Se você usa o Spotify, sabe que o serviço de streaming é capaz de lhe recomendar músicas com base nas que você já ouve. Para isso, ele usa um algoritmo que analisa diversos aspectos das composições de que você gosta e recomenda outras com características parecidas. A engenheira Arielle Vaniderstine, no entanto, transformou esse algoritmo em uma ferramenta editável que permite obter novas recomendações.
A ferramenta recebeu o nome de Nelson, e é composta por uma série de barras deslizáveis que permitem que você controle os diversos parâmetros das recomendações que você quer receber. O primeiro passo é escolher os gêneros de música (dentre uma longa lista) dos quais você quer receber recomendações. Em seguida, é possível “brincar” com as barrinhas para refinar as sugestões que o algoritmo vai lhe dar.
No final, basta clicar em “Make playlist” que a ferramenta gera uma lista de músicas dos gêneros (e com o estilo) que você escolheu. É possível escolher fazer a playlist para reprodução no navegador, reprodução no aplicativo ou sem reprodução.
As características
Dentre as barrinhas, algumas têm nomes auto-explicativos (como “popularidade”). Outras, no entanto, estão longe de ser inteligíveis. Felizmente, no entanto, o blog de desenvolvedores do Spotify contém uma seção que explica as características que o seu algoritmo de recomendações analisa em cada uma das músicas. Veja abaixo o que elas significam:
Acousticness: “acusticidade”. Um número entre 0 e 1 que indica a certeza que o algoritmo tem de que a faixa em questão seja acústica. Quando o número é 1, a faixa muito provavelmente é acústica; quando e 0, provavelmente não é;
Danceability: “dançabilidade”. Esse valor indica quão adequada a música em questão é para se dançar, com base em uma série de elementos como andamento, estabilidade rítmica, a força da batida e a regularidade geral da faixa. O valor 0 é o menos dançável, e o 1 é o mais dançável.
Energy: “energia”. Uma medida entre 0 e 1 da intensidade e atividade da faixa conforme percebido pela máquina. Em geral, músicas altas e rápidas têm muita energia, em oposição a músicas lentas e baixas. Os fatores considerados são a amplitude dinâmica (diferença entre o ponto mais alto e o mais baixo da faixa), o volume percebido e o timbre da faixa. 0 representa uma música com pouquíssima energia; 1 representa uma música extremamente energética.
Instrumentalness: “instrumentalidade”. Esse número tenta prever se a faixa é instrumental ou não. Nesse caso, linhas vocais como “lalala” são considerados sons instrumentais. Rap, por exemplo, tem valores muito baixos de instrumentalidade. Valores acima de 0,5 provavelmente representam faixas instrumentais, mas a confiança do algoritmo aumenta conforme o valor se aproxima de 1.
Liveness: “vivacidade”. Esse valor tenta detectar a presença de uma plateia na faixa. Quanto mais próximo de 1 ele for, mais provável é que a faixa em questão tenha sido gravada com plateia (e vice-versa para 0). Faixas com valor acima de 0,8 provavelmente foram gravadas “ao vivo”.
Speechiness: “falacidade”. Detecta a presença de falas (palavras faladas) na faixa. Gravações como talk shows ou audiolivros têm valores mais próximos de 1. Faixas com valor acima de 0,66 provavelmente contém apenas fala. Valores entre 0,33 e 0,66 indicam que a faixa mistura música e texto, como em alguns casos de rap. Abaixo de 0,33, o valor indica que a faixa provavelmente não tem fala.
Tempo: andamento. A “velocidade” do ritmo da faixa, em BPM. Quanto mais BPMs (batidas por minuto), mais “rápida” a faixa.
Valence: “valência”. Uma medida de 0 a 1 estimando a “positividade” da faixa. Faixas com alta “valência” parecem ser mais alegres e eufóricas, enquanto faixas com baixa “valência” soam mais tristes ou nervosas.
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