La relación del ser humano con la música es tan íntima y definitoria de su personalidad que el repertorio de cada persona es capaz de hablarle a Spotify no sólo de su edad o lugar de residencia, también de sus preferencias políticas e incluso acerca de si es sociable o introspectiva, aventurera o prudente.
El servicio de emisión en directo ("streaming") analiza la actividad de sus usuarios -qué música escuchan, cuándo, qué patrones de reproducción siguen, qué listas crean- para conocer sus gustos y, a partir de ahí, empezar a recomendar.
Como el gusto musical es único, Spotify ha descubierto que el consumo de música da pistas acerca de la naturaleza humana.
"De todas las cosas que podemos medir con tecnología, la música es la más representativa de nuestra personalidad", explicó a Efe el responsable científico de datos de Spotify, Brian Whitman.
Expertos en inteligencia artificial, científicos, músicos y profesionales de la sociología y la psicología trabajan para comprender qué significa la música para cada usuario y desarrollar un producto personalizado.
"Somos capaces de descubrir, con un alto grado de fiabilidad, cosas de ti: por supuesto tu edad y dónde vives, pero también matices de tu carácter", aseguró Whitman.
Por ejemplo, pueden saber si se es sociable, introspectivo o aventurero y el tipo de personas con las que se congeniaría. También, sus preferencias políticas: ¿de izquierdas o de derechas?
"La música sirve para expresar parcialmente quiénes somos, pero nunca vamos a ser capaces de entender la complejidad de una persona a partir de la visión limitada que nos formamos a través de su actividad musical. Intentamos hacer suposiciones, aunque no siempre son certeras", advierte el responsable de producto de Spotify, Ajay Kalia.
En la plataforma no hay dos usuarios de entre sus cien millones que compartan idénticos gustos. Tampoco las mismas opiniones acerca de qué canción es alegre, triste o relajante.
Spotify analiza matemáticamente sus canciones (tempo, ritmo, etcétera), bucea en la web y redes sociales para estudiar qué se escribe sobre música, hace reuniones con usuarios para conocer sus motivaciones. Todo ello para categorizar adecuadamente su catálogo de 30 millones de canciones.
La próxima frontera, según su responsable científico, es que el servicio "entienda a las personas tanto como entiende la música".
Identificar qué le gusta a un usuario es sencillo, cuenta Kalia. Otra historia es hacer lo propio con lo que no. Ni siquiera que alguien salte una pista es indicativo de que le disguste.
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