Ingenieros crean aplicación que recomienda canciones según 250 estados de ánimo
Descubrir nuevos solistas y grupos en base a las emociones generadas por su música, provocó un alto nivel de satisfacción entre los más de 240 usuarios que probaron el sistema.
Ingenieros crean aplicación que recomienda canciones según 250 estados de ánimo
El departamento de Ciencia de la Computación UC, desarrolló un sistema visual de recomendación en línea que permite a los usuarios asociar más de 250 estados de ánimo con cantantes y bandas mientras se escucha música.
La aplicación llamada “Moodplay”, apoyada por CONICYT, forma parte de una serie de ideas científicas y tecnológicas de alto interés público. También se enmarca en los objetivos que promueve el programa de Ingeniería 2030 de Corfo, como es la generación de iniciativas locales de alcance mundial. “Las interacciones y recomendaciones propuestas por Moodplay, generaron un alto nivel de satisfacción en el público, tras un estudio donde participaron más de 240 usuarios en una plataforma de colaboración abierta”, destacó Denis Parra, académico del mismo departamento de Ingeniería UC a cargo del grupo de investigación.
El académico Denis Parra (en la foto) del departamento de Ciencia de la Computación, líder del grupo SocVis, formó parte esencial del equipo que implementó y evaluó Moodplay.
El experto precisó que la aplicación contempla una interfaz gráfica e interactiva que permite a los usuarios descubrir nuevos solistas y grupos sobre las emociones generadas por su música, gracias a los algoritmos de un sistema de recomendación. “Cada vez que debemos tomar una decisión son tantos los datos que tenemos y tan poco el tiempo para revisarlos por completo que esperaríamos que alguien nos ayudara a identificar los ítemes relevantes y útiles. De ahí la importancia que tienen los sistemas de recomendación”, indicó el investigador.
Agregó que dicha tecnología partió hace unos 20 años y fue popularizada por empresas como Amazon y Netflix, a través de los sistemas de calificación que entregaban a los usuarios, representados por íconos en forma de estrellas para sugerir libros o películas. “Hoy los recomendadores forman parte esencial de nuestras vidas, porque nos permiten filtrar información relevante en medio del gran volumen de datos que se genera tanto en la web como en las aplicaciones móviles”, dijo Parra.
El académico de Ingeniería UC espera que los algoritmos y las interfaces avanzadas en el proyecto Moodplay, tengan un impacto positivo en el futuro de los nuevos sistemas de recomendación. Asimismo en el campo de la ciencia de datos o data science.
Para formar estudiantes en el conocimiento de estas nuevas técnicas, el departamento de Ciencia de la Computación UC está impulsando disciplinas en inteligencia de máquina, visualización y computación de alto rendimiento, entre otras.
Moodplay fue desarrollado en activa colaboración con los investigadores Ivana Andjelkovic y John O’Donovan, ambos de la Universidad de California en Santa Bárbara, Estados Unidos.
El proyecto será presentado en la conferencia internacional “User Modeling, Adaptation and Personalization” que se llevará a cabo en Halifax, Canadá, entre los días 13 y el 17 de julio de 2016.
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