Computadoras descifraron el código para el éxito de las canciones pop: ser ‘alegre’ y ‘mujer’

Si le resulta difícil predecir qué canciones están destinadas al éxito de los rankings pop y cuáles fracasarán, intente preguntarle a una computadora.

Después de analizar los atributos de más de medio millón de melodías lanzadas en un período de 30 años, un algoritmo de computadora pudo clasificar las exitosas y los fracasos con una precisión de hasta el 86%.

Un equipo de matemáticos de UC Irvine describió cómo -y por qué- logró esta hazaña, en un estudio publicado en la edición del 16 de mayo de la revista Royal Society Open Science.

“Hay algo mágico en la música”, escribió el equipo, liderado por los estudiantes Myra Interiano, Kamyar Kazemi y Lijia Wang. “Los científicos han intentado desentrañar la magia y explicar qué es lo que nos hace amar cierta música, detestar otra y simplemente escuchar otra”.

A los fines del análisis, el equipo de la UCI consideró un tema como un “éxito” si había llegado al Top 100 Singles Chart (Top 100 sencillos) en el Reino Unido, entre enero de 1985 y julio de 2015. Luego los comparó con todas las otras canciones editadas allí durante el mismo período.

Para cuantificar las propiedades acústicas de estas 500,000 melodías, Interiano y sus colegas se basaron en los datos del público recopilados por dos proyectos de la Fundación MetaBrainz: MusicBrainz y AcousticBrainz.

Estos datos clasifican los temas musicales de acuerdo con 12 propiedades acústicas, incluyendo si son cantados por un hombre o una mujer, son alegres o tristes, y acústicos o electrónicos, entre otros atributos. Las canciones también se clasifican de acuerdo con el estado de ánimo y género, por ejemplo hip-hop, blues, country y música house.

Menos del 4% de las canciones de la muestra completa llegaron a la lista de los 100 mejores sencillos. Para ver qué las diferenciaba, utilizaron un método de aprendizaje automático conocido como algoritmo de “bosque aleatorio” que analizó todos los datos.

Efectivamente, surgieron algunos patrones notables.

“Las canciones exitosas son más alegres, más brillantes, más divertidas, más bailables y menos tristes que la mayoría del resto”, escribió el equipo.

Puede sonar como una receta obvia para el éxito de la música pop, pero en realidad va en contra de las tendencias musicales dominantes.

A lo largo de las décadas, las canciones exhibieron “una clara tendencia descendente en ‘alegría’ y ‘brillo’, así como una ligera inclinación alcista en ‘tristeza’”, informaron los autores del estudio. “El público parece preferir temas más alegres, a pesar de que cada año se lanzan más melodías pesarosas”.

Esa observación coincidió con estudios previos de letras de canciones que descubrieron que contenían menos “emociones positivas” y hacían más referencia a la soledad y al aislamiento social a medida que pasaban los años.

“Es interesante que, en este caso particular, las características acústicas de los temas musicales indican patrones similares a los descubiertos en las letras”, escribieron los investigadores.

Además, las canciones exitosas en un año determinado tendieron a ser menos “masculinas” que otras lanzadas al mismo tiempo, según el estudio.

Para probar la fortaleza de su algoritmo, le pidieron que evaluara las 1,052 canciones lanzadas en 2014, y predecir cuáles de ellas habían alcanzado la lista de sencillos y cuáles habían quedado atrás.

Cuando el algoritmo utilizó los datos de canciones de 2009 a 2013 como guía, llegó a la conjetura correcta en el 75% de los casos, informaron los investigadores.

La precisión fue incluso mejor cuando los investigadores incluyeron una variable no acústica: el factor “superestrella”.

Se consideró una superestrella a aquel artista que había tenido una canción en las listas en los últimos cinco años. En un año determinado, entre la mitad y dos tercios de las canciones exitosas fueron de artistas superestrella. Eso se compara con no más del 2% de las canciones en el conjunto más grande que no alcanzaron los rankings.

Cuando los datos puramente acústicos se combinaron con los datos de las superestrellas, el algoritmo identificó correctamente las canciones exitosas el 85% del tiempo. La precisión mejoró al 86% cuando el algoritmo se entrenó en melodías que datan de 2004.

Incluso con esta tasa de éxito, todavía hay límites en lo que las computadoras pueden hacer, advirtió el equipo. “Podemos ver que, en general, las canciones exitosas son por ejemplo, ‘más alegres’, ‘más festivas’, menos ‘relajadas’ y más’ femeninas’ que la mayoría”, concluyeron. Pero “esto no necesariamente nos permite predecir ingenuamente que un tema musical particular ‘feliz, fiestero y no relajado’ cantado por una mujer, va a tener éxito”.

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