O algoritmo entende de música?

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por Fabio Lafa

Vamos continuar com um dos fascinantes temas do SXSW esse ano, “O valor da toque humano na curadoria musical”, e lembramos de uma pauta que é quase um bode na sala para todos nós: Algoritmos nas plataformas de música. Todos usamos, estamos separados entre amar e odiar a intervenção de inteligências não-humanas através do algoritmo, em escolher as músicas por nós. Isso incomoda. Mas na outra mão temos uma vasta quantidade de artistas que não chegariam até nós por uma indicação de um amigo do mesmo rolê, bolha ou fórum (saudades). E incluso aí, a inserção de artistas em audiências e mercados nunca antes imagináveis (pode lembrar aí aquele show indie da banda que você conheceu meses atrás na sua cidade).

Talvez seja interessante começarmos do ponto em que devemos abraçar o algoritmo. Não voltaremos mais às épocas de compartilhar nossas discografias baixadas de forma ilegal com pessoas ao redor do mundo, com risco de puxar malwares para os nossos desktops – dá saudade, mas esse período acabou. E para deixar o tema mais confortável, vamos aqui compartilhar um artigo do “The Daily Texan”, que é o periódico que gira na Universidade do Texas, em Austin. Atentos a todos os temas do festival que eles sediam, trouxeram a entrevista com Evan Paul, gerente de produto da Pandora (uma gigante do streaming de música nos States) falando justamente das dificuldades e possíveis caminhos sobre essa questão tão vital aos assinantes: A classificação por gênero e recomendação de novas músicas que recebemos das plataformas:

Quando um usuário pede pro seu dispositivo tocar um rock alternativo, quanto da música que o dispositivo toca é realmente rock alternativo?

Evan Paul, gerente de produtos da Pandora Radio na equipe de recomendação musical, explorou essa questão hoje no Austin Convention Center, no SXSW. Ao apresentar os desafios que os humanos e as máquinas enfrentam ao classificar a música, ele prepara o cenário para o futuro das recomendações personalizadas de música.

Paul começou refletindo sobre a história da música antes da internet. Ele disse que a música foi previamente definida inteiramente por humanos.

“A experiência musical foi definida pela música ou gravadora do artista”, disse Paul.

Agora, Paulo disse que as pessoas recebem um leque mais amplo de escolhas sobre o que ouvem e os meios pelos quais elas podem ouvir. No entanto, isso vem junto do encargo das máquinas fazendo o trabalho para os usuários.

“Máquinas e dispositivos precisam ser capazes de responder a essas solicitações soltas de forma adequada e precisa”, disse Paul.

Paul ilustrou isso explicando um teste que ele fez, pedindo três diferentes assistentes de voz para tocar hip-hop. A máquina respondeu jogando “PRIDE”, de Kendrick Lamar, “Jump Around”, do House of Pain, e “Gin and Juice”, do Snoop Dogg.

“Qual foi a melhor recomendação?”, Perguntou Paul. “Todos os três poderiam objetivamente ser hip-hop. Depende de quem está pedindo por isso.

Por essa razão, Paul disse que a personalização em resposta a solicitações de forma livre é necessária. Assim, a Pandora fez um estudo de caso com o recente lançamento do produto no ano passado. Eles desenvolveram e lançaram trilhas sonoras personalizadas que foram geradas automaticamente com base na afinidade de uma pessoa por um determinado gênero, humor ou atividade.

Eles descobriram que dentro da trilha sonora “feliz”, tocou “Pumped Up Kicks”da banda Foster The People. No entanto, Paul disse que esse não é um tema feliz, já que a música descreve atirador em uma escola.

“Para uma máquina, essa música atingiu todas as características de uma música feliz”, disse Paul. “Mas, para a perspectiva de um ouvinte atento, essa música não é nada feliz.”

Assim, a equipe conseguiu chegar à conclusão de que as máquinas precisam que os seres humanos entendam as expectativas do ouvinte.

“Precisamos trazer os humanos de volta à equação”, disse Paul. “Os algoritmos atuais não capturam com precisão as nuances da cultura e das experiências humanas”.

Além disso, eles também concluíram que os ouvintes gerais nem sempre estão certos. Depois que a máquina identificou a música “White Noise” do Disclosure como um “deep house”, várias pessoas concordaram e discordaram da classificação.

“Claramente, há uma dissonância aqui com a definição dominante de gênero e definição técnica”, disse Paul.

Isso levou a equipe à próxima conclusão de que o ouvinte singular está sempre certo, devido ao verdadeiro propósito por trás das recomendações.

“Recomendações de música são para agradar os ouvintes que pedem por elas”, disse Paul.

Paul concluiu com a ideia de que a personalização é vital, e os serviços de streaming devem fornecer isso para seus ouvintes porque a recomendação musical deve ser um esforço conjunto entre humanos e máquinas.

“A classificação musical é realmente difícil, não apenas para as máquinas, mas também para as pessoas”, disse Paul. “Como podemos esperar que as máquinas classifiquem a música corretamente se os humanos tiverem dificuldades com ela?”

É uma questão bem delicada. Como a geração que está assistindo essa mudança, e principalmente aqui no Brasil, ainda temos dificuldade em deixar na mão do algoritmo nossas trilhas sonoras de trajeto, começo e final de dia, para trabalhar e meditar. E isso é maravilhoso.

De fato cada uma de nossas contas nos vários serviços de streaming está, pelo menos nessa fase, pronta para que critiquemos a acuracidade entregue em cada atualização de playlists personalizadas – e isso extenso a perfis pessoais e também de marcas, para justamente não correr o risco de uma letra de música ou gênero musical que não tenha a relação adequada com sua estratégia vá parar na playlist só por que é um hit de verão, por exemplo.

 

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