Il successo di una canzone si può predire con un'equazione

Pentagramma

Secondo Tijl De Bie, professore di intelligenza artificiale all’Università di Bristol, e il suo gruppo di ricercatori, esiste una correlazione tra la struttura di una canzone e il suo successo. Gli sforzi della sua équipe si sono concentrati infatti, nell’ultimo periodo, su una intensiva e complessa operazione di machine learning. Intendiamo per machine learning un processo tramite il quale è possibile estrarre da un insieme di dati una struttura ben definita, riconoscere un pattern in una sequenza di informazioni apparentemente casuale. In questo caso, i dati di riferimento sono le classifiche dei dischi più venduti.

Si cerca, in sostanza, di intendere in modo originale l’analogia esistente tra matematica e musica. Non si analizza infatti, come pure sarebbe possibile, la struttura musicale di una canzone in quanto tale, per associarla a un genere o comunque giungere a una qualche forma di classificazione, che possa comprendere, eventualmente, anche un giudizio qualitativo.

La ricostruzione oggettiva, matematica, prende invece come punto di partenza il giudizio, diffuso ma in ultima analisi soggettivo, del pubblico. Si suppone cioè che se una canzone è in qualche modo analoga a diverse canzoni già capaci di ottenere grande successo, sarà allora capace di imporsi al mercato.

Si è quindi sviluppato un software capace di estrarre, in termini matematici, alcuni tratti comuni dei pezzi di maggior successo. La previsione sul successo di una nuova canzone è basata sulla presenza o meno di tali tratti, cioè sulla somiglianza con esempi di successo. Tale approccio garantisce risultati molto buoni, se si escludono i periodi di brusca transizione (dal rock anni ’70 al dance/pop anni ’80) in cui un repentino cambio di gusto impedisce di predire correttamente i trend basandosi su dati del recente passato.

Damiano Verda

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