Radiohead, Lana del Rey y The Hollies ¿Se nos están acabando las melodías?

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Recientemente ha salido a la luz una posible demanda de Radiohead a Lana del Rey por las similitudes entre la canción ‘Creep’ y ‘Get Free’, si bien Warner Chappel – la editorial que tiene los derechos de Radiohead – ha negado tal hecho, si ha reconocido a través de un portavoz de la editorial que están buscando la forma de tener un % de autoría sobre la canción de Lana de Rey. Más interesante aun es saber que ‘Creep’ también fue demanda en su día por el grupo The Hollies por la semejanza con una de sus canciones llamada ‘The Air That I Breathe’ gestionada por Sony/ATV en los Estados Unidos y Canadá, y Imagem en Europa.

¿Plagio? ¿Inspiración? ¿Casualidad? Para entender mejor qué podría estar pasando, BMAT ha publicado en su recién estrenado blog un artículo en el que nos aporta un estudio de qué está pasando en el abanico de las composiciones de las melodías. La investigación sobre las similitudes entre lenguaje y música llevó al equipo de BMAT a descubrir que las melodías se comportan como redes sociales, donde las melodías populares están conectadas entre ellas pero no con las menos habituales/famosas. En la práctica, este hallazgo abre la posibilidad de que la música popular occidental se esté quedando sin melodías originales.

Dispuestos a desmentir varias publicaciones sobre redes complejas que afirmaban que la música y el lenguaje eran lo mismo, comenzaron por investigar las propiedades de la música y sus rasgos en común con otras redes complejas. Primero, crearon diferentes tipos de redes complejas para la música y para el lenguaje.

En la música, seleccionaron 10.000 partituras de canciones occidentales contemporáneas de estilos variados y definieron tres léxicos distintos: nota con nota, nota con duración e intervalo. Cada léxico funcionaba como nodos y se creaba un vínculo entre ellos si ocurrían simultáneamente en una misma pieza musical. Estas conexiones permitieron crear después un número ilimitado de melodías, respecto del cual la colección que habían elegido era sólo una pequeña muestra.

Paralelamente, construyeron también redes complejas para el lenguaje basadas en trifonemas, sílabas y palabras para El Quijote de Cervantes. Y de nuevo, se generaba un vínculo si coincidían. Los resultados que observaron demostraban que los nodos más frecuentes pertenecían a comunidades de nodos hiperconectados interconectadas y abundantes, mientras que los nodos poco habituales pertenecían a algo así como redes de guetos. Esto es algo que no ocurre en las redes complejas del lenguaje, pero sí en las redes sociales donde, como explican en BMAT, «Es más que probable que el amigo de un amigo con muchos amigos tenga a su vez muchos amigos«.

Tabla extraída del artículo de Oli Freke en maths.org

Con esto, demostraban también que las melodías poco comunes en la música occidental no interactuaban en la moda y que las melodías tratan de adaptarse a las preferencias auditivas de las personas. Esto  nos deja con un espacio para la música comercial bastante reducido, además de comprimido –hay sonidos, como los disonantes o los que están fuera de nuestro rango de audición, que apenas podrían tener audiencia–, y muy poblado –debido al gran flujo de creación musical provocado por la democratización de las técnicas de grabación y distribución de música. Frankel y Gervais dan el dato de que sólo en Estados Unidos se lanzan alrededor de 80.000 discos cada año–.

Sin embargo, pese a que tenemos gran cantidad de contenido musical, nuestra memoria musical resulta bastante estrecha y poco fiable, como dice Kahneman. Es decir, olvidamos los lanzamientos periódicamente. «Esto podría explicar por qué George Harrison escribió My Sweet Lord en los años setenta plagiando el éxito de los sesenta He’s So Fine«, escribe Álex Loscos, CEO en BMAT. En definitiva, cuantas más canciones se lanzan, más lleno está ese espacio finito de la música que consumimos y más difícil es encontrar un espacio en blanco para lanzar un tema genuino y original. Y la situación se complica si además queremos que nuestro tema sea popular y pegadizo.

De hecho, siempre que las métricas de representación de las melodías estén limitadas, como lo están las teclas de un piano, la cantidad de melodías resultantes también será finita, pese a las diferentes variaciones que puedan introducir la producción musical, el timbre, las dinámicas o las transiciones.

BMAT, en colaboración MTG, lleva años trabajando en una tecnología que pueda detectar estas coincidencias. Ha sido probada con ejemplos de versiones de otras canciones originales potenciales, y testada con situaciones que van desde actuaciones en directo a versiones de karaoke o remixes. De hecho, una primera versión del sistema fue lanzada en la década del 2000 y llamó el interés de un gigante tecnológico para estudiar su uso y poder aplicarlo a la autorización de derechos de autor de contenido cargado por usuarios en Internet. Juntos comenzaron un proyecto con pruebas en escenarios reales, pero cuanto más grande era el repertorio de canciones originales con las que comparar esa versión, mayor cantidad de falsos positivos se daban. «Nuestro algoritmo encontraba buscaba semejanzas entre acordes y melodías en canciones que no esperábamos que estuvieran vinculadas en su composición de ninguna manera. ¿La tecnología estaba fallando o éramos nosotros los que diagnosticábamos mal?«, se pregunta Loscos.

Para resolverlo, ejemplifican con el tema de Weezer Island in the Sun de 2001 y Tinodanana de Thomas Mapfuno (1986). ¿Es la primera un plagio de la segunda? «La tecnología dice que sí, las bases de datos de derechos de autor dicen que no. Cualquiera que sea el grado de similitud compositiva que se perciba, uno podría pensar que un conflicto hipotético podría resolverse con créditos como colaborador para Thomas Mapfuno. Si esto fuera así, nuestro falso positivo ya no sería falso, nuestro algoritmo se reforzaría, y nuestras teorías sobre la escasez de melodías ganarían peso«.

Aquí puedes ver la primera y segunda parte del artículo original, BMAT’s Melody Identification.

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