Música y Big Data: ¿lo querés?, lo tenés

En “The Most Unwanted Song” se escuchaba a una cantante de ópera rapeando, sonidos de gaitas, música country, jingles navideños y hasta un coro de niños histéricos que pedían ir a comprar a Walmart urgente. Un horror. Lisa y llanamente.

La pregunta se lanza en un mundo sin certezas y en constante cambio. Se sabe, sí, que la técnica se ha sofisticado de tal manera que lo que hace 20 años era imaginación de museo hoy es realidad de YouTube.

II. 2017

San Pablo, Brasil, 11 de mayo de 2017. Oracle, una de las empresas más importantes de tecnología en la nube, invita al cantante colombiano Maluma a hacer una nueva versión de la exitosísima canción “El perdedor”.

La forma de este remix se determinará en base a los datos recogidos a través de comentarios de usuarios en redes sociales: ritmos preferidos, instrumentos predilectos, palabras que gustan ser más escuchadas.

Colaboran el dúo brasileño Bruninho y Davi, más el productor Dudu Borges.

Enmarcada en la campaña “It’s your time”, 41 millones de personas interactuaron en redes sociales durante siete días, unidas a través de hashtags como #OracleItsYourTime, #OracleLiveMusic, #MalumaNoBrasil, #BruninhoeDavi y #bydb.

De ahí se supo que la batería, la guitarra, la viola y el piano son los instrumentos mejor aceptados, mientras que los ritmos que a la gente le gustan apuntan hacia el pop, el rock, la samba, el sertanejo y el pagode (claro, era Brasil).

“El resultado de incorporar la tecnología en el mundo de la música permite que los artistas y productores creen contenidos de acuerdo a los intereses de sus fans. Estas soluciones ayudan a los artistas, cantantes y productores a cranear proyectos alineados con sus seguidores.

“Si podemos hacer eso en la industria de la música: ¡imaginen lo que podemos hacer por otras industrias!”, festejó Carmela Borst, vicepresidenta de Marketing de Oracle para América Latina.

III. Lo consciente

Desde su lanzamiento en YouTube, el 30 de mayo, esta versión que venimos describiendo de “El perdedor” llegó casi a las 9 millones de reproducciones: que no es mucho, la verdad.

Pero lo importante es otra cosa: ser conscientes de cómo los datos que generamos pueden ser usados para producir productos que, eventualmente, compraremos.

Como cuando en Facebook una publicidad nos ofrece el viaje que minutos atrás averiguábamos en otro sitio, sí.

Los datos que generamos en la nube (en este caso, conscientemente y a través de un comentario inocente) pueden ser procesados por la industria musical para “inspirar” a nuestros artistas. Una inspiración que está a una fórmula de distancia, nada más.

IV. Lo inconsciente

Cada vez que navegamos en la web, cada uno de nosotros deja sus huellas. Un caminito lineal, donde en lugar de migas de pan hay clicks, y que a la larga dicen a las plataformas digitales quiénes somos, dónde estamos, qué nos gusta y qué no.

Facebook rastrea incluso nuestras emociones y nuestros pensamientos (“En qué estás pensando”, nos indaga).

Es nuestra personalidad hecha datos: lo que el filósofo surcoreano Byung Chul-Han llama la “protocolarización de la vida”.

Eso es el Big Data: una inmensa masa de datos que pueden ser eventualmente analizados y usados con un objetivo en particular. Y ha dado pruebas de ser efectivo: como cuando una empresa norteamericana ofreció a una mujer ropa de “futura mamá” antes de que ella misma supiera de su embarazo (ver el artículo “Cuatro casos en los que el Big Data pasó de útil a escalofriante”, publicado el 13 de agosto de 2015 en El País, de España).

Es que tener tantos datos, tantos como nunca podríamos haber imaginado, ha cambiado las cosas: no hay dudas. En un célebre artículo de la revista Wired, Chris Anderson llegó a declarar el “fin de la teoría”.

Es que, si podemos tener miles de millones de datos, compararlos y predecir acciones (a veces con una sorprendente exactitud) en base a ellos, ¿para qué serviría una teoría basada en un pobre número de casos? “Los tiempos van cambiando...”, decía Bob Dylan.

Y en la música, el Big Data puede ayudar a crear una canción como “El perdedor”, pero también funcionar a un nivel más profundo; más enmascarado, incluso...

Por ejemplo: los datos que generamos los usuarios en Spotify dicen a la plataforma no solo qué escuchamos, sino qué parte nos gusta de esa canción, en qué lista la ubicamos, dónde las escuchamos (si el GPS está activado), a qué hora del día le ponemos play y qué relaciones establezco con otros artistas.

La compañía Next Big Sound sabe exprimir estas ventajas y, analizando los datos que crean los usuarios en Twitter, Youtube, SoundCloud o Instagram, puede predecir los gustos musicales. ¿De qué números hablamos? De 450.000 millones de reproducciones, por ejemplo, que se diseccionan con un bisturí algorítmico.

Y otro caso más: Dance Hit Prediction es una App que permite subir canciones, que instantáneamente son analizadas por The Echo Nest y rankeadas infinitesimalmente en la lista de probabilidades de que se conviertan en un hit. En marzo de 2014, Echo Nest fue adquirida por Spotify, que la usa como herramienta de predicción, sugiriendo a los usuarios qué escuchar...

¿Y cómo funciona Echo Nest? Quebrando la canción en diferentes variables (139), analizándolas y categorizándolas de acuerdo a las que a uno le gustan (en el artículo “A Machine Successfully Predicted the Hit Dance Songs of 2015”, publicado en la web motherboard.vice.com, se explica cómo, más en detalle).

Éstas son algunas dinámicas que nos explican cómo el llamado “internet de las cosas” está modificando una actividad artística como la música, que creíamos esencialmente humana: ¿Es imaginable un mundo donde detrás de cada canción exitosa haya un Data Scientist? Parece que sí, aunque el futuro va todavía más allá: los logros de la Inteligencia Artificial nos dicen que puede haber música que ni siquiera pase previamente por un cerebro humano.

El tema merece ser tratado en nuestra próxima nota.