En octubre de 2019, Spotify tenía más de 248 millones de usuarios activos. Aparentemente, el algoritmo le está dando buenos resultados a este gigante del streaming, con su sistema basado en recomendaciones nacidas de la inteligencia artificial. Un sistema que se inspira en nuestras escuchas previas, pero, en teoría, también incluye música para salir de nuestro bucle de confort, y nos ofrece un catálogo casi ilimitado de propuestas, tenemos siglos de música a nuestra disposición. Pero, ¿somos más melómanos?
Al abordar este tema, se suele destacar lo mucho que desconocemos nuestros propios gustos, y por ello, la facilidad con la que pueden manipularse. En la música, lo que decimos que nos gusta y lo que realmente nos gusta puede ser muy distinto, y esa contradicción la utilizan sin piedad los servicios de música en streaming. Con todo, un estudio que han realizado investigadores de la Universidad Tecnológica de Graz, de la Universidad Johannes Kepler de Linz, la Universidad de Innsbruck (Austria) y de la Universidad de Utrecht (Países Bajos) concluye que las apps de música que utilizan algoritmos para recomendar canciones o bandas no tienen gran éxito con los amantes del hip hop o hard rock, pero sí con los seguidores de la música más popular y comercial.
El análisis, que se ha publicado en la revista EPJ Data Science, ha partido de los historiales de 4.148 usuarios de la plataforma Last.fm. "Nuestros resultados sugieren que muchas de las técnicas de recomendación musical más avanzadas pueden no ofrecer recomendaciones de calidad a los oyentes de música no convencional", señaló Elisabeth Lex, autora del estudio.
Según los analistas, esto se explica porque los algoritmos están sesgados hacia la música más popular, lo que hace que los géneros no convencionales tengan menos probabilidades de figurar como recomendaciones.
