Producir una canción que llegue a la cima de las clasificaciones de las plataformas como Spotify o Apple Music es lo que anhelan muchos artistas, pero menos del 4% de las nuevas canciones lograrán entrar en las listas de éxitos. Aunque no haya una fórmula mágica para lograrlo, un nuevo estudio sugiere que el formación instintivo (una técnica de inteligencia sintético) superpuesto a las respuestas cerebrales de las personas puede identificar las canciones que despiertan sus emociones. Y esas son las que suelen convertirse en los éxitos de la industria musical.
Desarrollado por investigadores de la Claremont Graduate University, situada en el ámbito de Los Ángeles (EE UU), el método utiliza sensores convencionales, como los que llevan los relojes inteligentes, para analizar las respuestas neurofisiológicas humanas y así clasificar las canciones. En el estudio publicado en la revista Frontiers in Sintético Intelligence, 33 participantes escucharon 24 temas seleccionados por personal de un servicio de streaming; de ellas, 13 eran éxitos (con más de 700.000 reproducciones) y el resto no. Los investigadores midieron sus reacciones cerebrales asociadas con el estado de atención (a partir de la libramiento de dopamina) y con la respuesta emocional (vinculada a la oxitocina). Juntas, estas señales neuronales predicen el comportamiento cerebral luego de un estímulo, especialmente aquellos que provocan emoción. En esencia, es como tener una ventana a la mente para así entender el objetivo que provoca la música en el cerebro.
Paul Zak, autor principal y profesor de la universidad estadounidense, explica que las personas hasta pueden atribuir características como el ritmo o el tono al explicar por qué les gusta una canción; sin confiscación, es inútil tener conciencia plena de los motivos intrínsecos. “Resulta que el cerebro sabe. Aunque no puedas identificarlo conscientemente, los sistemas cerebrales inconscientes sí saben si poco es bueno o no”, detalla el investigador.
El estudio demostró que las respuestas neurofisiológicas de los participantes pudieron predecir cuáles eran las canciones más populares, según las cifras del mercado musical. Un maniquí estadístico rectilíneo logró una tasa de éxito del 69% en la identificación de los temas musicales, y al aplicar el formación instintivo, los investigadores mejoraron la precisión hasta un 97%. Incluso al analizar las respuestas neuronales de solo el primer minuto de las canciones, se obtuvo una asertividad de 82%.
A pesar de estos resultados prometedores, el equipo reconoce las limitaciones del estudio que acaban de presentar, como el número relativamente pequeño de canciones utilizadas en su disección y la desliz de representación de ciertos grupos demográficos entre los participantes. Sin confiscación, garantizan que la novedosa metodología podría aplicarse a otras formas de entretenimiento, como películas y programas de televisión, lo que abre puertas a un cambio de grupo en la industria del entretenimiento. Para otro tipo de contenidos, como los audiovisuales, sería necesario modelar a los datos de forma diferente, pero las respuestas neurofisiológicas siguen siendo las mismas, como explica el autor de la investigación: “La metodología es sólida, lo que significa que puede ser empleada una y otra vez, aunque cada maniquí será sutilmente diferente”, añade el profesor Zak.
Las plataformas de streaming suelen tener sus propios métodos de recomendación, pero en genérico se basan en algoritmos, en el disección de expertos humanos y en el comportamiento del escucha, como cuando el adjudicatario evalúa la pista con un me gusta. Melanie Parejo, jefa de Música para el sur y el este de Europa en Spotify, explica que la metodología de la plataforma emplea una “amplia abanico de técnicas de formación”, que van desde el “filtrado colaborativo al formación por refuerzo”.
Parejo subraya que las tendencias musicales responden a factores internos de la plataforma, como el número de reproducciones o la cambio de cada una de las canciones, pero igualmente externos, como lo que sucede en la red o en la televisión. “Existen múltiples señales de consumo que pueden contribuir al éxito de una canción, desde su ratio de crecimiento hasta el consumo orgánico del tema, pero igualmente que los usuarios busquen esa canción proactivamente o no se la salten si les aparece en una letanía de reproducción. Pero nuestros equipos editoriales igualmente tienen en cuenta el contexto más amplio, lo que pasa fuera de la plataforma, cómo se comparte en redes o si por ejemplo está viviendo un momento dulce gracias a alguna serie de TV”, detalla esta representante de Spotify.
En examen del ‘hit’ musical
Si el método propuesto por los investigadores estadounidenses demuestra ser efectivo en la identificación de éxitos musicales, ¿podría tal vez contribuir a crear la canción perfecta? El profesor Paul Zak aborda esta cuestión con matices. La respuesta afirmativa se centra en el músico o la bandada, quienes podrían invitar a algunas personas a escuchar un impulso y así contar la intensidad de su conexión emocional. A partir de ahí, estarían en posición de afinar distintos nociones musicales, ya sea ponerse al día acordes o realizar un cambio en el ritmo, todo destinado a amplificar el impacto afectuoso. “Esa sería la enfoque que algunas personas ya están comenzando a adoptar en la ahora”, recalca Zak. Sin confiscación, en lo que respecta a producir desde cero una composición musical con tales atributos, su perspectiva no es tan clara. “Necesitamos artistas para realizar ese trabajo creativo original. No hay forma de ir al punto de partida y producir la canción perfecta de forma sintético”, aclara.
El profesor Sergi Jordà, que investiga la relación entre música y tecnología hace más de 30 abriles, coincide en que descifrar las señales cerebrales a través de sensores puede permitir optimizar las canciones, pero “es insuficiente para suscitar hits”. A pesar de ello, solo se prostitución de una cuestión de tiempo. Cedido el avance rápido de la inteligencia sintético generativa y de los sensores que miden los estados de humor, no es descabellado anticipar un proscenio en el que las máquinas den a luz las melodías más memorables.
Estamos a las puertas de ese futuro. En noviembre de 2022, el cíclope chino de streaming Tencent Music Entertainment produjo y lanzó más de mil canciones inéditas con voces generadas por IA que imitan la voz humana. Una de ellas, titulada Today, tuvo cien millones de reproducciones y se ha convertido en la primera canción sintético que alcanza esta signo, según un noticia de Music Business Worldwide.
Jordà señala que las actuales capacidades de suscitar música a partir de textos, por ejemplo, “han dejado perplejos a todos los expertos”. Encima, dada la destreza de las redes neuronales para suscitar variaciones con almohadilla en lo ya existente, es probable que asuman el papel de compositoras de las canciones rompepistas en un futuro próximo. “Está claro que, alimentadas con grandes éxitos, tenderán a hacer cosas que se parezcan a grandes éxitos”, detalla el profesor e investigador en el Orden de Tecnología Musical de la Universitat Pompeu Fabra de Barcelona. “Esto es un futuro que parece muy distópico. Pero es preocupante y es actual”, asegura. Encima, matiza que hay igualmente otras posibilidades, como la creación de música sobre la marcha, optimizada al instante, según los estados de humor de una persona.
Por su parte, Zak opina que el método desarrollado por su equipo puede beneficiar a artistas que están empezando con sus carreras, para que perciban lo que a otras personas les gusta. “Si eres los Rolling Stones y has tocado en unos diez mil conciertos, ya sabes, más o menos, qué es bueno y qué es malo”, ejemplifica. Sin confiscación, para un músico amateur es una forma de “acelerar su formación para controvertir con algunos dilemas, como cuando cierto piensa ‘me gusta esta canción, ¿entonces por qué a cierto más no le iba a pirrarse?“. “No es la única razón para crear arte, pero si deseas crear arte que llegue emocionalmente a las personas, entonces no solo tiene que conmoverte a ti, sino igualmente a los demás”, concluye Zak.
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Creditos a Emanoelle Santos
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