CAPITOLO 4 ANALISI DEI RISULTATI
5.3 Limiti e possibili sviluppi futuri
Il presente lavoro di ricerca non è privo di alcune limitazioni importanti da sottolineare al fine di poterle superare, attraverso ulteriori sviluppi futuri.
Uno su tutti riguarda il fatto che, per il dataset preso in considerazione, non si hanno informazioni riguardo al genere musicale di ogni canzone considerata e questo avrebbe potuto condurre ad altre e più precise implicazioni. Ad esempio, avendo la possibilità di conoscere i vari generi, si sarebbe potuto rilevare, all’interno di questi, quali caratteristiche sono più importanti per scrivere e pubblicare un brano musicale di successo. Nel caso in questione sono stati estesi i risultati a tutto il dataset, senza tenere di conto che questo è composto da brani provenienti da molti generi diversi che si connotano per una diversa presenza delle variabili considerate, quindi differiscono in base alla ballabilità, energia ecc.
In alcuni generi (es. “Trap” e “Rap”) il parlato è fondamentale e quindi legato positivamente al successo, mentre in generale si rileva che questo è più presente negli insuccessi. Ancora, l’energia, che negli ultimi anni non è più legata positivamente al successo, risulta fondamentale per alcuni generi, ai fini di questo, come nel “Death Metal”. Considerazioni simili possono essere estese anche alle altre variabili rispetto ad altri generi musicali ed in base a questo la probabilità di conseguire il successo potrebbe dipendere da una diversa composizione delle variabili considerate, a seconda del genere di appartenenza del brano musicale.
Un’altra grande limitazione di questo lavoro riguarda la mancanza di trattazione del testo delle canzoni, su cui invece hanno lavorato altri autori menzionati nel capitolo 2 (Packard & Berger, 2020; Henard & Rossetti, 2014).
Possibili sviluppi futuri sono legati proprio alle limitazioni sopra esposte.
La ricerca svolta potrebbe essere integrata, ad esempio, con l’inserimento dei generi musicali di ciascuna canzone, qualora si riesca a individuarli, e con la trattazione sopra menzionata di Packard & Berger che annovera, fra i suoi limiti, proprio la mancanza di considerazione delle caratteristiche melodiche di una canzone. L’integrazione di questi due aspetti potrebbe rendere il modello di previsione molto più completo ed efficace.
Infine, un altro limite riscontrato riguarda la possibilità che vi sia la presenza di un sovracampionamento nei dati analizzati, derivante dal fatto che, in ognuna delle decadi, sono presenti lo stesso numero di canzoni: 50% “Hit” e 50% “Flop”. Si presume che questo sia un caso di “random oversampling” dovuto al fatto che la distribuzione delle osservazioni era, in origine, sbilanciata (presenza di minori “Hit” rispetto ai “Flop”). Il problema si può risolvere replicando casualmente gli esempi della classe minoritaria, creando così una sovrastima di questa, quindi delle “Hit”. La conseguenza del sovracampionamento è che, analisi come la regressione logistica, possono condurre a problemi di over fitting, quindi, apparentemente si raggiungono delle regole di classificazione e previsione accurate, ma in realtà lo sono solo per il dataset replicato e non per la popolazione di riferimento (http://www.fedoa.unina.it/).
Per risolvere questo problema, il lavoro futuro potrebbe tentare di conoscere le percentuali di “Hit” in tutto il database di Spotify ed usare qualche tipo di peso o altri metodi di correzione per ottenere risultati più aderenti alla realtà.
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