Hepimiz, müziğin güçlü etkilerinin olduğunu biliyoruz. Film müziği olmayan bir film, aynı duygusal yolculuğa neden olmaz veya müzik dinlenmeden yapılan bir antrenman, insana daha çok yorucu gelebilir fakat bu reaksiyonları ölçmenin bir yolu var mı? Varsa bu insanların yararına kullanılamaz mı?
Yeni bir araştırmada Güney Kaliforniya Üniversitesi'ndeki araştırmacılar, ritim ve uyum gibi şeylerin farklı türlerde beyin aktivitesini, fizyolojik reaksiyonları ve duyguları nasıl tetiklediğini belirlediler ve makine öğrenmesinin insanların yeni bir müzik parçasına nasıl tepki vereceğini tahmin etmek için bu ilişkileri nasıl kullanabileceğini araştırdılar. Bilgisayar bilimi ve sanatın kesişme noktalarında geçen hafta düzenlenen bir konferansta sunulan sonuçlar, terapiden sinemaya kadar çeşitli amaçlar için hedeflenen müzikal deneyimleri nasıl geliştirebileceğimizi gösteriyor.
Araştırmada kullanılan müzikler, Spotify gibi platformlardan seçildi:
Araştırma; filmler, televizyon reklamları ve müzik gibi farklı medya araçlarının insanların bedenlerini ve beyinlerini nasıl etkilediğini anlamak için oldukça önemli. Güney Kaliforniya Üniversitesi'nde bir profesör ve baş araştırmacı olan Shrikanth Narayanan, “Medyanın çeşitli duygularınızı nasıl etkileyebileceğini anladıktan sonra insan deneyimlerini desteklemek veya geliştirmek için verimli bir şekilde kullanmaya çalışabiliriz” diyor.
Araştırmacılar önce mutlu ya da üzücü olarak etiketlenen ve az bilinin şarkılar için Spotify gibi müzik yayın platformlarını aradılar. Araştırmacılar, kafa karıştırıcı değişkenleri en aza indirmek için popüler şarkılardan kaçınmak istediler. Bilim insanları, duyguları iki gruba indirdikten sonra üzücü kategorisine Ólafur Arnalds'ın Fyrsta şarkısıyla Michael Kamen'in Discovery of the Camp şarkılarını eklediler. Mutlu kategorisinde ise Lullatone’un Race Against the Sunset şarkısı yer aldı.
Sonuçlardan elde edilen verilerle, kişiye özel müzik üretmek mümkün olabilir:
Araştırmaya katılan ve daha önce üç parçayı da dinlemeyen katılımcıların şarkıları ilk kez dinledikten sonra oluşan değişimleri fiziksel olarak incelendi. Araştırmacılar, daha sonra verileri her şarkı için 74 özelliği ile birlikte (perdesi, ritmi, uyumu, dinamikleri ve tınısı gibi) çeşitli makine öğrenme algoritmalarına kodladı ve hangi özelliklerin en güçlü yanıt belirleyicileri olduğunu inceledi. Örneğin bir şarkının parlaklığının (orta ve yüksek frekanslarının seviyesi) ve ritminin gücünün, dinleyicinin kalp atış hızını ve beyin aktivitesini nasıl etkileyeceği araştırıldı.
Araştırma hâlâ ilk aşamalarında ve daha güçlü makine öğrenme modellerinin zihinsel ve fiziksel tepkilerinizi tahmin edebilmeleri çok uzun zaman alacak ancak araştırmacılar, bu modellerin nasıl uygulanabileceği konusunda heyecan duyuyorlar. Bu sonuçlara göre belirli bireyler için müzik tasarlamak, son derece uyarıcı film müzikleri oluşturmak veya zihinsel sağlık sorunları olan hastaların beyninin belirli bölümlerini harekete geçirmek mümkün hâle gelebilir.