La predicción de éxitos musicales es una tarea ardua. Servicios populares de streaming como Spotify y Pandora introducen nueva música a sus usuarios a través de métodos como listas de reproducción personalizadas. Sin embargo, rastrear la probabilidad de qué canciones la gente agregará a sus listas de reproducción es un desafío. Un equipo de investigadores de los Estados Unidos ha logrado desarrollar una técnica de aprendizaje automático, un campo de la Inteligencia Artificial, que puede predecir si una canción será un éxito con un asombroso 97% de precisión.
Enfoque basado en datos neuronales
En el pasado, se han intentado diversos métodos para predecir éxitos musicales. Desde el análisis de letras de canciones hasta publicaciones de blogs y menciones en redes sociales, se han explorado varias estrategias. Sin embargo, la precisión predictiva de estos estudios ha sido bastante baja. Este equipo de investigación decidió tomar un enfoque diferente, utilizando el aprendizaje automático en respuestas cerebrales de individuos al escuchar música.
Se estudiaron las respuestas cerebrales de 33 individuos, con edades comprendidas entre los 18 y los 57 años, a 24 canciones recientes. Para registrar estas respuestas, se usaron sensores cardíacos Rhythm + PPG y se pidió a los participantes que compartieran sus preferencias por cada canción.
Tecnología de neuropronóstico
Los investigadores utilizaron una plataforma para medir las respuestas neurofisiológicas que combinan señales asociadas con la atención y la resonancia emocional. Este enfoque, conocido como «brain as predictor» o neuropronóstico, permite capturar la actividad neural de un pequeño grupo de participantes para predecir los resultados a nivel de población.
Aplicando un modelo tradicional de regresión logística lineal, los investigadores pudieron predecir con un 69% de precisión qué canciones serían un éxito o un fracaso. Sin embargo, al aplicar un modelo de aprendizaje automático a los datos neuronales, esta precisión predictiva aumentó hasta un sorprendente 97%.
Implicaciones para la industria de la música
Este salto en la precisión predictiva podría tener implicaciones significativas para los servicios de streaming de música. Spotify, por ejemplo, ha lanzado un servicio similar impulsado por IA que escanea los nuevos lanzamientos para adaptarse a los gustos de los usuarios.
No obstante, la creciente integración de la Inteligencia Artificial en la música no ha sido recibida con brazos abiertos por todos. Algunos actores de la industria musical han expresado su preocupación por el uso de música con derechos de autor para entrenar estas máquinas, señalando la necesidad de obtener los permisos necesarios.
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