“Veri, sadece sayı değildir. Bazen kalp atışlarımız kadar ritmiktir.”

Müzik, hepimizin hayatında duygularla örülü bir yer kaplar. Mutluyken başka, üzgünken bambaşka müzikler dinleriz. Peki veri bilimiyle insanların ruh halini tahmin edip onlara uygun müzikler önerebilir miyiz?

Bu yazıda, veri biliminin duygularla nasıl çalışabileceğini sezgisel bir dille keşfedeceğiz.

💡 Fikir: Müzik = Duyguların Yansıması

Duygularımızı her zaman açıkça ifade etmeyiz. Ama dolaylı yollarla — örneğin dinlediğimiz şarkılarla — hissettiklerimizi yansıtırız. İşte veri bilimi burada devreye giriyor. Müzik tercihleri, zamanlama ve alışkanlıklar bir araya geldiğinde, ruh halimizi tahmin eden bir model oluşturulabilir.

🔍 Hangi Verilere İhtiyacımız Var?

1. Kullanıcı Verileri
2. • Şarkının enerjisi, temposu, dans edilebilirliği
   • Şarkı dinlenme saati
   • Dinleme süresi
   • (Varsa) sosyal medya, metin, yüz ifadesi gibi duygu belirten veriler
2. Müzik Verileri
3. • Spotify gibi platformlardan gelen parça analizleri
   • Duygu etiketleri (örneğin: mutlu, hüzünlü, enerjik)

📊 Örnek Mini Veri Seti

Basit ama güçlü: Şarkı özellikleri + dinlenme zamanı = duygu tahmini. Bu türden bir model, kullanıcının ruh halini sezebilir ve ona uygun yeni parçalar önerebilir.

🎯 Neden Sezgisel?

Sabah düşük tempolu müzik = uyanma süreci
Gece hareketli parçalar = stres atma isteği
Yüksek dans edilebilirlik = sosyal / mutlu ruh hali

İnsan gibi düşünmeye çalışıyoruz: Sadece sayılara değil, anlama odaklanıyoruz.

🌈 Gelecek: Müzik Terapisti Algoritmalar

Bu sistem bir adım ileri taşınabilir:
→ Ruh halini anla
→ Ona uygun şarkı öner
→ Uzun vadede stres, mutsuzluk vb. durumlara destek ol

Yani veri bilimi sadece analiz yapmaz, iyileştirme sunabilir.

✍️ Son Söz

Veri bilimi teknik bir alan olabilir, ama yeterince dikkatli bakarsan insanların duygularını da anlayabilir. Belki de doğru şarkıyı çalmak, doğru tahmin yapmaktan daha anlamlıdır.