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Algoritmo predice si una canción tendrá éxito o fracaso

Los investigadores concluyen que las respuestas neurofisiológicas dentro del primer minuto de las canciones predicen éxitos con una tasa de efectividad del 82 por ciento.

Issam Ahmed / AFP by Issam Ahmed / AFP
21 junio, 2023
0
canción algoritmo

Para la muestra se escogieron 33 participantes entre 18 y 57 años, quienes escucharon un total de 24 canciones recientes. (AdobeStock)


Investigadores de la Universidad de Claremont, Estados Unidos, desarrollaron un algoritmo entrenado con datos neurológicos de los usuarios y que es capaz de predecir si una canción tendrá éxito o no.

Los expertos de esta institución llegaron a predecir con un 97 por ciento de precisión si un tema será del agrado de la gran mayoría de los usuarios, utilizando las respuestas neurofisiológicas de los oyentes, según diferentes modelos de análisis.

En este estudio se recuerda que la música es un formato que influye directamente en los estados emocionales de las personas y que son muchos los aspectos que lo logran, como la melodía, el tempo, la clave o ritmo.

Las respuestas emocionales también provienen de múltiples regiones del cerebro, ya que algunas están asociadas con el procesamiento de emociones y otras con la recuperación de la memoria a largo plazo. Los investigadores, en concreto, tomaron como referencia las llamadas redes periféricas, centrado en los sentimientos

Para la muestra se escogieron 33 participantes entre 18 y 57 años, quienes escucharon un total de 24 canciones recientes. De esta cifra, 13 de ellas consideradas éxitos y con más de 700,000 oyentes en “streaming” y 11 fracasos. Además, se preguntó sobre sus gustos e impresiones de cada tema.

En ese sentido, los investigadores de la Universidad de Claremont se propusieron demostrar que las medidas neurofisiológicas identifican con precisión las canciones exitosas, mientras que el gusto autoinformado de los usuarios no es predictivo.

PRIMERA PARTE DE UNA CANCIÓN DETERMINA SU POPULARIDAD

Neurofisiología combinada con aprendizaje automático (“aprendizaje automático”), crea un algoritmo que mejora “sustancialmente” la clasificación de las canciones de éxito en comparación con los modelos estadísticos lineales y tradicionales.

Tras comparar los datos, se aplicó un nuevo enfoque de neuropronóstico, que utiliza el aprendizaje automático’aplicado a las respuestas neuronales y sirve para predecir éxitos musicales con gran precisión. Este enfoque, específicamente, captura la actividad neuronal de un pequeño grupo de personas para predecir los efectos de estas canciones en masa sin tener que medir la actividad cerebral de cientos de personas.

Además, los investigadores concluyeron que las respuestas neurofisiológicas dentro del primer minuto de las canciones predijeron éxitos con una tasa de éxito del 82 por ciento. Esto indica que la primera parte de una canción determina en gran medida su popularidad.

En sus conclusiones, los investigadores comentan que su intención con este estudio es “mostrar que las medidas neurocientíficas del sistema nervioso periférico clasifican con bastante precisión los aciertos y errores”. Y que este enfoque puede evaluar el valor de un contenido automáticamente.

“Si se replican nuestros hallazgos, la capacidad de seleccionar música y otros entretenimientos para darle a la gente lo que quiere mejorará los motores de recomendación existentes que beneficiará a artistas, distribuidores y consumidores“, concluyen. N

(Con información de Europa Press)

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Tags: algoritmoCancionesMúsicaUniversidad de Claremont

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