Sigurno ste se bar nekad zapitali kako neka pesma postane hit. Dva studenta Univerziteta u San Francisku, su se takođe ovo pitali ali su i odlučili da otkriju razlog i odgovore na to pitanje.
Prvo što su uradili jeste da si prikupili podatke sa striming servisa Spotifaj i potom ih “ubacili” u četiri različita modela mašinskog učenja, kako bi predvideli da li će neka pesma postati hit ili ne, i to isključivo na osnovu audio zapisa.
Cilj im je bio da saznaju da li postoje neki elementi koji su zajednički za sve ili bar većinu uspešnih pesama.
Fokus im je bio na elementima kao što su tempo, tonalitet, da li pesma zvuči pozitivno ili negativno, da uz nju može da se igra, koliko je glasna i slično…
U obradi podataka, između ostalog, koristili su logističku regresiju, arhitekturu Random Forest i neuralne mreže.
Rezultate do kojih su četiri primenjena modela došla, testirali su pomoću arhivskih podataka sa Bilbordove top liste Hot 100. Obrada podataka je trajala nekoliko nedelja.
Jedan od modela mogao je da pogodi hitove sa preciznošću od 99,53 odsto. Ostali modeli bili su manje uspešni, ali i pored toga prilično precizni (iznad 85 odsto).
Studenti će nastojati da u svojim budućim istraživanjima u analizu uvrste i druge faktore, kao što su prisutnosti na društvenim medijima, nivo iskustva muzičara, kao i uticaj diskografske kuće.
