Američki studenti su razvili algoritam koji gotovo pa ne griješi kada treba odrediti je li neka pjesma bila glazbeni hit ili ne.
Naime, dvojica kalifornijskih studenta, Kai Middlebrook i Kian Sheik, odlučila su otkriti zašto neke pjesme postaju glazbene uspješnice, a druge ne, iako međusobno nalikuju.
Podatke prikupljene sa Spotify Web-API ubacili su u ukupno četiri modela strojnog učenja kako bi izvršili predviđanje temeljem isključivo audio zapisa. Htjeli su doznati postoje li određene značajke koje sve ili barem većina uspješnih pjesama dijele.
Usredotočili su se na svojstva poput tempa, tonaliteta, na to zvuči li pjesma pozitivno ili negativno. Također je bilo bitno može li se na pjesmu plesati, koliko je glasna i sl.
Rezultate do kojih su korišteni modeli došli testirani su Billboardovom top ljestvicom Hot 100. Obrada podataka je potrajala nekoliko tjedana.
Jedan od modela (Support Vector Machine) mogao je pogoditi hitove uz preciznost od 99,53%. Ostali modeli su bili nešto manje uspješni, ali svejedno na zavidnoj razini (iznad 85%).
Sve u svemu, Middlebrook i Sheik utvrdili su kako je moguće predvidjeti hoće li pjesma biti hit na temelju njenog zvuka. “Umjetne uši” zaista funkcioniraju.
U budućnosti ovaj tim želi razmotriti i druge čimbenike koji bi mogli pridonijeti uspjehu pjesme. Poput, primjerice, prisutnosti na društvenim medijima, iskustva izvođača ili utjecaja diskografske kuće.
