Rock, pop, blues, hiphop, country og jazz. Og 3965 andre sjangere, skal vi tro Spotify. Likevel klarer de ikke å anbefale noe utenfor din innerste komfortsone.
Det er selvsagt algoritmene sin skyld. Denne hersens moderne oppfinnelsen som sikrer at straks du har surfet på en nettside, så dukker det opp annonser for produkter som på en eller annen måte kan knyttes til deg og nettsidens tematiske profil. Algoritmene vet alt du gjør, og de vet så altfor godt hvordan de skal utnytte det.
Det gjelder selvsagt også Spotify, som er veldig raske med å anbefale deg ting basert på hva du allerede har lyttet på. Og det du lytter på bryter de så ned i detalj at de har kartlagt sjanger, stemning, moll/dur, instrumenter, mann/kvinne, rytme, intro/fade ut, nasjonalitet, varighet, tid på døgnet og alt annet du evner å tenke på.
Nesten 4000 markører
De har faktisk skapt 3971 «sjangere» som identifikasjonsmarkører, og deretter lar de avanserte matematiske formler bearbeide all rådata, og vips så har de funnet noe som oppfyller kriteriene »Siden du lytter på denne låten tror vi at du også kan like disse sangene.»
Et verktøy som åpenbart kan tipse oss om mange artister vi kan ha glede av, men som også setter på oss skylapper og snevrer inn vår horisont. Og hvor utgangspunktet ikke handler så mye om å finne ting vi virkelig liker, som å unngå å fore oss med ting vi kanskje ikke liker. For får vi noe vi misliker, kan jo det friste oss til å lukke Spotify og heller bruke tiden på noe annet.
Så lenge du ikke misliker noe…
Akkurat denne strategien er selvsagt ikke ny. Den har vært brukt av kommersielle radiostasjoner i årtier, der det gjelder å holde på lytterne slik at de blir eksponert for reklameinnslagene som sikrer den livgivende inntekten. Og for å holde på lytteren har det vist seg som aller viktigst å ikke fore hen med noe «dårlig» som får vedkommende til å forlate stasjonen. Det er viktigere å gi deg noe du ikke misliker, enn å gi deg noe du faktisk liker.
Alt det er gammelt nytt. Men det som skiller strømmetjenestene fra radiostasjonene er at de opererer individbasert, og at de har så mye mer informasjon om akkurat deg enn en tradisjonell radiostasjon noensinne har kunnet drømme om.
Snevrer inn musikkuniverset
Men der denne kunnskapen i en ideell verden kunne bli brukt til å utvide ditt lytteunivers, snevrer Spotifys algoritmer heller det inn. Algoritmene reproduserer og forsterker skjevheter, samtidig som avstanden mellom musikkens sentrum og periferi blir stadig større, viser et pågående forskningsprosjekt ved Roskilde Universitet.
– Eksempelvis blir musikk av mannlige artister spilt mye mer på Spotify enn musikk av kvinnelige artister, men algoritmene sørger for at denne ulikheten blir enda større på «anbefalt musikk». Det som blir relativt lite spilt, blir anbefalt i enda mindre grad. Og tilsvarende, blir noe mye spilt blir det anbefalt i enda større grad, forteller adjunkt Rasmus Rex Pedersen ved Institut for Kommunikation og Humanistisk Videnskab i Roskilde.
«Sær» musikk skadelidende
Det er hans egne erfaringer med Spotifys anbefalinger som trigget lysten til å forske på dette. Hvorfor ble han egentlig anbefalt så mange danske artister som sto langt fra hans personlige smak? Bare fordi han var dansk?
– Algoritmene er så mange og deres interfunksjonalitet så stor at formelen som bestemmer hva du skal høre på blir så kompleks at det nesten er umulig å forstå. Men resultatene peker i hvert fall på at skjevheter forsterkes og at alt som ligger et stykke unna mainstream skyves enda lenger ut i periferien, hevder Pedersen.
Han reiser også spørsmålet om hvordan ny, og kanskje også litt sær musikk skal kunne overleve i algoritmenes tidsalder.
– Anbefalinger blir også basert på hva venner med noenlunde samme smak som deg lytter på. Men for ny musikk av det litt smale slaget blir terskelen ekstra høy. Det som bare blir hørt av noen få, blir også lite anbefalt til andre, sier Rex Pedersen.
Av Leif Gjerstad
