Un nuovo modello di intelligenza artificiale (IA) ha dimostrato una capacità impressionante nel prevedere i vincitori dei Grammy Awards, avendo indovinato correttamente tutti e nove i vincitori principali negli ultimi tre anni.
Futurity ha riportato che ricercatori della New York University hanno sviluppato un modello di IA addestrato con i dati delle canzoni vincitrici dei Grammy Awards.
Questo modello ha successivamente indovinato tutti i vincitori nelle tre categorie principali (Song of the Year, Record of the Year e Rap Song of the Year) per gli anni 2021, 2022 e 2023.
Per creare il modello, i ricercatori hanno utilizzato un set di dati composto da circa 250 canzoni nominate dal 2004 al 2020. Hanno poi testato il modello facendogli prevedere il vincitore tra 27 brani (3 per ogni categoria) per gli anni successivi, che non erano stati inclusi nel training del modello. Il risultato è stato che il modello ha previsto correttamente tutte e nove le canzoni vincitrici.
Gli autori dello studio hanno osservato che alcune delle previsioni del modello differivano da quelle fatte dai siti di scommesse. Per esempio, “Just Like That” di Bonnie Raitt, che ha vinto il Grammy come Song of the Year nel 2023, e “I Can’t Breathe” di HER, che ha vinto nel 2021, erano considerate sotto le aspettative sui siti di scommesse, ma il modello le aveva incluse tra i vincitori previsti.
Per addestrare il modello, sono stati utilizzati big data come le classifiche di Billboard e i volumi di ricerca su Google, oltre all’analisi delle caratteristiche musicali su Spotify, inclusi aspetti come il tipo di canzone (acustica o elettroacustica), la sua idoneità per la danza, il livello di energia, e il rapporto tra voce e strumenti. I testi delle canzoni sono stati analizzati tramite algoritmi di elaborazione del linguaggio naturale, che hanno considerato parole specifiche, toni emotivi e persino volgarità.
Anna Bari, assistente professore presso l’Institute for Mathematical Sciences della New York University, ha spiegato che, nonostante il processo di selezione dei vincitori sia soggettivo e complesso, il modello può fornire previsioni accurate se si considera ogni aspetto della canzone, dalla composizione alla popolarità.
Inoltre, lo strumento potrebbe aiutare a scoprire nuovi artisti e tendenze emergenti. Bari ha aggiunto: “Spero che questo strumento possa mettere in luce musica che altrimenti sarebbe passata inosservata.”
Lo studio è stato presentato alla Conferenza Internazionale sull’Analisi dei Big Data (ICBDA) a marzo e recentemente pubblicato sulla rivista IEEE Xplore.