Hace prácticamente trece años mis padres me regalaron un iPod touch que consiguieron gracias a la promoción de un banco. Hoy en día sigue funcionando, sin haber necesitado ningún tipo de reparación, que ya es más de lo que puedo decir de otros dispositivos que he tenido desde entonces. No sé es si los modelos de iPod anteriores tienen la misma durabilidad pero, para los que ya no pudieran cumplir su propósito original, se me ocurren pocas cosas mejores que aprovecharlos para proyectos como lo que veía hace unos días en Tom’s Hardware:
Cuando Guy Dupont se hizo con unos cuantos iPod clásicos supo que tenía un proyecto para Raspberry Pi en potencia entre manos. Esto llevó al desarrollo de sPot—un dispositivo para hacer streaming con Spotify controlado por una Rasperry Pi alojada dentro de un iPod de 4.ª generación de 2004.
sPot: una Rasperry Pi Zero W alojada dentro de un iPod de 4.ª generación que reproduce música con Spotify. Fuente: YouTube []
Fender Stratocaster diseñada por TOMOELL. Fuente: LEGOIDEAS.
Aunque la ficha de su entrada para el concurso Music to our ears! dice que no pasó a la siguiente fase, en Brick Fanatics aseguraban a finales de septiembre que el anuncio de su fabricación y venta es oficial.
Aunque me parece un buen diseño me llama mucho más la atención otro proyecto hecho con LEGO que encontraba en esta ocasión en Tom’s Hardware:
Gramola creada por Dennis Mellican que utiliza minifiguras de LEGO para controlar Spotify a través de una Raspberry Pi. Fuente: YouTube [].
Hay un soporte de Lego Dimensions conectado a un Raspberry Pi. Cuando se pone una minifigura sobre el soporte, la RasPi comprueba de qué figura se trata y cambia la música a la pista correspondiente a la minifigura. […] Las minifiguras se detectan usando etiquetas NFC, así que en su lugar se puede utilizar cualquier cosa con una etiqueta NFC. Esto incluye Amiibos, Skylanders e incluso figuras de Disney Infinity.
El autor describe en Medium el desarrollo del proyecto y da instrucciones para quien quiera replicarlo. La verdad, si tuviera tiempo para hacer algo antes querría probar a procesador de efectos para guitarra con Guitarix sobre una RasPi. Claro que sin una interfaz de audio es complicado plantearse siquiera abordarlo, pero como idea es atractiva.
Los servicios de reproducción por streaming, entre los que destaca Spotify, son la fuente de ingresos principal de los músicos.
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:
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.
Recuerdo que hace un par de años veía un texto donde se exponían distintas maneras matemáticas 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.
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.
