23 de diciembre (DPA).- Los servicios de música de streaming utilizan para la compilación de canciones de las listas de reproducción la experiencia humana, los algoritmos o una combinación de ambos.

Sin embargo, la mayoría de los algoritmos solo recomiendan secuencias de canciones agradables, pero no son capaces de ser creativos, indica la revista "Technology Review" (edición 1/16).

En cambio, las listas de reproducción confeccionadas por los usuarios pueden conducir a menudo a los oyentes a estilos musicales nuevos y sorprendentes, e incluso identificar y conectar géneros musicales completamente distintos.

Si bien los algoritmos han mejorado mucho en los últimos años, todavía carecen de la comprensión de la resonancia emocional y del contexto cultural de las canciones, según los expertos.

Incluso, aunque las piezas musicales contengan cientos de elementos, desde el género, la instrumentación o las tonalidades, la selección de canciones de una máquina se mantiene bastante predecible.

Si se comienza con los Beatles, probablemente nunca se escuche un tema con un estilo claramente distinto a otra canción de la misma época o a una muestra de hip hop de una canción de los Beatles.

Los servicios de streaming intentan ahora enriquecer los algoritmos con preferencias y hábitos de escucha de los usuarios a partir de informaciones de blogs o redes sociales, y en base a eso ofrecer la mejor recomendación. Se parte de la base de que si una canción que le gusta a un oyente con gustos musicales similares, probablemente también le agrade a uno mismo.

El concepto es útil, pero no es asombroso, concluyen los especialistas. Finalmente, las propuestas no son tan distintas a la música que uno de por sí ya escucha.

Además, los algoritmos tienen una limitación fundamental: solo pueden proponer nuevas canciones cuando tienen datos sobre el impacto de los temas musicales en otros oyentes.

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