" />
ZOOM
GALERÍA
0 COMENTARIOS

Cómo usar la red social para detectar (y aprovechar) tendencias musicales

Twitter, big data y la música

Recuerdo que cuando, hace ya años, escuché por primera vez el término Data Mining, antes de recibir una completa e interesante explicación sobre el mismo, sólo con el nombre, ya me hice una idea aproximada de en qué consistía, y me pareció impresionante. Tomar una cantidad ingente de datos y, con la inteligencia adecuada, ser capaz de analizarla y extraer conclusiones, con repercusiones posteriores. Internet era, todavía, incipiente, y el mayor volumen de datos estaba en manos de grandes empresas, especialmente de aquellas que habían incorporado el proceso automático de datos al núcleo de su gestión. Un ejemplo claro de ello son las entidades bancarias, que debido al volumen de operaciones que manejaban, especialmente desde la aparición y proliferación de los cajeros automáticos, se enfrentaban a un volumen de información que hacía necesario un ejército de operadores para gestionarlo… o un sistema informático que se encargara de ello. Hoy, aquellos primeros sistemas palidecerían al ver el volumen de datos que se “mueven” cada día y, seguramente, se mostrarían incapaces de realizar gestión y análisis de los mismos adecuadamente. Pero un ejemplo claro de utilización de Data Mining fue determinar a qué horas se empleaban menos los cajeros automáticos, para que fuera precisamente en las mismas cuando se conectaran a sus servidores para volcar datos. No hace tanto, en la década de los noventa, todavía era posible emplear cajeros que, aún operativos, en ese momento estaban desconectados de su red, algo que la picaresca tardó poco tiempo en comprobar que servía para sacar dinero a débito, aunque no tuvieras en cuenta (eso sí, la posterior comisión por negativo en cuenta no te la quitaba nadie). La desconexión entre las dos y las tres de la mañana (variaba según el día) permitía que esta afectara al mínimo de usuarios.

En otra instantánea de la actualidad, tenemos algunas empresas y servicios que, de una u otra manera, han conseguido convertirse en grandes éxitos, que ya forman parte del día a día de millones de personas. Sin embargo, aunque algunos de ellos cuentan con planes de negocio que los convierten en rentables, hay otros que todavía están buscando la manera de rentabilidad un éxito que se traduce en usuarios y en popularidad, pero no en ingresos asociados a ello. El ejemplo más claro de ello es Twitter: es un servicio más que popular, y que ha cambiado el modo en que muchas personas nos mantenemos informados y nos comunicamos. Sin embargo, tras el éxito del servicio, en lo que se refiere a volumen de usuarios y actividad de los mismos, no existe todavía un modelo de negocio claro, que convierta ese éxito en rentabilidad. Así que, hasta ahora, gran parte de la financiación obtenida por Twitter ha provenido de sucesivas rondas de inversores, algo que no hizo sino incrementarse tras su salida a bolsa el año pasado.

Y en el tercer punto tenemos una industria discográfica que, aunque poco a poco ha ido adaptándose a los nuevos medios digitales (tiendas online, servicios de streaming, combinados de soporte físico y edición digital, etcétera), no termina de hacer las paces con Internet. Y, aún recientemente, se han seguido escuchando voces como las de Luis Eduardo Aute o Loquillo, que hace unos pocos años afirmaban que Internet había acabado con la música, y que en un plazo determinado (que, por cierto, ya se ha cumplido, no así sus agoreras previsiones), ésta sería ya sólo un recuerdo del pasado. Sí es cierto, en cualquier caso, que la industria de la música no atraviesa sus mejores momentos. Claro, que habría que determinar qué parte de culpa la tiene Internet, cuánto se puede culpar a los usuarios y, claro, si existe un importante déficit de talento en las cabezas pensantes de las discográficas, que escogen lo que creen que serán éxitos, a veces con no muy buen criterio, otras con un nivel de cortoplacismo que da miedo, y no las menos con más miedo que vergüenza.

¿Y dónde confluyen los tres?

En el acuerdo firmado entre Twitter y 300 Entertainment, una nueva empresa del sector musical fundada por Lyor Cohen, ex-directivo de Warner Music. Según dicho acuerdo, la empresa de Cohen tendrá acceso en modo “bulk” a toda la información que atesora Twitter. ¿Con qué fin? Muy sencillo, con el de emplear sistemas de data mining para buscar intereses, tendencias, etcétera, relacionadas con el mundo de la música y, con dicha información, ser capaces de adaptar la oferta a la supuesta demanda detectada por dichos sistemas. Esta es una aplicación clara de big data, o de cómo tras un montón de ruido (mensajes) puede obtenerse música (nunca mejor dicho). Hace ya tiempo que Twitter quiere poner un pie en el negocio de la música, aunque sus intentos hasta ahora han sido infructuosos. Cabe preguntarse si, en esta ocasión, simplemente cederá los datos a 300 Entertainment o, por el contrario, también participará activamente en el análisis de los mismos y, claro, en la aplicación práctica del uso de dichos datos.

Hace ya bastantes años, en 1989, el crítico musical y escritor Jordi Sierra i Fabra publicó la novela juvenil “La balada de Siglo XXI”. En ella, una corporación discográfica trabajaba con una empresa de ingeniería, con el fin de introducir todos los datos de la historia de la música y obtener, como resultado, una proyección de qué sería exitoso en ese momento. Ese es sólo el principio (no habrá espoilers), pero el planteamiento de la novela era, a la inversa, pero lo mismo. En ella se tomaba un enorme conjunto de datos (toda la historia de la música, nota a nota y nombre a nombre) para extraer conclusiones. En este caso, la historia de la música se cambia por el presente de la misma, concretamente por los cerca de 500 millones de tweets que se publican diariamente. Pero, en ambos casos, con el objetivo de anticiparse a los intereses de los usuarios, de averiguar qué y cómo lo quieren.

Esto es bueno, claro, aunque también es malo, en tanto en cuanto que limita la capacidad de innovación y sorpresa. Tras la enorme revolución que supuso la producción en serie del Ford T, Henry Ford dijo una frase que ha perdurado hasta ahora: “Si hubiera preguntado a la gente qué quería, me habrían dicho que un caballo más rápido”. O, por acercarnos en la historia, ¿cuántas personas querían, de manera consciente, un móvil con un sólo botón, hasta que Apple presentó el iPhone? Saber qué interesa a las personas está bien, está muy bien. Permite, por ejemplo, que casi siempre encuentres los yogures que te gustan en el supermercado, sin que este tenga que cerrar cada día tirando cientos de envases caducados y que no ha llegado a vender. Sin embargo, y hasta el momento, ninguno de los grandes éxitos de la historia de la música ha nacido de un proceso de data mining. Así, me interesa mucho cómo puede llegar a evolucionar este acuerdo, pero me preocupa que se depositen demasiadas esperanzas en algo que, al final, sigue contando con un elemento tan subjetivo y, por lo tanto, tan poco sujeto a la lógica, como son los gustos. Y es que, ¿hay algo que te saque más de quicio que alguien preguntándote por qué te gusta una canción?

No comments yet.

Deja un comentario