El algoritmo de una lista de reproducción combina las canciones con los cambios de humor de los oyentes
Según una nueva investigación, el aprendizaje automático puede aproximarse a esa experiencia creando listas personales de reproducción de música.
Imagina tener un disc jockey dentro de tu computadora que combine la música reproducida con tu estado de ánimo actual. Según una nueva investigación de la Universidad de Texas en Austin, EE UU, el aprendizaje automático puede aproximarse a esa experiencia creando listas de reproducción de música ultrapersonal que se adaptan a los cambios de humor de cada usuario.
Maytal Saar-Tsechansky, profesor de Información, Riesgo y Gestión de Operaciones en la Escuela de Negocios McCombs, junto con un par de investigadores en informática de la universidad, crearon un "DJ personalizado". Con su nuevo artículo, "La música correcta en el momento adecuado: listas de reproducción personalizadas adaptativas basadas en el modelado de secuencias", publicado en el MIS Quarterly, su objetivo es superar los servicios de transmisión de música al crear listas de reproducción que cambian de acuerdo con los cambios emocionales de cada individuo.
"Ya sea que te subas al automóvil después de un largo día de reuniones o te levantes de la cama un fin de semana por la mañana, debes adaptar tus recomendaciones a tus cambios de humor", dice Saar-Tsechansky.
El proyecto comenzó como una creación de Elad Liebman, un estudiante de ciencias de la computación en UT Austin que también tiene un título en composición musical. El programa que él, Saar-Tsechansky y el profesor de informática de UT Peter Stone diseñaron ejecuta una serie de bucles de retroalimentación. Prueba una canción, el oyente la califica y el programa presta atención a esa calificación al elegir la siguiente canción. "Entonces alteras el modelo en consecuencia", dice Liebman.
El programa se adapta al estado de ánimo del oyente, considerando no solo qué canciones disfrutarás, sino también en qué orden. Las canciones se organizan de manera inteligente, lo que lleva a una secuencia expresiva, "como DJ", en lugar de una secuencia aleatoria y de sonido arbitrario.
Como un jugador de ajedrez, planea tus movimientos 10 canciones por delante. Mientras se reproduce una canción, genera decenas de miles de secuencias posibles y predice cuál complacerá más al oyente. Coloca la siguiente canción en esa lista de reproducción, y mientras se reproduce esa canción, crea y prueba nuevas secuencias.
En el aprendizaje automático, el mecanismo se conoce como una búsqueda de Monte Carlo, que inspiró el nombre del programa: DJ-MC. El programa podría adaptarse a otros tipos de medios, desde noticias hasta videos.
"Los algoritmos de aprendizaje no tienen gusto, solo tienen datos", dice Liebman. "Puedes reemplazar el conjunto de datos con cualquier cosa, siempre y cuando las personas lo consuman de manera similar".
"Puede funcionar en cualquier caso en el que recomiendas cosas a los humanos, con experiencia en una secuencia. Incluso podría ser comida", dice Saar-Tsechansky. @mundiario
