IA aprende a predecir el éxito de las canciones
Más que analizar las características de las piezas, la inteligencia artificial parte de datos sobre las reacciones neuronales de los oyentes
A lo largo de su carrera, Max Martin ha compuesto canciones para Britney Spears, Backstreet Boys, Celine Dion y Katy Perry, y es, de acuerdo con Wikipedia, el tercer compositor en la historia que más canciones ha colocado en el primer lugar del Billboard. Sin embargo, Martin afirma que no existen fórmulas para hacer canciones populares.
Una inteligencia artificial capaz de predecir con 97 % de precisión si una canción será o no un gran éxito, y los investigadores que la desarrollaron, parecen estar de acuerdo con Martin.
“Identificar canciones exitosas es notoriamente difícil. Tradicionalmente, los elementos de las canciones se han medido a partir de grandes bases de datos para identificar los aspectos líricos de los éxitos”, escriben los autores del artículo de investigación que se publica esta noche en la revista Frontiers in Artificial Intelligence.
PUEDES LEER: Por Inteligencia Artificial, despiden a casi cuatro mil en EU
Este tipo de aproximación abunda no sólo en los esfuerzos académicos sino en los informales (hay una multitud de videos en YouTube tratando de entender el fenómeno Max Martin a partir de la estructura de sus canciones más famosas); en cambio, lo que hizo el equipo de la Claremont Graduate University fue medir las respuestas neurofisiológicas que provocan un conjunto de canciones proporcionadas por un servicio de transmisión de música que identificaba éxitos y fracasos.
Un sistema de aprendizaje automático buscó cómo relacionar el gran conjunto de datos neuronales con el desempeño de la canción y alcanzó un 97 % de precisión para saber si una canción determinada tendría éxito o no; ésta fue de 82 % si sólo escuchaba el primer minuto de cada canción.
Los resultados demuestran que es posible “puede aumentar sustancialmente la precisión de la clasificación para resultados de mercado difíciles de predecir”, señalan los autores. En el caso del mercado musical Paul Zak, autor principal del estudio, dice en un comunicado de prensa que los servicios de transmisión podrían identificar de manera más eficiente y fácil las nuevas canciones que serán exitosas, lo que facilitaría su trabajo y “deleitaría a los oyentes”.
97 % es la precisión de la herramienta para identificar si una canción será un gran éxito o no.
SIGUE LEYENDO:
¿Adiós Excel? Rows alista hoja de cálculo con IA
