Um novo estudo vindo da Universidade McMaster em Ontário, Canadá, liderado por Dora Rosati, descobriu que a música eletrônica é aparentemente o gênero mais “contagioso” de música.
Com base no número R0 de um gênero – um número que mostra a capacidade de uma doença se espalhar -, ele mostrou que a música eletrônica produziu os números mais altos. Para colocar em perspectiva, o R0 do pop foi de 35, o do rock foi de 129 e subindo, o rap/hip-hop teve um R0 de 310. O número R0 do rap/hip-hop pode ser alto em comparação com o pop e o rock, mas a música eletrônica sopra para fora da água com um R0 de 3.430. Falando sobre esses resultados, Thomas Rawson do Imperial College London afirmou:
“As doenças são limitadas em como podem se espalhar, exigindo interação física. A razão pela qual podemos ver alguns R0s realmente altíssimos para as músicas é que você pode simplesmente fazer um tweet e já infectou uma centena de pessoas. Você pode espalhar uma doença da música muito mais rápido do que uma doença infecciosa. Provavelmente, existem muitas pessoas em uma população que podem já ser imunes a um gênero como a música eletrônica, por causa de seus gostos existentes. Minha avó, por exemplo, é particularmente resistente à infecção de trap e dubstep.”
Mas como exatamente eles mediram os números? A equipe analisou um banco de dados de mais de 1,4 bilhão de músicas do serviço de streaming descontinuado MixRadio, concentrando-se nas 1.000 principais músicas baixadas no Reino Unido entre 2007 e 2014. Em seguida, eles analisaram a avaliação de um modelo típico de doença infecciosa (modelo SIR) adaptou-se às tendências de download de canções de certos gêneros ao longo do tempo.
“Talvez o que esses números estejam nos dizendo é que os fãs de música eletrônica tendem a ser mais apaixonados por suas músicas favoritas… Ou talvez a rede social de fãs de música eletrônica esteja mais fortemente conectada.” […] Da mesma forma que agora podemos usar modelos matemáticos de propagação de doenças para aprender coisas como o tempo médio de infecção de um indivíduo, o tamanho final de uma epidemia ou quanto tempo uma epidemia vai durar, podemos ser capazes de usar esses mesmos modelos para aprender coisas como por quanto tempo, em média, um indivíduo ouvirá uma música, quantas pessoas no total irão baixá-la ou por quanto tempo uma música pode ser popular”. – Dora Rosati
Os resultados foram publicados em ‘Proceedings of the Royal Society A: Mathematical and Physical Sciences’, e você pode lê-los aqui.
[Via The Guardian]
