Columna Slang | ¿Qué es lo que anda mal cuando “falla” el algoritmo?

Pese a que los descubrimientos musicales son cada vez más atinados, hay algo que el streaming aún no puede “adivinar”. ¿Qué es?
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Foto: Shutterstock.
Una columna semanal de Slang, por Ricardo Pineda Aguilar.

¿Habías pensado que llevamos ya más de una década buscando y escuchando música nueva en formatos digitales? El algoritmo de los servicios de streaming, así como el refinamiento de nuestras búsquedas en plataformas como Spotify o YouTube ha sido una maravilla que, no obstante, parece que aún le queda mucho trecho por recorrer para ser una tecnología 100% precisa.  

Todos hemos puesto esa canción: llega cada lunes y dejamos que el “Descubrimiento semanal” nos sorprenda, a veces con cosas nuevas y otras con canciones viejitas, casi siempre similares o muy parecidas a nuestros gustos. Hasta ahí todo ok, pero si nos detenemos a pensar en que esta implementación tecnológica ha derivado en una transformación mucho más radical en la industria musical y sobre todo en la manera en la que consumimos música, las cosas cambian. 

Hace prácticamente medio siglo, cuando la manera más eficaz de acceder a música nueva era a través de la radio, los discos se vendían en singles de dos temas; rigurosas 45 revoluciones y a través del método humano más eficaz, en el cual la línea entre el gossip y la información de alto valor conviven por igual: el boca en boca. 

En el pasado, si un amigo al cual respetabas, admirabas o confiabas en él por su gusto te recomendaba una canción, lo más probable es que esa recomendación se iría directito a tu vitrina de favoritos de forma inmediata. Si ese fenómeno se replicaba entre cientos o miles de personas, estábamos hablando ya de un hit sin precedentes. 

Sin embargo, con la llegada del disco completo ―el álbum― eso fue cambiando poco a poco hasta que las disqueras comenzaron a conocer mejor a su público, cautivándolo y dándole lo que quería, e incluso más, adivinando quién sería y cómo sonaría tu próximo artista favorito antes de que lo supieras. 

Con la evolución de los formatos físicos al mundo digital, pasando por el mp3 y el boom de las plataformas legales e ilegales de descarga a finales de los noventa (saludos a Metallica), la consecuente quiebra de las disqueras por venta de discos dio paso a los servicios de streaming musical. Y si bien este boom data de apenas 7 años a la fecha, lo cierto es que la revolución de el machine learning y sus experimentos con consumo de música se remontan décadas atrás. 

Pero, ¿qué está pasando realmente con el famoso algoritmo que hace que cada vez adoremos más a nuestros Apple Music, Deezer, Tidal o Spotify? Liliana Guzmán, consultora global en estrategias digitales, explica en exclusiva para Slang que un algoritmo es básicamente una fórmula. “Tal cual como una fórmula matemática y es como una receta casi secreta, pero en términos generales esa fórmula plantea una hipótesis de si juntamos a+b+c entonces esto le va a gustar a X persona. Ahora, todo se complica con la inteligencia artificial, porque esta podría estar generando nuevas hipótesis. Y todo eso es resultado del mar de información que generamos cuando navegamos en internet”.

Antes que nada hay que recordar que en 2014 Spotify compró a The Echo Nest por 200 millones de dólares (mdd), firma especializada en Big Data musical, la cual se dedicaba hasta ese entonces a analizar información de más de 10 millones de páginas web musicales, desde titulares, artistas relacionados, géneros, ganadores de premios, reseñas, críticas, etc. Toda esa información hizo que Spotify cambiara dramáticamente su poderío en la industria, pasando de una plataforma de streaming musical a convertirse prácticamente en el oráculo más preciso de gustos musicales que existe hoy en día en el mercado.

El algoritmo funciona más o menos así: escuchas la canción A, luego, otros usuarios añaden la canción A a una playlist en la que generalmente la acompaña la canción B. Después, Spotify detecta que además, la canción B coincide con tu vector musical y que nunca la has escuchado. Entonces, la canción B pasa a tu lista de recomendación semanal. Spotify hace hincapié en que las discográficas no meten mano en estas playlist, pero también esto es algo que para nosotros los escuchas es, hasta cierto punto, un misterio.

De acuerdo con un portavoz de Spotify México, en entrevista para Slang, “el algoritmo constantemente está probando una ‘personalización de playlists’: cargamos una selección de nuestras playlists existentes para incluir música específicamente curada para el usuario, basado en su perfil y gustos. Esto funciona con predicciones acertadas de la música que pensamos que disfrutarás basados en tu historial de escucha y otras señales de nuestro sistema. También, de forma rutinaria, hacemos pruebas para mejorar esta experiencia y exploramos los impactos de una personalización avanzada”, puntualiza. 

Hoy en día, Spotify posee prácticamente el 80% del mercado del streaming musical, le siguen Apple Music aunque con una brecha considerable (18.5%). Además, llama la atención una plataforma que no nació exclusivamente para esto que es Youtube (7.5%), y le siguen Google Play Music (7.2%) y Deezer (2.5%), estos dos cada vez más a la baja. 

¿De cuánta información se vale el algoritmo de Spotify para creer que me va a gustar algo?  Como de 600 GB de datos… ¡diarios! La compañía tiene 28 Petabytes (imagina algo así como 30 millones de gigabytes) de datos distribuidos en cuatro centros de datos, y su recomendación semanal es la máxima expresión de ese procesamiento de información. Y a la gente le encanta. 

Se calcula que el 71% de las personas que escuchan la lista de descubrimiento semanal guardan al menos una de las canciones en una playlist ya fija. Y el 60% de los usuarios que la prueba reproducen al menos cinco o más canciones. Nada mal.

El algoritmo ha evolucionado a pasos agigantados desde su llegada. Liliana Guzmán apunta que el algoritmo musical “es probablemente una de las aplicaciones de machine learning que es más fácil identificar para todos, ya que nosotros mismos estamos ingresando mucha información cuando buscamos un artista o una canción. Pero también el machine learning ha logrado que hipótesis médicas o en aeronáutica se prueben más rápido”. 

Spotify es el líder indiscutible, operando en 80 países y con un número total de usuarios premium mayor a 108 millones registrados (y contando). El algoritmo no tiene contemplado fallar. 

La compañía nacida en Suecia en 2008 asegura que tan solo en los últimos tres años, “la diversidad de escucha aumentó en 40% gracias a la nueva personalización de playlists, lo cual demuestra que la gente está escuchando cada vez más artistas distintos en su día a día. A través de las playlists curadas editorialmente por expertos, como ¡Viva Latino!, Hot Country y RapCaviar, al igual que con playlists personalizadas como Discover Weekly y Daily Mix, hemos ayudado a que los fans de la música descubran todo un mundo nuevo de artistas, permitiéndonos perseguir nuestra meta de apoyar a un millón de creadores. No importa qué tanto sepas de música, es imposible escuchar en su totalidad los más de 40 millones de tracks de nuestro catálogo, más cuando agregamos 20,000 nuevos cada día”, asegura Spotify México.

 


¿Cuestión de gusto?

Casi todos amamos las 5 canciones más tristes recomendadas por Spotify, el playlist definitivo para correr o hacer el amor, así como el Descubrimiento semanal que nos dio a conocer a la nueva sensación del verano (saludos a Oasis de J Balvin y Bad Bunny)… bueno, casi todos. 

A mediados del año pasado, el CEO de Apple, Tim Cook, lamentó profundamente que Spotify “le esté haciendo un gran daño a la música”. En una entrevista con la revista Fast Company, el ejecutivo afirmó que la plataforma de origen sueco estaba incluso “drenando la humanidad de la música” mediante su principal orgullo: el algoritmo y las sugerencias musicales. “En Apple Music nos preocupamos de que la humanidad está siendo sacada de la música, en cómo están transformando esto en un tipo de mundo en ‘bits-and-bytes’, en vez de preocuparse por el arte y el oficio”.

Foto: CEO de Apple, Tim Cook / AP.

Spotify, por su parte, no se quedó callado y arremetió de forma diplomática contra Apple. El CEO de la compañía, Daniel EK, dijo que su algoritmo estaba enfocado totalmente hacia el valor de la música: “es todo lo que hacemos durante el día y la noche; es precisamente esa claridad la que diferencia un producto promedio de uno muy, muy bueno”.

Foto: CEO de Spotify, Daniel EK / AP.

Cada vez son más quienes caemos en las “maravillosos” guantes del algoritmo, pero el universo es amplio y aún hay millones de personas que no están con él. No aquellos artistas y escuchas que aseguran que nada como buscar por cuenta propia la música que nos gusta o gustará, o aquellos que aún atesoran salir “a cazar” (diggin) a las tiendas de discos, e incluso quienes se encuentran con “la cosquilla” de que alimentar al algoritmo con nuestra información es algo así como venderle el alma a la CIA. Pero más allá de esto, habría que pensar en una dura verdad en tiempos del streaming: pese a todo y con frecuencia, el algoritmo “falla”, o mejor dicho: se queda corto.

Y no es propiamente un error, sencillamente sucede que no “le atina”, su recomendación es un gran “entiendo tu entusiasmo Spotify, gracias y sé por dónde vas, pero no quiero eso ahora, gracias”.

La imprecisión abunda en el algoritmo, y más allá de que esto represente un fallo tecnológico per se, bien podría leerse también como un “triunfo” o “consuelo” para nosotros los humanos. 

La música es una industria, cierto. Hay un mercado allá afuera que atiende comportamientos, tendencias y actitudes que parecen estar ya capitalizadas, pero también es una expresión del espíritu, un arte y, como tal, algo por fortuna impreciso, vivo, voluble y cambiante. 

Como lo apunta Liliana Guzmán, el algoritmo no está ni cerca de adivinar, por ejemplo, “el mood en el que estamos y recomendar información con base en eso… pero, algún día. También tomaría en cuenta que los algoritmos tienen una base: son creados por humanos y cuando una Inteligencia Artificial es alimentada con una hipótesis errónea, con tintes racistas o intereses delimitados, por ejemplo, por las productoras musicales, etc., todo puede acabar siendo un eco de lo que hacemos mal como humanidad”. 

Por su parte, Spotify México asegura que la compañía no podría asegurar de qué será capaz en un futuro, “pero lo que sí podemos decir es que nuestro negocio hoy en día es el descubrimiento, mientras que otros sistemas aún se centran en dar acceso a un catálogo musical”.

A veces ese “error” del algoritmo es curioso y afortunado (estaba escuchando a J Balvin y de repente me jaló una rola de unos suecos que tocan como Nirvana…me gustaron, ¡eh!), pero otras veces es completamente anómalo y hasta un tanto incómodo (Yo siempre escucho a Drake y de repente me apareció una de Sin Bandera, ¿WTF?). 

Los humanos somos inteligencia y sensibilidad, cambiamos de sentir y de pensar mil veces a lo largo de un día, dependiendo de muchas cosas; somos una mezcla rara de conservadores que arriesgan, gente contradictoria que está segura de lo que le gusta y, también, como toda tecnología, falibles e imperfectos.

Guzmán nos dice que esta imprecisión del algoritmo musical se deba quizás a “lo random que somos como humanos; a veces tienes una canción en la cabeza que puede ser un gusto culposo o una canción del pasado. A menos que tengamos conectado ya algo al cerebro y poder procesar todo lo que pasa en él, con los referentes que tiene, etc… pero en la realidad todo es simplemente una casualidad muy probable. Ahora bien, algoritmos como el de YouTube tienen como consecuencia que lo más popular se vuelve aún más popular y está tan presente que a todos nos gusta y esa es la opción fácil. Pero los artistas no tan populares se quedan cada vez más y más rezagados. Y no estoy segura que eso tenga que ver con la calidad musical”.