Un computer può prevedere il successo di una canzone?

Un computer può prevedere il successo di una canzone? È questa la domanda che si sono posti gli studiosi dell’Università di Anversa, nell’intento di cercare un algoritmo che consenta di capire quali siano le caratteristiche che fanno sì che una data canzone possa piacere.

E ci sono riusciti, sebbene lo studio sia stato effettuato solo relativamente a canzoni dance, analizzando le hit ascoltate ripetutamente alla radio. Il motivo per cui è stato scelto questo genere musicale risiede nel fatto che le canzoni di musica dance hanno più caratteristiche simili tra loro rispetto alle altre. In sostanza, si somigliano di più e dunque è più semplice ricercare in queste dei tratti comuni!

In particolare sono stati analizzati 3500  brani, prodotti negli ultimi 29 anni, fino al 2014. Ma quali sono le caratteristiche prese in esame? Si tratta di quelle audio e sono ben 139. Per intenderci, ve ne citiamo qualcuna: la lunghezza, il tempo, la tonalità, ma anche la ballabilità, le frequenze.

Cosa è emerso? L’algoritmo pare essere affidabile giacché, testando a posteriori dei brani che effettivamente si sono rivelati di successo, i risultati sono stati abbastanza veritieri. Ad esempio, l’algoritmo ha rivelato una percentuale di successo del 90% per Timer, il noto brano di Pitbull e Kesha oppure dell’89% per Blame di Calvin Harris.

C’è però da dire che le caratteristiche audio prese in considerazione non hanno avuto nel tempo lo stesso impatto: alcune infatti hanno avuto un'influenza minore con lo scorrere degli anni.

Ritornando alla domanda iniziale, “un computer può prevedere il successo di una canzone?” A quanto pare probabilmente sì. Resta da chiedersi quanto questa informazione possa essere utile per le case discografiche, le quali potrebbero indirizzare la produzione musicale verso la scomposizione rigorosamente matematica delle caratteristiche audio. Secondo noi, comunque, una canzone deve nascere dal cuore dell’artista che la crea, più che da un algoritmo!

foto da flickr.com