Wyślij singiel do robota. Jak algorytmy zaczęły decydować o karierze muzyków18.11.2018

Czasy, w których odkrycie artysty było wyłącznie dziełem przypadku i spostrzegawczości łowcy talentów zdają się mijać bezpowrotnie. Coraz częściej o karierze zaczyna decydować „maszyna”. Pytanie tylko, czy ma ona na tyle dobry gust, że możemy jej zaufać?

Jest grudzień 2017 roku; nieopodal Mostu Karola w Pradze gromadzą się tłumy. W Karlovy Lazne – lokalu, który reklamuje się jako największy klub muzyczny w Europie Środkowej – odbywa się właśnie głośna impreza. Jedyna taka w swoim rodzaju, nie tylko w stolicy Czech, ale i prawdopodobnie w skali całej Europy. Przed roztańczonym parkietem swoje umiejętności prezentuje KUKA – nieco sztywny, ale sprawnie serwujący taneczne utwory DJ. Wiele niedostatków nadrabia tańcem – charakterystycznym, acz trochę niezdarnym. Nie ma się czemu dziwić, KUKA to robot. Posiada gigantyczne, krępujące ramię, którym zmienia płyty CD, skreczuje i obsługuje mikser. Choć radzi sobie nieźle, nie każdy jest zadowolony z jego setu. Niektórzy twierdzą, że nie reaguje na nastroje publiki. Gdyby wiedzieli, że KUKA karierę zaczynał w przemyśle motoryzacyjnym, może byliby bardziej wyrozumiali.

To nie scenariusz kolejnego odcinka Black Mirror czy fragment dystopijnej powieści, a opis autentycznego wieczoru nad Wełtawą. I choć DJ-robot na imprezie – tak jak w opisanym przypadku – to nadal zjawisko nietypowe, to tak naprawdę wielu z nas obcuje z tym gościem na co dzień. W zaciszu domowym lub podczas spacerów ze słuchawkami na uszach. Nie jest bowiem tajemnicą, że serwisy streamingowe – obecnie jedno z głównych źródeł sprzedaży muzyki – coraz częściej rekomendują muzykę w oparciu o algorytmy. I w ten sposób nie tylko kształtują nasz gust, ale i wpływają na rynek muzyczny. A nawet decydują o rozwoju kariery artysty. To tak jakby – metaforycznie rzecz biorąc – przytoczony na wstępie KUKA uparł się i na każdej imprezie katował chwytliwy, choć mało znany utwór undergroundowego twórcy, zarażając nim klubowiczów. A nuż wśród nich znalazłby się właściciel znanej wytwórni, który pokazałby rzeczonego artystę całemu światu.

Specjalnie przygotowany algorytm stara się wymieszać naszą ulubioną muzykę – bo przecież, cytując klasyka, najlepsze piosenki, to te, które już znamy – z utworami, które w jakiś sposób do niej pasują. 

 

Kariera dzięki maszynie

Możliwość zrobienia kariery dzięki przychylności algorytmów nie jest żadnym bajaniem. Przykład? Weźmy choćby playlisty Discover Weekly (Odkryj w tym tygodniu), które przesyłane są użytkownikom Spotify. Fenomen tego systemu rekomendacji muzyki przybliżył mi Maciej Gajewski, dziennikarz serwisu Spider’s Web.

– Piękno Discover Weekly kryje się w tym, że nie jest ono nadzorowane przez żadnego człowieka. Dzięki temu mechanizm ten jest w stanie obsłużyć każdego z nas w sposób indywidualny. Przygląda się temu, co szczególnie lubimy słuchać na Spotify. Oraz temu, co lubią osoby, które w dużym stopniu podzielają nasz gust – opowiada Gajewski. Specjalnie do tego przygotowany algorytm stara się wymieszać naszą ulubioną muzykę – bo przecież, cytując klasyka, najlepsze piosenki, to te, które już znamy – z utworami, które w jakiś sposób do niej pasują. Po gatunku, wykonawcy czy też na podstawie innych relacji pomiędzy utworami. Czerpie przy tym informacje o tym, co inni użytkownicy wybierają, słuchając muzyki podobnej do naszej i „inspiruje się” tymi informacjami. Popularną muzykę traktuje priorytetowo, ale też analizuje trendy: jeżeli młody, mało znany wykonawca jest ostatnio chętniej wybierany, algorytm potrafi zaproponować również i jego utwory – dodaje. 

Kiedy zapytałem o systemy rekomendacji Mariusza Hermę, dziennikarza Polityki oraz założyciela i koordynatora serwisu Beehype (gromadzącego dziennikarzy muzycznych z całego świata), on także w pierwszej kolejności wspomniał o Discover Weekly. Nazwał go próbą „uczłowieczania” algorytmów, co określił „ciekawym trendem”. Dodał także, że system ten działa tak, jakby propozycje kawałków podsuwał nam ktoś znajomy. I faktycznie, atrakcyjność tego rozwiązania potwierdzają liczby. Jakiś czas po uruchomieniu tej opcji Spotify ogłosiło, że spośród 100 mln użytkowników, do których docierają rekomendacje Discover Weekly, aż 40 mln osób regularnie z nich korzysta. Do tego ponad połowa z odkrywających w ten sposób muzykę słucha przynajmniej 10 z polecanych kawałków tygodniowo, z czego co najmniej jeden jest przez nich później zapisywany na prywatnej liście „ulubionych”. Jak to się ma do robienia wspomnianej wyżej kariery? Przy takich liczbach jest duża procentowo szansa, że dzięki temu systemowi rekomendacji artyści o średniej lub małej popularności zyskają dużo większy zasięg i nowych odbiorców. O ile oczywiście uda im się trafić na przychylność „maszyny”.

Postanowiłem sprawdzić, czy z tych rekomendacji korzysta też ktoś, kto... sam rekomenduje muzykę innym, a na dodatek jest wydawcą. O stosunek do Discover Weekly spytałem więc Krzysztofa Kwiatkowskiego – twórcę fanpejdża Trzy Szóstki i labelu pod tą samą nazwą, a także autora wielu playlist na Spotify. Okazuje się, że Krzysztof parę razy korzystał z tej opcji i był zaskoczony, że serwis nieźle radzi sobie z rekomendacjami. Przyznał jednak, że aktualnie nie korzysta z Discover Weekly, bo polecanek ma aż nadto i zwyczajnie nie ma czasu na kolejne.

Spotify jak wytwórnia

Pamiętajmy jednak, że serwisy streamingowe – a tym samym ich decyzje i algorytmy – będą miały coraz większy wpływ na rynek muzyczny. Potwierdza to również sprawa opisana kilka dni temu przez serwis bloomberg.com, którą przybliżył mi Mariusz Herma. Chodzi o artystkę Viaa – byłą uczestniczkę American Idol. Występująca pod tym pseudonimem Mia Coleman początkowo nie miała wielkich perspektyw jako piosenkarka – jej pierwszy singiel z ubiegłego roku pt. Lie został odsłuchany w Spotify 60 tys. razy. Zarobione ze streamingu pieniądze wystarczyły jej – jak sama przyznała – aby kupić parę posiłków i zabawkę dla swojego mopsa. Jednak szczęśliwie złożyło się, że jednym ze słuchaczy odtwarzających jej kawałek okazał się szef działu technologii Spotify. Ten postanowił włączyć jej twórczość do nowego programu serwisu, który polega na tym, że wybrani twórcy publikują swoje kawałki bezpośrednio w Spotify. Następnie platforma promuje tych muzyków wśród swoich 191 mln użytkowników. Efekt? Pierwsza piosenka Viaa udostępniona w ramach programu w ciągu roku została odtworzona ponad milion razy. Sytuacja finansowa artystki znacznie się poprawiła, zwłaszcza że otrzymuje teraz dużo większe tantiemy, bo nie musi dzielić się z wytwórnią. Tę rolę przejął serwis streamingowy. 

Wracając jednak do samych algorytmów – namacalnych dowodów ich wpływu na rynek muzyczny dostarcza też YouTube. Krzysztof Kwiatkowski, choć podkreślił, że nie korzysta z youtube’owych rekomendacji i nie szuka tam nowej muzyki, przyznał w rozmowie ze mną, że cały czas widzi kolejne poprawki w algorytmach tego serwisu. Ocenił, że na 10 nowych propozycji co najmniej 5-6 powinno nam się spodobać, co uznał za świetną średnią. Zaznaczył jednocześnie, że jego oczekiwania – osoby, która non-stop czegoś słucha – są nieco inne niż kogoś, kto słucha znacznie rzadziej. – YouTube przystosowuje się do tej drugiej osoby. I słusznie – dodaje Kwiatkowski. 

System rekomendacji YouTube’a dzięki sztucznej inteligencji bada codziennie terabajty danych dotyczących przyzwyczajeń i decyzji użytkowników. Dzięki temu stara się zrozumieć, jaki film powinien polecać danej osobie. 

 

Zakładka popularności

No właśnie – świetnym dowodem na to jest wzrost popularności boy pablo – projektu muzycznego młodego Norwega pochodzącego z Chile. Przypadek ten opisał w zeszłym roku magazyn Pigeons & Planes. Pablo ze swoim zespołem zamieścił na YouTubie singiel Everytime – piosenkę w stylu Maca DeMarco z teledyskiem w klimacie lo-fi. Przez pierwsze tygodnie w statystykach pod klipem widniało ledwie kilka tysięcy wyświetleń. Sytuacja zmieniła się, kiedy ktoś udostępnił to wideo na forum na Reddicie – popularność kawałka wzrosła do 25-30 tys. odtworzeń. Wówczas algorytm zdecydował, że doda Everytime do zakładki „rekomendowane” i wyświetlać będzie go tysiącom użytkowników. Wkrótce liczba odtworzeń urosła lawinowo, bo utwór ostatecznie zaczął pojawiać się użytkownikom na pierwszej stronie YouTube’a. Dziś pod Everytime widnieje ponad 14 mln wyświetleń. Fala popularności jednocześnie podniosła statystyki innych filmów na kanale zespołu.

Jak to się stało? System rekomendacji YouTube’a dzięki sztucznej inteligencji bada codziennie terabajty danych dotyczących przyzwyczajeń i decyzji użytkowników. Dzięki temu stara się zrozumieć, jaki film powinien polecać danej osobie. Bazuje przy tym na czterech parametrach. Liczy się więc nie tylko to, co użytkownik ogląda, ale także czego nie ogląda, jak ocenia dane filmy i jak długo je odtwarza. Dlatego artyście chcącemu dotrzeć do jak najszerszego grona odbiorców musi zależeć na tym, aby użytkownik obejrzał jego film do końca lub sprawdził inne wideo na jego kanale.

Sukces boy pablo, jak można wywnioskować po wywiadach z liderem grupy, nie był wykalkulowany. Ale gdzie indziej można dostrzec próby sprostania mechanizmom rekomendacji i regułom działania streamingu. Ma to wpływ nawet na trendy w muzyce. Przykładem jest chociażby fakt, że piosenki, które stają się przebojami, trwają coraz krócej (łatwiej im utrzymać uwagę odbiorców; częściej można je odtwarzać). Serwis Quartz pokusił się nawet o zestawienie długości trwania utworów z listy 100 najlepszych piosenek Billboard. Okazało się, że od 2000 r. krzywa ta pikuje. W 2018 r. przeboje trwają średnio niewiele ponad 210 sekund!

Czy algorytmy będą więc trzęsły branżą muzyczną? Wszystko zależy od tego, czy rynek  będzie im sprzyjał. – Największy konkurent Spotify, jakim jest Apple Music, preferuje „ludzkie” podejście – stawia na dobieranie utworów z moderowanych przez ekspertów zasobów. Discover Weekly wydaje się jednak być niezrównane – nie tylko z uwagi na sprawność algorytmu, ale też i na liczbę użytkowników, na których wspomniany algorytm uczy się dobierać nowe utwory – ocenia optymistycznie „nieludzki” model i jego przyszłość Maciej Gajewski. Krzysztof Kwiatkowski patrzy na to inaczej. – Nie oszukujmy się: bazowanie wyłącznie na algorytmach otworzy przed nami sporo nowych dźwięków, ale i zarazem zamknie w bańce (choć może to być bardzo pojemna bańka).

Wszystko idzie w kierunku algorytmów, które patrzą znacznie głębiej niż tylko na to, czego słuchamy, co oglądamy czy jak coś oceniamy. 

 

Z drugiej strony „ludzkie rekomendacje” najczęściej są strasznie nudne, schematyczne i nie wychodzą poza pewne ramy, więc na jedno wychodzi. Najlepiej byłoby połączyć te dwa czynniki, wówczas jest największa szansa, że powstały system rekomendacji będzie satysfakcjonujący – ocenia twórca Trzech Szóstek. Mariusz Herma z kolei zwraca uwagę na to, że Spotify i Apple, konkurując teoretycznie różnymi modelami (o ile nie sprowadza się to tylko do wizerunku), zdają się i tak ścigać o to, kto zostanie Netfliksem muzyki (a ta platforma znana jest z ciągłego doskonalenia algorytmów). – Rok temu Spotify kupiło francuski start-up, który rozwija "słuchające algorytmy" potrafiące analizować muzykę pod rozmaitymi względami i przekuwać tę wiedzę w rekomendacje. Na pewno Spotify nakarmiło już tę sztuczną inteligencję całą wiedzą o słuchaczach, jaką zebrało przez 10 lat. Ledwie kilka miesięcy po tamtym zakupie Apple ogłosiło, że za kosmiczne pieniądze przejmuje aplikację Shazam. I znów chodziło o ich narzędzia do analizowania muzyki i pewnie zachowań słuchaczy też – mówi Herma. – Wszystko idzie więc w kierunku algorytmów, które patrzą znacznie głębiej niż tylko na to czego słuchamy, co oglądamy czy jak coś oceniamy. Wiek, pochodzenie, urządzenie, pora roku/tygodnia/dnia, znajomi – pewnie takie rzeczy brane są już pod uwagę lub wkrótce będą – dodaje.

I mimo wszystkich kontrowersji wokół mechanizmów opartych na bazach danych („maszyny, nie dość, że nas śledzą, to jeszcze dyktują nam gust”), dziennikarz Polityki konstatuje, że nikomu to nie będzie przeszkadzać, bo liczy się efekt. – Facebook i spółka pokazali, że interesuje nas głównie wygoda, a co się dzieje za kulisami nie ma znaczenia. Chyba że wybuchnie jakaś polityczna afera, co Spotify raczej nie grozi – mówi Herma. A nawet jeśli, to – jak dodaje dziennikarz – kontrowersje te znikną pewnie niezauważenie. Tak samo szybko, jak zniknęły kontrowersje wokół Google, który pokazuje nam spersonalizowane wyniki wyszukiwania.