¿Cuántos lanzamientos se necesitan para entrar en el algoritmo?
Es una triste acusación de dónde se ha encontrado el arte que la palabra algoritmo está tan libre como una métrica de éxito. Es aún peor, cuando se habla de inteligencia artificial como una especie de señor supremo musical que necesita constante agradable para obtener dicho éxito: al algoritmo realmente le gusta este.
sam kiszka
Pero, ¿qué significa el algoritmo? Como usuario de Spotify, me maravillo de la facilidad con la que la plataforma identifica mi gusto, recomienda una música similar y luego la incluye en listas de reproducción de género hiperfocadas. Post-Punk, Aggrotech, Microhouse: los subgéneros son infinitos. Si bien puede confundirlo con tallar un nicho cultural emocionante, en realidad es una estratagema mucho más amplia comprender sus hábitos de escucha.
Al principio, las listas de reproducción editoriales fueron hechas por el ex alquimista de datos de Spotify, dijo Glenn McDonald El nuevo podcast de negocios de música . La idea innovadora que se llamaba Algotorial era hacer que un editor humano eligiera un grupo de pistas, pistas que tenían sentido con la premisa de una lista de reproducción que continuó, pero en lugar de ser secuenciado por un humano, el algoritmo tomaría ese grupo de pistas y su escucha y usará básicamente la misma técnica que descubriendo semanalmente, pero en lugar de extraer de todo el universo para sorprenderlo, extrañaría este 500.
Entonces, ¿qué significa eso más generalmente, que la creatividad en la música se rige esencialmente por un grupo selecto de pistas que son responsables de Definición de un género ? Quizás la pregunta más apremiante es, ¿qué cualidades se medirían al evaluar la similitud de una pista con una dentro del grupo?
Aquí es donde entra Bart, la herramienta de inteligencia artificial de Spotify cuyo nombre completo es bandidos para recomendaciones como tratamientos. Utilizando tres funciones principales, Bart dibuja comparaciones tonales entre canciones y las recomienda a los usuarios. La primera de las tres funciones es el procesamiento del lenguaje natural, que analiza el lenguaje, las letras y el contenido de una canción. El segundo es el análisis de audio crudo, que tiene como objetivo detectar el estado de ánimo del audio de una canción, que luego se caracteriza en términos algo reductivos: optimista, frío, pesado, mínimo o abatido. Por último, Bart utiliza el filtrado colaborativo, que compara nuevas canciones con los hábitos actuales de un oyente utilizando características de humor establecidas y contenido lírico.
Ahora, en una plataforma que se informa que ve 120,000 nuevas canciones lanzadas a diario, es comprensible que estas canciones se procesen con cierta inteligencia artificial. Pero en última instancia, la pregunta más importante es, ¿dónde deja esto al artista? ¿Cómo se escucha un artista de dormitorio joven que podría haber escrito con bastante frecuencia un moderno Fields de fresa para siempre que se escucha, y es esa una sola canción lo suficiente? Aparentemente no.
En un episodio reciente de la Explosión Podcast, un empleado de música de Virgin Music reveló que la cantidad promedio de canciones lanzadas por un artista antes de romperse era de 32 años. Para el contexto, eso son tres lotes de lotes de Tour de misterio mágico, El álbum responsable del lanzamiento de Strawberry Fields Forever. No solo es preocupante que las etiquetas ahora hayan enumerado la posibilidad de romperse, sino que el bar se ha establecido en un nivel simplemente poco saludable para los artistas emergentes. Lo que sucede a menudo en el seguimiento de un artista que se le otorga el privilegio de aparecer en una lista de reproducción editorial de la plataforma es una extensión de gratitud, una publicación de Instagram del artista que agradece las plataformas de transmisión sin rostro por su exposición.
Lo que está en amenaza no es solo el artista tampoco. Como Kyle Chayka, explica en su libro FilterWorld: cómo los algoritmos aplanan el cultivo: Cuando un humano interpreta una obra de arte, agrega valor en lugar de quitarla. Un algoritmo no tiene capacidad para interpretar.
Con los artistas a merced de una regla de algoritmo de 32 canciones y el éxito de la misma que depende de la capacidad de la inteligencia artificial para interpretar su estado de ánimo tonal, ¿dónde deja eso al fanático, al crítico y al periodista en la cadena de interpretación artística? Tradicionalmente, desempeñaron un papel necesario no solo en recomendar música, sino también desafiar su gusto y ampliar su paleta para provocar conversaciones esenciales que tendrías en los terrenos de lugares, pubs o aulas escolares. Entonces, a medida que una singularidad dentro de las artes se precipita hacia la norma aceptada, se plantea la pregunta: ¿se necesitan 32 canciones para que un artista rompa la industria, o 32 canciones para que la industria rompa al artista?
(Créditos: lejano / Paulette Wooten / Joseph Pearson / Spotify)
