A lire ici: https://usbeketrica.com/article/un-analyste-de-donnees-montre-comment-bts-se-demarque-des-autres-artistes-pop

Pour comprendre l’incroyable succès du groupe sud-coréen BTS, un analyste de données, Haebichan Jung, s’est amusé à comparer certaines statistiques issues de leurs musiques à celles des principaux artistes pop. Résultat : les chansons du boys bands’avèrent plus variées en termes de « tempo » que celles des autres chanteurs de K-pop, et plus énergiques en moyenne que celles des artistes pop occidentaux comme Taylor Swift ou Rihanna.

Vous ne les entendez peut-être pas dans vos soirées, mais les chansons du groupe BTS sont « en moyenne, beaucoup plus énergiques que celles des artistes pop occidentaux populaires ». C’est, en tout cas, l’une des conclusions d’une étude statistique menée par l’analyste de données Haebichan Jung, publiée fin octobre dans Towards Data Science – une plateforme « permettant à des milliers de personnes d’échanger leurs idées et d’élargir notre compréhension de la science des données ».

Une réponse scientifique à la question de l’identité du groupe

Unanimement considéré comme le « boys band le plus populaire au monde »actuellement, BTS est un groupe de K-pop composé de sept membres. Peu (ou mal) médiatisé en France, il a pourtant battu, en août, le record du clip le plus vu sur YouTube en 24 heures, avec 45 millions de vues pour son tube Idol. En septembre dernier, il était même choisi par l’ONU pour lancer, avec un discours officielGeneration Unlimited, une initiative de l’institution visant à permettre à tous les jeunes d’être scolarisés ou en poste d’ici 2030.

C’est l’ampleur de ce succès qui a intrigué en premier lieu Haebichan Jung. Si certains médias américains (notamment Vulture) tentent régulièrement d’analyser les qualités artistiques du groupe, Jung souhaitait cette fois « utiliser les techniques les plus récentes de la science des données, de l’apprentissage automatique et de l’IA, pour répondre scientifiquement à la question de la véritable identité du groupe ».

« Presque toutes les analyses des médias internationaux sont qualitatives, et nombre d’entre elles ne sont pas vraiment convaincantes, nous explique-t-il par mail. Par exemple, certains avaient associé le succès du groupe au caractère “travailleur” de ses membres, issus d’une culture supposément “confucéenne”. »

« Discursivité » et « tempo » plus élevés

Auparavant analyste de données pour les Nations Unies et CollegeVine, le jeune chercheur a donc commencé par rassembler les données musicales de BTS fournies par Spotify, puis celles des autres artistes de K-pop les plus populaires, comme BIGBANG ou Red Velvet. « Spotify fournit des données mathématiques sur chaque musique de son système, détaille-t-il. Celles-ci vous indiquent, sur une échelle de 0 à 1, à quel point une chanson est énergique, son tempo, son instrumentalité, etc. »

© Haebichan Jung

A partir de ces données et de leur simple comparaison, Haebichan Jung tire d’abord quelques constats : « En moyenne, les musiques de BTS ont le plus haut niveau de “discursivité” (“speechiness”), presque le triple de celui des autres artistes. Cette mesure correspond à la détection des mots “parlés” [et non “chantés”, ndlr] dans une musique ». Surtout, en passant par une modélisation graphique, le chercheur montre qu’à l’inverse d’autres groupes comme BIGBANG et iKon, « la musique de BTS est beaucoup plus variée en termes de tempo. [Le graphique] indique que les chansons de BTS sont diversifiées du point de vue du rythme et de la vitesse, avec certaines qui sont à la fois très rapides et très lentes ».

© Haebichan Jung 

Des chansons plus « énergiques » que celles de Taylor Swift, Rihanna…

Dans la deuxième partie de son article, Jung va plus loin, et convoque des « modèles de pointe basés sur l’intelligence artificielle », qu’il alimente avec ses données collectées. Objectif : découvrir « sur quelles caractéristiques BTS se distingue le plus des autres artistes de K-pop ». Là encore, c’est la « discursivité » du groupe qui ressort : « A partir de la combinaison de ces informations, le graphique montre que le niveau de “discursivité” (“speechiness”) est la caractéristique la plus importante de notre modèle prédictif. Plus celui-ci est élevé dans une chanson, plus celle-ci influence les machines, qui prédisent qu’il s’agit de BTS. »

Dans une toute dernière partie consacrée à la comparaison avec les autres artistes pop occidentaux, le chercheur démontre même que les statistiques des tubes de BTS sont bien plus élevées en termes d’« énergie » et de « discursivité » que celles des musiques de Taylor Swift, Rihanna ou encore Bruno Mars – qui possèdent, en revanche, des « acoustiques » plus importantes (c’est-à-dire un nombre plus important de sons « acoustiques » par chanson, par opposition aux sons « électroniques »).

© Haebichan Jung

D’après Jung, trois grandes leçons sont ainsi à retenir de son article. D’abord, « les chansons de BTS sont très diverses et variées en termes de tempo par rapport à d’autres artistes pop masculins, en particulier ceux qui fusionnent pop et hip-hop ». Ensuite, « les chansons de BTS ont, en moyenne, des niveaux de voix élevés et de faibles niveaux d’instruments ». Enfin, « les chansons BTS sont beaucoup plus énergiques en moyenne que celles des artistes pop occidentaux populaires [et] leur musique est assez faible en termes d’acoustiques. »

« Les formules mathématiques ne peuvent pas tout traiter »

Intéressant à découvrir, l’article de Jung pose toutefois la question de savoir si toutes les œuvres musicales peuvent vraiment se voir ainsi « objectivées » par des données brutes. Conscient des limites de son approche, Jung se veut nuancé et nous affirme qu’il peut « seulement prouver que BTS est bel et bien unique du point de vue de ses caractéristiques musicales ». Il poursuit : « Il existe toujours d’autres facteurs qui contribuent au succès d’un artiste ou d’un groupe (…) Certains de ces facteurs peuvent être quantifiés, d’autres non. Et dans la culture, il y a toujours une forme d’imprévu, que les formules mathématiques ne peuvent pas complètement traiter. Mais j’espère que mes recherches ne seront qu’un début, et qu’à l’avenir nous pourrons mieux combler le fossé entre l’IA et la culture. »

Avide d’en savoir plus, le chercheur ne compte d’ailleurs pas s’arrêter là : à la fin de son article, il promet une deuxième analyse statistique à paraître, dans laquelle il examinera cette fois les « paroles des chansons de K-pop, pour savoir s’il peut tirer des conclusions similaires sur BTS ».