10 agosto 2021

Dime qué música escuchas (y cómo la escuchas) y te diré quien eres

por Santi Garcia

A través de un artículo de Tomás Chamorro-Premuzic en Fast Company acerca de  la gran cantidad de información que nuestra actividad en las redes sociales revela sobre rasgos profundos de nuestro carácter, que pueden ser del interés de nuestros actuales o potenciales empleadores, llego a un estudio del profesor David Greenberg, de la Universidad Bar-Ilan de Israel, con la colaboración de varios expertos de Spotify, en el que analizan el vínculo entre los rasgos de personalidad de una muestra de 5.808 usuarios de esta plataforma y su comportamiento cuando escuchan música en ella.

Los investigadores analizaron su comportamiento durante un período de tres meses en el que estas personas escucharon en conjunto 17,6 millones de canciones, equivalentes a más de 662.000 horas de música.

El comportamiento de estos usuarios de Spotify se describió utilizando 211 métricas distintas, incluyendo, además del género musical y el estado de ánimo que transmiten las piezas escuchadas (mood), el comportamiento del usuario dentro de la plataforma, incluyendo los dispositivos utilizados para acceder a ella, el tiempo total de reproducción, la cantidad de listas de reproducción creadas, la diversidad de las preferencias musicales del usuario, su preferencia por descubrir nueva música, la regularidad de los hábitos de escucha, contextos de escucha, etc.

El análisis reveló que los cinco rasgos de la personalidad del modelo “big five” (apertura a la experiencia, escrupulosidad, extroversión, amabilidad y neuroticismo) pueden predecirse con una precisión de moderada a alta a partir de las preferencias musicales de las personas y su comportamiento en las plataformas en que la escuchan.

Es importante destacar que los resultados de este nuevo trabajo contrastan con un relativamente reciente metanálisis basado en autoinformes (Schäfer & Mehlhorn, 2017), que sugiere que los rasgos de personalidad juegan solo un papel pequeño en las preferencias musicales de las personas. Por el contrario, utilizando big data y métodos avanzados de aprendizaje automático, este nuevo análisis ha revelado que la personalidad y el comportamiento de las personas al escuchar música están más entrelazados que lo que nos mostraban estudios anteriores llevados a cabo con otros métodos.

De hecho, este nuevo análisis sitúa el potencial de las métricas de comportamiento en Spotify para predecir la personalidad de sus usuarios al mismo nivel, o incluso por encima, que las métricas sobre comportamiento en otras redes sociales como Facebook o Twitter.

También hay que destacar que, en comparación con estudios musicales anteriores de big data (Nave et al., 2018), los resultados de regresión de este nuevo estudio sugieren que la combinación de las preferencias musicales de las personas y su comportamiento musical habitual predice mejor la personalidad humana que confiar solo en las preferencias musicales de las personas.

En cuanto a la capacidad de predecir distintos rasgos de la personalidad, los resultados de la regresión muestran que la estabilidad emocional (o su contrario, el neuroticismo) y la escrupulosidad son más predecibles a partir de los comportamientos de las personas en Spotify que otros rasgos, como por ejemplo amabilidad o extroversión. Unas diferencias que los autores achacan a las limitadas oportunidades para las interacciones sociales que ofrece Spotify en comparación con otras redes sociales.

En cualquier caso, como señala Chamorro en su artículo en Fast Company, una señal más de que algoritmos y redes sociales cada vez necesitan menos para competir con las medidas tradicionales de talento en términos de confianza y valor percibido y, eventualmente, convertirse en un “bitcoin de talento”. Estaremos atentos.

***

Imagen Garry Knight bajo licencia Creative Commons

Referencias

Anderson, I., Gil, S., Gibson, C., Wolf, S., Shapiro, W., Semerci, O., & Greenberg, D. M. (2021). “Just the Way You Are”: Linking Music Listening on Spotify and Personality. Social Psychological and Personality Science12(4), 561-572.

Schäfer, T., & Mehlhorn, C. (2017). Can personality traits predict musical style preferences? A meta-analysis. Personality and Indi- vidual Differences, 116, 265–273. https://doi.org/10.1016/j.paid. 2017.04.061