Let the music be your master: Regularidades estadísticas en la forma de escuchar música

NICOLÁS MONGIARDINO KOCH; IGNACIO MARÍA SOTO

Buenos Aires

Workshop; La matemática como herramienta para entender la biología - La biología como fuente de problemas matemáticos; 2015

Instituto del Cálculo, Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, Universidad de Buenos Aires

La música es una de las expresiones culturales más ubicuas del hombre. Además de su importancia desde un punto de vista sociológico, se cree también que la expresión musical es uno de los rasgos comportamentales más antiguos del ser humano, presentando múltiples atributos cognitivos en común con la comprensión y producción del lenguaje (Mithen, 2005). Sin embargo, se desconocen aún aspectos básicos acerca de la forma en la que escuchamos música y los patrones que resultan de dicha actividad. En este trabajo, nos enfocamos en estudiar cómo se distribuye el tiempo invertido en escuchar música entre los distintos artistasque forman parte de la biblioteca musical del oyente.En la actualidad, gracias al desarrollo de los métodos de social tagging se encuentra disponible una enorme cantidad de información relacionada al hábito de escuchar música. Para el presente trabajo, se empleó el registro completo de temas escuchados (obtenidos de la base de datos Last.fm) de 50 personas seleccionadas al azar, abarcando un total de entre 35.000 y 194.000 temas escuchados por usuario, registrados durante un período de 5,1 ± 1,3 años. Esta información fue agrupada de forma tal de contar con el número de temas escuchados por artista, elaborando así un ranking de artistas por usuario. Al observar un comportamiento aproximadamente lineal entre el ranking de un artista y la cantidad de temas escuchados para el mismo, se prosiguió a aplicar la metodología propuesta por Clauset et al. (2009) para la identificación de funciones potenciales en muestreos estadísticos.Se logró determinar que los perfiles musicales de 20 de los usuarios estudiados sigue una función potencial, con un exponente que varía entre -1,7 y -3,7. Este resultado se obtuvo descartando los valores inferiores a un xmin (determinado por la metodología), siendo la función potencial una descripción válida para el 76% de los temas escuchados por los usuarios, en promedio. Además de esta desviación en el extremo inferior de la distribución, se observó también un desvío importante en el extremo superior, cuya magnitud parece ser la causantede la falta de ajuste en el restante de los casos.Los resultados de este trabajo iluminan los procesos que subyacen a la toma dedecisiones involucradas en la escucha de música. Estos procesos se encuentran en la base de las variables apreciativas que generan lo que se conoce comúnmente como "gusto musical". Es interesante destacar que una función potencial es el resultado a esperar en caso de que la probabilidad de escuchar un artista sea proporcional a la frecuencia con la que ésta fue escuchada en el pasado, modelo conocido como preferential attachment (Barabási & Albert, 1999). Este modelo permite también realizar hipótesis acerca del origen de las desviaciones en ambos extremos de la distribución. Es necesario, sin embargo, ampliar la metodología implementada de forma tal de permitir la identificación, no sólo de un valor mínimo más allá del cual se observa la distribución potencial, sino también de un valor máximo para la misma.