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Untersuchung der musikalischen Eingängigkeit durch KI-Modelle

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September 15, 2025

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    Das Wichtigste in Kürze

    • Verschiedene KI-Modelle wie ChatGPT, Gemini und Copilot generieren unterschiedliche Top-5-Listen der eingängigsten Songs.
    • Die Listen zeigen Überschneidungen mit einer früheren Studie des Museum of Science and Industry in Manchester.
    • Faktoren wie wiederkehrende Refrains, einfache Melodien, starker Beat und BPM spielen eine Rolle bei der Eingängigkeit.
    • Der Einfluss von sozialen Medien und virale Verbreitung wird als wichtiger Faktor für die Popularität von Songs hervorgehoben.
    • Die Ergebnisse unterstreichen die subjektive Natur der Wahrnehmung von „eingängigen“ Songs und die Grenzen der KI-Modelle bei der Bewertung musikalischer Präferenzen.

    Unterschiede in der Musikpräferenz von KI-Modellen

    Die Frage nach den eingängigsten Songs aller Zeiten scheint einfach, die Antwort jedoch komplex. Eine kürzlich durchgeführte Analyse verschiedener KI-Modelle – darunter ChatGPT, Google Gemini und Microsoft Copilot – zeigt deutliche Unterschiede in der Bewertung musikalischer Eingängigkeit. Jedes Modell generierte eine eigene Top-5-Liste, welche die subjektive Natur dieser Beurteilung unterstreicht und die Grenzen derzeitiger KI-Modelle bei der Erfassung und Interpretation von Musikpräferenzen offenbart.

    Methodische Ansätze und Ergebnisse

    Die untersuchten KI-Modelle wurden aufgefordert, jeweils fünf Songs zu nennen, die sie als besonders eingängig einstufen. Die resultierenden Listen offenbarten eine bemerkenswerte Diversifizierung in den musikalischen Genres und Künstlern. Während ChatGPT beispielsweise die Spice Girls mit „Wannabe“ in seine Top 5 aufnahm, bevorzugte Gemini Klassiker wie Queen's „Bohemian Rhapsody“. Microsoft Copilot hingegen präsentierte eine Auswahl, die moderne Hits wie Ed Sheerans „Shape of You“ enthielt. Eine detaillierte Gegenüberstellung der einzelnen Listen zeigt die mangelnde Übereinstimmung der KI-Modelle.

    • ChatGPT Top 5 (Beispiel): Village People: Y.M.C.A., ABBA: Dancing Queen, Michael Jackson: Billie Jean, Cyndi Lauper: Girls Just Want to Have Fun, Spice Girls: Wannabe
    • Gemini Top 5 (Beispiel): Journey: Don’t Stop Believin‘, Queen: Bohemian Rhapsody, Mark Ronson feat. Bruno Mars: Uptown Funk, Bon Jovi: Livin‘ on a Prayer, Beyoncé: Single Ladies (Put a Ring on It)
    • Microsoft Copilot Top 5 (Beispiel): Ed Sheeran: Shape of You, Carly Rae Jepsen: Call Me Maybe, Adele: Rolling in the Deep, The Killers: Mr. Brightside, Backstreet Boys: I Want It That Way

    Es ist anzumerken, dass diese Listen exemplarisch sind und je nach Abfrage und Modellvariante variieren können. Die Unterschiede verdeutlichen die Herausforderungen bei der objektiven Definition und Messung von „Eingängigkeit“ in der Musik.

    Faktoren der musikalischen Eingängigkeit

    Die Analyse der Ergebnisse legt nahe, dass verschiedene Faktoren die von den KI-Modellen als „eingängig“ bewerteten Songs beeinflussen. Wiederkehrende Refrains und Hooks, einfache Melodien und ein starker Beat werden häufig als Kriterien genannt. Expertenmeinungen unterstreichen die Bedeutung des Tempos (Beats per Minute – BPM) und seiner Übereinstimmung mit dem natürlichen Rhythmus des menschlichen Körpers (z.B. Gehen oder Herzschlag). Ein Tempo zwischen 100 und 120 BPM wird oft als besonders ansprechend empfunden.

    Der Einfluss sozialer Medien

    Ein weiterer wichtiger Aspekt ist der Einfluss sozialer Medien. Plattformen wie TikTok und Instagram tragen maßgeblich zur viralen Verbreitung von Songs bei und beeinflussen somit die Wahrnehmung und Popularität. Songs, die vor Jahrzehnten erfolgreich waren, können durch virale Trends ein Comeback erleben. Dieser Faktor unterstreicht die Dynamik der Musiklandschaft und die sich ständig verändernden Präferenzen des Publikums.

    Vergleich mit früheren Studien

    Es ist bemerkenswert, dass einige der von den KI-Modellen genannten Songs bereits in früheren Studien als besonders eingängig identifiziert wurden. Eine Studie des Museum of Science and Industry in Manchester aus dem Jahr 2014, die auf der Erkennungsgeschwindigkeit von Songs basierte, listete beispielsweise „Wannabe“ der Spice Girls auf Platz eins. Die Übereinstimmungen mit den KI-Ergebnissen werfen die Frage nach der Datenbasis der KI-Modelle auf und lassen den Schluss zu, dass diese Studien möglicherweise in die Algorithmen eingeflossen sind.

    Schlussfolgerung

    Die Analyse der KI-generierten Top-5-Listen der eingängigsten Songs zeigt die Komplexität der musikalischen Präferenz und die Grenzen derzeitiger KI-Modelle bei der objektiven Bewertung musikalischer Eingängigkeit. Während die Ergebnisse einige Gemeinsamkeiten aufweisen, unterstreichen die Unterschiede die subjektive Natur der Wahrnehmung und den Einfluss von Faktoren wie Tempo, Melodie, soziale Medien und die Datenbasis der KI-Modelle selbst. Weitere Forschung ist notwendig, um ein umfassenderes Verständnis der Faktoren zu entwickeln, die die Eingängigkeit eines Songs bestimmen.

    Bibliographie t3n.de: Die eingängigsten Songs aller Zeiten? Top 5 von ChatGPT, Gemini und Copilot Mitternachttalk Podcast Feed TV Digital Österreich Ausgabe 26/2024 (Yumpu) Hörzu Ausgabe 27/2024 (Yumpu)

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