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albums/7397L’esperienza che ne deriva è simile ad ogni singolo ascoltatore di streaming che ha il proprio “critico” personale raccomandando musica che gli piacerà, con un tasso di successo più alto. ” C’è un certo senso di scrittori di musica che pensano: “non voglio che un robot accetti il lavoro per cui io e altre persone in questo settore abbiamo lavorato così duramente”, dice Larson.

Forse con un pizzico di risentimento personale, frasi come “cultura algoritmica” e l ‘ “economia degli algoritmi” sono spuntate tra i critici per illustrare il modo in cui le motivazioni estetiche e commerciali si spostano in questo mondo di scoperta passiva e automatizzata.

Per esempio, scrivendo per Racked nell’aprile del 2018, Kyle Chayka ha suggerito che una piattaforma rispetta la cultura Algoritmica se incoraggia prodotti che riproducono uno “stile generico”, piuttosto che quelli che riflettono un’espressione più individualistica. In tali casi, “ci troviamo in una valle culturale straordinaria, incapace di differenziare tra le cose create dagli esseri umani e quelle generate da un’equazione umana-addestrata correre amok”, scrive Chayka.

Uno “stile generico” nella musica prende la forma di artisti e cantautori deliberatamente tailoring il loro suono per massimizzare il posizionamento su specifiche playlist Spotify—una pratica che già pervade più circoli mainstream. Questo è ciò che Jeff Weiss aveva in mente quando situava Post Malone come il volto di una cultura musicale dettata dalle macchine per il Washington Post. ” Per ‘cultura degli algoritmi’, intendevo la nozione di arte come qualcosa ridotto ad un intero e formula—un ciclo infinito costante di ‘consigliato se ti piace…’ playlist, ” Weiss dice.

Sotto tali richiami della “cultura Algoritmica” si trova una scramble per preservare e promuovere il pensiero artistico indipendente—e la critica come forma creativa. In un mondo in cui le piattaforme tecnologiche catturano una quantità sproporzionata di valore finanziario e culturale, si può probabilmente ridurre le probabilità di successo commerciale di un artista a una lista di punti di dati da estrarre, tra cui, ma non limitato a flussi, mi piace, e seguaci. Inoltre, modelli crowdsourced di valutazione della musica-grafici di blog automatizzati come Hype Machine, annotazioni DIY lyric su genio, classifiche aggregate su siti come pomodori marci e Metacritic—dipingere un’illusione di certezza sull’opinione pubblica circa l’arte.

Questo clima presenta un dilemma per le pubblicazioni musicali in contanti:

Questo clima presenta un dilemma per le pubblicazioni musicali in contanti:Una tendenza che vale la pena di coprire se scompare prima di essere veramente in grado di capire il suo significato critico e storico? In caso affermativo, il nostro linguaggio critico per la musica emergente non si indebolisce se la nostra scrittura riflette semplicemente la natura sempre più transitoria della sua materia?

Liz Pelly, redattrice del Baffler, ha recentemente twittato di questo cambiamento in linguaggio critico, sottolineando che i media musicali si sono sempre più inclinati “lontano da investire energia in recensioni, interviste, editoriale, scrittura in generale . . . e in ‘sessioni’, ‘esperienze’ [e] playlist.”

La copertura della stampa, in altre parole, soffre della stessa malattia causata dall’algoritmo. I critici musicali più noti dal punto di vista storico, come Ann Powers e Lester Bangs, non hanno avuto paura di “andare contro il grano” nelle loro raccomandazioni—garantendo per artisti che altrimenti sarebbero stati dubitati, ridicolizzati o emarginati. Al contrario, premiando la familiarità, la” cultura Algoritmica ” penalizza potenzialmente l’avventurosità del gusto che ha dato a questi critici la loro reputazione. ” Dice molto sulla svalutazione del lavoro creativo in ‘contenuti’ ottimizzato per la maggior parte dei clic, giochi e viste—e in foraggio che può essere marchiato più facilmente”, dice Pelly.

Ciò è reso ancora più ironico dal fatto che i blog di musica e le pubblicazioni fanno parte di ciò che fanno gli algoritmi di streaming fare il loro lavoro meglio. Spotify utilizza modelli di elaborazione in linguaggio naturale (NLP) nei suoi algoritmi di raccomandazione, analizzando testi da blog, articoli di notizie, forum e altre fonti per disegnare connessioni tra diversi artisti e canzoni, e per capire che aggettivi e umori le persone associano a questi artisti on-line.

Naturalmente, non tutti gli scrittori e gli editori vedono gli algoritmi in streaming come una minaccia per il loro lavoro.

“E’ responsabilità degli scrittori e delle pubblicazioni editoriali . . . per vedere come possiamo incorporare queste piattaforme nel lavoro che facciamo, e usarle per ampliare la portata e il profilo di quello che facciamo,” Nick Sabine, cofondatore di Electronic music magazine Resident Advisor, dice. Infatti, le pubblicazioni musicali rimangono alcuni dei curatori indipendenti più popolari su Spotify e altri servizi di streaming.

L’account Spotify Di specialist Advisor ha attualmente più di 22.000 follower ed ha pubblicato circa 50 playlist pubbliche, molti dei quali si concentrano su stili elettronici di nicchia e locali come proto-house, Chicago footwork e UK garage.

Le pubblicazioni musicali Mainstream e generaliste hanno una presenza ancora maggiore:

  • L’account di Pitchfork ha quasi 370.000 seguaci,
  • Rolling Stone ha oltre 720.000 seguaci e Billboard vanta oltre 1,9 milioni di follower.