Esta mañana como cualquier otra, millones de usuarios de Spotify reciben una nueva lista de canciones que parecen dadas por un amigo que se tomó la molestia de buscarlas específicamente para ti, porque sabía que te iban a encantar.
Pero estas listas de reproducción, del servicio de descubrimiento semanal de Spotify, son creadas a través de un algoritmo.
Las recomendaciones de música automatizadas no son algo nuevo, pero Spotify parece haber identificado los ingredientes de una lista de reproducción personalizada para que se sienta fresca y familiar al mismo tiempo. Eso es una enorme ventaja contra competidores como Pandora, Google y Apple, quienes tienen de igual forma un enorme repertorio de música pero realizan distintos procesos para seleccionar las mejores canciones para cada usuario.
Los usuarios aman este servicio sin duda. Desde que se lanzó en Junio de 2015, las canciones de sus listas han sido reproducidas miles de millones de veces y en los momentos puntuales en los que suceden errores técnicos que retrasan el lanzamiento de nuevas canciones, por ejemplo, crean gran perturbación entre los usuarios.
Si eres un usuario de Spotify, puedes ver qué canciones ha seleccionado Spotify para ti esta semana y es que al iniciar sesión tu lista de reproducción va a aparecer como por arte de magia.
El entender cómo funciona el proceso te dará una idea de cómo los fans de la música estarán descubriendo nueva música en el futuro, mucho tiempo después de que la mera noción de una mezcla quedara en el pasado.
Está basada en otras listas de reproducción
El ingrediente principal en el servicio de Discover Weekly, después de todo, son otras personas. Spotify comienza a ver las más de 2.000 millones de listas de reproducción creadas por sus usuarios – siendo que cada una es un reflejo de los gustos y sensibilidades de cada fan. Esas selecciones humanas y agrupaciones de canciones forman el centro de las recomendaciones de los descubrimientos semanales.
Spotify considera todo, desde listas de reproducción curadas profesionalmente como Rap Caviar, desde las listas de reproducción de tus conocidos. Le da un peso extra a las listas de reproducción propias de la compañía y a aquellas que tienen más seguidores. Posteriormente trata de llenar los vacíos que hay entre tus hábitos de escuchar música y el de aquellas personas que tienen gustos similares. En palabras simples, si Spotify se da cuenta de que dos de tus canciones favoritas tienden a aparecer en listas de reproducción en conjunto con una tercera canción que aún no has escuchado, te recomendará esa última canción.
Tu propio perfil
Pero la receta para tu propia lista de reproducción de descubrimiento semanal es mucho más complicada que eso. Spotify también crea un perfil del gusto musical individualizado de cada usuario, agrupado en ramas de artistas y sub-géneros y micro-géneros (no sólo rock y rap, sino géneros más específicos como pop sintetizado, entre otros).
Las recomendaciones son entregadas utilizando tecnología de Echo Nest, una analítica de música que Spotify adquirió en 2014, que aprende acerca de géneros emergentes al tener máquinas que leen los sitios de música y analizan cómo distintos artistas son descritos.
Algoritmos
La conexión entre la información de los miles de millones de listas de reproducción y tu perfil de gustos personales es creada por los algoritmos de Spotify.
Los ingenieros de Spotify han compartido en varias ocasiones como keynotes en diferentes eventos profesionales de la industria musical entre otros, muchos de los detalles técnicos. Sus acciones incluyen el filtrado colaborativo, visto más comúnmente en la pestaña de “Clientes que compraron este ítem también compraron…” de Amazon, y un procesamiento de lenguaje natural, el cual es cómo Echo Nest entiende los blogs de música, y los títulos de las listas de reproducción. La compañía utiliza el software de código abierto llamado Kafka para manejar la información en tiempo real.
En términos más sencillos, han construido un modelo de toda la música que conocemos, la cual es potenciada por todas las acciones de curaduría de la gente en Spotify que se encuentra añadiendo a las listas de reproducción. Por otro lado, tienen (los técnicos de Spotify responsable de las recomdaciones) su impresión de cuáles son gustos musicales. Cada lunes por la mañana, toman esas dos cosas, hacen un pequeño filtrado, y tratan de encontrar qué es lo que los otros usuarios han estado escuchando en torno a la música que suele oír un usuario en cuestión, pero es que relativamente nueva para ti.
Encontrando la música más adecuada
Spotify está usando también un aprendizaje profundo o deep learning – una técnica para reconocer patrones entre grandes cantidades de información con potentes computadoras que son “entradas” por humanos – para mejorar sus selecciones de descubrimiento semanal. Esto se hace por trabajo de Sander Dieleman, quien en su momento fue un interno de Spotify y actualmente es un investigador para la subsidiaria de inteligencia artificial de Google, llamada DeepMind.
La personalización puede ser un poco extraña
Los resultados, como pueden afirmar muchos usuarios de Spotify, son un poco desacertados. “¿Cómo rayos se les ocurre eso?” puedes pensar al ver cierta canción de cierto artista en tu lista de reproducción.
Seguramente tus listas de reproducción varían de semana en semana, probablemente reflejando tus preferencias musicales cambiantes, si fuera el caso.
En una lista de reproducción de Discover Weekly con 30 canciones, encontraras 15 canciones que te gusten, 10 que no te impresionen, cuatro que no te importan, y una con la que probablemente te obsesiones.
Consejos para utilizar Discover Weekly
Si bien es cierto que las selecciones de Spotify pueden ser buenas, no son perfectas, no obstante seguro que en tus listas de reproducción por lo general contengan una o dos canciones que amas por completo, una media docena que te gustan bastante y unas que no me gustan pero para nada.
Para saber como los usuarios podrían mejorar sus resultados para sacarle provecho a estas recomendaciones puedes hacer varias cosas, unas más sencillas que otras.
Añade canciones que te gusten a una lista de reproducción o a tu repertorio de Spotify. Si tienes guardada una canción en una lista de reproducción o tu librería y luego empiezas a escucharla de forma regular, va a influenciar de forma significativa lo que saben de ti. Inquietante pero «algorítmicamente» significativo.
Omite las canciones que no te gustan. Si los usuarios omiten una canción dentro de los primeros treinta segundos, el algoritmo lo interpreta como que no te gusta esa canción en particular o artista.
Busca nuevos artista y géneros. Si te recomiendan algo y empiezas a explorar la discografía del artista, va a tomarla en cuenta también. A mayor exploración y reproducciones fuera de las recomendaciones del Discover Weekly, más tendencia estás creando para influenciar lo que vayan a seleccionar para ti.
Sé paciente. El algoritmo está diseñado para ignorar cambios bruscos en la actividad debido a que muchas personas comparten sus cuentas de Spotify, por lo que añadir una nueva actividad no va a resultar en cambios inmediatos a tu lista de reproducción.
Utiliza el “modo privado” si no quieres que Spotify le preste atención. Tal vez tu novi@ le guste mucho el death metal pero el algoritmo ignorará esas reproducciones hechas en ese modo.
Spotify también ignora las canciones que escuchas en el Discover Weekly.
Algunos géneros tienden a ser filtrados. Spotify toma algunas decisiones editoriales acerca de lo que podría gustarle a los usuario como que las canciones navideñas van a desaparecer tras el 25 de diciembre (pasadas las fechas señalas y siempre refiriéndose a las recomendaciones, obviamente, los villancicos seguirán :), al igual que las personas que escuchan música de ambiente no van a tener sus recomendaciones llenas de bandas sonoras de ese tipo de música.
Tal vez el mejor consejo para obtener lo mejor de las recomendaciones de Spotify sea escuchar los Discover Weekly de otras personas. ¿Tienes un amigo con un buen gusto? Pídele que te pase su lista de reproducción.
En fin, esperamos que te haya resultado interesante como funciona a grandes rasgos las recomendaciones en Spotify.
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