Big Data y Música: Adivinando el próximo “hit” que escucharás en todas las radios

No hace muchos años, la industria musical consideraba el avance de Internet como una amenaza a la industria de la música, debido al hecho del aumento de descargas ilegales de CD’s y otros materiales musicales, lo que reducía los ingresos de las empresas del sector.

En la lucha contra dicho problema, comenzó a popularizarse el consumo de la música vía streaming. Aplicaciones como Spotify comenzaban a ser populares y, con ello, se abría la puerta a la reconciliación entre la tecnología y la industria musical. ¿Por qué?

Aplicaciones como Spotify permiten al usuario escuchar la música que dicho usuario prefiera, pero, además capturan toda una serie de datos de cada uno de los usuarios que disponen de un gran valor para las empresas de la industria musical.

Cuando el usuario utiliza una aplicación de streaming, se generan datos acerca de cuándo el usuario escucha una canción o una lista de canciones, cómo escucha dichas canciones, dónde está escuchando dichas canciones (en caso de disponer del GPS activado) y qué usuario (con las características demográficas que el mismo tenga) está escuchando una canción o lista concreta.

Ese conjunto de datos es recolectado y permite a dichas aplicaciones realizar recomendaciones a los usuarios. Pero también las empresas del sector pueden beneficiarse de la información generada. De hecho, Spotify avisa al usuario del posible uso de los datos recolectados por la aplicación en su política de privacidad. Otras aplicaciones como Shazam también son de gran ayuda, debido a la captura de datos que se realiza con cada búsqueda. Las empresas no conocen por qué es un éxito, pero si conocen dónde es un éxito dicha canción debido al número de búsquedas.

Una vez mostradas dos de las opciones de generación de datos de las que dispone la industria musical, volvemos al hilo de lo enunciado en el título. Las grandes empresas de la industria musical buscan fórmulas que les aseguren el éxito y, para ello, el conocimiento de los usuarios que consumen su “producto” es clave.

Para ello, el tratamiento de los millones de datos generados mediante algoritmos y herramientas de análisis, ayuda, de manera significativa, a anticipar las posibilidades de éxito de las canciones.

Por tal de ilustrar lo expuesto en el parágrafo anterior, nos situamos en Bélgica, concretamente en la Universidad de Antwerp, en la cual, en 2014, realizaron un trabajo de investigación inicial por tal de detectar si con el algoritmo presentado podían predecir el éxito de una canción y el resultado fue positivo (ver el trabajo desarrollado en el link siguiente).

Desde Billboard “retaron” a uno de los autores del estudio, Dorien Herremans, a realizar la predicción para 2015. El algoritmo dio un 63% o más de éxito para TODAS las canciones del Top 10, dando más del 70% de éxito para 6 de las 10 que finalmente ocuparon el top 10 (ver resultados). Aquellos lectores que tras dicha lectura, tengan curiosidad por la app, podéis acceder en el siguiente link (Dance Hit Prediction).

Ello nos puede llevar a pensar que, en un futuro no muy lejano, algunas de las canciones que escucharemos en todas las radios nacionales tendrán un intenso trabajo de análisis de datos detrás que las conducirá al éxito.

Fuente fotografía: subwayfold.com

Share this article

Cofundador de Markonomia. Licenciado en Administración y Dirección de Empresas por la Universitat de Barcelona (EUS) y master en Business Intelligence y Big Data en Universitat Oberta de Catalunya. Cerca de 5 años desarrollando proyectos de análisis de datos en el sector bancario. Fotógrafo freelance en eventos deportivos nacionales e internacionales.

Facebook Comments

Deja un comentario