La piattaforma è fortemente saturata e per le etichette che vogliono il loro prossimo grande guadagno, ordinare tutte quelle tracce è un incubo impossibile. Anche firmare una manciata di artisti nella speranza che uno diventi un grande successo è una scommessa.
La soluzione? Algoritmi.
Un nuovo software chiamato Musica è stato sviluppato per funzionare su servizi di streaming, scansionando migliaia di brani e classificandoli in base al genere. Musiio è anche in grado di trovare somiglianze tra una demo online e un successo esistente nelle classifiche.
Altri algoritmi sono addestrati per elaborare modelli nei dati digitali, dove grandi quantità di attività online possono indicare un artista di tendenza. Ad esempio, quando una canzone viene utilizzata su TikTok milioni di volte o un elevato coinvolgimento sul video YouTube di un artista emergente.
Il software si chiama sodatone e può anche rilevare le menzioni sui blog musicali, i numeri elevati di prenotazione per i locali e il numero di volte in cui una traccia è inclusa nelle playlist o nelle classifiche. Anche la promozione degli influencer è significativa per aiutare le etichette a trovare artisti in arrivo.
Sebbene questo tipo di tecnologia sia emerso solo negli ultimi tre anni, l'intelligenza artificiale e gli algoritmi hanno fatto parte dell'esperienza di ascolto della musica per molti altri.
Pensa alla tua playlist "Discover Weekly" o al tanto atteso "Spotify Unwrapped" che analizza le tue abitudini di ascolto annuali.
Queste playlist personalizzate raccolgono tonnellate di dati sulle tue abitudini di ascolto per consigliarti più musica che si adatta ai tuoi gusti.
L'uso di algoritmi nel settore dello streaming è stato spesso contestato. Ad esempio, se gli artisti sanno che una canzone deve essere riprodotta solo per 30 secondi per essere considerata una riproduzione, ovviamente inizieranno a posizionare alcuni dei momenti migliori del loro album all'inizio di una traccia.
In altri casi, il bias è stato evidenziato come un problema per gli algoritmi musicali. Come sempre, chiunque codifichi l'algoritmo incorporerà inconsapevolmente alcuni dei propri pregiudizi in esso, il che significa che all'interno esistono pregiudizi razziali e di genere.
A studio sugli algoritmi di raccomandazione hanno mostrato che app come Spotify hanno maggiori probabilità di suggerire artisti maschili piuttosto che artisti femminili. Tuttavia, questi pregiudizi possono essere rimossi, una volta identificati correttamente, e affrontati.
Quando vengono lasciati gli algoritmi per scoprire artisti che fanno della musica sinonimo dell'attuale Top 40, rischiamo di sentire nient'altro che la stessa cosa ripetutamente?
Probabilmente no, perché questo accade già da anni nella musica popolare.
Molti credono che mentre l'uso di algoritmi è in aumento all'interno dell'industria musicale, non hanno ancora intenzione di prendere completamente il controllo.
Ci sono limitazioni a ciò che l'intelligenza artificiale può fare con la musica. Generi popolari come pop, indie, trap e grime del Regno Unito sono facilmente individuabili, ma i tipi di musica culturale di nicchia non possono ancora essere ben ordinati.
Quando si tratta di cultura e arte, entrambe esperienze molto soggettive, sembra che sia necessario un tocco umano per trovare il vero talento. Almeno per ora.
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energia
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