Saltando como locos de una canción a otra

Hubert Léveillé Gauvin es un musicólogo canadiense de 29 años fascinado por la llamada economía de la atención. Trompetista aficionado, gran amante del jazz y comprador de CD en la tienda de discos de su barrio en sus años púberes, su interés por los temas de economía le llevó, en su etapa universitaria, a intentar comprender qué demonios estaba pasando con la música en la Red en el arranque del siglo. No entendía bien eso de que aquello fuera a cambio de nada.

Cuenta que ese interés está en el origen del trabajo de investigación que años más tarde desarrollaría mientras realizaba su doctorado en Teoría Musical en la Universidad Estatal de Ohio, en Estados Unidos. Tras analizar más de 303 canciones del top 10 de las listas norteamericanas entre los años 1986 y 2015, llegó a la conclusión de que las intros de las canciones, esos ambientes y desarrollos instrumentales que preparaban nuestros oídos hasta que entraba la voz, habían menguado un 78% de media en un periodo de apenas 30 años. En 1986, la voz sonaba, de media, en torno a 23 segundos después de empezada la canción. En 2015, a los 5 segundos ya estaba el cantante dando la nota.

De ejemplo, un botón: en How Will I Know, de Whitney Houston, canción del año 1986, la voz aparecía a los 40 segundos de iniciarse el tema; en Happy, de Pharrell Williams, del año 2014, lo hace a los 2 segundos. Nuestra impaciencia ya no transige con florituras. Hay que ir al grano, o el oyente aprieta el botón y pasa a otra canción. El modo en que escuchamos música está cambiando como consecuencia de las nuevas tecnologías, sí; pero esa irrupción está afectando incluso a la manera en que se componen hoy las canciones.

Léveillé Gauvin comprobó además que los títulos de los temas han pasado de tener 3,1 palabras a 2,2, y que el tempo, el ritmo, subió un 4%. En Drawing The Listener Attention In Popular Music: Testing Five Musical Features Arising From The Theory Of Attention Economy (Atrayendo la atención del oyente en la música popular: prueba de cinco aspectos musicales surgidos de la economía de la atención), publicado en marzo de 2017, destacaba que nuestro modo de consumir música ha cambiado en dos aspectos clave: accedemos de inmediato a un inmenso catálogo de canciones, y podemos saltar rápido de una canción a otra.

Hace 30 años, si uno colocaba un elepé en el tocadiscos, obviar una canción suponía que solo quedaban 11 para escuchar. El disco se podía rayar fácilmente si uno andaba moviendo la aguja; había que rentabilizar la inversión, se le daban oportunidades a los discos, se escuchaban varias veces. Hoy, con millones de canciones disponibles a golpe de pulgar en el móvil, saltar de una a otra es un deporte global. “Las canciones tienen que captar la atención del oyente rápidamente”, comenta en conversación telefónica desde Montreal Léveillé Gauvin. “Los primeros segundos del tema deben ser representativos del estilo de música; si es rock, hay que dar rock desde el principio”.

* La música, agua corriente

Nuestro modo de escuchar música ha mutado. En 1986 caminábamos por la calle con un walkman o con un discman (los más avanzados), dispositivos que permitían llevársela de paseo para escuchar con auriculares casetes —que representaban más de la mitad del mercado, un 53,9% de las ventas musicales— y CD —formato entonces emergente que empezaba a pisarle los talones al vinilo, alcanzando un 20% de las ventas, según un estudio de Digital Music News publicado en 2014—.

"Si la música se consume en porciones de solo uno o dos minutos, es como el pelotazo rápido de una droga”, dice el neurocientífico norteamericano John R. Iversen

Treinta y un años más tarde, consumimos música a través del móvil. Las plataformas de streaming tipo Spotify o Apple Music se están imponiendo: el 85% de los adolescentes de entre 13 y 15 años recurren a servicios de streaming para escucharla, según los datos de la Federación Internacional de la Industria Discográfica (IFPI, en sus siglas en inglés), que representa a las discográficas a escala mundial. Además, una significativa parte de esos jóvenes pagan por ella: del 67% que están suscritos a plataformas de streaming, un 37% lo hacen a través de la fórmula de pago para evitar la publicidad. Parece que los tiempos de la piratería remiten.

Hemos pasado de escuchar álbumes a escuchar canciones. Del sonido analógico al digital. De la calidez y el crepitar de la aguja al esterilizado mp3. Vamos capturando canciones que escuchamos por ahí activando aplicaciones tipo Shazam que nos dicen al instante qué tema estamos escuchando. Todo ha cambiado.

* Pelotazo al cerebro

“El cambio es que el concepto de lo cool ha muerto. Internet lo mató”, dice el estudioso Stephen Witt

Esa voracidad por saltar a la siguiente canción responde a la búsqueda de un estallido emocional rápido. El neurocientífico norteamericano John R. Iversen cuenta que cuando escuchamos música vamos construyendo expectativas. “El cerebro trabaja constantemente con el sonido, haciendo predicciones para comprenderlo”, explica en una sala de la sociedad de cultura y recreo Casino de Madrid, a su paso por la ciudad para pronunciar una conferencia sobre el papel de la música como elemento transformador del cerebro organizada por el Trinity College London. “Lo que creo que distingue a la generación playlist es que ellos pueden pasar rápidamente de una canción que no les gusta a otra”, manifiesta Iversen, de 50 años, profesor de la Universidad de California San Diego, que, amante y aficionado a la batería, ha estudiado cómo percibe nuestro cerebro los ritmos. “Hoy se produce una pérdida de la atención sostenida, de la capacidad de percibir una idea musical larga. Si la música se consume en porciones de solo uno o dos minutos, es como el pelotazo rápido de una droga”.

* Una canción tras otra

Escuchamos más música que nunca. Plataformas como Apple Music dan acceso a 50 millones de canciones, según reza su publicidad; Spotify, a más de 40 millones. El tema más escuchado en esta última, Shape Of You, de Ed Sheeran, ha superado los mil millones de escuchas, según datos de la compañía, que dice contar ya con 191 millones de usuarios activos.

Hoy día, además, las canciones se nos sirven una tras otra, sin descanso, sin piedad, cuestión de incentivar el consumo. Así ocurre en YouTube, que en realidad es el lugar donde más música se escucha: la mitad del consumo online se produce en esta plataforma de vídeos, según la IFPI. Su récord: el clip de la archidifundida Despacito, de Luis Fonsi, se ha reproducido más de cinco millones de veces.

Los algoritmos analizan la colección de canciones que llevamos en el móvil. El historial, nuestras interacciones (saltos, borrados, los me gusta, los no me gusta), el sitio en el que estamos, la hora que es

“Ahora escuchar música es como abrir el grifo del agua y dejarla correr”, dice Stephen Witt, autor de Cómo dejamos de pagar por la música: el fin de una industria, el cambio de siglo y el ­paciente cero de la piratería (Contra), publicado en España en 2016. En conversación telefónica desde Los Ángeles, California, explica que ese aluvión de canciones que salen de nuestro teléfono, orquestadas por unos algoritmos que nos sugieren qué temas escuchar, ha hecho que, en cierto modo, la música deje de ser algo especial. “En términos culturales”, sostiene Witt (New Hampshire, 1979), “el cambio se refleja en que el concepto de lo cool ha muerto, Internet lo mató. En el siglo XX se buscaba lo exclusivo, lo difícil de encontrar. Ahora todo el mundo tiene acceso a todo. Nada resulta cool. Ese concepto ha sido desplazado por el de la relevancia”.

Asistimos al ascenso imparable de las playlists, las listas de canciones. Hemos externalizado el proceso de selección de canciones, dejándolo en manos de la inteligencia artificial. Los nuevos prescriptores son los algoritmos, fórmulas matemáticas que procesan toda la información que generamos en nuestras in­teracciones musicales.

* Esclavos de los algoritmos

Los algoritmos analizan la colección de canciones que llevamos en el móvil. El historial, nuestras interacciones (saltos, borrados, los me gusta, los no me gusta), el sitio en el que estamos, la hora que es. Incluso el contexto en el que nos hallamos (corriendo, cenando), como hace la plataforma Pandora, aplicación de streaming musical con 70 millones de usuarios activos.

“Hoy tenemos a nuestro DJ personal [el algoritmo]: sabe mejor que tú qué te gusta”, asegura el musicólogo Hubert Léveillé Gauvin

Estos sistemas de recomendación procesan datos editoriales de las canciones como sus títulos o los nombres de los artistas; datos del sonido, como el timbre de la voz, los patrones rítmicos o la escala; e información de los usuarios que han escuchado esa música: si a alguien a quien le gusta Leonard Cohen también le gusta Rufus Wainwright, el algoritmo lo identifica y manda una canción del segundo a aquel que está escuchando al primero. Así lo explica Emilia Gómez, ingeniera de telecomunicaciones especializada en los sistemas de recuperación de la información musical (en inglés, music information retrieval) y presidenta de International Society of Music Information Retrieval (ISMIR), comunidad académica que investiga las tecnologías de recomendación —y con la que colaboran Spotify, Apple o Amazon Music—.

Analizando los instrumentos que suenan, el timbre, la melodía, el ritmo, la estructura de la canción, las voces y el estilo, se confecciona un modelo de los gustos de cada persona, advierte Gómez en conversación telefónica desde Sevilla. “Estos sistemas son cada vez más complejos”, dice, “y las bases de datos, más grandes”. De modo que la tecnología es cada vez más precisa, mejor. El investigador canadiense Léveillé Gauvin lo describe así: “Hoy tenemos a nuestro propio DJ personal: sabe mejor que tú qué es lo que te gusta”.

Esa es la parte buena de la ecuación. La mala, que el predominio de las listas cocinadas por las plataformas acabe por uniformizar lo que escuchamos. “Cuanta más gente hay en las plataformas, mejor funcionan los algoritmos”, manifiesta Gómez. “Mejor, sobre todo, si te gusta lo que a la mayoría. Los que escuchan propuestas raras o minoritarias verán que esa música no se recomienda porque no hay mucha gente que la escuche. Así, se reproduce el sistema que teníamos en la antigüedad, cuando solo un tipo de música se hacía popular, la que te recomendaba la radio”.

* El poder de las playlists

Las plataformas configuran listas para que descubramos artistas cada semana; listas para el viernes, para correr, para procrear, para cualquier estado de ánimo imaginable. Incorporan algunas patrocinadas por marcas comerciales. Ejércitos de analistas luchan por la atención del cliente, trabajan para identificar las nuevas tendencias, para conectarnos con el artista que mañana nos gustará. El concepto del canon en esta nueva era queda sepultado bajo el dictado del gusto personal.

El nuevo oyente que se está configurando es un ser bastante más perezoso que antes, al que se lo dan todo hecho. Se trata de una derivada más de este mundo cómodo en el que nos hemos instalado y que va a más, ese en el que desaparece el esfuerzo por conseguir las cosas, así como el disfrute que lleva aparejada la búsqueda, el descubrimiento trabajado y conseguido.

Eso sí, ese mundo también es el de un acceso inimaginable hace 30 años a todo tipo de música; el de la facilidad para conocer nuevos estilos; el que permite escuchar a artistas que antes no tenían opción a ser escuchados; el que hace crecer la cultura musical.

* La revolución de los asistentes musicales

La próxima gran revolución viene asociada al desarrollo de los asistentes personales tipo Google Home, Amazon Echo o el Siri de Apple, fenómeno que ya ha prendido en Estados Unidos y que irá a más. “La gente hace búsquedas cada vez más informales, del tipo ‘ponme los últimos éxitos’ o ‘ponme música alegre”, dice Paul Brindley, cofundador de MusicAlly, una empresa de marketing e investigación del mercado discográfico con base en Reino Unido. “Esto puede hacer que el descubrimiento casual de música nueva sea un poco más complicado”.

"Los que escuchan propuestas raras o minoritarias verán que esa música no se recomienda porque no hay mucha gente que la escuche", dice Emilia Gómez, ingeniera de telecomunicaciones

Oscar Celma, director de investigación de Pandora, incide en esta tendencia. “Me imagino un futuro de interacción con voz”, dice en conversación telefónica desde San Francisco, donde trabaja al frente de un ejército de 80 ingenieros y musicólogos que buscan refinar las recomendaciones. “Le pediremos al asistente que nos dé algo con más ritmo, con más batería”.

En un futuro no muy lejano nos trasladaremos en un coche autónomo dentro del cual vocearemos órdenes a ese asistente que responde a nuestras peticiones, pero que, en realidad, estará al servicio de esos opacos señores de la Red, los algoritmos. O sea, al servicio de desarrolladores, de plataformas, de compañías con sus propios intereses; del lado del peculio, vamos.