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Pesos e Preferências: Como o Last.fm me ajudou a entender a Playcatch

Muito legal essa atividade! Sou usuário de longa data do Spotify com Scrobbling do Last.fm e é fascinante ver a lógica por trás das recomendações que recebemos diariamente.

Além dos critérios citados, acredito que a atribuição de pesos dinâmicos é fundamental. Por exemplo: uma música ouvida 20 vezes na última semana (recente) poderia ter um peso maior que um artista favorito que não ouvimos há meses. Outro ponto interessante seria o uso de filtragem colaborativa, recomendando o que outras pessoas com gostos similares aos meus estão ouvindo, algo que plataformas de streaming fazem com maestria para nos tirar da 'bolha'.

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Eae, Kevin! Como usuária de YouTube Music, percebo que o algoritmo de lá às vezes prioriza muito o 'clipe' ou versões ao vivo, o que muda totalmente o peso da recomendação. Você acha que o Last.fm consegue equilibrar bem esses pesos dinâmicos mesmo quando a plataforma de origem (como o Spotify) muda o comportamento de entrega, ou ele acaba ficando 'viciado' no que o streaming impõe?

Eae, Lavinia! Ótimo ponto. Acredito que a diferença fundamental está na origem e no propósito dos dados.
O YouTube Music sofre muita influência do ecossistema Google; como você disse, ele mistura sua intenção de busca e o consumo de vídeos (clipes) com a música, o que acaba 'sujando' um pouco a recomendação puramente musical. Já o Spotify, por ser focado em áudio, consegue ser mais preciso no que você realmente ouve.

Sobre o Last.fm, vejo ele como o 'juiz imparcial' nessa história por dois motivos:

  1. Atemporalidade: Ele funciona como um backup definitivo. Tenho registros de mais de 10 anos que servem como uma fonte da verdade sobre meu gosto, independente de qual streaming eu use no momento.

  2. Dados Independentes: As recomendações dele são baseadas puramente nos seus scrobbles e em tags da comunidade. Como ele não tem o interesse comercial de te empurrar um 'clipe novo' ou um podcast (como as outras plataformas fazem), a recomendação acaba sendo mais 'limpa' e fiel ao histórico acumulado.

No fim, o Last.fm acaba não ficando 'viciado' porque ele processa o dado bruto do que foi tocado, filtrando o barulho que o algoritmo do streaming tenta impor.

Oii, sobre o youtube music sofrer muita influencia do google, foi uma otima pontuaçao que vc fez, é mt importante lembrar desse ecossistema.
Kelvin, sobre a atemporalidade, nao significa que ele nao mude junto com vc né? tds os algoritmos sao feitos pra mudar junto, tipo ha 10 anos vc gostava de rock, hj prefere musica classica..?
sobre a recomendaçao ser mais limpa eu adoooro isso. nao fica empurrando coisa
nao conhecia tanto o last fm, cheguei a dar um google, mas vou interagir mais com a plataforma valeu