Nori ez zaio gertatu Internet bidez musika entzuterakoan ausazko abesti batekin ezustekoa hartzea? Diskotzar bitxia deskubritu eta arkeologoa sentitu, edota algoritmoak albo-alboan zenuen baina ezagutzen ez zenuen artista bikaina gomendatzea, baita aspaldi ahaztutako abesti hori burura ekartzea... Edo kontrakoa! Eta, batez ere, hainbeste inputen artean zure gustukoa aurkitzeko ezintasuna edo betikoa entzuten ibiltzearen sentsazioa.
Musikara bakarrik ez, gure bizitzako alor gehienetara zabaldu dira big data eta algoritmo bidezko marketina. Publizitate intentsiboaren kontrako eragina gaindituz, gero eta pertsonalizatuagoa da pertsuasio maila. Horrela, gamifikatutako (jolas bihurtutako) entretenimendua bihurtuz doan kultura kontsumitu ahala, gure nortasuna (edo gure Interneteko profila) eta gure gustuak indartzen ditugula uste dugun bitartean, industriarako kontsumitzaile lagin perfektuak eratzen ari gara, eta beste idazle askoren artean, Jenny Odellek Como no hacer nada entseguan dioen bezala, hau gure buruko arazo, saturazio eta anhedoniaren erantzule izan daiteke: atentzioaren ekonomia. Beraz, algoritmoak gu erabiltzen gaitu edo gure mesederako erabil genezake?
Gomendio sistema kiribiltsuak
Plataformek erabili ohi duten “gomendio sistema” teknikoki informazioa iragazteko sistema mota bat da, erabiltzaile jakin baten interesekoak izateko helburuarekin. Oro har, erabiltzailearen profila eta gaien erreferentzia ezaugarriak alderatzen ditu, eta sistemak erabiltzaileari heldu ez zaion eta gustatuko zaion item berri bat gomendatzen du.
Ezaugarri horiek erabiltzaileak gaiarekin duen harremanean edo erabiltzailearen gizarte inguruan oinarritu daitezke. Adibidez, streaming plataformatan profil berria eratzerakoan datuen bilketa esplizitua ahalbidetzen dugu, big data delakoa eratzen duena: guk geuk esaten diogu plataformari ze film edo disko atsegin dugun inkesta jator bati erantzunez. Gerora, sistemak inplizituki biltzen ditu datuak gure erabileraren arabera: zenbat aldiz bisita-tzen dugun item bat, gure sare sozialetan partekatzen dugun...
Zehazki, Spotifyk eta streaming bidezko bestelako musika plataformek askotariko faktoreak erabiltzen dituzte, hala nola, entzunaldi historiala, abesti eta artista gogokoenak, bai eta esploratutako genero eta zerrendak ere. Gainera, “elkarlaneko iragazketa” bezalako teknikak erabiltzen ditu, antzeko gustuak dituzten erabiltzaileen entzuteko ohiturak aztertzen dituena pertsonalizatutako gomendioak egiteko (erabiltzaileetan oinarritutako iragazketa deritzona) edo abestien ezaugarriak aztertzen ditu, hala nola, generoa, erritmoa, tempoa eta tonua, besteak beste, haien arteko antzekotasunak aurkitzeko (elementuetan oinarritutako iragazketa).
Hizkun-tza naturalaren prozesamendua (Natural Lenguage Processing, robotek gu ulertzeko sortua) ere erabiltzen da sare sozialetan eta blogetan aipamenak aztertzeko, eta horrek testuingurua eta joerak ulertzen laguntzen du. Hau da, zure sare sozialetarako sarbideaz hornitzeaz haratago, errepika-tzen diren joerak edo gaiak interpretatzeaz gain, zer tonu edo emoziorekin egiten duzun ere interpreta dezake. Ziur ez dela Ada Lovelacek, lehen algoritmo informatikoa sor-tzean konputazioaren ama bihurtu zenak, nahi zuena.
Noski, erabaki guzti horiek momentu edo egoera kontuan hartu gabe erregistratzen ditu, muturreko eran: gustuko dut/ez dut gustuko. Guzti honek askotariko egoerak sortzen ditu. Adibidez, metala entzuten dut normalean, baina jazza deskubri-tzeko komeriak ditut. Jai baten osteko edo lo geratu eta etengabe erreproduzitutako abestien ondoriozko algoritmo pitzatuak.
Eta ez utzi semeari bere opariak erosteko erabilitako dispositiboa, edo publizitate bertsua jasoko du! Itsasten den abesti bat berez da ona, edo nondik datorrenaren arabera (jazz adituak gomendatutakoa, adibidez)? Zenbat eta algoritmo zehatzagoa izan, burbuila efektua gertatu daiteke, hau da, atsegin dugunarengandik irten ez ahal izatea (sare sozialetan ere ematen dena, eta gure bizita errealetan efektu dogmatiko eta endogamikoa izan dezakeena).
Edota alderaketaz saturazio efektua. Hau da, kantu jakin batek, abesti bertsuen artean, ez digu belarrira jotzen, baina irratian gorroto ditugun abestien artean, abestitzarra irudituko zaigu!
Bertan behera utzi
Aholku txiki batzuk jarraituta, streaming plataformen barruan esperientzia hobetu dezakegu, zuek bezala Interneten denbora asko eman duen pertsona baten partetik. Erreprodukzio automatikoa desaktibatzean, abestiak automatikoki erreproduzit-zea saihesten da, bat amaitu ondoren, entzuten dudanaren gaineko kontrol handiagoa eskuratuz.
Gainera, “Gorde geroago ikusteko”, edo zerrendak bezalako funtzioak erabiltzea aukera paregabea da, interesatzen zaizkizun bideoak antola-tzeko, eta, horrela, etorkizunean haietarako sarbidea errazteko, plataformak gomendatzen dizuna irentsi beharrean.
Gainera, nabigazio pribatua erabiltzean, edukia esploratu dezaket, jasotzen ditudan ohiko gomendioei eragin gabe (bikaina lagunak jaietan zure mugikorrarekin rantxerak jartzen dituenerako). Gustuko ez ditugun kanalak edo gomendatutako eduki publizitarioak blokeatzeak edo sala-tzeak zaborra erditik kenduko digu, noski Bukatzeko, bilaketen historiala noizean behin garbitzea baliagarria izan daiteke lehentasunak berrezartzeko eta gomendio freskoagoak lortzeko.
Honek gure kontra eragin dezake baita, “afinazio algoritmikoa” guregandik oso urrun edo hurbil (bakarrik aurrean aipaturiko burbuila gomendatuz) geratzen bada. Horretarako, hoberena amatatu eta bertan behera uztea izaten da. Baina ez musika entzuteari uzteko, baizik eta algoritmoari bestelako iturrietatik edaten emateko. Gogoratu gomendatzaile ez digitalak: irratiak, aldizkariak, lagunak, DJak, zerrendak...
Hortik eskuratzen ditugun abestiak plataformetan sartuta, algoritmoa gure errealitatearen neurrira moldatu dezakegu (Nik bukarerako bakar batera guztia iragaztea gomendatzen dut: irratiko Shazama, lagunaren gomendioa...). Hauen guztien arteko oreka litzateke hoberena algoritmoen kontrako Thoreau garaikide bezala desobedientzia zibil digitala praktikatzeko edo, behin-tzat, afinazio algoritmiko infinitu, osasuntsu eta bikaina lortzeko.
