Dado que una de las principales aplicaciones de la Ciencia de Datos es el ámbito empresarial y la ejecución de decisiones con un alto impacto político, social y/o económico, sería justificable deducir que su uso en una industria como, por ejemplo, la musical estaría estrechamente relacionado sólo a las actividades que propicien ingresos económicos; sin embargo, una de las características más atractivas de esta disciplina es que no tiene límites definidos, así que puede utilizarse para hacer un estudio con cualquier naturaleza.

Por ejemplo, pongamos como caso de estudio la música de Kendrick Lamar, cuyo álbum DAMN. fue galardonado en 2018 con el Pulitzer de la Música al ser descrito como «una virtuosa colección de canciones que se unifican por una vernácula autenticidad y dinamismo rítmico con viñetas conmovedoras que capturan la complejidad de la vida afroamericana moderna». La obra musical del oriundo de Compton, California, fue analizada a partir de datos con las mismas técnicas, pero con enfoques distintos de estudio, los cuales serán descritos a continuación:

• En el primero, el científico de datos Troye Hepper utilizó un conteo de vectorizaciones para encontrar las palabras más usadas en el disco. De acuerdo al científico, una vez que obtuvo estos primeros resultados, analizó cada uno con distintos parámetros, por ejemplo, cómo es la distribución de estas métricas a lo largo del disco, cómo se relaciona cierta palabra con el título de la canción en la que se encuentra, qué tipo de recursos literarios se usan en la composición de la pieza (¿se usa la “repetición”?). Posteriormente, hizo el mismo procedimiento con las demás obras del artista. Hepper menciona que estas gráficas permiten la aplicación de nuevos análisis, en los cuales se puede hacer una combinación libre de parámetros. Esto hace posible que el giro del análisis pueda ser a partir de la poética, la teoría musical, el uso de recursos literarios, etcétera.

Fotografía: Eileen Barroso/Columbia University

• Por otra parte, la música de Kendrick Lamar fue usada también para el estudio de un grupo de estudiantes de la Universidad de Berkeley, California, al ser parte del proyecto titulado R.A.P. – Rap Analysis Project, en el que se aplicaron técnicas de Machine Learning y principios de la Ciencia de Datos a una base de datos con letras de canciones que abarcan tres décadas de música de rap del año 1980 al 2015.
• Con esos elementos, los investigadores Tony Abraham, Nikhita Koul y Joe Morales diseñaron una herramienta que “predice” si una canción tiene potencial para convertirse en un hit. Los científicos notaron que el procedimiento tiene una tasa de éxito del 71 %. Asimismo, señalaron que existen variables heterogéneas con potencial para tomarse en cuenta al realizar análisis; por ejemplo, ¿sociológicamente, cómo han cambiado los estándares de aceptación de blasfemia canciones en los últimos treinta años?, ¿cuál es el tipo de lenguaje con el que se compuso un título y qué palabras se repiten más?, entre otros factores. Para ilustrar el ejemplo, se usó la canción «The Blacker the Berry” de Kendrick Lamar. El algoritmo señaló, con exactitud, que el sencillo no tenía elementos para convertirse en un éxito debido al contenido discursivo de su letra: revolución y aspectos filosóficos.

Estos son sólo dos ejemplos puntuales de los giros que puede tener un análisis basado en datos: los parámetros de medición, comparación y significados se delimitan de acuerdo al criterio de la persona especializada en datos que diseñe la investigación. Sigue aprendiendo sobre este y otros aspectos de la Ciencia de Datos.

FUENTE:  

2018 Pulitzer Prize Winners: Full List, publicado en The New York Times, consultado en: https://www.nytimes.com/2018/04/16/business/media/pulitzer-prize-winners.html

A Combination of Two of My Favorite Things: Data Science and Hip-Hop, de 

Troy Hepper, consultado en: https://medium.com/@hepper_troy/a-combination-of-two-of-my-favorite-things-data-science-and-hip-hop-34389014268d

https://www.mic.com/articles/131092/these-students-are-using-data-science-to-predict-which-rap-songs-will-become-hits