¿Es posible predecir cuál será el próximo éxito musical?

El arte es, afortunadamente, algo subjetivo. Sin embargo, hay situaciones en las que pueden subyacer motivos para buscarle miradas objetivas. Por ejemplo, querer comprobar si ha habido plagio en una composición o por interés comercial: ¿es posible predecir si una canción va a ser número uno? Teniendo en cuenta que se pueden publicar hasta 100.000 canciones diarias en las plataformas de streaming y que en TikTok los temas se hacen virales incluso antes de que se estrenen, como pasó con “Despechá”, de Rosalía, ¿qué productor musical o sello discográfico no querría tener esa información?

Pues estamos de suerte, porque la tecnología, las matemáticas y el big data han venido a inspirarnos. Brian Martínez Rodríguez (Valencia, 1981) es profesor del Máster en Investigación Musical de la Universidad Internacional de La Rioja (UNIR) e investigador del grupo TEIMUS, y está desarrollando junto a dos profesores de la Universidad de Valencia una herramienta matemática objetiva que podría ser útil en este tipo de procesos. Su algoritmo se llama “SpectroMap” y, de forma muy simplificada, la idea es transformar cada canción en un número para comparar similitudes entre temas. Las aplicaciones de la tecnología en la industria musical vienen sonando fuerte.

¿Qué nos puede decir el análisis de datos sobre las canciones?

Si analizamos directamente la partitura, tenemos herramientas computacionales y matemáticas que nos permiten extraer toda la información que queramos: ritmos, patrones, secuencias melódicas… Si es desde el archivo de audio, con la grabación ya sea en directo o en estudio, para analizar la información primero tenemos que realizar una transformada de Fourier (transformación matemática para pasar una señal al espacio de frecuencia) para trabajar directamente sobre el espectrograma. Para ello hay librerías en lenguaje Python que ya existen, como music21, desarrollada en el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), en Boston, para analizar archivos musicales en el ordenador.