Martes, 26.03.2019 - 02:09 h
Sirve para calcular el sentimiento económico

Predicen el devenir de la economía analizando qué se escucha en Spotify

Un grupo de investigadores de la Claremont Graduate University asegura que las canciones más escuchadas varían en función de crisis y bonanzas.

Nuestro estado emocional hace que varíen nuestros gustos / Pixabay
Nuestro estado emocional hace que varíen nuestros gustos / Pixabay

El Indicador de Sentimiento Económico es una variable que utilizan los economistas para conocer la confianza de los consumidores y los diversos sectores en la economía, lo que sirve para hacer predicciones sobre como responderán estos a diferentes políticas. Por ejemplo, si el ambiente es pesimista sobre la economía, elevar las tasas de interés podría frenar tanto el gasto que sería perjudicial para la economía.

Desde 1990, la Unión Europea elabora un Indicador de Sentimiento Económico realizando un cuestionario sobre la confianza en el mercado en los sectores del comercio al por menor, la industria, los servicios, los consumidores, la construcción y el comercio minorista; pero quizás debería tener en cuenta otras variables.

Desde hace ya algún tiempo, los investigadores han sabido medir con eficacia el sentimiento económico analizando el lenguaje utilizado en la prensa digital y las publicaciones en redes sociales, pero ahora un grupo de investigadores de la Claremont Graduate University ha demostrado que el indicador se puede extraer, incluso, analizando las canciones más escuchadas en plataformas como Spotify. Y es igual de eficaz, o más, que las encuestas convencionales.

El blues del big data

Como explican en The Conversation Kim Kaivanto y Peng Zhang (profesores de las universidades de Lancaster y Guizhou Minzu, respectivamente), las canciones tienen un componente emocional con el que cualquiera pueda identificarse, codificado en atributos musicales como la energía, el tempo y el volumen. Los servicios de streaming como Spotify ya usan este tipo de variables para categorizar canciones y recomendar música nueva a los usuarios en base a sus gustos.

También se pueden explorar las emociones expresadas por las canciones en sus letras, que pueden analizarse utilizando el mismo software de “procesamiento de lenguaje natural” que se utiliza para evaluar las noticias y los feeds de Twitter. El programa codifica la carga emocional positiva o negativa de las palabras, o, de forma más elaborada, empareja las palabras con ocho emociones centrales: alegría, tristeza, ira, miedo, disgusto, sorpresa, confianza y expectación. Luego, el software cuenta el número de veces que cada emoción aparece en las letras de una canción.

Spotify tiene una enorme cantidad de datos sobre sus usuarios / Pixabay
Spotify tiene una enorme cantidad de datos sobre sus usuarios / Pixabay

Al identificar los componentes emocionales de las canciones más populares, los investigadores pueden elaborar una fotografía de los sentimientos de los oyentes y usar estos para calcular el indicador de sentimiento económico. Basta analizar la lista de las 100 canciones más escuchadas para captar el pulso emocional de la nueva música que se compra y escucha mes a mes.

Los resultados de este análisis aseguran los investigadores, son más fiables que los de las encuestas, donde las personas solo dicen lo que quieren decir. Las listas de música, por el contrario, reflejan las elecciones reales del consumidor, y en una muestra muchísimo más amplia.

La música de la crisis

Los investigadores de Claremont aplicaron esta técnica a las listas de éxitos de antes y después de la crisis de 2008. Descubrieron que, después de la debacle, la frecuencia de las palabras asociadas con la ira y el disgusto aumentaba mientras que la frecuencia de las palabras asociadas con la confianza disminuía. Esto demostraría, según los investigadores, que los estados mentales de los consumidores de música influyen en la música que eligen pagar y escuchar y, por lo tanto, analizar las canciones es útil para predecir el sentimiento económico, incluso en el corto plazo.

Los servicios de streaming como Spotify y Apple Music no solo tienen datos sobre el consumo musical de sus clientes, además conocen, como poco, la composición de sus hogares y su ubicación geográfica, lo que serviría para elaborar índices de opinión para diferentes regiones y grupos de personas (por ejemplo, en función de cuánto ganan).

“Pedir que los economistas consulten el ambiente musical de la nación puede parecer algo sorprendente, incluso extraño”, reconocen Kaivanto y Zhang. “Pero la investigación sugiere que el enfoque de big data para rastrear el sentimiento del consumidor realmente podría ser útil”.

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