Aproximadamente 60.000 canciones se lanzan en Internet cada día en el mundo. Adivinar cuáles de ellas serán un éxito es una tarea casi imposible. Algunos estudios indican que menos del 4% se viraliza cada año. Durante décadas se han investigado varios métodos para dar con el "hit" perfecto: desde analizar las letras de las canciones, la tonalidad y los acordes e incluso las menciones que acumulan en las redes sociales.
Ahora la ciencia ha dado un gran paso para resolver este misterio. Y la respuesta está en nuestro cerebro.
El estudio. Un equipo de investigadores de la Claremont Graduate University en Los Ángeles ha utilizado una técnica avanzada de aprendizaje automático aplicado a las respuestas cerebrales de las personas para identificar posibles "temazos" con una increíble precisión del 97%. De manera más simple: analiza cómo la música despierta emociones y luego utiliza IA para analizar esos patrones.
A esta manera de pronóstico se le denomina "neuropredicción", un campo emergente que utiliza datos de la actividad cerebral y cuyo objetivo es usarse para predecir comportamientos o elecciones de la población. Es decir, anticiparse a las tendencias generalizadas.
¿Cómo funciona? En su estudio, publicado en la revista Frontiers in Artificial Intelligence, los científicos de Claremont aplicaron esta técnica de machine learning o aprendizaje automático a las respuestas cerebrales de 33 personas de entre 18 a 57 años. A los participantes se les colocaron sensores cardíacos Rhythm + PPG y se les hizo escuchar 24 canciones recientes. De ellas, 13 eran éxitos (con más de 700.000 reproducciones) y el resto apenas tenían reproducciones. Todas eran canciones recientes y abarcaban una variedad de géneros (pop, techno, hip hop, rock...).
Más tarde, el equipo midió las respuestas neurofisiológicas recogidas por los sensores, que estaban asociadas con la atención (a partir de la liberación de dopamina) y con la respuesta emocional (vinculada a la oxitocina). Tal y como se explica en este artículo de EL PAÍS, estas señales juntas predicen el comportamiento cerebral después de un estímulo que puede provocar emociones.
Los resultados. Los investigadores concluyeron que cuando los datos se procesaban a través de un modelo estadístico lineal, su tasa de éxito para predecir un acierto era del 69%. Sin embargo, cuando se aplicó el aprendizaje automático al conjunto de datos neuronales, la precisión se disparó hasta el 97,2%. De hecho, cuando el modelo de IA evaluó los datos de solo un minuto de canción, la precisión seguía siendo del 82%.
Tal y como explica uno de los autores del estudio, el profesor Paul Zak: "Resulta que el cerebro sabe, aunque no puedas identificarlo conscientemente, si algo es bueno o no". Aunque señala que, aunque las personas pueden atribuir características como el ritmo o el tono al explicar por qué les gusta una canción, es imposible tener conciencia plena de los motivos intrínsecos.
Un avance para la industria del entretenimiento. Aunque el estudio tiene sus limitaciones (la prueba se realizó con un número pequeño de canciones y el grupo demográfico también era bastante reducido), este método podría representar un gran salto para la industria del entretenimiento y aplicarse también en otros sectores como el del cine o la televisión.
De hecho, hace unos años los investigadores de la Universidad de Stanford demostraron que la actividad cerebral también podía predecir qué vídeos de YouTube se volverán virales. Y más recientemente, un estudio de la Escuela de Administración de Rotterdam demostró que las respuestas neuronales de los inversores profesionales parecen predecir el comportamiento futuro de las acciones en el mercado.
Una guía para los servicios de streaming. Pero, quien sobre todo podría aprovechar esta tecnología, son los servicios de streaming. De esta manera, se haría mucho más fácil identificar nuevos éxitos para agregar a las listas de reproducción o catálogos de las personas de manera más eficiente. Es algo en lo que llevan trabajando durante años con sus propios algoritmos de recomendación.
Spotify, de hecho, hace esto con su función "Descubrimiento semanal”, que ofrece a los usuarios una lista de 30 canciones nuevas cada lunes. Pero esa elección responde a factores únicamente internos de la plataforma, como pueden ser el número de reproducciones, el género y estilo de la canción, la evolución en términos de escuchas, etc.
Una fórmula para crear éxitos. Y no podemos dejar de lado el hecho de que la "neuropredicción" podría ayudar incluso a los mismos artistas a cocinar éxitos, a dar con la canción “perfecta” que despierte más emociones en los oyentes a base de prueba y error. Sobre todo en un momento en el que la inteligencia artificial generativa ya permite a cualquier autor "componer" una canción en apenas unos minutos.
Imágenes: Pexels
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