如何打破你的Spotify反馈循环,找到新的音乐
1249字
2021-03-30 07:21
4阅读
火星译客

如果你现在正在听音乐,很可能你没有选择放什么,而是把它外包给了一个算法。推荐系统如此受欢迎,我们已经开始依赖它们来为我们提供我们想要的服务,而我们甚至不必询问,Spotify、Pandora和Deezer等音乐流媒体服务都使用个性化系统来推荐为用户量身定制的播放列表或曲目。

一般来说,这些系统都很好。对一些人来说,问题是它们可能真的太好了。他们已经了解了你的口味,知道你到底听什么,并推荐更多相同的,直到你陷入了一个无限的坑ABBA录音(只有我?)。但是,如果你想打破你的常规,尝试一些新的东西呢?你能训练或欺骗算法,使其建议更多样化的范围吗?

“这很棘手,”图维恩大学的助理教授彼得·克伦斯说。“也许你必须非常直接地把它引向你已经知道你可能感兴趣的方向。”

你越是依赖自动推荐,问题就越严重。“当你不断地听别人的建议时,你最终会进入反馈循环,因为你提供了进一步的证据,证明这是你想听的音乐,因为你正在听,”膝盖说。这为该体系提供了积极的支持,激励它不断提出类似的建议。为了打破这个泡沫,你需要非常明确地听一些不同的东西。

Spotify等公司对其推荐系统的工作方式讳莫如深(Spotify拒绝就本文中算法的细节发表评论),但膝盖说,我们可以假设大部分推荐系统都是基于协作过滤的,协作过滤可以根据其他拥有类似功能的人的喜好来预测你可能喜欢什么听你说话。你可能认为你的音乐品味是非常个人的,但它可能不是独一无二的。一个协作过滤系统可以建立一张吸引同一人群的艺术家或曲目的图片。真的,克伦斯说,这和我们之前做的流媒体服务没什么不同,那时你可能会问一些和你喜欢同一个乐队的人更多的建议。“这只是一个算法支持的延续这个想法,”他说。

当你想摆脱你通常的风格、时代或一般的品味,找到新的东西时,问题就出现了。这个系统不是为这个而设计的,所以你必须付出一些努力。“坦率地说,最好的解决办法是建立一个新的客户,并真正培训它在一些非常不同的东西,”马库斯Schedl说,约翰内斯开普勒大学教授林茨。

如果做不到这一点,你需要积极寻找新的东西。你可以寻找一个新的类型或使用一个工具以外的主要流媒体服务,找到艺术家或曲目的建议,然后搜索他们。Schedl建议你找一些你不常听的东西,然后开始一个“收音机”播放列表——Spotify中的一个功能是根据选定的歌曲创建一个播放列表。(不过,这些可能也会受到你更广泛的倾听习惯的影响。)

膝关节建议等待新的版本或定期听最流行的歌曲。他说:“接下来出现的事情很可能就是你的事情。”。但是脱离主流是很困难的。你会发现,即使你积极寻找一个新的流派,你很可能会朝着更受欢迎的艺术家和曲目。如果很多人喜欢某样东西,这是有道理的,你也很可能会喜欢,但这会使你很难发掘隐藏的宝石。

因此,Knees建议积极挖掘“长尾”(long tail)——数量庞大的艺术家和曲目,听众寥寥无几,但可能只是你的利基。尽管你可以手动搜索那些不知名的艺术家和后台目录,但是你的推荐还是会倾向于主流。他说:“即使你处于长尾状态,在提出建议时,这也会把你推回到头脑中,推回到流行项目中,因为这是系统最稳定的地方。”。

一般来说,如果你想让你的听力多样化,你必须在音乐发现上投入更多的精力,而不是让系统为你做这件事。你可以关注由个人策划的播放列表,而不是只听个性化的播放列表。“如果你是依靠一个平台来为你做工作,那么你基本上是在无线电模式,就像人们以前一样,”膝盖说。

音乐推荐系统还有另一种工作方式,这有助于打破反馈循环:基于内容的推荐。在这种方法中,推荐是基于声音而不是其他人的倾听习惯。该系统可以量化音乐的各个方面,如节奏,并根据这些声学特性找到类似的音轨。Schedl建议你甚至可以在“可跳舞性”或“工具性”上输入一个数值,在这种情况下,你甚至可以通过调整推荐曲目的相似程度来调整系统的多样性。

然而,这种基于内容的推荐方法在多大程度上被使用还不得而知,而且就用户体验而言,这可能是一种非常危险的策略。玩太多相同的东西,用户可能会感到厌烦;但玩太远的东西,他们可能会离开他们的舒适区。

“在坚持真正可靠的、没有风险的建议,只做每个人都做的事情,和让计算机仅仅根据声音特性而不知道音乐的文化方面的任何东西来做建议之间,你有一个权衡,这可能会完全打破这种期望,”膝盖说。这可能是好的,它可能会找到一首适合你的完美歌曲,也可能会完全破坏用户对推荐系统的信任。

同时,如果2021年是你重新进入音乐探索的一年,你将不得不主动探索你的过滤泡沫之外的东西。事实上,自从使用流媒体平台以来,你可能会比以前听更多的音乐。也许,缪斯膝盖,这是额外的努力,需要找到一个艺术家或轨道在过去,使它觉得更宝贵。那么,投入工作,也许会有回报。

这个故事最初出现在英国有线电视上。

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