Entendendo o sistema de recomendação automática de música em serviços de streaming

Você já se perguntou como evoluímos do rádio, o qual ficávamos esperando uma música boa tocar no momento certo, para aquela plataforma que hoje toca aleatoriamente suas músicas favoritas e até cria uma playlist de forma autônoma? A resposta está exatamente na evolução do sistema de recomendação por meio de algoritmos formando sequências de músicas em fluxo contínuo. 

A seguir iremos entender um pouco como funciona este comportamento fantástico graças a tecnologia.

E como funcionam os sistemas de recomendação automática?

Esses sistemas funcionam analisando perfis de comportamento dos seus usuários através de metadados, seja por meio de pesquisa de textos, de áudios, de gêneros ou artistas.

Para exemplificar como esse direcionamento funciona, o programa inicialmente lança uma música sem a pretensão do público alvo e as decisões do algoritmos buscam certos estímulos que gerem sentimentos nos usuários, mesmo nem sempre acertando em suas indicações passivamente recomendadas, as plataformas podem seguir um escape de comportamento do indivíduo capturado pela IA.

Contudo, cada plataforma basea-se no compartilhamento e recomendação musical construindo uma base de dados sobre artistas de diferentes gêneros musicais e criando uma ligação entre o consumo musical e a plataforma através de uma determinada audiência de nicho ou subcultural, construindo visibilidade e conexões entre seus usuários.