Ahora Leyendo
El Enigmático Motor de Análisis de Spotify

El Enigmático Motor de Análisis de Spotify

Y la radiografía que hace de canciones y usuarios

En una forzosa cena de servicios de música en streaming, Spotify se llevaría el trozo más grande de la tarta y presidiría la mesa. Con más de 35 millones de canciones, esta compañía sueca atesora una de las mayores colecciones de música oficial y legal jamás reunida. Descartada la biblioteca de Youtube al incluir vídeos no oficiales subidos por los usuarios, solo SoundCloud reúne más canciones originales (unas 150 millones). Sin embargo, el tamaño del catálogo no es un factor decisivo para los usuarios, quienes difícilmente alcanzan a dimensionar la inmensidad de música a su disposición. De ahí que sea la capacidad de ordenar, “curar” y sugerir canciones la que marque la gran diferencia entre los diferentes servicios. A juzgar por su número de usuarios activos mensuales y suscriptores de Premium, Spotify parece haber acertado en sus esfuerzos de brindar la experiencia musical más personalizada posible.

¿Qué analiza Spotify de cada tema?

Estamos en plena era de los datos y no por capricho. Si bien la música es una experiencia profundamente subjetiva, cuanto más objetivo es su análisis, más insights y correlaciones podemos extraer de la percepción, gustos y respuestas psicológicas del oyente. A continuación tenéis los principales atributos de las canciones a los que Spotify asigna un valor. Están en inglés junto a una traducción que en algún caso podría provocar un tic nervioso a los de la RAE.

  • Acousticness (Acústica): Una medida de confianza entre 0.0 y 1.0 de cuan acústica es una canción.
  • Danceability (Bailabilidad): Una medida entre 0.0 y 1.0 de cuan apta es una canción para bailar –imagino que no habrá ninguna con un 0 rotundo.
  • Energy (Energía): Una medida perceptual entre 0.0 y 1.0 que representa la intensidad y actividad. Las variables que intervienen en este atributo incluyen el rango dinámico, volumen percibido, timbre y la entropía general de la canción.
  • Instrumentalness (Instrumentalidad): Una medida de confianza entre 0.0 y 1.0 de si una canción incluye voz. Descarta sonidos como “Oh” y “Ah”.
  • Key (Clave): Establece la clave en la que está la canción asignándole un número entero que representa su altura según la notación musical. Ej: 0=C, 1=C#/Db etc.
  • Liveness (En vivo): Una medida de confianza entre 0.0 y 1.0 de si la canción fue grabada en vivo detectando la presencia de público.
  • Loudness (Sonoridad): Determina el volumen medio de la canción en decibelios (dB).
  • Mode (Modo): Indica el modo (mayor o menor) de la canción, es decir, el tipo de escala de la que deriva su contenido melódico. Un 1 representa una escala mayor y un 0 una menor.
  • Speechiness (Habla): Establece intervalos entre 0.0 y 1.0 de proporción de la presencia de palabras habladas y música. Spotify también incluye audio libros y poesía entre otros.
  • Tempo: Indica el tempo medio de la canción en golpes por minuto (BPM).
  • Valence (Valencia): Una medida entre 0.0 y 1.0 que describe cuan positiva es una canción. Una canción con una valencia alta será, en la mayoría de los casos, alegre animada o eufórica. En cambio, una canción con una valencia baja es más proclive a transmitir tristeza, depresión o ira.

Así se ve un referente de alta «bailabilidad», energía y valencia bajo la lupa de Spotify. Lejos de establecer cifras del 1 al 10 –cómo haríamos muchos– el programa de Spotify llega a las cien milésimas (5 decimales) cuando quiere verdadera precisión. Te dejo una pista de qué canción se trata con la siguiente escena de «Intocable«.

via GIPHY

Sabemos la cantidad media de canciones que se suben semanalmente a la plataforma –unas 3.000– gracias a una pieza de branded content de la BBC contratada por Spotify. Unas 175 horas de audio aproximadamente que tendrían muy ocupados a la plantilla de musicólogos si no fuese por la tecnología de Echo Nest. Esta start-up originada en el MIT se jactaba en 2014 de tener la mejor herramienta de simulación de cómo los humanos percibimos la música. Ese mismo año la compró Spotify por $100 millones y desde entonces es el motor de análisis de canciones, recolección de datos sobre usuarios y de sus reconocidas recomendaciones.

Una de sus armas secretas es Truffle Pig, aka Cerdo Trufero, la herramienta interna que permite a sus empleados jugar con los parámetros mencionados arriba, y otros como el año de publicación o la popularidad. Así crean infinitas listas públicas por categorías tan distintas como estados de ánimo, género o actividades cómo dormir o concentrarse, etc. Una bendición para los usuarios que buscan algo concreto.

¿Qué entiende Spotify de ti? (O al menos lo intenta)

Hacer playlists automáticamente con establecer unos filtros es elogiable, pero no asombroso a estas alturas. Como hemos dicho al inicio, la personalización es la dirección en la que reman todos los competidores del sector. Si tienes una cuenta activa de Spotify, también tienes un perfil de tus gustos musicales oculto para los demás usuarios y para ti también, salvo que, como con Truffle Pig, trabajes para ellos. Tu perfil consiste en representaciones gráficas de tus géneros –subdivididos al máximo– y artistas más escuchados además de una puntuación relativa a algunos parámetros de la música que escuchas, como los siguientes:

  • Mainstreamness: ¿Cuán popular es la música que escuchas?
  • Frescura: ¿Te inclinas por música que ha sido publicada recientemente?
  • Diversidad: ¿Cuán dispuesto estás a escuchar música diferente? ¿Qué tan a menudo agregas nueva música a tus listas?
  • Hotness: ¿Cuánto da que hablar la música que escuchas?
  • Descubrimiento: ¿Qué tan frecuentemente escuchas a artistas antes de que sean reconocidos?

2 de los pocos perfiles de preferencia musical que ha enseñado Spotify. En este caso son del periodista Adam Pasick publicado en su artículo para la revista digital Quartz. Él tampoco sabía lo que era «Chamber Pop».

Descubrimiento Semanal

Esta playlist recién horneada cada lunes por Spotify para sus usuarios –premium o no– es hasta ahora su algoritmo más exitoso. Y es que aunque sus recomendaciones carezcan de ese componente íntimo, subjetivo y muchas veces condicionante que puede tener una recomendación de una persona –ese amigo que organiza sus vacaciones en función de los festivales, alguien pasando una mala racha, un locutor de radio, tu pareja, ese alguien a quien no dejas poner música en tu coche– esta inteligencia artificial puede llegar a entender claves de tus gustos musicales a un nivel más profundo que tú mismo. Sin embargo, hay mucho camino por recorrer y la dirección de Spotify lo sabe. Quizás por eso no nos dejan ver aún nuestra propia ficha de gustos musicales.

PD: Si no quieres que te pase lo que a este último, puedes usar la funcionalidad de “sesión privada”. Spotify no tendrá en cuenta las canciones que suenen durante ésta. Te espera en el menú desplegable al lado de tu perfil (el que sí puedes ver). Pero si no compartes tu cuenta y sigues insatisfecho con tu Descubrimiento Semanal, quizás te pase como al obrero del chiste. Ese que en el descanso se quejaba siempre del bocadillo que le había tocado, hasta que un día un compañero le preguntó por qué no le decía algo a la persona que se los preparaba. Y éste le respondió: ¡Si me los preparo yo!

View Comment (1)

Leave a Reply

Your email address will not be published.

© 2019 theBeatcom.
All Rights Reserved.

Scroll To Top