👉Francisco Domenech (El País).-
Ya no se hacen canciones como las de antes. Y no solo lo dicen, desde la nostalgia, críticos musicales que vivieron cuando eran jóvenes las revoluciones musicales de los años 1960 y 1970. Lo afirma, desde la evidencia científica, un estudio que ha analizado los grandes éxitos musicales de cada año en EE UU, desde 1950 hasta 2022. Su conclusión es que las melodías de las canciones más populares son cada vez más simples y repetitivas. Sin embargo, los investigadores aclaran que esto no significa que los hits musicales de hoy en día sean peores o más pobres musicalmente, sino que han encontrado la complejidad y la riqueza en otros elementos diferentes a la melodía, menos evidentes.
Aunque para el gran público las melodías son lo que más destaca de la música pop, la ciencia ha estudiado poco los ingredientes que determinan su éxito. Madeline Hamilton, autora principal de la nueva investigación que publicó este jueves la revista Scientific Reports, quiso dedicar a ello su tesis doctoral. “Yo diría que la melodía, especialmente la principal de la voz, es la dimensión más significativa de una canción. Normalmente, es lo que recordamos de ella y lo que cantas o silbas cuando la estás escuchando; y no la línea de bajo o el ritmo de la batería”, sostiene Hamilton. Por eso, ella pensó que debía empezar por ahí cuando se propuso investigar “por qué nos gusta la música que nos gusta, y cómo podríamos predecir si una persona va a disfrutar una pieza musical concreta”.
Entonces sucedió un “feliz accidente”, en palabras de esta investigadora. Cuando empezó a curiosear con las melodías y a analizarlas, observó primero que a lo largo de los años iba aumentando el número de notas musicales por segundo. Y a continuación descubrió algo que no iba buscando: vio como los parámetros que usaba para medir la complejidad de las melodías habían ido decreciendo desde los años 1950. En aquella década, triunfaban temas como Nel blu dipinto di blu (Volare), con el que Domenico Modugno fue número uno en EE UU, ganó el Festival de San Remo y quedó en tercera posición en Eurovisión en 1958.
Hamilton quiso confirmar su descubrimiento casual y para ello llevó a cabo un análisis más profundo, junto con Marcus Pearce, su supervisor en el laboratorio de cognición musical de la Universidad Queen Mary de Londres. El primer gran reto era construir su propio catálogo de transcripciones musicales de alta calidad y detalle; hasta entonces no había uno lo suficientemente amplio, y eso limitaba mucho el estudio cuantitativo de las melodías.
La mayoría de investigaciones previas en ciencia computacional aplicada a la música se habían realizado directamente a partir de cortes de audio de las canciones, lo que reducía el estudio a elementos muy básicos, como el tempo de las canciones o el timbre de los instrumentos que aparecen. Los análisis de esas características están ya bastante automatizados y, con la ayuda de inteligencia artificial, son usados por los servicios de streaming —como Spotify, Tidal o Apple Music— para sugerirnos canciones similares a las que escuchamos.
Para poder ir más allá y estudiar científicamente algo más abstracto, como son las melodías, Hamilton tuvo que dedicarse a la minuciosa tarea de ir transcribiendo de manera manual la parte vocal de las canciones. Lo hizo durante el primer año de la pandemia, coincidiendo con un confinamiento en Londres.
“Durante dos meses, dediqué unas 10 horas al día a esa tarea de intensa concentración y atención al detalle. En aquella época tampoco es que tuviera nada mejor que hacer que sentarme en mi habitación a transcribir música”, recuerda la investigadora.
Hamilton y Pearce sometieron todo ese material a un análisis estadístico con algoritmos para la detección de puntos de cambio. Se fijaron en ocho parámetros que permiten describir con datos las melodías. Y mediante sofisticados cálculos informáticos pudieron confirmar su descubrimiento inicial de que las melodías se han ido simplificando en las últimas siete décadas. Además, a diferencia de lo que sucede con otros elementos anteriormente estudiados, como la armonía y el timbre de los instrumentos usados, observaron que en la evolución de las melodías no hay ciclos en los que las tendencias vienen y se van, sino que la reducción de la complejidad ha sido una constante.
En su artículo, los investigadores también destacan que se produjeron dos caídas muy acusadas de la complejidad melódica en torno a 1975 y 2000. Los autores lo atribuyen a la influencia en las canciones más populares de nuevos estilos como la música disco o el hip hop, respectivamente. También encontraron en las últimas dos décadas un aumento significativo de las repeticiones melódicas dentro de las canciones, que relacionan con los loops. Esos bucles sonoros fueron primero característicos del rap y hoy ya se han generalizado en la música pop.
Tras constatar que ya no se hacen canciones como las de antes, los investigadores subrayan en su artículo que las evidencias científicas encontradas no permiten decir que los grandes éxitos actuales sean peores. Y finalmente, sugieren que “una posible causa para la simplificación de las melodías es que sea una respuesta a un aumento de la complejidad en otros aspectos”.
Es decir, sería una adaptación evolutiva a un mundo musical en el que triunfan canciones más rápidas —con un número mayor de notas por segundo—, con múltiples capas de voces e instrumentos y con una producción que cuida al detalle la calidad del sonido. Así, la única manera de evitar abrumar e incomodar a los oyentes es simplificar las melodías. “Por ejemplo, usar intervalos pequeños entre notas, un rango limitado de tonos y un montón de repeticiones”, explican Hamilton y Pearce. Es lo que sucede en canciones como Bad Guy, de Billie Eilish, que llegó a ser número uno en EE UU en 2019.
Sin embargo, los autores reconocen que habría que ir mucho más allá de analizar solo los cinco grandes éxitos de cada año. Hamilton ya está trabajando en ampliar su catálogo de las melodías más exitosas y confía en que, con el actual impulso de la inteligencia artificial generativa, “en pocos años podamos realizar transcripciones automáticas de las melodías manteniendo una alta calidad”. Con esa ayuda de la IA podría aportar interpretaciones científicas más completas sobre la evolución de la música y, quizás, retomar su idea original de descubrir por qué nos gusta la música que nos gusta.
