Soy usuario de streaming desde las épocas de Rhapsody y me he enganchado durante temporadas a diversos servicios de música, algunos incluso restringidos por geolocalización; evocar canciones olvidadas en la memoria, descubrir nuevos artistas y conformar estaciones de radio personalizadas fueron las primarias razones para saber que el concepto de ubicuidad total era un punto sin retorno en la industria del entretenimiento y que eran tiempos de cambio total.

Poco a poco fui descubriendo las listas de reproducción y sin darme cuenta fueron sustituyendo a mis viejos mixtapes de la adolescencia. Sin saberlo, mis gustos y mi información estaban siendo parte de una maquinaria de inteligencia artificial desde hace dos décadas esta revolucionando las industrias culturales.

Por razones que hasta años después entendí, Pandora y MOG (luego llamado Beats y ahora Apple Music) fueron mis servicios favoritos. Ambos me hacían descubrir nueva música todos los días. Me creaban estaciones y playlists con joyas para mis oídos.

Si bien es cierto que Spotify, Apple Music, Deezer o Google Play Music son el rostro del streaming como lo conocemos, detrás de las millones de canciones disponibles hay plataformas que son las responsables de hacer la selección de lo que escuchamos. Me refiero a The Echo Nest, Music Genoma Project, Musimap y algunas más.

Dejémoslo claro, los seres humanos somos muy flojos, incluso en términos musicales. A pesar de millones de canciones disponibles en los servicios de streaming, mucha gente escucha una y otra vez un mismo ciclo de canciones, “nuestro Top 100” por decirlo de alguna manera.

Es entonces que entran en acción las playlists. Como es bien sabido, los servicios de música bajo demanda pagan a los artistas por reproducción. Así cada vez que escuchamos una canción abonamos una ínfima cantidad de dinero a nuestro artista favorito. El asunto es que hay un universo de millones de grupos, bandas, solitas, orquestas esperando a ser escuchadas y ¿como habemos de oír esos maravillosos artistas si no los conocemos?

El mundo digital ha transformado nuestras viejas costumbres analógicas: ya no hay tiendas de discos con gurús que nos aconsejen sobre nuevos artistas, las estaciones de radio tienen muy pocos melómanos, ahora se rigen por mercadólogos que a su vez confían en la palabra de Spotify, las revistas musicales especializadas tristemente van a la baja.

La gran mayoría de la gente abre su app de Deezer o Apple Music y va hacia las playlists. Sean las de éxitos de la semana, las que se sugieren para hacer deporte o las que aparecen en la primera pantalla de su smartphone o de su computadora. Esta acción es repetitiva.

A partir de esto, la gran mayoría de la gente escucha las listas de reproducción que le “dicta” el servicio de streaming.

¿En qué se benefician los artistas independientes cuando las playlist están preestablecidas? ¿cómo descubrir nueva música si las plataformas sólo nos sugieren mainstream? ¿cómo se “elaboran” estas listas?

Existen dos posiciones antagónicas sobre la creación de listas, una sugiere el uso de algoritmos matemáticos y la otra, la intervención de curadores expertos en música. Spotify ha sido muy criticado por utilizar máquinas de inteligencia artificial que generan algoritmos para ir perfilando a cada usuario. Deezer y Apple Music enarbolan la bandera de una curaduría “humana”, aunque es irremediable que usen inteligencia artificial, simplemente sería imposible no hacerlo cuando se trata de millones de canciones y miles de millones de datos en su conjunto.

A continuación traslado algunas definiciones de Wikipedia sobre estas plataformas generadoras de recomendaciones musicales y playlists:

Pandora Music Genome

Pandora fue el primer servicio de streaming en diseñar una plataforma compleja que en sus inicios usaba 450 atributos para describir canciones y un complejo algoritmo matemático para organizarlos. El proyecto Music Genome fue desarrollado por Pandora Media y permanece como la tecnología core utilizada para programar sus estaciones de radioonline en respuesta a los deseo de sus usuarios. Actualmente el proyecto Music Genome se conforma de 5 sub-genomas: Pop/Rock, Hip-Hop/Electrónica, Jazz, World Music y Clásica.

Una canción es representada por un vector que contiene valores por aproximadamente 450 “genes”. Cada gen corresponde a una característica de la música, por ejemplo: genero del vocalista líder, el uso prevalente del groove, el nivel de distorsión de la guitarra, el tipo de voces en los coros, etcétera. Rock/pop tiene 150 genes, rap cuenta con 350 genes y el jazz hasta 400 genes. World Music y Clásica van de los 300 a los 500 genes. la base de datos del proyecto Music Genome está construida usando una metodología que incluye en uso de terminología precisa, un marco de referencia, análisis redundantes, etcétera. Una vez que se tiene el vector de una canción, una lista de canciones similares se construye usando lo que Pandora denomina “matching algoritm”. Cada canción es analizada por un músico en un proceso que dura entre 20 y 30 minutos por canción. Diez por ciento son analizadas por más de un músico para asegurar conformidad con los estándares y la confiabilidad estadística.

The Echo Nest

The Echo Nest es una plataforma de inteligencia musical y datos para desarrolladores y compañías de medios. Basado en Somerville, MA, fue un spin-off de la investigación del laboratorio de medios del MIT para entender el audio y el contenido textual de la música registrada. Sus creadores tenían la intención de realizar la identificación de la música, la recomendación, la creación de la lista de reproducción, huellas digitales y análisis para los consumidores y desarrolladores.

Echo Nest emplea su base de datos derivada automáticamente de unos 30 millones de canciones agregadas del rastreo web, minería de datos y técnicas de procesamiento de señales digitales.

Echo Nest fue adquirido el 6 de marzo de 2014 por Spotify. La agencia de inteligencia musical funciona para ayudar a Spotify a personalizar las recomendaciones musicales que son impulsadas por algoritmos. The Echo Nest es la fuerza impulsora detrás de las listas de reproducción profesionalmente curadas en Spotify. Para generar listas de reproducción Discover Weekly individualizadas, así como recomendar sugerencias en la sección “Discover” de la página de inicio de Spotify, individualizada para cada suscriptor, Echo Nest recopila datos sobre los hábitos de escucha de un usuario y lo utiliza para predecir qué música disfrutarán más.

Musimap

“Somos una empresa de tecnologías cognitivas que revoluciona la recomendación musical. Hemos desarrollado un híbrido entre la experiencia humana y el algoritmo automatizado para hacer una tecnología humanizada”, dijo el CEO de Musimap Vincent Favrat durante un seminario organizado por el sitio http://4pt5.com

Musimap emula la compleja interacción emocional que los seres humanos tienen con la música. Su algoritmo sensible a las emociones detecta, explica y responde a la música como lo hacen los humanos. Gracias a la contribución de más de 60 expertos interdisciplinarios (Daniel Levitin, Joseph Kerman, Gilles Peterson, Karl Bartos de Kraftwerk, etcétera), Musimap ha desarrollado una tecnología informática cognitiva arraigada en un enfoque sociopsicológico y musicológico, en la recuperación de texto de las TIC o en el análisis de señales. “Para decodificar el ADN de la música”, señaló Favrat durante el mencionado evento, “hay que tener en cuenta toda la paleta de las emociones humanas”.

Musimap utiliza 11,322 palabras clave, así como 400 estados de ánimo complejos para describir la música. “Eso va mucho más allá del análisis de señal tradicional, que propone 5 o 10 estados de ánimo”, acotó Vincent. “Uno también necesita entender la mentalidad de cada oyente en su contexto particular, por lo que estamos utilizando más de 100 situaciones de escucha. Para lograr una recomendación de música adecuada, creemos que uno también debe dominar las emociones, las relaciones y las influencias”.

La base de datos granular de Musimap incluye más de 3 mil millones de puntos de datos, 2 mil millones de relaciones y pronto hasta 50 millones de canciones. Su red de música neural es el resultado de una mezcla única entre la ciencia suave y dura, donde un curador humano en profundidad, junto con las últimas tecnologías de IA ingenieros de un sistema de múltiples capas de influencias cruzadas. “En otras palabras, hemos traído criterios suaves en la ecuación en la parte superior de la ciencia dura, a fin de lograr una emoción sensible a la música recomendación”, explicó Favrat en el seminario.

“Creo que los asistentes de inteligencia van a interactuar continuamente con grandes volúmenes de datos y sensores para detectar, capturar y reconocer todos los datos pertinentes en tiempo real y anticiparse a la intención de los usuarios con el fin de proporcionarles el contenido correcto en el momento adecuado. El aumento de este tipo de asistentes cognitivos beneficiará a cada individuo mediante la filtración de información relevante en un entorno cada vez más complejo. Imagine un mundo donde se pueda navegar por una biblioteca global y descubrir música de una manera transparente, donde las recomendaciones musicales estén de acuerdo con su personalidad, mentalidad, gustos, emociones, contexto social, estado de salud y ambiente. Este compañero inteligente siempre estaría disponible en la nube”, agregó el CEO de Musimap en entrevista para la agencia Sinc

Por otro lado, Google Play Music utiliza máquinas artificiales para entender la música que nos gusta y mezclarla de acuerdo a determinadas señales (que salen de nuestro comportamiento social en internet) como nuestra ubicación (casa, oficina, coche, transporte, de viaje regional o en el extranjero, etcétera), actividad, día de la semana, hora del día, incluso el clima, esto junto con listas de reproducción seleccionadas a mano para personalizar la música en tiempo y espacio.

Cuestión de tino

Actualmente uso Spotify, Tidal, Google Play Music y Pandora (empleando una VPN) y contra lo que hubiera supuesto, el único servicio que musicalmente no me convence es Tidal. Si bien es cierto es el que “mejor calidad de audio” ofrece, Tidal y yo no nos “hemos enganchado”; sus recomendaciones y listas de reproducción sugeridas, simplemente no tienen que ver conmigo, me propone demasiado hip-hop, gangsta y sus variantes, géneros que no consumo. Con Spotify y Google Play Music las cosas son realmente diferentes y a veces sorprendentemente agraciadas, por lo regular no sólo me sugieren artistas de géneros que me gustan, sino que me hace recomendaciones muy atinadas, descubrimientos casi mágicos de canciones que debería escuchar. ¿Inteligencia artificial con sentido humano?

La visión

Las listas de reproducción son un gran negocio para las grandes disqueras y todavía un enorme reto para los artistas independientes, pero más allá del asunto del dinero, representan una revolución en el modo en el que se consume la música y como la tecnología del Big Data está abarcando todas las industrias culturales de nuestros días.

La inteligencia artificial combinada con la percepción cognitiva traerá como resultado una plataforma cuyo poder informático ni siquiera sospechamos.

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