Hitting the Books: Cómo construir una recomendación musical ‘información-espacio-bestia’

Aurante octubre, cantantes, compositores y creadores de música suben 100 000 canciones nuevas todos los días a servicios de transmisión como Spotify. Eso es demasiada música. No existe una realidad, alternativa o de otro tipo, en la que alguien pueda posiblemente escuchar todo eso incluso en mil vidas. Ya sea que te guste el ruido japonés, el hardcore ruso, el afro-house senegalés, el doom metal sueco o el hip hop del Área de la Bahía, la gran escala de opciones de escucha disponibles es paralizante. Es un problema monumental que el científico de datos Glenn McDonald está trabajando para resolver. En el extracto a continuación de Gusto informático: algoritmos y la recomendación de los creadores de músicael autor y antropólogo de la Universidad de Tuft, Nick Seaver, explora la metodología única basada en el paisaje de McDonald’s para sacar a la superficie todas las huellas sin las que nunca supo que no podría vivir.

Reimpreso con permiso de Gusto informático: algoritmos y la recomendación de los creadores de música por Nick Seaver, publicado por The University of Chicago Press. © 2022 por la Universidad de Chicago. Todos los derechos reservados.

El mundo de la música

“Estamos ahora en los albores de la era de la música infinitamente conectada”, anunció el alquimista de datos desde debajo de la Space Needle. Glenn McDonald había elegido su título él mismo, prefiriendo «alquimia», con sus asociaciones esotéricas, sobre la ahora ordinaria «ciencia de datos». Su trabajo, como lo describió desde el escenario, era “usar las matemáticas, la mecanografía y las computadoras para ayudar a las personas a comprender y descubrir la música”.

McDonald practicó su alquimia para el servicio de transmisión de música Spotify, donde trabajó para transmutar la base de los grandes datos (registros de interacciones de los oyentes, fragmentos de archivos de audio digital y cualquier otra cosa que pudiera conseguir) en oro valioso: productos que podría atraer y retener a los clientes que pagan. El misterioso poder de la alquimia de McDonald’s residía en la forma en que los datos ordinarios, si se procesaban correctamente, parecían transformarse de leves rastros de interacción en una densa significación cultural.

Era 2014, y McDonald estaba presentando en la Pop Conference, una reunión anual de críticos musicales y académicos que se lleva a cabo en un edificio arrugado, diseñado por Frank Gehry, en el centro de Seattle. Estaba en el otro lado del país y lo seguí en línea. Ese año, el tema de la conferencia fue “Música y movilidad”, y Mc Donald comenzó su charla narrando su viaje musical personal, tocando muestras a medida que avanzaba. “Cuando era niño”, comenzó, “descubrías la música quedándote quieto y esperando”. De niño en casa escuchaba la música folclórica que sus padres ponían en el estéreo. Pero a medida que creció, su escucha se expandió: la radio del automóvil ofrecía heavy metal y new wave; Internet reveló un mundo de géneros nuevos y oscuros para explorar. Donde una vez estuvo atrapado en su lugar, un observador pasivo de la música que pasaba, eventualmente mediría el progreso de su vida por sus horizontes musicales cada vez más amplios. McDonald había logrado convertir esta pasión en una profesión, trabajando para ayudar a otros a explorar lo que él llamó «el mundo de la música», que los servicios de transmisión a pedido habían hecho más accesible que nunca.

En otro lugar, McDonald (2013) describiría el mundo de la música como si fuera un paisaje: “Sigue cualquier camino, por improbable y poco transitado que parezca, y encontrarás un valle escondido con cien bandas que han vivido allí. durante años, reconstruyendo el mundo de la música en miniatura alterada metódica e idiosincrásicamente, como en el hip hop australiano, el pop húngaro, el microhouse o el metal vikingo”.

Los viajeros por el mundo de la música encontrarían familiaridad y sorpresa: sonidos que nunca habrían imaginado y canciones que adoraban. McDonald se maravilló de esta nueva capacidad de escuchar música de todo el mundo, de Escocia, Australia o Malawi. “La música perfecta para ti puede venir del otro lado del planeta”, dijo, pero esto no fue un problema: “en la música, tenemos el teletransportador”. La transmisión a pedido proporcionó una especie de movilidad musical, que permitió a los oyentes viajar instantáneamente por el mundo de la música.

Sin embargo, sugirió, repitiendo el estribillo común, la escala de este mundo podría ser abrumadora y difícil de navegar. “Para que este nuevo mundo sea realmente apreciable”, dijo McDonald, “tenemos que encontrar formas de mapear este espacio y luego construir máquinas que lo lleven a través de caminos interesantes”. Los sistemas de recomendación que ofrecían empresas como Spotify eran las máquinas. El trabajo reciente de McDonald’s se había centrado en los mapas, o como él los describió en otra charla: una «especie de capa delgada de orden vagamente inteligible sobre la bestia espacial de información que se retuerce, se expande insaciablemente y se expande de toda la música del mundo».

Aunque su lenguaje puede haber sido inusualmente poético, McDonald estaba expresando una comprensión de la variedad musical que es ampliamente compartida entre los creadores de recomendaciones musicales: la música existe en una especie de espacio. Ese espacio es, en cierto sentido, bastante común, como un paisaje por el que podrías caminar, encontrando cosas nuevas a medida que avanzas. Pero en otro sentido, este espacio es profundamente extraño: detrás de los valles y las colinas, hay una bestia que se retuerce y se agita, creciendo constantemente y uniendo puntos en el espacio, infinitamente conectados. El espacio musical puede parecer tan natural como las montañas visibles desde lo alto de la Space Needle; pero también puede parecer el revoltijo topológico hecho por el hombre en su base. Es orgánico e intuitivo; es tecnológico y caótico.

Las metáforas espaciales proporcionan un lenguaje dominante para pensar sobre las diferencias entre los creadores de recomendaciones musicales, como lo hacen en el aprendizaje automático y entre las culturas euroamericanas en general. Dentro de estos contextos, es fácil imaginar ciertas cosas similares reunidas aquimientras que otras cosas diferentes se agrupan Por ahí. En conversaciones con ingenieros, es muy común encontrar el espacio de la música convocado a través de gestos, que envuelven a los hablantes en un entorno imaginario poblado por breves pellizcos en el aire y organizado por movimientos de la mano. Un género está a su izquierda, otro a su derecha. En pizarras y ventanas repartidas por la oficina, puede encontrar el espacio de la música representado en dos dimensiones, que contiene una serie de puntos que se agrupan y se extienden por el plano.

En el espacio de la música, la música que es similar está cerca. Si te encuentras dentro de un espacio así, debes estar rodeado de música que te guste. Para encontrar más, solo necesita mirar a su alrededor y moverse. En el espacio musical, los géneros son como regiones, las listas de reproducción son como caminos y los gustos son como territorios archipelágicos a la deriva. Tu nueva canción favorita puede estar justo en el horizonte.

Pero a pesar de su familiaridad, espacios como estos son extraños: se pueden encontrar similitudes en cualquier lugar, y los puntos que parecían estar muy separados pueden convertirse repentinamente en adyacentes. Si pregunta, aprenderá que todas estas representaciones espaciales son meras reducciones de algo mucho más complejo, de un espacio que comprende no dos o tres dimensiones, sino potencialmente miles de ellas. Esta es la bestia del espacio de la información de McDonald’s, una abstracción matemática que lleva las intuiciones espaciales humanas más allá de su límite.

Espacios como estos, genéricamente llamados “espacios de similitud”, son el terreno simbólico en el que trabaja la mayor parte del aprendizaje automático. Para clasificar puntos de datos o recomendar elementos, los sistemas de aprendizaje automático suelen ubicarlos en espacios, reunirlos en grupos, medir distancias entre ellos y trazar límites entre ellos. El aprendizaje automático, como ha argumentado el teórico cultural Adrian Mackenzie (2017, 63), “representa todas las diferencias como distancias y direcciones de movimiento”. Entonces, mientras que el espacio musical es en un sentido una metáfora informal (el paisaje de la variación musical), en otro sentido es un objeto formal altamente técnico (el sustrato matemático de la recomendación algorítmica).

Comprensión espacial del viaje de datos a través de infraestructuras técnicas y conversaciones cotidianas; son a la vez una forma de expresión metafórica y una práctica computacional concreta. En otras palabras, el “espacio” aquí es tanto un formalismo, un concepto técnico restringido que facilita la precisión a través de la abstracción, como lo que el antropólogo Stefan Helmreich (2016, 468) llama un informalismo, una metáfora menos disciplinada que viaja junto con las técnicas formales. En la práctica, a menudo es difícil o imposible separar la especificidad técnica de su acompañamiento metafórico. Cuando los hacedores de recomendaciones musicales hablan de espacio, hablan a la vez en sentido figurado y técnico.

Para muchos críticos, esta «racionalidad geométrica» ​​(Blanke 2018) del aprendizaje automático hace que sea un anatema para la «cultura» per se: cuantifica cualidades, racionaliza pasiones y extrae objetos culturales de sus contextos sociales cotidianos para reubicarlos en el aislamiento estéril de una grilla computacional. La antropología cultural convencional, por ejemplo, se ha definido durante mucho tiempo en oposición a formalismos como estos, que parecen carecer del espesor, la sensibilidad o la adecuación a la experiencia vivida que buscamos a través de la etnografía. Como sugieren los teóricos políticos Louise Amoore y Volha Piotukh (2015, 361), tales análisis “reducen formas heterogéneas de vida y datos a espacios homogéneos de cálculo”.

Para utilizar los términos del geógrafo Henri Lefebvre (1992), los espacios de similitud son claros ejemplos de “espacio abstracto”, una especie de espacio de representación en el que todo es medible y cuantificable, controlado por autoridades centrales al servicio del capital. El teórico de los medios Robert Prey (2015, 16), al aplicar el marco de Lefebvre a la transmisión de música, sugiere que las personas como McDonald, «analistas de datos, programadores e ingenieros», se preocupan principalmente por el espacio abstracto y concebido de cálculo y medición. El espacio concebido, en el pensamiento lefebvriano, es parásito del espacio social, vivido, que Prey asocia con los oyentes que resisten y reinterpretan el trabajo de los tecnólogos. La expansión del espacio abstracto bajo el capitalismo presagia, en este marco, “la devastadora conquista de lo vivido por lo concebido” (Wilson 2013).

Pero para las personas que trabajan con él, el espacio de la música no se siente como una cuadrícula estéril, ni siquiera en su forma más matemática. Los creadores de recomendaciones musicales no se limitan a las refinadas abstracciones del espacio concebido. A lo largo de su formación, aprenden a experimentar el espacio musical como ordinario y habitable, a pesar de su extrañeza subyacente. El espacio de la música es tan intuitivo como un paisaje por el que caminar y tan extraño como un objeto de ingeniería complejo y altamente dimensional. Para usar una distinción a menudo problematizada de la geografía cultural, tratan el «espacio» como «lugar», como si la cuadrícula abstracta y homogénea fuera una especie de entorno local habitable.

Los espacios de similitud son el resultado de muchas decisiones; de ninguna manera son «naturales», y las personas como McDonald son conscientes de que las decisiones que toman pueden reorganizarlas profundamente. Sin embargo, la metaforización espacial, que se mueve a través del habla, los gestos, la ilustración y la computación, ayuda a que los patrones en los datos culturales se sientan reales. Una confusión entre mapas y territorios —entre representaciones maleables y terrenos objetivos— es productiva para las personas que están a la vez interesadas en crear conocimiento objetivo y preocupadas por dar cuenta de su propia influencia subjetiva en el proceso. Estas interpretaciones espaciales alteran el significado de conceptos musicales como el género o fenómenos sociales como el gusto, convirtiéndolos en formas de agrupamiento.