E l día de hoy vamos a explorar el mundo cambiante de la música y la tecnología. En el vasto paisaje del streaming de música, una plataforma se ha destacado como un gigante indiscutible: Spotify. Desde su lanzamiento, esta aplicación ha redefinido la forma en que millones de personas en todo el mundo descubren, disfrutan y se conectan con la música que aman.

En esta estrada de blog, nos sumergiremos en el viaje de Spotify desde sus humildes inicios hasta convertirse en el líder indiscutible del streaming musical. Pero más allá de su popularidad masiva, nos sumergiremos en el corazón mismo de su éxito: el algoritmo clasificatorio de canciones que ha revolucionado la forma en que consumimos música.

El algoritmo de recomendación de Spotify es la columna vertebral de la experiencia de usuario en la plataforma. Utilizando datos, análisis y técnicas innovadoras, este algoritmo tiene el poder de comprender nuestros gustos musicales, sorprendernos con nuevas melodías y mantenernos cautivados con listas de reproducción personalizadas, Spotify utiliza algoritmos de inteligencia artificial como Procesamiento del lenguaje natural, Machine Learning y Algoritmos de Contexto temporal entre otros

Exploraremos cómo este algoritmo ha cambiado la dinámica de descubrir música, cómo moldea nuestras preferencias y cómo, a través de su compleja red de datos y aprendizaje automático, nos ofrece una experiencia de escucha única y personalizada.

Acompáñanos mientras desentrañamos los misterios detrás del algoritmo que ha convertido a Spotify en mucho más que una simple plataforma de música. Adéntrate en la magia de la recomendación de canciones y descubre cómo esta aplicación ha transformado nuestra relación con la música que amamos.

El proceso inicia con un Filtrado colaborativo que analiza el patrón todos los datos que pudiera existir en una lista de reproducción e intenta comprenderlos, comienza con la creación de un mapa de puntos, donde cada punto de este mapa es una canción y la ubicación de este punto es asignado por el filtrado colaborativo. Aquí es muy importante entender que aprende esta información de las listas de reproducción que comenzamos a escuchar o crear.

Cuando dos canciones se encuentran muchas veces juntas en listas de reproducción, estas dos canciones representadas en el mapa están cada vez más cerca una de la otra, en caso contrario si estas dos canciones no están juntas en ninguna lista de reproducción se representan en el mapa muy distantes entre sí.

El filtrado colaborativo es muy bueno, pero no es perfecto ya que solo considera que dos canciones estén juntas en listas de reproducción, pero esto no es suficiente, por ejemplo: En esta época navideña muchas personas crean listas de reproducción de navidad donde incluyen solo canciones navideñas, pero estas canciones pueden ser de diversos géneros. Puedes escuchar los peces en el rio de un género y en la misma lista otra versión, pero de género diferente. Esto provoca que el algoritmo te pueda recomendar canciones que no te gustan, para evitar esto Spotify utiliza otra capa llamada filtrado basado en contenido. Este algoritmo utiliza los metadatos de las canciones en donde analiza muchos factores, tiene hasta su api donde se puede obtener mucha información. Algunos de los datos que Spotify considera para poder valorar las canciones son:

Acústica: Una medida de confianza de 0,0 a 1,0 de si la pista es acústica. 1.0 representa una alta confianza en que la pista es acústica.

Bailabilidad: La bailabilidad describe qué tan adecuada es una pista para bailar en función de una combinación de elementos musicales que incluyen el tempo, la estabilidad del ritmo, la fuerza del ritmo y la regularidad general. Un valor de 0,0 es el menos bailable y 1,0 es el más bailable.

Energía:La energía es una medida de 0,0 a 1,0 y representa una medida perceptual de intensidad y actividad. Por lo general, las pistas enérgicas se sienten rápidas, ruidosas y ruidosas. Por ejemplo, el death metal tiene una alta energía, mientras que un preludio de Bach puntúa bajo en la escala. Las características perceptuales que contribuyen a este atributo incluyen el rango dinámico, la sonoridad percibida, el timbre, la velocidad de inicio y la entropía general.

Sonoridad: La sonoridad general de una pista en decibelios (dB). Los valores de sonoridad se promedian en toda la pista y son útiles para comparar la sonoridad relativa de las pistas. La sonoridad es la cualidad de un sonido que es el principal correlato psicológico de la fuerza física (amplitud). Los valores suelen oscilar entre -60 y 0 db.

Además el filtrado basado en contendió no solo usa esta información para determinar que te gusta escuchar, también utiliza el contexto cultural. Donde estudia las letras de las canciones y analiza los adjetivos utilizados en ellas de esta forma describe la pista en artículos y blogs.

Spotify no es el único en usar este filtrado, sin embargo, es el que mejor lo aprovecha ya que tiene mucha información de los usuarios y por ende puede dar mejores productos a los mismos, además de que tiene funcione patentadas más avanzadas. Este algoritmo también tiene sus defectos ya que no está optimizado para nuevos artistas, ya que no hay datos del usuario a esto se le conoce como problema de arranque frio. Esto provoca que dentro de Spotify existan humanos llamados editores que desempeñan un papel importante a la hora de ofrecer recomendaciones. Otro problema que tiene el algoritmo es que ciertas métricas utilizadas en la clasificación puedan estar sesgadas culturalmente ya que por ejemplo al analizar una canción puede clasificar de manera errónea y no recomendarla solo por el tono que esta tenga. También el algoritmo no está optimizado para la música clásica ya que los metadatos de estas canciones pueden ser clasificadas por nombre, movimiento, numero de obra y director, esto provoca que el algoritmo no entienda correctamente su información, el único que parece haber solucionado este problema es apple con apple music