Los datos
En corto
Spotify publica cada semana el Top 200 de cada país. kworb.net archiva esas listas por canción: para cada una, en qué semana y en qué lugar estuvo en cada país. De ahí sacamos cuándo entra Mariah y cuándo entran las demás canciones navideñas.
El detalle técnico
Historial semanal de “All I Want for Christmas Is You” en 70 países y de — canciones candidatas, descargado de kworb.net con 3 segundos entre pedidos. Una temporada cuenta para un país si ya tenía chart ese diciembre: desde la primera vez que aparece cualquiera de nuestras canciones ahí y hasta su último chart publicado. Andorra, Malta y Rusia dejaron de tener chart; Rusia, cuando Spotify salió del país en 2022. Usamos de 2017 a 2025: antes, el archivo semanal está incompleto.
Covariables: nivel de inglés del EF English Proficiency Index 2025 (los países de habla inglesa nativa no están en el índice), porcentaje de cristianos de Pew Research Center (2020), y latitud y región de Natural Earth.
Censura por intervalo
En corto
No sabemos el día exacto en que Mariah se descongela, solo la semana: pasó entre el viernes y el jueves de la semana en que entró. Y si no entró antes del 31 de diciembre, solo sabemos que tardó más. A eso se le llama censura: el dato existe, pero lo vemos incompleto. Los métodos que usamos trabajan con ese intervalo en lugar de inventar una fecha exacta.
Lo que vemos contra lo que pasó
Guatemala, temporada 2025: cada barra es una semana de chart.
El calendario de jueves
En corto
Las semanas de chart cierran en jueves, y cada año el 1 de noviembre cae un día de la semana después. Si midiéramos en días, un país que siempre entra “la semana del 1 de noviembre” parecería adelantarse solo por el calendario. Por eso contamos en semanas: la semana 0 es la que incluye el 1 de noviembre.
La semana del 1 de noviembre, año por año
Estados Unidos entra casi siempre en la semana 0, aunque la fecha cambie.
| Temporada | El 1 de nov. cae en | Semana 0 | EE. UU. entró | Semana |
|---|
El detalle técnico
La tendencia es una regresión de la semana de entrada sobre el año, con efectos fijos de país y errores agrupados por país: — semanas por año (IC 95%: ; casos observados de países). Con el Top 50 es —.
Análisis de supervivencia
En corto
Es la estadística del “cuánto tarda algo en pasar”: se usa para medir cuánto dura un foco, cuánto tarda un paciente en recuperarse o cuánto se queda un cliente. Aquí, cuánto tarda Mariah en descongelarse desde el 1 de octubre. La curva dice qué porcentaje sigue congelado en cada fecha.
El detalle técnico
Las curvas usan el estimador de Turnbull, la versión de Kaplan-Meier para datos censurados por intervalo. Para separar el efecto de cada factor ajustamos un modelo de tiempo de falla acelerado (AFT) log-normal con censura de intervalo: log(días desde el 1 de oct.) = nivel de inglés + hemisferio + % cristiano + tendencia + error. Sus coeficientes se leen como “razones de tiempo”: 1.5 quiere decir que tarda 50% más.
Cada país aporta varias temporadas, así que los intervalos del AFT son algo optimistas. Los efectos grandes (inglés y hemisferio) no dependen de eso; el del % cristiano es chico y hay que leerlo con cautela.
El catálogo navideño
En corto
Buscamos en los charts de todos los países las canciones cuyo título suena a Navidad, en unos 30 idiomas: Christmas, Navidad, Jul, Weihnacht, Joulu, Święta, クリスマス… Después comprobamos con su historial que de verdad son de temporada. Así, “La Santa” de Bad Bunny queda fuera y “Navidad Sin Ti” de Los Bukis queda dentro.
El detalle técnico
Idioma: si el título deja claro que es inglés (o japonés, coreano, griego, tailandés o chino), se toma ese; si no, el idioma de los países donde suena, cuando 80% o más de sus semanas en charts son de países de un mismo idioma. Si suena repartida, es internacional; “Feliz Navidad” de José Feliciano, por ejemplo. En los países de habla inglesa no comparamos “su idioma”, porque Mariah ya lo es.
Pronóstico y backtest
En corto
Para saber qué método pronostica mejor, lo pusimos a predecir años que ya pasaron sin dejarle ver el resultado. A eso se le llama backtest. “La misma semana que el año pasado” le ganó a la mediana de los últimos tres años y a un modelo de supervivencia con tendencia.
El detalle técnico
La probabilidad de cada semana sale de cómo cambiaron los países de un año a otro entre 2017 y 2025, separando los tempraneros (semana 1 o antes), los intermedios (2 a 5) y los tardíos (6 o más), porque los tardíos se mueven más. La cuenta regresiva apunta al viernes que abre la semana pronosticada, a medianoche en la hora de cada país.
Limitaciones
- Entrar al Top 200 no cuesta lo mismo en todos lados. En países chicos, como Islandia, alcanzan pocos oyentes. Por eso también medimos el Top 50 y el Navidad-ómetro, que cuenta canciones dentro del mismo chart.
- Solo vemos la semana, no el día. Por eso todo se expresa en semanas de chart.
- Spotify no es todo el país. En varios países la radio, YouTube o la música en vivo pesan más. Esto mide la Navidad de quienes usan Spotify.
- El catálogo navideño depende del título. Una canción decembrina que no lo dice en su nombre (hay muchas en Colombia) se nos escapa.
- Pocos años. Nueve temporadas por país: suficiente para ver el patrón y justo para medir una tendencia.
Glosario y referencias
- Top 200 semanal
- Las 200 canciones más escuchadas en Spotify en un país, de viernes a jueves.
- Deshielo
- La primera semana de la temporada con Mariah en el Top 200 del país.
- Censura
- Cuando solo sabemos que algo pasó dentro de un intervalo, o que todavía no pasó.
- Turnbull
- La curva de supervivencia para datos censurados por intervalo.
- AFT
- Modelo de tiempo de falla acelerado: cuánto se estira o se acorta el tiempo según cada factor.
- Backtest
- Probar un pronóstico con años pasados, como si no supiéramos el resultado.
- kworb.net: historial de “All I Want for Christmas Is You”.
- Turnbull, B. W. (1976). The empirical distribution function with arbitrarily grouped, censored and truncated data. JRSS B, 38(3).
- Kaplan, E. L. y Meier, P. (1958). Nonparametric estimation from incomplete observations. JASA, 53(282).
- Davidson-Pilon, C. (2019). lifelines: survival analysis in Python. Journal of Open Source Software, 4(40).
- Šavrič, B., Patterson, T. y Jenny, B. (2018). The Equal Earth map projection. IJGIS, 33(3).
- Hyndman, R. J. y Athanasopoulos, G. Forecasting: Principles and Practice (el naive como punto de comparación).