¿Está siendo el crate digging asesinado por los algoritmos de streaming?

Al principio, los humanos descubrieron que éramos entrañas, huesos y células que se dividían en nuevas células una y otra vez hasta la muerte. Este fue el primero de muchos golpes a nuestro ego, que constantemente intenta liberarnos de las leyes de la naturaleza a las que estamos encadenados. La aceptación más reciente que debemos tragar es que los humanos son datos: nuestra experiencia vivida está moldeada por estadísticas como latidos por día, dudas por minuto y duración media de un ataque de pánico existencial.

Pero tal aceptación nos permite rebelarnos contra las instituciones que cosechan nuestros datos. Puedes falsificar una encuesta en línea como un acto de desprecio a los think tanks corporativos, o votar en negativo un brillante video de Youtube solo para ver cómo el conteo de valoraciones llega a 69. Justo como los datos ahora están incrustados en el discurso humano, también está la necesidad de una persona de desafiar toda lógica y expectativa solo porque puede.

Por eso es tan preocupante ver a los medios alabar las listas de reproducción de música curadas por computadora como una salvación de la monotonía de la elección. Discover Weekly de Spotify ha sido aclamado tanto por tecnólogos como por amantes de la música como el primer servicio que “rompe el código” de la curaduría humana al producir listas de reproducción basadas en los metadatos de los usuarios.

"Es bueno. Es mejor de lo que pensé que sería. Son tan buenos como los DJs — a gran escala." Este comentario del pionero tecnológico Amil Dash toca accidentalmente la controversia de Discover Weekly: implica que los curadores de IA no solo están decididos a superar a los DJ humanos, sino que su objetivo final es la suburbanización del gusto humano: un punto en el que un individuo es un nodo convertido en datos para una red homogeneizada “a gran escala.” Así que en una era donde el gusto artístico es la próxima frontera para la regulación y habitual datificación de Silicon Valley, el descubrimiento personal y la elección se convierten en actos necesarios de rebelión.

Discover Weekly afirma ser “humano de arriba hacia abajo,” lo cual es parcialmente cierto: sus datos provienen tanto del gusto de un individuo como de los hábitos colectivos de su masiva base de usuarios, que sintetizan en una lista de canciones orientadas hacia un estilo personal y aprobadas por miles de oyentes. De esta manera, los datos humanos son empleados para facilitar el proceso de descubrimiento y eliminar el trabajo de filtrar lo indeseable antes de encontrar algo especial.

Pero, como la historia ha demostrado una y otra vez, la preaprobación es perjudicial para el avance cultural. Es la razón por la que el punk comenzó su vida visiblemente escamoso y burlón hacia sus predecesores glamorosos, y por la que muchos jóvenes son escépticos respecto al gusto musical de sus padres. El éxito de Discover Weekly se basa en la presunción de que sus oyentes están contentos con su paleta musical actual, y que los sonidos que desafían este punto de vista causarían molestias no deseadas. En este sentido, los curadores impulsados por algoritmos comparten la misma ideología que tu abuelo conservador: “¿Por qué cambiar si todo está tan bien ahora?”

Spotify sí cambia, a veces - la lista de géneros que utiliza para categorizar la música sigue aumentando, y actualmente cuenta con más de 1400, que van desde deep discofox hasta horrorcore. Un algoritmo analiza los hábitos de escucha de aquellos que son tanto oyentes del género como usuarios de Spotify para inferir cómo un género podría encajar en el esquema mayor de la historia musical.

Es un sistema impresionante de Glenn McDonald, un campeón del descubrimiento algorítmico y el autoproclamado “cuidador” de la funcionalidad de listas de reproducción de Spotify. Parece sinceramente dedicado a ofrecer una experiencia real de descubrimiento para la base de usuarios de Spotify. “Si las personas van a renunciar minutos de sus vidas finitas para escuchar algo que de otro modo nunca habrían tenido que soportar, más les vale que tenga el potencial, por vago o inalcanzable que sea, de cambiar sus vidas,” dice un fragmento de una charla que dio en la EMP Pop Conference.

Y mientras su objetivo es noble, simular el descubrimiento tiene el potencial de fallar como Colón tratando de llegar a las Indias y golpeando América en su lugar. Los algoritmos de Spotify también generan listas de reproducción especiales, tituladas “La Aguja,” que buscan sonidos marginales (a menudo sonidos locales de una ubicación “exótica” percibida, como Baile Funk de Sao Paulo) para colocar en las puertas de los oyentes. “El arte y la alegría siempre se mueven más rápido que la ley. Pero eventualmente siempre alcanzamos. En todas partes puede ser un aquí ahora,” dice McDonald sobre el sistema. Así que antes de que los artistas en Sao Paulo puedan siquiera comenzar a declarar cómo quieren que su música sea interpretada por el mundo, los algoritmos han apoderado, clasificado y relegado un sonido para que esté en un lugar específico para ajustarse a la visión del mundo de un oyente específico.

McDonald está, comprensiblemente, molesto de que su sistema pueda ser percibido como malicioso. “Las recomendaciones de música son máquinas ‘versus’ humanos de la misma manera que las omelets son espátulas ‘versus’ huevos,” afirma durante su charla en la conferencia. Pero está jugando con una comparación peligrosa: cualquiera puede arruinar un huevo con yema fluida con un giro mal manejado, o incluso romper un huevo antes de que esté listo para ser cocido o vendido, lo que encarna perfectamente el mundo de los algoritmos: uno donde las matemáticas han construido nuestro futuro antes de que seamos capaces de hacerlo nosotros mismos.

Como describen pensadores post-contemporáneos como Armen Avanessian en Dis Magazine, “El presente ya no puede deducirse principalmente del pasado... está moldeado por el futuro.” El análisis predictivo sobre mercados, guerra y redes sociales está llevando a una existencia predeterminada por metadatos y pensamiento algorítmico. Aquellos que dependen de sus Discover Weeklys pronto estarán cumpliendo este resultado; al anidarse en burbujas de género y nubes de estado de ánimo, están navegando hacia una identidad definida por la influencia silenciosa de máquinas y una red neuronal de millones de personas.

Así que parece que la solución es luchar, zambullirse y salir del ojo del análisis y comportarse de tal manera que nuestro comportamiento trascienda la capacidad de una computadora para determinar nuestra ubicación mental.

Los videos de YouTube son un gran lugar para comenzar: es increíblemente fácil caer en una comunidad de aficionados al drum’n’bass que comparten rip de vinilos de los días de gloria del rave, o en un canal de youtube dedicado a lo mejor y lo peor del Italo-disco. En este momento, el algoritmo de recomendación de Youtube utiliza una mezcla de datos relacionados con el interés del usuario, calidad del video y palabras clave hasta el punto que los videos recomendados parecen “coincidir” con lo que se está viendo usando medidas arbitrarias. “¿Viendo un mix de radio de 1994? Aquí hay 20 otros mixes de radio de 1994 (no te preocupes por el género).” Pero estas selecciones arbitrarias producen tantos videos interesantes no relacionados que los defectos de Youtube son más valorados que sus éxitos.

Para una experiencia más humana, la radio por internet ha mejorado notablemente en los últimos años y está abrumadoramente impulsada por comunidades y talento humanos. Apple Music lidera la carga con sus plataformas internas como Beats1 y OVO Sound. Una escucha de estas estaciones deja claro cuánto mejor es escuchar a Kodak Black desde el iPod de Drake que desde la pista 23 de Discover Weekly. Además de las plataformas de radio institucionales importantes, los servicios de streaming independientes se han convertido en nuevos puntos de encuentro para compartir sonidos e ideas; estaciones como Radar Radio, NTS y The Lot aún ven a los DJs como más que profesionales capacitados. Sus presentadores tienen el poder de llevar a los oyentes en viajes narrativos a través de cintas de cassette perdidas y escenas musicales de foros de todo el mundo.

El lugar más arcaico de todos es la tienda de discos física, también conocida como el lugar donde los DJ de radio anteriormente mencionados descubren la mayor parte de su tesoro. Estas instituciones contienen tesoros de música que pueden nunca llegar a una plataforma de streaming, pidiendo a gritos ser descubiertos por alguien sin intención de encontrar música relevante para sus propios gustos. Descubrir una obra maestra del funk brasileño en un mar de cajas de dólar puede proporcionar una sensación de logro y suerte que ningún algoritmo sería lo suficientemente descarado como para permitirse.

Siempre existe la posibilidad inminente de que una inteligencia artificial de recomendación verdaderamente emotiva esté en el horizonte, y que incluso la experiencia humana más personal nunca superará las complejidades del futuro aprendizaje profundo. La conducción, el trabajo manual y otros aspectos cáusticos del error humano están mejorando gracias a los avances en IA, y no es descabellado imaginar que esta misma revolución podría afectar nuestras emociones. La imperfección podría pronto ser un relicario del pasado, pero al menos nos ha llevado hasta aquí: a dónde nos llevará depende de aquellos que lo manejen con el mismo respeto que mostramos a nuestra carne arrugada y hueso marchito. No es perfecto, pero somos nosotros.