¿Somos lo que escuchamos? Así influyen los algoritmos de recomendación en nuestros gustos musicales

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Spotify, Deezer o YouTube Music se han transformado en el primordial canal de consumo de música en España y buena parte del mundo. Hace tiempo que nos olvidamos del CD y las descargas parecen algo cada vez mas lejano. Pero ¿cómo influyen los algoritmos de estas plataformas de streaming en nuestros antojos musicales?

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En base a los documentos aportados por 4.000 consumidores de música en streaming, los sociólogos de Orange Jean Samuel Beuscart, Samuel Coavoux y Sisley Maillard han analizado como estas plataformas han variado la forma en que el planeta escucha música y, sobre todo, detecta nuevos artistas. El paper con las conclusiones, ‘Music recommendation algorithms and listener agency’, ha sido anunciado en ‘CAIRN’.

El control del streaming

Casi uno de cada dos euros que produce la empresa musical a nivel internacional vienen de plataformas de música en streaming. Según el último documento de la Federación Internacional de la Industria Fonográfica (IFPI, por sus siglas en inglés), mientras los ingresos por ventas físicas y por descargas seguían cayendo en 2018, los derivados de las plataformas online crecían un 34%.

De hecho, la facturación del streaming (8.900 millones de dólares), impulsada por las avances en conectividad y la gama de oferta, duplicó a la del segmento de ventas físicas el año pasado. Según los documentos de la IFPI, 2018 cerró con 255 millones de visitantes de pago de beneficios por suscripción. Es decir, 255 millones de individuos que pagan por entrar a Spotify® Premium o Amazon® Music Unlimited, entre otros.

En España, casi tres cuartas partes de la música que se adquiere se compran ya a través de internet y hay 2,3 millones de suscriptores a beneficios de pago. De los casi 237 millones de euros facturados por la empresa en vuestro país, cerca de la mitad se entraron a través de plataformas de streaming de pago. Además, alrededor de uno de cada 4 euros aparecieron a través de la compra digital de discos y canciones(mp3) y de los beneficios de streaming gratuitos financiados por publicidad.

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Los algoritmos y los antojos musicales

Radar de nuevos artistas, música relacionada con nuestros gustos, emisoras y playlist personalizadas y listas de canciones(mp3) diseñadas para distintos territorios de ánimo. La personalización de los algoritmos forma parte de la razón de ser de las plataformas de música digitales. Con miles de millones de canciones(mp3) disponibles para reproducir en cualquier instante y lugar, ¿hasta qué punto los visitantes ofrecen sus antojos a las decisiones de las plataformas de streaming?

Durante 5 meses, los sociólogos de Orange y inventores del repaso analizaron mas de 17 millones de reproducciones de un total de un millón de canciones. Alrededor de la mitad de las reproducciones llegaban hasta el final del tema, mientras que un 30% no pasaba de los 30 segundos. Las canciones(mp3) mas famosos representaron solo un 5% del total de temas, sin embargo acumularon buena parte de las reproducciones.

“Las plataformas de streaming prometen que, dada su amplia propuesta y sus tools de recomendación, la diversidad de la música consumida razones ser mayor que en el comercio de ventas físicas y el de descargas”, expone Samuel Coavoux, co-autor del estudio. Una premisa que quedó probada en la investigación, pese a que variaba mucho entre usuarios.

Según el estudio, los visitantes mas frecuentes conocían preferible el funcionamiento de las plataformas y confiaban mas en las tools de recomendación y, por lo tanto, escuchaban una gama mayor de música. Sin embargo, los visitantes mas inexpertos y, sobre todo, los mas jóvenes, tendían a oir artistas mas famosos y famosos de forma recurrente.

Aun así, el 90% de las reproducciones analizadas pertenecían al 10% de los artistas reflejados en el estudio. Uno de cada 4 visitantes consumió, en exclusiva, música de artistas famosos. “De hecho, los artistas famosos dominan tanto las bibliotecas de los visitantes poco frecuentes como las de las reproducciones habituales de los visitantes activos”, agrega Samuel Coavoux. Entonces, ¿hasta qué punto los algoritmos de recomendación fomentaban la diversidad o la uniformidad de los gustos?

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En todas las plataformas analizadas, los algoritmos proponen canciones(mp3) y artistas similares a los escuchados, sin embargo algo menos conocidos. Sin embargo, solo una minoría acaba en la biblioteca de los visitantes junto al resto de canciones(mp3) favoritas. Además, este tipo de recomendaciones se consumían, sobre todo, en contextos en los que oir música no era la version principal. Por ejemplo, canciones(mp3) de fondo para trabajar o crear ejercicio.

Según las conclusiones del estudio, el consumo inspirado en algoritmos es, todavía, minoritario. La totalidad de reproducciones se producen a través de una elección explícita de los consumidores y no de forma automatizada. Los visitantes eligen la totalidad de sus canciones(mp3) y tienden a utilizar las tools de recomendación solo como motores de busqueda o para investigar discografías de artistas concretos.

Es decir, hoy por hoy, los antojos musicales personales, influidos por otros factores, aún prevalecen sobre las recomendaciones algorítmicas en la totalidad de contextos. Sin embargo, sí han ganado peso en algunos ambientes en los que lo prioritario es no tener que escoger de forma activa las canciones(mp3) que escuchamos.

Por Juan F. Samaniego

Imágenes | Unsplash/Henry Be, Jamakassi, Alice Moore

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