El algoritmo detrás de la música

Hazte a un lado, American Idol.

La próxima gran historia de éxito en la industria de la música no se descubrirá en competencias de talentos de alto perfil. En cambio, se identificará en conjuntos de datos mediante complejos algoritmos diseñados para descubrir el uso y las tendencias comerciales.

Superficialmente, este método suena seco y más carente de emoción que las críticas de Simon Cowell, pero en realidad es la forma definitiva en que el público selecciona "la próxima gran novedad". Cada vez que el público hace clic en enlaces de YouTube, publica fotos de conciertos en Twitter o charla sobre bandas en Facebook, contribuye a un conjunto de información llamado big data. El término se refiere a una colección de conjuntos de datos que son grandes y contienen interrelaciones complejas. Piense en la estructura de las redes sociales. Contienen millones de perfiles de usuarios individuales que están vinculados entre sí por amistades, “me gusta”, membresías en grupos, etc. Básicamente, los big data reflejan la estructura de estas plataformas.

En la industria de la música, los big data se generan a partir de actividades como ventas, descargas y comunicaciones en línea realizadas a través de aplicaciones o entornos de redes sociales. Las métricas medidas incluyen "la cantidad de veces que se reproducen u omiten canciones, así como el nivel de tracción que reciben en las redes sociales en función de acciones como me gusta en Facebook y tweets". Las herramientas analíticas determinan la popularidad general de las páginas de fans y registran comentarios positivos o negativos sobre los artistas. En conjunto, esta información identifica las tendencias actuales, evalúa el pulso digital de los artistas y genera ventas a través de sencillos, productos, entradas para conciertos e incluso suscripciones a servicios de transmisión de música.

En términos de descubrir nuevos talentos, el big data juega un papel importante a la hora de generar interés en los principales sellos discográficos. En muchos casos, las empresas contabilizan las visitas a la página de un artista, los "me gusta" y los seguidores. Luego, los números se pueden comparar fácilmente con los de otros artistas del mismo género. Una vez que un acto ha generado más de cien mil seguidores en Facebook o Twitter, los gestores de talentos se dan cuenta y empiezan a generar interés dentro de la propia industria musical.

Big data seleccionando el próximo gran éxito del Top 40

La capacidad de identificar las tendencias actuales y predecir la próxima megaestrella conlleva grandes recompensas financieras para todos los involucrados. Por ejemplo, los científicos de datos estudiaron el impacto de las redes sociales en las ventas de álbumes y seguimiento de iTunes comparando las métricas de uno con los ingresos del otro. Concluyeron que la actividad en las redes sociales se correlaciona con un aumento en las ventas de álbumes y pistas. Más específicamente, las visualizaciones de YouTube tienen el mayor impacto en las ventas; un hallazgo que llevó a muchos sellos discográficos a subir videos musicales de gran presupuesto a la plataforma para promocionar los sencillos. Antes de gastar millones en producción de videos, se utiliza el análisis para identificar qué canciones tienen probabilidades de convertirse en éxitos en función de las actividades en línea de audiencias específicas. La precisión de estas predicciones está correlacionada con la calidad del análisis de big data.

Los empresarios de la industria musical ahora están experimentando con nuevos métodos para desarrollar algoritmos que recopilen información con mayor eficiencia y precisión. Uno de los ejemplos más notables es una empresa conjunta entre EMI Music y Data Science London llamada The EMI Million Interview Dataset. Se describe como “uno de los conjuntos de datos sobre apreciación musical más grandes y ricos jamás disponibles: un conjunto de datos masivo, único, rico y de alta calidad compilado a partir de investigaciones globales que contiene intereses, actitudes, comportamientos, familiaridad y apreciación de la música tal como lo expresan fanáticos de la música”.

David Boyle, vicepresidente senior de Insight en EMI Music, explica: “(Está) compuesto por un millón de entrevistas que abordan temas como el nivel de pasión por un género y subgénero musical en particular, los métodos preferidos para el descubrimiento musical, los artistas musicales favoritos, reflexiones sobre la piratería musical, la transmisión de música, los formatos de música y la demografía de los fanáticos”.

El objetivo del proyecto es hacer pública esta recopilación de información y mejorar la calidad de los negocios dentro de la industria de la música.

"Hemos tenido un gran éxito al utilizar datos para ayudarnos a nosotros y a nuestros artistas a comprender a los consumidores, y estamos entusiasmados de compartir algunos de nuestros datos para ayudar a otros a hacer lo mismo", dice Boyle.

En 2012, EMI Music and Data Science London llevó el proyecto un paso más allá al organizar el Music Data Science Hackathon. EMC, líder mundial en ciencia de datos y soluciones de big data, se unió a la empresa y proporcionó infraestructura de TI. Durante un período de 24 horas, 175 científicos de datos desarrollaron 1,300 fórmulas y algoritmos para responder a la pregunta: "¿Puedes predecir si a un oyente le encantará una nueva canción?" Los resultados dejaron entrever el poder de la inteligencia colectiva y los participantes desarrollaron fórmulas que fueron descritas como de clase mundial.

"Los conocimientos revelados en este hackathon dan pistas del poder y el potencial que encierra Big Data, tanto para el descubrimiento intelectual como para el valor empresarial incremental para organizaciones de todo tipo", afirma Chris Roche, director regional de EMC Greenplum.

¿Pero cómo se les paga a los artistas?

Después de que la industria ha determinado que una canción tiene potencial y la lanza como sencillo, ¿cómo calcula las regalías cuando la canción se reproduce en plataformas de redes sociales o sitios de transmisión? En este momento, “los sellos discográficos de todos los tamaños enfrentan el creciente problema de tener que conciliar una gran cantidad de datos de compañías de streaming como Spotify, Deezer y YouTube, pero tienen menos gente que nunca para hacerlo”.

Uno de los desafíos centrales desde la perspectiva de la gestión de la información es que la mayoría de los sistemas de gestión de bases de datos no se desarrollaron para manejar conjuntos de datos tan grandes y complejos como los big data. Por ejemplo, el tamaño de los archivos de datos digitales generados por los distribuidores de música supera con creces lo que pueden manejar programas como Excel. Esto crea problemas que incluyen datos faltantes y etiquetas de archivos que no son compatibles con el software de contabilidad.

En la mayoría de los casos, todos estos problemas los resuelven los contadores, lo que agrega tiempo y trabajo adicionales a una carga de trabajo que ya es pesada. En muchos casos, un gran porcentaje de los gastos generales de una discográfica está invertido en el departamento de contabilidad.

Para combatir estos problemas, los emprendedores desarrollan plataformas de inteligencia empresarial que tienen la capacidad de organizar y analizar big data. Uno de los mejores ejemplos es la empresa austriaca Rebeat, que describe sus servicios como “contabilidad de regalías en tres clics”. Fundada en 2006, rápidamente se ha convertido en el distribuidor digital líder en Europa y proporciona acceso a 300 servicios digitales en todo el mundo. Básicamente, Rebeat agiliza las prácticas contables y maneja el trabajo backend, como comparar campos de datos en el software de contabilidad, por lo que el departamento de contabilidad tiene libertad para administrar los presupuestos. También proporcionan una infraestructura para gestionar los pagos de regalías de acuerdo con acuerdos contractuales, acuerdos directos con tiendas de música digital, generar gráficos para realizar un seguimiento de las ventas y, lo más importante, exportar datos a archivos CSV.

Por supuesto, el servicio tiene un precio. Forbes informó que los sellos discográficos deben utilizar Rebeat como distribuidor para poder acceder a los datos de la empresa, lo que cuesta una comisión de ventas del 15% y una tarifa fija de 649 dólares cada año. Sin embargo, las estimaciones sugieren que, en la mayoría de los casos, la superposición contable de una discográfica suele costar mucho más, lo que significa que firmar con Rebeat podría resultar un ahorro de dinero.