊近乎完美地預測了結果，研究人員指出了一些約束。例如，他們在分析中使用的歌曲數量相對較少。此外研究參與者的人口統計資料具有中度多樣性，但並未包括某些族裔和年齡組的成員。然而研究人員預計由於其易於實施，他們的方法可能還可以用於辨識其他熱門曲目之外，例如電影和電視節目。“我們所提出的關鍵貢獻在於方法論。這種方法很可能可以用於預測其他型別的娛樂熱門曲目，包括電影和電視節目，”扎克總結道。結論
這項研究利用機器學習技術結合神經生理學資料，成功以 97%的準確率預測了熱門歌曲。這一成果具有重要的應用價值，不僅可以幫助串流服務和廣播電臺更有效地選擇歌曲，也能讓聽眾更快速地找到自己喜愛的音樂。儘管在這項研究中的資料約束，但研究人員相信這種方法有潛力應用於其他領域，如電影和電視節目。未來，隨著可穿戴神經科學技術的發展，人們可能會根據個體的神經特徵，得到更加個性化的娛樂體驗。Editorial: 機器學習的潛力與倫理考量
這項研究展示了機器學習在音樂領域的巨大潛力。然而我們也應該關注這種技術帶來的倫理考量。 首先機器學習的準確性帶來了對個體隱私的威脅。當我們透過檢測個人的神經活動來預測他們的喜好和情感狀態時，這涉及到對個人內心世界的侵犯。因此我們需要確保這種技術的使用是受到適當的監管和個人隱私保護的。 其次機器學習的應用是否會導致文化同質化？現在的串流服務和廣播電臺已經透過分析大資料來選擇曲目，這種個性化的推薦系統已經引發了對優質音樂和多元文化的憂慮。如果這種個性化的推薦系統進一步基於神經生理學資料，是否會導致更多的同質化，壓制對多樣性和個體差異的尊重？ 最後機器學習的應用也需要考慮到人類判斷和創作的價值。音樂創作是一種藝術，它體現了人類的情感和創造力。如果我們將過於依賴機器學習來預測什麼是熱門歌曲，我們是否會喪失對人類創造和創新的重視？ 因此在機器學習的發展過程中，我們需要與科技、音樂和倫理專家緊密合作，共同探討如何平衡技術的應用和保護個體權益以及文化多樣性的價值。建議：心態的改變與保護隱私
這項研究表明，機器學習技術在音樂領域有著巨大的應用價值。為了更好地運用這一技術，我們提出以下建議： 第一，我們需要改變對音樂的評價標準。傳統上，熱門歌曲是由市場需求和行銷策略所決定的。然而機器學習技術提供了一種從人類大腦的角度來評價音樂的方法。我們應該更加重視音樂對個體情感和情緒的觸動，而不僅僅是商業熱門程度。 第二，我們需要建立一個明確的監管和保護個人隱私的框架。當我們使用機器學習來預測個人喜好和情感狀態時，必須確保這些資料的使用是透明和合法的。政府和相關機構需要制定嚴格的法規，保護個體資料的安全和隱私。 第三，我們應該鼓勵對多樣性和創新的尊重。機器學習技術雖然能夠預測熱門歌曲，但我們不能忽視人類的創作和多樣性的價值。我們應該開放心態，給予不同風格和流派的音樂更多的機會和支援。 總之機器學習技術能夠幫助我們更準確地預測熱門歌曲，但我們應該以開放的心態和關注個體隱私的態度來應對這一技術的發展。只有在合適的框架和保護下，機器學習才能為音樂行業帶來更多的創新和價值。Machine Learning-機器學習,研究,人工智慧,音樂,歌曲辨識
