El verano pasado, dejé Spotify y escribí sobre él con el titular bastante sutil «Por qué dejé de Spotify». Mis razones siguen siendo sólidas: el software se había vuelto torpe, los anuncios implacables y las canciones de Sabrina Carpenter demasiado ineludibles. Quería encontrar un mejor servicio de transmisión de música. No me gusta informar que hace unas semanas, me reincorporé.
El algoritmo me atrapó. No solo quiero decir que eso consiguió Yo, la forma en que el algoritmo de Tiktok te asigna a la pantalla. El algoritmo de Spotify me consiguió la forma en que un viejo amigo me atrapa a mí y a mi extraño afecto por el rock de yates o la obsesión continua con la música táctil francesa desde mediados de los servicios. Me llevó unos meses cavar a través de las cajas proverbiales de Apple Music para darme cuenta de que Spotify tiene algo que otros servicios de transmisión nunca podrían obtener: 15 años de mis hábitos de escucha musical y un software artificialmente inteligente para reforzar esos hábitos.
Es por eso que los algoritmos tienden a ser vistos como villanos en estos días. Son la tecnología detrás de la página de Tiktok’s For You, que sigue alimentando a sus extraños videos que no puede dejar de ver, y las recomendaciones de Amazon que parecen saber qué receta está tomando. Mientras tanto, los algoritmos de Facebook han estado radicalizando a los estadounidenses durante al menos una década, y el alimento algorítmico de Instagram está destruyendo la salud mental de toda una generación. Las implicaciones de los algoritmos de Spotify, se podría argumentar, son pintorescas en comparación.
El algoritmo de Spotify me consiguió la forma en que un viejo amigo me atrapa y mi extraño afecto por Yacht Rock.
Sin embargo, dejar de fumar e inquietarse Spotify me hizo darme cuenta de algo. Tan centrales como los alimentos algorítmicos son sobre cómo consume información, tiene más control sobre cómo esos algoritmos dan forma a sus gustos y comportamientos de lo que podría pensar.
Si un algoritmo funciona para usted, como lo hace Spotify para mí, no se sienta mal por someterse a sus ofertas sin esfuerzo y convenientes.
La música siempre ha sido importante para mí, y a lo largo de los años, comenzó a sentir que tenía que gamificar Spotify para encontrar canciones que realmente me encantaron. Cuando Spotify se lanzó en 2011, fue básicamente una biblioteca masiva de toda la música, pero a lo largo de los años, introdujo más y más recomendaciones algorítmicas y listas de reproducción que prometían igualar mi gusto. Todavía se necesitaba trabajo para encontrar las cosas buenas.
Este trabajo es lo que ahora ha hecho que los algoritmos de Spotify me insustúden. Tiene una década y media de mi historia de escucha, y a lo largo de los años, aprendí sus peculiaridades y ha jugado con ella para satisfacer mis necesidades. Pasé meses tratando de replicar esta experiencia en Apple Music, pero sus algoritmos lucharon por sorprenderme.
Todos los algoritmos de transmisión de música funcionan con dos principios básicos: filtrado basado en contenido y filtrado colaborativo. El filtrado basado en el contenido intenta identificar aspectos específicos de una canción en sí, incluido el artista, el género, el estado de ánimo, etc., para colocar la próxima canción. El filtrado colaborativo se refiere a las recomendaciones hechas en base a otras personas que escuchan una determinada canción y qué más escuchan. Si dos personas escuchan las mismas cinco canciones, hay una buena posibilidad de que les guste esta sexta canción. Todo es matemática, y a veces hay anomalías que te deleitarán.
«Parte de la casualidad que obtienes es un error de error convertido en virtud», me dijo Glenn McDonald, un antiguo alquimista de datos en Spotify y creador de cada ruido a la vez. «Así que estás sorprendido, y a veces esas sorpresas son agradables».
No es solo que las recomendaciones de Spotify tienden a ser agradables porque tiene muchos datos sobre mí. Es que Spotify tiene la historia de escucha de 675 millones de personas, cuyos intereses pueden superponerse a los míos de innumerables maneras diferentes. A lo largo de los años, he desarrollado un conjunto de hábitos que me ayudan a perfeccionar esas recomendaciones, como hacer listas de reproducción, rechazar recomendaciones que no me gusten, explorar los catálogos de los artistas y, lo que es más importante, cavar en las listas de reproducción de otras personas.
Esto es lo que yo llamo lean adelante escuchando. Si bien es bastante fácil hacer clic en Discover Weekly todos los lunes, recuéstese y escuche todo como un programa de radio, y luego pasar a la próxima lista de reproducción, cuanto más esforzado se ponga en curar su experiencia, mejores serán los algoritmos la próxima vez. Por lo menos, encontrará su camino en una lista de reproducción que los algoritmos no crearon.
Cómo resistir la regla algorítmica
Como ellos o no, las recomendaciones algorítmicas no van a ninguna parte. A las empresas como Spotify les gusta porque, cuando trabajan, los algoritmos mantienen a las personas enganchadas a sus productos. A las empresas como Amazon les gustan porque las recomendaciones algorítmicas les permiten dirigir el comportamiento de las personas. La recomendación del producto correcta podría llevar a alguien a comprar algo que no planeara comprar. (Todos lo hemos hecho).
Este status quo parece distópico de muchas maneras. Las recomendaciones algorítmicas estaban de moda hace un par de décadas, cuando la personalización se sintió conveniente en lugar de espeluznante. Netflix merece mucho crédito por esto, ya que fue pionero en el concepto de brindarle recomendaciones de películas personalizadas a fines de la década de 1990. Pero a principios de la década de 2010, era difícil notar la diferencia entre las recomendaciones personalizadas y los anuncios específicos. Ahora, prácticamente todo lo que ve en línea está personalizado hasta cierto punto, desde la portada del New York Times hasta la lista de restaurantes en su aplicación de entrega de alimentos favorita.
Probablemente pueda aprender a vivir con él cuando hablas de música en Restaurantes Spotify o Burrito en Doordash. «Las apuestas son un poco más altas cuando se trata de recomendar cosas como productos en Amazon, y aún más altas cuando se trata de recomendar cosas como contenido en Facebook», dijo Meredith Broussard, profesora de periodismo de datos en la Universidad de Nueva York. «Porque, como todos sabemos, la desinformación y la información errónea son muy, muy populares, pero no buenas».
Los algoritmos de roles, que están diseñados para impulsar el compromiso, juegan en la difusión de información errónea es un tema de longitud de libro. Por ahora, solo reiteraré que no tiene que recostarse y dejar que Facebook, Google o X lo inunden con información generada algorítmicamente. Puede obtener más información sobre cómo estas plataformas usan algoritmos y guiarlos para su ventaja.
Si estás harto del algoritmo en x alimentarte con propaganda de derecha, prueba Bluesky, que te permite elegir diferentes algoritmos para tu feed. Y si Netflix o cualquier otro servicio de transmisión se ha vuelto obsoleto, intente anular el historial de su vista y comenzar de nuevo. Spotify ofrece una lista de detalles sobre cómo recomienda el contenido y cómo puede hacer ajustes. Y Amazon tiene una herramienta diseñada para mejorar sus recomendaciones. (He probado todas estas cosas, incluida la herramienta Amazon, que es muy tediosa pero aún posiblemente útil).
Las cosas se vuelven un poco más difíciles en grandes plataformas como Google, Facebook, Instagram y Tiktok, cuyos algoritmos tienden hacia el extremo del espectro de la caja negra. Aún así, saber cómo funcionan los algoritmos y desempeñan un papel activo en hacer que funcionen mejor para usted puede mejorar su experiencia en casi cualquier plataforma. Los algoritmos solo están a cargo si los deja estar.
En algunos casos, es posible que le guste cuando el algoritmo esté a cargo. Así es como generalmente me siento en Spotify, aunque lo estoy corrigiendo constantemente y guiándolo. Así es como generalmente me siento en Amazon, donde trato de comprar solo lo básico. Dejé de Instagram hace un tiempo cuando decidí que el algoritmo estaba a cargo demasiado. Si me aburro algún día, podría intentarlo de nuevo.
