¿Puede realmente el “Big Data” predecir qué hace que una canción sea popular?

Redacción Mx Político.- La música forma parte de nuestras vidas de diferentes formas. Lo escuchamos en nuestros viajes y resuena en los centros comerciales. Algunos de nosotros buscamos música en vivo en conciertos, festivales y espectáculos o confiamos en la música para establecer el tono y el estado de ánimo de nuestros días.

Si bien podemos entender los géneros o las canciones que apreciamos, no está claro precisamente por qué una determinada canción es más atractiva o popular. ¿Quizás la letra habla de una experiencia? ¿Quizás la energía lo hace atractivo? Es importante responder estas preguntas para los profesionales de la industria de la música, y el análisis de datos es una parte clave de esto.

En la Universidad de Carleton, un grupo de investigadores de ciencia de datos buscó responder la pregunta: “¿Qué características descriptivas de una canción la hacen popular en las plataformas de música/en línea?“

Ingresos en la industria de la música

Los ingresos en la industria de la música se derivan de dos fuentes que se ven afectadas por diferentes factores: la música en vivo y la música grabada. Durante la pandemia, aunque los ingresos de la música en vivo cayeron por la cancelación de las funciones presenciales, los ingresos por streaming aumentaron.

A medida que las plataformas digitales como Spotify y TikTok han crecido, la mayoría de los ingresos de la música provienen de los medios digitales, principalmente la transmisión de música. Cómo y si estos ingresos llegan a los cantantes y compositores en general es otra cuestión.

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Popularidad en plataformas digitales

La popularidad de una canción en las plataformas digitales se considera una medida de los ingresos que la canción puede generar.

Como tal, los productores buscan responder preguntas como “¿Cómo podemos hacer que la canción sea más popular?” y “¿Cuáles son las características de las canciones que las sitúan en los primeros lugares de las listas?”

Con los colaboradores Laura Colley, Andrew Dybka, Adam Gauthier, Jacob Laboissonniere, Alexandre Mougeot y Nayeeb Mowla, se elaboró un estudio sistemático que recopiló datos de YouTube, Twitter, TikTok, Spotify y Billboard (Billboard Hot-100, a veces también denominado por investigadores de datos como “Billboard top caliente” o en nuestro trabajo y el trabajo de otros, “Billboard Top-100”).

Vincularon los conjuntos de datos de las diferentes plataformas con la métrica descriptiva acústica de Spotify o “características descriptivas” para canciones. Estas características se derivaron de un conjunto de datos que generó categorías para medir y analizar las cualidades de las canciones. Las métricas de Spotify capturan características descriptivas como la acústica, la energía, la bailabilidad y la instrumentalidad (la colección de instrumentos y voces en una pieza determinada).

Buscaron tendencias y analizaron la relación entre las características descriptivas de las canciones y su popularidad.

Las clasificaciones en el Billboard Hot-100 semanal se basan en ventas, transmisiones en línea y reproducciones de radio en los Estados Unidos.

El análisis que realizaron al observar Spotify y Billboard reveló ideas que son útiles para la industria de la música.

¿Qué predice un hit en Billboard?

Para realizar este estudio, utilizaron dos conjuntos de datos diferentes relacionados con canciones que fueron éxitos de Billboard desde principios de la década de 1940 hasta 2020 y datos de Spotify relacionados con más de 600 000 pistas y más de un millón de artistas.

Curiosamente, no encontraron correlaciones sustanciales entre la cantidad de semanas que una canción permaneció en las listas, como medida de popularidad, y las características acústicas incluidas en el estudio.

El análisis determinó que las canciones más nuevas tienden a durar más en las listas y que la popularidad de una canción afecta el tiempo que permanece en las listas.

En un estudio relacionado, los investigadores recopilaron datos para el Hot 100 de Billboard desde 1958 hasta 2013 y descubrieron que las canciones con un tempo y una capacidad de baile más altos a menudo obtienen una posición máxima más alta en las listas de Billboard.

Predecir la popularidad de las canciones de Spotify

También usaron las características de las canciones para generar modelos de aprendizaje automático para predecir la popularidad de las canciones de Spotify. Los resultados preliminares concluyeron que las características no están linealmente correlacionadas, con algunas excepciones esperadas, incluida la energía de las canciones.

Esto indicó que las métricas de Spotify que estudiaron, incluida la acústica, la capacidad de baile, la duración, la energía, la claridad, la instrumentalidad, la vivacidad, la locución (una medida de la presencia de palabras habladas en una canción), el tempo y el año de lanzamiento, no fueron fuertes predictores de la popularidad de la canción.

La mayoría de las canciones en el conjunto de datos de Spotify no se enumeraron como explícitas, tendían a tener poca instrumentalidad y habla, y generalmente eran canciones recientes.

Si bien se puede pensar que algunas características innatas de ciertas canciones las hacen más populares, el estudio reveló que la popularidad no se puede atribuir únicamente a elementos acústicos cuantificables.

Esto significa que los creadores de canciones y los consumidores deben considerar otros factores contextuales más allá de las características musicales, según lo captan los indicadores medibles de Spotify, que pueden contribuir al éxito de la canción.

Elementos que afectan el cambio de popularidad

El estudio refuerza que los elementos que afectan la popularidad de las canciones cambian con el tiempo y deben explorarse continuamente.

Por ejemplo, en las canciones producidas entre 1985 y 2015 en el Reino Unido, las canciones producidas por artistas femeninas tuvieron más éxito.

Otros aspectos pueden contribuir sustancialmente al éxito de una canción. Los científicos de datos han propuesto la simplicidad de las letras, la publicidad y los planes de distribución como predictores potenciales de la popularidad de las canciones.

Oyentes adjuntos

Muchos músicos y productores hacen uso de eventos populares y estrategias de marketing para publicitar canciones. Dichos eventos crean compromisos sociales y la participación de la audiencia que une al oyente con la canción que se está interpretando.

Para el público, los eventos de música en vivo, luego de largos confinamientos, han sido oportunos para reunir amigos y disfrutar del arte y el entretenimiento en vivo.

Mientras asistes a un evento musical o escuchas una canción, te invitamos a reflexionar sobre qué tiene la canción que te hace disfrutarla.

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