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.
