Inteligencia artificial para analizar y entender las letras de trap

Con el objetivo de ofrecer más información a sus audiencias, LA NACION decidió innovar de la mano de la inteligencia artificial. En una de las tareas que requirió el uso de esa herramienta, el equipo de LN Data analizó 692 letras de canciones de los 20 principales artistas del trap hasta noviembre de 2020, en el llamado “Egómetro”. Los temas fueron procesados con librerías de lenguaje de código abierto Python, para determinar la frecuencia de cada palabra usada por los artistas y de las menciones a sí mismos y a otros. Por ejemplo, el trapero argentino Duki es uno de los que más veces se menciona a sí mismo.

Una de las herramientas que utilizaron fue topic modelling, que detecta tópicos dentro de un corpus de texto. “Nos ayudó a desmitificar que el trap solo habla de drogas y lujo, sino que también habla de cuestiones de familia, de barrio, de lo cercano. A partir de eso armamos un diccionario de trap poco dirigido a quienes, por ejemplo, no saben qué significa ‘estar pegado’”, explicó Delfina Arambillet, periodista de Innovación y Datos en LA NACION Data.

La idea surgió en octubre de 2019, pero la nota con los datos resultantes se publicó casi un año después. Fueron meses de producción de la iniciativa; se trabajó con un formato de datos más amigable para el usuario, con contenido disruptivo, para lograr ser descubiertos por la audiencia target. “El fin fue buscar nuevas audiencias y tecnologías, que tal vez en medios de afuera tocan temas más culturales o que van más allá”, mientras que acá se usa más para cuestiones de gobierno y análisis”, explicó el periodista Felix Ramallo, editor jefe de Redes Sociales y Audiovisual Digital de LA NACION.