El Hilo Noticias #009 CARLOS ARANGO. Inteligencia Artificial y Reguetón 4a34x

Programa de Radio Bolivariana, de la Universidad Pontificia Bolivariana, Medellín, Colombia.

El Hilo Noticias, un espacio con invitados que te transportarán al universo científico de la innovación.

El Hilo Noticias, investigamos sobre inteligencia artificial e informamos con humanidad.

Con la presentación y dirección de la periodista Selene Botero.

Ya nos conectamos.

Medellín, la ciudad desde donde producimos este programa y podcast, es sin duda la capital del reggaetón.

Independiente de que te guste o no este género musical, nuestro espacio está como siempre dedicado a la inteligencia artificial.

Y hoy queremos compartirles un proyecto que sus creadores han denominado, abro paréntesis, Diseño de una interfaz web para la identificación de tipologías estilísticas del reggaetón.

Para entenderlo de una manera más simple, el proyecto está desarrollado en una plataforma digital que permitirá a los artistas emergentes analizar la sonoridad de sus canciones de reggaetón en comparación con referencias del género.

No se preocupen que si esta descripción no la encuentran muy clara, apenas estamos iniciando este programa y justo estamos con uno de los creadores y líderes de esta iniciativa para conocer en detalle esta experiencia concreta de desarrollo.

Con inteligencia artificial desde Medellín.

Por eso es un gusto darle la bienvenida a Carlos Andrés Arángulo Pera.

Él es doctor y magíster en filosofía de la Universidad Pontificia Bolivariana y comunicador corporativo de la Universidad de Medellín.

Líder del Grupo de Investigación Holográfico de la Facultad de Comunicación de la Universidad Medellín.

Miembro fundador de la Red Latinoamericana de la Investigación en Publicidad.

Y se desempeña en las áreas de investigación, imaginarios urbanos, música y consumo, en los cuales ha escrito libros y artículos científicos.

Ya ven pues toda la experiencia que tiene nuestro invitado.

Y vamos a poner en blanco y negro este desarrollo.

Ustedes han dicho, la interfaz de este proyecto funcionará al cargar un archivo de audio que será procesado y comparado con un modelo de dato basado en 14 variables de análisis sonoros, como las utilizadas por Spotify a través de TUMBAT.

A ver Carlos, explícanos pues esto, saquemos plastilina.

Bueno, pues digamos que hay dos fases de la investigación.

En una primera hicimos el análisis sonoro de canciones que estaban listadas en Billboard, que es pues un portal de referencia, una publicación de referencia en cuanto a popularidad de la música.

Entonces ellos tienen un montón de listados, top ten, one hundred, latín, por géneros, por país, tienen de todo.

Uno de los listados que tienen es el Hot Latin Songs, que es el listado de las canciones más famosas del año en el ámbito latino.

La primera pregunta que nos hicimos, bueno, de esas canciones que han sido populares en estos casi 20 años, ¿cuáles son de reggaetón? Y analicemos sus características.

Para analizar las características pues teníamos como un pequeño problema, es bueno, pero uno puede analizarlo cualitativamente y uno describirá lo que encuentra ahí, pero pues no deja de estar en el sesgo de quien escucha, ¿no? ¿Cómo podemos hacer un estudio que recoja de esas canciones datos que sean cuantitativos y que tengan el menor sesgo posible? Siempre hay un sesgo porque incluso quien programa los algoritmos pues tiene un sesgo porque tiene unos objetivos, pero es una manera de empezarse a acercar.

Y entonces ahí encontramos TuneBud.

TuneBud es una página en la que cualquier persona del mundo puede ingresar una canción que le interese y ella le arroja unos datos del espectro sonoro de esa canción.

Le va a decir cuál es la velocidad, cuál es la tonalidad, cuál es la duración y a partir de eso otras variables un poco más complejas como la felicidad, la bailabilidad, la explicitez, hasta completar 14.

Y entonces después de recoger todos esos datos de unas 400 canciones entre 2006 y 2023 armamos una muestra de ese total de canciones analizadas respecto a esas 14 variables.

Resulta que tal vez unos días o unos meses antes de que nosotros hiciéramos ese ejercicio Spotify, que es la plataforma de mayor distribución de música digital vía streaming, había recién comprado a TuneBud.

Con lo cual además de tener datos del espectro sonoro de esas canciones, o sea análisis, comillas, objetivos y numéricos de esas canciones estábamos también cercanos al algoritmo con el cual se recomiendan las canciones en esta plataforma.

Sabemos que pues son negocios, ¿no? Ellos habrán comprado ese algoritmo porque algo les interesaba y con toda seguridad algo de eso.