En el año 2000 un doctorado de la Universidad de Stanford llamado Avery Wang fundó Shazam, junto a un par de graduados de una escuela de negocios. Su idea era desarrollar un servicio que identificara cualquier canción en unos pocos segundos, usando sólo un celular e incluso en un bar repleto de gente.

Al comienzo, Wang, quien había estudiado análisis de audio y era responsable de construir el software, temía que fuera imposible. No existía ninguna tecnología capaz de distinguir la música del ruido de fondo y, además, catalogar canciones nota por nota requeriría autorización de las disqueras. Pero entonces hizo un avance: en lugar de capturar temas completos, diseñó un algoritmo capaz de crear una huella acústica única para cada pista. Lo que Wang descubrió es que el truco estaba en convertir una canción en datos.

Shazam se lanzó en 2002 y desde entonces el servicio ha sido descargado más de 500 millones de veces y ha identificado cerca de 30 millones de canciones, convirtiéndose en una de las aplicaciones más populares del mundo. También ha ayudado a desatar una revolución en la industria musical. Si bien la mayoría de los usuarios ve a Shazam como una herramienta útil para identificar canciones desconocidas, lo cierto es que también les ofrece a los ejecutivos de la música algo mucho más valioso: un sistema de detección temprana de éxitos.

Analizar los 20 millones de búsquedas que hace cada día Shazam, puede ayudar a identificar mucho antes que los demás qué canciones estarán de moda y dónde. "A veces podemos ver cuándo una canción va a irrumpir meses antes de que la mayoría de la gente la haya escuchado", explica Jason Titus, ex jefe de tecnología en Shazam (Hoy trabaja en Google). En 2013, la empresa lanzó un mapa interactivo que se superponía a sus datos de búsqueda y permitía a los usuarios explorar las canciones más buscadas a través de Shazam en ciudades como Sao Paulo, Mumbai o Nueva York. Un sismógrafo en tiempo real de la música más popular del mundo, el cual ayuda a descubrir artistas que todavía no han firmado con sellos y que están empezando a generar "temblores".

"Sabemos dónde parte la popularidad de una canción y la vemos propagarse", explica Titus. Un ejemplo es Lorde, la sensación que apareció de la nada en 2013. Los ingenieros de Shazam pueden rastrear el contagio internacional de su primer sencillo "Royals" y ver cómo las búsquedas en el servicio se extendieron desde Nueva Zelandia, su país natal, hasta Nashville -un gran centro musical cuya influencia va más allá del country- hasta las costas estadounidenses. Incluso, pueden ver el día exacto en que alcanzó el peak de búsquedas en casi tres mil ciudades de Estados Unidos.

Las búsquedas de Shazam son sólo uno de varios nuevos tipos de datos que están guiando a la industria de la música pop. Los promotores de conciertos estudian Spotify para trazar los tours a través de las ciudades con la mayor cantidad de fans y algunos artistas exploran patrones en la radio en línea Pandora para determinar qué canciones tocar en cada concierto. De hecho, todas nuestras búsquedas, escuchas vía streaming y descargas son usadas para responder la pregunta que la industria musical ha estado planteando durante un siglo: ¿Qué quiere escuchar ahora la gente?

Es un dilema que los ejecutivos de los sellos alguna vez dilucidaron confiando en sus instintos. Pero los datos sobre nuestras preferencias han cambiado el balance del poder, reemplazando los instintos de los expertos con la sabiduría de la multitud. Este es un rayo de esperanza que la industria musical ha encontrado en la revolución digital, la cual ha generado una progresiva reducción de las ganancias.

A comienzos de 2014, Patch Culbertson, un agente de Republic Records, estaba sentado en su oficina de Nueva York y abrió el mapa de Shazam en su iPhone. Republic Records es el sello que más aprovecha los datos en todo el negocio musical y Culbertson en particular ha probado ser una estrella de la compañía.

Él quería revisar a SoMo, un cantante de Rythm & Blues de Denison, Texas, a quien había ayudado a conseguir un contrato en 2013. Hizo zoom en Victoria, Texas, una pequeña ciudad donde una radio había empezado a tocar un sencillo de SoMo llamado "Ride". Aunque un pueblo de 63 mil habitantes no impulsará un hit nacional por sí mismo, Culbertson estaba usando Victoria como un laboratorio para determinar si la canción estaba resonando entre los auditores. "Ride, me dijo, es la canción número uno identificada vía Shazam en Victoria".

La música pop es un negocio sentimental y predecir el siguiente fenómeno a menudo significaba ir a instalarse a un bar repleto para observar cómo una banda joven intentaba conectarse con la multitud. Pero ahora que los nuevos artistas son más propensos a hacerse un nombre en Twitter que en un club de Nashville, Culbertson se está dando cuenta de que la silla frente a su computador podría ser el mejor asiento en un concierto.

Nuevas herramientas podría disminuir aún más la importancia de escuchar a los artistas en vivo. Next Big Sound, una compañía de análisis musical de Nueva York, rastrea la web en busca de listas de música de Spotify, menciones en Instagram y otros datos para predecir hits.

El año pasado la empresa reveló una nueva herramienta de búsqueda llamada Find, la cual por una suscripción anual que supera los cien mil dólares ayuda a explorar las redes sociales para detectar artistas con indicios de un estrellato naciente. Si alguien quisiera buscar a las bandas desconocidas que acumulan seguidores de forma más rápida en Twitter, Find generaría una lista en segundos.

La empresa ha descubierto que algunos parámetros, como los "me gusta" de Facebook, no son indicadores confiables, mientras que otros tienen un impresionante poder de predicción. "Aunque suene obvio, la exposición radial es lo más importante", dice Hu. Esta sigue siendo la mejor forma de presentar una canción nueva a los auditores, ya que una vez que la han escuchado unas cuantas veces les tiende a gustar más. Pero para colocar una canción en la radio, los sellos enfrentan una paradoja: ¿Cómo probar que será un hit antes que alguien la haya escuchado? Los DJ consideran que los temas no tan conocidos desconectan al público, el cual tiende a despreciar la música nueva. En el pasado, los sellos solían presionar o simplemente sobornar a las estaciones para promover su música. Las canciones se volvían éxitos porque los ejecutivos decidían que debían serlo.

Sin embargo, las radios también han empezado a confiar en los datos. "La idea de que los DJ eligen canciones sólo porque les gustan es muy anticuada", dice Radha Subramanyam, vicepresidente de investigación y análisis de iHeartMedia, el mayor dueño de estaciones FM en Estados Unidos. La empresa consulta a compañías como Shazam para determinar qué canciones se volverán virales. Nielsen Audio, otra firma de datos que trabaja con la compañía, ofrece a miles de auditores dinero o gift cards para que usen people meters portátiles que rastrean las radios que sintonizan. Para saber si los auditores se están cansando de una canción, iHeartMedia realiza encuestas semanales usando una base de datos de 1,5 millones de personas.

Tal vez el socio más interesante de iHeartMedia en esta búsqueda del siguiente gran fenómeno de la música pop es una subsidiaria de 12 años llamada HitPredictor, que logró anticipar 48 de los 50 mayores éxitos radiales de 2013. Antes que una canción debute en un ranking importante, HitPredictor reproduce algunos extractos claves a su base de auditores en línea y califica su respuesta. Cualquier tema que sume una puntuación sobre 65 es considerada un posible éxito.

Todos estos análisis numéricos buscan evitar que los auditores muevan el dial. "No se trata de eliminar el elemento humano de la radio, sino que presentar el elemento más humano -la reacción de las audiencias- de la forma más clara vista hasta ahora", explica Jay Frank, dueño de DigSin, un sello que sólo vende música vía descargas. "Quizás este sea el momento más populista en la historia de la radio", agrega.

Una revolución similar ha ocurrido en las listas de ventas. Consideremos el Billboard Hit 100, que contabiliza las canciones top en Estados Unidos desde 1958. Por décadas, Billboard tuvo que confiar en dueños de tiendas de discos y radios para reportar los temas más comprados y reproducidos. Ambas partes mentían, a menudo porque los sellos los presionaban o los sobornaban para que tocaran ciertos discos o porque los dueños de tiendas no querían promover discos que ya no tenían en stock.

En 1991, Billboard modificó su monitoreo de ventas y sus listas comenzaron a basarse en los datos de las cajas registradoras de los puntos de venta. "Fue revolucionario. Finalmente pudimos ver qué discos se vendían realmente", explica Silvio Pietroluongo, actual director de listas de Billboard. En esa misma época, la empresa empezó a monitorear las reproducciones radiales vía Nielsen. Cuando eso ocurrió, el hip-hop y el country subieron en los rankings y el antiguo rock & roll empezó a desaparecer lentamente, sugiriendo que tal vez una industria dominada por tipos blancos no le había prestado suficiente atención a los intereses musicales de las minorías urbanas.

Otro gran cambio se dio a mediados de la década pasada cuando Billboard empezó a registrar las descargas musicales y las emisiones vía streaming. Canciones que no eran elegidas como sencillos por los sellos, como My Humps de Black Eyed Peas, empezaron a tener más éxito que las pistas seleccionadas por los ejecutivos. Los "cortes profundos" -temas que los sellos no promovían pero que los fans amaban- solían pasar inadvertidos, pero con las herramientas actuales de monitoreo cualquier canción se puede volver un hit.

Los fans pueden estar tranquilos porque los datos no se han apoderado de las canciones. Los productores y artistas siguen de cerca las tendencias pero no nadan en planillas de datos como los ejecutivos y los sellos. Tal vez una razón para que las máquinas no hayan invadido el estudio de grabación es que los auditores prefieren ritmos sutilmente imperfectos. Un estudio de Harvard de 2011 reveló que la música ejecutada por bateristas robotizados y otras máquinas a menudo nos parece demasiada precisa. "Hay algo perfectamente imperfecto en la forma en que los humanos tocan ritmos", dice Holger Hennig, el físico que lideró el estudio y que descubrió que cuando los músicos experimentados tocan juntos, no sólo cometen errores sino que utilizan esas pequeñas variaciones para evitar que una canción en vivo suene demasiado ensayada.

Internet puede conectarnos con una impresionante cantidad de música. Parte de ella es derivativa pero la mayoría es salvajemente experimental, incluso brillante. Los servicios streaming como Spotify y Pandora nos dejan explorar bibliotecas musicales que, hace unas décadas, no habrían cabido en la tienda musical más grande del mundo. Estos servicios no sólo son vastos, también se puede buscar en ellos y son exquisitamente personalizables. "Un detalle de Pandora que no es obvio para la gente que usa nuestro servicio es que no se trata sólo de un algoritmo. Tenemos docenas y docenas de algoritmos que conectan a la gente y a la música de distintas formas, ya sea por género, popularidad y repetitividad. Luego tenemos un mega algoritmo que dirige a todos los demás, como un maestro que se para frente a una orquesta sinfónica que toca sólo para una persona", afirma Eric Bieschke, científico en jefe de Pandora.