Spotify’s Discover Weekly: How machine learning finds your new music

The science behind personalized music recommendations

This Monday — just like every Monday— over 100 million Spotify users found a fresh new playlist waiting for them. It’s a custom mixtape of 30 songs they’ve never listened to before but will probably love. It’s called Discover Weekly, and it’s pretty much magic.
I’m a huge fan of Spotify, and particularly Discover Weekly. Why? It makes me feel seen. It knows my musical tastes better than any person in my life ever has, and I am consistently delighted by how it satisfies me just right every week, with tracks I myself would never have found or known I would like.
For those of you who live under a musically soundproof rock, let me introduce you to my virtual best friend:

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As it turns out, I’m not alone in my obsession with Discover Weekly—the user base went crazy for it, which has driven Spotify to completely rethink its focus, investing more resources into algorithm-based playlists.

Ever since Discover Weekly debuted in 2015, I’ve been dying to know how it worked (plus I’m a fangirl of the company, so sometimes I like to pretend I work there and research their products.) After three weeks of mad googling, I feel grateful to have finally gotten a glimpse behind the curtain.
So how does Spotify do such an amazing job of choosing those 30 songs for each person each week? Let’s zoom out for a second to look at how other music services have done music recommendations, and how Spotify’s doing it better.

A brief history of online music curation

Back in the 2000s, Songza kicked off the online music curation scene using manual curation to create playlists for users. “Manual curation” meant that some team of “music experts” or other curators would put together playlists by hand that they thought sounded good, and then listeners would just listen to their playlists. (Later, Beats Music would employ this same strategy.) Manual curation worked okay, but it was manual and simple, and therefore it couldn’t take into account the nuance of each listener’s individual music taste.
Like Songza, Pandora was also one of the original players in the music curation scene. It employed a slightly more advanced approach, instead manually tagging attributes of songs. This meant a group of people listened to music, chose a bunch of descriptive words for each track, and tagged the tracks with those words. Then, Pandora’s code could simply filter for certain tags to make playlists of similar-sounding music.
Around that same time, a music intelligence agency from the MIT Media Lab called The Echo Nest was born, which took a radically more advanced approach to personalized music. The Echo Nest used algorithms to analyze the audio and textual content of music, allowing it to perform music identification, personalized recommendation, playlist creation, and analysis.
Finally, taking yet another different approach is Last.fm, which still exists today and uses a process called collaborative filtering to identify music its users might like. More on that in a moment.
So if that’s how other music curation services have done recommendations, how does Spotify come up with their magic engine, which seems to nail individual users’ tastes so much more accurately than any of the other services?

Spotify’s 3 Types of Recommendation Models

Spotify actually doesn’t use a single revolutionary recommendation model — instead, they mix together some of the best strategies used by other services to create its own uniquely powerful Discovery engine.
To create Discover Weekly, there are three main types of recommendation models that Spotify employs:

  1. Collaborative Filtering models (i.e. the ones that Last.fm originally used), which work by analyzing your behavior and others’ behavior.
  2.  Natural Language Processing (NLP) models, which work by analyzing text.
  3. Audio models, which work by analyzing the raw audio tracks themselves.

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First, some background: When many people hear the words “collaborative filtering”, they think of Netflix, as they were one of the first companies to use collaborative filtering to power a recommendation model, using users’ star-based movie ratings to inform their understanding of what movies to recommend to other “similar” users.
After Netflix used it successfully, its use spread quickly, and now it’s often considered the starting point for anyone trying to make a recommendation model.
Unlike Netflix, though, Spotify doesn’t have those stars with which users rate their music. Instead, Spotify’s data is implicit feedback — specifically, the stream counts of the tracks we listen to, as well as additional streaming data, including whether a user saved the track to his/her own playlist, or visited the Artist page after listening.
But what is collaborative filtering, and how does it work? Here’s a high-level rundown, as encapsulated in a quick conversation:

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What’s going on here? Each of these two guys has some track preferences — the guy on the left likes tracks P, Q, R, and S; the guy on the right likes tracks Q, R, S, and T.
Collaborative filtering then uses that data to say,
“Hmmm. You both like three of the same tracks — Q, R, and S — so you are probably similar users. Therefore, you’re each likely to enjoy other tracks that the other person has listened to, that you haven’t heard yet.”
It therefore suggests that the guy on the right check out track P, and the guy on the left check out track T. Simple, right?
But how does Spotify actually use that concept in practice to calculate millions of users’ suggested tracks based on millions of other users’ preferences?

…matrix math, done with Python libraries!

 

In actuality, this matrix you see here is gigantic. Each row represents one of Spotify’s 140 million users (if you use Spotify, you yourself are a row in this matrix) and each column represents one of the 30 million songs in Spotify’s database.
Then, the Python library runs this long, complicated matrix factorization formula:

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When it finishes, we end up with two types of vectors, represented here by X and Y. X is a user vector, representing one single user’s taste, and Y is a song vector, representing one single song’s profile.

The User/Song matrix produces two types of vectors: User vectors and Song vectors.
Now we‘ve got 140 million user vectors — one for each user — and 30 million song vectors. The actual content of these vectors is just a bunch of numbers that are essentially meaningless on their own, but they are hugely useful for comparison.
To find which users have taste most similar to mine, collaborative filtering compares my vector with all of the other users’ vectors, ultimately revealing the most similar users to me. The same goes for the Y vector, songs — you can compare a song’s vector with all the other song vectors, and find which songs are most similar to the one you’re looking at.
Collaborative filtering does a pretty good job, but Spotify knew they could do even better by adding another engine. Enter NLP.

Recommendation Model #2: Natural Language Processing (NLP)

The second type of recommendation model that Spotify employs are Natural Language Processing (NLP) models. These models’ source data, as the name suggests, are regular ol’ words — track metadata, news articles, blogs, and other text around the internet.

Natural Language Processing — the ability of a computer to understand human speech as it is spoken — is a whole vast field unto itself, often harnessed through sentiment analysis APIs.
The exact mechanisms behind NLP are beyond the scope of this article, but here’s what happens on a very high level: Spotify crawls the web constantly looking for blog posts and other written texts about music, and figures out what people are saying about specific artists and songs — what adjectives and language is frequently used about those songs, and which other artists and songs are also discussed alongside them.
While I don’t know the specifics of how Spotify chooses to then process their scraped data, I can give you an understanding of how the Echo Nest used to work with them. They would bucket them up into what they call “cultural vectors” or “top terms.” Each artist and song had thousands of daily-changing top terms. Each term had a weight associated, which reveals how important the description is (roughly, the probability that someone will describe music as that term.)

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Then, much like in collaborative filtering, the NLP model uses these terms and weights to create a vector representation of the song that can be used to determine if two pieces of music are similar. Cool, right?

Recommendation Model #3: Raw Audio Models

First, a question. You might be thinking:

But, Sophia, we already have so much data from the first two models! Why do we need to analyze the audio itself, too?

Well, first of all, including a third model further improves the accuracy of this amazing recommendation service. But actually, this model serves a secondary purpose, too: Unlike the first two model types, raw audio models take into account new songs.
Take, for example, the song your singer-songwriter friend put up on Spotify. Maybe it only has 50 listens, so there are few other listeners to collaboratively filter it against. It also isn’t mentioned anywhere on the internet yet, so NLP models won’t pick up on it. Luckily, raw audio models don’t discriminate between new tracks and popular tracks, so with their help, your friend’s song can end up in a Discover Weekly playlist alongside popular songs!
Ok, so now for the “how” — How can we analyze raw audio data, which seems so abstract?
…with convolutional neural networks!
Convolutional neural networks are the same technology behind facial recognition. In Spotify’s case, they’ve been modified for use on audio data instead of pixels. Here’s an example of a neural network architecture:

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This particular neural network has four convolutional layers, seen as the thick bars on the left, and three dense layers, seen as the more narrow bars on the right. The input are time-frequency representations of audio frames, which are then concatenated to form the spectrogram.
The audio frames go through these convolutional layers, and after the last convolutional layer, you can see a “global temporal pooling” layer, which pools across the entire time axis, effectively computing statistics of the learned features across the time of the song.
After processing, the neural network spits out an understanding of the song, including characteristics like estimated time signature, key, mode, tempo, and loudness. Below is a plot of this data for a 30-second excerpt of “Around the World” by Daft Punk.

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Ultimately, this understanding of the song’s key characteristics allows Spotify to understand fundamental similarities between songs and therefore which users might enjoy them based on their own listening history.
That covers the basics of the three major types of recommendation models feeding the Recommendations pipeline, and ultimately powering the Discover Weekly playlist!

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Of course, these recommendation models are all connected to Spotify’s much larger ecosystem, which includes giant amounts of data storage and uses lots of Hadoop clusters to scale recommendations and make these engines work on giant matrices, endless internet music articles, and huge numbers of audio files.
I hope this was informative and tickled your curiosity like it did mine. For now, I’ll be working my way through my own Discover Weekly, finding my new favorite music, knowing and appreciating all the machine learning that’s going on behind the scenes. 🎶
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The Man Who Created a Formula for Happiness

Texto extraído de: www.unlimited.world/
Autor: MO GAWDAT

When I began working for Google ten years ago, I quickly found that on the Internet everything is measured in billions. Billions of people asking billions of questions in our search box, billions of people trying to send billions and billions of emails to their friends.

I also discovered that, while the Internet was extending our reach enormously, it was, occasionally, reducing the quality of that reach. Of course the Internet is still growing and while the nature of its first phase may have reduced the quality and the humane side of our connections, future phases may make them super human.

But today many people still try to fit in and build an ego that makes them part of the crowd and more often than not the manifestation of that ego is a ‘V’ mark in front of your eye and a selfie.

My daughter, who is now 22, has already bounced in and out of Facebook several times, partially because of the need to fit in, while also feeling alienated by the pressure and the shallow social environment.

Yet surprisingly, many of those who grew up with the Internet don’t know any better. The majority of their time spent on social media is a hunt for ‘likes.’ While you might have written an informative five page article about the mistakes of the recent US presidential election, or a certain candidate’s agenda, such work may not gain you popularity in today’s Internet as the attention spans of those who browse may not extend to capture such depth. It is easier just to say, ‘Hey this candidate or the other is an idiot!’. If you take the latter, you are almost certain to get enough people who dislike that specific candidate to give you a thumbs up. With no effort at all, you would have hundreds of ‘likes’.

This causes an inflationary environment, where the currency of the Internet, -‘likes’ – is available in abundance while becoming worthless. As we keep hunting for them, we lose the value of a real connection in a human environment.

In the same way, you will be advised to post videos on YouTube that don’t exceed three minutes to get viewers to engage, while the average length of videos that go really viral is even shorter.

The length of such conversation diminishes any value we can get from it. It makes me inclined to think we are breeding a generation where Attention Deficit Disorder is a needed skill.

In my own life I first began contemplating the value of my own happiness in 2001. I happened to become very successful at a young age, but I was finding that, the more wealthy I became, the more unhappy I was. Despite attempting to fill the hole in my happiness with ‘big boys’ toys’, I could not seem to find a cure.

This came to a head one evening when I simply clicked twice on eBay and bought two vintage Rolls Royces. It should have been a cause for celebration, but even when the cars were delivered two months later, they did not lift my spirits even a tiny bit.

At that time in the Middle East it was unthinkable for a senior successful male to go and seek therapy. So instead I followed my own approach. I decided to research happiness, not in the way of a psychologist, guru or spiritual teacher, but as an engineer.

I bought every book I could find on the topic. I attended every lecture and watched every documentary I could find. I told myself, ‘You were born happy and then you grew out of happiness. Something goes wrong with the machine as it engages in the modern world’. It’s almost the same experience you would observe when you buy a new mobile phone: it works well when you take it out of the box, but a few weeks later you install a bad application and the battery life starts to dwindle.

So I tried to dismantle our human thinking, observing the way we engage in life, to find out what went wrong, resetting the faulty parts to their default setting and putting it all back to together in a way that works as it should – happy.

As a software developer, I wanted to build a well engineered model that would predictably work every time you follow it. I wanted a model I could repeat every time I wasn’t happy.

By 2010, I had found my model and I followed it to a tee. Nothing could put a dent in my happiness any longer, the long security lines in an airport, a lost deal or a rude waiter, all went by with a big smile firmly planted on my face. The model worked. And it’s good that it did because, more than any time in my life, I was about to need it.

In 2014, my wonderful son Ali, who was a student in Boston at the time, came to visit us in Dubai for a short vacation. He suffered an acute belly pain and was prescribed a surgical procedure, an appendectomy. However during surgery one of Ali’s main blood vessels was punctured. Within hours, my beloved son (and best friend) left this life.

Losing a child, they say, is the hardest thing a parent should ever endure. Losing a kind, loving son like Ali is hard, and losing him in his prime is harder still.

In the days that followed, however, we found that, as a family, we were not angry at the world. I would not say that we were happy, but we were calm and peaceful.

Our approach as a family was so noticeably different, that a lot of my friends told me: “You need to tell us how you are doing this Mo. You need to tell us how you are getting through this unbearable pain in such a positive way?” So, 17 days after Ali’s loss, I started to write.

Four and half months later, I had a very well formed manuscript and slowly serendipity started to take hold. I met one of the best agents in business, who introduced me to the top 17 publishers in the world and, a month and a half later, I had several global contracts for Solve for Happy, promising a reach extending to hundreds of thousand of readers.

I still have no idea how it all happened, except that when Ali left I had one of two choices: to decay and die, or try and make something out of this to honour him. I chose the latter. I felt that the memory of my wonderful son would live if, triggered by losing him, our approach to happiness was shared with as many people as I can reach. So I set myself an ambitious target to reach 10 million people with our model of happiness and I went to work.

Happiness is surrounded by myth, the biggest of which is that it comes from outside of you. But the truth is happiness is found inside you. It is your default setting. You find it when you connect to yourself and to the real world.

The minute you get dazed or disillusioned by our modern world and what we think is the reality of life, or how it is relayed to us – that is where the machine breaks.

You find happiness when you see the events of your life for what they really are.

Happiness results from the difference between your perception of the events of your life and your expectation of how life should behave.

Our perceptions of the events taking place in our lives, however, are often distorted by modern day illusions of the world and several blind spots that are the inheritance of our survival programming.

Our expectations, on the other hand, are often unrealistic. As a result, the difference between such distorted perceptions and inflated often leads to unhappiness. Connecting deeply with the reality of your unfolding life, you will notice that life often behaves predictably. Even if harsh, most of life’s events would not fall outside the range of realistic expectations.

There is another interesting truth about happiness – if you truly make others happy, you make yourself happy too.

There is a considerable scientific research to back this up. The University of British Columbia ran a thorough study and found that if they gave someone $20 and asked them to spend it on themselves, or to spend it on someone else, the results were unmistakable – those that spent the money on others felt happier.

Of course, it doesn’t have to be giving money. You could give time. You could give a smile, an encouraging word, but the more you participate in that, the more life makes you happy, and the more you don’t have to take life on yourself.

That simple process helps connect you to a functioning machine, rather than fighting it on your own, and is enough to put you in charge of your own happiness.

Western educated culture is highly focused on the self and considers that, whatever is out there it is there to serve oneself. This is a notion that is almost like saying: “It is me against the world. I am going to grab as much of the world as I can to make myself successful.” But I don’t think that approach is working for us any more.

Various eastern cultures, however, believe in an element of oneness – and in my view you really don’t need to think about things in a spiritual way to appreciate that.

Of course I’m not a guru, I’m not a sage and I’m not sitting in an ashram somewhere. I still fight in meetings, I get stuck in traffic, and persevere to try and leave an impression. I’m not even always happy. But what I discovered is, there is a model and if you apply it, it works!  When you actually find the reasons why you’re unhappy, it is so easy to fix. Whenever I shared that model with others, it worked for them too.

Now it’s time to reach out. While it will not bring Ali back, if 10 million people can know Ali’s way of happiness and send him a happy wish at the same time then, perhaps, it was not for nothing that he left our world.

Islandia sabe cómo acabar con las drogas entre adolescentes, pero el resto del mundo no escucha

En los últimos 20 años, Islandia ha reducido radicalmente el consumo de tabaco, drogas y bebidas alcohólicas entre los jóvenes. ¿Cómo lo ha conseguido y por qué otros países no siguen su ejemplo?

Publicado en español por elpais.com

Autor: Emma Young

Falta poco para las tres de una soleada tarde de viernes, y el parque Laugardalur, cerca del centro de Reikiavik, se encuentra prácticamente desierto. Pasa algún que otro adulto empujando un carrito de bebé, pero si los jardines están rodeados de bloques de pisos y casas unifamiliares, y los críos ya han salido del colegio, ¿dónde están los niños?

En mi paseo me acompañan Gudberg Jónsson, un psicólogo islandés, y Harvey Milkman, catedrático de Psicología estadounidense que da clases en la Universidad de Reikiavik durante una parte del curso. Hace 20 años, cuenta Gudberg, los adolescentes islandeses eran de los más bebedores de Europa. “El viernes por la noche no podías caminar por las calles del centro de Reikiavik porque no te sentías seguro”, añade Milkman. “Había una multitud de adolescentes emborrachándose a la vista de todos”.

Nos acercamos a un gran edificio. “Y aquí tenemos la pista de patinaje cubierta”, dice Gudberg.

Hace un par de minutos hemos pasado por dos salas dedicadas al bádminton y al pimpón. En el parque hay también una pista de atletismo, una piscina con calefacción geotérmica y, por fin, un grupo de niños a la vista jugando con entusiasmo al fútbol en un campo artificial.

Actualmente, Islandia ocupa el primer puesto de la clasificación europea en cuanto a adolescentes con un estilo de vida saludable

En este momento no hay jóvenes pasando la tarde en el parque, explica Gudberg, porque se encuentran en las instalaciones asistiendo a clases extraescolares o en clubs de música, danza o arte. También puede ser que hayan salido con sus padres.

Actualmente, Islandia ocupa el primer puesto de la clasificación europea en cuanto a adolescentes con un estilo de vida saludable. El porcentaje de chicos de entre 15 y 16 años que habían cogido una borrachera el mes anterior se desplomó del 42% en 1998 al 5% en 2016. El porcentaje de los que habían consumido cannabis alguna vez ha pasado del 17 al 7%, y el de fumadores diarios de cigarrillos ha caído del 23% a tan solo el 3%.

El país ha conseguido cambiar la tendencia por una vía al mismo tiempo radical y empírica, pero se ha basado en gran medida en lo que se podría denominar “sentido común forzoso”. “Es el estudio más extraordinariamente intenso y profundo sobre el estrés en la vida de los adolescentes que he visto nunca”, elogia Milkman. “Estoy muy impresionado de lo bien que funciona”.

Si se adoptase en otros países, sostiene, el modelo islandés podría ser beneficioso para el bienestar psicológico y físico general de millones de jóvenes, por no hablar de las arcas de los organismos sanitarios o de la sociedad en su conjunto. Un argumento nada desdeñable.

“Estuve en el ojo del huracán de la revolución de las drogas”, cuenta Milkman mientras tomamos un té en su apartamento de Reikiavik. A principios de la década de 1970, cuando trabajaba como residente en el Hospital Psiquiátrico Bellevue de Nueva York, “el LSD ya estaba de moda, y mucha gente fumaba marihuana. Había un gran interés en por qué la gente tomaba determinadas drogas”.

La tesis doctoral de Milkman concluía que las personas elegían la heroína o las anfetaminas dependiendo de cómo quisiesen lidiar con el estrés. Los consumidores de heroína preferían insensibilizarse, mientras que los que tomaban anfetaminas preferían enfrentarse a él activamente. Cuando su trabajo se publicó, Milkman entró a formar parte de un grupo de investigadores reclutados por el Instituto Nacional sobre el Abuso de Drogas de Estados Unidos para que respondiesen a preguntas como por qué empieza la gente a consumir drogas, por qué sigue haciéndolo, cuándo alcanza el umbral del abuso, cuándo deja de consumirlas y cuándo recae.

“Cualquier chaval de la facultad podría responder a la pregunta de por qué se empieza, y es que las drogas son fáciles de conseguir y a los jóvenes les gusta el riesgo. También está el aislamiento, y quizá algo de depresión”, señala. “Pero, ¿por qué siguen consumiendo? Así que pasé a la pregunta sobre el umbral del abuso y se hizo la luz. Entonces viví mi propia versión del “¡eureka!”. Los chicos podían estar al borde de la adicción incluso antes de tomar la droga, porque la adicción estaba en la manera en que se enfrentaban a sus problemas”.

En la Universidad Estatal Metropolitana de Denver, Milkman fue fundamental para el desarrollo de la idea de que el origen de las adicciones estaba en la química cerebral. Los menores “combativos” buscaban “subidones”, y podían obtenerlos robando tapacubos, radios, y más adelante, coches, o mediante las drogas estimulantes. Por supuesto, el alcohol también altera la química cerebral. Es un sedante, pero lo primero que seda es el control del cerebro, lo cual puede suprimir las inhibiciones y, a dosis limitadas, reducir la ansiedad.

“La gente puede volverse adicta a la bebida, a los coches, al dinero, al sexo, a las calorías, a la cocaína… a cualquier cosa”, asegura Milkman. “La idea de la adicción comportamental se convirtió en nuestro distintivo”.

De esta idea nació otra. “¿Por qué no organizar un movimiento social basado en la embriaguez natural, en que la gente se coloque con la química de su cerebro –porque me parece evidente que la gente quiere cambiar su estado de conciencia– sin los efectos perjudiciales de las drogas?”

En 1992, su equipo de Denver había obtenido una subvención de 1,2 millones de dólares del Gobierno para crear el Proyecto Autodescubrimiento, que ofrecía a los adolescentes maneras naturales de embriagarse alternativas a los estupefacientes y el delito. Solicitaron a los profesores, así como a las enfermeras y los terapeutas de los centros escolares, que les enviasen alumnos, e incluyeron en el estudio a niños de 14 años que no pensaban que necesitasen tratamiento, pero que tenían problemas con las drogas o con delitos menores.

“No les dijimos que venían a una terapia, sino que les íbamos a enseñar algo que quisiesen aprender: música, danza, hip hop, arte o artes marciales”. La idea era que las diferentes clases pudiesen provocar una serie de alteraciones en su química cerebral y les proporcionasen lo que necesitaban para enfrentarse mejor a la vida. Mientras que algunos quizá deseasen una experiencia que les ayudase a reducir la ansiedad, otros podían estar en busca de emociones fuertes.

Al mismo tiempo, los participantes recibieron formación en capacidades para la vida, centrada en mejorar sus ideas sobre sí mismos y sobre su existencia, y su manera de interactuar con los demás. “El principio básico era que la educación sobre las drogas no funciona porque nadie le hace caso. Necesitamos capacidades básicas para llevar a la práctica esa información”, afirma Milkman. Les dijeron a los niños que el programa duraría tres meses. Algunos se quedaron cinco años.

En 1991, Milkman fue invitado a Islandia para hablar de su trabajo, de sus descubrimientos y de sus ideas. Se convirtió en asesor del primer centro residencial de tratamiento de drogadicciones para adolescentes del país, situado en la ciudad de Tindar. “Se diseñó a partir de la idea de ofrecer a los chicos cosas mejores que hacer”, explica. Allí conoció a Gudberg, que por entonces estudiaba Psicología y trabajaba como voluntario. Desde entonces son íntimos amigos.

Al principio, Milkman viajaba con regularidad a Islandia y daba conferencias. Estas charlas y el centro de Tindar atrajeron la atención de una joven investigadora de la Universidad de Islandia llamada Inga Dóra Sigfúsdóttir. La científica se preguntaba qué pasaría si se pudiesen utilizar alternativas sanas a las drogas y el alcohol dentro de un programa que no estuviese dirigido a tratar a niños con problemas, sino, sobre todo, a conseguir que los jóvenes dejasen de beber o de consumir drogas.

¿Has probado el alcohol alguna vez? Si es así, ¿cuándo fue la última vez que bebiste? ¿Te has emborrachado en alguna ocasión? ¿Has probado el tabaco? Si lo has hecho, ¿cuánto fumas? ¿Cuánto tiempo pasas con tus padres? ¿Tienes una relación estrecha con ellos? ¿En qué clase de actividades participas?

En 1992, los chicos y chicas de 14, 15 y 16 años de todos los centros de enseñanza de Islandia rellenaron un cuestionario con esta clase de preguntas. El proceso se repitió en 1995 y 1997.

Los resultados de la encuesta fueron alarmantes. A escala nacional, casi el 25% fumaba a diario, y más del 40% se había emborrachado el mes anterior. Pero cuando el equipo buceó a fondo en los datos, identificó con precisión qué centros tenían más problemas y cuáles menos. Su análisis puso de manifiesto claras diferencias entre las vidas de los niños que bebían, fumaban y consumían otras drogas, y las de los que no lo hacían. También reveló que había unos cuantos factores con un efecto decididamente protector: la participación, tres o cuatro veces a la semana, en actividades organizadas –en particular, deportivas–; el tiempo que pasaban con sus padres entre semana; la sensación de que en el instituto se preocupaban por ellos, y no salir por la noche.

“En aquella época había habido toda clase de iniciativas y programas para la prevención del consumo de drogas”, cuenta Inga Dóra, que fue investigadora ayudante en las encuestas. “La mayoría se basaban en la educación”. Se alertaba a los chicos de los peligros de la bebida y las drogas, pero, como Milkman había observado en Estados Unidos, los programas no daban resultado. “Queríamos proponer un enfoque diferente”.

El alcalde de Reikiavik también estaba interesado en probar algo nuevo, y muchos padres compartían su interés, añade Jón Sigfússon, compañero y hermano de Inga Dóra. Por aquel entonces, las hijas de Jón eran pequeñas, y él entró a formar parte del nuevo Centro Islandés de Investigación y Análisis social de Sigfúsdóttir en 1999, año de su fundación. “Las cosas estaban mal”, recuerda. “Era evidente que había que hacer algo”.

Utilizando los datos de la encuesta y los conocimientos fruto de diversos estudios, entre ellos el de Milkman, se introdujo poco a poco un nuevo plan nacional. Recibió el nombre de Juventud en Islandia.

Las leyes cambiaron. Se penalizó la compra de tabaco por menores de 18 años y la de alcohol por menores de 20, y se prohibió la publicidad de ambas sustancias. Se reforzaron los vínculos entre los padres y los centros de enseñanza mediante organizaciones de madres y padres que se debían crear por ley en todos los centros junto con consejos escolares con representación de los padres. Se instó a estos últimos a asistir a las charlas sobre la importancia de pasar mucho tiempo con sus hijos en lugar de dedicarles “tiempo de calidad” esporádicamente, así como a hablar con ellos de sus vidas, conocer a sus amistades, y a que se quedasen en casa por la noche.

Asimismo, se aprobó una ley que prohibía que los adolescentes de entre 13 y 16 años saliesen más tarde de las 10 en invierno y de medianoche en verano. La norma sigue vigente en la actualidad.

Casa y Escuela, el organismo nacional que agrupa a las organizaciones de madres y padres, estableció acuerdos que los padres tenían que firmar. El contenido varía dependiendo del grupo de edad, y cada organización puede decidir qué quiere incluir en ellos. Para los chicos de 13 años en adelante, los padres pueden comprometerse a cumplir todas las recomendaciones y, por ejemplo, a no permitir que sus hijos celebren fiestas sin supervisión, a no comprar bebidas alcohólicas a los menores de edad, y a estar atentos al bienestar de sus hijos.

Estos acuerdos sensibilizan a los padres, pero también ayudan a reforzar su autoridad en casa, sostiene Hrefna Sigurjónsdóttir, directora de Casa y Escuela. “Así les resulta más difícil utilizar la vieja excusa de que a los demás les dejan hacerlo”.

Se aumentó la financiación estatal de los clubs deportivos, musicales, artísticos, de danza y de otras actividades organizadas con el fin de ofrecer a los chicos otras maneras de sentirse parte de un grupo y de encontrarse a gusto que no fuesen consumiendo alcohol y drogas, y los hijos de familias con menos ingresos recibieron ayuda para participar en ellas. Por ejemplo, en Reikiavik, donde vive una tercera parte de la población del país, una Tarjeta de Ocio facilita 35.000 coronas (250 libras esterlinas) anuales por hijo para pagar las actividades recreativas.

“No les dijimos que venían a una terapia, sino que les íbamos a enseñar algo que quisiesen aprender: música, danza, hip hop, arte o artes marciales”

 

Un factor decisivo es que las encuestas han continuado. Cada año, casi todos los niños islandeses las rellenan. Esto significa que siempre se dispone de datos actualizados y fiables.

Entre 1997 y 2012, el porcentaje de adolescentes de 15 y 16 años que declaraban que los fines de semana pasaban tiempo con sus padres a menudo o casi siempre se duplicó ­–pasó del 23 al 46%–, y el de los que participaban en actividades deportivas organizadas al menos cuatro veces por semana subió del 24 al 42%. Al mismo tiempo, el consumo de cigarrillos, bebidas alcohólicas y cannabis en ese mismo grupo de edad cayó en picado.

“Aunque no podemos presentarlo como una relación causal –lo cual es un buen ejemplo de por qué a veces es difícil vender a los científicos los métodos de prevención primaria– la tendencia es muy clara”, observa Kristjánsson, que trabajó con los datos y actualmente forma parte de la Escuela Universitaria de Salud Pública de Virginia Occidental, en Estados Unidos. Los factores de protección han aumentado y los de riesgo han disminuido, y también el consumo de estupefacientes. Además, en Islandia lo han hecho de manera más coherente que en ningún otro país de Europa”.

El caso europeo

Jón Sigfússon se disculpa por llegar un par de minutos tarde. “Estaba con una llamada de crisis”. Prefiere no precisar dónde, pero era una de las ciudades repartidas por todo el mundo que han adoptado parcialmente las ideas de Juventud en Islandia.

Juventud en Europa, dirigida por Jón, nació en 2006 tras la presentación de los ya entonces extraordinarios datos de Islandia a una de las reuniones de Ciudades Europeas contra las Drogas, y, recuerda Sigfússon, “la gente nos preguntaba cómo lo conseguíamos”.

La participación en Juventud en Europa se hace a iniciativa de los Gobiernos nacionales, sino que corresponde a las instancias municipales. El primer año acudieron ocho municipios. A día de hoy participan 35 de 17 países, y comprenden desde zonas en las que interviene tan solo un puñado de escuelas, hasta Tarragona, en España, donde hay 4.200 adolescentes de 15 años involucrados. El método es siempre igual. Jón y su equipo hablan con las autoridades locales y diseñan un cuestionario con las mismas preguntas fundamentales que se utilizan en Islandia más unas cuantas adaptadas al sitio concreto. Por ejemplo, últimamente en algunos lugares se ha presentado un grave problema con las apuestas por Internet, y las autoridades locales quieren saber si está relacionado con otros comportamientos de riesgo.

A los dos meses de que el cuestionario se devuelva a Islandia, el equipo ya manda un informe preliminar con los resultados, además de información comparándolos con los de otras zonas participantes. “Siempre decimos que, igual que la verdura, la información tiene que ser fresca”, bromea Jón. “Si le entregas los resultados al cabo de un año, la gente te dirá que ha pasado mucho tiempo y que puede que las cosas hayan cambiado”. Además, tiene que ser local para que los centros de enseñanza, los padres y las autoridades puedan saber con exactitud qué problemas existen en qué zonas.

El equipo ha analizado 99.000 cuestionarios de sitios tan alejados entre sí como las islas Feroe, Malta y Rumanía, así como Corea del Sur y, muy recientemente, Nairobi y Guinea-Bissau. En líneas generales, los resultados muestran que, en lo que se refiere al consumo de sustancias tóxicas entre los adolescentes, los mismos factores de protección y de riesgo identificados en Islandia son válidos en todas partes. Hay algunas diferencias. En un lugar (un país “del Báltico”), la participación en deportes organizados resultó ser un factor de riesgo. Una investigación más profunda reveló que la causa era que los clubs estaba dirigidos por jóvenes exmilitares aficionados a las sustancias para aumentar la musculatura, así como a beber y a fumar. En este caso, pues, se trataba de un problema concreto, inmediato y local que había que resolver.

Aunque Jón y su equipo ofrecen asesoramiento e información sobre las iniciativas que han dado buenos resultados en Islandia, es cada comunidad la que decide qué hacer a la luz de sus resultados. A veces no hacen nada. Un país predominantemente musulmán, que el investigador prefiere no identificar, rechazó los datos porque revelaban un desagradable nivel de consumo de alcohol. En otras ciudades –como en la que dio lugar a la “llamada de crisis” de Jón– están abiertos a los datos y tienen dinero, pero Sigfússon ha observado que puede ser mucho más difícil asegurarse y mantener la financiación para las estrategias de prevención sanitaria que para los tratamientos.

Ningún otro país ha hecho cambios de tan amplio alcance como Islandia. A la pregunta de si alguno ha seguido el ejemplo de la legislación para impedir que los adolescentes salgan de noche, Jón sonríe: “Hasta Suecia se ríe y lo llama toque de queda infantil”.

A lo largo de los últimos 20 años, las tasas de consumo de alcohol y drogas entre los adolescentes han mejorado en términos generales, aunque en ningún sitio tan radicalmente como en Islandia, y las causas de los avances no siempre tienen que ver con las estrategias de fomento del bienestar de los jóvenes. En Reino Unido, por ejemplo, el hecho de que pasen más tiempo en casa relacionándose por Internet en vez de cara a cara podría ser uno de los principales motivos de la disminución del consumo de alcohol.

Sin embargo, Kaunas, en Lituania, es un ejemplo de lo que se puede conseguir por medio de la intervención activa. Desde 2006, la ciudad ha distribuido los cuestionarios en cinco ocasiones, y las escuelas, los padres, las organizaciones sanitarias, las iglesias, la policía y los servicios sociales han aunado esfuerzos para intentar mejorar la calidad de vida de los chicos y frenar el consumo de sustancias tóxicas. Por ejemplo, los padres reciben entre ocho y nueve sesiones gratuitas de orientación parental al año, y un programa nuevo facilita financiación adicional a las instituciones públicas y a las ONG que trabajan en la mejora de la salud mental y la gestión del estrés. En 2015, la ciudad empezó a ofrecer actividades deportivas gratuitas los lunes, miércoles y viernes, y planea poner en marcha un servicio de transporte también gratuito para las familias con bajos ingresos con el fin de contribuir a que los niños que no viven cerca de las instalaciones puedan acudir.

Entre 2006 y 2014, el número de jóvenes de Kaunas de entre 15 y 16 años que declararon que se habían emborrachado en los 30 días anteriores descendió alrededor de una cuarta parte, y el de los que fumaban a diario lo hizo en más de un 30%.

Por ahora, la participación en Juventud en Europa no es sistemática, y el equipo de Islandia es pequeño. A Jón le gustaría que existiese un organismo centralizado con sus propios fondos específicos para centrarse en la expansión de la iniciativa. “Aunque llevemos 10 años dedicados a ello, no es nuestra ocupación principal a tiempo completo. Nos gustaría que alguien lo imitase y lo mantuviese en toda Europa”, afirma. “¿Y por qué quedarnos en Europa?”

El valor del deporte

Después de nuestro paseo por el parque Laugardalur, Gudberg Jónsson nos invita a volver a su casa. Fuera, en el jardín, sus dos hijos mayores –Jón Konrád, de 21 años, y Birgir Ísar, de 15–, me hablan del alcohol y el tabaco. Jón bebe alcohol, pero Birigr dice que no conoce a nadie en su instituto que beba ni fume. También hablamos de los entrenamientos de fútbol. Birgir se entrena cinco o seis veces por semana; Jón, que estudia el primer curso de un grado en administración de empresas en la Universidad de Islandia, practica cinco veces. Los dos empezaron a jugar al fútbol como actividad extraescolar cuando tenían seis años.

“Tenemos muchos instrumentos en casa”, me cuenta luego su padre. “Hemos intentado que se aficionen a la música. Antes teníamos un caballo. A mi mujer le encanta montar, pero no funcionó. Al final eligieron el fútbol”.

¿Alguna vez les pareció que era demasiado? ¿Hubo que presionarlos para que entrenasen cuando habrían preferido hacer otra cosa? “No, nos divertía jugar al fútbol”, responde Birgir. Jón añade: “Lo probamos y nos acostumbramos, así que seguimos haciéndolo”.

Y esto no es lo único. Si bien Gudberg y su mujer Thórunn no planifican conscientemente un determinado número de horas semanales con sus tres hijos, intentan llevarlos con regularidad al cine, al teatro, a un restaurante, a hacer senderismo, a pescar y, cada septiembre, cuando en Islandia las ovejas bajan de las tierras altas, hasta a excursiones de pastoreo en familia.

Puede que Jón y Birgir sean más aficionados al fútbol de lo normal, y también que tengan más talento (a Jón le han ofrecido una beca de fútbol para la Universidad Metropolitana del Estado de Denver, y pocas semanas después de nuestro encuentro, eligieron a Birgir para jugar en la selección nacional sub-17), pero, ¿podría ser que un aumento significativo del porcentaje de chavales que participan en actividades deportivas organizadas cuatro veces por semana o más tuviese otras ventajas, además de que los chicos crezcan más sanos?

¿Puede que tenga que ver, por ejemplo, con la aplastante derrota de Inglaterra por parte de Islandia en la Eurocopa de 2016? Cuando le preguntamos, Inga Dóra Sigfúsdóttir, que fue votada Mujer del Año de Islandia 2016, responde con una sonrisa: “También están los éxitos en la música, como Of Monsters and Men [un grupo independiente de folk-pop de Reikiavik]. Son gente joven a la se ha animado a hacer actividades organizadas. Algunas personas me han dado las gracias”, reconoce con un guiño.

En los demás países, las ciudades que se han unido a Juventud en Europa informan de otros resultados beneficiosos. Por ejemplo, en Bucarest, la tasa de suicidios de adolescentes ha descendido junto con el consumo de drogas y alcohol. En Kaunas, el número de menores que cometen delitos se redujo en un tercio entre 2014 y 2015.

Como señala Inga Dóra, “los estudios nos enseñaron que teníamos que crear unas circunstancias en las cuales los menores de edad pudiesen llevar una vida saludable y no necesitasen consumir drogas porque la vida es divertida, los chicos tienen muchas cosas que hacer y cuentan con el apoyo de unos padres que pasan tiempo con ellos”.

En definitiva, los mensajes –aunque no necesariamente los métodos– son sencillos. Y cuando ve los resultados, Harvey Milkman piensa en Estados Unidos, su país. ¿Funcionaría allí también el modelo Juventud en Islandia?

¿Y Estados Unidos?

Trescientos veinticinco millones de habitantes frente a 330.000. Treinta y tres mil bandas en vez de prácticamente ninguna. Alrededor de 1,3 millones de jóvenes sin techo frente a un puñado.

Está claro que en Estados Unidos hay dificultades que en Islandia no existen, pero los datos de otras partes de Europa, incluidas ciudades como Bucarest, con graves problemas sociales y una pobreza relativa, muestran que el modelo islandés puede funcionar en culturas muy diferentes, sostiene Milkman. Y en Estados Unidos se necesita con urgencia. El consumo de alcohol en menores de edad representa el 11% del total consumido en el país, y los excesos con el alcohol provocan más de 4.300 muertes anuales entre los menores de 21 años.

Sin embargo, es difícil que en el país se ponga en marcha un programa nacional en la línea de Juventud en Islandia. Uno de los principales obstáculos es que, mientras que en este último existe un compromiso a largo plazo con el proyecto nacional, en Estados Unidos los programas de salud comunitarios suelen financiarse con subvenciones de corta duración.

Milkman ha aprendido por propia experiencia que aun cuando reciben el reconocimiento general, los mejores programas para jóvenes no siempre se amplían, o como mínimo, se mantienen. “Con el Proyecto Autodescubrimiento parecía que teníamos el mejor programa del mundo”, recuerda. “Me invitaron dos veces a la Casa Blanca; el proyecto ganó premios nacionales. Pensaba que lo reproducirían en todos los pueblos y ciudades, pero no fue así”.

Cree que la razón es que no se puede recetar un modelo genérico a todas las comunidades porque no todas tienen los mismos recursos. Cualquier iniciativa dirigida a dar a los adolescentes estadounidenses las mismas oportunidades de participar en la clase de actividades habituales en Islandia y ayudarlos así a apartarse del alcohol y otras drogas, tendrá que basarse en lo que ya existe. “Dependes de los recursos de la comunidad”, reconoce.

Su compañero Álfgeir Kristjánsson está introduciendo las ideas islandesas en Virginia Occidental. Algunos colegios e institutos del estado ya están repartiendo encuestas a los alumnos, y un coordinador comunitario ayudará a informar de los resultados a los padres y a cualquiera que pueda emplearlos para ayudar a los chicos. No obstante, admite que probablemente será difícil obtener los mismos resultados que en Islandia.

La visión a corto plazo también es un obstáculo para la eficacia de las estrategias de prevención en Reino Unido, advierte Michael O’Toole, director ejecutivo de Mentor, una organización sin ánimo de lucro dedicada a reducir el consumo de drogas y alcohol entre los niños y los jóvenes. Aquí tampoco existe un programa de prevención del alcoholismo y la toxicomanía coordinado a escala nacional. En general, el asunto se deja en manos de las autoridades locales o de los centros de enseñanza, lo cual suele suponer que a los chicos solamente se les da información sobre los peligros de las drogas y el alcohol, una estrategia que O’Toole coincide en reconocer que está demostrado que no funciona.

El director de Mentor es un firme defensor del protagonismo que el modelo islandés concede a la cooperación entre los padres, las escuelas y la comunidad para ayudar a dar apoyo a los adolescentes, y a la implicación de los padres o los tutores en la vida de los jóvenes. Mejorar la atención podría ser de ayuda en muchos sentidos, insiste. Incluso cuando se trata solamente del alcohol y el tabaco, abundan los datos que demuestran que, cuanto mayor sea el niño cuando empiece a beber o a fumar, mejor será su salud a lo largo de su vida.

Pero en Reino Unido no todas las estrategias son aceptables. Los “toques de queda” infantiles es una de ellas, y las rondas de los padres por la vecindad para identificar a chavales que no cumplen las normas, seguramente otra. Asimismo, una prueba experimental llevada a cabo en Brighton por Mentor, que incluía invitar a los padres a asistir a talleres en los colegios, descubrió que era difícil lograr que participasen.

El recelo de la gente y la renuencia a comprometerse serán dificultades allá donde se proponga el método islandés, opina Milkman, y dan de lleno en la cuestión del reparto de la responsabilidad entre los Estados y los ciudadanos. “¿Cuánto control quieres que tenga el Gobierno sobre lo que pasa con tus hijos? ¿Es excesivo que se inmiscuya en cómo vive la gente?”

En Islandia, la relación entre la ciudadanía y el Estado ha permitido que un eficaz programa nacional reduzca las tasas de abuso del tabaco y el alcohol entre los adolescentes y, de paso, ha unido más a las familias y ha contribuido a que los jóvenes sean más sanos en todos los sentidos. ¿Es que ningún otro país va a decidir que estos beneficios bien merecen sus costes?

¿Cuáles son las tonalidades mas utilizadas en la música, según Spotify?

Publicado por Diego Arias en industriamusical.es

El catálogo de Spotify cuenta con más de 30 millones de canciones y cada día, aproximadamente 20.000 canciones nuevas aparecen en la plataforma.
De tantas posibilidades a reproducir y hablando de música occidental (por lo menos de la mayoría) a menos que cuentes los microtonos, sólo hay 12 notas con las cuales se puede componer una canción.
Además, sin importar el género, la música a la cual estamos acostumbrados gira entorno a una de estas notas. A este fenómeno se le conoce como tonalidad. Cada tonalidad recibe el nombre de la nota que sirve de eje para toda la canción y también le da un carácter determinado. Si la tonalidad es mayor sugiere sonidos más felices y si es menor pasa lo contrario.
Kenny Ning, analista de datos Spotify y pianista jazz se encargó de analizar la tonalidad de cada track en la plataforma para determinar la frecuencia con que aparecen.
Los resultados arrojados muestran, que en general, las tonalidades mayores son mucho más usadas que las menores, lo que tiene mucho sentido pues a la gente le gustan los sonidos felices o positivos, e incluso usan la música para sentirse mejor o más felices.
A manera de ejemplo, al igual que la electricidad que va a través de un circuito, los compositores suelen tomar el camino que ofrece menor resistencia. En el piano o en la guitarra ese camino es a través de la tonalidad de Sol Mayor que obtuvo la cifra más alta de popularidad entre las usadas con un 10,7 por ciento seguida por las tonalidades de Do Mayor y Re Mayor.Un fenómeno similar ocurre con las tonalidades menores. Ejemplo es el caso de la tonalidad de La Menor que es la relativa menor de Do mayor (y la más fácil de interpretar entre las tonalidades menores) y la más popular con un 4,8 por ciento de toda la música en Spotify.

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“Con respecto a la música contemporánea occidental (que domina nuestro catálogo), la instrumentación se basa en gran medida en la guitarra, el piano, o ambos”, dijo Ning y añadió “Por lo tanto, la hipótesis es que tonalidad debe ser una tonalidad conveniente tanto para la guitarra, como para el piano.”

Kenny Ning explica:
E (MI) es conveniente para la guitarra, pero no el piano.
C (DO) es conveniente para piano, pero no la guitarra.
G (SOL) es conveniente para ambos.

Así que es probable que Sol Mayor sea la tonalidad más popular en el catálogo de Spotify porque también los instrumentos usados en la música contemporánea occidental pueden estar sesgados a ciertas tonalidades.
A un pianista le resultará más cómodo interpretar tonalidades compuestas en su mayoría por las teclas blancas del instrumento como Do Mayor, Sol Mayor, o Fa Mayor.
Así mismo para un guitarrista hay ciertos acordes que son naturalmente fáciles de tocar dada la afinación estándar de las cuerdas. No en vano los primeros acordes que se aprenden en la guitarra son Mi Mayor, Sol Mayor, La Mayor, y Re Mayor.

“Viéndolo de este modo no es sorpresa que los compositores escriban sus canciones con acordes en estas tonalidades para poder enfocar su energía en cosas más importantes como la letra y la melodía.” concluye Ning.

8 de Mayo de 1945

Y bueno… Hace ya 70 años, en un 8 de Mayo como hoy, se daba fin a unos de los capítulos mas negros de la historia. Este impactante video muestra como quedó Berlín después de la Segunda Guerra Mundial, en las ruinas. Aunque muchos pensaron que era imposible reconstruir Berlin, la ciudad se levanta increíblemente de la nada fruto exclusivamente de la fuerza de voluntad, solidaridad y organización de los pocos ciudadanos (sobretodo ciudadanas) que quedaron vivos.

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