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Los algoritmos no están a la altura de los amantes del hip-hop y el hard rock

Los algoritmos no están a la altura de los amantes del hip-hop y el hard rock

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Música 6 Abr

Un estudio acaba de probar que las apps de música no tienen la misma facilidad para hacer recomendaciones de todos los géneros. De hecho, mientras funcionan muy bien para con los consumidores de música mainstream, encuentran bastantes dificultades para encontrar canciones que gusten a los amantes del hip-hop, el hard rock y el punk.

Los algoritmos de las aplicaciones más usadas para escuchar música, como  SpotifyLast.fm o YouTube, funcionan de acuerdo al llamado filtrado colaborativo”: registran los artistas y géneros que escucha un usuario, comparan estos resultados con oyentes afines para identificar qué les gusta a los otros, y a partir de eso le hacen nuevas recomendaciones. Sin embargo, un equipo de investigadores de la Universidad Tecnológica de Graz, de la Universidad Johannes Kepler de Linz, la Universidad de Innsbruck (Austria) y de la Universidad de Utrecht (Países Bajos) acaba de descubrir que este método puede funcionar muy bien para la música dominante, más no da resultados satisfactorios para la música “no convencional”. 

Para llegar a esta conclusión, compararon las recomendaciones brindadas a amantes de estos dos grandes grupos de música. En la música no convencional incluyeron:  música con instrumentos acústicos, como el folk; ritmos de “alta energía”, como el punk o el hip-hop; acústica vocal, como los sonidos ambientales; y música electrónica.

En este grupo no convencional, quienes escuchaban hard rock, o rap recibían sugerencias musicales menos exactas que los demás. Según explicaron los autores del estudio, esto se debe a que los algoritmos están sesgados hacia la música más popular, lo que hace que los géneros no convencionales tengan menos probabilidades de ser recomendados con eficacia.

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Rose Bouzon
algoritmos hard rock hip hop Música
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