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Cucu · Usuari@

Streaming audio:

The New York Times les llama «The new Tastemakers», «los nuevos creadores de gustos». Y no andan desencaminados: Pandora y Last.fm son los principales representantes de una corriente que combina las redes sociales con la radio a través de Internet, pero no son los únicos. MyStrands, con raíces y oficinas en nuestro país, es un proyecto con un futuro espléndido.

El interés de los grandes de la prensa escrita demuestra que algo se mueve en el panorama musical. MyStrands está causando una revolución mediática, con artículos que hacen referencia a este servicio en el mencionado The New York Times, en Business Week o en Wired. Pandora y Last.fm, por su parte, también han sido tema central de los reportajes de estos y otros medios. Y es que, como suele decirse, cuando el río suena, agua lleva. Veamos de qué se trata.

Los llamados sistemas de recomendación no han surgido de la nada: los primeros protagonistas comenzaron a estudiar las posibilidades de esta tecnología a finales de los 90, pero sus efectos no se hicieron notar hasta el año 2005 cuando Pandora y Last.fm comenzaron a darse a conocer. Lo mismo ocurre con otros muchos, que llevan meses (y años) en la sombra y que sólo ahora están mostrando al mundo sus proyectos, ya maduros y preparados para dar una idea de lo que nos espera.

Para empezar, es muy probable que los que nos ocupan desbanquen a los sistemas de radio tradicionales o, en el mejor de los casos, que coexistan con ellos. La razón es simple: ¿por qué aguantar una emisora tradicional que nos pone la misma música continuamente cuando podemos personalizar nuestra propia radio? Eso es lo que ofrecen estos proyectos, que, mediante la interacción con el usuario, hacen que la experiencia musical sea mucho más rica. Las posibilidades son increíbles, no sólo a la hora de descubrir música, sino de cómo disfrutar de ella.

El funcionamiento de estos sistemas es sencillo. En primer lugar, nos suscribiremos al servicio elegido. Desde sus páginas, disponemos de una aplicación o plug-in que permite que todo lo que escuchemos con asiduidad en nuestro disco duro quede registrado. Esa información se envía al servidor del proyecto, que la une al resto del feedback que se recoge de los demás usuarios. Con esos datos se aplican una serie de procesos en los que la inteligencia artificial (y también la humana) intervienen para establecer relaciones. Por último, a partir de éstas, el sistema ofrece una serie de recomendaciones que escucharemos en directo (si dispone de radio on-line) o compraremos desde el servicio de venta asociado.

Con algunas distinciones, el párrafo anterior define el comportamiento general de estas iniciativas, que, a su vez, se diferencian por una característica definitoria: su método de recomendación, que puede ser de tres tipos. Por un lado, aquellos que se basan en las redes sociales y hacen uso de la llamada social recommendation y los filtros colaborativos. En segundo, los que analizan la música a partir de la experiencia y conocimiento de profesionales especializados, que obtendrán las características de una canción para relacionarla con otras similares. El tercer grupo, similar al anterior, lleva a cabo la labor con máquinas, lo que tiene una ventaja y una desventaja. A favor, el tiempo invertido es menor, mientras que, en contra, lo que ocurre es que el número de características que definen a estas canciones es muy limitado en comparación con el análisis de los musicólogos, capaces de diferenciar más de 200 parámetros, como ocurre con los especialistas del Music Genome Project o, lo que es lo mismo, Pandora.

Saludazos, Cucu