身体反応により「レコメンデーション」が決まる日が来るかも
研究者らはこのモデルの優位性は「少数のデータに基づいて曲のストリーミング数など、市場の結果を予測する」点にあると説明しています。
本研究では、従来のように大規模データを使用するのではなく、少数の神経生理学的データを使用して、より大きな集団の結果を予測するアプローチ（「ニューロフォーキャスティング」という）を利用しています。
そして、このモデルの有用性は、新しい曲を生み出すことではなく、膨大な数の既存の曲を効率的に選別することにあると述べています。
例えば、リスナーのプレイリストに、ヒットしそうな新曲をより推薦するような、より効率的なストリーミング・サービスを作ることができるというわけです。
研究者らは、「将来、ウェアラブル神経科学技術が一般的になれば、身体の反応に基づくレコメンデーションができるようになるかもしれません。
リスナーには、何百もの選択肢を提示されるのではなく、2つか3つの選択肢のみが提示されるということです。それにより、より簡単かつ迅速に、楽しめる音楽を選ぶことが可能となるでしょう」
さらに研究者たちは、彼らのアプローチがヒット曲の特定以外にも利用できる可能性が高いことを期待していると言います。
「このアプローチは、映画やテレビ番組など、他の多くのエンターテインメントのヒット予測にも使えるでしょう」
