El algoritmo de Spotify al detalle: así sabe Spotify qué quieres escuchar

Terminas una canción o un disco y automáticamente Spotify te pone una radio con nueva música y lo más sorprendente es que, habitualmente, lo que empieza a sonar encaja casi siempre con lo que te gusta. 

También ocurre cuando cada lunes te metes en la lista de Descubrimiento Semanal y de las 30 canciones, la gran mayoría acaba entrando en tu lista de favoritos sin mucho problema.

Es normal que viendo el índice de acierto de la plataforma, te preguntes cómo funciona el algoritmo de Spotify para entender la magia del proceso. 

Gracias a un reportaje de Wall Street Journal en donde entrevistan a Ziad Sultan, vicepresidente de personalización de Spotify, vas a poder salir de dudas porque ha explicado en detalle todo el proceso que realiza Spotify para lanzarte recomendaciones que casi nunca fallan. 

Y lo cierto es que el proceso es muy interesante y sorprendente. Todo empieza con un mapa de puntos en donde cada punto representa una canción o un artista concreto. Es decir, para recomendarte algo concreto, lo hace por simple cercanía entre uno y otro.

¿El problema? Que en muchas ocasiones esto puede provocar fallos. Lo explican de manera sencilla poniendo de ejemplo una canción de Navidad de Mariah Carey, All I Want for Christmas Is You, y otra de Bing Crosby, Silent Night. 

Ambas son canciones navideñas, sí, pero una es pop, mientras que la otra sigue un patrón más tradicional y puede que no quieras escucharlo. 

Para solucionar esto, entra en juego una herramienta que va más allá de la proximidad, el llamado Content Base Filtering. Un algoritmo que profundiza todavía más para dar recomendaciones más exactas y depuradas. 

El algoritmo tiene en cuenta los metadatos de cada canción, su lanzamiento, la discográfica y muchos otros aspectos, pero lo que realmente es definitorio es el uso de un par de métricas propias: danceability y loudness. 

La primera tiene en cuenta cómo de bailable es una canción basándose en el tempo, ritmo, bajos y demás patrones de la canción y se mide de 0,0 a 1. La segunda hace lo propio con los decibelios de la canción y tiene un rango que se mide de -60db a 0db.

Es decir, son patrones que miden las características de una canción determinada para así poder recomendarte música nueva que cumpla estas condiciones.

El algoritmo de Spotify también analiza la estructura de cada canción y lo hace teniendo en cuenta los segmentos, secciones, bars y beats.  

Más allá de toda esta parte técnica, Content Base Filtering también es capaz de medir el impacto cultural de cada canción, analizando la letra o los adjetivos que se le da a cada pieza en las críticas de portales especializados en música, por ejemplo. 

Y después de todo el trabajo de la máquina y la inteligencia artificial, es donde entra en juego el equipo humano para perfilar algo más las recomendaciones que te da Spotify.