Durante el excelente Cultured Data Symposium 2020, Tobin Chodos dijo algo como "dado que no existe una medida matemáticamente coherente de un" éxito "en la recomendación musical, dado que el amor humano por la música es tan extraño y caprichoso, probablemente se podría revertir la lógica del recomendador de Spotify. motor y obtener resultados igualmente satisfactorios, quizás más satisfactorios"
Haz un mal recomendador de Spotify. Como lo peor. Malas vibraciones anti-recomendaciones.
Actualmente, esto es en gran medida una prueba de concepto. Toma tus 50 canciones principales (a largo plazo) y luego hace una "recomendación del vecino más lejano" basada en las funciones de audio que ofrece Spotify. Me limité a las pistas más reproducidas a nivel mundial en 2019, por lo que no pude elegir una mierda total. En otras palabras, es un sistema de recomendación que intenta encontrar música que es popular, pero que no te gustará.
Aunque, para ser honesto, esa canción navideña de *NYSYNC es bastante tosca.
Puedes jugar con él en http://badplaylist.com
"El punto es este. Incluso si hubiera algunos criterios objetivos que hicieran que una obra de arte fuera mejor que otra, mientras el contexto desempeñe un papel en nuestra apreciación estética del arte, no es posible crear una medida tangible de la calidad estética que funcione para todos. lugares en todos los tiempos. Cualesquiera que sean las técnicas estadísticas, los trucos de inteligencia artificial o los algoritmos de aprendizaje automático que utilices, tratar de utilizar números para aferrarte a la esencia de la excelencia artística es como agarrar el humo con las manos".
