Spotify y big data

Hoy en día son las plataformas que usamos cotidianamente las que marcan y gobiernan nuestra vida. Aunque, inconscientemente, utilizamos alguna de ellas con un fin de ocio, no tomamos dimensión de cómo funcionan. Siendo consumidores de cultura, es importante que reconozcamos su impacto y estemos alerta a la información que brindamos.

Big data, datos, metadatos, algoritmos, son apenas algunas palabras que describen el mundo tecnológico que nos rodea. Si bien la recolección de datos de un usuario comenzó hace un tiempo largo, y no necesita imprescindiblemente de un aparato tecnológico, ya que nuestros actos son registrados cada vez que tomamos prestado un libro en una biblioteca pública o cada vez que entramos a un museo. Hoy en día estamos cada vez más expuestos a esta vigilancia permanente a causa del constante uso de ciertas plataformas digitales.

Retomando a Antonio Rojas Castro, entendemos que big data implica tanto el almacenaje de un gran volumen de datos como el análisis cuantitativo y visual de los mismos con el fin de encontrar patrones, establecer leyes y predecir conductas. Y es por ello que decidimos analizar en profundidad un medio digital del que todos hacemos o hicimos uso alguna vez: Spotify. Para examinar y deducir cómo interpela la Big Data a esta app multiplataforma elegimos introducir algunos conceptos de la investigadora holandesa, experta en comunicación digital, José Van Dijck.

Spotify como plataforma

Spotify es una aplicación multiplataformas de origen sueco – estadounidense, que se utiliza para la reproducción de música vía streaming. Surge en el año 2006 a partir de un contexto de crisis en la industria discográfica. Es entonces que logra legitimarse en el mercado vinculándose con sellos discográficos como Sony y Universal, convirtiéndose hoy en una de las plataformas más populares a nivel mundial, siendo más de 286 millones sus usuarios activos por mes.

José Van Dijck manifiesta en su libro “Cultura de la conectividad: una historia crítica de las redes sociales» (en el que realiza un revelador análisis del mundo que comenzó a abrirse a partir del concepto de web 2.0, que se alimenta también de la participación activa de los usuarios, a través de redes sociales) que las plataformas tienen varios significados, ya que son conceptos computacionales y arquitectónicos, pero que también pueden entenderse de manera figurativa, en un sentido sociocultural y político, como espacios políticos e infraestructuras per formativas. Para la autora, una plataforma es un mediador, que moldea la performance de los actos sociales. En términos teóricos, las define como proveedores de software, hardware y servicios que ayudan a codificar actividades sociales en una arquitectura computacional; que procesan (meta)datos mediante algoritmos y protocolos, para luego presentar su lógica interpretada en forma de interfaces amigables con el usuario.

Como consumidores de cultura, nos encontramos ante el desafío de hacer visible la capa oculta y mostrar de qué manera el software cuantifica y mide nuestra vida social y cotidiana. Además, demostrar de qué manera traduce las acciones sociales en lenguaje computacional y viceversa: convirtiendo el lenguaje computacional en acción social.

En este sentido, Spotify hace uso de estrategias específicas y algoritmos que procesan datos de manera automatizada teniendo en cuenta todos aquellos hábitos de sus usuarios: lo que las personas escuchan, comparten, siguen y guardan en sus playlists. Incluso, toman en cuenta aquellas canciones que se saltan o aquellos artistas que deciden no escuchar. Podemos denotar esta relación plataforma- usuario a partir de lo que Spotify nos ofrece en nuestro inicio: la playlist de descubrimiento semanal, estaciones recomendadas, listas creadas para ti, daily mix, y demás. A su vez, estas recomendaciones personalizadas tienen en cuenta miles de señales; qué estamos escuchando y cuándo, qué canciones agregamos a nuestras listas de reproducción, los hábitos de escucha de personas que tienen gustos similares. Sin embargo, para crear algoritmos que realmente ofrezcan la canción correcta en el momento adecuado, los algoritmos también codifican factores menos obvios: como la hora del día, el orden en que escuchamos las canciones, el lanzamiento o fecha de una canción.

Datos, metadatos y algoritmos

La tecnología de codificación emplea como recurso básico, además de los datos, a los metadatos. Por datos entendemos cualquier tipo de información en un formato apto para su utilización por parte de una computadora; por ejemplo, texto, imagen, sonido y números. Los datos también pueden ser piezas de información del perfil personal, como el nombre, el género, la fecha de nacimiento y el código postal, comúnmente provistos por los usuarios al seguir el protocolo de inscripción y registro en un sitio determinado. Los metadatos, por su parte, contienen información estructurada que describe, explica y localiza recursos de información o bien simplifica la tarea de recuperarlos, emplearlos o gestionarlos. A su vez, Van Dijck diferencia tres tipos: los descriptivos, los estructurales y los administrativos.

En Spotify un metadato descriptivo sería por ejemplo el nombre de un CD (dato) subido a la aplicación. Metadatos estructurales pueden ser los créditos de una canción: escrita por, interpretada por, producida por, fuente, etc. Por último, un metadato administrativo puede ser donde la aplicación visibiliza el almacenamiento que el contenido está ocupando en tu celular, es decir, las descargas, los datos caché, entre otros.

Además de su capacidad de recolectar (meta)datos, el poder computacional de las plataformas de medios sociales reside en su capacidad de incluir algoritmos para su procesamiento. Un algoritmo, en ciencias informáticas, es una lista de instrucciones definidas para calcular una función, una directiva paso a paso que permite un procesamiento o razonamiento automático que ordena a la máquina producir cierto output a partir de determinado input. Los algoritmos infiltran una acción social por medio del análisis de datos computacionales, a partir del cual el resultado se traduce en una táctica socio comercial.

El algoritmo de Spotify procesa alrededor de 600 GB de datos diarios. Los oyentes disfrutamos de la plataforma porque se nos presenta música que de otra manera no habríamos encontrado, incluso a veces podemos sentir que su algoritmo nos conoce más que nosotros mismos. De hecho, Spotify impulsa 16 mil millones de descubrimientos de artistas cada mes, lo que significa que 16 mil millones de veces los fanáticos escuchan a un artista que nunca antes habían escuchado.

El algoritmo de Spotify y sus tres mecanismos

En base a esta enorme cantidad de datos, metadatos y el procesamiento de su algoritmo, cuenta con tres mecanismos para realizar las recomendaciones. En primer lugar, utiliza modelos de filtrado colaborativo centrado en el análisis de su comportamiento y el de los demás. En segundo lugar, modelos de procesamiento de lenguaje natural que se basa en el análisis de texto. Y, por último, modelos de audio sin procesar, donde se fundamenta en el análisis de las pistas de audio en bruto, es decir, mide distintas cuestiones como el tiempo de duración, el tempo, el volumen, que le permitan trazar similitudes entre canciones y así ver para qué usuarios son apropiadas.

A quien le interese más información sobre el tema, puede encontrarla en el capítulo piloto de nuestro podcast “Datos sobre datos” que podrán encontrar en dicha plataforma (por el momento en soundcloud).

En este unitario sonoro daremos cuenta de cómo los algoritmos moldean de manera profunda las experiencias culturales de las personas que participan de manera activa en Spotify. Sin embargo, si bien es cierto que los usuarios a menudo no somos lo suficientemente conscientes de los mecanismos sobre los cuales se constituyen nuestras prácticas comunicativas, no debemos pensarnos como víctimas de engaño o usuarios acríticos de la tecnología; sino informarnos un poco más cada día, para conocer y entender de cerca, todo aquello que hoy forma parte del consumo que tenemos como seres sociales.