Spotify, Deezer o YouTube Music se han convertido en el principal canal de consumo de música en España y buena parte del mundo. Hace tiempo que nos olvidamos del CD y las descargas parecen algo cada vez más lejano. Pero ¿cómo influyen los algoritmos de estas plataformas de streaming en nuestros gustos musicales?
En base a los datos aportados por 4.000 consumidores de música en streaming, los sociólogos de Orange Jean Samuel Beuscart, Samuel Coavoux y Sisley Maillard han estudiado cómo estas plataformas han cambiado la forma en que el mundo escucha música y, sobre todo, descubre nuevos artistas. El paper con las conclusiones, ‘Music recommendation algorithms and listener agency’, ha sido publicado en ‘CAIRN’.
El dominio del streaming
Casi uno de cada dos euros que produce la industria musical a nivel mundial provienen de plataformas de música en streaming. Según el último informe de la Federación Internacional de la Industria Fonográfica (IFPI, por sus siglas en inglés), mientras los ingresos por ventas físicas y por descargas seguían cayendo en 2018, los derivados de las plataformas online crecían un 34%.
De hecho, la facturación del streaming (8.900 millones de dólares), impulsada por las mejoras en conectividad y la variedad de oferta, duplicó a la del segmento de ventas físicas el año pasado. Según los datos de la IFPI, 2018 cerró con 255 millones de usuarios de pago de servicios por suscripción. Es decir, 255 millones de personas que pagan por acceder a Spotify Premium o Amazon Music Unlimited, entre otros.
En España, casi tres cuartas partes de la música que se adquiere se compran ya a través de internet y hay 2,3 millones de suscriptores a servicios de pago. De los casi 237 millones de euros facturados por la industria en nuestro país, cerca de la mitad se ingresaron a través de plataformas de streaming de pago. Además, alrededor de uno de cada cuatro euros llegaron a través de la compra digital de discos y canciones y de los servicios de streaming gratuitos financiados por publicidad.
Los algoritmos y los gustos musicales
Radar de nuevos artistas, música relacionada con nuestros gustos, emisoras y playlist personalizadas y listas de canciones diseñadas para diferentes estados de ánimo. La personalización de los algoritmos forma parte de la razón de ser de las plataformas de música digitales. Con decenas de millones de canciones disponibles para reproducir en cualquier momento y lugar, ¿hasta qué punto los usuarios entregan sus gustos a las decisiones de las plataformas de streaming?
Durante cinco meses, los sociólogos de Orange y autores del estudio analizaron más de 17 millones de reproducciones de un total de un millón de canciones. Alrededor de la mitad de las reproducciones llegaban hasta el final del tema, mientras que un 30% no pasaba de los 30 segundos. Las canciones más populares representaron solo un 5% del total de temas, pero acumularon buena parte de las reproducciones.
“Las plataformas de streaming prometen que, dada su amplia oferta y sus herramientas de recomendación, la diversidad de la música consumida debería ser mayor que en el mercado de ventas físicas y el de descargas”, explica Samuel Coavoux, co-autor del estudio. Una premisa que quedó probada en la investigación, aunque variaba mucho entre usuarios.
Según el estudio, los usuarios más frecuentes conocían mejor el funcionamiento de las plataformas y confiaban más en las herramientas de recomendación y, por lo tanto, escuchaban una variedad mayor de música. Sin embargo, los usuarios más inexpertos y, sobre todo, los más jóvenes, tendían a escuchar artistas más famosos y conocidos de forma recurrente.
Aun así, el 90% de las reproducciones analizadas pertenecían al 10% de los artistas reflejados en el estudio. Uno de cada cuatro usuarios consumió, en exclusiva, música de artistas famosos. “De hecho, los artistas populares dominan tanto las bibliotecas de los usuarios poco frecuentes como las de las reproducciones habituales de los usuarios activos”, añade Samuel Coavoux. Entonces, ¿hasta qué punto los algoritmos de recomendación fomentaban la diversidad o la uniformidad de los gustos?
En todas las plataformas analizadas, los algoritmos proponen canciones y artistas similares a los escuchados, pero algo menos conocidos. Sin embargo, solo una minoría acaba en la biblioteca de los usuarios junto al resto de canciones favoritas. Además, este tipo de recomendaciones se consumían, sobre todo, en contextos en los que escuchar música no era la actividad principal. Por ejemplo, canciones de fondo para trabajar o hacer ejercicio.
Según las conclusiones del estudio, el consumo basado en algoritmos es, todavía, minoritario. La mayoría de reproducciones se producen a través de una elección explícita de los consumidores y no de forma automatizada. Los usuarios eligen la mayoría de sus canciones y tienden a usar las herramientas de recomendación solo como motores de búsqueda o para explorar discografías de artistas concretos.
Es decir, hoy por hoy, los gustos musicales personales, influidos por otros factores, todavía prevalecen sobre las recomendaciones algorítmicas en la mayoría de contextos. Sin embargo, sí han ganado peso en algunos ambientes en los que lo prioritario es no tener que elegir de forma activa las canciones que escuchamos.
Por Juan F. Samaniego
Imágenes | Unsplash/Henry Be, Jamakassi, Alice Moore
