Za popolno pečen, slasten zrezek vam zdaj ni več potrebno odšteti gore denarja v vrhunski restavraciji. Sous-vide, sodoben kuhinjski pomočnik iz Gorenja, namreč pričara okus gurmanskih specialitet kar v udobju vašega doma.
![[RECEPT] Pomladna čemaževa juha](https://www.meganakupek.si/wp-content/uploads/2021/10/1_1480xr.webp)
Poglobite se v način delovanja priporočil za pretakanje – in kako spletni algoritmi oblikujejo naše glasbene navade poslušanja 17 min branja
Te dni plačujemo za udeležbo, ne za lastnino, in se kopamo v priporočilih. Imamo brez primere dostop do globalnega kataloga, ki si ga nikoli ne bi mogli izčrpati. Internet je vedno odprt portal do neznanih ozemelj. In tono nas izkorišča to priložnost.
Po poročilu MIDiA , specializiranega podjetja za analizo medijev in tehnologij, je “pretok v celoti zrasel leta 2020 s 400 milijoni naročnikov.” Poročilo kaže, da je Spotify najbolj priljubljena platforma po vsem svetu, saj ima 32% celotnega tržnega deleža. Apple Music pade pod 18%. Amazon Music trdi 14%.
V igri so seveda tudi druge platforme. Isto poročilo kaže, da ima Tencent Music Entertainment 11% trga. Ta številka temelji predvsem na njeni priljubljenosti na Kitajskem. Glasba Google Play in YouTube Music rasteta, zlasti med mlajšo publiko. Tidal še vedno skrbi za svoje zveste avdiofile. Deezer in Pandora imata svoje mesto. Toda top tri – Spotify, Apple Music in Amazon Music – nosijo večino teže.
Ker te priljubljene platforme vozijo toliko poslušanega, je pomembno razumeti, kako se odločajo o tem, kaj bomo slišali. V kolikšni meri so odgovorni algoritmi in kdaj imajo ljudje besedo? Kot lahko pričakujete, se razlikuje glede na platformo.
Kljub temu, kako veliko se govori o algoritmih, ki vodijo priporočila Spotifyja, ljudje še vedno vplivajo na njegovo čarovnijo. Vse je odvisno od tega, kakšen seznam predvajanja poslušate: algoritemski, uredniški ali ustvarjen s strani poslušalca.
Algoritemski seznam predvajanja, o katerem se najpogosteje razpravlja, je »Discover Weekly« – personalizirana zbirka obetavnih skladb s 30 skladbami, ki je na voljo vsak ponedeljek. Osnova tega seznama predvajanja so vaša zgodovina poslušanja in nastavitve, ki jih je Spotify izbral na podlagi vaše pretekle zaroke. To je tako, kot bi pričakovali, vendar je tu še kaj več, kot se sliši. »Discover Weekly« je mehanizem priporočil, ki uporablja tri plasti logike: filtriranje v sodelovanju, obdelava naravnega jezika in analiza zvoka.
Skupno filtriranje se osredotoča na podobnosti med vašim profilom in profili, ki se prekrivajo. Če ima nekdo podoben okus in ima rad pesem, ki je še niste slišali, je velika verjetnost, da vam jo bo »Discover Weekly« priporočil.
“Odkrijte tedensko” obdelavo naravnega jezika uporablja tudi za članke, bloge in metapodatke, ki se nanašajo na določene pesmi in izvajalce. Če industrijska revija profilira izvajalca ali pregleda skladbo, algoritem Spotify analizira besedilo tega profila ali pregleda in posodobi svoj seznam izrazov, povezanih s tem izvajalcem ali skladbo. Seznam se dnevno spreminja in služi kot referenčna točka za algoritem Discover Weekly, saj določa, katere skladbe so si podobne.
Na koncu Spotify analizira dejanski zvok vsake datoteke glede na značilnosti, ki ji pomagajo pri razvrščanju pesmi. Sem spadajo tempo, časovni podpis, glasnost in tipka. Ta zadnja plast analize pomaga Spotifyu, da poudari pesmi, ki niso tako priljubljene ali nimajo toliko pritiska, vendar ustrezajo profilu, ki vam je všeč.
Niso prilagojene za vas,
toda za njimi je oseba, ki
ima v mislih ljudi, kot ste vi.
Drugi velik algoritemski seznam predvajanja »Release Radar« je bolj preprost. Izpostavlja nove izdaje, za katere Spotify meni, da vam bodo glede na vaše dejavnosti všeč. Če imate določenega izvajalca v redni rotaciji, boste verjetno na seznamu videli njegovo zadnjo izdajo.
Toda algoritmi ne sprejemajo vsake odločitve.
Spotify ponuja tudi širok katalog uredniških seznamov predvajanja, ki so jih pripravili strokovnjaki. Nekateri so specifični za določene zvrsti (na primer “Rap Caviar” in “Rock This”), drugi pa se opirajo na trenutke in razpoloženja (na primer “Power Workout” in “Focus Flow”). Niso prilagojene za vas, toda za njimi je oseba, ki ima v mislih ljudi, kot ste vi.
Zadnja vrsta seznama predvajanja, seznam predvajanja, ki ga je ustvaril poslušalec, je nova kombinacija. To so seznami predvajanja, ki jih sestavite vi in drugi poslušalci Spotify. So javni urni seznam zabav, ki ga je sestavil vaš pametni sodelavec. Morda gre za zasebni seznam predvajanja krivde, ki ga postavite, ko ste sami. Morda je to seznam predvajanja obletnice, s katerim vas partner preseneti na velik dan. Poleg tega, medtem ko priljubljeni seznami predvajanja naraščajo, večina teh seznamov prihaja iz vsakdanjega poslušalca.
Kako delujejo priporočila Apple Music – Apple glasbe
Za razliko od Spotify, ki so ga že od samega začetka vodili algoritmi, je Apple Music, kakršen obstaja danes, razvoj iTunesa, njegova samodejna priporočila pa so prišla in se sčasoma razvijala.
V prvih dneh so ljudje predstavljali osnovo Apple Music. Napoved o uvedbi leta 2015 je namigovala na dejstvo, da lahko Apple Music “pustite, da delo opravi namesto vas”, ko želite raziskati njegovih 30 milijonov skladb. Omenil ni nobenega algoritma ali avtomatizacije.
Namesto tega je bilo v sporočilu zapisano, da je »Kuracija duša vsakega seznama predvajanja, ustvarjenega v Apple Music. Apple je najel najbolj nadarjene glasbene strokovnjake z vsega sveta, ki se ukvarjajo z ustvarjanjem popolnih seznamov predvajanja glede na vaše želje in postajajo boljši kuratorji, bolj ko poslušate. “
Vendar pa je bila funkcija Genius iTunes že od leta 2008, ko se je začela uporabljati z iTunes 8 . Ta napoved je Genija označila za preboj. Opozorilo je, da orodje “omogoča samodejno ustvarjanje seznamov predvajanja iz skladb v glasbeni knjižnici, ki se odlično ujemajo – z enim samim klikom. Genius ljubiteljem glasbe pomaga najti najljubše pesmi v obstoječi glasbeni knjižnici in predlaga sorodno glasbo v trgovini iTunes, ki bi jo morda želeli dodati v svojo glasbeno zbirko. “
Kako je deloval Genius? V sporočilu je razvidno, da se [informacije] o vaši glasbeni knjižnici anonimno pošljejo v iTunes Store. Tam je združeno z anonimno zbranim znanjem milijonov drugih uporabnikov iTunesa in obdelano prek Appleovih algoritmov. Rezultati Geniusa, posebej prilagojeni vaši osebni glasbeni knjižnici, se vrnejo v vaš računalnik in uporabnikom omogočijo samodejno ustvarjanje seznamov predvajanja Genius v iTunes in na iPodu, tudi če niso povezani v internet. «
Torej, medtem ko so Apple Music v glavnem kurirali ljudje, se je Genius skrival v zakulisju. Nato je bila z izdajo sistema iOS 10 Apple Music popolnoma preoblikovana. S posodobitvijo smo dodali dva algoritmična seznama predvajanja: »My New Music Mix« in »My Favorites Mix.
Vaša zgodovina iTunes ustvarja algoritme za temi novimi seznami predvajanja. Pesmi in albumi, ki so imeli v vaši knjižnici več zvezdic – ali ki ste jih pogosto predvajali – so bili upoštevani v priporočilih v »Moji priljubljeni mešanici« Če je Apple Music ugotovil, da ustreza vašemu profilu, vendar ga še niste poslušali, je pristal v “My New Music Mix”.
Apple namerava razviti več algoritmičnih seznamov predvajanja, vendar uporabljajo premišljen pristop in ljudi držijo v krogu. Marca 2020 je Apple Music predstavil » Vstani! Mix , «ki ponuja osebno mešanico optimistične glasbe, ki temelji na algoritemskih priporočilih in jo izboljšajo človeški uredniki
Kako delujejo priporočila Amazon Music
Zdi se, da je med tremi najboljšimi pretočnimi platformami Amazon Music algoritem najmanj usmerjen. Zdi se, da je »My Discovery Mix« najbolj priznan seznam predvajanja, ki ponuja samodejna priporočila.
Notranje delovanje “My Discover Mix” ostaja skrivnostno. Kljub temu se zdijo njegova priporočila precej osnovna. Če ste na primer glasbo kupili s svojim računom Amazon, bo vaša kombinacija upoštevala te nakupe in prikazala podobne izvajalce.
To predstavlja nekaj izzivov. Glede na moje raziskovanje »My Discover Mix« ne razlikuje med glasbo, ki ste jo kupili sami, in glasbo, ki ste jo kupili kot darilo. V ta namen je večina mojih priporočil prišla s kratkega seznama CD-jev, ki sem jih lani kupila mami.
Vendar pa obstaja možnost, da začnete s pesmijo ali albumom in raziščete »Stranke so se tudi poslušale«, kar šteje za algoritemsko kuriranje, če se resnično raztegnete. Na žalost ne prinese vedno rezultatov. Ko sem poskušal slediti tej poti iz enega od albumov na mojem seznamu, sem dobil sporočilo o napaki v celozaslonskem načinu. Prebralo se je „Brez podobnih priporočil“ in me povezalo nazaj na domačo stran. Drugi poslušalci so poročali, da jim isti izvajalec postreže s seznamom več pesmi.
Glede na to, da ima Amazon enega najbolj zapletenih priporočilnih mehanizmov, je malo razočarano doseči tako omejene rezultate na Amazon Music.
Eno področje, v katerega so globoko vložili, je glasovni nadzor. Podjetje, ki nam je pripeljalo Alexa, je seveda svojo storitev pretakanja zasnovalo tako, da v celoti izkoristi orodje.
Po mnenju Amazona lahko “Poiščite svojo glasbo tako, da prosite Alexa, naj predvaja skladbo z naslovom, izvajalcem, besedilom, seznamom predvajanja ali postajo. Prav tako lahko ostanete na tekočem z novicami – samo prosite Alexa, naj igra tedensko. Če želite le nekaj, kar ustreza vašemu razpoloženju, vas Alexa pokrije. Preprosto vprašajte: “Alexa, predvajaj pop pesmi za kuhanje”, medtem ko prevrneš tiste palačinke ali pečeš, da se ocvrti. “
Zahteva seznama predvajanja na podlagi razpoloženja prek Alexa vključuje algoritemsko posredovanje. Če prosite Alexa, naj predvaja žalostne pesmi, na primer algoritemski metapodatki sporočajo, kateri seznam predvajanja se bo predvajal. (Pri mojem testiranju sem dobil seznam predvajanja z naslovom »Žalosten sem«, ki se je začel z Adele.) Vendar same sezname predvajanja še vedno večinoma pripravlja uredništvo skupine Amazon Music.
Kljub temu, koliko človeškega vpliva še vedno najdemo na prvih treh pretočnih platformah, algoritmi še vedno močno vplivajo na to, kaj slišimo in kako poslušamo. Ali je to dobro ali slabo, je odvisno od vaše perspektive.
V članku o Audioxide iz začetka leta 2019 smo natančno preučili, kako te pretočne platforme – zlasti Spotify – spreminjajo naše navade. Oglejmo si nekaj ugotovitev članka.
Za tiste, ki radi raziskujemo nove izvajalce in zvrsti (ali pa potrebujemo potiskanje, da preizkusimo kaj novega), nam pretakanje pomaga slišati več sveta. Podobno, ko najdemo nekaj, kar nam je všeč, je bolj verjetno, da ga pospravimo za pozneje, tako da ga shranimo ali ustvarimo seznam predvajanja. Verjetneje bomo tudi slišali manj znane izvajalce, ki bi bili morda zunaj našega dosega v svetu, ki je omejen s fizično prodajo albumov in oddajami v živo.
To nam lahko pomaga znova razviti radovednost in razširiti paleto.
Na drugi strani odkritje ne vodi vedno do dobička za umetnike, ki ustvarjajo glasbo, v kateri uživamo. Umetniki se pogosto prilagodijo svojim skladbam in strukturam albumov tako, da poskrbijo za krajši čas pozornosti in poslušalne navade na podlagi seznama predvajanja.
Poleg tega se algoritmi zanašajo na metapodatke, vendar struktura teh metapodatkov daje prednost nekaterim zvrstim pred drugimi
Na primer, raziskovanje klasične glasbe ne vidi toliko uspeha na pretočnih platformah. To je morda zato, ker se na standardne metapodatke ne razbije tako enostavno. V članku New York Timesa je zapisano, da po podatkih službe za sledenje Alpha Data: “Medtem ko je 2,5 odstotka prodaje albumov v ZDA klasična glasba, predstavlja manj kot 1 odstotek vseh tokov.”
Zakaj je klasično glasbo tako težko količinsko opredeliti v bazi podatkov platforme? Prvič, običajno obstaja več kot en potencialni “umetnik” (skladatelj, simfonija, dirigent, solist itd.). Nato se gibi ne prevedejo vedno čisto v naslove skladb. Nazadnje, za ljudi, ki poskušajo prisluhniti določenemu gibanju z glasovnim asistentom, ugotovitev, kaj naj zahtevajo, lahko postane moteče. Zaradi tega se mnogi poslušalci odpovedo.
Vendar odkritje lahko vodi do večje prodaje vstopnic za potujoče izvajalce, strukture podatkov pa se bodo sčasoma izboljšale.
Na koncu se sami odločimo, koliko glasbene usode bomo dali v roke tem algoritmom.
Avtor Jessi Brown
Preverite glasbila in glasbene inštrumente. Naš izbor električnih klavirjev vas bo navdušil.
Še nimate računa?
Ustvari račun
