El Big Data intenta adelantarse a los votos de Eurovisión

¿Puede el Big Data acertar quién será el ganador del Festival de Eurovisión? El equipo de BBVA Data & Analytics, se ha decidido a experimentar hasta dónde pueden los algoritmos llegar a prever la realidad.

BBVA se ha apoyado en Spotify, que utiliza el ‘machine learning‘ para analizar decenas métricas de cada canción y sobre las cuales se basa su sistema de recomendación. El estudio se ha centrado en nueve de estas variables (sonoridad, bailabilidad, valencia, tempo, energía, en vivo, tono, acústica y discurso) para etiquetar las canciones que han quedado entre las cinco primeras desde el año 2.000.

El análisis muestra que la canción de Noruega es la más ‘eurovisiva’, la de Suecia, la más popular en Spotify, y la candidata de Chipre, la más veraniega

Una canción típica de Eurovisión es suave, acústica y con un carácter menos positivo que las «canciones de verano».

Las  ganadoras tienden a tener una sonoridad más alta que el promedio y no suelen triunfar en las discotecas.

Una de las tendencias más claras que se identifican en el estudio es que las canciones en Eurovision son cada vez más pesimistas o tristes. El factor llamado Valence,  que indica si un tema es más positivo o menos, se inclina hacia el lado pesimista con el paso de los años.

Basándose en estos parámetros, esta es la apuesta «Big Data»:

– “Toy”, de Israel y “Fuego”, de Chipre, pueden ser las grandes decepciones, aunque puedan convertirse en éxitos del verano. factores para convertirse en los grandes éxitos del verano.

-La posible sorpresa podría ser Noruega con su canción “That’s How you Write a Song” ya que posee  muchas de las características que gustan a la audiencia tradicional.

Sin embargo, parece que la gran lucha será entre Hungría, Irlanda, España, Austria, Estonia y Lituania, quienes, según el análisis, competirán por los primeros puestos.