Spotifyın başarısının sırrı: kullanıcıların favori müziğini bulmak için algoritmaları kullanmak
Tam metin 4.073 kelime ve beklenen öğrenme süresi 8 dakikadır.
Kredi: Aytaç Ünal / Anadolu Ajansı / Gett
Spotify, kullanıcıların daha fazla müzik dinlemesine izin vermek için mümkün olan her şeyi yapıyor.
Şu anda Spotify, ana arayüz ve "Haftalık Keşif" gibi çalma listeleri dahil olmak üzere yazılımın tüm yönlerini kontrol etmek için çeşitli algoritmalar geliştirdi. Ayrıca, müziği anlamanın yeni yollarını geliştirmek ve insanların neden belirli bir şarkıyı veya tarzı dinlemeyi tercih ettiğini analiz etmek için çalışıyorlar.
Spotifyın rakipleri Apple Music, Amazon Prime Music ve Google Music, ücretli çalma listeleri oluşturmak için kullanıcılara ve topluluklara güvendiğinde, Spotify ile onlar arasındaki en büyük fark, kullanıcılara çok sayıda kişiselleştirilmiş müzik içeriği ve çok çeşitli sunabilmesidir. Müzik bilgisi. Tabii ki, Spotify'ın daha iyi algoritmalar geliştirmeye devam etmesi gerekiyor, çünkü ancak bu şekilde 200 milyondan fazla kullanıcıya benzersiz bir müzik deneyimi sunabilir. Ve ancak bu şekilde, bu güçlü özellik daha fazla kullanıcıyı abone olmaya çekebilir, böylece Spotify'ın şu anda kasvetli bir modda çalıştığı iş pazarını daha da genişletebilir.
Spotify yazılımının ana arayüzü, dinleme deneyimini kontrol etmek için algoritma uygulama teknolojisinin canlı bir örneğidir. Spotify'ın Ar-Ge direktörü Mounia Lalmas-Roelleke, bu yılın başındaki çevrimiçi konferansta yaptığı konuşmada, Spotifyın ana arayüz geliştirmesinin ana amacının, kullanıcıların dinlemek isteyebilecekleri müziği hızlı bir şekilde bulmalarına yardımcı olmak olduğunu söyledi.
Ayrıca Spotify'ın ana arayüzünün yapay zeka sistemi BaRT (Bandits for Recommendations as Treatments) tarafından kontrol edildiğini ve sistemin her kullanıcının ana arayüzünü de kişiselleştirebileceğini açıkladı. Arayüzde esas olarak, aslında bir dizi çalma listesi olan "Raflar" bulunur ve bu çalma listeleri, kitap rafında belirli bir sıra ve temalara göre düzenlenir. Temalar "sanatçı seçimi" veya "müzik yaratan ambiyans" içerir. ".
BaRT sistemi, Spotify'ın kullanıcıların duydukları ile yepyeni müzik arasında bir denge kurmasını sağlar. BaRT sisteminin temel amacı, kullanıcının çalma geçmişine göre kullanıcıların seveceği müzikleri önermektir. Aynı zamanda Spotify, kullanıcıların bir döngüde birkaç şarkıyı çalmalarına izin vermemek için daha önce duymadıkları bazı yeni müzikleri de zorlayacak.
BaRT sistemi iki kavram halinde özetlenebilir: kullanım ve keşif. Kullanım aşamasında Spotify bilinen kullanıcı bilgilerini kullanacaktır. Örneğin, kullanıcının dinleme geçmişini, atlanan şarkıları, oluşturulan çalma listelerini, platformda gerçekleştirilen sosyal etkinlikleri ve hatta kullanıcının coğrafi konumunu analiz eder. Bununla birlikte, keşif aşamasında, kullanıcının müzik zevkine benzeyen ancak daha önce hiç duymamış olan çalma listeleri ve sanatçılar veya diğer sanatçıların popülerliği vb. Gibi dış dünya hakkında diğer bilgileri keşfedecektir.
Ayrıca Spotify'ın keşfetme yeteneği kadar önemli olan bir başka teknoloji daha var, yani Spotify yazılımı önerilerini kullanıcılara açıklayacak. Kitap rafındaki her oynatma listesi, "Klasikleri İnceleme" veya "Beğenebilirsiniz" gibi bir etiketle yapıştırılacaktır. Bu etiketler, kullanıcıların, sistemin neden bu oynatma listelerini önerdiğini anlamalarını sağlayabilir. Spotify tarafından 2018 yılında BaRT sistemi üzerinde yapılan bir araştırma, etiket üzerindeki açıklamanın kullanıcılar için inandıkları için önemli olduğunu gösterdi.
BaRT sisteminin tavsiyesinin başarısı, kullanıcının raftaki müziği gerçekten dinleyip dinlemediğine ve ne kadar sürdüğüne bağlıdır. Kullanıcı bir şarkıyı 30 saniyeden fazla dinlediğinde, algoritma tavsiyenin başarılı olduğunu belirleyecektir. Çalma listesi veya sistem tarafından önerilen birkaç şarkı için, kullanıcı bunları ne kadar uzun süre dinlerse, öneri o kadar başarılı olur.
Bir kullanıcının bir şarkıyı beğenip beğenmediğini belirlemek için Spotify, sınırın 30 saniye olduğunu belirler. Spotify'ın eski ürün müdürü Matthew Ogle (Matthew Ogle), 2015 yılında Quartz ile yaptığı röportajda, bir kullanıcı "Haftalık Keşif" çalma listesindeki bir şarkıyı dinlerse, onu duymadan 30 saniye önce atladığını söyledi. Evet, o zaman bu şarkı önerisinin başarısız olduğu anlamına gelir.
Spotify, araştırma raporunda, ancak kullanıcının tüm faaliyetlerini yazılıma kaydettikten sonra, sistem algoritmasının başarılı bir tavsiyede bulunabileceğini açıkça belirtti.
Şirket, "Weekly Discovery" çalma listesinin arkasındaki işleyiş mekanizmasının ayrıntılı bir açıklamasını vermedi. Quartz ile yaptığı röportajda Ogle, bu sistem hakkında kısa bir açıklama yaptı ve açıklama, 2015'te Spotify çalışanları tarafından yapılan teknik bir rapora kabaca benziyordu. "Haftalık Keşif" çalma listesi, çoğunlukla benzer müzik zevklerine sahip diğer kullanıcıların çalma listelerinden, kullanıcının en sevdiği müziğe benzeyen şarkılar ve müzik blog yazarlarının son önerileri olmak üzere 30 şarkı içerir. Spotify, şarkı öneri mekanizmasını iyileştirmek için 2014 yılında, başlangıçta Brian Whitman ve ortakları tarafından ortaklaşa kurulan The Echo Nest'i 100 milyon dolara satın aldı. Whitman, 2012'de hizmet sisteminin mevcut müzik alanını analiz etmek için bir gün içinde müzikle ilgili 10 milyondan fazla web sayfasını arayabileceğini söyledi.
Whitman ayrıca şunları yazdı: "İster isim cümle ister başka bir metin türü olsun, insanların internette ifade ettikleri müzikle ilgili her açıklayıcı ifade sistemimiz tarafından aranacaktır."
Sander Dieleman (Sander Dieleman) 2014 yılında Spotify'da staj yaptı ve ağırlıklı olarak şarkıların işitsel benzerliğini analiz etmek gibi bazı temel görevleri tamamladı. Ses analizi algoritmasını kişisel bir blogda açıkladı. Başlangıçta karşılaşılan sorunlardan birinin Spotify'a her gün yepyeni bir müzik yüklenmesi olduğunu ancak şarkıcının daha önce popülerliği yoksa sistemin şarkılarını önermesinin zor olacağını yazdı. Ve şarkı önermek için işbirlikçi filtreleme (İşbirlikçi Filtreleme) veya müzik ilgisi benzerliğine dayalı diğer yöntemleri kullanırsanız, bu hiç işe yaramayacaktır, çünkü her şeyden önce, insanlar bu şarkıcıları tanımaz.
Bu nedenle Dillerman bu soruna "Soğuk Başlama Sorunu" adını verdi.
Bu sorunun çözümü, sesin kendisini analiz etmektir. Müziğin farklı yönlerini belirlemek için özel algoritmalar eğiterek, kullanıcıların beğenebilecekleri noktaları bulmak için. Dillerman tarafından yürütülen birkaç deneyde, bazı algoritmalar şarkı boyutlarının tanınmasında son derece spesifiktir ve bozuk gitarların ses efektlerini bile tanıyabilir; diğer algoritmalar müzik türleri gibi daha soyut boyutları tanıyabilir.
Yukarıdaki sistem, mevcut "Haftalık Keşif" oynatma listesinin çok önemli bir parçasıdır. Bu sistem sayesinde Spotify, daha önce hiç duymadıkları şarkıcıları tavsiye edebilir.
Aslında, Spotify'da algoritmaların uygulanması her yerde. Ana arayüzdeki öneri algoritması ve "Haftalık Keşif" çalma listesine ek olarak, aslında kullanıcıların kullanmış olabileceği ancak gelişmiş yapay zeka teknolojisi içerdiklerini asla fark etmemiş olabilecek bazı küçük araçlar var.
Örneğin, oynatma listesinin otomatik oynatma işlevi. Bu teknoloji, belirli bir çalma listesindeki şarkıları analiz edebilir ve ardından bir sonraki şarkının çalınmasını tahmin edebilir, tıpkı çalma listesi oluşturucunun çalma listesine sürekli olarak yeni şarkılar eklediği gibi. Bu işlevi gerçekleştirmenin yeni bir yolunu bulmak için Spotify, çoğunlukla Spotify kullanıcıları tarafından oluşturulan çalma listelerini içeren bir "Milyonlarca Çalma Listesi Veritabanı" yayınladı. Bu veri tabanının uygulanmasıyla halkın beğendiği müzik eserlerinin özelliklerini analiz etmek mümkündür.
2018 endüstri konferansında Spotify, bu sorunu birlikte çözmek için diğer yapay zeka uzmanlarını da davet etti. Konferans organizatörlerinin analizine göre, bu proje etrafındaki yarışmaya 100'den fazla akademik ve endüstri ekibi katıldı. Ancak Spotify'ın o yıl takımı kazanma fikrini benimseyip benimsemediğini bilmiyoruz.
Buna ek olarak, Spotify'ın araştırma ekibi, Spotify'ın şarkıları tanıyıp çalabilmesi için cover şarkıların tespit yöntemini incelemeye devam ediyor, böylece kullanıcılar dinlemek istedikleri orijinal versiyon yerine şarkının kapak şablonunu duyabilir. Bu hedefe ulaşmak için Spotify'ın orijinal ile cover'ı, özellikle de enstrümantal performans ve canlı performansı doğru bir şekilde ayırt edebilmesi gerekiyor. Görünüşe göre cazın tanınması özellikle zor, çünkü caz çoğunlukla doğaçlama.
Spotify araştırmacıları, cover şarkıları belirlemenin yanı sıra, şarkı sözü metnini her cümlenin şarkı söyleme zamanıyla nasıl eşleştireceklerini de araştırıyor. Bu teknoloji, yalnızca Spotify'daki "Müziğin Arkasında" işlevine etkili bir şekilde yardımcı olmakla kalmaz, böylece şarkı sözleri ve müzik aynı anda gösterilebilir, aynı zamanda Spotify'a yeni geliştirme fırsatları da getirebilir.
Bu yılın başında Spotify'daki bir bilgisayar bilimcisi, "anlık şarkı sözlerinin uygulanması, kullanıcıların karaoke, şarkı metni alma ve şarkı içi navigasyon gibi çeşitli uygulamalar gibi diğer müzik deneyimlerini de zenginleştirebileceğini" belirtti.
Spotify platformunun kendisiyle ilgili yukarıda belirtilen tüm araştırmalara ek olarak, Spotify hala kullanıcılarını araştırıyor. Nisan 2019'da yayınlanan bir araştırma, Spotify'ın 16 milyondan fazla kullanıcının verilerini analiz ettiğini ve Aralık 2016 ile Şubat 2018 arasında belirli bir şarkıcıyı çalmak dahil olmak üzere tüm dinleme kalıplarını kaydettiğini gösterdi. Amerika Birleşik Devletleri'nde hangi eyaletin yaşadığı, belirli bir şarkının kaç kez yaşadığı vb.
Spotify, kullanıcı tarafından sağlanan cinsiyet ve yaş bilgilerinin yanı sıra yukarıdaki verileri de analiz ederek, ikamet adresindeki değişikliğin şarkı dinleme zevkini etkileyip etkilemeyeceğini ve yaştaki artışın stil seçimini etkileyip etkilemeyeceğini inceleyebilir.
Kullanıcının başka bir eyalete geçip geçmediğiyle ilgili olarak, Spotify araştırma ekibi belirlemek için şu akıllıca yolu kullanıyor: Kullanıcının coğrafi konum verilerine göre, sistem 2016'da Noel'in üçü, 2017'de Şükran Günü ve 2018'de Noel olacak. Tatillerin iki tatilinde, başka bir eyalete giden kullanıcıların normal giriş durumlarından çıktıkları yargısına varıldı.
Spotify araştırma ekibi, çeşitli eyaletlerdeki kullanıcıların müzik zevklerini analiz ettikten ve yer değiştirme konusundaki genel eğilimlerini karşılaştırdıktan sonra, coğrafi konumun uzun vadede bir kişinin müzik zevki üzerinde bir etkisi olduğu, ancak etkisinin büyük olmadığı sonucuna vardı. .
Spotify araştırmacıları ayrıca şunları yazdı: "Coğrafi konumdaki değişiklik, bireyin müzik zevkini gerçekten biraz etkileyecek ve onu yeni yerel ortama uyarlayacak. Ancak, etki çok küçük. Mevcut yeni ortama kıyasla, kullanıcının müzik tercihleri etkilenmeye devam edecek. Öncekine daha yakın. "
Ek olarak, kullanıcıların yaşını inceleyerek, kullanıcıların 10 ila 20 yaşları arasında sıklıkla dinledikleri müziğin gelecekte popüler bir trend haline geleceğini, çünkü bu müziklerin "müzikal kişiliklerini" şekillendirdiğini gördüler.
Yukarıdaki analiz, Spotify'ın çeşitli teknolojilerinin gerçekleştirilmesinin büyük miktarda veri kullanımını gerektirdiğini gösteriyor. Bu nedenle, pazar rekabet gücünü artırmak için Spotify, hizmetlerini sürdürmek için kullanıcı verilerini toplamaya devam etmelidir. "Haftalık Keşif" çalma listesiyle ilgili 2015 araştırma raporu, Spotify'ın her gün yaklaşık bir trilyon bayt kullanıcı verisi kaydettiğini gösterdi.
Ancak, toplanan tüm veriler yalnızca kullanıcı hizmetinin kendisine uygulanacaktır. Ayrıca Spotify, araştırma raporunda, yalnızca kullanıcının tüm faaliyetlerini yazılıma kaydettikten sonra, sistem algoritmasının başarılı önerilerde bulunabileceğini açıkça belirtti.
Belki de bir müzik yazılımını başarılı kılmanın sırrı budur. Ne de olsa Spotify, büyük müzik devlerinin saldırısı altında büyüyebilir ve gelişebilir: dünya çapındaki yıllık abone sayısı Apple Music'ten 50 milyon daha fazla.
Spotify, müzik ve kişisel verileri analiz etmek için bir dizi güçlü algoritma kullanarak tüm müzik deneyimini etkileyebilir.
Yorum Beğen Takip Et
AI öğrenme ve geliştirmenin kuru mallarını paylaşalım
Yeniden yazdırmanız gerekirse, lütfen arka planda bir mesaj bırakın ve yeniden yazdırma şartnamelerine uyun.
