Главная проблема Apple Music. И её решение

Четверг, 12 декабря 2019 г.

Следите за нами в ВКонтакте, Телеграм'e и Twitter'e

Я всё чаще замечаю, что находить новую музыку по интересам (и тем более вне их) стало сложнее.

Много времени уходит на поиск, на скроллинг, на рандомные тапы по ничего не говорящим названиям треков.

Тем временем готовые плейлисты, рекомендации и тем более «топы» Apple Music стали однообразными. Я это уже слушал. Это мне не нравится. Это и так везде играет.

Где тогда находить действительно новую музыку? Неожиданную, необычную, раскрывающую горизонты предпочтений? Где настоящее «инди», чей час ещё не пробил, но чьи треки хочется ставить на репит наперекор всем трендам?

Только вдумайтесь: 50 с лишним миллионов треков есть в Apple Music, а мы почему-то слушаем одно и то же!

У меня давно в голове крутится идея о функции, которая могла бы пробить брешь в проблеме всех музыкальных сервисов — эхо-камере рекомендаций.

Чтобы выйти из неё, нам нужен новый Shuffle. Давно находили обалденный трек в Apple Music, о котором никто не знает? Давно.



Есть неописуемо приятное чувство: случайно нашёл шикарную песню, которую ещё никогда не слышал. Будто «жемчужину» выловил в море!

Когда появился Apple Music, я надеялся, что это чувство будет теперь перманентным. Однако музыкальные сервисы пошли другим путём.

Три системы рекомендаций составили основу не только Apple Music, но и любого другого музыкального сервиса. Они так взаимосвязаны, что все вместе образуют проблему, которую были призваны решить.

Топы. Тут всё понятно. Что популярно, то в топе. Респект Apple, что в 2019 году поделила «топы» на страны. Хоть какое-то разнообразие.

Редакторские рекомендации. Зайдите сами в приложение, откройте вкладку Обзор. Что здесь? Правильно, готовые плейлисты по интересам, сделанные редакторами сервиса. Плейлисты хорошие, но сделанные людьми, экспертами. Человеческий фактор присутствует.

И если ваши вкусы, мнение не совпадают, то пользы от таких плейлистов будет мало.

Поэтому в сервисах есть и «машинные» рекомендации: они формируются на основе того, что вы слушаете. В теории отличная система, свободная от предубеждений.

Это живая экосистема, и из-за этого возникает «баг». Назовём его известным термином — эхо-камерой. Эхо-камера реальна. Вы слушаете то, что рекомендуют — и вам рекомендуют то, что вы уже слушали.



Если если начинаете слушать то, что вам рекомендуют редакторы, то машинные рекомендации становятся аналогичными, а сами треки получают лёгкий пинок в строчку «топов».

Слушая »топы», вы заставляете машинные рекомендации предлагать вам больше похожего, а редакторов — копать глубже в этот поджанр или в подборку исполнителей.

Наконец, закопавшись в одних только машинных рекомендациях, вы зацикливаете систему на определённый набор «триггеров», музыкальных параметров — и получаете ещё больше схожих треков в следующей подборке. Соответственно, треки пробиваются в топ, редакторы это тоже замечают…

Умножаем эти эффекты на миллионы пользователей и массовый сбор-обработку статистики. Получаем бесконечный круг. Возникает невидимая, но абсолютно реальная эхо-камера.

И она завлекает в себя всех, от случайных пользователей до меломанов. Эхо-камера стриминга создаёт «попсу» и убивает творчество



Немного окунусь в метафоры, чтобы не перегружать читателей.

Рекомендательные инструменты созданы, чтобы проще находить ту самую «жемчужину» в стриминговом море. Но они же и сузили радиус поиска. Для самих себя и для пользователей тоже.

Наши рекомендации, будь то редакционные или автоматические, стали заложниками хайпа, трендов, популярности. Радиус поиска музыкальных жемчужин не увеличился — наоборот, он даже сузился.

Корабли стриминговых сервисов раскидывают сети там, где это модно. «Роботы» и люди-редакторы, толкаясь в одном месте, закидывают удочки, зондируют и бурят до самого дна.

Наша медиатека загоняется в эхо-камеру. Слушаем то, что популярно. Нам рекомендуют похожее. Музыканты и продюсеры делают то, что мы слушаем чаще всего. И так по кругу.

Тем временем бескрайние музыкальные просторы пустуют, демотивируя творить дальше их обитателей, обделённых прожекторами стриминговых траулеров.

Получаем такие «топы»:



Здесь пять треков еле-еле отличаются от остальных. Ещё пять начинаются на 98% одинаково. Остальные пять вообще почти ничем не отличаются, кроме слов. Даже бит как будто друг у друга взяли.

Плохо ли это? Конечно нет! Каждому своя музыка. Но разнообразия нет. Эхо-камера в действии.

Ладно ещё российский «топ», у нас хоть необычные штуки иногда пробиваются наверх. Американский намного хуже:



Знаете, сколько жанров и даже поджанров музыки среди этих 15 треков? ОДИН.

А если полистать топ дальше, этому жанру принадлежат 95% треков.

Я не говорю, что популярная музыка, тем более мамбл-рэп и прочие трендовые темы — это зло. У каждой страны, поколения, года и даже сезона всегда был и будет конкретный музыкальный тренд.

Но то, что стены эхо-камеры музыкальных трендов стали толще благодаря стримингу — имхо, очевидный факт.

Поэтому в Apple Music, а в идеале и всех стриминговых сервисах, я хочу однажды увидеть новую кнопку: случайный трек. «Удиви меня», Apple Music. Этот рандомный плейлист спасёт



Пора обновить идею функции Shuffle до реалий стриминговых сервисов. Нужна новая функция.

Назову её пока так, лучше не придумал:»Удиви меня». В комментариях можете другие варианты предлагать.

«Удиви меня» перемешивает ВЕСЬ Apple Music. Да, весь сервис разом, все 50+ миллионов треков. И делает из них плейлист полного рандома — без оглядки на рекомендательные системы вообще.

Вы нажимаете на кнопку, и вам генерируется живой бесконечный плейлист по всей базе сервиса. Удивительно, но такой функции я не увидел ни в одном популярном музыкальном сервисе.

Идея не нова, аналогично работает Google. Зайдите на их стартовую страницу, введите любой запрос и нажмите на кнопку «Мне повезёт». Вместо результатов поиска вам выпадет тот, который по мнению алгоритмов вам был нужен больше всего.

Идеальное ли это решение проблемы? Наверное, нет.

Честный и полный «рандом» беспощаден — вернёмся к метафоре с «океаном». 90% от него — это просто вода. И с музыкой то же самое: нет ни одной гарантии, что даже 100 абсолютно случайных треков не окажутся ерундой. Поиск «жемчужины» может затянуться.

Поэтому в ответ (себе же) предлагаю решение: в «Удиви меня» можно добавить немного машинного обучения, сужающего результаты рандомизации. Допустим, обрамить его в модель сервисов знакомств. Как в Tinder. Пример анимации взял отсюда. https://www.iphones.ru/wp-content/uploads/2019/12/ezgif.com-gif-to-mp4–3.mp4

Каждый раз, когда включаете рандомную песню, вы можете провести пальцем влево — значит, она совсем не понравилась. Система сразу отбрасывает похожие треки, исключает их из бесконечного плейлиста.

Проводите пальцем вправо — система пересобирает следующие треки плейлиста, чтобы они чуть ближе соответствовали предыдущему.

Ну, а если просто нажмёте на Next, то ничего и не будет, пойдёт следующий трек без изменения параметров выборки.

Вот таким нехитрым способом вы медленно, но уверенно подберётесь к тому, что вам действительно понравится. Беспощадный рандом по методу исключения, с постепенной персонализацией, цель которой — найти вашу собственную «жемчужину».

Идею можно развивать и дальше. Но не буду, и так получилось немного заумно.

Я бы проводил с такой фичей целые вечера. Это по-своему приключение, даже игра. Которая расширяет музыкальный кругозор и предпочтения, а призом в ней становится новый любимый трек, о котором больше никто в радиусе 50 километров ещё не знает.

Что думаете?

Следите за нами в ВКонтакте, Телеграм'e и Twitter'e


Просмотров: 671
Рубрика: Hi-Tech


Архив новостей / Экспорт новостей

Ещё новости по теме:

RosInvest.Com не несет ответственности за опубликованные материалы и комментарии пользователей. Возрастной цензор 16+.

Ответственность за высказанные, размещённую информацию и оценки, в рамках проекта RosInvest.Com, лежит полностью на лицах опубликовавших эти материалы. Использование материалов, допускается со ссылкой на сайт RosInvest.Com.

Архивы новостей за: 2018, 2017, 2016, 2015, 2014, 2013, 2012, 2011, 2010, 2009, 2008, 2007, 2006, 2005, 2004, 2003