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Siguiendo con el tema del análisis de datos sobre la popularidad de la música, me topo en BraveWords con un comentario sobre los datos de un artículo titulado Workout Music que comienza así:

Encuestamos a más de 1000 [estadounidenses], todos los cuales habían realizado ejercicio recientemente. Les preguntamos sobre los artistas, géneros y factores que les ayudaban a motivarse, e incluso cruzamos esa información con sus tipos de ejercicio preferidos. Lo que hallamos es que ciertos géneros y artistas de hecho motivaban a realizar unos ejercicios más que otros, mientras que distintas elecciones de música podían ayudar a aumentar la intensidad

Animación de cabecera del artículo Workout Music.

Voy a tomar sus puntos destacados como condiciones sine qua non y así tener la excusa perfecta para no hacer ejercicio:

  • Lady Gaga es la artista más popular mientras se hace ejercicio.
  • YouTube es la manera más popular de escuchar música mientras se hace ejercicio.
  • Las personas encuestadas que escuchan hip-hop/rap mientras hacen ejercicio tienen los entrenamientos más intensos.
  • Las personas encuestadas que escuchan música mientras hacen ejercicio son más propensos a entrenar de manera regular y sentirse más motivados.
  • Pilates el la forma de ejercicio más común entre la gente que utiliza música [para hacer ejercicio].

Me resulta más interesante la forma de hacer ejercicio de Andrew W.K. [43m52s] aunque no creo que tuviera ni la coordinación ni el aguante necesario.

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Hay gente que se le da bien sintetizar y explicar análisis de grandes volúmenes de datos, que sin duda alguna tienen su complejidad, de manera que parezcan sencillos. Por ejemplo, está el artículo sobre la diversidad musical en las canciones con más ventas en EE.UU., que me vino a la cabeza al ver en Hacker News la mención a otro artículo más reciente de la misma web sobre el canon musical de los 90. Se trata de la segunda parte de una serie de textos que comienzan por una encuesta para identificar saltos generacionales en la música.

Por curiosidad, hice la pequeña encuesta, en la que te piden el año de nacimiento para después presentar muestras sonoras de varios éxitos comerciales de una década, pidiendo que se indique si se reconoce o no. Al finalizar ofrecen algunas reflexiones sobre los resultados que, en mi caso, empezaba por este dato:

[…] «In the Air Tonight» de Phil Collins (1980) no ha sido transmitida a las generaciones más jóvenes: Gen Z no la reconoce tan bien como los Millennials:

Fuente: The Pudding.

Me gustaría ver cómo se relaciona con la noticia sobre el aumento de ventas de «In the Air Tonight» tras la popularidad de un vídeo en el que dos hermanos muestran su reacción al oír la canción por primera vez. Si la estadística sigue actualizándose podría indicar que la popularidad del vídeo en cuestión es debida a gente que ya conocía la canción y quería ver la reacción.

Sea como sea, el artículo sobre la música de los noventa es un estudio curioso sobre el ritmo de decadencia universal de la memoria y atención colectiva en relación a la música popular. Existe una tercera entrega en esta serie, que plantea una teoría basada en datos para dividir generacionalmente una pista de baile.

Nada de esto es nuevo y se puede observar fácilmente la evolución de los gustos musicales, pero es interesante verlo analizado y cuantificado de una manera estadística.

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Puede que descubrieran que Stevie Wonder no es ciego y dejaran de hacer caso a eso de «si bebes no conduzcas». Sea la causa que sea, no hace falta ser un lince para notar que son prevalentes en el rap como símbolos de estatus.

No es algo a lo que preste atención especialmente pero el otro día lo vi mencionado de forma anecdótica en uno de los vídeos de The Science of Well-Being de la Universidad de Yale. En él señalan dos recuentos, ninguno especialmente reciente, el primero de los cuales se centra en las marcas y modelos de coches que aparecen en las letras catalogadas en Rap Genius. A pesar de no saber distinguir entre dos vehículos de automoción salvo por el número de ruedas, el análisis me parece interesante aunque sólo sea por el tamaño del conjunto de datos.

Marcas y modelos de coches en las letras de canciones de rap entre 1995 y 2014, sacadas de Rap Genius.

El segundo parece que parte de una muestra mucho más reducida, contando las menciones a bebidas alcohólicas en canciones de veinte raperos, cuya infografía correspondiente se puede ver todavía en la Wayback Machine. Quizás resulta estadísticamente menos revelador pero no por ello deja de ser curioso. Mi conocimiento de bebidas alcohólicas es marginalmente superior al de coches, lo cual quiere decir que reconozco algunas cervezas y otras bebidas si llevan el sello de algún grupo de música que reconozco, como me pasó con los rones de Motörhead y Judas Priest.

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El otro día vi en Hacker News un texto de Andrew Gelman, profesor de la cátedra Higgins de Estadística en la Universidad de Columbia, analizando los resultados de un estudio del año 2000 titulado Orchestrating Impartiality: The Impact of “Blind” Auditions on Female Musicians de Claudia Goldin (Departamento de Economía, Universidad de Harvard) y Cecilia Rouse (Woodrow Wilson School, Universidad de Princeton). Este análisis viene a su vez motivado por la crítica de Jonatan Pallensen a la interpretación «popular» de los datos de dicho estudio.

Aparentemente, este estudio se suele citar atribuyéndole unas conclusiones mucho más categóricas que lo que dicen las autoras. En sus propias palabras (traducidas):

Las mujeres tiene unos 5 puntos porcentuales más de posibilidad de ser contratadas que los hombres en una audición completamente ciega, aunque el efecto no es estadísticamente significativo. El efecto es nulo, sin embargo, cuando hay una ronda de semifinal, quizás como resultado de los efectos inusuales de la ronda de semifinal. El impacto para todas las rondas es de aproximádamente 1 punto porcentual, aunque los errores estándar son grandes y, por lo tanto, el efecto no es estadísticamente significativo.

Pallensen recalca este punto mientras que Gelman refuerza el hecho de que los resultados no dan para unas conclusiones en firme. Segúna estas personas, con los datos del estudio no se puede decir que haya un efecto, el contrario o ninguno en absoluto, al menos de una manera mensurable y relevante estadísticamente hablando.

Esto no quiere decir, evidentemente, que se deban descartar las audiciones a ciegas como método para minimizar la influencia de prejuicios en el proceso. Mi sensación es que probablemente sea una de las formas más equitativas de realizar una selección. Parece lógico pensar que eliminar factores como la apariencia lleve a un resultado más imparcial. Y, hasta que alguien demuestre lo contrario, no creo que perjudique a los candidatos.

Quizás alguien con más conocimientos de análisis de datos podría verificar tanto el estudio original como las críticas que le hacen.

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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.

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