Tu historial de Spotify podría predecir el estado de la economía

A man listens to music while sitting on a bench at a park near a pigeon, in central Kiev, Ukraine, October 22, 2015. REUTERS/Valentyn Ogirenko
Research detected an increase in popularity of songs relating to anger and distrust following the 2008 financial crash.Image: REUTERS/Valentyn Ogirenko
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El economista jefe del Banco de Inglaterra, Andy Haldane, ha instado a sus colegas a examinar el estado de ánimo musical de la nación al considerar cambios en el tipo de interés del Banco. ¿Cómo podría un aumento en las descargas de Taylor Swift o un descenso en la popularidad del rock and roll ser relevante para gestionar la economía?

Todo se reduce a medir el sentimiento económico. Se trata de una forma de evaluar cómo se sienten las personas respecto a la economía, que los economistas del comportamiento utilizan para hacer predicciones sobre cómo responderá a distintas políticas. Por ejemplo, si las personas son generalmente pesimistas sobre la economía, subir los tipos de interés podría animarlas a dejar de pedir prestado y de gastar en tal medida que perjudique a la economía.

Durante algún tiempo, los investigadores han podido medir el sentimiento económico analizando el lenguaje utilizado en gran número de noticias en línea y publicaciones en Twitter. Pero recientemente, investigadores de la Claremont Graduate University han demostrado que el sentimiento puede extraerse de las listas de los 100 temas de música pop más populares y de plataformas musicales como Spotify. Además, estos nuevos indicadores de sentimiento son al menos tan útiles como las encuestas convencionales de confianza del consumidor.

La idea es que las canciones tienen un componente emocional con el que cualquiera puede identificarse, codificado en atributos musicales como la energía, el tempo y el volumen de las canciones. Los servicios de música en línea como Spotify ya utilizan este tipo de atributos para clasificar canciones y recomendar nueva música a los usuarios basándose en pistas similares que ya han escuchado.

También se pueden entender las emociones que expresan las canciones a partir de sus letras, según el trasfondo cultural de cada persona. Estas pueden analizarse con el mismo software de «procesamiento del lenguaje natural» que se utiliza para evaluar el lenguaje de las noticias y las fuentes de Twitter.

Esto puede hacerse de forma sencilla, codificando la carga emocional positiva o negativa de las palabras, o de manera más elaborada, asociando las palabras a ocho emociones básicas: alegría, tristeza, ira, miedo, asco, sorpresa, confianza y anticipación. A continuación, el software cuenta el número de veces que se activa cada emoción en la letra de una canción.

Al identificar los componentes emocionales de las canciones más populares, los investigadores pueden hacerse una idea de los propios sentimientos de los oyentes y utilizarla para predecir el sentimiento económico. Aplicar el ejercicio de mapeo emocional a todas las canciones de una lista de los 100 más escuchados abarca la mayor parte de la nueva música que se compra y escucha mes a mes.

Aquí es donde se hacen evidentes las ventajas de utilizar «macrodatos» procedentes de un gran número de personas. Los resultados de las encuestas solo muestran lo que las personas que han decidido participar quieren que se sepa. Las listas de éxitos musicales, en cambio, reflejan las decisiones reales de consumo de un grupo de personas mucho más amplio.

Descenso emocional

Los investigadores de Claremont aplicaron esta técnica a las listas de éxitos anteriores y posteriores a la crisis económica mundial de 2008. Descubrieron que, tras el colapso, aumentó la frecuencia de las palabras asociadas a la ira y al asco, mientras que disminuyó la frecuencia de las palabras asociadas a la confianza. Este tipo de datos sugiere con firmeza que el estado de ánimo de los consumidores de música sí influye en la música que deciden pagar y escuchar.

La frecuencia de canciones que transmiten emociones negativas aumentó durante la crisis financiera de 2009.Image: Universidad de Claremont

Esta investigación y los comentarios de Andy Haldane sugieren que tanto la música como las letras de las canciones populares pueden, efectivamente, utilizarse para predecir el sentimiento económico e incluso los movimientos a corto plazo del mercado bursátil. Los servicios de streaming como Spotify y Apple Music disponen de datos que podrían ayudar a construir un mapa del sentimiento económico mucho más detallado que las listas de los 100 más escuchados. Como estas empresas tienen datos de hogares individuales, incluso podríamos crear índices de sentimiento para distintas regiones y grupos de personas (por ejemplo, en función de cuánto ganan).

Que los economistas consulten el estado de ánimo musical de la nación puede parecer algo sorprendente, incluso extravagante. Sin embargo, la investigación sugiere que el enfoque de macrodatos para seguir el sentimiento de los consumidores podría ser realmente útil. Es solo un aspecto del esfuerzo general del Banco de Inglaterra por ampliar y diversificar las fuentes de información que consulta en sus análisis y en la toma de decisiones. Y eso debe valorarse positivamente.

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