Canciones escritas para llegar a la próxima tendencia de TikTok, series basadas en lo que dictan las métricas de las plataformas. Los algoritmos no solo median nuestras recomendaciones, cada vez tienen más impacto en los contenidos y formatos de las creaciones culturales. Un artículo publicado por cortesía de Caja Negra Editora.
A comienzos de 2018, el músico y escritor Damon Krukowski notó algo curioso en las reproducciones en Spotify de Galaxie 500, su antigua banda. La canción más reproducida del grupo bostoniano –activo entre 1987 y 1991– era «Strange», que no había sido corte de difusión, no aparecía en películas o series famosas ni formaba parte de alguna playlist de la plataforma. La diferencia con el resto del catálogo de la banda era muy marcada, incluso con aquellas canciones que los fans de Galaxie 500 parecían apreciar más. Otra cosa que llamó la atención de Krukowski era que el fenómeno sólo ocurría en Spotify, no en el resto de plataformas de streaming musical.
«Strange» era extraña para el estilo compositivo del grupo de dream pop. Había sido escrita casi como una parodia de la música popular de aquel momento, finales de la década de 1980. Es decir que sonaba más parecido a un viejo éxito radial que al ADN de la banda y eso parecía explicar, al menos parcialmente, los números de la canción en Spotify. Cuando Krukowski contó esta curiosidad en su newsletter, el texto llamó la atención de Glenn McDonald, uno de los analistas de datos más importantes de la plataforma (recuerden ese nombre porque volveremos a él hacia el final).
McDonald investigó internamente lo que estaba pasando con «Strange» y descubrió que el track sonaba parecido a canciones de grupos más tradicionales y populares que Galaxie 500. «Strange» había logrado meterse en el algoritmo por sus características intrínsecas. También influía el hecho de que, en 2017, Spotify comenzó a emplear una función llamada autoplay, que reproduce automáticamente un tema similar al que se está escuchando una vez que un disco o una playlist ha finalizado.
Para decirlo con pocas palabras, aquello que suena genérico y popular tiene muchas más probabilidades de ser recomendado en la actual internet. Por consiguiente, a lo menos convencional le cuesta destacarse. Esto que hoy suena a sentido común choca de frente con el espíritu de la internet de los ‘90, cuando parecía abrir las puertas a un mundo nuevo, uno menos regido por los agentes de poder y más por la curiosidad de los internautas.
Esa visión utópica no duró demasiado. La anécdota de Galaxie 500 está incluida en Filterworld, el libro en el que el periodista Kyle Chayka analiza cómo los algoritmos de recomendación están aplanando la cultura. «Así es como ocurre la normalización algorítmica: Normal es una palabra para personas discretas y promedio, cualquier cosa que no provoque reacciones negativas», escribe. «Cualquiera sea el contenido que encaje en esa zona promedio va a tener promoción y crecimiento acelerados, como ocurrió con “Strange”, mientras que el resto se queda en el camino».
Foto de Fath | Unsplash
No se trata de un fenómeno particularmente nuevo, pero es evidente que se ha profundizado y acelerado en los últimos años, y está afectando a industrias que van más allá de la música o el cine. Dejar en manos de algoritmos nuestras elecciones (algoritmos alimentados a base de nuestras conductas previas), sumado a la abrumadora cantidad de contenido que se produce todo el tiempo, está creando una cultura de consumo atenta a lo que funciona para poder destacarse. Una average culture, una cultura que no se permite la experimentación o el desborde para no quedar invisibilizada.
Un ejemplo representativo de este estado de las cosas son los actuales hits, que apelan a un estribillo precoz para no sufrir el skip del oyente ansioso. Spotify sólo monetiza aquellas pistas que alcancen un mínimo de mil reproducciones, y a eso se le acaba de sumar una función para que el usuario pueda escuchar «los mejores 20 segundos» de cada tema, de modo que todo está pensado para un consumo inmediato.
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