Algorithmen wissen manchmal mehr von uns als wir selbst. Das ist besonders bei Streaming-Diensten der Fall. Deshalb wollen wir dir einmal erläutern, wie der Spotify-Algorithmus funktioniert und warum er die Musikbranche nachhaltig verändert.
Kurzer historischer Rückblick: Spotify – besser der Vorgänger Echo Nest – entstand ursprünglich aus einer Doktorarbeit zweier MIT-Absolventen – nämlich Tristan Jehan und Brian Whitman. Ihr Ziel war es, jedes Musikstück zu sezieren und zu separieren, um es analysierbar zu machen.
Um diese kleinen Puzzleteile zu erhalten, werteten sie mehrere Millionen Lieder mit Hilfe einer Künstlichen Intelligenz (KI) aus. Dem Programm gelang es, selbständig Konformitäten herauszufiltern. Das sind feste Strukturen innerhalb verschiedener Musik-Genres.
Aktuell arbeiten rund 60 Menschen in der Zentrale im US-amerikanischen Somerville am Spotify-Algorithmus, der seit jeher den Namen Echo Nest trägt.
Wie funktioniert der Spotify-Algorithmus?
Jeder Nutzer wird unterstreichen können, dass der Spotify-Algorithmus sehr erfolgreich darin ist, uns passende Musikstücke und attraktive Playlists vorzuschlagen. Im Moment arbeitet er mittels drei Hauptkomponenten.
1. Das Taste Profile füttert den Spotify-Algorithmus
Für jeden Nutzer erstellt Spotify ein sogenanntes persönliches „Taste Profile“. In diesem zusammengefasst sind, welche Songs, Alben, Künstler, Playlists und Podcast jeder hört.
Ebenso festgehalten werden Ort der Nutzung und Dauer sowie Frequenz. Der Spotify-Algorithmus fasst diese Daten im Taste Profile des Nutzers zusammen und vergleicht es mit dem anderer Abonnenten.
Gibt es also häufige Überschneidungen in der Datenmenge, werden den Nutzern Songs anderer Nutzer in der „Discovery Weekly Playlist“ angezeigt. Demnach tauchen Playlists, die von vielen Followern gehört werden, auch häufiger in den entsprechenden Discovery-Weekly-Ordnern auf.
Ebenso untersucht der Algorithmus von Spotify einzelne Parameter der Songs. Die eingangs erwähnten Puzzleteile sind unter anderem Klangfarbe des Liedes, die eingesetzten Instrumente, das Tempo sowie die Höhen und Tiefen des Musikstücks.
Für die komplexe Analyse dieser Parameter setzt Spotify seit 2015 eine KI ein, die die Songs in aktuell über 1.500 verschiedene Genres aufdröselt. Auch regionale Unterschiede berücksichtigt der Spotify-Algorithmus.
Vielleicht ist dir als Nutzer dieses Phänomen auch bereits aufgefallen: Manchmal spukt Spotify recht unsinnige Song-Vorschläge aus. Das hat mit den Genres der Musikstücke zu tun, die ebenso recht irritierend anmuten.
2. Emotionen sind Teil der Analyse
Ein weiterer wesentlicher Parameter, der bei der Analyse eine Rolle spielt, sind die Emotionen, die die Songs transportieren. Spotify unterscheidet also zwischen fröhlichen und traurigen Songs sowie jenen, die melancholisch klingen. Viele Experten sehen diese Einteilung als kritisch.
Denn jeder Nutzer verbindet höchstwahrscheinlich andere Gefühle mit einem bestimmten Song. Auch Assoziationen, Erinnerungen oder die momentane, individuelle Gefühlslage sind dafür verantwortlich, wie wir einen Song empfinden.
Auch hier hilft der Spotify-Algorithmus weiter: Erscheint ein bestimmter Song häufiger in einer mit Liebesliedern gespikten Playlist, folgert die KI daraus, dass es sich ebenso um ein Liebeslied handelt.
Ob diese Schlussfolgerung nicht doch zu kurzsichtig ist? Sicher ist auf jeden Fall, dass der Algorithmus durch maschinelles Lernen immer besser wird.
3. Der Spotify-Algorithmus liest und hört überall mit
Eigentlich wenig überraschend: Der Spotify-Algorithmus durchleuchtet kontinuierlich das gesamte Netz nach Anhaltspunkten, um einen bestimmten Song einschätzen zu können.
Dabei dreht sich alles zentral um die Frage, wie ein Song ankommt. Spotify zieht dafür Blog-Artikel, Kommentare auf Websites, Facebook oder YouTube sowie Tweets heran. Jede Meinung analysiert der Algorithmus, setzt sie in Beziehung und erfasst ein exaktes Meinungsbild zu jedem Song.
Wie also ein Lied in der Netz-Community ankommt und ob es weiterempfohlen wird, erfährt Spotify innerhalb von wenigen Tagen. Diese erfassten Daten bestimmen dann in der Folge die Entdecken-Funktion sowie andere Empfehlungs-Formate von Spotify.
Spotify verlässt sich nicht nur auf KI-generierte Vorschläge
Doch so einfach macht es sich Spotify nicht. Der Plattform ist dabei sehr wohl bewusst, dass sich unser Musikgeschmack nicht vollständig anhand von bestimmten Parametern und gesammelten Daten bestimmen lässt.
Deshalb befüllen Spotify-Redakteure und Musikkenner eine erweiterte Editorial Playlist seit 2019 mit frischen Songs von neuen Künstlern. Ziel ist es dabei, bislang unbekannten Musikern eine Chance in den einzelnen Ländern einzuräumen.
Fazit: Was kommt noch?
Künftig wird der Spotify-Algorithmus fähig sein, uns Abonnenten Musikstücke gemäß unserer gegenwärtigen Tages-Situation vorzuschlagen.
Sitzen wir pünktlich um 7 Uhr morgens in der Bahn zur Arbeit, könnte die Plattform uns Songs vorschlagen, die genau dazu passen. Oder nachmittags, wenn wir auf dem Weg ins Fitness-Studio sind: Der Spotify-Algorithmus kann sich dann die Uhrzeiten merken und turnusgemäß angemessene Musik empfehlen.
Unwägbarkeiten bleiben: Denn wir als Individuen sind zu unberechenbar, sodass uns Spotify zu jeder Tages- und Nachtzeit exakt passende Musik vorschlagen kann.
Doch eines lässt uns wohl erschaudern: Spotify schafft es immer besser zu prognostizieren, wie individuell zugeschnittene Mediennutzung in den nächsten Jahren aussehen kann.
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