Durante o excelente Cultured Data Symposium 2020, Tobin Chodos disse algo como "já que não existe uma medida matematicamente coerente de um" sucesso "na recomendação musical, já que o amor humano pela música é tão estranho e caprichoso, você provavelmente poderia reverter a lógica do recomendador do Spotify motor e obter resultados igualmente satisfatórios, talvez mais satisfatórios"
Faça um mau recomendador do Spotify. Tipo, o pior. Anti-recomendações de más vibrações.
Atualmente, isso é uma prova de conceito. Ele pega suas 50 músicas principais (de longo prazo) e, em seguida, faz uma “recomendação do vizinho mais distante” com base nos recursos de áudio que o Spotify oferece. Eu me restringi às faixas mais transmitidas globalmente em 2019, então não consegui escolher uma merda total. Em outras palavras, é um sistema de recomendação que tenta encontrar músicas que são populares, mas que você não vai gostar.
Embora, para ser honesto, aquela música de Natal do *NYSYNC seja bem difícil.
Você pode brincar com ele em http://badplaylist.com
"A questão é esta. Mesmo que existissem alguns critérios objetivos que tornassem uma obra de arte melhor que outra, desde que o contexto desempenhe um papel na nossa apreciação estética da arte, não é possível criar uma medida tangível para a qualidade estética que funcione para todos em todos os momentos. Quaisquer que sejam as técnicas estatísticas, os truques de inteligência artificial ou os algoritmos de aprendizado de máquina que você implemente, tentar usar números para captar a essência da excelência artística é como agarrar a fumaça com as mãos."
