A quantitative comparison of viral and hit songs in the Brazilian music market

Gabriel Oliveira; Ana Paula Couto da Silva; Mirella Moro

doi:10.33871/vortex.2024.12.8727

Autores

Gabriel P. Oliveira Universidade Federal de Minas Gerais https://orcid.org/0000-0002-7210-6408
Ana Paula Couto da Silva Universidade Federal de Minas Gerais https://orcid.org/0000-0001-5951-3562
Mirella M. Moro Universidade Federal de Minas Gerais https://orcid.org/0000-0002-0545-2001

DOI:

https://doi.org/10.33871/vortex.2024.12.8727

Palavras-chave:

song virality, musical success, quantitative analysis, Brazil

Resumo

A viralização de músicas através de plataformas de streaming e redes sociais é comum, mas nem todas as músicas virais se tornam sucessos. Neste contexto, nosso objetivo é descobrir o que difere as músicas virais dos hits para além da definição. Nós utilizamos uma metodologia quantitativa em paradas de sucesso do mercado brasileiro. Comparamos músicas de sucesso e virais quanto às suas características intrínsecas e extrínsecas, e os resultados revelam diferenças significativas entre elas. Características como gêneros musicais, tópicos das letras e emoções surgem como elementos cruciais para distinguir tais canções no contexto brasileiro. Além disso, características temporais indicam diferenças nos processos de difusão entre hits e virais. Em geral, este estudo oferece percepções sobre o consumo de música no Brasil, revelando a conexão entre as características das músicas e seu sucesso e viralização em plataformas de streaming.

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Biografia do Autor

Gabriel P. Oliveira, Universidade Federal de Minas Gerais

Gabriel P. Oliveira é aluno de doutorado do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação da Universidade Federal de Minas Gerais, Brasil. Ele recebeu os títulos de Bacharel e Mestre em Ciência da Computação pela UFMG em 2018 e 2021, respectivamente. Atualmente é membro do Laboratório de Ciência da Computação Interdisciplinar (CS+X) e Cientista de Dados no Projeto Capacidades Analíticas. Seus interesses de pesquisa incluem computação social, ciência de dados e análise de redes sociais, com forte ênfase em domínios colaborativos.

Ana Paula Couto da Silva, Universidade Federal de Minas Gerais

Ana Paula Couto da Silva é doutora em Engenharia de Computação e Sistemas pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (2006). Trabalhou no IRISA-Rennes em 2005 e 2007, e no Politecnico di Torino em 2008 (como pós-doc), 2016 (como professora visitante) e 2018 (como pesquisadora visitante). Ela está no Departamento de Ciência da Computação da Universidade Federal de Minas Gerais desde 2013 como professora associada. Possui produtividade em bolsa de pesquisa (Bolsa PQ - CNPq) nível 2. Suas áreas de interesse são no campo da ciência de redes, computação social e análise de sistemas computacionais e redes verdes.

Mirella M. Moro, Universidade Federal de Minas Gerais

Mirella M. Moro, PhD, trabalha no Departamento de Ciência da Computação da Universidade Federal de Minas Gerais, Brasil. Seus interesses de pesquisa incluem pesquisa orientada por dados, computação na cultura, diversidade de gênero e educação em Ciência da Computação. Ela também defende o aumento da participação das mulheres em computação e tecnologia e coordena o Programa Meninas Digitais na Sociedade Brasileira de Computação.

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