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.

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.