Inmersión en el mundo de Jorge Drexler a través de la exploración estadística de su letra y su música | RED/ACCIÓN

Inmersión en el mundo de Jorge Drexler a través de la exploración estadística de su letra y su música

Foto: Silvia Poch | Intervención: Pablo Domrose

Jorge Drexler es uno de mis artistas favoritos de todos los tiempos. Viene de Uruguay, vive desde hace años en España, pero su música representa a iberoamérica. En su carrera incorporó ritmos folclóricos nacidos desde Argentina hasta el Caribe, y sus influencias pueden rastrearse desde Leonard Cohen a Caetano Veloso. ¿Qué ocurre si analizamos la música y la letra de Jorge Drexler con herramientas de análisis de datos? Tomé sus 11 grabaciones de estudio, y esto es lo que encontré:

Contando las palabras que usa en sus canciones

Si tomamos todas las canciones de todas las grabaciones de estudio de Jorge Drexler y medimos su frecuencia, nos encontramos con este cuadro:

(El editor de la nota sugiere acompañar su lectura escuchando este tema)👇🏽

Sigamos. Si miramos la evolución en el tiempo de las tres palabras más usadas (mar, tiempo y noche), notamos cómo “mar” es muy usada en sus primeros discos, y no aparece en el último, y cómo la palabra “tiempo” muestra un comportamiento casi inverso:

Es interesante ver la evolución del uso de determinadas palabras: la palabra “tiempo” tiene un pico en Frontera (1999), “mar” en Llueve (1997) y “noche” en su último álbum, Salvavidas de hielo (2017). Por su parte, “Luna” llega a un máximo global en Bailar en la cueva (2014).

Ahora, si miramos el número de palabras utilizado en cada álbum notamos que el primero apenas alcanza las mil palabras, y el último supera las 2400. Y si tomamos las 500 palabras más usadas por Jorge Drexler en sus canciones y aplicamos una técnica de visualización, nos encontramos con esta pequeña y bella nube de palabras:

¿Cómo se sienten las canciones de Drexler?

Aquí nos encontramos con algo un poco más jugoso que sólo contar palabras. Sentiment analysis es el uso de procesamiento de lenguaje natural, análisis de textos, lingüística computacional y biométrica para sistemáticamente identificar, extraer, cuantificar y estudiar estados afectivos e información subjetiva. En este caso, utilicé un recurso llamado NRC Emotion Lexicon: una lista de palabras con sus asociaciones con ocho emociones básicas (enojo, miedo, anhelo, confianza, sorpresa, tristeza, alegría y disgusto) y dos sentimientos (positivo y negativo). Las asociaciones se hicieron manualmente con crowdsourcing. El resultado del análisis arroja este cuadro:

Las canciones de Drexler muestran mucho anhelo y tristeza. Esto se puede ver como afán, excitación, anticipación, melancolía, pena, dolor, desolación o simplemente tristeza. Sin ninguna sorpresa para cualquiera que haya escuchado su música, las canciones muestran muy poco enojo y disgusto.

Si uno se detiene en la evolución de los sentimientos presentes a lo largo del tiempo se ve que, excepto en 12 segundos de oscuridad, el autor se puso menos triste con los años. Creó la mayoría de las canciones de ese álbum mientras estaba en Cabo Polonio, un hermoso pedazo de tierra ubicado en Uruguay, sin electricidad y con un inmenso y estrellado cielo nocturno. 12 segundos de oscuridad hace referencia al faro que barre el pueblo cada 12 segundos, interrumpiendo la oscuridad periódicamente. Allí se recluyó para sanar luego de la separación con su ex mujer. Escuchando canciones como Soledad o Sanar, se puede sentir que el cantante llega a términos con el hecho de que ahora se encuentra solo, y que el tiempo va a curar su corazón roto. Esa es tal vez la razón por la cual la confianza tiene un pico en este álbum: a pesar de que está triste, tiene confianza en el hecho de que las cosas estarán mejor.

“Ya pasó, ya he dejado que se empañe / la ilusión de que vivir es indoloro”. El sentimiento de alegría, por su parte, tuvo un pico en Eco. Hay máximos del sentimiento de enojo en Vaivén y 12 segundos de oscuridad, posiblemente sus discos más tristes. Las emociones negativas (enojo, tristeza, disgusto y miedo) parecerían tener algún tipo de correlación.

Si comparamos los sentimientos negativos y positivos nos encontramos con el siguiente cuadro:

Su “pico de positividad” puede hallarse en Frontera (1999).

Y su “pico de negatividad” ocurre tres años antes, en Vaivén (1996).

El mínimo global de positividad en Amar la trama (2010). Su mínimo para negatividad sucede tanto al principio como en su último álbum. Álbumes más negativos que positivos: Vaivén (1996), 12 segundos de oscuridad (2006) y Amar la trama (2010).

La velocidad de la música

Si calculamos el tempo de las canciones (es decir, la velocidad medida en beats por minuto) y la extensión de las letras y vinculamos todos esos datos, notamos que con los años los temas de Drexler en promedio se fueron volviendo más cortos y con las letras más largas. Además, aumentó el tempo promedio y la velocidad de su canto.

En teoría musical, la tonalidad o clave de una pieza es el grupo de notas o escalas que forman la base de una composición musical. El grupo tiene una nota tónica y sus correspondientes acordes. Naturalmente las tonalidades más habituales en las canciones de Drexler son G (sol) y A (la) y en orden decreciente se encuentran las canciones compuestas en E (mi), D (re) y C (do). Las cinco tonalidad son usadas muy habitualmente por quienes componen con la guitarra.

De acuerdo con nuestros amigos de Spotify, valence (“valencia”) es una medida entre 0.0 y 1.0 describiendo la positividad musical que lleva un track. Los tracks con mayor valence suenan más positivos (ej. felices, alegres, eufóricos), mientras que los tracks con menor valence suenan más negativos (ej. tristes, deprimentes, enojados). Entonces, ahora probemos analizar la alegría y tristeza puramente desde el lado musical a partir de esta herramienta.

Ahora, probemos algo más interesante: hagamos que la música y la letra se encuentren. Vamos a aplicarle el Gloom Index, un “índice de oscuridad”, que toma el promedio de valencia y el porcentaje de palabras tristes por tema, ponderadas por densidad lírica. (Acá pueden leer el trabajo original de RCharlie que aplica el gloom-index para determinar qué canción de Radiohead es la más depresiva) Hagamos lo mismo con algunas de las canciones de Drexler.

Ahí lo tienen, cuando se combinan música y letra, 12 segundos de oscuridad es el tema más “oscuro” de Drexler.

En contraposición, Don de fluir es uno de los más alegre.

Si aplicamos el gloom_index a cada álbum, nos encontramos con lo siguiente: Llueve es el disco más oscuro, y Eco y Sea, los más felices.

Hasta aquí, el análisis estadístico de la música y la letras de Jorge Drexler. Si quieren saber más acerca de cómo todo fue programado y calculado, si quieren ver la exploración en detalle y no solo los puntos destacados, pueden leerlo en mi blog personal. Todo el proyecto fue versionado usando GIT y esta disponible públicamente en mi cuenta de Github.]

Este trabajo tómo como base solo en álbumes de estudio oficialmente lanzados por Jorge Drexler: La luz que sabe robar (1992), Radar (1994), Vaivén (1996), Llueve (1997), Frontera (1999), Sea (2001), Eco (2004), 12 segundos de oscuridad (2006), Amar la trama (2010), Bailar en la cueva (2014) y Salvavidas de hielo (2017).

Producción de gráficos: Luciana Coraggio

Alex Ingberg es Ingeniero en Informática recibido en la UBA. Está radicado en Tel Aviv donde completó un fellowship en Data Science en ITC y se desempeña como ingeniero de datos en el mercado de hi-tech israelí. Apasionado por la música, sin importar el género, y el mate amargo. También es fanático de viajar con su mochila por el mundo..

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