Qué canciones nuevas van a tener éxito según la inteligencia artificial

Esta tecnología podría ayudar a plataformas como Spotify y YouTube a viralizar los contenidos publicados
viernes 25 de agosto de 2023
La inteligencia artificial detecta los patrones que impactan en el cerebro humano al escuchar una canción
La inteligencia artificial detecta los patrones que impactan en el cerebro humano al escuchar una canción

En el mundo se lanzan a diario alrededor de 60.000 canciones en internet, por lo que la probabilidad de que una de ellas se vuelva un hit es muy baja. Para encontrar una solución, investigadores de la Claremont Graduate University en Los Ángeles realizaron un estudio para determinar mediante la ciencia y usando la inteligencia artificial el éxito de una canción.

La predicción que lograron desarrollar tiene un 97% de precisión para determinar qué artista se hará viral. El nombre que le pusieron es neuropredicción y se basa en analizar respuestas cerebrales.

Menos del 4% de las canciones que se lanzan cada año logran una alta viralización, a pesar de los trabajos que hacen los productores en analizar las letras, melodías, tendencias y demás. Por eso, el equipo de investigadores se centró en el cerebro humano para predecir el éxito.

Cómo funciona el método de predicción con IA

El proceso de neuropredicción se basa en el análisis de cómo la música evoca emociones en el cerebro y posteriormente utiliza técnicas de inteligencia artificial para detectar patrones en estas respuestas.

Los científicos reclutaron a 33 participantes de edades entre los 18 y 57 años, a quienes se les hicieron escuchar 24 canciones recientes de géneros variados como pop, techno, hip hop y rock. Entre las canciones, 13 eran éxitos con más de 700.000 reproducciones, mientras que el resto tenía un alcance mucho menor.

A través de sensores cardíacos se registraron respuestas neurofisiológicas que estaban vinculadas a la atención y a las respuestas emocionales en el cerebro. Estas señales, que involucran la liberación de dopamina y oxitocina, se combinaron para predecir cómo el cerebro reaccionaría ante estímulos que generan emociones.

Los resultados iniciales mostraron una tasa de efectividad del 69% en la predicción de éxitos. Sin embargo, cuando aplicaron algoritmos de aprendizaje automático a los datos neuronales, la precisión se elevó hasta el 97.2%, incluso cuando solo se consideraba un minuto de la canción, la precisión seguía siendo alta, manteniéndose en 82%.

El profesor Paul Zak, uno de los autores del estudio, destacó que el cerebro humano parece poseer una intuición innata para identificar lo que resuena como “bueno”, incluso si no somos conscientes de los motivos detrás de esa preferencia.

Aunque se pueda argumentar que aspectos como el ritmo y el tono influyen en nuestras preferencias musicales, Zak señala que hay elementos intrínsecos que no pueden ser plenamente conscientes.

El impacto potencial de la neuropredicción en la industria del entretenimiento podría ser significativo. Los servicios de streaming, como Spotify, tendrían la posibilidad de beneficiarse al incorporar esta tecnología para identificar y ofrecer nuevos éxitos en sus listas de reproducción, superando las limitaciones de enfoques actuales basados en reproducciones, género y evolución de escuchas.

Además, este método podría extenderse a otras formas de contenido, como el cine y la televisión, donde las respuestas cerebrales podrían ayudar a predecir la recepción de los espectadores.

No obstante, el estudio tiene sus limitaciones. La muestra de canciones y participantes fue relativamente pequeña, lo que podría afectar la generalización de los resultados. A pesar de ello, los avances en esta dirección son prometedores y sugieren un amplio margen de posibilidades en la relación entre la ciencia, la tecnología y la creatividad artística.

Finalmente, los investigadores aseguraron que la neuropredicción puede ayudar a conocer la viralización de videos en plataformas como YouTube e incluso prever comportamientos futuros en los mercados financieros. Esto también sugiere que podría tener aplicaciones en campos como la publicidad, el cine, la toma de decisiones, entre otros.

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