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Anteayer recibía una agradable visita por parte del incombustible señor Mora, al que envidio su talento musical, su actitud positiva y su capacidad organizativa, entre otras muchas cualidades. Me atrevo a decir que su apetito musical es tan grande como su conocimiento de la materia, y que si fuera a pedir una recomendación sobre vinilos sería de las primeras personas a las que preguntaría.

Casualmente, ese mismo día en Metal Injection se hacían eco de la publicación del informe de mitad de año de ingresos de la industria musical elaborado por la RIAA, del que destacaban algunas cifras del primer semestre del año en EE.UU. referentes a las ventas físicas. Del informe se extraen los siguientes datos:

Formato Medida Primer semestre 2018 Primer semestre 2019 Variación
CD Millones de unidades 18,6 18,6 0,0%
Ingresos (en millones) $245,9 $247,9 0,8%
LP/EP Millones de unidades 8,1 8,6 6,0%
Ingresos (en millones) $198,6 $224,1 12,9%

Aunque en la reseña de Metal Injection hablan de una tendencia alcista, en particular del vinilo, hay que hacer alguna que otra observación. Una es la que indican en el propio informe:

Los ingresos netos de productos físicos contrarrestaron la tendencia reciente en unidades vendidas y crecieron[…]; sin embargo, este crecimiento fue el resultado de una reducción de devoluciones de productos físicos, y en términos brutos los ingresos por [venta de] producto físico hubieran bajado en el periodo

Otra es que que, si bien los ingresos de los vinilos crecen más que los de los CDs (12,9 > 0,8), la rentabilidad de los CDs es superior a la de los vinilos: (0,8 / 0,0) > (12,9 / 6,0).

Una más sería que, en pureza, se necesitarían muchos más puntos de referencia para poder establecer posibles tendencias. Aunque siga sin ser suficiente, he sacado los mismos datos de los 2018, 2017, 2016 y 2015, obviando en los dos últimos casos la cuenta de los singles en cualquiera de los formatos. Hay filas con dos valores en aquellos casos que el informe de un año reportaba una cifra (en la parte superior de la casilla) y el del año siguiente reportaba otra para el mismo periodo (en la parte inferior de la casilla).

Formato Medida 2014 2015 2016 2017 2018 2019
CD Millones de unidades 56,8 41,1
43,8
38,9
38,6
35,2
35,0
18,6 18,6
Ingresos (en millones) $722,0 $494,8
$531,0
$443,9
$443,5
$430,6
$420,0
$245,9 $247,9
LP/EP Millones de unidades 6,5 9,2 8,4
7,2
7,2 8,1 8,6
Ingresos (en millones) $145,8 $221,8
$221,1
$207,1
$176,1
$181,7
$176,1
$198,6 $224,1

Afortunadamente, existe una base de datos de la RIAA ventas en los EE.UU. que permite consultar los datos por año. Limitándose a los ingresos, se observa lo siguiente:

Ingresos por año entre 1983 y 2018 por venta de música, con ajuste por inflación: LP/EP a la izquierda, CD a la derecha. Fuente: RIAA.

Los más perspicaces habrán notado que las escalas no son iguales. En los últimos años, la suma de ambas gráficas señala un descenso de los ingresos por ventas, como se puede ver en esta otra gráfica de la misma fuente. Sin embargo, la tendencia global es alcista, ya que la venta de productos físicos sólo supuso un 9% de los ingresos del primer semestre de 2019, proveniendo otro 9% de descargas digitales, un 2% por derechos de emisión y un 80% de streaming.

Normal que alguno se pregunte si Spotify está causando que las canciones se hagan más cortas.

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Cada vez que veo algún análisis de datos, como el de la posible influencia de los servicios de streaming en la duración de las canciones, me entran ganas de profundizar en Python o aprender R. Ian Chainey, una persona claramente más determinada que yo, decidió que sólo necesitaba Excel para realizar su estudio informal publicado en Stereogum sobre el volumen de álbumes que se ponen a la venta cada mes, tomando como fuente de datos la Encyclopaedia Metallum.

Es curioso observar la preferencia por el mes de octubre, como señala el autor y se observa en casi todas ilustraciones de Michael Teal que acompañan al texto. Hablando de las ilustraciones, me ha encantado el toque de escribir los meses en el estilo de logos de grupos con alguna inicial igual en inglés, a pesar de la dificultad para identificar correctamente a algunos: Judas Priest → January, Mercyful Fate → February, Metallica → March, Atheist → April, Mayhem → May, Jorn → June, Judicator → July, Amorphis → August, Sleep → September, Obituary → October, Napalm Death → November, Deicide → December.

Número de veces que cada mes ha sido el que ha tenido mayor y menor número de LPs publicados en un año.
Fuente: Encyclopaedia Metallum. Análisis: Ian Chainey. Ilustración: Michael Teal. Publicación: Stereogum.

El artículo desglosa y agrupa estos datos en distintos agregados, además de ofrecer opiniones que expliquen las cifas observadas. También resulta interesante ver el número de LPs registrados en la fuente de datos, contados por año. Según el recuento de Chainey, se han registrado tantos álbumes de 2017 como la suma de todos los registrados para los años 1980 a 1993.

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Es la pregunta que se hace este artículo de Quartz señalado en Hacker News. El argumento que la provoca se apoya en dos premisas:

  1. Los servicios de reproducción por streaming, entre los que destaca Spotify, son la fuente de ingresos principal de los músicos.
  2. Spotify en particular paga por el número de veces que una canción es reproducida, independientemente de su duración.

Es lícito preguntarse si esto constituye un aliciente económico para que los músicos hagan las canciones más cortas.

El artículo hace algunas observaciones sobre la evolución de las duraciones de las canciones de algunos artistas. Tal como está planteado, no me queda muy claro si estas observaciones son datos recopilados a posterior para apoyar la teoría, o si esta surgió tras observar los datos. Con todo, no dejan de ser curiosos.

Se puede observar, por ejemplo, el aumento reciente del porcentaje de canciones del Billboard Hot 100 que duran dos minutos y medio o menos:

’02’04’06’08’10’12’14’16’180%1%2%3%4%5%6%
Porcentaje de canciones del Billboard Hot 100 que duran 2:30 o menos. Crédito: Billboard, Michael Tauberg.

Al final del texto señalan que existen otros factores, aparte del económico, que pueden considerarse:

Los primeros fonógrafos sólo podían reproducir entre dos y tres minutos de música así que, como resultado, esa era la duración típica de las canciones desde los años 1920 a los 1950. La introducción del álbum LP, después la cinta y después el CD hizo posible tener canciones más largas, a medida de la capacidad creciente de cada medio. Ahora, en la época del streaming, tecnología y economía parecen estar enviándonos de vuelta a la brevedad.

Me recuerda un poco al análisis de las guerras del volumen que mencionaba por última vez hace unos años.

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Recuerdo que hace un par de años veía un texto donde se exponían distintas maneras matematicas de buscar música similar y ahora me vuelve a la cabeza al toparme, de nuevo vía Hacker News, con un artículo titulado «Are Hit Songs Becoming Less Musically Diverse?». Más allá de lanzar la pregunta al aire, o de limitarse a especular u opinar, se propusieron establecer alguna manera de medir la diversidad musical, para lo que buscaron una muestra suficientemente bien definida.

Uno de estos conjuntos de datos es el Music Genome Project, el motor que impulsa Pandora. Estos datos los producen analistas musicales, quienes puntúan las canciones sobre cuatrocientos atributos que incluyen el género, las voces, el ritmo, la clave y los instrumentos. Con estos datos se pueden hacer hacer agrupaciones y comparaciones, como la que ponen de ejemplo (el del artículo ofrece información adicional al pasar el ratón por los distintos elementos):

Uso de sintetizadores en los temas más vendidos en los EE.UU. entre los años 1979 y 1986.

En el artículo señalan que, si bien la prevalencia de sintetizadores podría ser un indicador fuerte de similitud, la comparación entre canciones individuales revela diferencias evidentes con lo que este análisis no es suficiente. Una valoración más completa requeriría evaluar de forma ponderada los cientos de atributos del conjunto de datos.

Por suerte y conveniencia, esa agrupación ponderada es justo lo que hace The Echo Nest, una plataforma propiedad de Spotify. Como ventaja adicional, los datos de EchoNest son públicos, a diferencia de los del Music Genome Project. Sumando los cuadrados de las diferencias entre canciones de ocho parámetros de EchoNest se puede establecer, a priori, un criterio de similitud/diferencia:

Cálculo de similitud y diferencia de los temas más vendidos en los EE.UU. entre los años 1982 y 1986.

De nuevo, en el artículo se puede jugar con la tabla, seleccionando los intervalos de años y escuchando muestras de los temas.

Con este cálculo hacen una comparación de la similitud de los éxitos musicales entre 1958 y 2016 para ver si se puede observar alguna tendencia en las medidas. Además ofrecen algún dato adicional sobre las tendencias musicales en general, tanto de gustos como de composición y producción, para quizás explicar los resultados obtenidos.

Hay más artículos, igual de bien presentados, para los que se queden con ganas de explorar otras facetas de este asunto. Uno de ellos, «Are Pop Lyrics Getting More Repetitive?», plantea medir medir la de repetitividad de las letras de las canciones por el grado de compresión sin pérdidas que se le puede aplicar. Empiezan el texto con una mención a «The Complexity of Songs», de donde sale el Primer Lema de Knuth que mencionaba por aquí hace una temporada.

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Leo en un artículo en Skynet & Ebert descubierto vía Hacker News:

Tras sesenta años de estudio llegamos al sentido común: a medida que la gente se hace mayor deja de mantenerse al día de la música popular. Ya sea porque las obligaciones de paternidad y carreras dejan menos tiempo a la cultura popular, o simplemente porque han sucumbido al «congelamiento del gusto», a partir de una cierta edad los fans de la música aparentemente llegan a un punto donde sus gustos han «madurado».

En el artículo describen cómo, utilizando datos usuarios estadounidenses de Spotify y enriqueciéndolos con la información de Echo Nest, llegaron a datos representables de la siguiente manera:

The Coolness Spiral of Death: Currently-popular artists lie in the center of a circle, with decreasing popularity represented by each larger ring. As users get older, they “age out” of mainstream music.

Los datos obtenidos son curiosos, aunque no sorprendentes, y merece la pena echarles un ojo.