La forma en que escucho música es bastante práctica. Tengo listas de reproducción para el gimnasio, música de fondo para trabajar y canciones animadas para superar la pereza de la tarde. Mis elecciones están ligadas a actividades específicas y momentos del día, así que cuando Spotify lanzó Daylist en septiembre de 2023, me enganché.

Daylist es una lista de reproducción dinámica y personalizada que se actualiza a lo largo del día según tus hábitos de escucha. Selecciona canciones que coinciden con tus elecciones pasadas, adaptándose a diferentes momentos y, en teoría, estados de ánimo. Es ideal: la abres, te ríes de los nombres de las listas generadas por la IA, le das a aleatorio y listo, no necesitas pensar.

Pero, ¿es eso algo bueno? Al principio, me encantó. Sin embargo, con el tiempo, pasó de ser algo que disfrutaba a algo de lo que dependía sin darme cuenta. Ahora he comenzado a notar un patrón: los mismos temas, las mismas canciones aparecen una y otra vez.

Esto me lleva a preguntarme: ¿estoy atrapado en un bucle curado por IA, alimentando las mismas preferencias al sistema hasta que mis gustos se convierten en un circuito cerrado? ¿Está el algoritmo de recomendaciones de Spotify haciéndome predecible y, me atrevería a decir, aburrido?

¿Cómo funcionan las recomendaciones? El contenido personalizado es una parte fundamental del éxito de Spotify, y Daylist es solo una de las muchas funciones impulsadas por recomendaciones. Hay otras como Discover Weekly, Release Radar, Daily Mix, On Repeat, Repeat Rewind, Your Daily Podcasts, entre otras. Las listas de reproducción estacionales, como Spotify Wrapped, también mantienen las cosas frescas. El enfoque de Spotify ha sido tan exitoso que otros servicios de streaming han seguido su ejemplo, mejorando sus propios motores de listas de reproducción y recomendaciones para competir.

Algunas listas son curadas por personas reales en Spotify, pero la mayoría dependen de algoritmos de recomendación. El sistema utiliza varios datos: lo que escuchas, lo que omites, lo que guardas, tu ubicación, edad, comportamiento general de los oyentes y tendencias. Un método clave es el filtrado colaborativo, que analiza a usuarios con hábitos similares para recomendar música que podrías disfrutar.

Otra técnica, el filtrado basado en contenido, examina las características de las canciones, como el tempo, género e instrumentación, para encontrar patrones y sugerir pistas similares. También está el filtrado consciente del contexto, que considera la hora del día, la ubicación y comportamientos de escucha pasados; esto es lo que impulsa Daylist.

Estas técnicas trabajan juntas para mantener las recomendaciones frescas pero aún personales. Incluso cuando parece que el algoritmo solo recicla mis viejos favoritos, en realidad está introduciendo nuevas canciones que se ajustan a mis gustos, solo con suficiente variedad para mantener las cosas interesantes.

Sin embargo, hay un lado negativo en toda esta personalización. Cuanto más escucho recomendaciones algorítmicas, más se refuerzan mis elecciones, creando lo que se conoce como una burbuja de filtro. Y no solo ocurre en Spotify; Netflix, YouTube, aplicaciones de noticias, todas funcionan de la misma manera, alimentándonos más de lo que ya nos gusta, a veces a expensas de un verdadero descubrimiento.

Esto no es nuevo. Durante años, nuestras experiencias digitales, e incluso nuestros gustos, han sido moldeados más por recomendaciones que por nuestra propia curiosidad. La conveniencia está integrada, lo que hace más difícil liberarse. Y seamos honestos: estas plataformas están diseñadas para mantenernos desplazándonos, viendo y escuchando, no cuestionando qué viene después.

¿Cómo liberarse del algoritmo? Si las recomendaciones impulsadas por IA me mantienen en un bache musical, ¿cuál es la solución? Las soluciones son simples, casi vergonzosas, pero necesitaba el recordatorio. Últimamente, he estado esforzándome por buscar nueva música. Estoy escuchando más pódcast de música, estaciones de radio y pidiendo recomendaciones a amigos. Reconocer que podría estar atrapado es un paso adelante.

También he estado usando Spotify de manera más intencional: revolviendo mi biblioteca para redescubrir viejos favoritos, buscando artistas en lugar de hacer clic sin pensar en el color soñado de Daylist. Esta mañana, en lugar de abrir Daylist, escuché una nueva lista de reproducción de música. No es un gran paso, pero es uno pequeño.

Porque, aunque me encanta la conveniencia de que un algoritmo me diga qué escuchar, qué gustar y qué importar, no me gusta cómo mercantiliza la música. Estas plataformas no están diseñadas para ayudarnos a descubrir joyas ocultas o apoyar a artistas emergentes; promueven lo que ya está de moda. Su verdadero objetivo es mantenernos comprometidos y ganar dinero.

Aun así, hay algo mágico en la curaduría humana, la aleatoriedad y los descubrimientos fortuitos. Pero ese tipo de exploración requiere esfuerzo, paciencia y disposición para equivocarse a veces. ¿Podemos codificar eso en un algoritmo? Se siente demasiado desordenado, demasiado humano, pero tal vez algún día.

O tal vez estoy equivocado. Tal vez estos motores de recomendación entienden algo profundamente humano, solo que no la parte que nos gusta admitir. Decimos que amamos el descubrimiento, que anhelamos la novedad. Pero cuando se trata de entretenimiento, ya sean películas, series o música, tal vez no seamos tan aventureros. Tal vez solo nos gusta que las cosas se sientan familiares.

Quizás no sea Spotify el que me hace aburrido. Tal vez yo simplemente sea aburrido.