Ваш плейлист предсказывает IQ: анализ 58 247 песен

Откройте Spotify. Посмотрите на последние 20 песен, которые вы слушали. Среди них больше Radiohead или Pharrell Williams? Больше Billie Eilish или Dua Lipa? Немецкие учёные утверждают, что ответ на этот вопрос связан с вашим интеллектом — и не так, как вы думаете.

Группа исследователей из Мюнхенского университета установила на смартфоны 185 добровольцев приложение, которое пять месяцев записывало каждую прослушанную песню. Потом алгоритм машинного обучения попытался предсказать уровень интеллекта участников — только по их музыкальным привычкам. 58 247 уникальных треков, 215 признаков на каждый. Результат удивил даже авторов.

Пять месяцев подслушивания

Fluid reasoning (подвижный интеллект) — способность решать новые задачи без опоры на выученные знания. Один из ключевых компонентов общего интеллекта, который сложнее всего «натренировать».

Исследование работало так: участники установили приложение, которое в фоновом режиме логировало каждый трек. Никаких дневников, никаких опросников о «любимом жанре» — только реальное поведение. Параллельно каждый прошёл короткий когнитивный тест на смартфоне, измерявший подвижный интеллект, словарный запас и математические способности.

Из каждой песни алгоритм извлёк 215 признаков: темп, тональность, энергичность, «танцевальность» — стандартные аудиохарактеристики. Но помимо них — лексический состав текстов, эмоциональную окраску слов и даже тематику. Потом нелинейная модель машинного обучения искала связи между этим массивом и баллами за тесты.

Тексты важнее битов

Главная находка: тексты песен оказались гораздо более сильным предиктором интеллекта, чем музыкальные характеристики. Темп, тональность, громкость — всё это почти ничего не добавляло к прогнозу. А вот слова в песнях — добавляли.

Люди с более высокими когнитивными показателями чаще слушали песни с менее позитивной эмоциональной окраской. Не депрессивные, не мрачные — скорее задумчивые, меланхоличные, интроспективные. Ларисса Суст, ведущий автор работы, предполагает, что такие слушатели используют музыку как инструмент рефлексии, а не только как источник удовольствия.

Ещё несколько закономерностей: тексты, сфокусированные на настоящем моменте, воспринимаемые как «честные», и связанные с темой дома ассоциировались с более высоким интеллектом. А вот обилие социальных слов и неуверенных формулировок — с более низким.

Портрет «умного» слушателя

Единственная аудиохарактеристика, которая стабильно предсказывала высокий интеллект, — низкий показатель «живости». Проще говоря: студийные записи, а не концертные. Если задуматься — это логично. Живые записи часто содержат шум толпы, неидеальный звук, спонтанные вариации. Студийная запись — продуманная, выверенная, многослойная.

Количество прослушиваний тоже имело значение. Чем больше человек слушал музыку в целом, тем выше прогнозировался его интеллект. Ещё один маркер — предпочтение песен на иностранном языке.

Собирая все признаки вместе, можно нарисовать портрет: много слушает, выбирает студийные записи, предпочитает песни с задумчивыми текстами на неродном языке. Но прежде чем вы кинетесь переделывать свой плейлист — важная оговорка.

Корреляция — не причина

Ларисса Суст честно признаёт: предсказательная сила музыки «сама по себе довольно мала». Эффекты статистически значимы, но недостаточны для практического применения. Вы не станете умнее, если заставите себя слушать Radiohead вместо Dua Lipa. Связь работает в обратную сторону: определённый склад ума проявляется в том числе через музыкальные предпочтения.

185 участников — небольшая выборка. Возраст, образование, социально-экономический статус — всё это потенциальные конфаундеры, которые не были полностью учтены. Комментаторы на Reddit (11 000 голосов, 900 комментариев) не стеснялись в критике: «Путают причину и следствие», «Плохо проведённое исследование с кликбейтным заголовком».

Эта критика частично справедлива. Но у работы есть важное преимущество перед предшественниками: она измеряла реальное поведение, а не ответы на опросник «какую музыку вы любите?». Пять месяцев непрерывных данных — это серьёзнее, чем одноразовый анкетный срез.

Музыка как цифровой отпечаток

Исследование встраивается в растущий тренд: предсказание психологических характеристик по цифровым следам. Лайки в Facebook, история просмотров на YouTube, паттерны использования смартфона — всё это уже работает как косвенный психологический тест. Музыка — просто ещё один слой данных.

Digital phenotyping (цифровое фенотипирование) — использование данных со смартфонов и носимых устройств для оценки здоровья и психологического состояния. Растущее направление в психиатрии и когнитивных науках.

Пока эти модели слишком слабы для индивидуальных прогнозов. Но на уровне популяции они работают, и с ростом выборок и качества данных будут работать точнее. Вопрос не в том, можно ли предсказывать интеллект по плейлисту. Вопрос в том, нужно ли — и кто будет этим пользоваться.

А пока — можете спокойно слушать что хотите. Ваш IQ от этого не изменится. Но, возможно, ваш плейлист знает о вас чуть больше, чем вам кажется.