Investigadores españoles utilizaron un enorme archivo conocido como Million Song Dataset, que desglosa todo el audio y las voces en datos que se pueden comprimir, para estudiar las canciones pop entre 1955 y 2010.
El equipo estuvo liderado por el especialista en inteligencia artificial Joan Serra, del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) de España.
Los investigadores se centraron en combinar la música de los últimos 50 años con unos complejos algoritmos y descubrieron que las canciones pop sonaban intrínsecamente más altas y anodinas en términos de coros, melodías y tipos de sonido empleados.
"Encontramos pruebas de una homogeneización progresiva de la música", dijo Serra. "En concreto, obtuvimos indicadores numéricos de que la diversidad de transiciones entre combinaciones de notas, hablando de coros y melodías, ha disminuido constantemente en los últimos 50 años".
También descubrieron que la denominada paleta de timbres se había vuelto más pobre. Se dice que la misma nota tocada al mismo volumen en un piano y una guitarra tiene un timbre diferente, así que los investigadores concluyeron que la música pop moderna tenía una variedad de sonidos más limitada.
La industria de la música lleva tiempo siendo acusada de subir el volumen de las canciones que graba en una "guerra del sonido más alto", pero Serra dice que es la primera vez que lograron medir apropiadamente estas frecuencias utilizado una gran base de datos.
