Inteligencia artificial predice al 97% si una canción será exitosa

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La canción perfecta es muy subjetiva, pero nos podemos acercar a ella midiendo la actividad cerebral de las personas que la escuchan. Esto puede tener muchas aplicaciones en el futuro.

Disponer de la fórmula de la canción perfecta sería maravilloso.

Lógicamente, los compositores intentarían siempre cumplirla y las discográficas sabrían en qué temas confiar. Pero no es tan sencillo.

Los gustos musicales son muy subjetivos y es difícil saber qué composiciones triunfarán y cuáles caerán en el olvido.

Sin embargo, hay algunos trucos. Por ejemplo, si la canción es para un concurso, como Eurovisión, se pueden hacer estadísticas sobre lo que más gustó en años anteriores.

Así, al menos, se puede saber por dónde enfocar la canción. Pero hay otra forma aún más concreta de encontrar la canción perfecta: analizando la respuesta cerebral de quiénes la escuchan.

Al fin y al cabo, cuando una canción nos gusta, se activan en nuestro cerebro regiones relacionadas con el estado de ánimo y los niveles de energía.

Estos variarán con el objetivo de la composición. Hay canciones que buscan hacernos más felices, mientras que el objetivo de otras es desgarrarnos el alma. Y vaya si lo consiguen.

Teniendo todo esto en cuenta, un equipo de científicos de la Universidad de Claremont ha desarrollado un algoritmo capaz de encontrar la canción perfecta, analizando la actividad cerebral de unas pocas personas.

Han conseguido resultados magníficos, con un 97% de precisión. ¿Pero cómo lo han hecho exactamente?

Para la realización de este estudio, sus autores contaron con la participación de 33 personas, que se sometieron a dos pruebas.

La primera consistía en una entrevista sobre sus gustos musicales. En cuanto a la segunda, se les midió su actividad neurofisiológica mientras escuchaban 24 canciones diferentes.

Con estos datos, realizaron varios modelos estadísticos, dirigidos a buscar la combinación de estímulos de la canción perfecta.

Después, con un algoritmo de inteligencia artificial, compararon estos modelos estadísticos, en busca del mejor.

Uno de ellos, era capaz de predecir canciones que luego serían exitosas, con una precisión del 69%.

Después, entrenaron al algoritmo con la información de la que disponían de los experimentos.

Es decir, se usó inteligencia artificial para relacionar parámetros de las canciones con una actividad cerebral positiva. Así, subieron hasta un 97%.

En definitiva, con los datos neurológicos de 33 voluntarios, eran capaces de saber si una canción le gustaría a millones de personas.

Este algoritmo entrenado con datos neurológicos podría ayudar a las discográficas y los compositores a escuchar la canción perfecta.

Siempre que lo que busquen sea un tema comercial, por supuesto.

No obstante, los autores de la investigación creen que en un futuro se podría ir más allá.

Y es que, si los dispositivos que miden la actividad cerebral pudieran fabricarse pequeños y portátiles, como un wearable más, sería posible hacer recomendaciones individuales mucho más exactas.

Hoy en día, hay plataformas como Spotify que nos recomiendan canciones basándose en nuestros gustos.

Esos gustos proceden exclusivamente de lo que hemos ido escuchando con anterioridad.

Pero, si esto fuese posible, no solo analizarían lo que hemos escuchado, sino también cómo nos hemos sentido al escucharlo.

Así, las recomendaciones serían mucho más exitosas. Y es que, en realidad, no hay una canción perfecta.

Lo que para una persona es magistral para otra puede ser insulso. En la variedad está el gusto, pero el cerebro no miente.

Esta sería, sin duda, una aplicación muy interesante.

Fuente: Frontiers