Izzattillo Islomov
Spotify va Pandora kabi striming xizmatlari obunachilarning mavjud pleylistlariga moslashtirilgan yangi musiqalarni aniqlash va joriy etish texnologiyalariga sarmoya kiritdi. Biroq, yangi qo’shiqlarning 4% dan kamrog’i xitga aylanadi. Xit musiqani bashorat qilish uchun turli usullar qo’llanilgan, jumladan, qo’shiq matni va ijtimoiy media zikrlarini tahlil qilish. Ammo bu usullarning bashorat qilish aniqligi past edi.
Yangi tadqiqot ortidagi tadqiqotchilar musiqaga neyrofiziologik javoblarni o’lchash xit qo’shiqlarni bashorat qilishga yordam beradimi yoki yo’qligini o’rganishni xohlashdi. Musiqa odamlarning his-tuyg’ulariga chuqur ta’sir qiladi va u his-tuyg’ularni qayta ishlash va uzoq muddatli xotirani tiklash bilan bog’liq bo’lgan bir nechta miya hududlarini faollashtiradi. Tadqiqotchilar diqqat va hissiy rezonans bilan bog’liq bo’lgan yurak signallari kabi periferik neyrofiziologik reaktsiyalarni o’lchash musiqaga hissiy reaktsiyalarda ishtirok etadigan neyron zanjirlarni qamrab olishi mumkinligiga ishonishdi.
“Men musiqa striming xizmatida tadqiqotchi bilan uchrashdim va u menga har kuni dunyo bo’ylab 24 000 ta yangi qo’shiqlar chiqarilishini va uning jamoasi qaysi qo’shiqlar xit bo’lishi mumkinligini aniqlash uchun qanday kurashayotganini aytdi”, deb tushuntirdi tadqiqot muallifi Pol J. Zak . Claremont Graduate universiteti professori, Neyroiqtisodiyot tadqiqotlari markazi direktori va ” Immersion: Favqulodda va baxtning manbai ” kitobining muallifi.
“Mening tadqiqotim miyaning ijtimoiy-emotsional tajribalarga beradigan qiymatini aniqlaydigan “Immersion” deb nomlagan neyron yo’lni aniqladi va men bu asabiy faoliyat birinchi marta chiqarilganda xit qo’shiqlarni aniqlay oladimi, deb hayron bo’ldim. Striming xizmati menga 3 oydan so‘ng yangi chiqqan qo‘shiqlar to‘plamini va oqimlar sonini yubordi”.
Tadqiqotda striming xizmati tomonidan tanlangan so’nggi 24 ta qo’shiqni tinglagan 33 ishtirokchi ishtirok etdi. Ishtirokchilarning neyrofiziologik javoblari diqqat va hissiy rezonans bilan bog’liq signallarni ushlaydigan tijorat platformasi yordamida o’lchandi. Tadqiqotchilar neyrofiziologik ma’lumotlardan uchta o’zgaruvchini aniqladilar: o’rtacha suvga cho’mish, eng yuqori cho’milish (qo’shiq davomida eng yuqori cho’milish momentlari) va chekinish (eng past 20% suvga cho’mish momentlari).
Ishtirokchilar, shuningdek, har bir qo‘shiq o‘zlariga yoqqanligi, qo‘shiqni qayta ijro etishlari, boshqalarga tavsiya etishlari, qo‘shiq bilan tanish-bilishlari va uni haqoratomuz deb topishlari haqidagi reytinglarini ham taqdim etdilar. Qo’shiq oqimlari soni va onlayn yoqtirishlar kabi bozor ma’lumotlari striming xizmatidan olingan.
Tadqiqotchilar ishtirokchilarning qo‘shiqlarga bo‘lgan neyrofiziologik javoblarini tahlil qilib, ular kichik hajmdagi ma’lumotlar bilan qo‘shiq oqimlari soni kabi bozor natijalarini to‘g‘ri bashorat qilishlari mumkinligini aniqladilar. Neyroprognozlash deb ataladigan bu yondashuv ularga ko’p sonli odamlarning miya faoliyatini o’lchashga hojat qoldirmasdan, bir necha shaxslarning asabiy faolligi asosida aholi haqida bashorat qilish imkonini beradi.
Ular turli statistik yondashuvlarning bashoratli aniqligini solishtirdilar va chiziqli statistik model yuqori muvaffaqiyat darajasi bilan xit qo’shiqlarni aniqlay olishini aniqladilar. Biroq, ular neyrofiziologik ma’lumotlarga mashinani o’rganish usullarini qo’llaganlarida, xit qo’shiqlarni to’g’ri aniqlashning aniqligi deyarli 100% gacha oshdi.
Tadqiqot natijalari shuni ko’rsatadiki, neyrofiziologik choralar, xususan, musiqa tinglash paytida suvga cho’mish va chekinish o’lchovlari xit qo’shiqlarni aniq aniqlashi mumkin. Xitlar odatda ko’proq immersion edi va floplarga qaraganda kamroq nevrologik chekinishga olib keldi. Mashinani o’rganish modellari, xususan, k-eng yaqin qo’shnilar algoritmi yuqori bashorat aniqligiga erishishda muhim rol o’ynadi.
“Biz ikkita neyron o’zgaruvchidan foydalangan holda xitlarni bashorat qilish uchun chiziqli model 69% aniq ekanligini ko’rsatdik”, dedi Zak PsyPostga. “Bu yomon emas, lekin biz ushbu ikki o’zgaruvchiga mashinani o’rganishni qo’llaganimizda, bashorat qilish aniqligimiz 97% ga etdi. Bu miyaning mashinani o’rganish modellari ushlaydigan o’ziga xos chiziqli bo’lmaganligi sababli sodir bo’ldi. Shunga qaramay, xitlarni bashorat qilishning deyarli mukammal aniqligi hayratlanarli edi. Ushbu bashoratlarda qo’shiqlarning atributlari yoki o’z-o’zidan xabar qilingan ma’lumotlar ishlatilmagan, faqat nevrologik ma’lumotlar.
Tadqiqotchilar qo’shiqni yoqtirishning o’z-o’zidan bildirilgan o’lchovlari uning xitga aylanishini bashorat qilmasligini aniqladilar.
“Qo’shiqlarni ongli ravishda “yoqish” va ularni baham ko’rishga tayyorligi xitlarni aniqlashda nol bashorat qilish qobiliyatiga ega emas edi”, deb tushuntirdi Zak. “Ammo, ongsiz hissiy miya faoliyati, bu ma’lumot bizning ongli xabardorligimiz uchun ochiq bo’lmasa ham, juda yuqori aniqlik bilan xit qo’shiqlarni aniqlay oladi.”
“Buyuk nuqta shundaki, bizning miyamiz biz ongli ravishda bilganimizdan ham ko’proq narsani biladi. Ushbu tadqiqotda qo’llanilgan kiyinadigan neyrotexnologiyalar narxining pasayishi shuni anglatadiki, tez orada har bir kishi o’zining ongsiz hissiy miya faoliyatiga kirish imkoniyatiga ega bo’ladi, shuning uchun biz o’zimiz va atrof-muhitimiz bilan qanday munosabatda bo’lishimiz haqida ko’proq bilib olishimiz mumkin.
Tadqiqotchilar ba’zi cheklovlarni tan olishadi, masalan, nisbatan kichik namuna hajmi va mashinani o’rganish modelini o’rgatish uchun sintetik ma’lumotlardan foydalanish. Modelni kengroq qo’shiq ma’lumotlar bazalari va uning umumlashtirilishini ta’minlash uchun qo’shiqlarning tashqi namunalari bilan tasdiqlash uchun qo’shimcha tadqiqotlar talab etiladi.
“Bizga o’lchash uchun atigi 24 ta qo’shiq berildi va bizning namunamiz yoshlarni chalg’itdi, shuning uchun ko’proq qo’shiqlar va boshqa populyatsiyani sinab ko’rish kerak. Ammo, yuqori aniqligimiz hisobga olinsa, natijalarimiz takrorlanishiga ishonaman. Bizning keyingi qadamimiz xitlarni bashorat qilish uchun boshqa o’yin-kulgi turlarini o’lchashdir.
“Ushbu tadqiqot men har kuni laboratoriyam yoki ofisimda o’tkazgandan ko’ra, ular hal qilmoqchi bo’lgan qiyin muammolari bo’lgan odamlar bilan faol muloqot qilishni tanlaganim uchun paydo bo’ldi. O‘ylaymanki, olimlar jamiyat uchun foydali bo‘lgan tadqiqotlar ustida ishlash uchun dunyo bilan aloqada bo‘lishlari juda muhim”.
Behruzbek Hamidov
