Humanidades

Estudo mostra o poder das conexões sociais para prever músicas de sucesso
Já se perguntou como seus amigos moldam seu gosto musical? Num estudo recente , investigadores do Complexity Science Hub (CSH) demonstraram que as redes sociais são um poderoso preditor da popularidade futura de uma música.
Por Complexity Science Hub Viena - 12/06/2024


Domínio público

Já se perguntou como seus amigos moldam seu gosto musical? Num estudo recente , investigadores do Complexity Science Hub (CSH) demonstraram que as redes sociais são um poderoso preditor da popularidade futura de uma música. Ao analisar amizades e hábitos de escuta, eles aumentaram a precisão da previsão do aprendizado de máquina em 50%.

“Nossas descobertas sugerem que o elemento social é tão crucial na difusão da música quanto a fama do artista ou a influência do gênero”, diz Niklas Reisz, do CSH. Ao usar informações sobre as redes sociais dos ouvintes, juntamente com medidas comuns usadas na previsão de músicas de sucesso, como o quão conhecido o artista é e quão popular é o gênero, os pesquisadores melhoraram a precisão da previsão de músicas de sucesso de 14% para 21%. O estudo, publicado na Scientific Reports , destaca o poder das conexões sociais nas tendências musicais.

Um mergulho profundo nos dados

A equipe do CSH analisou dados da plataforma musical last.fm, analisando 2,7 milhões de usuários, 10 milhões de músicas e 300 milhões de reproduções. Com os usuários capazes de se tornarem amigos e compartilharem preferências musicais, os pesquisadores obtiveram insights anõnimos sobre quem ouve o quê e quem influencia quem, de acordo com Reisz.

Para o seu modelo, os investigadores trabalharam com duas redes: uma mapeando amizades e outra capturando dinâmicas de influência – quem ouve uma música e quem segue o exemplo. “Aqui os nós da rede também são pessoas, mas as conexões surgem quando uma pessoa ouve uma música e logo depois outra pessoa ouve a mesma música pela primeira vez”, explica Stefan Thurner do CSH.

Examinando as primeiras 200 reproduções de uma nova música, eles previram suas chances de se tornar um sucesso – definido como estar entre 1% das músicas mais tocadas no last.fm.

Crédito: Relatórios Científicos (2024). DOI: 10.1038/s41598-024-58969-w
Influência do usuário

O estudo descobriu que a propagação de uma música depende da influência do usuário em sua rede social. Indivíduos com forte influência e grandes círculos de amigos interconectados aceleram a popularidade de uma música. Segundo o estudo, as informações sobre as redes sociais e a dinâmica de influência social permitem previsões muito mais precisas sobre se uma música será um sucesso ou não.

“Nossos resultados também mostram como a influência flui nos dois sentidos – as pessoas que influenciam seus amigos também são influenciadas por eles”, explica o pesquisador do CSH, Vito Servedio. “Dessa forma, cascatas de vários níveis podem se desenvolver em um tempo muito curto, em que uma música pode alcançar rapidamente muitas outras pessoas, começando com apenas algumas pessoas”.

Poder social na indústria musical

Prever canções de sucesso é crucial para a indústria musical , oferecendo uma vantagem competitiva. Os modelos existentes centram-se frequentemente na fama do artista e nas métricas de audição, mas o estudo do CSH destaca o aspecto social negligenciado – a homofilia musical, que é a tendência dos amigos ouvirem música semelhante. “Foi particularmente interessante para nós ver que o aspecto social, a homofilia musical, tem recebido até agora muito pouca atenção – embora a música sempre tenha tido um forte aspecto social”, diz Reisz.

O estudo quantifica essa influência social , fornecendo insights que vão além da música, para áreas como opinião política e atitudes em relação às mudanças climáticas, de acordo com Thurner.


Mais informações: Niklas Reisz et al, Quantificando o impacto da homofilia e das redes de influenciadores na previsão da popularidade da música, Scientific Reports (2024). DOI: 10.1038/s41598-024-58969-w

Informações do periódico: Relatórios Científicos

 

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