Сервисы потоковой передачи музыки, такие как Spotify, используют алгоритмы для рекомендации списков песен, которые соответствуют вашим вкусам, основываясь на ваших предпочтениях и предпочтениях других слушателей.

Недавно новое исследование показало, как реакции вашего мозга могут быть использованы для оптимизации воспроизведения этих списков песен.

Исследователи из США использовали алгоритмы машинного обучения для анализа физиологических реакций слушателей музыки. Они обнаружили, что могут предсказать, какие песни понравятся пользователям с точностью до 97%.

Алгоритм определяет настроение и внимание человека к песне на основе его нейрофизиологического состояния.

Если человек с неврологической точки зрения более "погружен" и менее "замкнут" при прослушивании песни, то у песни больше шансов стать популярной.

Это гораздо лучший показатель успеха песни, чем то, нравится ли песня человеку субъективно.

Другими словами, если вам сознательно нравится песня, это не обязательно означает, что она понравится и другим людям. Однако, скорее всего, ключом к разгадке может быть ваше подсознательное состояние.

Вместо того, чтобы спрашивать пользователей, нравится ли им новая песня, исследователи написали, что "это автоматически оценивается с помощью носимых нейротехнологий".

Несмотря на то, что алгоритму были предоставлены только физиологические данные о прослушивании песни в течение минуты, он смог предсказать популярные песни с точностью до 82 процентов.

Этот новый метод более эффективен, чем предыдущие аналогичные исследования, в которых для оценки реакции на музыку использовалось сканирование мозга.

В новом эксперименте участники сидели в комнате с датчиками сердечного ритма и слушали 24 последние песни, проигрываемые через усилитель.

Тринадцать из них были признаны популярными на стриминговых платформах, но участники не знали, какие именно.

В конце эксперимента их попросили составить рейтинг своих любимых песен.

Данные, собранные с датчиков сердечного ритма, затем были переданы в коммерческую платформу для нейробиологии, которая использует данные о частоте сердечных сокращений для определения состояния мозга человека.

Например, известно, что окситоцин и дофамин - это два нейрогормона, которые влияют на работу сердца.

Когда вы поете или слушаете музыку, ствол вашего мозга часто выделяет окситоцин. Напротив, дофамин высвобождается и взаимодействует с префронтальной корой головного мозга, когда вы особенно внимательны к чему-то или "поглощены" чем-то.

"Использование нейробиологических методов для измерения эмоциональных реакций предлагает артистам, продюсерам звукозаписи и потоковым сервисам новый способ радовать слушателей новой музыкой", - пишут авторы.

"Комплексные нейробиологические исследования периферической нервной системы могут точно классифицировать песни на популярные и провальные".

Теоретически, эта информация может быть использована для создания специализированных списков песен для различных эмоциональных состояний, но она применима не только к музыке.

"Нейронное предсказание" также может быть применено практически к любому виду развлечений, позволяя людям получать то, что они хотят, еще до того, как они это осознают.

Текущее исследование небольшое, и в нем еще предстоит проработать детали, но в качестве доказательства концепции оно выглядит многообещающим.

"Наш главный вклад - это методология. Вероятно, эта методология также может быть использована для прогнозирования популярности многих других видов развлечений, включая фильмы и телешоу".