Descripción General
Para este proyecto de dashboard interactivo, se buscaba obtener patrón en las características de audio de las canciones más populares (Top Hits) desde 1970 a 2019. Esto con el objetivo de identificar la tendencia y ver cómo podría entrarse a esas listas de reproducción de popularidad.
Para la construcción del dashboard, se utilizó R, con la librería flexdashboard, agregándole shiny para la interactividad.
Enlace al dashboard: https://hugojira.shinyapps.io/TopHits1970-2019/.
El dashboard cuenta con 2 pestañas principales que se ven de la siguiente manera:
Datos
Los datos fueron descargados desde la API Web de Spotify con código en R, utilizando el wrapper Spotifyr. El código y una descripción detallada puede ser encontrada en este repo de GitHub.
Las características de audio extraídas y usadas en este Dashboard son las siguientes, con la traducción al Español inidcada en los paréntesis:
- Loudness (Sonoridad): Está medida en decibelios relativos a escala completa (dBFS), lo que indica qué tan amplificado está el audio. Los valores normales son abajo de 0, de lo contrario suele ocurrir saturación y distorsión en el audio.
Las siguientes están entre 0 y 1, y no tienen unidades
- Acousticness (Acústica): Intervalo que muestra qué tan acústica es una canción, valores cercanos a 0 es poco mientras que cercanos a 1 es mucho.
- Danceability (Bailable): Indicador calculado en base a propiedades como el tempo, estabilidad del ritmo, regularidad. Cercano a 0 indica que la canción es poco bailable mientras que cercano a 1 lo es mucho.
- Energy (Energía): Intervalo que muestra qué tan energética se siente una canción, basado en propiedades como rango dinámico o el timbre. El valor cercano a 0 se asocia a canciones no muy ruidosas, mientras que cercano a 1 es ruidosa.
- Instrumentalness (Instrumentación): Indica si una canción sea instrumental, es decir si el valor es cercano a 1 es muy probable que sea instrumental mientras que cercano a 0 debe tener mucho contenido cantado.
- Liveness (En vivo): Indicador que se calcula en base a la detección de audiencia en la canción, si es cercano a 1 es muy probable que la grabación fue hecha en vivo.
- Valence (Valencia): Medida que representa la sencación de positivo o negativo de una canción. Un valor cercano a 1 indica un sonido positivo (alegre, animador) mientras que cercano a 0 se asocia a un sonido más negativo (deprimente, furioso).
Estas y otras características de audio pueden consultarse con más detalle en la documentación de la API Web de Spotify.
Resultados
Se encontraron 3 tendencias principales analizando el cambio de las características de audio a través de los años.
La primera tendencia, fue un aumento considerable de la sonoridad, siendo medido con el promedio de todas las canciones de cada año. Se observa que a partir del año 1990 la sonoridad sube, lo que hace referencia al fenómeno conocido como Loudness War (guerra del sonido), en el que se intentaba sonar cada vez más fuerte en los masters de los discos. Se resume en la siguiente gráfica extraída del dashboard:
En la segunda tendencia, se encontró que la duración de las canciones se reduce considerablemente conforme pasan los años. Con lo que actualmente las canciones con corta duración son las que llegan a las listas de éxitos. Esto, por ejemplo, puede observarse comparando los diagramas de caja de 1970 y 2019 extraídos del dashboard:
Para la tercera tendencia, se observa que la característica de audio Acústica va disminuyendo conforme pasan los años. Esto es un reflejo del avance de la tecnología e instrumentos y su incorporación en la música, pues recordemos que dicha característica de audio indica qué tan acústica es una canción.
Conclusiones
En conclusión, podemos ver que de las herramientas visuales dadas por un dashboard, se puede extraer información muy útil para tomar decisiones, en este caso en cómo realizar la producción de una canción para tener más probabilidad de llegar a los éxitos.
Les agradezco su tiempo de lectura, cualquier comentario es bienvenido.