Pesquisa inédita analisa mais de 3.400 faixas de música do Spotify e
Deezer, para entender quais características são necessárias para se chegar ao
Top 200 das mais ouvidas
Simulador pode auxiliar gravadoras, produtores musicais e artistas na decisão de produção de um determinado gênero
O segmento
cultural, que já operava no meio digital quando no início da pandemia, passou a
adaptar suas atividades e serviços exclusivamente para este meio. A música
ganhou com seus intérpretes lives, novos modelos de inserções nas mídias
sociais e um forte consumo nas plataformas especializadas.
Dentro
desse contexto, a ESPM, escolas de negócios, por meio do Núcleo de
Transformação Digital da ESPM (DIGI), realizou mais um estudo inédito, dentro
do projeto de pesquisa “Transformação Digital da Comunicação” que é patrocinado
pelo CNPq e pela Fapesp e coordenada pelo Centro de Gestão e Transformação de
Negócios do curso de Administração da instituição. Em dezembro de 2022, o DIGI
apresentou um estudo sobre bancos, e até o final do ano, serão lançados estudos
em diversos segmentos como Food Service e Cosméticos. O estudo atual, possui o
objetivo de mapear como a inteligência artificial pode influenciar no futuro da
música. A pesquisa analisou 3.446 faixas de música do Spotify e Deezer, para
entender quais características são necessárias e como a melodia pode chegar ao
Top 200 das mais ouvidas.
Claudio
Luiz Cruz de Oliveira, coordenador da pesquisa e professor de Business
Technology e Marketing Science da ESPM e sócio da Cognitive Inteligência de
Marketing, explica que a análise está sendo realizada em mais de seis anos de
histórico de canções disponíveis nas plataformas. “Nosso objetivo foi criar um
simulador que possa prever o sucesso das músicas. Por exemplo, baseada em
algumas características das músicas como artista, gênero, níveis de
dançabilidade, energia e tempo da música, o simulador estima a probabilidade de
a canção fazer sucesso. Isso pode influenciar o mercado, melhorando a tomada de
decisão sobre a escolha de qual música deve ser mais divulgada”, diz.
Já Diego
Oliveira, professor de Mídias e Inovação da ESPM e CEO do Grupo Youpper
Consumer & Media Insight, explica que a indústria da música vem agregando
inovação ao longo do tempo, com o uso de algoritmos e maiores taxas de precisão
métrica como modelo antes de lançar uma nova canção no mercado. “Isso traz uma
alta precisão, o que significa correr menos riscos numa decisão comercial e
campanhas de marketing muito mais assertivas”.
A pesquisa
O estudo
selecionou músicas que fizeram parte da playlist Top 200 do
Spotify entre 2017 e 2023; as de playlist Virais que não
entraram para a lista das Top 200; e as músicas de artistas populares que não
fizeram sucesso que foram buscadas nas playlists do Deezer, para complemento de
amostragem. Ao todo, foram 1.723 músicas de sucesso e a mesma quantidade
daquelas que não entraram em nenhuma lista de mais ouvidas, perfazendo uma
amostra final de 3.446 canções analisadas. “A amostra de dados foi construída
dessa forma para que o machine learning pudesse aprender o
padrão das músicas que fazem sucesso e das que não fazem”, relata Oliveira.
A
metodologia utilizada considera variáveis de áudio, numéricas de tempo e faixa,
artistas e o total de seguidores do artista no Spotify e Deezer. Para descobrir
as necessidades que tornam a música um sucesso, a utilização de abordagem machine
learning (entrada de dados e respostas) propiciou 97% de acurácia no
treino (nível de exatidão dos resultados obtidos), já no simulador (entrada de
dados e regras) as respostas tiveram 83% de acurácia no teste (nível de
exatidão dos resultados). “Essa acurácia é derivada do total de acertos
dividida pelo total da amostragem”, explica Oliveira.
No
período, quatro gravadoras concentraram 43% dos sucessos de um total de 376
pesquisadas. Sony (14%), Som Livre (14%), Universal (9%) e Warner (7%) tiveram
lançamento com alta taxa de sucesso. As gravadoras menores lançaram a maioria
das músicas no período, mas possuem taxa de sucesso com menos de 1%.
Os
artistas sertanejos predominaram no ranking de quem mais lançou sucessos. Para
se ter uma ideia, Marília Mendonça lançou 45 músicas e foi a primeira colocada
no Top 200 da Spotify, seguida por Henrique & Juliano (42), Gusttavo Lima
(39), Matheus & Kauan (33), Zé Neto & Cristiano (27).
Na análise
por gênero, os Pops e Funks têm maior número de canções lançadas com 42% e 17%,
respectivamente. Os sertanejos lançaram menos músicas, mas 94% desses
lançamentos musicais foram músicas de sucesso. Mas o gênero não é suficiente
para determinar o sucesso, por exemplo, o maior sucesso do Carnaval, foi Zona
de Perigo do Luan Santana, que é um arrocha (gênero musical e dança brasileira
originário da cidade de Candeias, na Bahia), proveniente da seresta,
influenciado pela música romântica e o estilo romântico, modificada com pagode,
funk e um toque de axé que a tornam, segundos seus adeptos, mais sensual e
eufórica. A música não era considerada promissora nem pelo próprio artista que
tinha escolhido como música de trabalho a faixa “Não se vá”. Mas se tornou um
sucesso, de acordo com o simulador de sucesso de músicas feito na pesquisa, a
probabilidade de a música ser sucesso seria de 88% conforme pode ser visto na
imagem.
Num caso
prático, o simulador pode orientar se vale ou não o investimento e contribui no
ecossistema da música a prever maior probabilidade de sucesso. A atribuição de
variáveis áudio features – dançante, energética, falada,
acústica, instrumental, ao vivo, positividade, conteúdo explícito; gêneros;
áudio; numéricas como tempo (tempo geral estimado de uma faixa em batidas por
minuto (BPM)); a duração da faixa; o número de artista na mesma música e o
total de seguidores do artista nas plataformas; levará a gravadora ou um
produtor musical a entender se a canção abre uma perspectiva de lançamento e
investimento em marketing na sua divulgação.
A versão
beta do simulador está disponível no link http://www.adsimulator.com.br/music até
15 de maio.
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