Suppr超能文献

用音乐衡量国民情绪:利用机器学习从音频数据构建国民情绪效价指标

Measuring national mood with music: using machine learning to construct a measure of national valence from audio data.

作者信息

Benetos Emmanouil, Ragano Alessandro, Sgroi Daniel, Tuckwell Anthony

机构信息

Queen Mary University of London, London, England, UK.

The Alan Turing Institute, London, England, UK.

出版信息

Behav Res Methods. 2022 Dec;54(6):3085-3092. doi: 10.3758/s13428-021-01747-7. Epub 2022 Feb 25.

Abstract

We propose a new measure of national valence based on the emotional content of a country's most popular songs. We first trained a machine learning model using 191 different audio features embedded within music and use this model to construct a long-run valence index for the UK. This index correlates strongly and significantly with survey-based life satisfaction and outperforms an equivalent text-based measure. Our methods have the potential to be applied widely and to provide a solution to the severe lack of historical time-series data on psychological well-being.

摘要

我们基于一个国家最流行歌曲的情感内容,提出了一种衡量国民情绪效价的新方法。我们首先使用音乐中嵌入的191种不同音频特征训练了一个机器学习模型,并使用该模型构建了英国的长期情绪效价指数。该指数与基于调查的生活满意度密切相关且具有显著相关性,并且优于同等的基于文本的衡量方法。我们的方法有广泛应用的潜力,并能为心理健康方面历史时间序列数据严重匮乏的问题提供解决方案。

文献检索

告别复杂PubMed语法,用中文像聊天一样搜索,搜遍4000万医学文献。AI智能推荐,让科研检索更轻松。

立即免费搜索

文件翻译

保留排版,准确专业,支持PDF/Word/PPT等文件格式,支持 12+语言互译。

免费翻译文档

深度研究

AI帮你快速写综述,25分钟生成高质量综述,智能提取关键信息,辅助科研写作。

立即免费体验