라디오, 레코드, 카세트 테이프, MP3 플레이어의 전성기 이래로 사운드 브랜딩은 록과 힙합과 같은 광범위한 장르에서 “초자연적 다크 카바레 오후”와 “신스 스페이스”로 진화했으며 스트리밍이 기본이 되었습니다. 라디오 DJ는 인공 지능으로 대체되었고 새로운 것을 발견하는 의식은 매주 새로 고침되는 30곡 플레이리스트에 깔끔하게 포장되어 있습니다. 요즘 다른 산업과 마찬가지로 음악 스트리밍의 유일한 규칙은 개인화입니다.
하지만 편의성에서 얻은 것은 호기심에서 잃었습니다. 물론 무제한 액세스로 스웨덴 트로피컬 하우스나 뉴저지 하드코어를 들을 수 있지만, 선택의 폭이 넓어서 실제로 청취 경험이 더 적은 광범위하거나 다양함.
우리 대부분은 스트리밍 서비스를 통해 음악에 접근합니다. 정확히 말하면 전 세계적으로 6억 명이 넘습니다. 그리고 이 인구의 30.5% 이상을 차지하며, 시장의 다른 모든 스트리밍 서비스의 점유율의 거의 두 배에 달하는 것이 Spotify입니다. 2015년에 사용자의 청취 습관에 맞춰 노래 선택을 조정하는 생성된 플레이리스트인 Discover Weekly를 출시하면서 Spotify는 개인화를 우리의 과잉 옵션에 대한 해결책으로 제시했습니다.
하지만 사람들이 원하는 것을 효율적으로 전달하면서 선택권을 효과적으로 제거하고 음악 감상 및 음악 발견 경험 전체에서 인간성을 제거했습니다. Distribution Strategy Group에서 발행한 2022년 보고서Spotify에서 스트리밍되는 노래의 최소 30%는 AI가 추천합니다. Discover Weekly의 성공은 그 이후로 영감을 주었습니다. 하루 종일 바뀌는 기분에 따른 플레이리스트 그리고 사람들의 청취 습관에 기반한 사이킥 리딩. Apple Music과 Amazon Music과 같은 다른 스트리밍 플랫폼도 뒤를 따랐습니다. 개인화에 대한 이러한 모든 견해는 공통적인 결함을 공유합니다. 재생 목록은 너무 자주 서로 비슷하며, 같은 사운드의 다른 변형을 제공하는 노래로 채워져 있습니다.
글렌 맥도날드, Spotify의 전 엔지니어이자 회사의 장르 백과사전 개발을 주로 담당한 자신을 “데이터 연금술사”라고 부르는 그는 새로운 음악에 접근하는 것이 기술적으로 쉽지만 많은 사람이 그렇게 하지 않는다고 생각합니다. 주된 이유는 어디서부터 찾아야 할지 모르기 때문입니다.
생성된 플레이리스트를 섞는 편의성에 익숙해지면서 음악을 찾는 것이 능동적인 활동이라는 사실을 잊고 있습니다.
우리는 알고리즘에 너무 많은 것을 기대한다
Spotify의 경우 개인화는 데이터 인텔리전스 플랫폼을 통해 노래를 분석하는 것으로 시작한다고 McDonald는 말합니다. 에코 네스트 회사가 인수하기 전에. 음악학자의 신호 처리와 인간 청취를 결합한 Spotify는 노래에 약 10가지의 다른 속성(예: 조표, 댄스 가능성)을 할당한 다음 라이브러리로 그룹화합니다. 그런 다음 AI 기반 프로그램이 이러한 사운드 버킷에서 가져와 각 사용자의 습관에 맞게 조정된 매개변수를 사용하여 개인화된 재생 목록을 생성합니다. Spotify가 음악을 분류하는 방식에 따라 우리에게 무엇이 보이는지가 결정됩니다. 또한 아티스트가 어떤 틈새 시장에 속하는지와 얼마나 많은 노출을 받는지도 형성합니다.
McDonald는 우리의 청취 습관을 세 개의 동심원 클러스터로 분류합니다. 매일 듣는 것, 우리의 취향처럼 들리는 것, 그리고 우연히 발견하는 모든 것. Spotify의 자동 생성 플레이리스트는 대부분 첫 번째 버킷에 머무르며 가끔 두 번째 버킷으로 넘어갑니다. 세 번째는 우연입니다. 이 서비스는 엄격하게 다른 것을 제공하지 않습니다.
Spotify는 우리가 새로운 것을 듣고 싶다고 말하더라도 항상 익숙한 것으로 돌아간다고 생각한다고 McDonald는 설명합니다. 그는 실제로 “침실 팝”(주로 몽환적인 멜로디와 조용한 보컬이 특징인 장르) 플레이리스트에 레게 트랙을 끼어넣으면 종종 불편한 청취 경험이 된다고 주장합니다. “새로운 것을 주면 이상하게 들리는 것과 마찬가지로, 한 번에 3분 동안 전 세계의 무작위 장소로 순간이동하는 것은 즐거운 관광 경험이 아닐 것입니다.”
맥도날드는 Spotify가 데이터베이스에 있는 6,291개의 마이크로장르를 구성하기 위해 소셜 데이터를 사용한다고 말합니다. 즉, 같은 아티스트의 청취자가 그 아티스트의 노래를 어떻게 분류하고 누구를 듣는지입니다. 그는 Spotify의 장르에는 절대적인 경계가 없지만 사용자가 음악을 듣는 방식에 대한 느슨하고 역동적인 합의를 반영한다고 설명합니다. 겹치는 청취 습관의 작은 클러스터가 이러한 느슨한 범주를 정의하는 반면, 끊임없는 교차 수분은 이러한 범주에 변형을 만듭니다. 그는 기억하는 대로 그 과정에 대해 “모두가 마을의 중심이 어디인지 알고 있었고, 더 멀리 갈수록 더 주관적이 되었습니다.”라고 말합니다. 맥도날드는 자신의 개인 사이트에 이러한 음악적 풍경을 매핑했습니다. 에브리노이즈닷컴.
생성된 플레이리스트를 섞는 편의성에 익숙해지면서 음악을 찾는 것이 능동적인 활동이라는 사실을 잊고 있습니다.
우리의 각자의 청취 습관은 함께 고려했을 때, 우리가 집단적으로 음악을 어떻게 이해하는지 보여주는 역동적인 네트워크를 형성합니다. Spotify의 현재 사용이 우리를 고립된 알고리즘 버블에 가두는 것은 부끄러운 일입니다.
컨텍스트 및 커뮤니티
개인화는 광범위하게 말해서 인터넷의 무한한 콘텐츠 풀을 탐색하는 것을 엄청나게 편리하게 만들었습니다. 우리는 우리가 좋아하는 것을 제공받고, 무엇을 사야 하는지 알려주고, 무엇을 말해야 하는지 알려줍니다. 우리가 음악 스트리밍 앱에서도 똑같이 하기를 기대하는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 그러나 알고리즘을 사용하여 음악 검색을 최적화하려면 우리가 원하는 것을 명확하게 정의해야 하며, 문제는 우리가 원하는 것이 우리가 마주치는 것에 의해 쉽게 형성될 수 있다는 것입니다. 알고리즘에 우리의 지평을 넓혀 달라고 요청하는 것은 무엇이든 열려 있다고 주장하지만 당신이 제안하는 모든 것을 거부하는 친구와 점심을 먹는 것과 같습니다. “호기심은 활동적인 모드입니다.” 맥도날드가 말합니다. 우리의 버블 밖으로 나가는 것은 우리에게 달려 있습니다.
음악 애호가들은 이러한 호기심을 되살리는 새로운 방법을 만들어내고 있으며, 경쟁적인 추천 리그부터 대화형 음악 맵까지 모든 것을 구축하고 있습니다. 스트리밍하기 전에는 음악을 발견하는 것이 분명히 감정적인 보상을 가져다주는 일이었습니다. “대학 시절, 저는 친구들이 듣는 음악을 들었습니다.”라고 전 수석 음악 편집자 Zack O’Malley Greenburg는 회상합니다. 포브스. 그는 친구들과 CD를 교환하고, 어떤 노래를 좋아하고 어떤 노래를 싫어하는지 결정하는 데 몇 시간을 보냈다고 설명합니다. 나중에 새로운 음악을 얻는 것은 썸 드라이브에서 오디오 파일을 분류하고 의심스러운 웹사이트에서 (불법으로) MP3를 다운로드하는 일이 되었습니다. 음악을 공유하는 것은 훨씬 더 개인적이고 피어 투 피어적인 활동이었고, 짝사랑하는 사람을 위해 믹스테이프를 만드는 것은 상당한 사랑의 노동이었습니다. 자동 추천 시스템이 음악 공유의 이러한 사회적 문화를 대체했습니다. 오늘날 우리가 선택하는 익명의 플레이리스트는 편집되고 공유될 수도 있지만 감정적 위험은 훨씬 낮습니다.
개인적으로 노래를 추천하면 취향이 드러나기 때문에 우리는 추천한 것에 대해 기득권이 있었습니다. 하지만 알고리즘은 위험을 감수하지 않고 수학적으로 타당한 것만 제공합니다.
“음악 스트리밍에서 제가 생각하는 부족한 점은 왜 “누군가가 내가 특정 노래를 좋아해야 한다고 생각한다”고 특정 주제에 맞는 플레이리스트에 노래를 제출할 수 있는 온라인 플랫폼인 Music League의 공동 창립자 중 한 명인 Alex Keller가 말했습니다. 이 플랫폼은 작년 이후 사용자 기반이 두 배로 늘어났습니다.월간 사용자 수가 약 13만 명에 달합니다.
Music League는 음악 추천 경험을 게임화하여 충성도 높은 커뮤니티를 구축했습니다. 사용자는 공개 리그에 가입하거나 “최고의 랩 노래”에서 “말 범죄”에 이르기까지 다양한 테마로 비공개 리그를 만들 수 있습니다. 각 리그는 여러 라운드를 주최하며, 참가자는 프롬프트에 가장 잘 맞는 노래를 제출하고 투표하여 경쟁합니다. Keller는 경험의 큰 부분은 각 제출물에 대한 대화라고 말합니다. 그는 사용자가 자신의 선택을 방어하도록 강요받으면서 각 노래에 대한 경험이 어떻게 바뀌는지 설명합니다.
요구에 따라 즉시 새로 고침되는 수많은 개인화된 Spotify 플레이리스트와 달리, 리그는 한 번에 몇 달 동안 열릴 수 있습니다. 프롬프트를 받고 노래를 제출하는 사이 또는 듣고 투표하는 사이에 긴 간격이 있을 수 있습니다. 사람들은 노래를 처음부터 끝까지 듣는 것(점점 더 드문 관행)뿐만 아니라 제출하는 노래 옆에 라이너 노트를 포함하도록 권장됩니다. 음악 발견 과정을 늦추면 더욱 목적 의식적인 청취가 촉진될 수 있습니다.
켈러는 “어른이 되면 음악은 삶의 배경에 있습니다.”라고 말합니다. 그에게 Music League의 사회적 초점은 음악을 다시 중앙 무대로 되돌립니다. 협력 추천 프로세스는 각 노래에 감정적 무게를 주고, 분위기를 위해 섞는 생성된 플레이리스트 스트림에서 상쾌한 출발을 제공합니다.
Music League와 비슷한 개인 Facebook 커뮤니티인 Oddly Specific Playlists는 인터넷의 모든 구석에 있는 사용자를 (이름에서 알 수 있듯이) 매우 구체적인 것에서 영감을 받은 플레이리스트로 연결하는 그룹입니다. 364,000명이 넘는 멤버가 있는 이 그룹은 매일 요청으로 넘쳐납니다. 사용자는 영감을 얻은 작품을 게시하고 주제에 대한 관심에 대한 간략한 설명을 첨부합니다. 다른 사람들은 관련 노래를 공유하고 개인적인 일화를 제공하여 추천 사항을 채웁니다. “강력한 남성성; 건강하고 독성이 없음; 여성 혐오적이지 않음; 퀴어성에 대한 보너스 포인트”와 같은 요청은 토론을 불러일으킵니다. 강력한 남성성은 어떤 소리가 날까요? 건강한 노래는 무엇을 수반할까요?
종종 플레이리스트 요청은 상심과 슬픔과 같은 더 어두운 주제로 확장되었습니다. 사용자가 특정 노래와의 관계에 대한 깊고 친밀한 이야기를 공유함에 따라 대화가 발전하고 커뮤니티가 치유됩니다. 멤버가 한 번도 만난 적이 없다는 사실은 경험을 더욱 의미 있게 만들 수 있습니다. 전 세계의 낯선 사람과 연결하면 가장 구체적으로 보이는 경험조차도 보편성을 보여주고 독특한 형태의 검증을 제공합니다. 토론은 오래된 노래에 새로운 생명을 불어넣을 수도 있습니다. 두 살짜리 아이가 문자 O에 집착한 멤버의 “oh” 소리가 두드러지게 나타나는 노래에 대한 요청은 비틀즈의 “Oh! Darling'”에 주목합니다.
알고리즘은 당신의 취향에 도전하기보다는 당신이 이미 즐기고 있는 음악의 섞인 버전만을 제공합니다.
유기적인 인간 상호작용을 촉진하는 데 중점을 두는 것은 새로운 일이 아닙니다. 2017년까지 Spotify는 실제로 채팅 기능을 가지고 있었지만, 그것을 유지하는 데 필요한 리소스를 정당화할 만큼 널리 사용되지 않았고(충분한 스트림으로 이어지지 않았습니다). 그래서 대신 회사는 개인화를 최적화하는 방향으로 전환했습니다.
Spotify 플랫폼이 음악 선택을 가능한 한 쉽게 만들기 위해 발전했지만, Oddly Specific Playlists의 세련되지 않은 형식은 대체로 그대로 유지되었습니다. 댓글은 여전히 추적하기 어렵고, 사용자는 관련 게시물을 찾기 위해 산더미 같은 게시물을 걸러내야 합니다.
추천. 서투른 경험에도 불구하고, 커뮤니티는 2019년부터 번창해 왔습니다.
“소셜 네트워크가 좋다면 생태계에 새로운 콘텐츠를 넣고 이를 일관된 방식으로 구성하는 실제 사람들이 있어야 합니다. 누군가가 손으로 큐레이팅한 플레이리스트를 만드는 것과 같습니다.”라고 Kyle Chayka는 말합니다. 뉴요커 직원 작가이자 저자 필터월드: 알고리즘이 문화를 평평하게 만드는 방법. 그게 바로 Oddly Specific Playlists 멤버들이 하는 일이에요. 결과가 관리하기 힘들더라도요.
Chayka는 그의 책에서 AntsMarching.org와 UFCK.org(Dave Matthews Band와 Pearl Jam에 관한 모든 것에 전념하는 팬 사이트)와 같은 음악 포럼을 서핑하며 보낸 수많은 시간을 회상하며, 오래된 콘서트의 저음질 테이프와 밴드 구성에 대한 재미있는 사실을 공유하는 다른 포스터와 동행했습니다. Chayka에게 이러한 문화적 토끼굴은 우리가 소비하는 것을 더 잘 이해하는 데 도움이 되는 일종의 “상호 학습”을 제공합니다. 예를 들어 아티스트의 시그니처 스타일이 어떻게 생겨났는지 안다면, 우리는 의도적으로 취향을 형성할 수 있는 능력이 더 큽니다.
큐레이션으로 속도를 늦추다
~ 안에 필터월드Chayka는 또한 알고리즘이 잡지 편집자와 박물관 큐레이터를 대신하여 문화의 문지기 역할을 하게 된 경위를 설명합니다. 그는 “큐레이션은 인터넷의 평면화에 저항하는 방법이라고 생각합니다.”라고 말하지만, 그 용어 자체가 지난 10년 동안 약화되었다는 것을 인정합니다.
Chayka는 큐레이션을 의도적이고 힘들고 한정된 특성으로 규정합니다. 알고리즘과 우리의 관계에 대한 미학적 견해. 큐레이터가 담론과 불편함을 환영하는 관점을 표명하는 반면, 알고리즘은 불쾌감을 주는 것을 두려워하여 쓰여진다. “인간이 예술 작품을 해석할 때, 그것은 가치를 빼앗는 것이 아니라 더한다. 알고리즘은 해석할 능력이 없다”고 그는 덧붙였다.
스트리밍하기 전에, 신진 아티스트에 대한 잡지 프로필이나 블로거의 “내가 듣고 있는 노래” 칼럼은 음악가를 당신의 레이더에 올려놓아 그들의 디스코그래피에 대한 심층적인 탐구를 고무시킬 것입니다. 다음과 같은 음악 출판물 블렌더, NME그리고 소스, 또한 큰 영향을 미쳤는데, 후자는 특히 Notorious BIG를 발견하고 “Unsigned Hype” 칼럼에서 그를 강조했습니다. 하지만 Greenburg가 설명했듯이 “스트리밍 서비스는 한 단계를 제거합니다.” 알고리즘은 취향에 도전하는 대신 이미 즐기는 것의 셔플 버전만 제공합니다. 2010년대 중반에 식사에 필요한 모든 영양소를 제공한다는 이유로 인기를 끌었던 Soylent 셰이크처럼, 이러한 개인 플레이리스트는 충족시킬 수는 있지만 결코 만족시킬 수는 없습니다.
~ 안에 필터월드, Chayka는 알고리즘적 인수에 대한 해독제로 독립 라디오 DJ를 제공합니다. 콘서트 홀에 들어가는 것과 같은 라디오 방송국을 튜닝하는 모호한 물리적 행위는 음악에 대한 우리의 경험에 촉각적 품질을 회복합니다. Chayka는 노래 선택 뒤에 목소리가 있을 때 우리는 더 주의를 기울일 가능성이 높다고 주장합니다. 그는 이러한 DJ가 “우리에게 무엇을 보여줄지, 어떻게 보여줄지 결정하기 위해 자신의 모든 지식, 전문성, 경험을 활용한다”고 설명합니다.
“인간이 예술 작품을 해석할 때, 그것은 가치를 앗아가는 것이 아니라 더하는 것입니다. 알고리즘은 해석할 능력이 없습니다.”
카일 차이카, 뉴요커
쇼를 진행하는 Cehryl이라는 홍콩 거주 음악가 Eaton Radio의 Mystery Train그녀의 쇼는 내러티브를 중심으로 구성됩니다. “저는 공연에 대해 생각하는 것과 같은 방식으로 제 쇼에 대해 생각합니다.”라고 그녀는 말합니다. “감정적인 호가 있습니다.” 그녀는 자신의 취향을 우선시하며 청취자에게 새로운 것을 가져다 줄 독특한 관점을 표현하고자 합니다.
주문형 음악의 세계에서, 독립 라디오의 실시간 형식은 특정 순서의 중단 없는 청취를 요구합니다. 건너뛰기, 셔플 또는 일시 정지 기능이 없기 때문에 큐레이터는 청취자의 경계를 넓힐 수 있는 기회를 얻습니다.
“알고리즘적 불안”으로 창조하다
Cehryl에게 오늘날 음악가로서 중요한 부분은 알고리즘을 위해 음악을 만들 것인지에 대한 실존적 질문에 씨름하는 것입니다. 스트리밍이 대중화되고(그리고 TikTok이 부상한 이후) 노래의 평균 길이가 줄어들었습니다 4분에서 대략 3분으로. 아티스트는 콘셉트 앨범을 발매하는 대신 싱글이나 EP를 내도록 권장됩니다. 그리고 2023년 Spotify는 Preview 기능을 출시했습니다. TikTok 스타일의 무한 스크롤 음악 피드로, 스와이프할 때마다 각 노래의 “최고” 몇 초를 보여줍니다. 이 알고리즘은 관련성과 즉각적인 만족을 보상합니다. Cehryl은 “긴 노래는 안 됩니다. 인내심 있고 길게 늘어지는 노래도 안 됩니다. 15초 안에 후크를 원합니다. 더 일찍요.”라고 말합니다.
Chayka가 “알고리즘적 불안”이라고 부르는 것을 경험한 Cehryl은 알고리즘이 그녀에 대해 인식하는 것을 채워야 할 필요성을 설명합니다. “저는 종종 침실 팝으로 플레이리스트에 올랐습니다. 하지만 저는 침실 팝을 만들지 않는다고 생각합니다.” 아티스트에게 Spotify의 장르 분류는 창작 과정에서 복잡한 역할을 합니다.
Spotify의 알고리즘은 새로운 장르를 식별하거나 익숙한 장르를 재구성하기 위해 느슨한 분류를 제공하지만, 플랫폼이 더 광범위하고 더 잘 알려진 장르를 홍보함에 따라 일부 아티스트는 고정관념에 사로잡힌 느낌을 받고 다른 아티스트는 적응하도록 압력을 받습니다. Spotify의 카테고리에 맞추면 아티스트가 플랫폼에서 바이럴이 될 가능성이 높아지지만, 각 스트림이 크리에이터에게 $0.003에 불과하더라도 말입니다.
Spotify 데이터베이스를 탐색하는 더 수동적인 방법을 제공하기 위해 Unchartify라는 웹사이트를 만든 Alex Antenna는 이러한 고정관념을 Spotify의 개인화 추진에 기인합니다. 그는 “당신을 위해 만든” 플레이리스트의 과잉을 우회하고 Spotify 데이터베이스의 덜 알려진 부분을 강조하기 위해 자신의 사이트를 구축했습니다.
“Spotify의 음악 데이터베이스는 매우 풍부한 다양한 매개변수, 마크업 및 카테고리를 갖추고 있어 음악을 매우 세부적으로 분류할 수 있습니다. 이는 공식 앱에는 노출되지 않습니다.” 그는 Spotify가 음악을 분류하는 정교한 방법을 갖추고 있지만 의도적으로 지나치게 단순화한다고 생각합니다. Spotify의 라이브러리는 주로 “메탈”이나 “파티”와 같은 광범위한 카테고리를 기반으로 하는 개인화된 플레이리스트를 제공하며, 그 중 대부분은 “인기 아티스트나 1,000번이나 들었던 노래”를 주로 특징으로 합니다.
Antenna는 침실 팝이나 인디 포크와 같은 장르를 넘어 Spotify가 API를 통해 이름으로만 접근할 수 있는 수많은 마이크로장르(예: “레미멀” 및 “스카이 룸”)를 제공한다고 지적합니다. 그는 아티스트의 사운드를 보다 정확하게 표현하는 장르를 표면화함으로써 Unchartify만큼 세부적인 시스템이 알고리즘 불안에 대처할 수 있기를 바랍니다.
Unchartify는 모든 장르를 알파벳순으로 정렬하여 Spotify의 데이터베이스를 재구성합니다. 오늘날의 참여 최적화 세계에서는 전례 없는 일이며, 각 앨범이 유사한 앨범 목록에 연결되는 노드가 되도록 매핑합니다. 유사한 아티스트를 추천하지만 유사성이 어디에 있는지 제안하지 않는 Spotify의 “팬도 좋아함” 기능과 달리 Unchartify는 앨범이 다른 앨범과 관련하여 음악적으로 어디에 위치하는지에 대한 정확한 그림을 제공합니다.
특별히 요청하지 않는 한, Unchartify는 당신이 무엇을 찾고 있는지 추측하려고 하지 않습니다. 대신, 공공 도서관에서 보관 자료를 뒤지듯이 Spotify의 데이터베이스를 체계적으로 탐색할 수 있는 도구를 제공합니다. Antenna의 입장은 주문형 음악 세계에서 중요한 긴장의 원천을 보여줍니다. 온라인에서 풍부한 콘텐츠를 소화하기 쉽게 만들려면 단순화가 필요하지만, 단순화는 종종 뉘앙스를 포기합니다.
알고리즘을 이기다
Antenna의 장르를 알파벳순으로 나열하는 고풍스러운 결정을 한 단계 더 발전시키는 것은 라디오오오오, 장르를 완전히 배제함으로써 발견 과정을 무작위로 진행하는 자칭 음악적 타임머신입니다.
2012년 4명의 DJ로 구성된 그룹에 의해 설립된 Radiooooo는 전 세계 각국의 1900년대로 거슬러 올라가는 각 10년마다 노래를 선별합니다. 장르나 아티스트가 아닌 시대와 지리적 위치에 따라 음악을 선택하도록 사용자에게 촉구하여 현재 스트리밍 경험의 모든 모습을 버리고 음악에 대한 새로운 사고방식을 고취합니다. Radiooooo는 또한 트랙을 발견한 멤버에게 크레딧을 제공하고 Music League 및 Oddly Specific Playlists와 같은 커뮤니티에 가입하여 대화와 의견 불일치를 유도하는 일종의 크라우드소싱 추천을 장려함으로써 사회적 구성 요소를 추가합니다. 이는 Spotify의 최적화되고 방해받지 않는 청취 비전과는 거리가 멉니다.
아마도 알고리즘 버블에서 벗어날 수 있는 유일한 방법은 커뮤니티를 구축하는 것일 것입니다. 다양한 음악 소비 패턴을 환영할 때, 우리는 다른 관점에서 음악을 고려하도록 도전을 받습니다. 이는 독립 라디오 방송국이 인구 통계에 맞추기보다는 스토리를 전달하기 위해 큐레이션하는 것과 같은 방식입니다. 커뮤니티에는 최적화할 것이 없고, 반대로 지나치게 단순화할 것도 없습니다.
Spotify의 철학과 기능적으로 모순됨에도 불구하고 Radiooooo와 같은 플랫폼은, 뮤직 리그, 이상하게 구체적인 플레이리스트, 그리고 독립 라디오는 모두 이러한 플랫폼의 사용을 보완합니다. 그들은 우리의 발견 과정의 발판 역할을 하며, 우리가 어디를 보아야 할지 안내하고, 가장 중요한 것은 그것을 즐겁게 만들어줌으로써 Spotify의 개인화에 대한 고집을 넘어서도록 도와줍니다.
맥도날드는 Spotify의 기능을 Google Maps에 비유합니다. “Google Maps는 저를 대신하여 탐색을 해주지는 않지만, 어딘가에 가면 도움이 됩니다.”라고 그는 말합니다. 가이드 투어를 안내하는 대신, 새로운 곳을 탐색할 수 있는 도구를 제공합니다. Spotify는 주변 환경과 그곳까지 가는 방법을 보여주고 다른 사람들이 방문한 주요 랜드마크를 알려주는 것만큼이나, 대부분의 음악에 접근하고, 전 세계 청취 트렌드를 나열하고, 이미 알고 있는 아티스트와 비슷한 아티스트를 소개합니다. 하지만 Spotify가 탐색할 수 있는 목적지를 찾는 데 도움이 되는 것은 커뮤니티입니다.
기계에 대한 분노
Spotify의 AI 생성 플레이리스트를 넘어 더 많은 음악을 탐색할 수 있도록 도와주는 4가지 음악 검색 서비스
Oddly Specific Playlists에서는 이상하게 구체적인 것에서 영감을 받은 플레이리스트를 추천합니다.
티파니 응은 예술, 기술, 문화의 관계를 탐구하는 프리랜서 작가입니다.
