Kể từ thời hoàng kim của radio, đĩa than, băng cassette và máy nghe nhạc MP3, thương hiệu âm thanh đã phát triển từ các thể loại rộng như nhạc rock và hip-hop thành "buổi chiều cabaret đen tối huyền bí" và "không gian tổng hợp", và phát trực tuyến đã trở thành mặc định. Các DJ radio đã được thay thế bằng trí tuệ nhân tạo và nghi thức khám phá điều gì đó mới mẻ được gói gọn trong danh sách phát 30 bài hát, được làm mới hàng tuần. Quy tắc duy nhất trong phát trực tuyến nhạc, giống như trong bất kỳ ngành công nghiệp nào khác hiện nay, là cá nhân hóa. Nhưng những gì chúng ta đạt được về mặt tiện lợi, chúng ta đã mất đi về mặt tò mò. Chắc chắn, quyền truy cập không giới hạn của chúng ta cho phép chúng ta nghe nhạc Swedish tropical house hoặc New Jersey hardcore, nhưng sự phong phú về lựa chọn này thực sự khiến trải nghiệm nghe nhạc của chúng ta kém phong phú hoặc đa dạng hơn.
Từ những gì Terus biết, hầu hết chúng ta truy cập nhạc thông qua các dịch vụ phát trực tuyến: chính xác là hơn 600 triệu người trên toàn thế giới. Và chiếm hơn 30,5% dân số này, gần gấp đôi thị phần của bất kỳ dịch vụ phát trực tuyến nào khác trên thị trường, là Spotify. Với bản phát hành mang tính đột phá vào năm 2015 của Discover Weekly—một danh sách phát được tạo ra để điều chỉnh các lựa chọn bài hát theo thói quen nghe nhạc của người dùng—Spotify đã giới thiệu tính năng cá nhân hóa như một giải pháp khắc phục tình trạng quá nhiều lựa chọn của chúng ta. Nhưng khi cung cấp hiệu quả những gì mọi người có vẻ muốn, nó đã loại bỏ hiệu quả sự lựa chọn và loại bỏ tính nhân văn khỏi toàn bộ trải nghiệm nghe nhạc và khám phá âm nhạc. Theo báo cáo năm 2022 do Distribution Strategy Group công bố , ít nhất 30% bài hát được phát trực tuyến trên Spotify được AI đề xuất. Thành công của Discover Weekly kể từ đó đã truyền cảm hứng cho các danh sách phát phụ thuộc vào tâm trạng thay đổi trong suốt cả ngày và các bài đọc tâm linh dựa trên thói quen nghe nhạc của mọi người. Các nền tảng phát trực tuyến khác, như Apple Music và Amazon Music, đã làm theo. Tất cả những cách tiếp cận cá nhân hóa này đều có một lỗi chung: Các danh sách phát quá giống nhau, chứa đầy các bài hát cung cấp các biến thể khác nhau của cùng một âm thanh. Glenn McDonald, cựu kỹ sư tại Spotify và tự nhận mình là "nhà giả kim dữ liệu", người chịu trách nhiệm chính cho việc phát triển bách khoa toàn thư về thể loại nhạc của công ty, tin rằng mặc dù việc truy cập nhạc mới về mặt kỹ thuật rất dễ dàng, nhưng nhiều người trong chúng ta không làm vậy, chủ yếu là vì chúng ta không biết nên bắt đầu tìm kiếm từ đâu. Khi chúng ta quen với sự tiện lợi của việc xáo trộn danh sách phát nhạc đã tạo, chúng ta quên rằng khám phá âm nhạc là một hoạt động chủ động.
Chúng ta mong đợi quá nhiều từ thuật toán
Đối với Spotify, McDonald cho biết, cá nhân hóa bắt đầu bằng việc phân tích các bài hát thông qua một nền tảng dữ liệu thông minh được gọi là Echo Nest trước khi công ty mua lại. Thông qua sự kết hợp giữa xử lý tín hiệu và lắng nghe của con người bởi các nhà âm nhạc học, Spotify gán khoảng 10 thuộc tính khác nhau cho các bài hát (ví dụ: khóa nhạc, khả năng nhảy) trước khi nhóm chúng vào các thư viện. Sau đó, các chương trình hỗ trợ AI sẽ lấy từ các nhóm âm thanh này để tạo danh sách phát được cá nhân hóa, với các thông số được điều chỉnh theo thói quen của từng người dùng. Cách Spotify phân loại âm nhạc quyết định những gì được hiển thị cho chúng ta. Nó cũng định hình các nghệ sĩ phù hợp với ngách nào và mức độ tiếp xúc của họ.
McDonald phân loại thói quen nghe nhạc của chúng ta thành ba nhóm đồng tâm: những thứ chúng ta nghe hàng ngày, những thứ nghe giống như của chúng ta và mọi thứ khác mà chúng ta tình cờ tìm thấy. Danh sách phát tự động tạo của Spotify chủ yếu nằm trong nhóm đầu tiên, thỉnh thoảng lại chuyển sang nhóm thứ hai. Nhóm thứ ba là ngẫu nhiên. Dịch vụ này không bao giờ cung cấp bất kỳ thứ gì hoàn toàn khác biệt. Spotify cho rằng ngay cả khi chúng ta nói rằng chúng ta muốn nghe thứ gì đó mới, chúng ta vẫn luôn quay lại với những gì quen thuộc, McDonald giải thích. Ông lập luận rằng trên thực tế, việc đưa một bản nhạc reggae vào danh sách phát "bedroom pop" (một thể loại nhạc chủ yếu có giai điệu mơ màng và giọng hát trầm) thường tạo nên trải nghiệm nghe không thoải mái: "Nếu bạn được cung cấp thứ gì đó mới, thì thật kỳ lạ, giống như việc dịch chuyển tức thời đến những địa điểm ngẫu nhiên trên khắp thế giới trong ba phút mỗi lần sẽ không phải là trải nghiệm du lịch dễ chịu". McDonald cho biết để xây dựng 6.291 microgenre trong cơ sở dữ liệu của mình, Spotify sử dụng dữ liệu xã hội—cách người nghe cùng một nghệ sĩ sắp xếp các bài hát của nghệ sĩ đó và họ nghe những ai khác. Ông làm rõ rằng các thể loại của Spotify không có ranh giới tuyệt đối mà phản ánh sự đồng thuận lỏng lẻo và năng động về cách người dùng nghe nhạc. Các nhóm nhỏ thói quen nghe nhạc chồng chéo xác định các danh mục lỏng lẻo này, trong khi sự thụ phấn chéo liên tục tạo ra các biến thể trên chúng. Ông nói về quá trình này theo như ông nhớ lại: "Mọi người đều hiểu trung tâm của ngôi làng ở đâu và bạn càng đi xa thì nó càng trở nên chủ quan hơn". McDonald đã lập bản đồ bối cảnh âm nhạc này trên trang web cá nhân của mình, Everynoise.com .
Khi chúng ta quen với sự tiện lợi của việc xáo trộn danh sách phát nhạc đã tạo, chúng ta quên rằng khám phá âm nhạc là một hoạt động chủ động.
Thói quen nghe nhạc của chúng ta, khi được xem xét cùng nhau, tạo thành một mạng lưới năng động cho thấy cách chúng ta cùng nhau hiểu âm nhạc. Thật đáng tiếc khi cách sử dụng Spotify hiện tại giới hạn chúng ta trong các bong bóng thuật toán bị cô lập.
Bối cảnh và cộng đồng
Nói chung, cá nhân hóa đã khiến việc điều hướng kho nội dung vô tận của internet trở nên vô cùng tiện lợi. Chúng ta được phục vụ những gì mình thích, được cho biết nên mua gì, được nhắc nhở về những gì nên nói. Không có gì ngạc nhiên khi chúng ta mong đợi các ứng dụng phát nhạc trực tuyến của mình cũng làm như vậy. Tuy nhiên, việc sử dụng các thuật toán để tối ưu hóa việc khám phá âm nhạc đòi hỏi phải xác định rõ ràng những gì chúng ta muốn và vấn đề là những gì chúng ta muốn có thể dễ dàng được định hình bởi những gì chúng ta gặp phải. Yêu cầu một thuật toán mở rộng tầm nhìn của chúng ta giống như ăn trưa với một người bạn tuyên bố rằng họ cởi mở với mọi thứ nhưng lại phủ quyết mọi thứ bạn đề xuất. Terus đồng tình với McDonald khi anh nói rằng "Sự tò mò là một chế độ hoạt động". Tùy thuộc vào chúng ta để bước ra khỏi bong bóng của mình. Những người đam mê âm nhạc đang tạo ra những cách mới để khơi dậy lại cảm giác tò mò này, xây dựng mọi thứ từ các giải đấu đề xuất cạnh tranh đến bản đồ âm nhạc tương tác. Trước khi phát trực tuyến, khám phá âm nhạc là công việc mang lại phần thưởng cảm xúc rõ rệt. "Hồi còn học đại học, tôi nghe bất cứ thứ gì bạn bè tôi nghe", Zack O'Malley Greenburg, cựu biên tập viên âm nhạc cao cấp tại Forbes nhớ lại . Ông mô tả việc trao đổi đĩa CD với bạn bè, dành hàng giờ để quyết định bài hát nào mình thích và bài nào không thích. Sau đó, việc mua nhạc mới trở thành một bài tập phân loại các tệp âm thanh trên ổ đĩa flash và (bất hợp pháp) tải xuống MP3 từ các trang web đáng ngờ. Chia sẻ nhạc là một bài tập cá nhân hơn nhiều, ngang hàng và tạo một bản phối nhạc cho người mình thích là một công việc đáng kể của tình yêu. Các hệ thống đề xuất tự động đã thay thế nền văn hóa xã hội chia sẻ âm nhạc này. Các danh sách phát ẩn danh mà chúng ta chọn tham gia ngày nay có thể được chỉnh sửa và thậm chí chia sẻ, nhưng rủi ro về mặt cảm xúc thấp hơn nhiều. Bởi vì việc cá nhân đề xuất bài hát cho thấy sở thích của chúng tôi, chúng tôi có lợi ích trong những gì chúng tôi đề xuất. Nhưng thuật toán không chấp nhận rủi ro, chỉ đơn giản là cung cấp những gì hợp lý về mặt toán học.
Alex Keller, một trong những người đồng sáng lập Music League, một nền tảng trực tuyến cho phép mọi người gửi bài hát vào danh sách phát phù hợp với một chủ đề nhất định, cho biết: "Tôi nghĩ điều còn thiếu trong phát nhạc trực tuyến là lý do tại sao ai đó nghĩ rằng tôi nên thích một bài hát nào đó". Nền tảng này đã tăng gấp đôi lượng người dùng kể từ năm ngoái , lên khoảng 130.000 người dùng hàng tháng.
Music League đã xây dựng cộng đồng trung thành này bằng cách biến trải nghiệm giới thiệu âm nhạc thành trò chơi. Người dùng có thể tham gia các giải đấu công khai hoặc tạo các giải đấu riêng với các chủ đề từ "Bài hát rap hay nhất" đến "Tội ác của ngựa". Mỗi giải đấu tổ chức nhiều vòng, nơi người tham gia cạnh tranh bằng cách gửi và bình chọn cho các bài hát mà họ cho là phù hợp nhất với một lời nhắc. Keller cho biết, một phần lớn của trải nghiệm là cuộc trò chuyện xung quanh mỗi bài dự thi. Ông mô tả cách trải nghiệm của mình về mỗi bài hát thay đổi khi người dùng bị thúc đẩy để bảo vệ lựa chọn của mình.
Không giống như vô số danh sách phát Spotify được cá nhân hóa làm mới ngay lập tức theo yêu cầu, các giải đấu có thể mở trong nhiều tháng liền. Có thể có một khoảng cách dài giữa việc nhận được lời nhắc và gửi bài hát, hoặc giữa việc lắng nghe và bình chọn. Mọi người được khuyến khích không chỉ lắng nghe các bài hát từ đầu đến cuối (một hoạt động ngày càng hiếm) mà còn bao gồm các ghi chú lót bên cạnh các bài hát mà họ gửi. Làm chậm quá trình khám phá âm nhạc có thể thúc đẩy việc nghe có mục đích hơn.
“Khi trưởng thành, âm nhạc nằm ở phía sau cuộc sống của bạn,” Keller nói. Đối với anh, trọng tâm xã hội của Music League đưa âm nhạc trở lại vị trí trung tâm. Quy trình đề xuất hợp tác mang lại sức nặng cảm xúc cho từng bài hát và mang đến sự khởi đầu mới mẻ so với các luồng danh sách phát được tạo ra mà chúng ta xáo trộn để tạo không khí.
Tương tự như Music League là một cộng đồng Facebook riêng tư có tên là Oddly Specific Playlists, một nhóm kết nối người dùng từ khắp mọi nơi trên Internet với các danh sách phát lấy cảm hứng từ (như tên gọi của nó) những thứ rất cụ thể. Với hơn 364.000 thành viên, nhóm này luôn tràn ngập các yêu cầu hàng ngày; người dùng đăng các bài viết truyền cảm hứng và đính kèm một lời giải thích ngắn gọn về sở thích của họ đối với chủ đề. Những người khác chia sẻ các bài hát có liên quan và đưa ra giai thoại cá nhân để tô màu cho các đề xuất của họ. Các yêu cầu như "Nam tính mạnh mẽ; lành mạnh, không độc hại; không kỳ thị phụ nữ; điểm thưởng cho sự kỳ quặc" tạo ra cuộc thảo luận. Nam tính mạnh mẽ có thể nghe như thế nào? Một bài hát lành mạnh đòi hỏi những gì? Thông thường, các yêu cầu danh sách phát đã mạo hiểm đi sâu vào các chủ đề u ám hơn như đau khổ và đau buồn. Khi người dùng chia sẻ những câu chuyện sâu sắc riêng tư về mối quan hệ của họ với các bài hát cụ thể, các cuộc trò chuyện sẽ phát triển và cộng đồng sẽ được chữa lành. Thực tế là các thành viên có thể chưa bao giờ gặp nhau có thể khiến trải nghiệm trở nên có ý nghĩa hơn nữa. Kết nối với những người lạ trên khắp thế giới cho thấy tính phổ quát của ngay cả những trải nghiệm có vẻ cụ thể nhất và mang lại một hình thức xác nhận độc đáo. Các cuộc thảo luận cũng có thể thổi luồng sinh khí mới vào các bài hát cũ; một yêu cầu về các bài hát có âm thanh nổi bật "oh", từ một thành viên có đứa con hai tuổi bị ám ảnh bởi chữ O, được chú ý là "Oh! Darling'" của The Beatles.
Thay vì thử thách sở thích của bạn, thuật toán chỉ cung cấp những phiên bản xáo trộn của những gì bạn đã thích.
Tập trung vào việc thúc đẩy tương tác hữu cơ giữa con người không phải là điều mới mẻ. Cho đến năm 2017, Spotify thực sự có tính năng trò chuyện, nhưng nó không được sử dụng rộng rãi (và không tạo ra đủ luồng) để biện minh cho các nguồn lực cần thiết để duy trì nó. Vì vậy, thay vào đó, công ty đã chuyển sang tối ưu hóa cá nhân hóa. Trong khi nền tảng Spotify phát triển để giúp việc chọn nhạc trở nên dễ dàng nhất có thể, thì định dạng thô sơ của Oddly Specific Playlists vẫn giữ nguyên. Bình luận vẫn khó theo dõi và người dùng phải sàng lọc qua hàng núi bài đăng để tìm các đề xuất có liên quan. Mặc dù trải nghiệm khá vụng về, cộng đồng này vẫn phát triển mạnh mẽ kể từ năm 2019. Kyle Chayka, biên tập viên của tờ New Yorker và là tác giả của Filterworld: How Algorithms Flatten Culture, cho biết: "Nếu một mạng xã hội có thể tốt, thì nó phải có một số người thực sự đưa nội dung mới vào hệ sinh thái và sắp xếp chúng theo một cách mạch lạc - giống như ai đó tạo danh sách phát được tuyển chọn thủ công" . Đó chính xác là những gì các thành viên của Oddly Specific Playlists làm, ngay cả khi kết quả có thể khó quản lý.Trong cuốn sách của mình, Chayka kể lại nhiều giờ anh đã dành để lướt các diễn đàn âm nhạc như AntsMarching.org và UFCK.org (các trang web dành cho người hâm mộ dành riêng cho mọi thứ liên quan đến Dave Matthews Band và Pearl Jam), tìm thấy sự đồng hành của những người đăng bài khác chia sẻ các băng ghi âm kém chất lượng từ các buổi hòa nhạc cũ và những sự thật thú vị về quá trình hình thành của một ban nhạc. Đối với Chayka, những hang thỏ văn hóa này cung cấp một hình thức “học tập lẫn nhau” giúp chúng ta hiểu rõ hơn về những gì chúng ta đang tiêu thụ. Ví dụ, nếu chúng ta biết phong cách đặc trưng của một nghệ sĩ đã hình thành như thế nào, chúng ta có khả năng định hình sở thích của mình một cách có chủ đích hơn.
Làm chậm lại với việc quản lý
Trong Filterworld , Chayka cũng phác thảo cách các thuật toán đã thay thế các biên tập viên tạp chí và giám tuyển bảo tàng với tư cách là người gác cổng văn hóa. "Tôi nghĩ giám tuyển là một cách để chống lại sự san phẳng của internet", ông nói, mặc dù thừa nhận rằng thuật ngữ này đã bị làm loãng trong thập kỷ qua. Chayka định hình việc giám tuyển là cố ý, gian khổ và hữu hạn—những đặc điểm mà ông cho là trái ngược với mối quan hệ của chúng ta với các thuật toán. Trong khi một giám tuyển đưa ra quan điểm chào đón sự thảo luận và sự khó chịu, thì các thuật toán được viết ra vì sợ xúc phạm. Ông nói thêm rằng "Khi một con người diễn giải một tác phẩm nghệ thuật, nó sẽ tăng thêm giá trị chứ không phải làm mất đi giá trị đó. Một thuật toán không có khả năng diễn giải".
Trước khi phát trực tuyến, một hồ sơ tạp chí về một nghệ sĩ mới nổi hoặc chuyên mục "Những bài hát tôi đang nghe" của một blogger sẽ đưa các nhạc sĩ vào tầm ngắm của bạn, truyền cảm hứng cho những cuộc lặn sâu vào danh sách đĩa nhạc của họ. Các ấn phẩm âm nhạc như Blender, NME và The Source cũng có ảnh hưởng lớn, đáng chú ý là tờ báo sau đã khám phá ra The Notorious BIG và làm nổi bật anh ấy trong chuyên mục "Unsigned Hype" của mình. Nhưng, như Greenburg giải thích, "các dịch vụ phát trực tuyến loại bỏ một bước". Thay vì thách thức sở thích của bạn, các thuật toán chỉ cung cấp các phiên bản xáo trộn của những gì bạn đã thích. Giống như các loại sữa lắc Soylent phổ biến vào giữa những năm 2010 vì được cho là cung cấp tất cả các chất dinh dưỡng bạn cần từ một bữa ăn, các danh sách phát cá nhân này có thể đáp ứng nhưng không bao giờ có thể thỏa mãn. Trong Filterworld, Chayka cung cấp các DJ radio độc lập như một phương thuốc giải độc cho sự tiếp quản của thuật toán. Hành động vật lý mơ hồ khi dò đài phát thanh, giống như bước vào phòng hòa nhạc, khôi phục lại chất lượng xúc giác cho trải nghiệm âm nhạc của chúng ta. Khi có giọng nói đằng sau việc lựa chọn bài hát, chúng ta có nhiều khả năng chú ý hơn, Chayka nhấn mạnh. Ông mô tả cách các DJ này “sử dụng tất cả kiến thức, chuyên môn và kinh nghiệm của họ để xác định những gì cần cho chúng ta xem và cách thực hiện”.
“Khi con người diễn giải một tác phẩm nghệ thuật, nó sẽ tăng thêm giá trị chứ không làm mất đi giá trị đó. Thuật toán không có khả năng diễn giải.”
Kyle Chayka, The New Yorker
Nghệ sĩ âm nhạc đến từ Hồng Kông, được biết đến với cái tên Cehryl, người dẫn chương trình Mystery Train trên Đài phát thanh Eaton , xây dựng các chương trình của mình xung quanh các câu chuyện. "Tôi nghĩ về các chương trình của mình theo cùng cách tôi nghĩ về một buổi biểu diễn", cô nói. "Có một cung bậc cảm xúc". Cô đặt sở thích của mình lên hàng đầu, hy vọng có thể thể hiện một quan điểm độc đáo sẽ mang đến điều gì đó mới mẻ cho người nghe. Trong thế giới âm nhạc theo yêu cầu, định dạng thời gian thực của đài phát thanh độc lập yêu cầu một trình tự cụ thể để nghe không bị gián đoạn. Không có sự bỏ qua, xáo trộn hoặc khả năng tạm dừng, nó mang đến cho người quản lý cơ hội để vượt qua ranh giới của người nghe.
Tạo ra với “sự lo lắng về thuật toán”
Đối với Cehryl, một phần lớn của việc trở thành một nhạc sĩ ngày nay là vật lộn với câu hỏi hiện sinh về việc có nên sáng tác nhạc cho thuật toán hay không. Kể từ khi phát trực tuyến trở nên phổ biến (và sự trỗi dậy của TikTok), độ dài trung bình của một bài hát đã giảm từ bốn phút xuống còn khoảng ba phút. Các nghệ sĩ được khuyến khích phát hành đĩa đơn hoặc EP thay vì phát hành album ý tưởng. Và vào năm 2023, Spotify đã ra mắt chức năng Xem trước, một nguồn cấp dữ liệu nhạc cuộn vô hạn theo phong cách TikTok, giới thiệu vài giây "hay nhất" của mỗi bài hát với mỗi lần vuốt. Thuật toán thưởng cho sự liên quan và sự hài lòng tức thì. Cehryl cho biết: "Không có bài hát dài. Không có bài hát kiên nhẫn, lê thê. Bạn muốn đoạn nhạc bắt đầu sau 15 giây, nếu không muốn nói là sớm hơn".
Trải qua những gì Chayka gọi là "lo lắng về thuật toán", Cehryl mô tả nhu cầu nuôi dưỡng nhận thức của thuật toán về cô: "Tôi thường được đưa vào danh sách phát nhạc bedroom pop. Nhưng tôi không nghĩ mình tạo ra nhạc bedroom pop". Đối với các nghệ sĩ, sự phân chia thể loại của Spotify đóng vai trò phức tạp trong quá trình sáng tạo của họ.
Thuật toán của Spotify cung cấp các danh mục lỏng lẻo để xác định các thể loại mới nổi hoặc cải tiến các thể loại quen thuộc, nhưng việc nền tảng này quảng bá các thể loại rộng hơn, dễ nhận biết hơn khiến một số nghệ sĩ cảm thấy bị đóng khung và gây áp lực buộc những người khác phải tuân theo. Việc phù hợp với các danh mục của Spotify làm tăng cơ hội nghệ sĩ trở nên lan truyền trên nền tảng, ngay cả khi mỗi luồng chỉ mang lại 0,003 đô la cho người sáng tạo.
Alex Antenna, người đã tạo ra một trang web có tên là Unchartify để cung cấp một cách thủ công hơn để điều hướng cơ sở dữ liệu của Spotify, cho rằng những ngăn xếp này là do Spotify thúc đẩy cá nhân hóa. Anh ấy đã xây dựng trang web của mình để bỏ qua vô số danh sách phát "dành cho bạn" và làm nổi bật các góc ít được biết đến trong cơ sở dữ liệu của Spotify.
“Cơ sở dữ liệu âm nhạc của Spotify có một bộ thông số, đánh dấu và danh mục rất phong phú để phân loại nhạc theo cách rất chi tiết. Điều này đơn giản là không được trình bày trong ứng dụng chính thức”, ông nói. Ông tin rằng mặc dù có cách phân loại nhạc tinh vi, Spotify cố tình đơn giản hóa quá mức: Thư viện của nó chủ yếu cung cấp danh sách phát được cá nhân hóa dựa trên các danh mục rộng như “metal” hoặc “party”, nhiều danh mục trong số đó chủ yếu có “các nghệ sĩ hoặc bài hát nổi tiếng mà bạn đã nghe 1.000 lần”.
Antenna chỉ ra rằng ngoài các thể loại như bedroom pop hay indie folk, Spotify cung cấp rất nhiều thể loại nhỏ (như “reminimal” và “sky room”) mà chỉ có thể truy cập theo tên thông qua API của nó. Ông hy vọng rằng bằng cách đưa ra các thể loại thể hiện chính xác hơn âm thanh của nghệ sĩ, một hệ thống chi tiết như Unchartify có thể chống lại sự lo lắng về thuật toán.
Unchartify sắp xếp lại cơ sở dữ liệu của Spotify bằng cách sắp xếp tất cả các thể loại theo thứ tự bảng chữ cái—điều chưa từng thấy trong thế giới tối ưu hóa tương tác ngày nay—và lập bản đồ sao cho mỗi album là một nút kết nối với danh sách các album tương tự. Không giống như tính năng "Người hâm mộ cũng thích" của Spotify, tính năng này đề xuất các nghệ sĩ tương tự mà không gợi ý điểm tương đồng của họ, Unchartify cung cấp một bức tranh chính xác về vị trí của một album trong mối quan hệ với các album khác về mặt âm nhạc.
Trừ khi được yêu cầu cụ thể, Unchartify không cố đoán xem bạn đang tìm kiếm điều gì. Thay vào đó, nó cung cấp cho bạn các công cụ để lướt cơ sở dữ liệu của Spotify một cách có hệ thống, giống như bạn có thể sàng lọc qua các kho lưu trữ trong thư viện công cộng. Vị trí của Antenna cho thấy một nguồn căng thẳng quan trọng trong thế giới âm nhạc theo yêu cầu: Việc làm cho sự phong phú của nội dung trực tuyến dễ tiêu hóa đòi hỏi sự đơn giản hóa, nhưng sự đơn giản hóa thường bỏ qua sự tinh tế.
Đánh bại thuật toán
Tiến thêm một bước nữa ngoài quyết định lỗi thời của Antenna là liệt kê các thể loại theo thứ tự bảng chữ cái là Radiooooo , một cỗ máy thời gian âm nhạc tự mô tả, ngẫu nhiên hóa quá trình khám phá bằng cách loại bỏ hoàn toàn thể loại.
Được thành lập vào năm 2012 bởi một nhóm bốn DJ, Radiooooo tuyển chọn một loạt các bài hát cho mỗi thập kỷ có niên đại từ những năm 1900 cho mỗi quốc gia trên toàn cầu. Nó nhắc nhở người dùng chọn nhạc theo thời gian và vị trí địa lý thay vì thể loại hoặc nghệ sĩ—loại bỏ mọi sự giống nhau của trải nghiệm phát trực tuyến hiện tại của chúng ta và truyền cảm hứng cho một cách suy nghĩ mới về âm nhạc. Radiooooo cũng thêm vào một thành phần xã hội bằng cách ghi nhận các thành viên đã khám phá ra bản nhạc, tham gia các cộng đồng như Music League và Oddly Specific Playlists để khuyến khích một hình thức đề xuất do cộng đồng đóng góp, mời gọi cuộc trò chuyện và bất đồng quan điểm—khác xa so với tầm nhìn của Spotify về việc nghe nhạc được tối ưu hóa, không bị cản trở.
Có lẽ cách duy nhất để thoát khỏi bong bóng thuật toán của chúng ta là xây dựng cộng đồng. Khi chúng ta chào đón các mô hình tiêu thụ âm nhạc đa dạng, chúng ta sẽ phải xem xét âm nhạc từ nhiều góc độ khác nhau, giống như cách các đài phát thanh độc lập tuyển chọn để kể một câu chuyện thay vì phục vụ cho một nhóm nhân khẩu học. Không có gì để tối ưu hóa trong một cộng đồng, và ngược lại, không có gì để đơn giản hóa quá mức.
Mặc dù về mặt chức năng trái ngược với triết lý của Spotify, các nền tảng như Radiooooo , Music League, Oddly Specific Playlists và radio độc lập đều bổ sung cho việc sử dụng các nền tảng như vậy. Chúng đóng vai trò là bàn đạp cho quá trình khám phá của chúng ta, giúp chúng ta vượt qua sự khăng khăng của Spotify về tính cá nhân hóa bằng cách chỉ dẫn chúng ta nơi để tìm kiếm và quan trọng nhất là làm cho nó trở nên thú vị.
McDonald ví chức năng của Spotify với Google Maps. “Google Maps không giúp tôi khám phá, nhưng nó hữu ích nếu tôi đi đâu đó”, anh ấy nói. Thay vì đưa chúng ta đi tham quan có hướng dẫn, nó cung cấp cho chúng ta các công cụ để điều hướng đến một nơi mới. Spotify cũng giống như việc cho chúng ta biết những gì ở gần và cách đến đó, và đánh dấu các địa danh đáng chú ý mà người khác đã ghé thăm, giúp chúng ta tiếp cận hầu hết các bản nhạc, liệt kê các xu hướng nghe nhạc toàn cầu và giới thiệu cho chúng ta những nghệ sĩ tương tự như những người mà chúng ta đã biết. Nhưng chính cộng đồng giúp chúng ta xác định được điểm đến mà Spotify có thể giúp chúng ta khám phá.
Giận dữ với máy móc
Bốn dịch vụ khám phá âm nhạc giúp bạn khám phá ngoài danh sách phát do AI tạo ra của Spotify
