Watson Supercomputer finner ikke Rappers Konscientious

IBMs Watson er øyeblikkets supercomputer på samme måte som Fetty Wap og Omi er sommerenes musikere. Men hva lager maskinen av mennene? Vel, takk til den nye Tone Analyzer, den nyeste widgeten i sin "Cognitive Computing" -sky, som også har meninger om mat og shopping, kan vi spørre. Watson kan ikke analysere en melodi ennå, men det kan vise seg at sommerens mest populære sanger ikke er veldig offentlige.

Toneanalysatoren bryter med å skrive inn i tre forskjellige deler, Emosjonstone, Socialtone og Skrivetone. Emotional Tone-segmentet er definert i stor grad av ordvalg og frekvensen av svært demonstrerende ord. Socialtone er mer et helhetlig produkt, men det bestemmes av måtene som forfatteren adresserer publikum på. Skriftstonen har å gjøre med den ontologiske tilnærmingen til forfatteren. Det er ikke en stor hjelp når du ser på rap.

Det som er kjent med rap-sanger gjennom analysen, er deres sosiale tone. Omi's "Cheerleader" og Fetty Waps "Trap Queen" er Socialtone-poengene, som viser at begge sporene viser en ekstrem åpenhet og en høy tetthet av sosialt signifikant språk. Men verken score spesielt høyt på "Conscientiousness", den tredje kategorien bak Åpenhet og Agreeableness. Dette illustrerer at sangene, mens munter og sommeren jam-y, ikke er fast bestemt på å åpne en dialog med publikum.

Det som er interessant er at "Trap Queen", jo mindre samvittighetsfulle av de to sangene, har mye mer forfatterspråk og er faktisk vurdert å være ganske analytisk av Watson. Dette er litt rettferdig, det er en sang om et forhold som er sunget av noen som synes å være følelsesmessig investert. "Cheerleader" er ikke den slags sang. For å si det i sammenheng, vurderer Watson Wiz Khalifa's "See You Again", som føles litt mer gjennomtenkt enn de to andre sangene på første lytte, betydelig mindre forfatterskapende enn "Trap Queen".

Hva sier dette om sangene til sommeren? At det lønner seg å skrive noe folk vil synge sammen til i stedet for å tenke på, sikkert. Men det kan si mer om Watson, som viser seg å være en ganske effektiv kritikk av uventet materiale. Det er en tetthet her at et mindre program kan forvirre for, vel, forvirring, men Watson-analysen er for matematisk å bli avledet av noe så sekundært (ikke sarkastisk) som budskapet formidles. Watson viser at det er verdifullt ved å analysere helhetsinntrykket i stedet for linjearbeid, noe som er et bra verktøy å ha hvis du prøver å skrive en forretnings e-post - eller en hit.