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6 de feb. de 2023

Ciencia

La evolución de la música pop, hallazgos desde el machine learning

Hay videos de Youtube que no tienen desperdicio, que uno se puede quedar mirando asombrado, aunque se extiendan por cerca de media hora. Uno de ellos es “American Greatest Hits by Year, 1840-2013”, que fue subido a la red del tubo hace casi una década y que en veinte minutos de metraje repasa cronológicamente los hits musicales en los Estados Unidos a lo largo de más de siglo y medio.

Cuando se le pone play (>) al video cargado por ajc2136 y se trata de prestar atención a su contenido (cápsulas de unos pocos segundos que se suceden una tras otra acompañadas de imágenes de época), de pronto emergen en la mente conexiones y sorpresas mayúsculas, como, por ejemplo, la sucesión de héroes olvidados, o hasta entonces desconocidos del pop histórico, como Stephen Foster, perpetrador de “Oh! Susanna”; John Philip Sousa, facturador de las más populares marchas militares a fines del siglo XIX que luego serían número puesto en los primeros espectáculos del medio tiempo en el Supertazón; o Scott Joplin, figura capital del ragtime, cuando recién se empinaba el siglo XX con su tema “The Entertainer”, que luego sería utilizado como el hook de la cinta El Golpe (The Sting).

Desfilan también en el video las tensiones y competencias entre las músicas orquestales, como la polca o “El vuelo del moscardón”, las canciones navideñas -que son un universo en sí mismo, dado que se trata de los hits estacionales más perdurables de las últimas dos centurias-, las canciones cantadas, las obras de las Big Bands de mediados del siglo XX y luego el dominio del Rock ‘n Roll y la Invasión británica, para, entrados los noventas, dar paso a la dominancia del Hip-Hop.

También aparecen respuestas a inquietudes que a veces se tiene, como la pervivencia de ciertas melodías y letras añosas que se mantuvieron en la mira histórica tanto por las interpretaciones de los Scouts, como por los monitos animados de la Warner, como “Clementina, Clementina, Clementina, mi amor…”, o el origen del nombre de ese brebaje propio de los antros de Valpo llamado “chuflái”, que se inspira en el tema “Shoo Fly, Don't Bother Me” (“Fuera, mosca, no me molestes”).

La historia de los charts

Documentar los hits musicales pop no es algo que lleve mucho tiempo, de hecho, el más famoso de los ránkings semanales, el Billboard Hot 100, solo data de fines de 1955 -aunque la revista existía desde medio siglo antes-. Y entonces, cuando se ve el video de los “American Hits” uno se puede preguntar cómo se levantó la lista desde 1840 en adelante.

Y en la indagación se da con hallazgo.

La lista de ajc2136 se basa, para la era previa a los charts, en un documento aglutinador llamado “Variety Music Cavalcade: Musical-Historical Review 1620-1969 (A Chronology of Vocal and Instrumental Music Popular in the United States)” realizado por Julius Mattfield en varias ediciones sucesivas durante un par de décadas a mediados del siglo XX. Este libro compilatorio se puede leer en línea desde algunas bibliotecas estadounidenses, y cuando se revisa aporta el dato clave: durante siglos fueron las personas que trabajaban en el archivo de las bibliotecas quienes fueron almacenando, registrando y organizando la información musical del día a día, año tras año. Estas bibliotecarios permitieron saber a la posteridad qué música sonaba en el entorno, lo que se denomina lo “aurálico”, espacial, social y cultural, póngase, en 1715, incluyéndose muchas veces las partituras de aquellos singles.

Un ejemplo muy temprano de este procedimiento es el Codex de Montpellier, de inicios del siglo XIV, que compila música popular polifónica anterior y que, entre muchos otros hitos, documenta uno de los jingles comerciales más antiguos registrados, que se usaba para el anuncio y la venta de frutos del bosque, “¡Frese nouvelle! / ¡Muere france!” (“¡frutillas frescas, lindas moras!”), algo análogo a lo que se escuchaba en las playas del litoral chileno hace algunos años, “¡hela’o hela’íto, a cinco el vasito!”.

Hacer fast-forward (>>) sobre los hits musicales históricos permite, sin embargo, no solo sorprenderse de las cosas que se van aprendiendo, sino que también a intrigarse sobre cómo se desarrolla la evolución de los gustos musicales y la producción de hits.

Porque en estos días en que el aprendizaje de máquina (machine learning) y la IA están instalados a fuego en el centro de la cultura y la investigación de esta tercera década del tercer milenio, ya no solo se puede llevar un registro anecdótico de aquellos registros, además podemos hacer un trazado pormenorizado y robusto del mismo.

En muchos repositorios de data en la Internet se puede descargar un detalle pormenorizado del Billboard Hot 100 en formatos csv o json, o Excel incluso, el que contiene información detallada de nombres de las canciones, autores, posición en las listas, amén de otras características como el género musical.

Y no solo eso, también se puede hacer una clasificación manual o automática de las propiedades sonoras o musicales de cada tema.

Eso es, por ejemplo, lo que desarrolló desde inicios de este siglo XXI la iniciativa Pandora, que se enfocaba en propiedades musicales de los temas, tales como el género de el o la vocalista principal, el nivel de distorsión en la guitarra eléctrica o el tipo de coros, hasta sumar cuatro centenares de atributos codificados manualmente; y luego The Echo Nest, su competencia automatizada que es parte integral de la data que maneja Spotify.

Solo como muestra: si se accede a la API (sigla en inglés para application programming interface, “interfaz de programación de aplicaciones”) del propio Spotify y mediante las consultas adecuadas a su base de datos, se puede dar con información como la siguiente, para, por ejemplo, el tema “Time is Running Out” de Muse:

Algunas de las propiedades musicales que entrega Spotify a través de su API, de acuerdo con TowardsDataScience.com:

  • Danceability (bailabilidad): describe qué tan adecuada es una pista para bailar en función de una combinación de elementos musicales que incluyen el tempo, la estabilidad del ritmo, la fuerza del ritmo y la regularidad general.
  • Valence (valencia): describe la positividad musical transmitida por una pista. Las pistas con una valencia alta suenan más positivas (p. ej., felices, alegres, eufóricas), mientras que las pistas con una valencia baja suenan más negativas (p. ej., tristes, deprimidas, enfadadas).
  • Energy (energía): representa una medida perceptiva de la intensidad y la actividad. Por lo general, las pistas enérgicas se sienten rápidas, fuertes y ruidosas. Por ejemplo, el death metal tiene mucha energía, mientras que un preludio de Bach tiene una puntuación baja en la escala.
  • Tempo (tempo): el tempo general estimado de una pista en pulsaciones por minuto (BPM). En terminología musical, el tempo es la velocidad o el ritmo de una pieza dada y se deriva directamente de la duración promedio del tiempo.
  • Loudness (sonoridad): la sonoridad general de una pista en decibelios (dB). Los valores de sonoridad se promedian en toda la pista y son útiles para comparar la sonoridad relativa de las pistas.
  • Speechiness (uso de palabras habladas): esto detecta la presencia de palabras habladas en una pista. Cuanto más parecida a la voz sea la grabación (por ejemplo, programa de entrevistas, audiolibro, poesía), más cerca de 1,0 será el valor del atributo.
  • Instrumentalness (instrumentalidad): predice si una pista no contiene voces. Los sonidos “Ooh” y “aah” se tratan como instrumentales en este contexto. Las pistas de rap o de palabras habladas son claramente “vocales”.
  • Liveness (presentación en vivo): detecta la presencia de una audiencia en la grabación. Los valores de vivacidad más altos representan una mayor probabilidad de que la pista se interprete en vivo.
  • Acousticness (acusticidad): una medida de confianza de 0,0 a 1,0 de si la pista es acústica.
  • Key (tonalidad): la tonalidad general estimada de la pista. Los números enteros se asignan a tonos utilizando la notación de clase de tono estándar. P.ej. 0 = C, 1 = C♯/D♭, 2 = D, y así sucesivamente.
  • Mode (modo): indica la modalidad (mayor o menor) de una pista, el tipo de escala de la que se deriva su contenido melódico. Mayor está representado por 1 y menor es 0.
  • Duration (duración): la duración de la pista en milisegundos.
  • Time Signature (firma de tiempo): una firma de tiempo general estimada de una pista. El compás (medidor) es una convención de notación para especificar cuántos tiempos hay en cada compás (o compás).
  • Popularity (popularidad): el índice de popularidad es una puntuación de 0 a 100 que clasifica la popularidad de un artista en relación con otros artistas en Spotify.

Con este tipo de información a la vista, y cruzándola con bases de datos como las del Billboard, basta con empezar a intrusear un poco para acceder a la evolución de la música pop.

El mapa cronológico del pop estadounidense

El rastreo de dicha evolución fue lo que pretendieron hacer Matthias Mauch, Robert M. MacCallum, Mark Levy y Armand M. Leroi de la Universidad Queen Mary y el Imperial College de Londres. En su paper, “The evolution of popular music: USA 1960–2010” (2015) estos 4 autores plantean que por lo general, cuando estudiamos el cambio cultural en la música popular, las afirmaciones son casi siempre de carácter anecdótico más que científico. Y se proponen rectificar este problema investigando el Billboard Hot 100 entre el 60 y el 2010.

Analizaron 17,000 grabaciones utilizando herramientas de recuperación musical como text mining, y usaron lo que encontraron para clasificar estilos musicales y cómo iban evolucionando, contrastando constantemente con las teorías clásicas del cambio cultural.

Por último, se dieron el gusto de mostrar cuándo la música popular evolucionó con mayor rapidez, en otras palabras, cuándo se sucedieron esas pequeñas revoluciones: 1964, 1983 y 1991.

Lo que estos investigadores realizaron fue una aglutinación de propiedades musicales a las que denominaron tópicos armónicos (H-Topics), que consideraban los cambios de acordes -por ejemplo, a una séptima que es un acorde a siete cuerpos de distancia del acorde principal de la canción- y tópicos tímbricos (T-Topics) -que considera el tipo de instrumentación de las canciones, como percusión, agresividad, voces femeninas o estilo melódico- totalizando aglomeraciones de 8+8=16 propiedades genéricas de las canciones de este chart.

Simplificado el número de propiedades a esta cantidad más abordable, se dieron cuenta de que, en el transcurso del tiempo, había Hs y Ts que iban variando en su gravitancia: uno de los hallazgos es que lo que en el estudio se denominó H1 (uso de acorde de séptima dominante) que se usaba mucho en el Blues y el Jazz a través de intérpretes como B.B. King o Nat 'King' Cole fue desapareciendo a través del tiempo, desde la década de los cincuenta.

Las evoluciones de los H-Topics y los T-Topics se muestra en la siguiente imagen:

Al conflagrar con otros métodos estadísticos y de machine learning la línea de tiempo de los hits, los autores llegaron al hallazgo de que hay tres momentos a lo largo de los más de 120 años que cubre el estudio, en que se producen revoluciones musicales, entendidas como cambios abruptos de las sonoridades de los hits. Ellas ocurrieron en 1964, 1983 y 1991.

¿A qué corresponden en la historia cultural de la música pop estos tres años 1964, 1983 y 1991?

  • 1964 al ascenso del soul y el rock de vertiente británica.
  • 1983 al ascenso del new wave, el disco y el hard rock.
  • 1991 al ascenso del rap.

Yendo más allá del paper, se debe tomar en consideración de un lado que ya desde la década de los setenta se había estudiado la manera como la industria musical, en su polo creativo, disponía de momentos sucesivos de innovación, a menudo dominado por la música que era independiente de los grandes sellos, y de estabilización, a menudo bajo el control de los Big Four o Three o Seven (los grandes sellos) dependiendo de la época .

Asimismo, que, tal como los autores del paper que comento señalan, desde el punto de vista evolucionista es claro que si bien la evolución del pop es continua, tal como señalaba Stephen Jay Gould para la evolución biológica, hay momentos de más intensidad evolutiva. Y, finalmente, que, teniendo a la vista esta idea de los tres años cruciales (1964, 1983 y 1991) alrededor de los cuales ocurren las revoluciones, si se vuelve a ver y escuchar el video “American Greatest Hits by Year, 1840-2013”, es muy notorio que Mauch, MacCallum, Levy & Leroi (2015) han dado en el clavo.

En estudios posteriores en la misma línea ha habido cierto debate acerca de si desde inicios de la década del 2010 se ha reducido la variabilidad de la música pop, como suelen sostener muchas personas que ejercen la crítica musical en medios, o si bien, por el contrario, las variaciones son más sutiles. Mientras que Mauch et al. (2015) parecen sostener lo primero, Patrick E. Savage en un texto para Nature de 2019 ("Cultural evolution of music") afirma que más bien puede ser lo segundo. Esto es, que en el ejercicio de observar mutaciones generales (macromutaciones musicales) se pierde el detalle de pequeñas y sutiles modificaciones.

Tal vez, esto nos ayude a entender mejor por qué en la última edición de los Premios Grammy el hip-hop y el rap fueron los protagonistas, afirmando una dominancia tremenda y una historia riquísima, reflejada en el homenaje donde participaron raperos como Ice-T, Public Enemy, Nelly, Queen Latifah, RUN DMC, Salt-N-Pepa o Scarface, así como exponentes tempranos de los setenta, tales como GrandMaster Flash, Grandmaster Mele Mel y Scorpio/Ethiopian King.

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