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LOS ALGORITMOS FALLAN: CUESTA MÁS RECOMENDAR HIP HOP

LOS ALGORITMOS FALLAN: CUESTA MÁS RECOMENDAR HIP HOP

Las plataformas digitales se han convertido en la herramienta principal para la reproducción de música; su importancia en el ámbito musical es tanto para oyentes como para artistas pues en esta era digital el consumo de música se transformó y estos repositorios sirven para hacer circular la música de manera más sencilla y práctica.

fotografía tomada de: www.ignaciogavilan.com

Las plataformas como Youtube, Spotify, Deezer -entre otras-, cuentan con algoritmos que son capaces de predecir y dar a conocer música nueva según tu historial. Esta recomendación musical nueva es el resultado de un trabajo colaborativo; las apps ingresan los artistas y géneros que escucha un usuario y después enlazan la información con otros oyentes que escuchan ritmos similares para así crear las recomendaciones musicales.Pero es difícil que los algoritmos no fallen en algo que es tan humano como el gusto musical. Sin embargo, un equipo de investigadores de distintas universidades de Austria y la Universidad de Utrecht en Países Bajos se dieron a la tarea de analizar y cotejar los resultados de las recomendaciones musicales arrojadas por las plataformas digitales.El primer resultado contundente -que fue publicado en la Revista EPJ Data Science- concluyó que los algoritmos fallan en gran medida con los oyentes del Hard Rock y el Hip Hop en comparación con otros géneros más populares.

¿A qué se deben estos resultados?

En primera instancia, los investigadores segmentaron el público, de los 4.148 usuarios elegidos, la mitad de ellos fueron usuarios de música más comercial mientras que el público restante son usuarios de música menos comercial como el rap.

Ahora bien, para establecer los resultados, los investigadores usaron un modelo computacional donde compararon la efectividad de las recomendaciones musicales entre ambos públicos.

FOTOGRAFÍA TOMADA DE: RTVE.ES

Los resultados fueron contundentes, el grupo de música más comercial es más propenso a recibir música según sus gustos y afinidades mientras que el otro grupo carece de recomendaciones similares a sus gustos; estos resultados marcan la tendencia popular de querer inducir a la música más comercial.

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Esto puede deberse a que estos sistemas están sesgados hacia la música más popular, consiguiendo que los artistas fuera de lo mainstream sean menos escuchados”.

Elizabeth Lex

Explica Elisabeth Lex, coautora de la investigación que advirtió que los algoritmos están dejando a un lado la música alternativa o de poco reconocimiento comercial lo que marca un sesgo a la hora de recomendar música.

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