Lors de l'excellent Cultured Data Symposium 2020, Tobin Chodos a déclaré quelque chose comme "puisqu'il n'y a pas de mesure mathématiquement cohérente d'un "succès" dans la recommandation musicale, puisque l'amour humain pour la musique est si étrange et capricieux, vous pourriez probablement inverser la logique du recommandateur de Spotify. moteur et obtenez des résultats tout aussi satisfaisants, peut-être plus satisfaisants"
Faites un mauvais recommandateur Spotify. Genre, le pire. Mauvaises vibrations anti-recommandations.
Il s’agit actuellement d’une preuve de concept. Il récupère vos 50 meilleures chansons (à long terme), puis effectue une « recommandation du voisin le plus éloigné » basée sur les fonctionnalités audio fournies par Spotify. Je me suis limité aux morceaux les plus écoutés au monde en 2019, donc je n'ai pas pu choisir de la merde totale. En d’autres termes, il s’agit d’un système de recommandation qui essaie de trouver de la musique populaire, mais qui ne vous plaira pas.
Cependant, pour être honnête, cette chanson de Noël *NYSYNC est assez dure.
Vous pouvez jouer avec sur http://badplaylist.com
"Le point est le suivant. Même s'il existait des critères objectifs qui rendent une œuvre d'art meilleure qu'une autre, tant que le contexte joue un rôle dans notre appréciation esthétique de l'art, il n'est pas possible de créer une mesure tangible de la qualité esthétique qui fonctionne pour tous. quels que soient les techniques statistiques, les astuces d'intelligence artificielle ou les algorithmes d'apprentissage automatique que vous déployez, essayer d'utiliser les chiffres pour s'accrocher à l'essence de l'excellence artistique, c'est comme s'accrocher à de la fumée avec ses mains.
