ESTADÍSTICA EN LA MÚSICA: LA FÓRMULA DEL ÉXITO DISCOGRÁFICO
Fuente: Divestadística
Juan Manuel Melchor Rodríguez
Licenciado en Ciencias Matemáticas
Investigador del Dpto. de Mecánica de Estructuras e Ingeniería Hidráulica, Un. Granada. Baterista del grupo Máscara
Tomando como punto de partida el fenómeno mundialmente conocido como The Beatles y sus coetáneos The Rolling Stones, como referentes clásicos de la música popular actual existen numerosas corrientes y movimientos musicales que mutan a un ritmo cada vez más vertiginoso. Cada tendencia viene liderada por grupos o solistas como Mile Davis en el Jazz, Michael Jackson en Rhythm & Blues, Led Zeppelin en el Rock & Roll, Camarón de la Isla en el Flamenco, Bob Marley en el Reggae, Bob Dylan en el Folk, The Velvet Underground en la música Alternativa-Indie, o John Cage en la música electrónica, cuyo éxito desemboca en una gran influencia para los grupos y solistas contemporáneos de la talla de Radiohead, Pearl Jam, Fleet Foxes, Los Planetas, Wilco…
El éxito de un grupo fundamentalmente viene determinado por las ventas de sus trabajos discográficos y por la asistencia masiva a sus conciertos. El gran problema es que en la sociedad de consumo actual, las bandas corren el riesgo de convertirse en marionetas efímeras al servicio del marketing global del momento. Hay infinidad de factores extra a tener en cuenta relacionados con el éxito, como la supervivencia a través del tiempo, convivir ajenos a la moda, representar un icono generacional, la capacidad de retratar un momento de la historia, abrir nuevos campos innovando e incluso mutar con otros géneros.
En un entorno incierto, la Estadística se aplica en música para predecir el éxito que tendrán los grupos. Existen diferentes modelos matemáticos y programas informáticos para ello, como Hit Song Sciene, cuya misión es averiguar qué temas pueden ser potenciales número uno. Este tipo de software está basado en la tecnología Polyphonic HMI, que fusiona técnicas tanto estadísticas como de procesamiento de señales. De esta forma se comparan las características de las nuevas canciones con las características de todas las canciones registradas en una base de datos universal que abarca prácticamente todos los periodos y estilos de la historia de la música.
Las canciones tienden a aglutinarse por géneros musicales, similitud y popularidad y el probable éxito comercial de un nuevo tema es juzgado de acuerdo a su proximidad a estas constelaciones o nubes de puntos.
Music Intelligence Solutions patentaron algoritmos de cara a analizar las características fundamentales de toda música, como el brillo, el tempo y otras medidas como el cambio a través del tiempo. Normalmente estas características se perciben inconscientemente por el o la oyente y la mezcla correcta de estos parámetros es más importante que cualquier parámetro individual.
Los artistas que usan la tecnología Hit Song Science para comparar sus canciones inéditas frente a temas del pasado pueden comprobar el impacto de su música en el mercado musical actual. Además, esta herramienta anuncia cómo las nuevas canciones encajan con nuevos géneros. Así, una canción que contiene patrones matemáticos que empiezan a ser relevantes en nuevas tendencias se detecta caracterizándola con un alto potencial.
Norah Jones debutó con su primer álbum, Come away with me, habiendo hecho uso previamente de esta herramienta de decisión. Otros artistas como Anastacia y Maroon 5 reconocen haber usado el software y han sido líderes de ventas. La gran pregunta es si estos grupos perdurarán y si las verdaderas innovaciones tendrían un lugar en el mercado actual. Hay infinidad de factores no reflejados acerca la supuesta percepción inconsciente. La música cambia, el mercado evoluciona y la forma de compartir la música hoy en día no son tan fáciles de evaluar. De esta forma nos encontramos conjuntos que llenan teatros y apenas venden discos.
El software es muy interesante a nivel científico, pero ¿en lugar de usarse para predecir el futuro de las ventas de discos, no debería aplicarse para encontrar el aporte cultural de las canciones bajo el análisis de patrones estadísticos?.
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