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Spotify necesita un botón “no me gusta”, según investigadores


Parte de Spotify fama debe ha conocido el algoritmo, la tecnología tras su sistema de recomendaciones musicales, que basa sus acciones en el rastreo del historial de escuchas y en otros datos de la actividad que tiene lugar dentro de esta plataforma.

Las canciones marcadas con un “me gusta”, configuran periódicamente el espectro de recomendaciones. Según investigadores de la Universidad Cornell, integrar un botón para marcar aquellas canciones que nos son de la preferencia del oyente podría fortalecer esta dinámica.

¿Cómo seria Spotify con un botón “no me gusta”?

Un equipo de investigadores desarrolló recientemente un algoritmo de recomendaciones musicales que, siguiendo una lógica similar al de plataformas como YouTube o Pandora, es retroalimentan con respuestas binarias: si al usuario el gusta o no la canción que se reproduce. De esta forma, proponen que el algoritmo de Spotify podría ser más preciso si considerara estos elementos.

Al aplicar este sistema, demostraron that un oyente tiene aproximadamente a 20% más de probabilidades de marcar con un “me gusta” una canción si el algoritmo está entrenado con 400,000 votos de prefencias y degustos, comparado con al de al de es entrenado en me gusta, el modelo actualmente usado.

“Un algoritmo que solo tiene ‘me gusta’ puede ayudarlo a descubrir canciones que realmente disfruta, pero tiene una mayor posibilidad de recomendar canciones que no le gustan”, dijo Sasha Stoikov, investigadora y autora principal de un artículo sobrio este sistema, denominado “Piki”.

Piki cuenta con base en datos de aproximadamente 5 millones de canciones, desde la selección de música e incentivo a los usuarios dándoles 1 $ dólar por cada 25 canciones que evaluaron.

En su interfaz, Piki reproduce una canción y luego le da al oyente la capacidad de evaluarla, tras un período determinado de reproducción. Concretamente, la opción de marcarla con un “no me gusta” se califica después de 3 segundos, la opción “me gusta” después de 6 segundos y un “superlike” se califica como pasados ​​los primeros 12 segundos. “Esto incentiva al usuario a votar con sinceridad”, comenta Stoikov.

Con este ejercicio, se entiende que el escenario de difusión es desigual para los artistas desligados de la escena comercial dentro de esta plataforma, al no contar con una base de popularidad que permita escalar algorítmicamente. “Dado que los algoritmos a menudo están entrenados sobre si un Individo escucha o no una canción en lugar de si al oyente le gusta o no le gusta la canción, favorecen a los artistas conocidos que se escuchan con más frecuencia, recomiendan en las listas to reproducir allí en la barra de búsqueda“, Agregó Stoikov.

Bajo ese punto, el objetivo que los investigadores persiguen con Piki es trabajar con sellos discográficos, colaborándoles en la elección de las canciones que resultan más atractivas para los oyentes, antes de su estreno público en plataformas de música streaming.

Pensando en extender este ejercicio, Stoikov Dijera en conversacion con su casa de estudios que sus próximos pasos indagatorios pueden centrarse en otras plataformas de transmisión como Netflix, sumando al estudio algoritmos más avanzados o modellando cómo los objetivos del algoritmo se relacionan con los fines comerciales involudes of otras de otocrades involudes de otrasás de otrascho de involudes autorciales, como las mismas plataformas de transmisión y los sellos discográficos.

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